1303章 智能仿生機械手!

因爲華興科技集團公司很早就掌握了機器人的核心技術,而且實現了大規模的量產,所以很快就將國內工業機器人的價格拉到了一個比較低的價位,中高端的工業機器人價格只有國外那些頂尖機器人價格的一半左右,低端的機器人就更便宜了。

晨曦機器人科技公司生產的機器人因爲可靠的品質和高性能以及性價比打得國內這些合資機器人公司和海外的知名機器人制造企業有些發矇,不得不跟着下降價格,到現在有數家合資企業已經瀕臨倒閉,現在隨着國內機器人出口的規模越來越大,而海外一些知名機器人廠商也是陷入了困境。

晨曦機器人科技公司並沒有過於追求產能,中間也是向國內的企業提供核心的部件和軟件,同時國內各省都是上馬機器人項目,國內也是出現了數千家生產工業機器人的公司,倒真的有“忽如一夜春風來,千樹萬樹梨花開”的景象。

不過晨曦機器人科技公司到現在依然是穩穩地坐在國內機器人市場份額的頭把交椅上,靠的就是自己過硬的產品技術實力和完善的售後服務以及不斷技術創新,再有就是十多年來精心塑造起來的品牌影響力。

當然,楊傑也知道國內工業機器人的市場容量還是有限的,現在也到了開拓更大機器人市場的時候了。

現在天弘地產集團也是想導入機器人到自己的業務裡面去,楊傑對此也是重視的。

從人工成本來看,一家機器人餐廳的員工配置會只有正常餐廳的五分之一,不過由於剛開始的時候機器人餐廳還是需要不少服務員的。

開一家中餐廳至少要僱傭6名廚師,一名廚師一年的工資是至少是十萬以上,6名總計一年超過一百萬,機器人餐廳的話只需要2名廚師來進行菜品的開發。

傳統餐飲業的菜品容易因爲廚師不同、技藝高低而出現品質不穩定、口味差異大等問題,而標準化、程序化是機器人做菜的前提,機器人烹飪製作過程排除人爲干擾因素,菜品品質可以十分穩定,並且可以解決人力流動性高帶來的菜品不穩定的問題。

楊傑作爲一名技術狂,他也是想用機器人能夠“學會”全國各大菜系的製作,通過聘請名廚來“教會”這些機器人來掌握菜品製作的油溫、下菜順序、收汁工藝、翻炒方式與時間等要素等大量精確的數據。

如同科學實驗一般,這些機器人可以通過成百上千次的實驗、品嚐、調校和提升,這些機器人是可以精準地“記住”了師傅的技藝,並在過後毫無差錯地將這些技藝表現出來,穩定還原名廚的地道手藝。

只要機器人掌握了這些,那麼可以以極低的成本讓其他的機器人複製出來,實現規模化生產,這個正是機器人最大的優勢所在。

通過標準化的各種工藝參數,機器人對每個味道的控制做得比人更好,這個是毋庸置疑的,也是現階段華興科技集團公司機器人完完全全能夠做到的。

華興科技集團公司這麼做當然不是完全取代大廚,畢竟智能機器人智能化程度再高現階段也不可能自己“創造”出全新的菜品,還是要大廚來開發菜品的。

不過機器人餐廳這種方式對於天弘地產集團公司和華興科技集團公司本身這種超大型的集團公司來說是非常適用的,規模起來後投入成本就會迅速地分攤掉了。

這種高效烹飪方式的全新餐廳經營模式和傳統人工服務的餐廳相比,機器人餐廳一方面可以提升高峰時期的工作效率,另一方面可以將人力從餐飲服務中釋放出來,從事其他機器無法代替的工作。

當然,機器人餐廳和機器人酒店這些項目目前來看還是需要幾年的籌備期,畢竟還有大量的各種技術問題需要解決掉,不過在最關鍵的機器人技術來說已經是做好了準備。

楊傑本人的意思可不是隻是在現有的餐廳的部分環節的點上實現機器人技術,他要做的是打造最完整的系統化機器人餐廳,讓機器人進入所有的環節,這纔是華興科技集團要做的事情。

他隨後也是視察了仿生機械手的技術研發實驗室。

在實驗室裡面,他也是見到了技術團隊正在進行測試的高精密智能仿生機械手。

仿生機械手技術團隊到現在已經持續研發了七年多的時間了,主要的研發方向是肌電信號和精密機械電氣以及人工智能技術的結合,這種技術研發方向世界上也只有梅溪湖大學機器人研究院這麼做,這個也是楊傑要求的。

到現在爲止,技術團隊已經研製出至少三版仿生機械手了,最新版的這款機械手可以根據使用者意圖完成10多種種動作,幫助上肢缺失殘疾人自主完成吃飯、喝水、提東西、寫字等日常生活需要的動作。

這款仿生機械手通過手勢識別控制系統收集手臂上肌肉生物電信號,然後通過人工智能算法識別動作意圖,最終通過複雜的機械設計讓智能仿生手按照患者意圖活動。

現階段來說,國內外做傳統的肌電假肢還是仿生手在研發設計中都還沒有用到人工智能技術。

而梅溪湖機器人研究院通過添加人工智能邊緣計算的模塊,這中間也是募集了不少的用戶貢獻自己的肌電信號作爲數據庫,經過人工智能算法進行訓練,然後產生意圖識別的模型。

技術團隊在這個中間也是研發出了實現高精度肌電信號採集的神經接口和生物傳感器陣列技術,而且是無創的,開發出來的肌電手環就像是一個麥克風陣列,能夠放大並且採集各個方向生物信號。

當然,採集還不是最難的,最難的如何準確地分辨這些肌電信號代表的是用戶的什麼意圖,這個需要進行大量的採集數據作爲基礎,要建立很多的算法來識別出用戶的動作意圖。

在大量的實驗中,神經信號會隨着人的疲勞度、注意力狀態等產生變化,而且對於失去雙手之後的殘疾人讓他再去想象控制手這一過程本身也就比較困難,可以說是非常複雜艱難的。

技術團隊也是持續研發了七年多才終於取得了很大的突破,現在梅溪湖大學機器人研究院在這方面卻是走在世界前列。

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