DSQC406全新机器人驱动
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与自主化相近的技术是人工智能。自20世纪60年代诞生以来，它一直吸引着人们的目光，有关“机器替人”的讨论也层出不穷。经过数十年的发展，相关技术逐渐成熟，越来越多的AI技术开始在应用领域得到讨论，ABB等领头厂商的产品和技术备受关注。

ABB在其产品上应用AI技术已经有20年的历史，不过目前成熟的产品主要是在传统统计基础上的诊断性应用。Alf向亿欧新制造介绍说，作为诊断解决方案的一部分，该技术主要用来实现状态监测的功能。比较成熟的应用体现在设备的自动化管理上，比如说船舶电子化的管理。

机器学习则是另一项被看好的AI技术。在今年8月底的世界人工智能大会上，ABB展示了由双臂协作机器人YuMi组成的咖啡工作台。通过对YuMi进行引导式编程，协作机器人可以学习和记忆咖啡师的动作，从而完成制作咖啡、拉花并递给观众的完整流程。

在实际的落地场景中，该技术被用于改造搭载集装箱的码头。通过对箱子搬运的位置和状态进行模拟，用收集上来的数据训练AI，让AI知道集装箱的位置，从而实现自动化。

从自动化、数字化、自主化和人工智能技术，ABB并不是新兴技术概念的盲目追逐者。它更注重客户需求和实际落地，并通过不同的产品组合来实现更好的解决效果。

平衡研发和商业，落实解决方案有两大难点

作为一家商业公司，ABB依然需要考虑研发投入和营收间的平衡。在Alf看来，他们没有无限的研发资源，因此需要集中精力，在改善原有产品功能和开发新功能上寻找平衡。在技术研发上，也需要试着去关注能为公司带来**价值的项目。

对于具体落实数字化解决方案上，Alf认为目前主要有两大难点。

**个难点在于ABB不能只开发一个通用的解决方案，因为不同的细分行业需求不同，所以必须要设计适合他们不同需求的解决方案。ABB不仅需要掌握不同领域的知识、不同的应用程序，还需要考虑数据的可用性。

第二个难点在于数据的使用，因为AI需要大量的数据训练。一方面，ABB需要鼓励客户提供数据供以训练模型；另一方面，ABB也需要向客户保证他们数据的隐私权、所有权和安全性。

“工业化的人工智能需要和模型、数据相结合。但是最重要的是，我们要通过使用AI为顾客提供价值，否则我们就只是为了应用技术而应用技术。”Alf如是总结。
“年度最惨”成了新造车势力的新晋人设，“看，我都长白头发了。”

11月6日，**次公开在南京工厂面对记者，拜腾CEO戴雷看上去精神状态不错。毕竟**车型——M－Byte**次在国内开箱，还是在自家工厂门口，对于拜腾来说是件值得高兴的事。

即便如此，依然有不少凉水会把拜腾打回原形，量产车交付掉队、现金流问题、3年盈亏持平魔咒……每一条都能把拜腾拖入泥潭。

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资讯来源：厦门季旭贸易有限公司