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機(jī)器人未來的發(fā)展趨勢(shì)(工業(yè)機(jī)器人未來發(fā)展趨勢(shì))
大家好!今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于機(jī)器人未來的發(fā)展趨勢(shì)的問題,以下是小編對(duì)此問題的歸納整理,讓我們一起來看看吧。
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本文目錄:
一、工業(yè)機(jī)器人未來的發(fā)展趨勢(shì)?
中國工業(yè)機(jī)器人行業(yè)發(fā)展前景及趨勢(shì)預(yù)測(cè)
1、工業(yè)機(jī)器人規(guī)模預(yù)測(cè)
2020年受到疫情影響,但是由于中國措施采取及時(shí),抗疫成效顯著,企業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)較快,因此對(duì)工業(yè)機(jī)器人的總體產(chǎn)量影響較小,2020年全國工業(yè)機(jī)器人市場規(guī)模約為63億美元,預(yù)計(jì)2021-2025年復(fù)合增長率預(yù)計(jì)在15%左右,2026年市場規(guī)??蛇_(dá)172億美元。
2、工業(yè)機(jī)器人共融為未來技術(shù)突破要點(diǎn)
目前我國工業(yè)機(jī)器人主要在結(jié)構(gòu)化環(huán)境匯總執(zhí)行確定性任務(wù),在復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境中作業(yè)的情況并不足夠靈活,主要是因?yàn)楣I(yè)機(jī)器人在與環(huán)境的共融、與其他機(jī)器人之間協(xié)同方面感知能力較弱。隨著傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人在機(jī)器視覺、智能傳感與云技術(shù)等技術(shù)的發(fā)展下,未來工業(yè)機(jī)器人將更智能化,柔性化,即由傳統(tǒng)機(jī)器人向共融機(jī)器人優(yōu)化。
3、云化機(jī)器人及工業(yè)機(jī)器人云平臺(tái)將興起
在智能制造生產(chǎn)場景中,需要工業(yè)機(jī)器人有自組織和協(xié)同的能力來滿足柔性生產(chǎn),這就帶來了云化機(jī)器人(機(jī)器人大腦在云端)及工業(yè)機(jī)器人云平臺(tái)的需求。和傳統(tǒng)機(jī)器人相比,云化機(jī)器人需要通過網(wǎng)絡(luò)連接到云端的控制中心,基于超高計(jì)算能力的平臺(tái),并通過大數(shù)據(jù)和人工智能對(duì)生產(chǎn)制造過程進(jìn)行實(shí)時(shí)運(yùn)算控制。實(shí)際上,如今已有廠商開始在云化機(jī)器人及工業(yè)機(jī)器人云平臺(tái)上進(jìn)行布局。
2017年時(shí)華為、Skymind、中國移動(dòng)、達(dá)闥科技、GTI、軟銀共同推出《云化機(jī)器人白皮書(GTI 5G and Cloud Robotics
White
Paper)》,其中指出云化機(jī)器人即位于數(shù)據(jù)中心的“大腦”利用人工智能和其他軟件技術(shù),借助本地機(jī)載控制器對(duì)傳統(tǒng)機(jī)器人下達(dá)指令,云機(jī)器人將打來新的價(jià)值鏈、技術(shù)、架構(gòu)、體驗(yàn)和新商業(yè)模式。未來,隨著5G、AI、云計(jì)算等技術(shù)的發(fā)展成熟,云化機(jī)器人及工業(yè)機(jī)器人云平臺(tái)或?qū)⒊蔀樾乱惠啺l(fā)展熱點(diǎn)。
4、工業(yè)機(jī)器人在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用潛力有待挖掘
目前工業(yè)機(jī)器人主要應(yīng)用于汽車行業(yè),隨著汽車行業(yè)工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用的飽和,工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用正在向其他領(lǐng)域逐步拓展。在疫情驅(qū)動(dòng)下部分工業(yè)機(jī)器人廠商隨即布局醫(yī)療領(lǐng)域的工業(yè)機(jī)器人,例如利用工業(yè)機(jī)器人組裝醫(yī)用注射器或或用于填充和關(guān)閉小瓶等,具體情況如下表所示:
——更多本行業(yè)研究分析詳見前瞻產(chǎn)業(yè)研究院《中國工業(yè)機(jī)器人行業(yè)產(chǎn)銷需求預(yù)測(cè)與轉(zhuǎn)型升級(jí)分析報(bào)告》。
二、2022年10大前沿科技:機(jī)器人未來有望變成多面手
近來,阿里達(dá)摩院總結(jié)了2022年最值得關(guān)注的十大前沿 科技 ,分別是: AI for Science、大小模型協(xié)同進(jìn)化、硅光芯片、綠色能源AI、柔性感知機(jī)器人、高精度醫(yī)療導(dǎo)航、全域隱私計(jì)算、星地計(jì)算、云網(wǎng)端融合、XR互聯(lián)網(wǎng)。
這十大 科技 趨勢(shì),都有哪些看點(diǎn)?
趨勢(shì)一 AI for Science
人工智能成為科學(xué)家的新生產(chǎn)工具,催生科研新范式
【概要】實(shí)驗(yàn)科學(xué)和理論科學(xué)是數(shù)百年來科學(xué)界的兩大基礎(chǔ)范式,而人工智能正在催生新的科研范式。機(jī)器學(xué)習(xí)能夠處理多維、多模態(tài)的海量數(shù)據(jù),解決復(fù)雜場景下的科學(xué)難題,帶領(lǐng)科學(xué) 探索 抵達(dá)過去無法觸及的新領(lǐng)域。人工智能不僅將加速科研流程,還將幫助發(fā)現(xiàn)新的科學(xué)規(guī)律。預(yù)計(jì)未來三年,人工智能將在應(yīng)用科學(xué)中得到普遍應(yīng)用,在部分基礎(chǔ)科學(xué)中開始成為科學(xué)家的生產(chǎn)工具。
趨勢(shì)二 大小模型協(xié)同進(jìn)化
大模型參數(shù)競賽進(jìn)入冷靜期,大小模型將在云邊端協(xié)同進(jìn)化
【概要】超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型是從弱人工智能向通用人工智能的突破性 探索 ,解決了傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用碎片化難題,但性能與能耗提升不成比例的效率問題限制了參數(shù)規(guī)模繼續(xù)擴(kuò)張。人工智能研究將從大模型參數(shù)競賽走向大小模型的協(xié)同進(jìn)化,大模型向邊、端的小模型輸出模型能力,小模型負(fù)責(zé)實(shí)際的推理與執(zhí)行,同時(shí)小模型再向大模型反饋算法與執(zhí)行成效,讓大模型的能力持續(xù)強(qiáng)化,形成有機(jī)循環(huán)的智能體系。
趨勢(shì)三 硅光芯片
光電融合兼具光子和電子優(yōu)勢(shì),突破摩爾定律限制
【概要】電子芯片的發(fā)展逼近摩爾定律極限,難以滿足高性能計(jì)算不斷增長的數(shù)據(jù)吞吐需求。硅光芯片用光子代替電子進(jìn)行信息傳輸,可承載更多信息和傳輸更遠(yuǎn)距離,具備高計(jì)算密度與低能耗的優(yōu)勢(shì)。隨著云計(jì)算與人工智能的大爆發(fā),硅光芯片迎來技術(shù)快速迭代與產(chǎn)業(yè)鏈高速發(fā)展。預(yù)計(jì)未來三年,硅光芯片將承載絕大部分大型數(shù)據(jù)中心內(nèi)的高速信息傳輸。
趨勢(shì)四 綠色能源AI
人工智能助力大規(guī)模綠色能源消納,實(shí)現(xiàn)多能互補(bǔ)的電力體系
【概要】風(fēng)電、光伏等綠色能源近年來快速發(fā)展,也帶來了并網(wǎng)難、消納率低等問題,甚至出現(xiàn)了“棄風(fēng)”、“棄光”等現(xiàn)象。核心原因在于綠色能源存在波動(dòng)性、隨機(jī)性、反調(diào)峰等特征,大規(guī)模并網(wǎng)可能影響電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。人工智能技術(shù)的應(yīng)用,將有效提升電網(wǎng)等能源系統(tǒng)消納多樣化電源和協(xié)調(diào)多能源的能力,成為提升能源利用率和穩(wěn)定性的技術(shù)支撐,推動(dòng)碳中和進(jìn)程。預(yù)計(jì)未來三年,人工智能技術(shù)將幫助電力系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)大規(guī)模綠色能源消納,實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)的安全、高效、穩(wěn)定運(yùn)行。
趨勢(shì)五 柔性感知機(jī)器人
機(jī)器人將兼具柔性和類人感知,可自適應(yīng)完成多種任務(wù)
【概要】傳統(tǒng)機(jī)器人依賴預(yù)編程,局限于大型生產(chǎn)線等結(jié)構(gòu)化場景。近年來,柔性機(jī)器人結(jié)合柔性電子、力感知與控制、人工智能技術(shù),獲得了力覺、視覺、聲音等感知能力,應(yīng)對(duì)多任務(wù)的通用性與應(yīng)對(duì)環(huán)境變化的自適應(yīng)性大幅提升。機(jī)器人將從大規(guī)模、標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)線走向小規(guī)模、非標(biāo)準(zhǔn)化的場景。預(yù)計(jì)未來五年,柔性感知機(jī)器人將逐步替代傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人,成為產(chǎn)線上的主力設(shè)備,并在服務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域開始規(guī)?;瘧?yīng)用。
趨勢(shì)六 高精度醫(yī)療導(dǎo)航
人工智能與精準(zhǔn)醫(yī)療深度融合,助力診療精度與效率提升
【概要】傳統(tǒng)醫(yī)療依賴醫(yī)生經(jīng)驗(yàn),猶如人工尋路,效果參差不齊。人工智能與精準(zhǔn)醫(yī)療深度融合,專家經(jīng)驗(yàn)和新的輔助診斷技術(shù)有機(jī)結(jié)合,將成為臨床醫(yī)學(xué)的高精度導(dǎo)航系統(tǒng),為醫(yī)生提供自動(dòng)指引,幫助醫(yī)療決策更快更準(zhǔn),實(shí)現(xiàn)重大疾病的可量化、可計(jì)算、可預(yù)測(cè)、可防治。預(yù)計(jì)未來三年,以人為中心的精準(zhǔn)醫(yī)療將成為主要方向,人工智能將全面滲透在疾病預(yù)防和診療的各個(gè)環(huán)節(jié),成為疾病預(yù)防和診療的高精度導(dǎo)航協(xié)同。
趨勢(shì)七 全域隱私計(jì)算
破解數(shù)據(jù)保護(hù)與流通兩難,隱私計(jì)算走向全域數(shù)據(jù)保護(hù)
【概要】數(shù)據(jù)安全保護(hù)與數(shù)據(jù)流通是數(shù)字時(shí)代的兩難問題,破解之道是隱私計(jì)算。過去受制于性能瓶頸、技術(shù)信任不足、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一等問題,隱私計(jì)算尚只能在少量數(shù)據(jù)的場景下應(yīng)用。隨著專用芯片、加密算法、白盒化、數(shù)據(jù)信托等技術(shù)融合發(fā)展,隱私計(jì)算有望跨越到海量數(shù)據(jù)保護(hù),數(shù)據(jù)源將擴(kuò)展到全域,激發(fā)數(shù)字時(shí)代的新生產(chǎn)力。預(yù)計(jì)未來三年,全域隱私計(jì)算技術(shù)將在性能和可解釋性上有新的突破,或?qū)⒊霈F(xiàn)數(shù)據(jù)信托機(jī)構(gòu)提供基于隱私計(jì)算的數(shù)據(jù)共享服務(wù)。
趨勢(shì)八 星地計(jì)算
衛(wèi)星及地面一體化的通信與計(jì)算,促進(jìn)空天地海全面數(shù)字化
【概要】基于地面網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算的數(shù)字化服務(wù)局限在人口密集區(qū)域,深空、海洋、沙漠等無人區(qū)尚是服務(wù)的空白地帶。高低軌衛(wèi)星通信和地面移動(dòng)通信將無縫連接,形成空天地海一體化立體網(wǎng)絡(luò)。由于算隨網(wǎng)動(dòng),星地計(jì)算將集成衛(wèi)星系統(tǒng)、空中網(wǎng)絡(luò)、地面通信和云計(jì)算,成為一種新興的計(jì)算架構(gòu),擴(kuò)展數(shù)字化服務(wù)的空間。預(yù)計(jì)未來三年,低軌衛(wèi)星數(shù)量會(huì)迎來爆發(fā)式增長,衛(wèi)星及其地面系統(tǒng)將成為新型計(jì)算節(jié)點(diǎn)。
趨勢(shì)九 云網(wǎng)端融合
云網(wǎng)端融合形成新計(jì)算體系,催生云上新物種
【概要】新型網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展將推動(dòng)云計(jì)算走向云網(wǎng)端融合的新計(jì)算體系,并實(shí)現(xiàn)云網(wǎng)端的專業(yè)分工:云將作為腦,負(fù)責(zé)集中計(jì)算與全局?jǐn)?shù)據(jù)處理;網(wǎng)絡(luò)作為連接,將多種網(wǎng)絡(luò)形態(tài)通過云融合,形成低延時(shí)、廣覆蓋的一張網(wǎng);端作為交互界面,呈現(xiàn)多元形態(tài),可提供輕薄、長效、沉浸式的極致體驗(yàn)。云網(wǎng)端融合將促進(jìn)高精度工業(yè)仿真、實(shí)時(shí)工業(yè)質(zhì)檢、虛實(shí)融合空間等新型應(yīng)用誕生。預(yù)計(jì)未來兩年,將有大量新型應(yīng)用在云網(wǎng)端融合的新計(jì)算體系中運(yùn)行。
趨勢(shì)十 XR互聯(lián)網(wǎng)
XR眼鏡會(huì)成為重要交互界面,帶動(dòng)下一代互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展
【概要】隨著端云協(xié)同計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)通信、數(shù)字孿生等技術(shù)發(fā)展,以沉浸式體驗(yàn)為核心的XR(未來虛實(shí)融合)互聯(lián)網(wǎng)將迎爆發(fā)期。眼鏡有望成為新的人機(jī)交互界面,推動(dòng)形成有別于平面互聯(lián)網(wǎng)的XR互聯(lián)網(wǎng),催生從元器件、設(shè)備、操作系統(tǒng)到應(yīng)用的新產(chǎn)業(yè)生態(tài)。XR互聯(lián)網(wǎng)將重塑數(shù)字應(yīng)用形態(tài),變革 娛樂 、社交、工作、購物、教育、醫(yī)療等場景交互方式。預(yù)計(jì)未來三年,外形與重量接近普通眼鏡的新一代XR眼鏡將產(chǎn)生,成為下一代互聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵入口。
除了AI for Science、硅光芯片,這10大前沿 科技 中還包含了,柔性感知機(jī)器人、XR互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的快速發(fā)展。
很多人對(duì)波士頓動(dòng)力公司的機(jī)器人Atlas留下了深刻印象。
機(jī)器人領(lǐng)域正在發(fā)生變化。傳統(tǒng)機(jī)器人依賴預(yù)編程,一般只能在大型生產(chǎn)線等結(jié)構(gòu)化場景中用于特定任務(wù)。但這幾年,結(jié)合柔性電子、力感知與控制、人工智能技術(shù),機(jī)器人正在獲得力覺、視覺、聲音等感知能力,通用性和應(yīng)變能力大幅提升。
也就是說,機(jī)器人未來有望變成多面手,能處理多種任務(wù),而且能隨機(jī)應(yīng)變了。這將提升機(jī)器人的普及率。
預(yù)計(jì)未來5年,柔性感知機(jī)器人將逐步替代傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人,成為產(chǎn)線上的主力設(shè)備,并在服務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域開始規(guī)?;瘧?yīng)用。
達(dá)摩院還預(yù)測(cè),新型網(wǎng)絡(luò)技術(shù)將推動(dòng)云網(wǎng)端融合成為新的計(jì)算架構(gòu)。云將作為腦,端作為交互界面,專注于用戶體驗(yàn)。
未來的終端,不會(huì)僅限于PC、手機(jī)。 任何一個(gè)普通的設(shè)備,哪怕只是一塊屏幕,都可以擁有超級(jí)大腦,而計(jì)算基本發(fā)生在云端。
這一趨勢(shì)將推動(dòng)以沉浸式體驗(yàn)為核心的XR互聯(lián)網(wǎng)加速到來。
達(dá)摩院認(rèn)為,預(yù)計(jì)未來三年,外形與重量接近普通眼鏡的新一代 XR眼鏡將產(chǎn)生,成為下一代互聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵入口。
三、人工智能未來的發(fā)展趨勢(shì)是什么?
人工智能行業(yè)主要上市公司:目前國內(nèi)人工智能行業(yè)的上市公司主要有百度百度(BAIDU)、騰訊(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大訊飛(002230)等。
本文核心數(shù)據(jù):人工智能技術(shù)層重點(diǎn)分類,計(jì)算機(jī)視覺發(fā)展歷程,計(jì)算機(jī)視覺市場規(guī)模,語音識(shí)別發(fā)展歷程,語音識(shí)別市場規(guī)模
1、 機(jī)器視覺和語音識(shí)別是主要市場
技術(shù)層是基于基礎(chǔ)理論和數(shù)據(jù)之上,面向細(xì)分應(yīng)用開發(fā)的技術(shù)。中游技術(shù)類企業(yè)具有技術(shù)生態(tài)圈、資金和人才三重壁壘,是人工智能產(chǎn)業(yè)的核心。相比較絕大多數(shù)上游和下游企業(yè)聚焦某一細(xì)分領(lǐng)域、技術(shù)層向產(chǎn)業(yè)鏈上下游擴(kuò)展較為容易。
該層面包括算法理論(機(jī)器學(xué)習(xí))、平臺(tái)框架和應(yīng)用技術(shù)(計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別、自然語言處理)。眾多國際科技巨頭和獨(dú)角獸均在該層級(jí)開展廣泛布局。近年來,我國技術(shù)層圍統(tǒng)垂直領(lǐng)城重點(diǎn)研發(fā),在計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別等領(lǐng)城技術(shù)成熟,國內(nèi)頭部企業(yè)脫顆而出,競爭優(yōu)勢(shì)明顯。
2、計(jì)算機(jī)視覺發(fā)展歷經(jīng)三大理念,規(guī)模突破400億元
1982年馬爾(David
Marr)《視覺》(Marr,1982)一書的問世,標(biāo)志著計(jì)算機(jī)視覺成為了一門獨(dú)立學(xué)科。計(jì)算機(jī)視覺的研究內(nèi)容,大體可以分為物體視覺(object
vision)和空間視覺(spatial
vision)二大部分。物體視覺在于對(duì)物體進(jìn)行精細(xì)分類和鑒別,而空間視覺在于確定物體的位置和形狀,為“動(dòng)作(action)”服務(wù)。正像著名的認(rèn)知心理學(xué)家JJ.Gibson所言,視覺的主要功能在于“適應(yīng)外界環(huán)境,控制自身運(yùn)動(dòng)”。適應(yīng)外界環(huán)境和控制自身運(yùn)動(dòng),是生物生存的需求,這些功能的實(shí)現(xiàn)需要靠物體視覺和空間視覺協(xié)調(diào)完成。
計(jì)算機(jī)視覺近40年的發(fā)展中,盡管人們提出了大量的理論和方法,但總體上說,計(jì)算機(jī)視覺經(jīng)歷了三個(gè)主要?dú)v程。即:馬爾計(jì)算視覺、多視幾何與分層三維重建和基于學(xué)習(xí)的視覺。
國際市場研究機(jī)構(gòu)Research And Markets發(fā)布的最新報(bào)告顯示,2019年全球計(jì)算機(jī)視覺市場規(guī)模為46.433億美元,預(yù)計(jì)到2027年將達(dá)到950.805億美元,從2020年到2027年,預(yù)計(jì)年復(fù)合增長率為46.9%。
3、語音識(shí)別發(fā)展科追溯到1956年
語音識(shí)別的研究工作可以追溯到20世紀(jì)50年代。在1952年,AT&T貝爾研究所的Davis,Biddulph和Balashek研究成功了世界上第一個(gè)語音識(shí)別系統(tǒng)Audry系統(tǒng),可以識(shí)別10個(gè)英文數(shù)字發(fā)音。這個(gè)系統(tǒng)識(shí)別的是一個(gè)人說出的孤立數(shù)字,并且很大程度上依賴于每個(gè)數(shù)字中的元音的共振峰的測(cè)量。1956年,在RCA實(shí)驗(yàn)室,Olson和Belar研制了可以識(shí)別一個(gè)說話人的10個(gè)單音節(jié)的系統(tǒng),它同樣依賴于元音帶的譜的測(cè)量。到21世紀(jì)之后,深度學(xué)習(xí)技術(shù)極大的促進(jìn)了語音識(shí)別技術(shù)的進(jìn)步,識(shí)別精度大大提高,應(yīng)用得到廣泛發(fā)展。
目前,語音識(shí)別技術(shù)已逐漸被應(yīng)用于工業(yè)、通信、商務(wù)、家電、醫(yī)療、汽車電子以及家庭服務(wù)等各個(gè)領(lǐng)域。例如,現(xiàn)今流行的手機(jī)語音助手,就是將語音識(shí)別技術(shù)應(yīng)用到智能手機(jī)中,能夠?qū)崿F(xiàn)人與手機(jī)的智能對(duì)話功能。其中包括美國蘋果公司的Siri語音助手,智能360語音助手,百度語音助手等。
隨著語音技術(shù)和自然語言理解技術(shù)的快速進(jìn)步,AI語音語義技術(shù)已在智能翻譯、智能醫(yī)療、智能汽車、智能客服、互聯(lián)網(wǎng)語音審核等多個(gè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)場景應(yīng)用。
疫情之后不僅是工業(yè)領(lǐng)域,政務(wù)服務(wù)領(lǐng)域的語音機(jī)器人、傳統(tǒng)行業(yè)企業(yè)的語音機(jī)器人也將有較高的市場增長空間。另外,NLP、AI數(shù)字員工、RPA的發(fā)展,一定程度上也將重塑AI應(yīng)用場景。
2018年,全球智能語音市場仍呈現(xiàn)快速增長趨勢(shì),市場規(guī)模為142.1億美元,根據(jù)預(yù)測(cè)到2024年全球智能語音市場規(guī)模將達(dá)到215億美元,其中智慧醫(yī)療健康、智慧金融以及各類智能終端智能語音技術(shù)需求將成為主要的驅(qū)動(dòng)因素。
4、美國AI高層次學(xué)者數(shù)量大幅領(lǐng)先
AI高層次學(xué)者是指入選AI
2000榜單的2000位人才,由于存在同一學(xué)者入選不同領(lǐng)域的現(xiàn)象,經(jīng)過去重處理后,AI高層次學(xué)者共計(jì)1833位。從國家角度看AI高層次學(xué)者分布,美國A1高層次學(xué)者的數(shù)量最多,有1244人次,占比62.2%,超過總?cè)藬?shù)的一半以上,且是第二位國家數(shù)量的6倍以上。中國排在美國之后,位列第二,有196人次,占比9.8%。德國位列第三,是歐洲學(xué)者數(shù)量最多的國家;其余國家的學(xué)者數(shù)量均在100人次以下。
以上數(shù)據(jù)參考前瞻產(chǎn)業(yè)研究院《中國人工智能行業(yè)市場前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報(bào)告》。
四、誕生于1956年的人工智能正走向2.0,AI未來的趨勢(shì)方向是怎樣的?
誕生于1956年的人工智能正走向2.0,AI未來的趨勢(shì)方向是很有可能會(huì)代替一些受技術(shù)進(jìn)步影響的產(chǎn)業(yè),來提高生產(chǎn)勞動(dòng)力,從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長。同時(shí)AI技術(shù)還可能會(huì)運(yùn)用于數(shù)據(jù)層面上,對(duì)于各種關(guān)鍵性的數(shù)據(jù)會(huì)進(jìn)行保護(hù)以及隱私化,同時(shí)AI技術(shù)還會(huì)應(yīng)用于語音識(shí)別系統(tǒng),可以覆蓋很多信息的處理,像現(xiàn)在主要方向就是無人駕駛以及智能家居等等。除此之外,AI技術(shù)還可能會(huì)在很多行業(yè)當(dāng)中不斷的落實(shí)下去,比如建造智慧城市以及智能醫(yī)療等都是能夠幫助解決生活當(dāng)中很多實(shí)實(shí)在在的問題。
AI技術(shù)目前被應(yīng)用于很多行業(yè)和領(lǐng)域當(dāng)中,在生活當(dāng)中的自主學(xué)習(xí)以及自主感知,這都是比較常見的現(xiàn)象,同時(shí)在手機(jī)當(dāng)中可以以讓AI預(yù)測(cè)即將要輸入的文字,改正拼寫的錯(cuò)誤,這就是 AI技術(shù)目前給到大家最方便的一種生活方式。同時(shí) AI也可以完成非常多重復(fù)性以及比較高難度的問題,尤其是長時(shí)間高質(zhì)量的完成這樣的工作是人類無法比上的狀態(tài)。
但是 AI技術(shù)也被很多人批判有非常多的缺點(diǎn),首先很多人認(rèn)為人工智能是會(huì)挑戰(zhàn)人類的道德底線,其實(shí)機(jī)器是沒有任何感情的,他們所執(zhí)行的都是數(shù)據(jù)和程序,在遇到不熟悉的情況下,只會(huì)是停下來,不會(huì)做出任何多的決定。而且如果長時(shí)間的任由AI技術(shù)發(fā)展下去的話,在一定程度上是不是會(huì)讓人類的創(chuàng)造力喪失,沒有辦法繼續(xù)的創(chuàng)造出一些新的東西,因?yàn)閯?chuàng)造能力是人工智能無法媲美的東西。
最后不管怎么說,目前的AI技術(shù)也在不斷的發(fā)展當(dāng)中,只不過目前所遇到的問題還是比較多的,可能在技術(shù)上沒有辦法落實(shí)下來。
以上就是關(guān)于機(jī)器人未來的發(fā)展趨勢(shì)相關(guān)問題的回答。希望能幫到你,如有更多相關(guān)問題,您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢,客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。
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