薩爾茨堡應用技術大學與ABB機器自動化部門B&R正攜手將人工智慧應用於工業自動化領域，以提升能源利用效率。
雙方合作依託約瑟夫·雷塞爾智能與安全工業自動化中心（JRZ ISIA）開展，致力於將前沿研究成果轉化為工業驅動系統的實際應用解決方案。
此次合作取得了一項重要階段性成果——雙方聯合提交了一項專利申請，涉及工業自動化驅動系統的節能運動控制領域。該技術適用於機器人、工具機及自動化生產線等場景，這些場景中需要對包括定位、加速、減速和循環運動在內的高動態運動序列進行高精度控制。
這一進展體現了雙方持續推動學術研究與工業應用深度融合的努力。
此次合作著力解決工業自動化領域的一個長期難題。傳統控制方法依賴於日益精確的數學模型，但這些模型並不能完整反映實際運行中可以測量卻難以精確建模或詳細描述的能量損耗。
為突破這一局限，雙方探索將人工智慧引入其中，尤其是強化學習（RL）方法——這類方法能夠直接從真實系統行為中進行學習。
研究人員在物理系統上部署了一個學習智能體，該智能體與機器進行交互，自主學習不同運動軌跡對能量損耗的影響規律，並據此自適應地調整控制策略，無需依賴完整的系統模型。
本研究的核心創新在於提出了一種新的學習策略數學表達形式，能夠以更少的數據需求實現更快的學習速度。
這使得強化學習方法得以更有效地應用於工業環境——而此前，這類方法因學習速度慢、對數據量要求高，通常被認為不適合工業場景使用——同時還能帶來更優的實際效果。
因此，在資訊物理系統中部署該技術在經濟性和技術可行性上均成為現實，其目標是在充分反映真實運行條件的前提下，大幅提升運動序列的能源效率。
薩爾茨堡應用技術大學研究主任斯特凡·胡貝爾表示："此次合作及隨之產生的專利申請，清晰展示了約瑟夫·雷塞爾中心如何將科研卓越性與工業實踐有機結合。我們的目標是確保研究成果不止步於實驗室，而是真正轉化為工業領域可感知的技術創新。尤其是在人工智慧領域，奧地利和歐洲需要處於技術前沿的研究，並將其直接轉化為工業價值。"
B&R創新經理馬丁·海達赫爾表示："與薩爾茨堡應用技術大學的緊密合作，使我們能夠在早期階段就將創新研究方法引入實際工業應用。這充分體現了將學術研究與工業專業知識相結合的價值，有助於推動真正能在實際應用中創造價值的解決方案的開發。"
本項研究建立在多年積累的基礎之上。相關工作最早可追溯至2020年，當時該課題在歐盟Interreg項目KI-Net框架下正式啟動。自2022年起，研究在約瑟夫·雷塞爾中心持續深化推進，合作方包括ABB機器自動化部門（B&R）、COPA-DATA等多家行業夥伴。
Q&A
Q1：強化學習在工業自動化中有哪些實際應用？
A：強化學習可以通過部署學習智能體，讓其與工業機器直接交互，自主學習不同運動軌跡對能量損耗的影響規律，並自適應地調整控制策略，無需依賴完整的數學系統模型。此次ABB與薩爾茨堡大學的合作，正是將其應用於機器人、工具機及自動化生產線的節能運動控制中，使運動序列在真實工況下實現更高效的能源利用。
Q2：ABB與薩爾茨堡大學的專利技術解決了什麼問題？
A：傳統工業自動化控制方法依賴數學模型，但無法精確描述實際運行中真實存在的能量損耗。此次聯合申請的專利，通過引入新的強化學習數學表達形式，以更少的數據和更快的學習速度完成訓練，使該技術在工業環境中的部署變得經濟可行，從而實現對驅動系統運動過程的節能優化。
Q3：約瑟夫·雷塞爾智能與安全工業自動化中心是什麼機構，主要做什麼？
A：約瑟夫·雷塞爾智能與安全工業自動化中心（JRZ ISIA）是薩爾茨堡應用技術大學旗下的研究機構，專注於將人工智慧等前沿技術應用於工業自動化領域。該中心聯合ABB機器自動化部門B&R、COPA-DATA等行業夥伴開展合作研究，致力於將學術成果轉化為具有實際工業價值的技術創新，此次節能運動控制專利即為其代表性成果之一。
