企业简介
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深圳市卡伊瓦机器人科技有限公司是一家专业从事各类型智能机器人的研发、生产和销售的高科技企业。公司产品涵盖餐饮服务机器人、迎宾活动机器人、人形表演机器人、变形金刚、大黄蜂机器人等。公司主要以送餐机器人研发、销售为主,其送餐机器人产品采用日本、德国等国际最先进的技术,结合自己专业研发团队的创新,同时使用行业最好的主控板、电机、电池等配件,设计寿命10年以上。我公司产品价格合理,质量保证,技术领先。现已在安徽、江苏、浙江、内蒙等地成立分公司。标准服务展厅十余处,售后服务体系完善。 公司以自主科技创新为核心能力,以“专业、专心、 服务、创新”为企业理念,力做行业领导品牌。 【更多】
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  • 电商时代,机器人、无人机和智能系统成标配
    全球规模技能前进将敞开智能物流新时代:智能物流是使用集成智能化技能、智能设备等使物流体系能仿照人的智能,具有思想,感知,学习,推理判别和自行解决物流中某些疑问的才能。在世界规模内,跟着物联网、机器视觉、仓储机器人、无人机等新技能的使用,物流主动化技能正在以较快的速度发作革新。咱们以为,物流范畴是主动化技能开展最活泼、前进最敏捷的板块之一,并且海外先进技能正在向国内外溢,进一步影响国内物流主动化率迅速进步。这些年,物流主动化首要技能立异包含三大方向:KIVA式“货到人”拣选,高效分拣抓取和无人货品配送;   “货找人”订单拣选:完结对传统仓储工作的推翻:电商快递业的敏捷开展将股动“货到人”智能设备的需求。咱们以为怎么完结订单的高效精准拣选和迅速呼应,是电商仓储物流开展所面对的关键疑问。近两年来以亚马逊为主的主流电商快递龙头公司纷繁加大对仓储主动化技能的投入,不断加大立异,如亚马逊推出的KIVA机器人,完结货找人的订单拣选,国内外一些公司纷繁在KIVA的基础上连续推出“货找人”订单拣选体系,如海康威视近来推出的阡陌体系,以达到本钱的节省和效益的进步;   分拣抓取机器人:完结无人仓储的主要一步:机器人拣选工作是由机器人来进行种类拣选,如果种类多,形状各异,机器人需求带有图象识别体系和多功能机械手,机器人每到一种物品托盘就可依据图象识别体系“看到”的物品形状,选用与之相应的机械手抓取,然后放到调配托盘上。分拣抓取机器人要进入商场仍需一段时刻,一旦这些智能化的分拣机器人使用于电子商务、工厂、物流等职业,将极大地进步仓储管理的工作功率,压缩人工本钱;   货品配送:无人机及机器人都将成为可能:无人机送货可以完结同城物流的加急业务和偏远地区快递业务,进一步开辟物流职业的细分商场,使物流网点、终端之间的流转获得更高功率,进步公司在配送范畴的竞争才能。另一方面,巨大的快递部队以及用工难已经成为很多快递公司开展的一大妨碍。而无人机送货,在运营本钱大幅下降后,可以完结很多人力的节省。近两年来,亚马逊、顺丰、京东、淘宝等主流电商快递公司纷繁开端进行无人机配送的实地测验。机器人送货,2015年11月,Skype旗下的Starship公司推出了一种专门用来小件货品配送的“盒子机器人”。“机器人盒子”配置了一系列摄像头和传感器,99%都是的主动操作,可以安全行走在人行道上,会在指定时刻从物流基地动身,穿越街头巷尾,来到顾客家门口完结快递任务。经过3000小时的测验以后,2016年3月,该种机器人将首先在纽约完结交付使用,计划在2017年发动全部商业运作。
  • 机器人通过触觉来感知世界
      许多研讨人工智慧(AI)的公司都在透过深度学习来教会机器人辨识图像,卡内基美隆大学(CMU)的研讨团队则选了别的一种办法,他们试著经验机器人透过触摸来认知世界,就像婴儿一样。   TechCrunch 报导,在每天 8 小时实验时期,这个名为「Baxter」的机器人只需一个任务要进行──从桌上随机抓取物品,它的动作缓慢而笨拙,即使如此,这一个月时期也现已进行了 5 万次的抓取动作,Baxter 正在透过触觉反应和检验过错来学习。   研讨团队在宣布的论文中,说明了他们怎样透过让机器人反覆触摸物品,来进步对物品的认知,「以婴儿来说,他们透过用手推、戳物品、把东西放进嘴裡或扔出去来学会认知表徵,我们也希望到达这么的方针,所以在 Baxter 的程式平台中建构了类似的方式,让它们在桌面环境上戳、抓取并查询物品。」   为了阐明学习触摸的重要性,研讨室助理 Dhiraj Gandhi 用 1970 时代中期英国的一项实验做为比方,其时研讨人员对两隻猫进行认知实验,其间一隻就像平常一样日子、与世界触摸,另一隻猫则只可以观看,不被容许触摸物品,毕竟只需被容许与环境互动的学会爬行,只能查询的不能做出一样做法。   而在实验中,Baxter 逐渐地展现出对物品认知的进步,当机器人认出了解的物品时,平板闪现萤幕上会暴露「微笑」,并且抓取物品放入适宜的篮子;如果对物品不了解,萤幕上则会暴露「利诱」的表情──研讨人员并不担忧,他们信任没有什麽是别的 5 万次抓取练习学习不了的。   这项研讨改变了传统的机器视觉学习方式,不同于以往系统透过现已输入的标籤去区分、寻觅物品,Baxter 是透过触摸来自我学习认知,Gandhi 说明,以前图像和标籤之间并没有互动,在视觉系统中只需被逼数据可以收集。   「我们想要的是与物品时可以取得活动的数据,并透过这些学习对别的视觉任务有用的功用。」   Baxter 的系统中有著类似 Kinect 的 3D 镜头,将收集到的视觉与触觉音讯发送到深层的神经网路,并在 ImageNet 中与图像穿插参看。团队在其间意外发现,收集的触摸数据让 Baxter 的辨识精准度,较别的只运用图像辨识的机器人高出 10%,团队认为这十分鼓舞人心。   儘管如今研讨还处于前期时期,但团队十分看好将来的展开,Gandhi 标明,他认为联系视觉与触摸学习的机器人可以用于拣选分类,就像 ZenRobotics 开发的类型,将来能为废物进行分类回收,这在实际中是一个十分大的应战,「当然,我们如今还在婴儿学步呢。」
  • 国机器人空有表面繁华?
        眼下中国制造业面临升级,如何向价值链更高的领域延伸?机器人行业有望成为引领我国制造业产业升级的排头兵。   从国内机器人产业的发展状况来看,不管是服务机器人、医疗机器人还是工业机器人,大多都较为低端,高端产品仍旧需要进口,例如某医院引进了海外的手术机器人之后,名声大噪。但是要知道这样的荣誉、成就是来源于海外机器人产业的发展,对于国内机器人生产、制造、销售并没有太大意义。   国内机器人产品中,六轴以上的多关节机器人并不多,这也使得国内的“机器人”大多都是空有一个人形外科,并没有智能化的内涵。   机器人的生产极为复杂,内部包括多种高精尖零部件。如果不能实现这些零部件的国产化,我国发展机器人产业依旧是根基不稳。但是反观我国机器人产业现状,不少关键零部件的核心技术,仍旧掌握在海外企业的手中。   虽然目前我国与机器人相关的产品与服务已经在电子、化工、矿山开采、机械、餐饮、医疗手术中有了较为广泛的应用,但是这些并不能说明我国机器人产业已经得到了较好的发展。毕竟,这些只是表面现象,真正的机器人产业现状,其实并不是那么理想。   与海外发达国家相比,我国机器人产业仍旧较为落后。虽然国内从事机器人相关产品与服务研发的企业有3000多家,但是这些企业不少都是从事非核心零部件的生产代工,并没有太高的技术含量。而且,从事征集制造的机器人企业,国内更是屈指可数,那些真正拥有自主产权的,更是凤毛麟角。总体来看,我国机器人产业仍旧需要质的提升。   不过,国内机器人产业参与者也不必气馁,随着我国汽车工业、家电、3C制造业、食品饮料、医药化工等实体产业的市场规模不断扩大,机器换人仍旧是刚需。而且这些下游产业如今面临着智能制造的趋势,以此机器人企业需要大力完善自身技术水平,来把握这一市场机遇。   具体来看,机器人企业想要获得较好的发展,不仅需要有向市场提供高质量产品的能力,还要从行业智能化解决方案上入手。   例如,从事工业机器人的企业,在为下游制造业提供定制化机器人产品的同时,也需要积极探索下游客户的生产模式,借助自身机器人生产能力,为其提供机器人工厂、智能制造解决方案。   据前瞻产业研究院的分析,当下我国机器人产业的市场规模已经极为庞大,仅工业机器人销量就逐年上涨,目前已经成为全球工业机器人销量最大的国家。  
  • 服务机器人迈向“心脑解放”
    人工智能时代,大家需求什么样的效劳机器人?答案是:它不仅只会帮你做家务,还能够陪你聊天,下棋,做运动。   6月29日在天津开幕的首届国际智能大会上,我国工程院院士高文出席智港论坛·我国新一代人工智能专题报告会时表明,经过感知,机器人技能将从“动作解放”迈向“心脑解放”。   机器人的功用能够概括为感知功用、认知功用和动作功用三大类。高文以为,以往,机器人技能的开展侧重在动作功用上,脏活累活苦活都让机器人来做。   “感知是智能之源,要想让机器人拥有人工智能,有必要让它学会学习和推理。”高文说。   高文举例说,人工智能“阿尔法围棋”(AlphaGo)即是经过视觉感知取得“棋感”。“它将围棋盘面视为图画,对16万局人类对弈进行‘深度学习’,取得依据局势敏捷判别的‘棋感’,并选用强化学习方法进行自我对弈3000万盘,寻觅对终究制胜的要害‘好方法’。”经过这种感知,AlphaGo实现了符号主义、衔接主义、行为主义和计算学习“四剑合璧”,终究逾越人类。   首届国际智能大会为期两天,由天津市人民政府、国家开展和改革委员会、科学技能部、工业和信息化部、国家互联网信息办公室、我国科学院、我国工程院联合主办,旨在一起探究智能科技开展的新路径。
  • 告别做饭!机器人9秒做好披萨
    一家位于美国旧金山的外卖食品公司,因为采用了高度自动化方案成为当地外卖行业佼佼者,他们采用的机器人九秒就做出一个披萨,目前该公司正在扩大自己的经营范围。   创始人在采访中说道:对于员工来说有许多工序是比较危险且单一重复,例如把东西放进高温烤箱中,有可能烫伤,使用机器人替代,将减少风险提高员工效率。 在食品生产线的机器人,压制食品速度提高了五倍,机器人将这类技术和食品结合减少了生产成本,并且可以同时工作,互不影响,甚至可以将设备安装在车上, 在出发配送的过程中同时完成加热,减少配送时间。 食品的制作离不开人类,机器人的应用只是将员工从机械重复的工作中解放出来,从而获得更多时间做更有创造力的工作, 我们无法预料未来的人工智能会有怎么样的发展,也许算法能创造出好吃的配方,配送车实现无人驾驶,机器人的应用需要一步步打下基础,最终才能以技术解决食品问题。  
  • 机器人会助长失业吗?
     长斯以来,自动化一向被认为是将来高赋闲的征兆。与此同时,一些业内专家也预测称,广泛运用人工智能(AI)软件和智能机器人也许会致使成百上千万工人赋闲。   然而,在修建职业,状况也许并非如此。   事实上,随着修建职业劳作力日益缺少,该职业也因而特别合适机器人的进入。   据现代办理咨询机构麦肯锡公司(McKinsey&Company)今年初的一份陈述,自从1945年以来,全部修建职业的生产力水平并没有实质性提高,这也让当今的修建职业面临很多劳作力缺口疑问。麦肯锡公司的这份陈述还显现,约有98%的大型修建项目终究都超出预算,并且在劳作力方面,修建职业一向很难进行技术创新。   别的,美国劳工统计局(Bureau of Labor Statistics)的数据也显现,到2017年2月,仅全部美国的修建职业就面临着约20万劳工缺口疑问。   总体而言,这种挥之不去的传统低效劳作方法让现代修建职业面临着较大要挟,或许能够经过运用自动化体系或机器人来加以解决。   很多依据人工智能的体系能够协助减缓修建职业劳作力空缺的疑问,目前这么的体系也正在研制当中,其中就包含“移动修建工人”以及移动3D打印机等,这两种自动化东西都能够依据各自的环境进行调整,从而习惯修建职业的各种工作环境。这些人工智能修建体系通常能够比自然人愈加有用、愈加迅速地完结他们的使命,因而,从这个意义上来讲,修建职业似乎非常合适引进自动化。   可是,也有一些批评人士表明,要慎重对待这种智能自动化,由于在他们看来,这种智能自动化也许会取代自然人。虽然自动化体系的确有也许会致使一些赋闲,但也也许会致使一些咱们此前一向没有真实需求的新岗位的诞生,例如为这些自动化体系供给维修服务的岗位等。   别的,还有一些人士认为,自动化,再加上一些遍及基本收入(universal basic income,简称UBI),也许会协助更多的人有才能寻求其它更有意义的事情,例如内容创立等。这种组合也会让人们有时间展开更多的学习和处理更大的疑问,因而,咱们在将自动化批判为负面因素之前,应当全部思考各种也许的成果。
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