數據可用性挑戰

中小企業在提供數據方面往往猶豫不決，這限制了人工智能的發展。Covariant等公司試圖解決這一問題，開發了收集工業數據的解決方案，并為機器人提供廣泛的拾取、放置和分揀解決方案。奧托集團通過集成Covariant的系統，使得機器人能夠在復雜的物流環境中自主應對變化和不可預測的情況。

縮小數字世界與現實世界的差距

數字孿生技術有助于彌合數字世界與現實世界之間的差距。這些技術使企業能夠創建工廠和環境的數字圖像，以生成所需的數據。這種虛擬模擬可以節省大量成本，同時消除物理系統測試帶來的磨損或安全風險。

展望

中國和美國在人工智能支持的機器人技術方面投入巨大，特別是中國的工業自動化已經達到全球領先水平。德國機器人行業仍在等待其“ChatGPT時刻”，但當前的技術發展表明，行業內技術實施的加速趨勢已經顯現。盡管通用工業機器人成為現實可能還需要時間，但當前的進展令人充滿希望。

德國機器人行業正在積極探索人工智能的應用，但要實現全面突破還需要克服數據可用性、技術整合等多方面的挑戰。隨著企業逐步采用新的流程和技術，人工智能在工業領域的應用將變得更加廣泛和深入。