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AI+机器人,将?#38469;?#36716;变为价值创造最新科技成果

  科技创新已经成为经济增长的引擎,近年来,以人工智能、物联网、云计算为代表的新?#38469;?#24555;速崛起,给各个产业领域带来了全新变革,同时也创造?#21496;?#22823;的发展机遇。那么,随着新?#38469;?#30340;不断出现,企业如何投资新兴产业,怎样将?#38469;?#36716;变为价值,这将是许多行业发展的重要话题。

  相比于传统的人力搬运,无人车可以得到更精确的控制,在制造领域能避免缺料、少料的问题,保证生产线以最佳的效率运行。由于无人系统能够进行远程连接?#22270;?#25511;,以及结合了云计算、人工智能、大数据分析等?#38469;酰?#25152;以,设备之间的合作将更?#26377;?#35843;,并能进一?#25945;?#21319;工厂的整体运营效率。

  如今,智能化时代正在到来,新?#38469;?#19981;断出现。人工智能、物联网等基础性?#38469;?#38656;要结合行业,要?#19994;?#20999;入点和应用场景才能发挥其价值的所在。例如大疆将无人机应用到航拍等领域密,实现了过百亿的营收,并成为行业的领头羊。

  传统行业在迎接新机遇

  在信息?#38469;?#21644;数字化趋势的影响下,传统行业面临一场新变革。今天人们的生活方式发生了很大的变化,例如通过云端平台进行移动式办公,用智能手机订餐、叫车等服务,云计算的角色开始变得越来越重要。王煜表示,随着人们对楼宇消费方式的转变,地产行业将迎接来新的挑战。?#25191;?#27004;宇需要满足语音控制、人脸识别等新的需求。对于地产商来说,如何迎接新趋势是十分重要的一部分。

  此外,建筑行业将有很大的变化。由于老龄化趋势,人力成本不断上升,?#30001;?#24180;轻一代不愿意从事体力型工作,建筑行业招工将是一个难题。目前建筑?#38469;?#24320;始向数字化转变,例如 CAD 等数字化软件,将放于云端运行,可以更好的实?#36136;?#25454;和资源原共享,从而提升建筑设计的效率。此外,建筑行业的自动化程度将越来越高,批量化制造的模式开始兴起。

  数字化?#38469;?#24212;用

  如何才能更高效率的建造房子?建筑商需要考虑模块化,用工厂的模式生产预制件,然后将建筑构件运输到现场进行安装,虽然目前这种预制模式成本比较高,但在各种因素的影响下,包括市场和政策的推动,这些新模式必将成为趋势,因为建筑商需要通过数字化手段减少原材料、水、电的浪费,以及降低人力成本的投入?#21462;?br/>
  建筑行业的转变,也给设备商带来了机遇。三一重工等一些厂家已经开始布局,为建筑行业提供新的设备。建筑过程包括运输、安装都可以自动化,包括采用无人机进行环境测绘,通过物联网连接现场智能机器设备,再利用云平台进行分析,使整体运营效?#23454;?#21040;更好的提升。

  无人化?#38469;?#24212;用不断扩展

  无人系统具有广泛的应用场景,无人车将不只是接送人们上下班,它可以扩展到很多领域,尤其在工业、商业和小区等方面有很大的潜力。在工厂里,无人车可以做物料传送。而电商行业在快速增长,无人送货也将是一个很好的应用。还有机场运输方面,无人车可以减少?#24615;?#20154;,还可以通过物联网可以将人、机、物、货等连接,实现定位追踪等智能场景,用户可以知道无人车什么时候达到接送点。

  无人货车

  谈到无人车的?#38469;?#36827;展方面,王?#29616;?#20986;无人车需要环境检测?#32479;?#26223;学习等多项?#38469;酢?#39318;先,感知检测是无人驾驶的关键,目前可以通过激光雷达(LiDAR)?#38469;?#26469;扫描周边环境,并从获取的信息中分辨出人、车、动物等对象,然后创建地图来实现导航。不过,目前激光雷达成本较高,而一台无人车上可能需要安装多个,这项?#38469;?#20173;然需要进一步突破。

  由于自动驾驶汽车周边环境比较复杂,例如会出?#32622;ā?#29399;等不同的对象,特别是汽车在快速驾驶过程中,要准确识别出不同的物体对象是很有挑战性的。而随着无人?#20826;?#26223;的扩展,从载物送货到载人的过程使得难度上升,不同的应用场景有着不同的要求。因此,无人车需要结合人工智能?#38469;酰?#21033;用深?#20154;?#27861;对场景变化进行学习,确保无人?#30340;?#22815;快速、准确地识别出?#20064;?#29289;。

  未来无人车的?#38469;?#19981;会是单独的机器学习,还要进行车与车之间的交互。例如滴滴出行运营平台不仅要采集每个汽车的状态信息,还要实?#21046;?#36710;与汽车之间的信息共享,然后才能顺利完成精确的派车服务。

  AI 赋能,智能化场景加速落地

  未来我们的生活场景将变得越来越智能化,今天,移动支付等方式带来的便利有目共睹。而智慧城市、智能交通、智慧医疗、智能制造等模式在兴起,其背后都少不了人工智能的支持。人工智能的突?#32856;?#21508;个行业带来发展动力,加速了智能化时代的到来。

  目前,人工智能?#38469;?#26041;面用得比较多的是深度学习,特别是图像识别,如人脸识别、图像分类?#21462;?#26410;来人工智能?#38469;?#23558;扩展到深层次的应用,如三维场景模式的识别应用,从二维到三维的扩展,将是一个更具挑战的话题。

  机器深度学习

  在汽车无人驾驶领域,人工智能对道路场景的识别方面已经形成一定的规范。不过,在其它一些新的应用中,例如工业、建筑等环境就更加复杂,工地里有人、机器、工具以及钢筋、水泥等不同的对象,所有这些物体都需要识别出来,因此,人工智能在工业方面还需要更多的突破。

  从全球行业状况来看,目前国内企业主要偏向应用端,比如语音识别、图像识别等,而欧美地区侧重于基础?#38469;酰?#30001;于?#20998;?#26377;很强的隐私保护,使得人工智能的发展受到一定限制。

  最后,人工智能在机器人领域有很大的应用前景,未来通过人工智能教会机器像人类一样工作,利用计算机视觉和机械手结合起来,使得机器人能够更灵活的执行一些人类的工作,同时人和机器可以协同工作,能更高效的完成任务。

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