工业机器人部署缺口：作为学习系统的整合

仅在2024年，全球制造商就安装了超过50万台工业机器人，创历史新高。价格下降、性能提升，且协作机器人专为让长期被忽视的中小型制造商也能实现自动化而设计。

这对正面临劳动力短缺和成本上升的美国工厂来说，本应是个好消息。

然而，少于10%的美国制造商使用机器人。

原因在于部署复杂性。无论他们选择哪种机器人或协作机器人，主题专家（SME）仍然必须将其与现有工业系统集成，这意味着要解决与 PLC 通信、实时延迟约束、安全认证、IT/OT 互操作性相关的问题，并在系统上线后持续进行调优。

如果机器人要在未来的工业人工智能中扮演核心角色（我认为会如此），我们需要让它们在现实环境中的部署变得更容易。

机遇

这种集成差距在很大程度上是一个学习问题，它在四个方面表现出来，这些方面也正是机会所在：

1. 我们如何整合系统

如今，大多数部署都是一次性的工程项目——不仅限于机器人，也包括更广泛的机器。在我创办上一家公司期间走访的一家二级汽车供应商，有一位技师在那儿工作了超过40年，负责在机器故障时进行修理并安装新设备。他了解车间里每台系统的各种怪癖，而这些知识几乎全部存在他的脑子里。整合很困难，因为一旦出现问题，最终都取决于这个人是否能找到解决方法。上次我去的时候，他们还没有尝试过任何机器人——也不愿意去探索。

但有了物理世界的模型和高保真感知，整合机器人和新设备实际上可以被优化为一个学习问题。你可以用参数化的部署模板、故障分类法和可在类似环境中迁移的配置配方来将整合过程本身进行编码。

一个会学习的集成系统意味着知识不再只存在于某一个人的脑中。每次安装或故障发生时，系统都会记录故障发生的原因、修复方法以及当时的条件。随着时间推移，这些知识会转化为软件：下一次部署将从上一次的所有学习成果开始，而不是从零起步。

2. 我们在部署前如何做模拟

模型的改进速度超过了我们安全验证它们的能力，因此测试往往在实际生产线上进行。大多数“数字孪生”系统只是事后反映生产情况，并不是真正适合用于提前安全验证部署的环境。为了降低部署风险，需要以模拟为本的部署方式。

这就要求模拟能够摄取传感器数据、PLC 时序特征、传送带变异性、环境噪声等。在机器人真正接触车间地面之前，你已经测试了成千上万种失效模式：当零件偏转 15 度会怎样？当上游工序运行速度比规范快 8%会怎样？当下午 3 点照明条件改变会怎样？

随着时间推移，仿真到现实的差距变得可测量，进而可以通过系统化手段压缩。

3. 我们如何为成果定价

整合成本高昂，因为激励不一致。当机器人作为产品销售时，整合被视为事后考虑，因为（天真地）假设这是一次性的障碍。

但当你销售的是吞吐量、运行时间或每小时产件数，而不是机器人本身时，你就有动力去实现自动化并持续改进部署，因为这会直接提升利润率。

这就是 RaaS 和基于使用的模式之于定价机制以外的价值所在。它们为学习系统的出现创造了条件。长期的客户关系会产生纵向数据，进而带来更好的模拟、更优的部署逻辑和更持久的绩效。

一些机器人公司已经在朝这个方向发展一段时间，但尚未成为主流，因为这在财务上具有风险。它要求深厚的运营专长，因为供应商现在既是系统集成商，又是运营方。

4. 我们如何编排机器人、机器与人

大多数集成问题来自于尝试将机器人与人、现有机器、安全系统和生产计划协调起来。这里的机会在于为物理系统构建编排层。

这些物理系统不再对单个机器人进行编程，而是能够在整个环境中协同工作。它们可以分配任务、应对突发状况，并与其他机器人或人类协作。例如，当生产线出现积压时动态地在机器人和人类之间重新分配任务；或者在考虑当前产能约束的基础上，推理出应该由哪台机器人接手新任务，而不限于既有的任务分配规则。

这与软件领域正在发生的情况相呼应：协调优先于自主。单个机器人将先学会与车间中的其他机器人以及人类协作，然后自主性最终将在系统层面上显现。

学习发生的场域

机器人终将重塑大部分工业领域。但要达到这一目标，部署必须被大幅简化。要弥补这一部署差距，就要把部署视为一个学习的场域，实质上将集成视为一个训练问题，而非单纯的工程问题。