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工業機器人的下一個競爭交點已經非常明確：通用人工智能（AGI）
現狀和現況：
控制器、伺服電機和減速器被譽為工業機器人三大核心零部件，伺服電機和減速器等硬件的話語權已經被日本和德國等外企牢牢把控，而且性能再優化的空間已經不大。在AI的歷史機遇面前，基於通用人工智能的機器人「大腦」即控制器算法軟件給了國內企業換道超車的巨大機會。
方向和方法：
將深度強化學習方法與無監督生成模型，規劃與想像力，遷移學習，元學習等方法進行結合，以圖深度學習和圖神經網路認知科學為基礎，提升AI的智能。
用以上生成、強化、遷移和元學習模型等最新的深度學習技術提高工業機器人的智能水平。
以提高工業機器人自身智能與遷移能力為目標，融合多感官信息，提升模型的元學習能力和遷移能力。這是解決當前設備無法應對特殊工況難題的根本途徑。
如何著手：
我們正處於通用人工智能機器人系統研發的初步階段，主要應進行前沿算法的復現與研究，如GAN，模仿學習，元學習，圖神經網路與深度RL等。算法模型以上位機的方式和現有工業機器人結合，融合加裝傳感器和視覺等多感官信息，大幅度提高現有機器人的作業水平。
機器換人時代的機器人是自動化設備，代替的是人的四肢，智能製造時代的機器人是通用智能化裝備，代替的是人的大腦。
時間和文字有限，以上內容是這些天的思考，分享給大家，謝謝。