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itハウスは9月2日、「電気自動車100」公式アカウントの本日のニュースによると、8月22日に中国電気自動車100が主催し、中国上海機械工業連合会ロボット支部が共催したと報じた。国際汽車城（集団）有限公司、自動車産業サプライチェーン連携イノベーションセンター（s100）、車白シンクタンク自動車産業研究所は共催で「自動車分野におけるヒューマノイドロボットの革新的応用の加速」に関するハイエンドセミナーを開催した。産業」、上海嘉定市で開催された2024年100人会議第14回（通算97回）ハイエンドセミナー。

このセミナーに招待されたゲストには、中国機械工業連合会ロボット支部副事務局長の雷雷氏、党委員会副書記兼上海国際汽車城（集団）有限公司ゼネラルマネージャーの潘暁紅氏が含まれます。 、上海ロボット産業研究院の副所長、tian jinsong氏、同済大学や上海汽車検査などの大学や業界機関だけでなく、東風、nio、saic、zhiji、xiaomiなどの自動車会社、エストンからもkuzhuo、aobo intelligent technology、lide space、minshi groupには、zero beam、nanocore、horizo​​n、inovance、longjin、shanghai yueke、ares power、china unicom、wasu、そして広州cnc。

会議に出席した代表者らは、自動車産業における人型ロボットの革新と応用、さらに人型ロボットの大規模導入モデルと産業開発生態学について、徹底的な議論を行った。

会合に出席したゲストらはこう語った。人型ロボットの新技術の開発は、ai、5g、クラウドコンピューティング、人工筋肉、液体金属、関節部品などの主要コンポーネントを含むロボット産業の開発プロセス全体を促進します。

インテリジェントな自動車製造において、人型ロボットの開発が加速しています。自動車や部品の生産はもともと産業用ロボットが多く使われる現場で、全体の1/3を占めています。国内の自動車製造におけるプレス工程や塗装工程は一定の自動化が進んでいるものの、最終組立工程におけるロボットの導入率は「四大工程」の3％程度にとどまっており、工場の組立ラインは長らく課題に直面していた。人材不足とオペレーターの現場での経験不足、生産プロセスのデジタル化の度合いが高くなく、より高度なインテリジェントな意思決定やその他の困難をサポートすることが困難です。

人型ロボットは、従来の産業用ロボットや協働ロボットではカバーできなかった既存のシナリオを補完し、自動車産業におけるロボットの密度をさらに高めることが期待されており、急速に進歩する自動車会社やロボット会社は、これらをカバーする工場での実践的な訓練を開始しています。視覚的な品質検査、マテリアルハンドリング、ツール操作の使用、およびインテリジェンスが徐々に向上して探索と練習を開始するその他のシナリオ。

さらに、人型ロボットを店舗での販売サービスや充電サービス、個人消費領域などに展開し、新たな価値を創造することも可能です。

人型ロボットはまだ統一された形態を形成していません。参加者は、産業応用シナリオの進歩に伴い、いくつかのシナリオでは、主要技術の研究開発を達成するために車輪付きアームとロボットアームの組み合わせを優先することが可能かどうか、さまざまな形態の具体化されたインテリジェント製品が形成される可能性があると信じていました。普遍的な人型ロボットの開発に向けて。

この記事では、大規模アプリケーションを推進する過程で、標準、セキュリティ、データ、人材などの多くの課題に対処する必要があると述べています。

人型ロボット産業チェーンはまだ未成熟です。まず、一部のロボット企業は汎用の人型ロボットの開発に重点を置き、器用な手よりも二足歩行の共同開発に重点を置いています。特定のアプリケーションを統合するシステムインテグレーターが少なくなっているため、製品開発プロセスが遅くなります。第二に、業界標準やテストと認証が不足しているため、人型ロボットの現在の標準はまだ開発中またはプロジェクトの承認中であり、自動車業界での広範な応用を導くにはまだ不十分です。

自動車産業への応用では、人型ロボットの安全性と安定性を検証する必要があります。現在の人型ロボットの高さは約 1.5 ～ 1.7 メートルです。 ダンピングや故障が発生した場合、機械と人間の間の作業境界をどのように確保するかが重要な問題となります。そして、人工知能がもたらす可能性のある偏見と差別を軽減するための責任と権利を明確にします。

ヒューマノイドロボットは依然として、不十分なデータセットや計算能力、ロングテールシナリオなどの一連の技術的未熟な問題に直面する必要がある。一方で、ヒューマノイド ロボットの大規模モデルのトレーニングには依然として高品質のデータ セットが必要です。特定の自動車製造や商用サービスに適用する場合は、この垂直分野のデータ セットも必要です。同時に、サポートするツールチェーンと垂直フィールドトレーニングプラットフォームはまだ開発中です。一方で、コンピューティングパワーシステムを小型軽量の人型ロボットにどのように統合するか。最後に、現在、非常にエッジの効いたシナリオや型破りなシナリオに対する効果的な解決策はなく、実際の生産ラインで誤動作が発生して生産が停止し、より大きな経済的損失が発生する可能性があります。

ロボット工学や自動車産業の専門知識を持つ学際的な人材が不足しています。自動車産業に人型ロボットを適用するには、自動車製造ビジネスの理解と、ビジネス ニーズと技術的ソリューションの効果的な一致を実現するための人型ロボット技術を習得する能力の両方が必要です。

このセミナーでは、人型ロボットの大規模開発を加速するための提案が行われました。it ホームの付属コンテンツは次のとおりです。

自動車産業とロボット産業のための統合開発エコシステムを構築します。それぞれの業界の技術、リソース、シナリオ、サプライチェーン管理の利点をうまく活用し、自動車業界の現実的な問題に焦点を当て、複数の協力モデルを組み合わせ、産業チェーンの構築を改善し、プラグアンドプレイ産業を実現します。ソフトウェアとハ​​ードウェアを組み合わせたソリューションで、学際的な人材育成を実現し、人型ロボットの開発を加速します。

共通技術の研究開発と規格策定を加速する。共通技術の研究開発と革新、および互換性のある業界を超えた技術と標準の進歩に焦点を当て、アプリケーションツールチェーンの研究開発を加速し、業界アプリケーションを満たすヒューマノイドロボットの標準を策定し、対応する標準検査および認証システム。

自動車業界におけるアプリケーションの安定性と安全性を向上させます。自動車業界のさまざまなアプリケーション シナリオとの徹底的な統合により、アプリケーション シナリオの拡張を通じて段階的にバッチ化が実現され、コストを削減し効率を向上させることで大規模な商用アプリケーションを実現します。