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全球機(jī)器人市場(chǎng)正在快速增長(zhǎng)。2025 年市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到 500 億英鎊，預(yù)計(jì)到 2030 年將超過(guò) 820 億英鎊(677 億美元)。隨著機(jī)器人技術(shù)在消費(fèi)者和各行業(yè)領(lǐng)域的普及，提升安全性能已成為機(jī)器人設(shè)計(jì)師的首要任務(wù)。一項(xiàng)最新調(diào)查顯示，由于安全和風(fēng)險(xiǎn)緩解措施的實(shí)施，77% 的科技行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者現(xiàn)在信任機(jī)器人能夠執(zhí)行關(guān)鍵功能。
為了贏得公眾對(duì)其產(chǎn)品的信任，機(jī)器人公司必須設(shè)計(jì)出能夠在不可預(yù)測(cè)的環(huán)境中表現(xiàn)穩(wěn)定的機(jī)器。在討論新發(fā)布的工業(yè)機(jī)器人安全指南時(shí)，一位行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者表示：“這項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)提供了更清晰的指導(dǎo)、更智能的分類，以及智能自動(dòng)化時(shí)代的安全路線圖。”
她繼續(xù)說(shuō)道：“它使制造商和集成商能夠更有信心地設(shè)計(jì)和部署更安全的系統(tǒng)，同時(shí)在不損害人類福祉的前提下支持創(chuàng)新。”
早期型號(hào)的機(jī)器人安全系統(tǒng)比較簡(jiǎn)單，例如物理防護(hù)裝置、緊急停止按鈕和硬接線關(guān)機(jī)裝置。這些系統(tǒng)在可預(yù)測(cè)的環(huán)境中執(zhí)行重復(fù)性任務(wù)時(shí)能夠正常工作。但更復(fù)雜的機(jī)器人需要更先進(jìn)的安全功能。有些機(jī)器人甚至需要具備預(yù)測(cè)能力，能夠在風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生之前進(jìn)行預(yù)判，而不是僅僅做出反應(yīng)。
邊緣智能對(duì)于這些新的安全功能至關(guān)重要。邊緣系統(tǒng)使設(shè)備能夠即時(shí)進(jìn)行計(jì)算、感知和決策。云系統(tǒng)通常面臨延遲和可靠性問(wèn)題，而邊緣人工智能則能夠?qū)崿F(xiàn)即時(shí)可靠的決策。
邊緣系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)
邊緣計(jì)算幫助電子設(shè)備消除可能在關(guān)鍵時(shí)刻造成影響的延遲，同時(shí)最大限度地降低中斷和網(wǎng)絡(luò)威脅的風(fēng)險(xiǎn)。這些系統(tǒng)正在成為機(jī)器人安全的關(guān)鍵組成部分，它們提高了速度和效率，同時(shí)降低了網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)。
消除延遲
基于云的系統(tǒng)總是存在一定程度的延遲，因?yàn)閿?shù)據(jù)需要傳輸一定的物理距離才能進(jìn)行處理。這阻礙了機(jī)器人進(jìn)行實(shí)時(shí)決策。
然而，在與人類近距離工作并管理復(fù)雜環(huán)境的機(jī)器中，幾秒鐘的延遲都可能導(dǎo)致嚴(yán)重的后果。邊緣系統(tǒng)幾乎可以消除云延遲。這不僅支持毫秒級(jí)的決策，還為開(kāi)發(fā)預(yù)測(cè)性安全功能提供了可能性。
效率和成本控制
邊緣計(jì)算最大限度地減少了對(duì)昂貴的大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的依賴。它開(kāi)辟了數(shù)據(jù)管理的新途徑，使運(yùn)營(yíng)商能夠最大限度地提高效率，進(jìn)一步降低成本并節(jié)約資源。
降低漏洞風(fēng)險(xiǎn)
在更靠近數(shù)據(jù)源的地方處理敏感數(shù)據(jù)可以降低傳輸風(fēng)險(xiǎn)和遭受網(wǎng)絡(luò)威脅的風(fēng)險(xiǎn)。例如，特斯拉 Model 3 汽車的一個(gè)漏洞使黑客能夠未經(jīng)授權(quán)控制關(guān)鍵功能。這使得汽車面臨故障或被盜的風(fēng)險(xiǎn)，也使駕駛員面臨人身傷害的風(fēng)險(xiǎn)。在機(jī)器人中實(shí)施邊緣系統(tǒng)對(duì)于保護(hù)這些設(shè)備及其附近的人類至關(guān)重要。
可擴(kuò)展性
邊緣計(jì)算相對(duì)于云計(jì)算的一個(gè)顯著優(yōu)勢(shì)是邊緣系統(tǒng)可以快速擴(kuò)展。構(gòu)建小型數(shù)據(jù)收集和處理站點(diǎn)不僅比構(gòu)建新的超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心更快，而且遇到諸如分區(qū)委員會(huì)、社區(qū)反對(duì)和電網(wǎng)可用性等問(wèn)題的可能性也大大降低。
預(yù)測(cè)性安全功能
在 2026 年國(guó)際消費(fèi)電子展 (CES) 上，Algorized 和 KUKA 展示了一款預(yù)測(cè)性安全引擎，旨在預(yù)測(cè)共享空間中人類的運(yùn)動(dòng)和意圖。這兩家公司將 KUKA 機(jī)械臂的功能與 Algorized 的新型基礎(chǔ)模型相結(jié)合。由此產(chǎn)生的機(jī)器能夠“感知人體生理特征、理解意圖、預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)并實(shí)時(shí)做出調(diào)整——即使在遮擋、黑暗或視覺(jué)混亂的環(huán)境下也能正常工作”。
該機(jī)械臂利用邊緣人工智能和無(wú)線毫米波雷達(dá)，不僅可以檢測(cè)到人的存在，還能檢測(cè)到呼吸、姿勢(shì)以及提供意圖線索的微小動(dòng)作。
這款預(yù)測(cè)性安全引擎采用邊緣計(jì)算驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人技術(shù)，零延遲，無(wú)需云端處理，使機(jī)器人能夠在毫秒級(jí)的時(shí)間內(nèi)對(duì)不穩(wěn)定環(huán)境做出反應(yīng)。它在各種復(fù)雜條件下都能良好運(yùn)行，并提供上下文信息，使機(jī)器人能夠預(yù)測(cè)意圖并主動(dòng)采取安全措施。
Algorized 首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人 Natalya Lopareva 表示：“我們將安全視為一個(gè)智能問(wèn)題。通過(guò)為 KUKA 機(jī)器人提供一個(gè)具備直覺(jué)能力的基礎(chǔ)模型，我們正在構(gòu)建一種工作流程，使機(jī)器能夠在操作員做出動(dòng)作之前就理解他們的下一步行動(dòng)。”
信任要素
大多數(shù)人信任機(jī)器人能夠完成簡(jiǎn)單重復(fù)的任務(wù)，但對(duì)人機(jī)深度交互卻缺乏信心。許多人樂(lè)于購(gòu)買和使用 Roomba 掃地機(jī)器人，但卻不會(huì)考慮使用自動(dòng)駕駛汽車。因此，注重安全至關(guān)重要，但這必須以公司透明的溝通和機(jī)器本身可預(yù)測(cè)的行為為基礎(chǔ)。
QNX 公司通用嵌入式市場(chǎng)副總裁 Jim Hirsch 證實(shí)：“信任是脆弱的，如果機(jī)器人缺乏必要的底層軟件來(lái)確保其高性能、安全性和可靠性，信任很容易被破壞。只有當(dāng)我們優(yōu)先考慮人類員工及其環(huán)境的安全時(shí)，工作場(chǎng)所機(jī)器人才能充分發(fā)揮其潛力。”
正因如此，機(jī)器人公司正在加大對(duì)先進(jìn)安全功能的投入，并探索新的方法來(lái)解釋系統(tǒng)行為、引入人工監(jiān)督，并在自主功能達(dá)到極限時(shí)提供故障安全機(jī)制。
先進(jìn)的安全功能已成為機(jī)器人設(shè)計(jì)的核心組成部分。將邊緣計(jì)算系統(tǒng)集成到數(shù)據(jù)管理中，將有助于公司引入預(yù)測(cè)性邊緣人工智能和強(qiáng)大的故障安全架構(gòu)等功能，并有助于定義消費(fèi)級(jí)和工業(yè)機(jī)器人技術(shù)的下一個(gè)發(fā)展階段。
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