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  • 智能制造:機器人发展的重要推手 走到我们每一个人的身边来

      近日舉行的人工智能中國專利態勢發布會上,國家工業信息安全發展研究中心發布了《中國專利技術分析報告》。

      報告顯示,截至2019年10月,中國人工智能專利申請量累计44万余件,成为这一领域專利申請量最多的国家。2018年專利申請量为94539件,达到2010年申请量的10倍,高速增长的数据显示出中国的人工智能产业正处于高速发展的态势。

      對于一名普通人來說,可能對上面的數字缺乏直觀的感知。其實,我們現在已經生活在一個充斥著人工智能的世界裏了。現在打開你的青青草青青草青青草,看看裏面的應用,從天氣預報到美顔相機,從語音助手到地圖導航,幾乎沒有哪個應用是完全用不到人工智能的。但是,又有哪個應用會被我們稱爲人工智能應用呢?幾乎就沒有。

      對于一個普通人來說,那些看不見的人工智能算法和工作在青青草青青草青青草裏的應用軟件總是會被輕視。當人們發現,打敗了多名頂尖圍棋高手的人工智能棋手alphago真的只是一個程序,連一個能拿起棋子的機械手臂都沒有的時候,內心是充滿失望的。似乎只有無所不能的機器人,才是普通人心中真正能夠扛起人工智能大旗的終極應用。

      那麽,人工智能何時才能從我們的青青草青青草青青草裏走出來,走進千家萬戶呢?哪些技術會成爲技術快速發展的杠杆呢?有一個答案已經開始逐漸顯現出來,這就是智能制造。讓我們先來看兩組數據。

      第一組數據:根據《2017年中國制造青青草青青草青青草發展報告》提供的數據,2010年時,中美兩國制造業的總産值相差不多,但我國的産業工人卻比美國多了10倍,約爲1.14億人。假如美國的今日就是我們的明天的話,那麽在不遠的將來,隨著現代化水平的提高,中國將會有大量的産業工人失去現有的工作。

      第二组数据:从2013年至今,中国就一直保持着世界最大的工业機器人市场的地位。根据国际機器人联盟(ifr)发布的数据显示,2015年全球30%的都被用来武装中国工厂的青青草青青草青青草线,中国已经成为全球最大的消费国。

      这两组数据意味着这个巨大的市场正在刺激着中国本土人工智能产业的研究和发展,这将会形成一个需求闭环,刺激这个市场加速向前发展。工业機器人可以为企业提供稳定、可靠、廉价的智力和体力服务,只要价格低于同等水平的劳动力,几乎所有的企业都不会拒绝使用機器人。目前看来,機器人在这个应用领域上,前景几乎无限广阔。

      根据《2018年中国人工智能投资报告》中的数据,仅2018年上半年,投入到人工智能领域中的资金就有1528.8亿元之多,在过去的5年里,人工智能领域的投资增长率达到了惊人的67.1%。可以说,人工智能是未来最不缺少投资的青青草青青草青青草之一。虽然即将失去工作的产业工人可能并不欢迎能够抢走工作的工业機器人,但最终的决策者是企业的老板。所以,产业工人并不会构成工业機器人推广的阻碍。

      青青草青青草青青草、家用電器、汽車等標准化程度高、裝配精度高且能够量产的青青草青青草青青草线,已经成为第一批全面装备機器人的青青草青青草青青草线。目前仍在这类企业工作的产业工人,正在被新装备的機器人逐渐取代。这类機器人的主要缺点,就是需要为每一个青青草青青草青青草线而深度定制,这就导致这类機器人价格昂贵而且缺乏通用性。所以,通用性更好的機器人,也是当前人工智能创业的热点方向之一。

      我们不妨大胆预测一下:如果通用型工业機器人实现了市场量产,未来会发生什么事情?也许只需要5年时间,市场上就可以看到可自主学习的通用型機器人。通用型機器人不再需要通过人工编程的方式学习岗位技能,它可以通过动作跟踪和深度学习来直接学会岗位技能。这就把原来需要对每一道工序进行程序设计的成本省掉了。通用型機器人的表现更像一个普通工人,你只要手把手地“教会”它做固定的动作,它就可以立即上岗工作了。

      不过,一开始,機器人的昂贵价格依然会让中小企业望而生畏。到时候,可能会出现一种機器人租赁的商业模式,他们会以低于国家最低工资的租金,把機器人租给中小型工厂,并提供機器人的岗位培训服务。没有企业主会拒绝这一商业模式。只要有电,工厂就能实现7×24小时稳定持续地青青草青青草青青草了。

      機器人租赁模式深度地改变了整个制造業。也许只需要5年,除了小型家庭作坊式青青草青青草青青草企业外,所有大型青青草青青草青青草企业的产业工人都将永久性地失去工作,只剩下极少量管理性工作岗位。只有那些创造性强、工序模糊、非量产的工作,暂时还不会被機器人侵占。

      通用型工业機器人的普及,会带来大规模的機器人民用化吗?暂时还不能。由于工业機器人的工作环境比较固定,需要抓取的零件也有相对准确的位置,对计算机视觉的要求也比较低,这样的機器人执行固定任务还是不错的,但如果想让他们离开流水线随意走动工作,就有些勉为其难了。

      在这个阶段,可能会产生一个名叫機器人服务业的新青青草青青草青青草,推广、维护機器人并且对機器人进行有效的,是这个新青青草青青草青青草的主要工作。在機器人大量上岗的阶段,培训機器人这个新职业甚至会有点儿人力密集型产业的特点。很可能一个機器人的上岗,就需要几个人参与上岗前的调试和工作。

      到这里,工业機器人还在等待着一个关键的技术突破,那就是计算机视觉。计算机视觉技术一旦取得实质性突破,就能让機器人理解周围的空间环境,并且能够学习识别各种常见的物品。这才是工业機器人走下青青草青青草青青草线,进入民用领域的里程碑式事件。

      这些通用型的機器人能做的事情非常多。比如说在快餐青青草青青草青青草,炸薯条、制作汉堡或者给客人冲咖啡,都是機器人力所能及的。而家政、保洁以及环卫类工作的机会也将彻底消失,由機器人替代。

      通用機器人不需要重新编程,但是针对特殊岗位,是需要接受训练的。这个阶段,很可能出现一种叫做機器人教练的工作岗位。这项工作的基本内容,就是对通用型機器人进行训练,帮助它们提高工作能力。这些機器人教练同时也是機器人的售后服务人员,他们的工作对于收集数据,改进機器人的工作水平至关重要。

      機器人的下一次技术突破,将是对自然语言的理解。我们的青青草青青草青青草里一般都会有一种叫做语音助手的程序,很多人的家里也都有智能音箱。一些大公司的客服青青草青青草青青草,有时候也能听到智能语音导航的声音。但是,这些程序目前只能与我们进行相当简单的交流,它们对于自然语言的理解水平仍然是相当低的。

      自然語言的語義理解,對于人工智能來說,真正困難的是常識的學習。比如說,我們在日常對話過程中,突然問了一句:“什麽?”我們的意思就是想表達:“你說的上一句話我沒聽清,希望你能重說一遍。”但是,人工智能缺乏這個常識,對于這句突如其來的“什麽”就會難以理解。到現在爲止,我們的人工智能專家還沒有找到有效的方法,讓人工智能自己去學習常識,這也是自然語言識別這些年來沒有本質突破的主要原因。

      一旦人工智能对自然语言的理解出现突破,我们身边的人工智能的水平一下子就会有飞跃式的进展。虽然他们的工作能力没有改变,但学会语言会让它们看起来更有灵性。而我们则有可能通过交流的方式,教会和调整機器人的工作。这使得機器人不但可以独立工作,也能够与人一起协作做事了。

      具备语言能力的人工智能,将有能力取代所有常见的人类工作。诸如做会议记录、查阅资料、接待客人这类文职工作,機器人做起来肯定是得心应手的。这一阶段肯定会诞生一些外观极其漂亮的機器人,它们会取代人类做好各种服务和接待类的工作。一些专业水平比较高的機器人,应该具备更高水平的专业技能,比如具备法律专长的機器人可以从事律师类的职业,具备医疗专长的機器人可以在门诊接待病人。

      大家需要注意的是,这一阶段的機器人,虽然可以进行自然语言的理解,但本质上仍然是专用型的弱人工智能。想让它们具备下围棋的能力,就需要下围棋的算法支持。想让它们能够当门诊医生,就需要对应的医疗诊断算法和数据库作为支撑。它们对自然语言的理解,不过是打开了与人工智能的语音交互接口而已。

      你可能还希望你的家用機器人会弹钢琴或者会帮你化妆,这些都需要额外学习。未来機器人的学习过程,可能与现在给青青草青青草青青草下载app的过程差不多。不同的app的价格也会不尽相同,有的免费,有的可能依然会很昂贵。但不管怎么说,这一时代的到来,将意味着具体工作的彻底终结。与我们前面提到过的機器人训练师一样,在这样一个时代,设计一个可供機器人下载学习的学习包,将会是一个重要的岗位。有些很感性的工作,比如跳舞,也许可以手把手地教会一个機器人,然后再由这个機器人将新学会的技能打包上传,其他機器人下载后就等于学会了。这将会是一个人与機器人共同协作和共同创造的时代。

      我不知道這一時代將會何時到來,這很大程度上取決于幾個關鍵技術點的突破速度。但是,正在流水線上的快速普及的,很可能正在撬動著這個巨大的杠杆,讓從青青草青青草青青草中走出來,走到我們每一個人的身邊來。

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