9、人工智能与机器人流程自动化：机遇与挑战并存

人工智能与机器人流程自动化：机遇与挑战并存

1. 人工智能在机器人领域的应用与挑战

1.1 人工智能在机器人领域的应用

人工智能（AI）系统能力的提升为各行业带来了大量应用。传统的AI算法，如模糊逻辑、遗传算法、神经网络、概率和统计等，已经演变为机器学习、深度学习、强化学习、集成学习、元算法和进化计算技术等子领域，开创了技术干预的新时代。机器人领域是利用专业化AI的行业之一，特别是工业机器人执行重复性工作。基于AI的机器人解决方案能显著降低错误率，同时不影响效率和准确性。AI与机器人的集成基于视觉、抓取和运动控制四个关键过程，推动了机器人流程中高效且盈利的自动化应用发展。在工业领域，基于AI的机器人的主要用例是物流和供应链管理，其他行业也在运动控制、计算机视觉、导航系统和自然语言处理等方面受益于这些集成技术。

1.2 人工智能在机器人应用中面临的问题

1.2.1 法律法规差异

不同国家有各自的法律法规，一国的行动容易影响他国，AI需要不同政府间更新相关法律法规。

1.2.2 数据和算法偏差

如果训练数据或算法存在偏差，结果也会有偏差。AI绝不能遵循有偏差的逻辑，因为这会影响一部分人。

1.2.3 恐怖主义威胁

像自主无人机和机器人群体这样的新型AI技术，如果使用不当，可能会对社会造成潜在威胁。

1.3 人工智能在机器人应用中的挑战及解决方法

1.3.1 训练数据量难题

为机器人环境中的物理过程生成训练数据极其困难，不仅成本高，还耗时久。解决方法一是通过模拟技术生成训练数据，二