数据可用性挑战

中小企业在提供数据方面往往犹豫不决，这限制了人工智能的发展。Covariant等公司试图解决这一问题，开发了收集工业数据的解决方案，并为机器人提供广泛的拾取、放置和分拣解决方案。奥托集团通过集成Covariant的系统，使得机器人能够在复杂的物流环境中自主应对变化和不可预测的情况。

缩小数字世界与现实世界的差距

数字孪生技术有助于弥合数字世界与现实世界之间的差距。这些技术使企业能够创建工厂和环境的数字图像，以生成所需的数据。这种虚拟模拟可以节省大量成本，同时消除物理系统测试带来的磨损或安全风险。

展望

中国和美国在人工智能支持的机器人技术方面投入巨大，特别是中国的工业自动化已经达到全球领先水平。德国机器人行业仍在等待其“ChatGPT时刻”，但当前的技术发展表明，行业内技术实施的加速趋势已经显现。尽管通用工业机器人成为现实可能还需要时间，但当前的进展令人充满希望。

德国机器人行业正在积极探索人工智能的应用，但要实现全面突破还需要克服数据可用性、技术整合等多方面的挑战。随着企业逐步采用新的流程和技术，人工智能在工业领域的应用将变得更加广泛和深入。