7月8日，2023智能机器人产业发展论坛在世界人工智能大会同期举行。上海大界机器人科技有限公司联合创始人&首席问题官胡雨辰，以“aigc x 柔性制造: 模型解析与工艺自生成的机器人云平台”为主题，向观众展示了公司最新发布的生成式人工智能应用产品，如何借助人工智能提升机器人柔性，降低机器人使用门槛。该产品基于专家库、底层几何数据标准与操作算法的适配融合，实现面向特征生成与行业工艺的柔性生产网络，建立自主工艺决策和创成式的机器人柔性生产仿真、加工平台，改善客户的应用体验。以下为胡雨辰演讲内容实录：

各位下午好。作为上海本土企业今天很荣幸受到组委会邀请参与人工智能大会，今天向的是大界机器人在工业上做的工作。

熟悉自动化的小伙伴包括前面几位老师提到了现在比较缺乏柔性和智能。它有几个大表现：经常做的重复性运动，包括像物流拆码垛、汽车焊接;环境很多是缺乏柔性的。基于重复的运动和缺乏柔性，机器人在现有的环境下一般情况都是需要编程里完成的，同时需要大量测试工作。所以，我们说是不是现阶段在人工智能阶段下提升人工智能治理，让柔性生产能够真正被自动化行业所应用。

所以，过往五年中做了大量的工作，也因此有了云平台的产品，希望通过人工智能技术降低工业机器人的使用门槛，让工业机器人真正赋能各行各业。它有三大模块：数据、算法、流程。

数据，积累了大量工业数据，包括工业机器人本体，包括视觉传感器、温度传感器、压力传感器、外围设备、翻转平台。

算法，包括工艺编程想法，建立低代码的算法平台。基于人工智能方法对见面生成数据算法特征和流程进行顺势排布和组织提升生产效率。

主要面向四大用户：柔性生产需求的工厂，这些工厂包括了建筑客户;传播制造、港口设备、工程机械、能源机械客户，他们都有一个非常共性的需求，他们每天面对的是不一样的，每天要做100种、200种工建;

面向硬件供应商。因为这个平台要处理的是柔性生产内容，有要支持各种各样的工具，靠一家无法做出来，所以必须支持各种各样的供应链，让它的硬件接入平台。一方面给自己的平台提供更强的柔性生产能力，另一方面为供应链提供展示，包括像技术人员进行展示的机会。

面向集成方。本身是一个网页，随时随地交流中把生产基地搭出来，告诉大家怎么做。

面向科研机构。可以作为一个基础设施服务于很多高校，现阶段在国内很多c9高校有大量的应用。

具体到功能模块上，robim cloud有四大模块：核心建立了一套数字孪生环境，包括了集成硬件，包括处理图纸;每个要处理工件都是不一样的，基于不一样的工件要去读懂工件内容，中间涉及到特征提取和特征解析的环节，要通过几何方法，包括低带把方法补全模型工具的特征信息。有了特征信息之后只是读懂图纸，和我真的能把它做出来又是另外一件事情。所以我们还要匹配工艺完成内容，最终基于这么一个环节建立一套模型，这套模型可以去处理大量的柔性数据，为不同的客户提供不同的服务。

下面是一些详细的介绍。

第一个是所谓的机器人零界的硬件环节，新阶段可以支持四大家族的全品牌的型号，支持各种各样的视觉类型，包括工业点极光(音)、工业的二维相机、3d结构相机、激光雷达。还有一些外部外围设备，包括agv底盘也需要处理为的内容。

如果只有数据库是不够的，不同的行业客户还需要提供自有的设计内容。如果熟悉机械设计的小伙伴，我在机械设计的时候相对来说是一个非常复杂的东西，但是真实仿真肯定不是那么用的。因为机械设计的时候会达到二三十万的级别，所以提供了一个方法去解决这个问题。

这个方法可以做到95%以上的压缩率，可以在模型上传过程中被压缩成几千面片的数据，可以用于后续的仿真检测过程。现在有了机器人硬件和特有硬件之后可以快速搭建仿生平台，就是一个虚拟乐高选到所要的工具型号，把它一个一个通过拖拉拽形式弄出来。我们很难理解说在这个过程中需要大量协同工作，无论方案图纸的协同，还是工建的编辑协同提供了一个pdm软件，这个pdm软件在平台上做到版本修正和管理。

有了环境之后再到特征解析环境，可以支持以下格式的信息，包括cd最常用的dcf信息，包括传播非常常用的信息，钢结构用的nc格式信息，同时也知识国际标准组织定义的三维cd中间体格式。

能够去明白，能够去格式里面提取想要的几何信息，怎么样变成喜欢的图纸呢?面向平板类信息进行的操作。可以看到上面是要的工件内容，下面是非常相似的内容，黑色部分有非常细小的差异，我们其实可以做到快速相似件的分布，它的核心对于处理能力，怎么样通过系数的图形来描述我们几千几万片的模型，让它与现场进行实际匹配，这是过程中做的最大工作。

再接下来不仅仅只有这些理想数据，还有很多背景噪声，包括相机噪声，甚至其他电子干扰，这些都是需要处理的。从最右边的充满点云、获得的模型，也是这几年一直做的工作。

平板这件事情相对来说比较简单，但是到了立体构建以后就会变得更加复杂了，因为逻辑是不确定的。显然是要通过生成式方法解决问题，通过几何倒退来说无法完成装配功能，其中两个来源于真实的传播小组力，一个来源于钢结构的焊接，导入的都是最终完整体，最后就是一片一片怎么加上去。

接下来以右上角工件为例，这样被提取的内容是右下的信息。基于右下的特征信息需要形成所有的拍照位置，基于这样的拍照位置又获得一个信息又可以匹配相应工艺完成最终加工内容。

基于平面和立体加工能能力，包括算法，现阶段已经实时秒级别处理亿像素级的视觉信息，这是我们的仿真信息来测算算法用力的，精度是0.5毫米，是100亿像素的图片。可以看到三维里面，以这种近乎实时方式实现配准。获得了这些特征之后，又要匹配相应的工艺，匹配工艺需要不断进行测试，现阶段可以支持焊接、切割、打磨、剪裁等工艺，这些工艺可以看到从工件导入、特征提取、加工仿真的全部过程。

既然做了这么多事情，肯定希望把能力进一步外化，面向于更大的业务场景进行一些定制服务。这些定制服务在平台层包括了所有的硬件设备、包括所有的硬件驱动，包括现场总线的通讯，包括了自己的几何模块、算法库、视觉库。基于这个平台开发出自有产品，对于客户来说有自己的图纸，有自己想定义的模型，有自己想要的特征库，我们也可以进行专属化定制和模型开发。现阶段已经走进了工程机械行业、传播行业、建筑行业、钢铁行业、家居行业。

这些都是一些静态展示，举一个例子带大家看一下平台是怎么运动的。

以二次剖口切割为案例，所有的切割台、工具、工件、机器可以快速在平台上搭建，可以把模型、平板模型快速导入进来，这是我们自己的导入工具。导入之后可以进行快速仿真。所以，基于这样的能力每天不同工件可以在平台上完成，这是平板剖口下的工具。

焊接上的中间提取工程有一些差别而已，包括在作用的打磨过程中进行一样的仿真内容。所以，我们说人工智能核心都提赋能千行百业，其实在柔性制造上也有千行百业，我们看到了各种各样的应用场景。但我们说中间过程、处理过程都是相似的，因为对于我们人来说处理一个复杂工件核心也是想要看懂图纸，然后知道图纸怎么做，再拿上工具去做，我们不是通过这一套方法教会机器人完成这个过程。

以上就是我今天分享的全部内容，这个平台会在8月份官网上线，也欢迎大家的试用和关注，谢谢各位。

（，根据现场实录整理）

以上是网络信息转载，信息真实性自行斟酌。