企业资料通过认证我们也在探索大型或者巨型机器人更多的应用场景，怎样改变这些重的、脏的或者累的空间，使用我们的大型发那科机器人。
这是一台巨型发那科机器人，可以轻易举起一台完整装配的整车，未来可以用于整车装配之后的运输。以前可能需要人工驾驶员来开，以后发那科机器人抓起来就可以放在销售店里面。
制造业的梦想，或者发那科的梦想是打造全自动、全无人化的工厂。这样的工厂当中由发那科机器自动运行，通过计算机来操控整个计划和规划，人员没有或者人员很少，我们的理想就是为工业界打造这样的工厂。
为了替客户打造这样的无人化工厂，发那科在自己的制造工厂当中大量地使用发那科机器人。
发那科机器人
发那科的工厂当中使用了3,600台智能发那科机器人，可以进行二十四小时的无人化作业，甚至有些工厂已经达到了720小时的无人化作业。
发那科的工厂当中绝大部分工作都是由发那科机器来完成，工人或者活人主要做的就是对设备的调整、维修、维护、保养，包括计划方面的工作。
这是发那科机器人出厂之前的自动测试和调试，完全机加工的工厂可以实现720小时的无人化生产。
*新的工业互联网IOT技术近几年得到了非常巨大的发展，工业物联网IOT技术怎样和我们的生产制造现场、生产需求结合起来？其中有一部分就是智能化服务，或者IOT物联网的服务。
针对IOT的解决方案，发那科给出的是ZDT（零停机时间），目前就是整个基于IOT和云的远程智能化服务平台，通过机器人和云端的连接能够为遍布全世界各地的机器人提供远程的、智能化的、无人的服务。
ZDT的功能包括故障预警、预防维护和对远程的优化，通过工业机器人和工业互联网的结合，发那科正在为全球的用户提供远程的智能化服务。
未来的工业机器人会是怎样的呢？
大量的新技术发展导入以后可以看到*近的科技发展，前面也有很多的教授或者行业的同事介绍了，比如人工智能的发展，这样的技术未来会怎样改变我们的工业制造或者制造行业？
发那科也在这方面做了大量的探索，人工智能和制造业如何结合。
要把人工智能用在散乱工件拾取的应用场景，常规来讲，散乱工件的拾取是非常复杂的工作，如果是工程师半程的话工作量非常巨大，难度也非常高。目前除了用人工智能还没有更好的解决办法。
我们尝试的解决方案是用人工智能的深度学习技术，通过3D视觉技术相结合和拍摄，通过人工智能的深度学习对每张图片、每个工件的难易度进行标定，然后通过不断拾取不断完善每个图片的难易度，深度学习神经网络输出的是每个图片上面工件绿色的数值，数值越高越容易被拾取，或者拾取的成功率是非常高的。
随着机器学习样本数的增加，可以看到整个拾取的成功率在不断快速地提高，整个拾取样本数达到1,000个的时候，整个准确率或者成功率达到了60%，样本数达到5,000个的时候成功率达到了90%。90%的成功率在业界已经大大超过了*好的熟练工程师编程的水平。
人工智能技术或者机器学习技术赋予了我们分布式学习的能力。1台机器人学习5,000个样本可能需要8个小时的时间。
为了缩短或者加快这个学习的过程，我们可以使用4台机器人同步进行分布式学习，连接起来进行数据或者经验的共享，原来8个小时的学习时间通过分布式共享式学习可以降低到2个小时。
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