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機(jī)器人行業(yè)洗牌將至
在2016年-2017年期間,資本和政策都在大力推動(dòng)工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,工業(yè)機(jī)器人發(fā)展十分迅猛
不過(guò),進(jìn)入2018年后,工業(yè)機(jī)器人的市場(chǎng)發(fā)生了變化,失去之前的強(qiáng)勢(shì),到了2019年,整個(gè)工業(yè)機(jī)器人行業(yè)逐漸低迷。
中國(guó)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟(CRIA)公布的數(shù)據(jù)顯示,2018年中國(guó)工業(yè)機(jī)器人全年累計(jì)銷(xiāo)售13.5萬(wàn)臺(tái),較2017年減少了6000臺(tái),同比下降3.75%,在繼國(guó)產(chǎn)品牌占有率五年首降之后,國(guó)產(chǎn)工業(yè)機(jī)器人的市場(chǎng)銷(xiāo)量也迎來(lái)下降。
工業(yè)機(jī)器人銷(xiāo)量下滑,直接受到影響的就是機(jī)器人廠(chǎng)家。對(duì)于國(guó)產(chǎn)品牌而言,這個(gè)“冬天”則顯得格外寒冷。
目前,國(guó)產(chǎn)工業(yè)機(jī)器人發(fā)展正面臨銷(xiāo)售下降、增長(zhǎng)減緩、盈利困難的尷尬局面。
機(jī)器人的控制方式
機(jī)器人的控制方式 智能控制方式 機(jī)器人的智能控制是通過(guò)傳感器獲得周?chē)h(huán)境的知識(shí),并根據(jù)自身內(nèi)部的知識(shí)庫(kù)作出相應(yīng)的決策。采用智能控制技術(shù),使機(jī)器人具有較強(qiáng)的環(huán)境適應(yīng)性及自學(xué)習(xí)能力。智能控制技術(shù)的發(fā)展有賴(lài)于近年來(lái)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基因算法、遺傳算法、系統(tǒng)等人工智能的迅速發(fā)展。也許這種控制方式模式,工業(yè)機(jī)器人才真正有點(diǎn)“人工智能”的落地味道,不過(guò)也是難控制得好的,除了算法外,也嚴(yán)重依賴(lài)于元件的精度。 從控制本質(zhì)來(lái)看,目前工業(yè)機(jī)器人,大多數(shù)情況下還是處于比較底層的空間定位控制階段,沒(méi)有太多智能含量,可以說(shuō)只是一個(gè)相對(duì)靈活的機(jī)械臂,離“人”還有很長(zhǎng)一段距離的。
語(yǔ)言識(shí)別技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合領(lǐng)域
語(yǔ)言識(shí)別是機(jī)器人與人類(lèi)通過(guò)聲音交互的前提,包括語(yǔ)言種類(lèi)識(shí)別、口音的處理、背景噪聲、區(qū)分同音異形/異義詞、典型應(yīng)用領(lǐng)域聽(tīng)寫(xiě)、語(yǔ)音書(shū)寫(xiě)、電腦系統(tǒng)聲控、電話(huà)客服等。
語(yǔ)言識(shí)別技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合的領(lǐng)域包括以下幾個(gè)方面。
一是提升各類(lèi)電子設(shè)備附加值,通過(guò)嵌入自然語(yǔ)言處理技術(shù),使各類(lèi)電子設(shè)備具備自然語(yǔ)言控制、簡(jiǎn)單對(duì)話(huà)功能,增加國(guó)內(nèi)產(chǎn)品出口競(jìng)爭(zhēng)力,如智能終端、白色家電、導(dǎo)航設(shè)備等。
二是提升各類(lèi)產(chǎn)品與服務(wù)在線(xiàn)響應(yīng)感知,通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)、預(yù)設(shè)的邏輯導(dǎo)引,可以實(shí)現(xiàn)7×24小時(shí)在線(xiàn)電商服務(wù),實(shí)現(xiàn)智能問(wèn)答型自動(dòng)客服,可廣泛應(yīng)用于運(yùn)營(yíng)商客服、電商客服、地產(chǎn)營(yíng)銷(xiāo)客服等各類(lèi)客戶(hù)服務(wù)系統(tǒng)。
三是各類(lèi)現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)機(jī)器人,現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)機(jī)器人重要的是人機(jī)交互,要能準(zhǔn)確理解現(xiàn)場(chǎng)客戶(hù)的需求,這方面的應(yīng)用非常廣泛,幾乎涉及到所有服務(wù)行業(yè),典型應(yīng)用場(chǎng)景如酒店、餐飲、娛樂(lè)等服務(wù)場(chǎng)所。
機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合領(lǐng)域
機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能技術(shù)體系的一個(gè)通用環(huán)節(jié),機(jī)器學(xué)習(xí)使用歸納、綜合方法,運(yùn)用數(shù)據(jù)導(dǎo)入算法模仿人類(lèi)智能。學(xué)習(xí)方式主要分為有數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和無(wú)數(shù)據(jù)學(xué)習(xí):當(dāng)前有數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)顯然廣受歡迎,包括“監(jiān)督學(xué)習(xí)”“無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)”“半監(jiān)督學(xué)習(xí)”“深度學(xué)習(xí)”“遷移學(xué)習(xí)”等;無(wú)數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)法主要為“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”。有數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用為深度學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí)包括DNN(深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))和LSTM(長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò))等,它不依賴(lài)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,而是由人做數(shù)據(jù)標(biāo)簽,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,學(xué)習(xí)效率不高、能源資源浪費(fèi),如AlphaGo下場(chǎng)棋要消耗3000美元電費(fèi)。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)只需要人類(lèi)輸入規(guī)則,機(jī)器就能通過(guò)自我獎(jiǎng)勵(lì)、自我誘導(dǎo)方式,跟自己下百萬(wàn)盤(pán)棋,不斷自我完善,AlphaGo Zero三天內(nèi)就打敗了已經(jīng)學(xué)習(xí)了幾千盤(pán)棋的AlphaGo;數(shù)字技術(shù)發(fā)展越好、標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)量越大的領(lǐng)域往往人工智能發(fā)展越迅速,這就說(shuō)明機(jī)器的學(xué)習(xí)能力不是人為訓(xùn)練的結(jié)果,而是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定階段順其自然的結(jié)果。從使用場(chǎng)景上來(lái)說(shuō),有數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)適用于規(guī)則活動(dòng)領(lǐng)域的人工智能,是經(jīng)驗(yàn)、控制使然;無(wú)數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)適用于創(chuàng)新、無(wú)定論的領(lǐng)域,比如棋類(lèi)競(jìng)賽、新藥探索、藝術(shù)創(chuàng)作等,是創(chuàng)新、自由使然。