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AI+機器人,最新科技成果

2019-01-28 09:17 性質:轉載 作者:高調科技 來源:高調科技
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科技創新已經成為經濟增長的引擎,近年來,以人工智能、物聯網、云計算為代表的新技術快速崛起,給各個產業領域帶來了全新變革,同時也創...

科技創新已經成為經濟增長的引擎,近年來,以人工智能、物聯網、云計算為代表的新技術快速崛起,給各個產業領域帶來了全新變革,同時也創造了巨大的發展機遇。那么,隨著新技術的不斷出現,企業如何投資新興產業,怎樣將技術轉變為價值,這將是許多行業發展的重要話題。

相比于傳統的人力搬運,無人車可以得到更精確的控制,在制造領域能避免缺料、少料的問題,保證生產線以最佳的效率運行。由于無人系統能夠進行遠程連接和監控,以及結合了云計算、人工智能、大數據分析等技術,所以,設備之間的合作將更加協調,并能進一步提升工廠的整體運營效率。

如今,智能化時代正在到來,新技術不斷出現。人工智能、物聯網等基礎性技術需要結合行業,要找到切入點和應用場景才能發揮其價值的所在。例如大疆將無人機應用到航拍等領域密,實現了過百億的營收,并成為行業的領頭羊。

傳統行業在迎接新機遇

在信息技術和數字化趨勢的影響下,傳統行業面臨一場新變革。今天人們的生活方式發生了很大的變化,例如通過云端平臺進行移動式辦公,用智能手機訂餐、叫車等服務,云計算的角色開始變得越來越重要。王煜表示,隨著人們對樓宇消費方式的轉變,地產行業將迎接來新的挑戰。現代樓宇需要滿足語音控制、人臉識別等新的需求。對于地產商來說,如何迎接新趨勢是十分重要的一部分。

此外,建筑行業將有很大的變化。由于老齡化趨勢,人力成本不斷上升,加上年輕一代不愿意從事體力型工作,建筑行業招工將是一個難題。目前建筑技術開始向數字化轉變,例如 CAD 等數字化軟件,將放于云端運行,可以更好的實現數據和資源原共享,從而提升建筑設計的效率。此外,建筑行業的自動化程度將越來越高,批量化制造的模式開始興起。

數字化技術應用

如何才能更高效率的建造房子?建筑商需要考慮模塊化,用工廠的模式生產預制件,然后將建筑構件運輸到現場進行安裝,雖然目前這種預制模式成本比較高,但在各種因素的影響下,包括市場和政策的推動,這些新模式必將成為趨勢,因為建筑商需要通過數字化手段減少原材料、水、電的浪費,以及降低人力成本的投入等。

建筑行業的轉變,也給設備商帶來了機遇。三一重工等一些廠家已經開始布局,為建筑行業提供新的設備。建筑過程包括運輸、安裝都可以自動化,包括采用無人機進行環境測繪,通過物聯網連接現場智能機器設備,再利用云平臺進行分析,使整體運營效率得到更好的提升。

無人化技術應用不斷擴展

無人系統具有廣泛的應用場景,無人車將不只是接送人們上下班,它可以擴展到很多領域,尤其在工業、商業和小區等方面有很大的潛力。在工廠里,無人車可以做物料傳送。而電商行業在快速增長,無人送貨也將是一個很好的應用。還有機場運輸方面,無人車可以減少閑雜人,還可以通過物聯網可以將人、機、物、貨等連接,實現定位追蹤等智能場景,用戶可以知道無人車什么時候達到接送點。

無人貨車

談到無人車的技術進展方面,王煜指出無人車需要環境檢測和場景學習等多項技術。首先,感知檢測是無人駕駛的關鍵,目前可以通過激光雷達(LiDAR)技術來掃描周邊環境,并從獲取的信息中分辨出人、車、動物等對象,然后創建地圖來實現導航。不過,目前激光雷達成本較高,而一臺無人車上可能需要安裝多個,這項技術仍然需要進一步突破。

由于自動駕駛汽車周邊環境比較復雜,例如會出現貓、狗等不同的對象,特別是汽車在快速駕駛過程中,要準確識別出不同的物體對象是很有挑戰性的。而隨著無人車場景的擴展,從載物送貨到載人的過程使得難度上升,不同的應用場景有著不同的要求。因此,無人車需要結合人工智能技術,利用深度算法對場景變化進行學習,確保無人車能夠快速、準確地識別出障礙物。

未來無人車的技術不會是單獨的機器學習,還要進行車與車之間的交互。例如滴滴出行運營平臺不僅要采集每個汽車的狀態信息,還要實現汽車與汽車之間的信息共享,然后才能順利完成精確的派車服務。

AI 賦能,智能化場景加速落地

未來我們的生活場景將變得越來越智能化,今天,移動支付等方式帶來的便利有目共睹。而智慧城市、智能交通、智慧醫療、智能制造等模式在興起,其背后都少不了人工智能的支持。人工智能的突破給各個行業帶來發展動力,加速了智能化時代的到來。

目前,人工智能技術方面用得比較多的是深度學習,特別是圖像識別,如人臉識別、圖像分類等。未來人工智能技術將擴展到深層次的應用,如三維場景模式的識別應用,從二維到三維的擴展,將是一個更具挑戰的話題。

機器深度學習

在汽車無人駕駛領域,人工智能對道路場景的識別方面已經形成一定的規范。不過,在其它一些新的應用中,例如工業、建筑等環境就更加復雜,工地里有人、機器、工具以及鋼筋、水泥等不同的對象,所有這些物體都需要識別出來,因此,人工智能在工業方面還需要更多的突破。

從全球行業狀況來看,目前國內企業主要偏向應用端,比如語音識別、圖像識別等,而歐美地區側重于基礎技術,由于歐洲有很強的隱私保護,使得人工智能的發展受到一定限制。

最后,人工智能在機器人領域有很大的應用前景,未來通過人工智能教會機器像人類一樣工作,利用計算機視覺和機械手結合起來,使得機器人能夠更靈活的執行一些人類的工作,同時人和機器可以協同工作,能更高效的完成任務。

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