机械手臂源于仿生学原理，通过模仿人类手臂的实用化动作，达到在工业生产领域代替一线工人部分高频度、高强度、高精度技术操作的目的，可以大幅提高生产效率及产品精度，显著降低生产成本，已成为全球各大企业提高车间生产水平的不二选择。

传统机械手臂

     机械手臂作为工业机器人实用化的初始产品，近年来早已揉进智能化因素，通过数据分析来完成各种非常规性、智能化操作，取得了快速的发展，得到了广泛的应用，前景仍是十分的广阔。可以说，机械手臂的智能化水平，已成为衡量现代企业生产能力及科技水平的重要指标。

 

     而此次美国哥伦比亚大学科研团队的研究成果表明，机械手臂已可以利用深度学习技术，通过一定程度的指导练习，生成自我形态认知这种高层级逻辑能力，从而做出更高水平的自我操控性动作。显然，此次成果已然突破了机械手臂原有的初级受控式运动能力，对进一步取代更多车间操控动作提供了可能。

 

     此项研究的核心流程在于，以机械手臂大数量级的自由动作为技术基数，引导机械手臂自我建模。我们都知道，在极为复杂的工业控制工艺中，数据建模是决定性，也是难度大的工序。哥伦比亚大学的科研团队，让机械手臂自由运动并采集了近1000个运动轨迹，每个轨迹定义了近百个关键节点，再利用深度学习技术使机械手臂构建自我模型。在30个小时的训练后，通过不断地精度校准，机械手臂已能够认知到自己的形态及关节构造，并在此基础上，做出更复杂、更精准的自我逻辑分析后的动作。

数据建模示例

     通俗来说就是，你让机械手臂去拿餐桌的水杯，不必输入具体路径及动作参数的数据指令，只要告诉它“去拿餐桌的水杯”，他就可以通过对自身能力的了解，做出相关的数据决策，自动采取相应的逻辑动作去拿到餐桌的水杯。

实验室内机械手臂模拟场景

     实验证明，在机械手臂对同一指令进行多次动作校准后，其已可以做到将数个小球夹起放进杯里。同时，当科研团队为机械手臂换上残缺部件以模拟身体损伤时，机械手臂的数据模型也能及时发现部件的缺失，再经重新校准后，仍可恢复同等水准的技术动作。

 

     显而易见，这是机械手臂不同层级的智能化，具有极为重要的实用化意义。可以预见的将来，机械手臂智能化程度的不断突破，必将起到倍增效应，给现代工业体系带来颠覆性的技术革新。

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