機械手臂源于仿生學原理，通過模仿人類手臂的實用化動作，達到在工業生產領域代替一線工人部分高頻度、高強度、高精度技術操作的目的，可以大幅提高生產效率及產品精度，顯著降低生產成本，已成為全球各大企業提高車間生產水平的不二選擇。

傳統機械手臂

     機械手臂作為工業機器人實用化的初始產品，近年來早已揉進智能化因素，通過數據分析來完成各種非常規性、智能化操作，取得了快速的發展，得到了廣泛的應用，前景仍是十分的廣闊。可以說，機械手臂的智能化水平，已成為衡量現代企業生產能力及科技水平的重要指標。

 

     而此次美國哥倫比亞大學科研團隊的研究成果表明，機械手臂已可以利用深度學習技術，通過一定程度的指導練習，生成自我形態認知這種高層級邏輯能力，從而做出更高水平的自我操控性動作。顯然，此次成果已然突破了機械手臂原有的初級受控式運動能力，對進一步取代更多車間操控動作提供了可能。

 

     此項研究的核心流程在于，以機械手臂大數量級的自由動作為技術基數，引導機械手臂自我建模。我們都知道，在極為復雜的工業控制工藝中，數據建模是決定性，也是難度大的工序。哥倫比亞大學的科研團隊，讓機械手臂自由運動并采集了近1000個運動軌跡，每個軌跡定義了近百個關鍵節點，再利用深度學習技術使機械手臂構建自我模型。在30個小時的訓練后，通過不斷地精度校準，機械手臂已能夠認知到自己的形態及關節構造，并在此基礎上，做出更復雜、更精準的自我邏輯分析后的動作。

數據建模示例

     通俗來說就是，你讓機械手臂去拿餐桌的水杯，不必輸入具體路徑及動作參數的數據指令，只要告訴它“去拿餐桌的水杯”，他就可以通過對自身能力的了解，做出相關的數據決策，自動采取相應的邏輯動作去拿到餐桌的水杯。

實驗室內機械手臂模擬場景

     實驗證明，在機械手臂對同一指令進行多次動作校準后，其已可以做到將數個小球夾起放進杯里。同時，當科研團隊為機械手臂換上殘缺部件以模擬身體損傷時，機械手臂的數據模型也能及時發現部件的缺失，再經重新校準后，仍可恢復同等水準的技術動作。

 

     顯而易見，這是機械手臂不同層級的智能化，具有極為重要的實用化意義。可以預見的將來，機械手臂智能化程度的不斷突破，必將起到倍增效應，給現代工業體系帶來顛覆性的技術革新。

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