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东北韭菜盒子
2023-04-10 12:34:14
趋势:解决现实世界挑战的工业自动化
我们都看过 AI 模型最新突破,比方说 DALL-E 2、GPT-3 等方面的消息了。由于这些创新,企业正在进行重新想象,部分开发者和设计师担心会丢掉自己的工作。但与此同时,在办公楼外面,在餐馆、建筑工地以及工厂等地方,我们正面临着这辈子见过的最严重的劳动力短缺。
比方说,焊工的平均年龄为 55 岁。每一年,熟练焊工都在以 7% 的速度减少,但对这些焊工的需求却以 4% 的速度在增长。到 2024 年,光是在美国就会出现 400000 个焊工的职位空缺。
这就是像 Path Robotics 这样将熟练的劳动力自动化的公司为何如此重要的原因所在。Path 让公司可以用现成的机器人自动焊接新零件,关键是不需要对这些机器人进行耗时且昂贵的重新编程。如今,从电线杆到液压油箱再到消音器,Path 能够为客户实现各种金属应用的自主焊接。借助该公司的软件,机器人可以通过可视化的方式去学习焊接,而不是学习如何用代码来进行焊接。这样公司就可以通过可视化的 QA 检查逐步提高机器人的焊接性能。未来,Path 的核心技术还可以应用到众多的其他制造任务上。
类似,一旦劳动力短缺与供应链挑战叠加到一起时,情况会变得更加糟糕,这就是目前建筑行业的现状。这种双重痛苦导致房地产或商业地产业主无法按时交付建设项目。 Ergeon 正在利用先进的 AI 实现围栏建筑整个施工过程的自动化,包括远程测量、自动化设计、报价等。这项技术让公司的交付速度比一般承包商提高了 10 倍。他们已经建立起全球最大的房屋建筑数据库,而且开放授权,任何人都可以用来建造。
写字楼以外的事情我们讨论得不多,但许多价值 1000 亿美元的企业都会在写字楼以外的地方出现。重新想象办公桌与电脑之外的世界是一个千载难逢的机会,我们对此感到无比兴奋。
—— Lan Xuezhao, Basis Set 创始人
@东北韭菜盒子:
AI+机器人的前提是软硬件解耦。传统工业机器人的护城河是建立在软硬件绑定的,这成为工业机器人走向智能化低成本最大的障碍。为了拥抱AI变革,工业机器人也急需软硬件解耦,建立API——应用程序接口,用于将不同系统之间进行打通。如果不解耦,CHATGPT软件对于每一个硬件和机器人的产品都要从头适应,导致应
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