最新ABB与萨尔茨堡AI专利 工业机器人节能降耗榜单

工业自动化的节能竞赛，如今迎来了一个关键变量：人工智能。这绝非实验室里的概念验证，而是萨尔茨堡应用技术大学与ABB旗下机器自动化部门B&R正在深度推进的实质性协作——核心目标在于驱动系统的能效提升。

双方的合作载体是约瑟夫·雷塞尔智能与安全工业自动化中心（JRZ ISIA）——一个专注于将前沿计算智能直接嵌入工业驱动系统实际场景的研究枢纽。

最新落地成果是一份联合提交的专利申请。该技术覆盖工业自动化驱动系统的节能运动控制，具体应用场景涵盖机器人、机床以及自动化产线中的高动态运动序列——定位、加速、减速、循环往复，每个动作背后都需要对能量的精准管理。

这不只是一次学术成果的堆叠，更是学界与工业界长期深度融合路径上的一次实质性回应。

关键在于：该研究解决了一个老问题，但方法论实现了跃迁。长期以来，工业自动化控制逻辑依赖日益精确的数学模型。这条路看似严谨，却存在一个致命盲区——那些在实际运行中可测量、却无法被精确建模或详细描述的能量损耗，恰恰是模型的最大软肋。

为突破此瓶颈，学界与工业界将目光转向人工智能，尤其是强化学习（RL）。这类技术不再依赖对系统内在机理的彻底解析，而是直接从真实系统的行为中学习，寻找控制策略的优化路径。

具体操作上，研究者在物理系统上部署了一个学习智能体。该智能体直接与机器交互，就像一个不知疲倦的实践者，不断尝试不同运动轨迹，自主观察哪些动作能耗高、哪些更省力，然后自适应地调整策略。无需预先搭建完整的数学模型——这正是该路线的思维革新。

本次合作的核心创新在于提出了一种新的学习策略数学表达形式。简言之，让AI在消耗更少数据样本的前提下，实现更快的迭代与收敛。恰恰是“更少数据、更快迭代”这两个特性，成为工业场景中最稀缺的资源。过去，强化学习虽然听上去前卫，但在工厂车间里一直被诟病“学得太慢、要得太多”。如今这一局面正被扭转。

这使得强化学习在工业环境中的应用，从“理论上可行”转变为“经济上可行”。在信息物理系统中部署该技术，不再是一纸空谈。其目标明确：在真实运行条件下，大幅提升每次运动序列的能源效率。

萨尔茨堡应用技术大学研究主任斯特凡·胡贝尔评价道：“本次合作及衍生出的专利申请，清晰地展示了约瑟夫·雷塞尔中心如何将科研的卓越性与工业的实践性嫁接在一起。我们的目标是在AI领域不仅站上技术前沿，更要直接将研究成果转化为工业端可感知的创新。”

B&R创新经理马丁·海达赫尔补充说：“与萨尔茨堡应用技术大学的深度协作，让我们有机会在早期阶段就将创新方法接入实际应用。学术研究+工业专业知识的融合，正是推动那些真正在车间里产生价值的解决方案的关键。”

值得注意的是，这项成果建立在多年持续积累之上。故事的起点可追溯到2020年，当时课题在欧盟Interreg项目KI-Net框架下正式启动。2022年后，JRZ中心成为研究主阵地，ABB（B&R）、COPA-DATA等行业伙伴均为推进者。如今的专利，不过是一段漫长旅程的阶段性总结。

常见问题

强化学习在工业自动化中有哪些实际应用？

强化学习通过部署学习智能体，使其与工业机器直接交互，自主学习不同运动轨迹对能量损耗的影响规律，并自适应地调整控制策略，无需依赖完整的数学系统模型。本次合作恰好将其用于机器人、机床及自动化生产线的节能运动控制，使运动序列在真实工况下实现更高效的能源利用。

ABB与萨尔茨堡大学的专利技术解决了什么问题？

传统控制方法过度依赖数学模型，无法精确描述实际运行中真实存在的能量损耗。本次联合申请的专利，通过引入新的强化学习数学表达形式，用更少的数据和更快的速度完成训练，使该技术真正具备工业经济性，从而实现对驱动系统运动过程的节能优化。

约瑟夫·雷塞尔智能与安全工业自动化中心是做什么的？

约瑟夫·雷塞尔智能与安全工业自动化中心（JRZ ISIA）是萨尔茨堡应用技术大学旗下的研究机构，专注于将人工智能等前沿技术转化至工业自动化领域。此次联合ABB（B&R）、COPA-DATA等行业伙伴开展合作，其代表性成果就是这项节能运动控制专利，典型体现了学术成果向工业技术创新的落地路径。