乐鱼官网入口网页版【恰佩克大咖秀】全国高校机器人产教融合发展论坛2022年8月27日，第十二届中国国际机器人高峰论坛暨第八届恰佩克颁奖仪式在安徽芜湖落幕。当天，大会围绕全国高校机器人产教融合发展设置了主题论坛。

　　广东拓斯达科技股份有限公司董事张朋在致辞中指出，机器人被誉为制造业皇冠的明珠，其研发制造和应用是衡量一个国家科技创新和高端制造业水平的重要标志。去年的工业机器人全球销量达到了49万台，相比于2020年增长了27%，中国成为全球最大的机器人应用市场。最近五年，国内的品牌扔持续深入这条赛道，市占率从原来的18%增长到了33%。

　　教育部中国教育发展战略学会人工智能与机器人教育专委会常务副理事长兼秘书长韩力群介绍，进入工业社会以来，科技和生产力的发展经历了四个阶段，机械化、电气化、自动化、信息化。现在是信息化向智能化加速发展的时代，电动机等驱动机械为人类创造了力大无穷且永不疲倦的动力工具代替人类进行劳作。自动化和信息化这两个阶段我们利用传感技术、控制技术、计算机技术、通信技术等又创造了耳聪目明，自动但不自主的机器，这一类机器最大的特点不是省力，是省心。智能化是信息化发展的一个高级阶段，智能化时代所创造的可以灵活处理信息，自主进行决策。

　　什么是智能机器？像人类一样能够按照给定的知识和规则，自主做出决策，自动执行决策。智能机器人是一个最佳的人工智能载体，是所有智能机器的一个典型代表。智能机器人的基本要素为能行动，有感觉，会思考，前两个要素现在基本上都有了，最重要的是要会思考，把众多的人工智能关键技术综合的在机器人上加以利用，比如机器视听学技术，模式识别、机器学习、情境感知、自然源理解等等，特别是机器认知技术，如果再加上人工心理和人工情感技术和自然的人机交互，机器就更像人了。

　　据某个问卷调研数据显示，在1032位教师，857名学生和1345位家长中，有85%的学生希望自己拥有一台教育机器人，教师中希望有一台教育机器人的高达90%。教师、学生和家长这三类群体都明确的表达了自己对教育机器人功能的期待。学生都希望有一个能陪伴自己的机器人学习伙伴，老师希望这个机器人能够帮自己教学，就是所谓的机器人助教，帮自己完成各种教学任务。家长是希望能替代自己一部分监护职责，就像机器人保姆或者是机器人监护人。教育机器人确实可以深度的融入以家庭和学校为主的各种教育领域，为不同的对象提供丰富的教育服务。

　　北京大学的一个研究团队从国外最近五年发表的和教育机器人相关的文献中过滤出来了230篇进行了内容聚类分析，分析之后发现教育机器人研究具有五个类团，包括教育机器人的本体研究、机器人教学角色和影响研究、机器人教学实践研究、教育机器人设计研究和教育机器人应用情境研究。根据他们的聚类结果来看五个研究热点，从教育机器人的主要服务群体来看，主要是大中小学生，这三类人群是目前教育机器人应用研究相对比较多的群体，针对这三类学生群众所提出来的应用情境研究也是最多的。在这三类中小学生群体具有最多的试用学习科目和特殊教育项目，也就是适合用机器人来做的学习科目。

　　教育机器人未来发展有三项关键技术，人机交互、机器视觉和情境感知。人机交互指研究教育者、学生和机器人之间的信息交互和对话。机器视觉指对获取的图像进行分析和解释。在教育领域，学习机器人能识别教学场景，开发出更具教育适应性的机器人。

　　目前很多做教育机器人的在做开发研究，智能教育应用场景为智能教育机器人提供了非常广阔的前景，所以我相信未来机器人的技术突破会给教育机器人提供强有力的技术支持。

　　拓斯达董事、机器人事业部总经理张朋以“聚力共赢 预见未来——助力高校毕业生追梦的最后一公里”为题，与现场及线上的高校专家学者们共同探讨“如何培养更符合市场需求、更贴合实际的技术人才”，来解决当下“产品多，技术人员短缺”的行业痛点。

　　张朋提到，拓斯达经过长期行业调研、与院校合作订单班、赞助职业技能大赛等举措与经历，梳理出满足用人企业需求的、有针对性的人员筛选与培养方式，明确了标准、规范的就业渠道。

　　以大客户产品+服务的合作模式为例，通过客户端反馈的人才需求画像，结合与高校开展联合人才培养计划，共同打造符合客户岗位需求的人才，将技术服务转化为人才，通过产品+人才打包的方式为客户提供服务乐鱼官网。

　　作为首家登陆创业板的广东省机器人骨干企业，拓斯达将继续巩固十五年来在行业累积的品牌优势、产品优势、人才优势、服务优势，聚焦智能制造行业难点，进一步沉淀技术实力和应用场景，为国产工业机器人产业壮大做出贡献。

　　同时，希望通过学生从学校到企业的“最后一公里”合作模式，以企业和人才双向需求为导向，为行业培养并输出契合实际的人才，助力智能制造产业的高速发展。

　　杭州科技职业技术学院物联网技术学院院长金文兵表示，据调研，创新复合型高素质技术人才需要具有的内涵:表达、沟通、团队合作、自主学习、创新。毕业生需要具备的职业素养：团队合作能力、好学新技术的能力、良好的心理素质、吃苦耐劳、安全意识。创新型的高素质的技术人才需要具备的基本的能力素质：自主学习能力、团队合作能力、交流能力、沟通能力、发现问题、解决实际问题的能力、信息处理能力。高职院校学生需要具备的素质：创新意识、创新思维、创新品格、创新能力。技术技能的创新型高素质人才应该具备四个方面：专业能力、软能力、关键素质、正确的三观。

　　明确了画像以后进行精确的培养，具体的培养方法和途径如下:首先分析目前在培养人才方面存在的问题，主要的问题为学校需要培养高素质学生。在创新培养方面，学校的方法还有待提高。在复合型教学方面，自动化和信息类学生成绩也不太理想。

　　总体的思路为根据杭州市经济发展状况学校及时引入新技术，开发新课程，组成新模块，实施一周一项目教学改革，从而培养创新型、复合型、高素质的技术型人才。改革的过程中进行产教融合，校企合作共建实验室，增设备，引入企业真实案例。学校还建了产业学院，类似订单班的做法。

　　为了达到产教融合，学校组织了多个技术方向的科研团队，建设了教师企业实践流动工作站，开发了创新能力市场提升的课堂模块。

　　中科院自动化所研究员侯增广介绍，机器人和人工智能息息相关，自主车是机器人领域的一个重要的概念，也是机器人里面一个重要的研究领域。自主车的自动驾驶智能信息处理控制系统，实际上体现的就是人工智能。人工智能不是单一存在的，它跟传感技术、控制技术相辅相成，单一的人工智能很难独立存在。人工智能的数据离不开传感器，人工智能的能力离不开控制技术。

　　自主车在马路上发生交互，和人之间发生交互，和车之间怎么交互呢？这体现了机器智能之间的协作。未来机器人群体协作也是必须要解决的智能挑战问题。智能的核心是什么？借鉴人脑，模拟或者是学习人脑。做到这一点自主车就可以轻易的在大街实战它的能力，未来的家庭服务机器人也可以和人完美无瑕的协作。

　　在医疗方面，脑和脊髓构成中枢神经，中枢神经的神经元不可再生，科学家在这个领域也一直在研究。神经和干细胞领域紧密相关，干细胞在神经领域的应用也是一个重要的研究方向。

　　未来医疗无论是诊断还是控制都面临着一系列的问题。在做手术的过程中机器人一旦替代真的医生一定会带来一系列的伦理问题，这也是国际上的讨论热点。这一系列的问题未来可能需要科技工作者、医工交叉领域的专家等共同协作来解决。

　　长三角信息智能创新研究院工业智能实验室主任徐徐表示，智能运维最初提出是在IT领域，智能运维理念跟一般工业企业里面生产所用的设备相通，更多的是用大数据、机器学习、可视化技术在未来取代运维过程中的各种流程、任务和投入，主要包括各种性能监测、事件分析、服务自动化等。

　　行业不同乐鱼官网，行业的知识、侧重点、业务逻辑、设备不同，运维的模式也就不同。不同的行业，不同的企业，不同的运维场景终会汇聚成一种不管是结构化还是非结构化的数据，我们需要通过机器学习算法的方式，把对于故障、事件关联、性能的监控进行建模，来取代机械的工作，形成模型一样的知识。

　　智能运维的发展分为了以下几个阶段，早期更多的是手工的运维，依赖一线人员的经验和对需要维护的产品来制定维护策略，对于人员的专业知识、业务能力、素质以及工作量的要求比较大。后来随着运维在不同的场景下的共性，一部分的机械化的运维工作可以通过提炼进行自动化的处理，从而大大减轻运维的工作量。

　　智能运维的重要性不言而喻。首先，减人乐鱼官网。当我们能够把设备的运维进行远程化处理之后，就可以把专业的技术人员集中到一个地方处理所有设备的疑难杂症，减少技术人员出差时间。把一些专业的技术人员聚在一起有助于提高他们的专业能力和专业素养，对整个集团提供更好的服务。第二，智能运维可以实现数据的采集上云。在一个共同的服务器下，把对设备的运行产生的故障搜集起来，对这个设备的状态分析就会更加准确。第三，当我们建立一个统一的智能运维系统之后，不管是自动化还是智能化的程度都大大提高。例如参数配置、升级，都可以呈现一种自动化的方式，减少很多人为的工作量或者是手动操作的失误。

　　徐主任介绍，巡检机器人更多的是通过OCR或者是图象识别能力，来模拟人工操作，替代人工。但是由于巡检机器人受制于工作环境，必须通过皮带机或者室内挂轨的方式让机器人在不同的点进行来回的运作。巡检机器人的关键技术大概有以下几点，根据移动平台的技术，选择不同的让机器人可以移动的途径或者方式。巡检机器人在点对点的服务过程中，定位和导航非常关键。由于巡检机器人很多都是自带电池，电池的容量成为了各个产品的瓶颈，所以必须要有一个自主充电技术来解决。

　　智能运维对设备的维护是设备管理未来的必然方向，中国大力提倡产业数字化，在生产过程中，设备为核心，把设备做到数字化管理，才能真正做到产业数字化。把数据模型和巡检机器人结合起来，才能够快速促进PHM与巡检机器人快速落地。企业最终的设备状态仅仅是一个方面，如果能够从设备的相关的设计、研发、制造，包括生产出来的产品的质量，把所有跟设备相关的环节都关联起来，才能够把更多的海量工业数据变成有价值的东西，让工业智能在目前的信息化阶段采集上来的数据能够真正的实现价值，实现智能运维。