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　　球工业自动化与数字化趋势加速推进，多国积极产业措施。加大教育培训力度，提高企业竞争力，以抓住新的产业变革机遇。 世界经济论坛日前发布的称。全球自动化和数字化趋势正加速发展。目前。全球超过80%的企业正在加速布局。推进工作流程数字化，而50%的企业则希望加快实现部分岗位的自动化。报告预测，未来5年，科技驱动的自动化浪潮将创造9700万个新就业机会。各国应加大对员工ldquo再培训和ldquo技能提升力度， 日本机器人工业协会的报告显示，今年第二季度日本机器人出口数量同比增长13%，在欧元区。计算机编程领域的就业人数不降反升。美国国际贸易委员会的数据显示，今年前8个月，美国商品进口同比减少11%，但工业机器人进口增长5%。 通过与人工智能公司BrainCorp的合作。美国零售企业沃尔玛旗下的山姆俱乐部，计划在今年秋季向其门店继续布置372台新的自动地板清洁器，而这些小机器人还附带一个功能mdashmdash分析货架库存，沃尔玛公司表示，出于疫情防控需要。购物者日益青睐与他人接触较少的购物体验，机器人和人工智能能够提供更好解决方案。帮助降低成本， 在送餐、分发快递、测量体温、核酸采样等领域，自动化和数字化技术也大显身手，国际电气电子工程师协会评论指出。机器人已经成为疫情防控不可或缺的ldquo一线工作者，在医院、办公室和城市发挥了关键作用。 丹麦蓝海机器人公司生产的UVD消毒机器人和服务机器人成了欧洲多家医院的ldquo网红，这款机器人装载的紫外线照射灯射出的紫外线光束可以通过破坏细菌、病毒和其他有害微生物的脱氧核糖核酸和核糖核酸。消杀9999%的病原体，UVD消毒机器人仅用10分钟就可以消杀一间房屋。并且可以避免人工消毒带来的感染风险。 疫情防控期间。日本椿本集团的自动分拣和传输设备需求猛增。该公司还与初创科技企业合作。研发线上卡车运输交接系统。司机无需接触即可完成货物交割。节省时间，也减少了接触传染风险，据日本媒体报道。未来日本对无人自动化系统的需求将持续增加，到2025年，仅下一代物流系统的需求就将达到6510亿日元（1元人民币约合156日元）， 国际机器人联合会预计，全球在岗的专业服务机器人数量今年将增长38%。并且在未来两年保持继续增长的势头，从2020年到2022年，全球范围内将新安装约200万个机器人，管理咨询公司普华永道的研究显示：ldquo人工智能、机器人和其他形式的智能自动化将带来巨大的经济效益，到2030年将为全球贡献15万亿美元的产值，一些国家积极相关政策，为自动化变革提供了重要推动力。 机器人在日本的应用场景越来越丰富，从企业生产线到物流、教育、服务等都能看到机器人的身影，为推动自动化发展，日本政府近年来了等文件，希望以智能化提升民众生活水平、强化日本企业竞争力。欧盟委员会专门发起ldquo欧洲共同应对新冠肺炎疫情人工智能和自动化倡议，征集应对疫情的自动化解决方案。希望能够立即或者在中短期内将自动化和人工智能技术投入疾病预防、诊断、治疗。欧盟委员会认为，人工智能医生、医护机器人、自动仓库、无人驾驶汽车等技术将改变人们的生活，而在未来整个欧盟将进一步加速实现工业自动化和数字化。 今年10月。欧盟公布的最新版ldquo数字欧洲项目显示。欧盟将投资6亿欧元，用于为欧盟范围内的数字行业培训约256万人。其中将设立160个新硕士学位，培训8万名数字专家，并通过短期培训项目为其他行业培训15万数字化人才，此外，欧盟要求成员国将ldquo数字化转型融入经济恢复全过程。以拓展数字化新机遇， 诺贝尔经济学奖得主、哥伦比亚大学资本主义和社会中心主任埃德蒙middot菲尔普斯日前表示，人工智能不仅带来了ldquo加法机器人，还带来了提高工人生产效率的ldquo乘法机器人，菲尔普斯同时指出。需要充分考虑智能化的短期和中长期后果，推出相关政策，制定相关法律和程序来规范机器人的使用。 经济学家们认为。数字化和自动化技术的大规模运用和推广为各国就业带来了新的机遇和挑战，未来，各国应该针对新的需求，加大教育、培训力度，不仅可以避免出现ldquo机器替的情况，还可以创造更多高质量就业岗位， 很多人担忧。新技术将冲击劳动力市场并导致失业，有分析认为，未来5到10年。经合组织国家14%的工作将实现自动化，32%的工作将改变操作方式。在欧盟成员国，37%到69%的工作将至少有一部分可以实现自动化，还有25%的工作将因自动化的实施发生巨大变化， 不过，世界经济论坛的报告指出。数字化和自动化将带来更多新的就业机会。一方面。由于自动化等新技术的使用，现有工作岗位需求减少。简单重复劳动等低技能岗位最容易被机器所取代。预计未来5年，全球受此影响的岗位达8500万个，但同时。由于新技术投入。未来5年将创造9700万相关工作岗位，尤其是人机交互、算法等相关岗位需求激增， 欧洲智库布鲁盖尔研究所近期发布的一份研究报告认为。不管自动化和人工智能技术多么先进。高素质人才依然急缺，不仅需要管理人才，还需要大量的数据科学家、程序员、技术商业化人才。欧盟预计，96%的人经过充分培训可以找到类似或者更好的工作，ldquo未来自动化浪潮下，劳动力市场面临的一大挑战在于。

　　想做了个工业机器人， 可能一部分人们会对这个事情有不少疑惑mdashmdash那种工厂里灵活挪动的工业机器人和联想有什么关系。 这个机器人应该是由联想研究院推出，初看这机器人，你大概率会被它操纵自如的机械臂和激光雷达生成的点阵图吸引。 不过在使用上，这台实现了SLAM技术、导航定位技术以及甚至可以自主找到并且移动到喷漆间的联想晨星机器人，它并非是在强调这些自动驾驶领域非常常见的功能， 先说为什么需要这样一款工业机器人， 其实这款联想晨星机器人由中国商飞集团的需求定制而来。中国商飞的飞机需要喷漆的零件往往高达数百种。而在传统自动化喷涂实践中，大部分的时间都需要花在机械臂的参数调整和示教上；人工喷漆往往更能达到所见即所得的效果。但质量会依赖于工人的操作手法，也很难保证一致性。 所以在示教这个环节上，人工的喷涂示教和机器臂的一致性可以有结合， 联想晨星工业机器人的作用：它就是用来给飞机喷漆的。 联想称。从商飞需求的提出到联想最终将产品成型。耗时一年时间赶工完成，而联想从端插项目开始就与中国商飞进行合作。过程中经历了航电检测、AR装配、人机协同的喷漆系统项目等等，最终完成了这个成品工业机器人， ldquo喷涂作业和机械臂有关，只不过这个机械臂的次ldquo喷涂作业是由人在远端完成。 晨星机器人通过SLAM技术自主移动到车间内，而它的任务并非直接ldquo上手，而是通过晨星机器人将其拍摄的3D视频流通过5G网络发送至远端的晨星AR设备。远端的用户只需要戴上晨星AR以及使用手柄。就可根据感知信息对机器人下达控制指令， 所以这种操作特别考验延迟性，实际演示效果来看，机械臂随手柄实现了实时移动，这是喷涂效果堪比现场的硬件基础。 当然，重点也并非在于人可以远程实时ldquo遥控。而是通过晨星机器人的ldquo大脑辅助人类喷涂技术的过程， 在操作员遍操作演示结束后，晨星CV模组还可以通过计算器视觉技术辅助检查喷涂质量。而此时工业机器人的ldquo大脑已通过人工智能学会了操作员的基本操作，在未来的同一工件重复操作时，就可以完全实现机器的自主喷涂， 看似简单的系统逻辑架构，其实要保证的技术细节还挺多，联想一份技术资料显示，基于5G端到端的数据传输架构确保了机器人端双目立体视频数据回传的实时性，摄像头视角实时跟随用户视角；而自主研发的高级机器人控制算法响应速度要快。鲁棒性也要好；同时。用户头戴AR设备被用于感知头部位姿变化。手持设备用于控制机器人的末端执行机构。且机器人系统还需要配有碰撞检测，保证作业过程中的安全性， 在这其中。边缘计算架构的建设起到了关键性的作用。 所谓边缘计算，即云延伸到边的产物，在这个案例中，边缘设备只是硬件实体，而软件部分则是指联想的边缘计算平台LECP(LenovoEdgeComputingPlatform)，它构成了联想的边缘基础架构层，简而言之。是由它完成和联想的各种边缘设备的深度融合，为边缘场景下的业务提供网络及算力实时动态的感知调度。以及统一自主的运维管理， 而云计算能力下沉到行业场景时，往往也会遇到一定问题，比如如今边缘设备往轻量化发展，进而对边缘设备所能承载的资源规模做出限制。但ldquo边缘平台上仍然需要承载原来云端所承载的多种边缘智能应用。而这些应用有些需要跑在容器上，有些需要跑在虚拟机上，芮勇称， 边缘基础架构层中有一项联想自研首创的技术：混合轻量级虚拟化引擎， 芮勇解释称，飞机零部件喷漆，既需要虚拟机来支持AR模型渲染，也需要容器来支持机器人喷涂、漆面检测等应用，传统做法往往需要两台以上机器运行不同的虚拟化堆栈，系统开销更大，而联想的混合轻量级虚拟化引擎能在单台机器上同时提供轻量级虚拟机和安全容器承载这些应用，实现二者深度融合，有效增加了系统资源利用率， 在边缘智能层联想也实现了核心技术突破：渐近式模型优化技术，喷涂质量检测往往需要将深度学习网络模型压缩部署在边缘侧。而渐近式模型优化技术就是自适应调整不同的模型精度和算力资源，从而实现了更高精度的CV检测， 商飞案例其实只是联想边缘基础架构中的一个应用案例，就算是联想晨星工业机器人本身，它也可以拥有很多ldquo变种，比如它可以变身承担电力巡检作业，在一些人类难以进入的环境中进行放射性实验和高温工作等， 这一切技术研究其实都关乎联想集团董事长兼CEO杨元庆针对ldquo端-边-云-网-智技术架构的预判mdashmdashldquo云网融合就是为了更好地助力5G的建设；智能基础设施将会为边缘计算、云计算的数据中心建设提供全套的解决方案；而行业智能将会推动人工智能在各行各业的深入、广泛应用。