在自动化及相关技术的突飞猛进之下,尽管机器具备的智能化程度越来越高,但人的优势仍是其不能完全替代的,因此,强调人与机器配合作业的人机协同仍将是未来物流系统中的主要作业方式,应用在产线物流以及物流仓储作业等场景中。目前行业对人机协同并没有系统的研究,本文初步梳理了多位行业专家对人机协同的理解及相关技术的认识,后续本刊将持续深入报道。
随着智能制造和智能物流的不断发展,在多方因素刺激下,自动化、智能化需求愈发凸显。特别是随着云计算、大数据、物联网、5G等技术的发展,机器(人)被赋予越来越高、越来越多样化的智能,它不仅仅帮助人类做一些简单重复性的劳动,甚至可以具备一定的自主性,协助人类或独立完成较为复杂的作业。可见,未来很长一段时间内,局部作业的无人化程度必然会越来越高。但综合机器人作业效率与成本,以及机器从事高度柔性作业仍然受限等因素,智能制造与物流中心等场景下整个物流系统的全自动化、无人化作业仍较难大范围落地,由人与机器配合共同作业的人机协同仍是未来很长一段时间内的主流模式。
人机协同将是未来很长一段时间内的主流模式
根据工信部的统计数据,2020年全国工业机器人完成产量237068台,同比增长19.1%。另一统计数据显示,近五年物流机器人的年均增长量超过20%。总的来看,机器替代人已经成为整个社会发展的必然趋势。尽管机器具备了更高的智能性和自主决策能力,但其智能水平依然无法与人抗衡,它无法像人一样进行高度复杂、柔性的作业,更加不具备人的主观能动性,无法完成创造性的工作;并且从应用角度来看,成本依然较高,高度智能化机器人尤甚。因此,人机协同成为主流选择。
什么是人机协同?目前行业内并没有统一的定义,从广义上理解,凡是人与机器配合作业的都可以称为人机协同,与之相关的概念还有人机协作、人机交互等多种说法。这几个概念内容相关又略有偏差。
人机交互(Human–Computer Interaction或Human–Machine Interaction,也称人机互动),是一门研究系统(包括各种机器以及计算机化的系统和软件)与用户之间的交互关系的学问。
协作,百度百科给出的定义是指在目标实施过程中,部门与部门之间、个人与个人之间的协调与配合,更强调资源、技术、信息等的协调配合。
协同,指协调两个或者两个以上的不同资源或者个体,协同一致地完成某一目标的过程或能力,更加强调目标的完成。
具体到物流系统中的人机协同,它描述的是人与有一定智能性的机器配合,如智能移动机器人以及协作机器人等在同一工位或者同一场景下共同完成某项工作。可以是人和机器人共同完成同一项作业,也可以是在整个物流大系统的某个(或某几个)环节由机器人独立完成全自动化作业,其它环节由人完成,实现人与机器的无缝配合。从这个意义上来说,人机协同主要指在系统的调度之下,人和机器互相配合,共同作业,最终完成既定的物流任务和目标,如对效率、成本、安全等多方面的要求。
对于人机协同,行业专家、中国仓储与配送协会副会长王继祥也分享了自己的理解。他表示,物流系统中的人机协同,要么以人的作业为主,要么以机器作业为主,但无论人辅助机器,还是机器辅助人,其主要的特征或出发点是充分发挥人与机器各自的优势,相互协作。因此,人机协作可以视为人机协同的初级阶段。
员工在拣选站与机器人配合作业
谈及人与机器的优势,不难理解,机器的产生是为了服务于人类的生活和生产,帮助人类从事大量枯燥、重复单调以及具有危险的工作,它的优势在于可以长时间作业,在准确性、精准度,以及负重等方面的能力均高于人工作业。但人显然更具创造力,更具柔性和主观能动性。
某行业专家则结合物流作业需求进一步分析了人与机器的不同优势。他表示,人在进行物流作业时,主要是脑、眼、手、腿的协作配合,机器便是在一定程度上具备其中的某一项或几项功能,如移动机器人主要代替人的行走,拆/码垛机器人代替人手进行托盘货物的拆分和码放,关节机器人可以在产线上代替人工进行自动装配等作业。尽管从单个作业或者环节来看,这些机器人实现了全自动化无人作业,但是整个流程还需要人来配合完成。
正因为人和机器有各自不同的优势,就需要在系统设计时,对作业分工进行明确的划分从而充分发挥其各自的优势,如机器倾向于做大量重复、繁琐、程式化、重体力的作业;而需要依靠脑力以及高度柔性化的作业,则由人来完成。只有将人和机器的作业进行合理划分衔接,充分体现人与机器的优势,才能最大可能地发挥整个人机协同系统的价值。
另一位专家也表示,人和机器的分工通常也与人机协同系统的智能化程度息息相关。他指出,当系统拥有较强的自决策能力和较高智能化程度时,由于系统知道全局的信息,可以做出更理智的决策,因此人就变成系统中一个很小的单元,只需要成为一颗“螺丝钉”,不需要具备思考能力,和机器一样都是为配合系统服务的,所有的动作均按照系统指令执行。例如在某些“货到人”系统中,拣货人员不需要思考拣选的货品种类和数量,按照灯光拣选指令或者屏幕显示内容进行作业即可。这一作业从理论上也可以全部自动化,但是基于拣选作业的难度、柔性以及成本等多方面因素考虑,目前是人机协同最为主要的场景。相对应地,在智能化程度相对较低的人机协作系统中,还需要人来进行干预,由人做出各种判断和决策,机器只需要具有一定的智能性。
系统的分工是否合理,也直接决定了人机协同的效率。在人机协同模式下,由于涉及人和机器的相互配合,那么人和机器各自的作业效率并不能够代表整个系统的效率,当分工不合理或者效率不同步时,资源的闲置和浪费便产生了。因此,人机协同的效率首先需要一个智能化的物流系统来支撑。
无论处于何种智能化程度的物流系统中,只要涉及人和机器的共同作业,那么安全便是要重点考虑的因素,这也是人机协同最基本的要求。以目前应用广泛的智能物流机器人为例,极智嘉、牧星智能的两位相关负责人均表示,要实现人机协同,并且保证人和机器人在同一作业场景下安全作业,最关键的技术是机器人的感知能力。这种能力一方面体现在对环境的感知,如通过激光雷达、彩色相机等技术实现对环境的描述以及对障碍物的精准识别、定位和避障;另一方面则是通过深度相机等技术识别人的轮廓,机器人需要通过相关模型的匹配将人和其他障碍物区别开来。特别是在某些场景下,机器人和人有直接接触,需要感知人力的大小并做出相应的动作,从而避免在人机配合作业时与人发生过度触碰造成人员伤害。
极智嘉有关负责人还表示,除了感知能力,机器人自身的智能路径规划能力也很重要。例如,在有多智能体以及人员混行的复杂环境中,通过感知到的信息进行智能的路径规划和行为决策(如移动方向、速度、距离的选择等)。此外,机器人还需要具备很强的底层运动控制能力,保证机器人在执行动作时候的准确性。
牧星智能相关负责人也补充强调,为了让人和机器人更加无缝的协作,不仅机器人需要知道周围环境以及接下来的作业任务,人同时也需要知道机器人此时的状态。由于人在实际操作中有可能出现各种异常,而机器人程序不可能穷举或者预设所有的情况,因此要实现人与机器人的相互感知和无缝协作,同样需要依赖于系统智能化和能力的不断提升。
王继祥指出,随着行业的发展和技术的升级,未来的人机协同将是人与机器无缝的互动和全面融合。一方面是人和机器的智能协同,并主要体现在数智化的实现上。据介绍,“数智化”这一概念,最早由北京大学 “知本财团”课题组于2015年提出,是对“数字智商”(Digital Intelligence Quotient)的阐释,是数字智慧化与智慧数字化的合成。另一方面是人与机器人在交流上的融合,又分为初级的RPA(Robotic Process Automation,机器人流程自动化)+AI方式,以及高级的脑机接口BCI(Brain Computer Interface,指人脑与外部设备之间创建直接连接,实现脑与设备的信息交换),这属于人工智能最前沿的探索,与物流领域的应用关联不大。
值得一提的是,本文探讨的人机协同,更多体现在系统协同上,即某场景下多个人工与大量机器的协同作业。但据某行业专家表示,从人工智能中的智能体概念来看,人机协同不仅包括机器这一看得见的硬件智能体,也包括算法等摸不着的软件智能体,而这些看不见的智力系统与人的协同,实际上也属于人机协同的范畴。
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