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現(xiàn)年50歲的Michael Friedrich Zäh教授是慕尼黑理工大學機床與制造技術學院主任。從慕尼黑理工大學機械工程學院畢業(yè)之后，Zäh曾在一家機床公司擔任經(jīng)理，并在位于紐約州羅切斯特的Gleason Group從事ERP系統(tǒng)引進工作。他還曾先后在韓國、英國、巴西和日本等國家工作。2002年，Zäh回到母校任教，同時兼任多項工作，包括負責領導CoTeSys（技術系統(tǒng)認知）項目系列的研究工作。該系列項目包括研究類人機器人、無人駕駛汽車以及工廠環(huán)境中的機器人系統(tǒng)等。

與未來工廠有關的最大挑戰(zhàn)是什么？

Zäh：在工業(yè)界，要生產(chǎn)率還是要靈活性，一直是個兩難選擇。一方面，企業(yè)想要盡可能高效地生產(chǎn)，但另一方面，企業(yè)又試圖滿足非常個性化的要求。然而，要實現(xiàn)靈活性，企業(yè)還必須能夠更換機器設備以便生產(chǎn)不同產(chǎn)品。要想實現(xiàn)最極端形式的靈活性，即大規(guī)模定制生產(chǎn)個性化大批量產(chǎn)品，再也不能僅依靠傳統(tǒng)的自動化解決方案。傳統(tǒng)自動化解決方案的生產(chǎn)率很高，但靈活性相對欠缺。因此，當前最大的挑戰(zhàn)是調(diào)和這個矛盾。

可以借用哪些概念來調(diào)和這些彼此矛盾的目標？

Zäh：傳統(tǒng)自動化解決方案做不到這一點。我們需要的是認知型生產(chǎn)系統(tǒng)，而目前我們所擁有的最靈活的系統(tǒng)是由人及其技能構成的系統(tǒng)。譬如，我們可以掌控所謂的PCA循環(huán)，PCA的意思是感知（P）、認知（C）和行動（A）。人類能夠感知事物，對事物進行認知，然后據(jù)此采取一系列行動。因此，未來的生產(chǎn)系統(tǒng)必須包含能夠對事物進行認知的技術，換句話說，它們應當能夠判斷所感知事物的內(nèi)涵，并相應采取一系列行動。

它們?nèi)绾巫龅竭@一點？

Zäh：當今的許多工廠已經(jīng)在使用配備了傳感器的機器人，需要以某種方式進一步開發(fā)這些機器人，以使之能夠對源自周圍環(huán)境的信息做出反應。它們必須能夠在特定狀況下對變化做出響應。然而，目前還不可能做到這一點。譬如，如果兩個組件不能組裝到一起或者中間操作步驟太復雜，那么，如今的機器人就不知道該怎么辦。另一個關鍵目標是讓人類和機器人在同一個空間內(nèi)合作，以便機器人“讀懂”人類行為，從而決定所需采取的適當行動。我們還需要確保機器人不會對同一個工作站內(nèi)的人類構成危險?，F(xiàn)在，機器人的工作站和人類的工作站仍然嚴格分隔。我們的愿景是讓機器人成為人類的同事。目前，它們的生產(chǎn)率很高，而人類則非常靈活；我們想要讓二者珠聯(lián)璧合。

Michael Zäh和Carolin Zwicker用Xbox和燈光信號與包裝機器人交換信息。

您如何讓機器變成雇員？

Zäh：可以通過多種途徑，賦予機器人認知能力。譬如，可以開發(fā)一個包含所有可能的行動指令的數(shù)據(jù)庫，就像wikiHow互聯(lián)所用的數(shù)據(jù)庫那樣。我們的計算機科學家已經(jīng)開發(fā)了可以將wikiHow提供的文本轉化為機器人行動的算法。其缺點是，人類必須事先定義所有不測事件。另一個可選方法是開發(fā)具備學習能力的機器人。這樣的機器人可以觀察人類并學會識別他們的運動模式、行為和姿勢。它們還需要處理所收集的信息，以便模仿人類的做法。學習型機器人能夠以理想的方式履行許多服務，因為它們會被專門編程為專注于模仿它們的人類導師。要實現(xiàn)這一點，還有很長的路要走，但這將是解決生產(chǎn)率與靈活性之間的沖突的*之策。

正在研究通過哪些方法來創(chuàng)造人類—機器人工作站——也就是說推倒中間那堵墻？

Zäh：方法多種多樣，包括當有人踩在上面就會激活其中的電路的地墊。也可以將許多地墊組合起來，從而將一個動作模式分解為若干部分。這將允許機器人知道工作人員身在何處，他們?nèi)绾蔚竭_這里，以及他們接下來要去往何處。另一個方法涉及一臺用于探測裝配臺上方區(qū)域的激光掃描器——當然，也可以使用攝像頭來執(zhí)行這個任務。不論是哪種情況，機器人都能夠感覺到人類運動并在靠近人類時降低其工作速度，以避免嚇到或傷害他們。其思路是讓機器人做費勁的工作，如搬運重物或將工具放到需要的地方。而人類則執(zhí)行要求精細的運動技能或高度認知能力的生產(chǎn)操作。這樣一來，人類與機器人便能以高效的方式在未來的工廠里并肩協(xié)作——生產(chǎn)率和靈活性將同步提高?？紤]到人口日益老齡化的發(fā)展趨勢，這種類型的人機合作也頗為可取。