中科云谷首席执行官曾光:简单把人类工作直接交由机器人完成,没有太大实际意义

2026世界机器人大会论坛于8月19日-22日在北京举办,中科云谷首席执行官曾光表示,判断机器人的价值通常来源于四类收益:第一是质量,第二是效率,第三是安全,第四是柔性。
同时也要考量四类代价和成本:第一是采购,第二是集成,第三是运维,第四是停机。只有可持续的收益大于全生命周期的成本,机器人才能够真正创造可持续的价值。
他谈到,在推进智能制造的过程中总结出三条经验:第一条,要在先进的工艺基础之上做自动化;第二条,要在精益管理的基础之上做数字化;第三条,要在数据治理的基础之上做智能化。
这三条经验,同样适用于智能机器人的落地应用。
他表示,人形机器人进入工厂,并不是简单地把原本人工的工作直接交由机器人完成。如果只是将落后的人工操作方式,直接训练人形机器人去复刻相同动作,仅仅更换执行者,并没有太大实际意义。
更加合理的实施路径,是先重新梳理工序、工装与工艺,判断工艺本身是否已经达到最优、适合哪一类智能机器人。先进的工艺,是机器人能够创造价值的前提条件。
更多新闻>>相关新闻
-
AGV调度系统数据瓶颈:没有更多数据时的优化策略AGV调度系统数据瓶颈:没有更多数据时的优化策略很多人以为,AGV调度系统的性能提升完全依赖于数据量的持续增加,其实不然。在工业场景中,数据获取成本与调度效率之间存在显著的边际递减效应。当系统已捕获足够覆盖95%以上场景的基础数据后,单纯增加数据量对调度精度的提升不足3%,反而会引发存储冗余与计算延迟问题。底层逻辑是:AGV调度本质是有限状态空间内的路径优化问题。以某汽车总装车间为例,其AGV网络查看详情
-
AGV机器人调度系统:数据瓶颈背后的底层逻辑数据孤岛与调度效率的悖论很多人以为,AGV机器人调度系统的性能瓶颈源于算力不足或算法复杂度,其实不然。在真实工业场景中,90%的调度延迟问题源于数据孤岛与协议异构性。当多品牌AGV混编运行时,不同厂商的通信协议、定位精度、传感器采样频率差异,会导致调度系统陷入「数据解析-转换-同步」的死循环,最终表现为路径规划失效或任务队列堆积。案例:上海临港某汽车总装车间的赛制级推演2023年Q2,某头部车企在查看详情



400-886-5570




