上周，我们探讨了人工智能的几个分支；在现阶段用于自主移动机器人的AI机器学习和视觉系统；以及借此技术推动的创新点。

本周，我们继续和大家分享机器人AI的未来。

解决 AI 问题

AI 技术仍然不够成熟，因此人们还是会担忧捕获和使用的数据的安全性和隐私性，以及是否能确保 AI 系统故障或受影响时的安全性。客户考虑人工智能系统时的关键疑虑包括：

• 存储、保护和处理数据的位置和方法是什么？

• 据存储多长时间？

• 捕获了哪些个人身份信息？

• 有哪些后备安全机制？

为了保护安全和隐私，MiR 机器人和 AI 相机只发送决策，而不是图像。因为每台设备内部都拥有所需的计算能力，所以视觉传感器捕获的数据会立即处理成形状、大小和颜色，然后分类为特定类别并用于决策。因此，发送的数据只能是 AMR 可以理解的命令（例如停止或恢复命令）、有关环境变化的信息（例如封锁路线或拥挤区域）或采取的新行动（例如选择替代路线）。

虽然机器人 AI 系统的安全性有时会引起关注，但 MiR的主要安全机制是机器人的核心，不会被人工智能决策所代替。例如，当机器人上的激光扫描仪为 AI 系统提供数据时，如果机器人移动路线中有人或障碍物存在，其还将做出基本的安全决策，以机械的方式阻止 MiR 机器人在任何情况下继续移动。

MiR AI 系统可立即将图像处理为用于决策的匿名形状、大小和颜色，从而消除安全性和隐私问题。

机器人 AI 的未来

移动机器人仍将继续作为协助性设备使用。凭借人工智能技术，移动机器人与人类之间的技术障碍将持续缩小，协作性和效率将不断增加。

随着 AI 的进步，我们将能够使用语音或手势来更自然地与机器人进行互动。这种互动可能包括伸出一只手让机器人停下来，用手指出首选方向，或者挥手示意通过或跟随。或者，也可以直接告诉机器人：“这条走廊接下来会受阻两个小时，在此之前选择走另一条路线。”

虽然移动机器人仍然是一种装有急停按钮的可控工具，但其将因可获取自主权而变得更有价值。移动机器人将能够了解如何对日常工作做出改进，并推荐出通往目的地的最佳路线，提高执行任务的工作时间，部署其他机器人以实现更高效的工作流程，以及最合适的充电时间。

AI 驱动的 AMR 可将工作场所转变为有组织的数据驱动环境。在这种环境中，机器人可以通过自装或远程传感器共享相关数据，从而帮助机器人车队做出明智的决策。凭借这种数据共享模型，每台机器人基本上都可以访问其他机器人或相机中的传感器，从而获取更加详细的整体环境视图，实现更高效的路径规划性能。

AI：为下一次工业革命提供动力

与先前几次工业革命一样，AI 和机器人技术将彻底消除很多令人头疼的苦差事。凭借 AI 技术，MiR 机器人可以更经济高效地管理重复的低价值物料运输任务，从而使人类能够进行更有意义的活动。严重的劳动力短缺阻碍着全球各地公司的发展，因此更智能的移动机器人将允许公司提供更多重要工作岗位，有助于其吸引和留住优秀员工。