解析协作机器人中的AI执行力

从机器人产业创新来看，机器人的核心关键技术仍在研发和攻克之中。其中，机器人产业的共性关键技术包含机器人产品创意与性能优化设计，机器人模块化/标准化体系结构设计，机器人标准化、高性能、低成本的执行机构，机器人传感器、驱动器、控制器等核心零部件，高功率密度能源动力，信息识别与人性化的人机交互，人机共存安全，机器人系统集成与应用，性能测试规范与维护技术等。

在人工智能领域，做前沿研究，需要非常深厚的数学功底。一个新的方法被提出后，可以应用在具体的软件中去实现特定的任务。而这种实现能力，就是执行力的一种体现。并不仅仅是写代码的能力，而是用代码去实现设计思路的能力，这其中需要想办法去完成任务，使用已有的一些技术手段，如已有的算法、数据结构，借鉴类似的工程项目，综合多方提供的插件等，即：这种执行能力虽然不需要多少创新，但是需要“综合”的能力，组织协调各种资源的能力，这里的资源不一定是指人力资源，也可以是在技术上的各方面资源。

类似于一个管家，首先要理解雇主的意图、其设计理念、要求等，然后管家整理好头绪，要做哪些工作，如何开展，安排时间人手等。这些工作，就是软件开发中的“项目经理”所做的部分工作。项目经理，就是需要很强的执行力，去完成项目工

执行力是相当重要的，那么这种执行力该如何培养呢？执行力是很大的一个概念，在不同的行业，对执行力的要求有一定的区别。对于软件行业，可以把执行力分为三个阶段：从低到高依次是实践、整合、理解。能力的培养也从这三个阶段逐渐加强。首先，实践能力是基础。在初始阶段，实践能力的培养需要亲力亲为，大量的练习。这个阶段一般要持续1-2年。如何在这么长的时间段内让学生保持持续的动力？一个重要的方面是成就感，即用实践的结果去激励。

如果仅仅是一味地“盲从”，只会导致在落实的过程中机械死板，无法处理各种突发情况和特殊状况。当然，某些意义上的执行力，比如军队里，首先是“严格的执行”，理解放在第二。但是在软件人才的培养中，即使开始是“盲从”，以后也要过渡到“理解”的阶段，因为“不想当将军的士兵不是好士兵”，这是个人职业发展的需要。

智能机器人前沿创新技术的方向包含仿生材料与结构一体化设计，机器人精密微/纳操作，机器人多自由度灵巧操作，机器人执行机构与驱动器一体化设计，非结构环境下的机器人动力学与智能控制，生机电激励与控制，机器人仿生技术，软体机器人技术，非结构化环境的机器人认知与导航规划，机器人故障自诊断与自修复，机器人自主行为技术，人类情感与运动感知理解，人类语义识别与提取，记忆和智能推理技术，人机交互与协作技术，多机器人协同作业技术等。

随着人工智能、大数据、智能传感器等技术的发展，智能机器人技术正在朝着智能化、数字化、柔性化、标准化、网络化的方向突飞猛进。由简单的机电一体化装备，向生机电一体化和多传感器智能化等方面发展；由单一作业，向服务机器人与信息网络相结合的虚拟交互、远程操作和网络服务等方面发展；由研制单一复杂系统，向将其核心技术、核心模块嵌入高端制造等装备的方面发展。机器人应用领域向助老助残、家用服务、特种服务等方面扩展，在学科上与生机电理论与技术、纳米制造、生物制造等学科进行交叉创新，科学问题包含新材料、新感知、新控制和新认知等。智能机器人的产业链长、带动性和辐射性强，在全球范围还处于分散发展阶段。

综上所述，协作机器人是一种被设计成可以安全的与人类进行直接交互/接触的机器人。与传统工业机器人不同，协作机器人拓展了机器人功能内涵中“人”的属性，使机器人具备一定的自主行为和协作能力，可在非结构的环境下与人配合完成复杂的动作和任务，使机器人真正成为人的合作伙伴，结合人的智力、灵巧性和机器的体力、力量和准确性，人机协作完成诸如精密装配等工作，解决传统工业机器人应用的局限性。