深度研究报告:人工智能机器人开放第四科学技术革命

来源:未知作者:admin 日期:2022/11/21 04:33 浏览:

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  文字光线智能和积极资本,作者 Xie Chenxing,Wang Jia Pan,Zhao Jiangyu

  在未来基本上分散互联网股息的时代是Web3,Yuan Universe还是碳中和?哪种革命性的技术可以使人类社会摆脱经济衰退,流行病和战争的影响,并促进全球经济体积数十次?

  我们的答案是,我们已经处于人工智能时代。

  我们是传统信息技术的黄昏,在人工智能时代黎明。

  在过去的260年中,人类社会经历了三大巨大的科学和技术创新浪潮,蒸汽机,电力和信息技术已将全球GDP提高了近一千倍。每当科学和技术浪潮都通过某种先进的生产力元素的突破而产生,这在大多数行业中都导致了变化:例如,蒸汽机的出现促进了汽车,火车,火车,船,钢和其他的巨大发展行业。 140年前,美国铁路行业的恶性竞争历史就像当今互联网行业的蝙蝠之间的竞争一样。铁路行业发展和合并所需的巨大金融资本也驱动了华尔街的发展,并逐渐成为全球金融中心。

  第二次世界大战后,信息技术的第三次科学和技术革命已经超过70年,并且增加了全球GDP约60倍。其中,它可以分为两个部分:1950- 1990年,这是半导体行业快速发展的时代,该时代已将大型计算机的小型化为个人PC促进了小型化。 1990年是近30年来互联网全球化的时代,互联网时代很薄。它分为两个部分:桌面互联网和移动互联网。

  但是,随着摩尔法律的失败和信息技术的全部使用,以及流行病的黑天鹅的影响,全球GDP下降,这导致并加剧了全球地缘政治和军事冲突,并开始反对全球化。

  因此,将来属于Web3,元宇宙或碳中和?哪种革命性的技术可以使人类社会摆脱经济衰退,流行病和战争的影响,并在接下来的50倍中促进全球经济量的50倍?

  我们的答案是,我们已经处于人工智能时代。就像2010年发布的iPhone4一样,大多数人没有意识到移动互联网革命已经开始。现在,人工智能实际上已被广泛使用,例如摄像机和手机面部识别,微信的语音和文字转换,例如摄像机和手机人员。在过去十年中,Douyin动态美容特殊效果,推荐算法,全家人扫地机器人和餐厅食品送货机器人是人工智能核心技术的巨大突破。

  互联网已经是一个传统行业。

  作为过去30年中最先进的生产力因素,互联网技术改变了世界所有者,所有行业,社会经济经济,甚至政治,军事和宗教。

  尽管基本上已经使用了互联网的技术红利,但我们仍然可以通过研究其历史定律来预测未来新技术开发的可能道路。

  30年的Internet开发过程通常可以分为两个桌面互联网和移动互联网的时代。根据工业渗透法则,它也可以分为信息的三个主要阶段互联网,消费者互联网和工业互联网。

  系统硬件是第一个开始,包括基本的芯片,操作系统,网络通信,全机器等,然后最初渗透到媒体工具和娱乐游戏行业,因为这些领域最容易受到新技术的影响。当中国网民在2012年的智能手机运输量达到2亿台后,中国网民在2002年达到6000万,互联网和移动互联网开始满足。 ,金融,汽车,居住,医疗保健等,当用户数量进一步增加并且新技术的渗透进一步加深时,诸如公司服务,物流,制造业,农业和能源等B行业就是做作的。

  在此过程中,可以发现移动互联网时代的行业渗透深度比桌面互联网更深。桌面互联网干预行业基本上处于信息连接级别。在移动互联网时代,许多掌握高级技术元素的公司已经开始自行开放超市。教师,重组教育内容和金融机构,甚至出售房屋和汽车。尽管一些公司出生在台式机时代,但他们成功地掌握了移动奖金以杀死围困,例如Meituan,Qunar,apreay。

  Douyin的兴起是中国移动互联网时代最大的变量,它也是数据通信传输技术的不可避免的改进,这引发了用户流量结构的重组,这导致了许多消费者品牌,这导致了许多消费者品牌抓住了杜林交通红利的兴起,例如完美的日记,hua xizi等。但是最后,平台收获的命运就像Tao品牌的结局一样。微信支付和支付宝的普及极大地促进了离线连锁零售的数字化和管理半径,降低了上游和下游现金收入的风险,促使其在资本市场中得到认可,并进一步提高了链条率,例如作为hi茶,rui xing,态度等。这两种逻辑共同构成了过去几年消费投资的主要产品线。

  如何判断新技术是否可以领导未来的发展方向?

  我们需要依靠它本质上是解放生产力。

  蒸汽引擎推动了第一次科学和技术革命的原因是因为它极大地提高了劳动力生产率,并从第一行业农业的低级劳动力中解放了大量劳动力人口,并进入了第二行业。权力加速了这一过程,并促进了第三级服务行业的出现和发展。信息技术从第一和第二行业释放了更多人口,以进入第三级行业(例如,大量年轻人不再进入工厂发送外卖,运行DIDI)。 55%,中国三级工业的劳动人口占50%。

  机器人机器人是人工智能技术的硬件形式。在可见的未来,第一,中学和三个行业的劳动人口被释放,并取代了很大一部分低级劳动力,并且在此过程中,全球GDP将继续增长数百次。

  同时,可以大胆地预测,第四行业将以创新作为占领而出现,并且该行业一直存在于人类历史悠久的前两个行业的边缘和三个行业的边缘。社会生产力的提高促使专业人口继续扩大。这可以证明Liu Cixin的技术爆炸来源。

  人工智能可以分为三个部分:来自模块的感知,计算和控制。磨损效果导致摩尔定律失败。 “每次提高计算能力时,能量都需要使能量的能量都成为人工智能时代的核心驱动逻辑。制造计算功率芯片的能量约占全球用电量的1%。可以预测,在接下来的几十年中,在接下来的几十年中,该比例将显着增加到50%甚至90%。以及如何减少化石的比例并增加清洁能源的比例,以确保减少碳排放以遏制全球变暖,并不断增加能源的能源利用,这将促进一系列能源技术革命。关于这个方向的研究可以涉及我们的其他报告“碳中性:能源技术的新革命”。

  早在第一次科学和技术革命之前的260年,哥伦布地理发现就使西班牙成为了首个全球霸主。蒸汽机驱使英国击败西班牙无敌舰队。电力和两次世界大战已经超过了美国。信息技术使美国能够赢得针对苏联的冷战。经过30年相对和平的单人霸权,世界已经过去了。

  因此,如果中国仅在现有的技术框架中与欧洲和美国竞争,它将继续陷入困境,努力是一半。只有领导下一代人工智能和碳中和,我们才能从全球竞争中获胜。

  尽管中国已经进入了人工智能领域,但我们必须意识到,中国和美国在AI领域之间仍然存在明显的差距。从2013年至2021年的投资数量和布局的角度来看,美国对人工智能公司的私人投资是中国的两倍多。目前,美国的AI公司数量正在领导中国。该布局在算法和芯片的核心领域积累了强大的技术创新优势。更重要的是,尽管中国在人工智能领域的论文和专利近年来一直保持高速,但中国人工智能研究的质量仍然是与美国的巨大差距(集中在论文数量之间的差距ai)本质

  请输入图片,并说中国与美国在AI领域(例如风险投资,个人投资等)的差距在2013 - 2021年从AI领域逐渐增加

  请输入图片,并说中国发表在AI顶部的文章数量已经超过了美国,但是在影响方面,美国仍然存在很大的差距。

  图像来源:Standford University 2022 AI指数报告

  因此,中国需要继续增加AI领域的研发费用规模,尤其是增加基本学科的人才培训并吸引世界上出色的AI才华。只有以这种方式,中国才能被超越一天,并且在基本学科建设,专利和论文,高端研发才华,企业家投资和领先企业等关键链接中具有自己的优势,并形成了长期领先的领先世界模式。

  人工智能的概念首次在1956年的Datmouth夏季人工智能研究会议上提出。当时,科学家主要讨论了在计算机科学领域尚未解决的问题。我期待通过模拟人脑(例如开发几何证明)来解决某些特定领域的特定问题。

  那么人工智能到底是什么?目前,斯图尔特·罗素(Stuart Russell)和彼得·诺维格(Peter Norvig这可以观察周围的环境和实现目标的行为。这个定义不仅强调人工智能可以根据环境感知做出积极的反应,而且还强调了人工智能的反应必须达到目标。

  到目前为止,人工智能已经经历了三波。

  他提出的第一个AI波与图灵和“图灵测试”密切相关。图灵测试仅几年后,人们似乎看到计算机的黎明通过图灵测试:1966年麻省理工学院教授约瑟夫·韦森鲍姆(Joseph Weizenbaum)发明了一个小程序,可以与人交谈-liza(名为Camellia的茶姑娘的名字,名为Camellia”的名字。 ),世界上的感觉。但是,Eliza的程序原理和源代码显示,Eliza实质上是一种基于主题库中的关键字映射方法回答答案的方法。但是现在人们认为Eliza是Microsoft Xiaobing,Siri,Allo和Alexa的真正发起者。在过去几十年中,人工智能的快速发展,尤其是自然语言处理技术(NLP),图灵测试和技术研究与开发的发展是通过人工智能的快速发展促进的。

  第二次AI波在1980年代和1990年代出现,语音识别(ASR)是最具代表性的突破性进步之一。当时,语音识别主要分为两种主要类型:专家系统和概率系统。专家系统非常依赖人类的语言知识,其扩展和适应性非常差。很难解决“未指定语言,大词汇和连续语音识别”的三个主要问题。概率系统基于大型语音数据语料库,用于使用统计模型进行语音识别。中国学者李·凯夫(Li Kaifu)在这一领域取得了巨大的成果,基本上宣布了语音识别领域的专家系统代表的符号AI(象征性AI)的失败。通过引入统计模型,语音识别的准确性提高了一个级别。

  第三次AI浪潮始于2006年,这主要是由于深度学习的实际过程。深度学习的兴起是基于杰弗里·欣顿(Geoffrey Hinton)代表的科学家的积累数十年。简而言之,深度学习就是了解哪些计算机正在学习,将这些数据扔入复杂的数据处理网络(深度神经网络),包括多个数据处理,然后通过此网络检查网络处理因此,处理数据不符合要求 - 如果达到要求,请将该网络作为目标模型;如果不满足,请一次又一次地调整网络的参数设置,直到输出满足要求为止。从本质上讲,这是指导深度学习的“实用主义”思想。实用性使深度学习感知(建模能力)远比传统的机器学习方法强得多,但这也意味着人们很难建立关系。

  重要的是要解释说,人们通常很容易地用“机器学习”将深度学习的概念混淆。实际上,在1956年提出了第一次提出人工智能的概念之后,亚瑟·塞缪尔(Arthur Samuel使用算法使计算机从数据中挖掘信息的算法;深度学习只是机器学习的一部分。这是一系列算法,比其他学习方法使用更多的参数和模型。简而言之,深度学习就是了解哪些计算机正在学习,将这些数据扔入复杂的数据处理网络(深度神经网络),包括多个数据处理,然后通过此网络检查网络处理因此,数据不符合要求 - 如果满足要求,则将该网络保留为目标模型。如果不满足,请一次又一次地调整网络的参数设置,直到输出满足要求为止。从本质上讲,这是指导深度学习的“实用主义”思想。实用性使深度学习感知(建模能力)远比传统的机器学习方法强得多,但这也意味着人们很难建立关系。

  如前所述,人工智能可以分为从表格和内部的应用层,数据层,算法层和计算功率层。

  计算功率层包括计算电源硬件和大数据基础架构。回顾历史,我们会发现后果的发展将显着促进算法层的进步并促进技术的普及。大型服务集群在21世纪的出现,搜索和电子商务业务带来了大数据积累,GPU和异质/低功率芯片,这一波浪爆发的崛起的运营力量改善。 AI芯片的出现进一步提高了数据处理速度:基于CPU,出现了良好的并行计算的GPU,以及 - site编程门阵列(FPGA)以及具有的应用程序和已有的应用程序良好的能量有效的比例,更适合深度学习模型。特殊集成电路(ASIC)。

  目前,人工智能的计算能力正面临着巨大的挑战。随着2012年芯片28nm的28nm出现,由于量子隧道的穿透效果,不再需要增加平面上的晶体管数来改善芯片性能的想法,而摩尔的定律开始失败。晶体管MOSFET芯片中最基本的单元从平面结构变为三维结构(从下图中的平面结构到FinFET结构,并在2018年之后从FinFET结构进一步转移到Gaafet结构) 。

  三代MOSFET的栅极结构演变。其中,灰色表示流过该区域的电流,绿色代表门的大门

  芯片结构的变化直接导致芯片制造步骤的增加,并最终反映了成本的增加。当2012年的28nm流程时,处理器的生产大约需要450个步骤。到2021年5NM过程时,生产会议已增加到1200个步骤。从每亿门登机口的制造成本对应,我们可以清楚地看到,从90 nm流程到7nm流程,生产成本首先下降,然后上升。这使得摩尔法律的另一种形式“不再建立每18-24个月相同绩效的新产品价格”。将来,我们可能看到的情况是,由顶级技术和流程生产的芯片的电子产品或设备很高,这超过了一般消费者的容忍度。

  制造每1亿网格的制造成本和来源:Marvell Technology,2020年投资者日

  但是,力层的变化使半导体制造业企业受益,因为只要存在需求,几家制造商,例如TSMC,三星,英特尔Master Master,先进技术将继续投资于资金和人力,不断设计和制造A新一代的芯片,然后根据新一代芯片,然后根据其定价自己的成本。

  如果您想完全解决摩尔法律失败的问题,则需要跳出当前的芯片设计的冯·诺曼结构。大脑的芯片,沉积物的整合,为硅以外的新材料找到新材料,甚至量子计算都是巨大的潜在解决方案,但是这些解决方案仍然远离成熟的着陆远远不足(数十年来最乐观的估计也需要数十年。时间)无法解决当前芯片行业的困境。在此期间,为了提高芯片性能,该行业开始广泛使用芯片技术,或使用基于碳的芯片,光学芯片等。

  Chiclet技术

  Chiclet技术的原理与构建基块有点相似。简而言之,将一堆小筹码合并成大芯片。这项技术可以以较低的成本创建过于复杂的芯片,并确保足够好的收益率。自2012年以来,它已逐渐被逐渐使用。目前,Chiplet技术能够实现在两维平面上使用不同材料和过程进行处理和拼接的小核心。英特尔等公司正在将Chiclet技术引入一个新的开发阶段:将多层小内核堆叠在垂直方向上,以进一步增强芯片的芯片性能(例如Intel在2018年开发的Foveros 3D Chiclet)。但是,Chiplet技术路线面临的最大问题来自芯片热管理:如果将多层小核心的小核心堆叠在三维结构上,则传统的铜覆盖在零星的顶部的传统铜CPU将无法解决加热问题,因此可能需要在芯片的内部冷却装置中解决过多的热功率问题。

  碳纳米素

  碳纳米管的使用可能是另一个短期解决方案。该技术属于基于碳的芯片领域。具体而言,它是使用碳纳米剂在芯片中承担基本组件开关的功能,而不是使用掺杂的半导体硅来传输传统芯片之类的电子。这项技术的优势在于,良好的电导率,快速散热和寿命长,并且由于其本质上保留了冯·诺卡曼(Von Nokaman)的建筑,因此当前的生产过程和工业链匹配设施无需进行太多调整。然而,本质上,碳纳米管的大规模生产和应用仍然存在一些困难。根据芯片设计的要求,可能需要数十年的时间才能制造碳纳米管。

  在短期内,围绕Chiplet技术的热管理以及碳纳米型技术的灵活生产和制造突破是专注于计算能力水平的机会。当然,我们还需要了解当前大脑芯片,一个件计算和量子计算的相关情况。在这里,我们简要介绍您如下:

  脑芯片

  大脑样芯片的灵感来自人脑。大脑样芯片和传统结构之间的差异反映在两个方面:第一,数据读数,存储和大脑样芯片中数据的计算同时在同一单元中完成,即“存在的整合” ;其次,单位,例如人类神经元之间的连接,连接依赖于“事件驱动器”。

  目前,类似大脑的芯片的相关研究分为两个派系。一个小组认为,需要理解人脑的工作原理,以模仿人脑的新结构的设计。但是,目前人类大脑的基本原理仍然很浅,因此该派系的进展非常有限。另一个小组认为,基于当前现有的生物学知识,它可以设计一些与人脑的基本单位相比,然后连续测试,优化,实现结果并实现突破。目前,该小组的研究人员根据神经元的基础设施,还建立了模型并制作了许多运行的芯片,对脑芯片进行了一些数学描述。

  存在

  可以简单地将存款的整合总结为“存储充电方法中的计算”,该问题完全解决了von Norotan结构的“存储”和“计算”的问题不符合速度(实际上,实际上,实际上,在基本硅的硅中,在基本半导体芯片出现后的用途中,沉积速度的不完整一直存在)。现有机构在计算深度学习相关任务时表现出色。能源消耗约占当前传统计算设备的百分之一,这可以大大提高人工智能的性能。此外,该芯片在可穿戴设备(例如VR和AR眼镜)上具有广泛的应用前景,并且还可以促进更高的分辨率显示设备价格以进一步降低。

  目前,仍然有两个问题在存款的整合中尚未提出:首先是基本单元(内存电阻器)的准确性不高,其次是缺乏算法。处理计算问题时,除了矩阵乘法人结构化芯片。

  量子计算

  量子计算是在通过特殊方法叠加的量子中控制几个原子,也称为“量子”,可以通过指定的量子状态进行计算。最合适的量子计算机是,当面对很多可能性时,它可以同时完成所有可能性。为了从所有结果中找到统计定律,我们需要使用量子计算机进行多次计算。但是,由于降解问题,量子计算很容易犯错误。目前,量子计算的误差校正方法需要破坏。只有解决此问题,量子计算才能普遍使用。

  当前的量子计算机太大,操作环境严格,成本很昂贵。目前,量子计算和经典计算不是更换和替换之间的关系,而是需要高计算能力的特定情况下高速并行计算的独特优势。来自中国科学技术大学的量子物理学家卢·乔阳(Lu Chaoyang)总结说:“到目前为止,可以从量子计算中真正受益的实际问题仍然非常有限,更少的人享受指数水平。””。

  总体而言,量子计算机的结果仅在科学研究的阶段,并且离实际应用很远。

  算法层是指各种机器学习算法。如果您根据培训方法进行分类,则机器学习算法也可以分为“无监督的学习”,“监督学习”和“增强学习”。根据解决问题的类型,机器学习算法包括计算机视觉算法(CV),自然语言处理算法(NLP),语音处理和识别算法(ASR)(ASR),智能决策算法(DMS)等。 - 每个算法类别下的技术。在这里,我们简要介绍每个人:

  2.1计算机视觉

  计算机视觉的历史可以追溯到1966年。当时,人工智能科学家明斯基要求学生编写一个程序,让计算机向人类展示通过相机看到的内容。到1970年代和1980年代,科学家试图从看到事物的方法中获得参考。在此阶段,计算机视觉主要用于光学字符识别,工件识别,微型/航空图片识别的领域。

  到1990年代,计算机视觉技术已经取得了更大的发展,并且它也开始在工业领域广泛使用。一方面,由于GPU和DSP的图像处理硬件技术的快速发展;另一方面,人们还开始尝试不同的算法,包括引入统计方法和本地功能描述符。在21世纪,许多基于规则的处理方法被机器学习取代。该算法总结了大量数据的对象的特征,然后确定和判断。在此阶段,已经出现了许多应用程序,包括摄像机的面部检测,安全面部识别,车牌识别等。

  2010年之后,深度学习的应用大大提高了各种视觉相关任务的识别精度,扩大了计算机视觉技术的应用程序方案:除了安全领域的应用程序外,计算机视觉还将应用于产品摄像机搜索,智能成像诊断,智能成像的诊断以及智能成像的诊断。照片自动分类和其他方案。

  从细分的角度来看,计算机视野主要包括图像处理,图像识别和检测以及图像理解:

  图像处理:是指高级语义的处理,仅处理底部像素的处理。典型的任务包括对模糊的图片,超分辨率处理,过滤器处理等。使用视频中,过滤器主要用于视频。这些技术现在已经相对成熟,可以在各种类型的P -Picticture软件和视频处理软件中看到任何地方;

  图像识别和检测:图像识别检测过程包括图像预处理,图像分割,特征提取和判断匹配,可用于处理分类问题(例如图片的内容是否是猫),定位问题(例如图片中图中的图片中的猫),测试问题(例如图片中的动物,分离的位置)和分割问题(​​例如图片中哪些像素是猫) 等等。这些技术也相对成熟,图像上的应用包括面部检测识别,OCR(光学特征识别)等,可用于识别视频中的恒星;

  图像理解:图像理解本质上是图像和文本之间的相互作用。它可用于执行基于文本的图像搜索,图像描述生成,图像测验(给定的图像和问题,输出答案)等。图像理解任务尚未取得非常成熟的结果,并且商业场景也在探索它;

  总体而言,计算机视觉已达到娱乐和工具的初始阶段。将来,预计计算机愿景将进入独立理解甚至分析决策的高级阶段,并真正赋予机器“看”机器的能力,以便在智能家居和诸如智能家居和诸如应用程序方案中发挥更大的价值无人车。

  2.2语音识别

  基于电子计算机的第一个语音识别系统出现在1952年。在1980年代,全球电力业务累积了大量文本,可以用作建模模型的培训和统计数据,语音识别技术的突破性:这一研究时期的重点是语音识别。在1990年代,语音识别技术基本上是成熟的,但是识别效果仍然与实际实用性保持一定距离,语音识别研究的进步逐渐减慢了。

  由于深度神经网络应用于声学建模,人们在语音识别任务和连续的词汇识别任务方面取得了突破。随着循环神经网络(RNN)的引入,语音识别的效果得到了进一步改善,并且可以在许多人(尤其是近距离)语音识别任务中进入人们日常生活的标准。由Apple Siri代表的智能语音助手的受欢迎程度和由Echo领导的智能硬件的应用进一步扩大了语料库资源的收集渠道,并为培训语言和声学模型保留了丰富的燃料,以便构建大型环球构建了语言模型以构建大型通用语言模型,并且可以进行声学模型。

  语音处理与语音识别密切相关。语音处理为我们提供了一系列软件,例如语音传输,多语言翻译和虚拟助手。完整的语音处理系统,包括前端信号处理,中间语音语言识别和对话管理(更多的自然语言处理)以及后来的语音综合。

  前端信号处理:语音覆盖的前端处理是说话人类声音检测,Echo消除,唤醒单词识别,麦克风阵列处理和声音增强。

  语音识别:语音识别过程需要体验多个过程,例如功能提取,模型适应,声学模型,语言模型,动态解码和其他过程。

  语音综合:语音综合的几个步骤包括文本分析,语言分析,长期估计,发音参数估计等。现有技术的合成在清晰度和敏感性方面已经达到了更好的水平,但是机器的重音仍然存在明显的。当前的研究方向包括如何使合成声音更自然,如何使合成声音的表现力更丰富以及如何实现自然和光滑的多语言混合综合。

  2.3自然语言处理

  早在1950年代,人们就需要自然语言处理,其中最典型的是机器翻译。到1990年代,随着计算机的计算速度和存储量的增加,大型真实文本的积累以及基于自然语言的信息检索和绘画需求的暴露,这是受互联网开发的启发。语言治疗已经进入了一段时间的发展。在基于传统规则的处理技术中,人们引入了更多数据驱动的统计方法,以将自然语言处理的研究推向新的高度。

  进入2010年后,基于大数据和浅水和深度学习技术,自然语言处理的效果得到了进一步优化,并且出现了专业的智能翻译产品,客户服务机器人,智能助手和其他产品。在此期间,一个重要的里程碑是IBM开发的WATSON系统参与综艺节目问答计划危险。在机器翻译方面,Google的神经网络机器翻译(GNMT)推出了传统的基于短语的机器翻译(PBMT),该翻译的准确性取得了很大的提高。

  从过程的角度来看,自然语言处理分为两个部分:自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)。在这里,我们简要介绍了知识图,语义理解,对话管理和其他研究方向的研究方向。

  知识图:知识图基于语义级别。组织知识后获得的结构化结果可用于回答简单事实的问题,包括语言知识图(单词,同义词等),常识知识图(“鸟俱乐部俱乐部飞行,但兔子都不会飞”),物理关系图(“安迪·劳的妻子是朱·利克安”)。知识图的构建过程实际上是获取知识,表达知识和应用知识的过程。

  语义理解:核心问题是如何根据当前上下文从多对形式和含义中找到最合适的映射。以中文为例,有必要解决诸如消除歧义,情境性,识别和情感身份等困难。

  对话管理:为了使机器在与他人沟通的过程中如此智能,对话管理也有一个突破。当前的对话管理主要包括三种情况:聊天,问答,任务驱动的对话。

  2.4计划决策系统

  基于人工智能的基于实际的计划决策 - 基于人工智能的制造系统出现在电子计算机诞生之后。在1990年代,硬件性能,算法能力等得到了极大的提高。 1997年,由IBM开发的Deep Blue击败了Casparov大师。到2016年,基于GPU和TPU的并行计算出现在硬件级别上。 Montecal的决策树和深神网络的结合出现在算法级别。人类在完美的信息游戏游戏中完全丢失了机器,只能在德克萨斯州Holdem和Mahjong中延伸,并没有完美的信息。国际象棋游戏中积累的知识和经验也已应用于更广泛使用决策和计划的领域,包括机器人控制,无人驾驶汽车等。

  2.5算法的发展趋势和面向的瓶颈

  最近几年。在机器学习中,有几个重要的研究方向,例如从解决凸优化的问题到解决非convex优化问题,以及从监督学习到非律师和学习的发展的发展:

  从解决凸优化的问题到解决非凸优化的问题

  目前,机器学习中的大多数问题可以通过添加某些约束来转换或大约是凸优化问题。凸优化的问题意味着所有考虑因素均表示为一组函数,然后选择了最佳解决方案。碰碰优化问题的良好特征之一是本地最佳是最好的。这种特征使人们能够通过梯度下降方法找到下降的方向,而找到的局部最佳解决方案将是全球最佳解决方案。

  但是,在现实生活中,没有多少问题真正符合促销的本质。目前,对凸优化问题的关注仅仅是因为这样的问题更容易解决。人们仍然缺乏针对非凸优化问题的有效算法。

  从监督学习到非赛教学习和加强学习的演变

  目前,大多数AI应用程序都是监督和学习的,使用一组标记的培训数据来调整分类器的参数以实现所需的性能。但是在现实生活中,监督学习不足以被称为“智力”。与人类的学习过程相反,其中许多是基于与事物的互动。通过人类的经验和理解,他们了解对事物的理解,并将其应用于未来的生活。机器的局限性在于缺乏这些“常识”。

  关于无监督学习领域的最新研究是“产生对抗网络”(gans),加强学习的重要研究方向是建立与现实世界相互作用的有效的模拟和模拟环境。 ,接受各种反馈以训练模型。

  从“数据数据”到研发培训成本算法

  麻省理工学院数字实验室的研究人员在2020年共同发表了一项基于1058个深度学习论文和数据的研究。在分析现有深度学习论文的结果之后,研究人员提出了一个悲观的预言:深度学习将在达到一定的绩效水平后停滞不前,因为深度学习领域有一个深入的学习领域。法律:如果您想提高X次的性能,则需要使用X^2次数据来训练模型,并且此过程的计算量为4次。即使10倍的性能提高和10,000倍的增加,不平衡的比例关系在理论上也是最佳的。实际上,它通常是10亿倍的计算量,以提高10次的性能。从当今地球资源状况的角度来看,我想将一些常用的模型错误率降低到满意的人,并且成本与人类一样高。因此,在深度学习领域,值得关注新算法创新,从而大大降低培训成本。

  图像分类,对象识别,语义问题和答案等。

  (今天的水平已于2020年发布)

  数据层是指人工智能为不同行业提供解决方案时收集和使用的数据。实际上,使用人工智能解决问题的步骤不仅必须包括收集和分类数据。在这里,我们简要介绍了完整的过程和想法:

  收集数据:数据的数量和质量直接确定模型的质量。

  数据准备:您需要清洁数据并处理一系列处理,然后再使用数据。

  模型选择:不同的型号通常具有擅长处理的问题。只有将问题抽象成数学模型之后,我们才能选择一个更合适的模型,并且此步骤通常非常困难。

  培训:此过程不需要人们参加。该机器使用数学方法来解决模型并完成相关的数学操作。

  评估:评估模型是否很好地解决了我们的问题。

  参数调整:您可以以任何方式进一步改善培训(例如调整上一个假设的参数)。

  预测:开始使用模型解决问题。

  如果我们想利用人工智能的问题仅限于小区域,那么我们更有可能在特定情况下移动培训数据,从而更有效地培训模型。在金融,法律,医疗保健和其他行业的细分中,人工智能已逐渐应用并实现了某些商业化。

  尽管机器人行业拥有超过60年的发展,但在传统的[工业机器人]和[服务机器人]分析框架的框架下,全球机器人行业在行业中只有300-400亿美元,但我们相信,在此下,我们相信智力的祝福,机器人的扩展扩展已经扩展了多次,新物种的诞生和传统设备的智能化将共同推动“机器人”行业十倍和100次。

  总而言之,机器人的总体意义是用运动智能设备“为人类服务”,包括更换机器人在人工劳动方面,能够完成人类无法完成的任务以及情感陪伴的能力。

  与元素宇宙相比,面对人类对物质和精神的精神需求的增长,机器人将成为“真实宇宙”中最好的供应计划。

  (1)智力的显着改善

  可以通过软件升级:传统机器人无法实现软件算法的在线升级。智能机器人可以通过软件算法的迭代继续提高性能;这允许机器人的能力

  比例效应:机器人应用程序的比例越大,收集的数据越多,算法迭代就越全面,机器人越好

  适用性大大提高:机器人智慧的水平是线性的,适用的方案和价值将增加指数

  (2)增加智能带来的现场适用性增加

  AI技术将是最大的变量,具有全面的机器人爆发。机器人行业的爆发可能是新物种的领导。例如,在过去三年中爆发的机器人项目几乎没有10年前(例如9号公司,石材技术,石材技术,石材技术,石材技术,普渡大学,普渡大学,Qinglang,Qinglang,Clouds,Gaoxian,Gaoxian,Mekandan) ,Geizga等)。

  从2015年到2020年的人口衰老趋势下,我国家的劳动人口减少了约1700万,我国家的人均收入从49,700元人民币增加到71,500元。成为最重要的生产率增长点。

  在2021年,我国家的人均GDP超过了12,000美元。在中国,我的国家将成为世界上最大的高收入国家(人均阈值12,500美元)。作为世界上最大的制造国,机器人就业需求最多。

  我们认为,智能手机和智能汽车行业的开发基本上为智能机器人行业爆发为现阶段奠定了大量的技术基础:

  感知水平:视觉模块,激光雷达和毫米波雷达的逐步发展,成本降低到可用的程度;在线数据收集,算法培训和软件的在线迭代为智能机器人的持续升级提供了参考;

  决策水平 - 制定:智能SOC芯片提供了足够的计算功率基础。自动驾驶和移动机器人也类似于基础技术。

  控制水平:在过去的十年中,锂电池技术改善了电池寿命,同时又有有线和无线充电技术的快速进步。 5G和WiFi技术的开发为机器人提供了通信控制基础。

  环境基金会:我的国家拥有世界上最合适的土壤来开发机器人行业,例如低成本敏捷供应链,低成本清洁能源供应,工程师股息和最广泛的数据收集方案;远低于十年前;

  我们认为,投资机构不仅投资于机器人技术领域,而且不仅仅是智能硬件或国内替代品。将来,机器人公司的主流定价方法可能取决于可以更换的必要劳动价值。机器人公司直接提供高粘度和可持续充电服务(机器人作为服务),而不是根据传统的“ BOM成本+某些总空间”的定价

  我们收集了不同专业场景的员工人数和人均收入数据,并获得了不同职业的劳动成本之和,并在机器人技术领域产生了潜在的替代场景地图。

  将来,人造机器人的替换将从大型场景和低复杂性开始,并逐渐渗透到中小型的场景中,并高复杂。在未来10年中,最潜在的投资方向将是现阶段的基本差距。

  数据来源:国家统计局和其他机构

  上面的一些职业可以细分数百个链接(根据“ 14五年计划”机器人开发计划)

  (1)制造:焊接,自动处理,生产,分类,包装,协作生产,抛光,组装等。

  (2)建筑行业:智能生产,测量,材料分配,钢处理,混凝土浇注,地板装饰和地板壁的装饰,建筑组件安装,焊接等。

  (3)农业:它可以进一步分为果园,精密植物保护,水果和蔬菜修剪,采摘收获,分类和喂食,检查,疏ed泥浆,清除净衣服,消毒,牲畜和禽架育种行业以及养育行业以及消毒。治疗和其他工作

  (4)采矿:采矿,支撑,钻井,检查,重负荷辅助运输等。

  (5)医疗康复:手术,护理,检查,康复,咨询,分销和其他工作

  (6)退休金和帮助:帮助,洗澡,物品交付,情感护送,聪明的假肢和其他应用

  (7)家庭场景:家务,教育,娱乐,安全监控等。

  (8)公共场所:谈论指导,餐饮,分销,流动性和其他工作

  (9)水下场景:水下检测,监测,作业,深入 - 矿产资源开发和其他工作

  (10)安全现场:安全巡逻,反套管安全检查,反恐怖主义和骚乱,勘探和证据收集,交通管理,边境管理,公共安全管理和控制

  (11)危险环境行动:消防,紧急救援,安全检查,核工业行动,海洋捕鱼和其他工作

  (12)卫生流行预防:测试采样,消毒和清洁,室内分布,辅助位移,辅助巡逻外壳,重症监护辅助操作等等。

  (1)从[场景是单个]和[工作复杂性]的两个维度分析

  分析被机器人替换的困难。我们认为,我们可以陷入以下四个四个四个四个四个四个四个尺度;场景维度是指工作是否需要适应不断变化的环境以及复杂性是否是指完成工作所需的工作的必要性。多少知识保留和解决问题的困难

  答:单场景和低复杂性:例如,简单的处理和制造过程,处理,安全,清洁,农业育种和其他人工更容易实现机器更换

  B.单场景和高复杂性:例如绘画,音乐表演,作家,医生,教育,金融,销售,厨师和其他场景

  C.多尺度和低复杂性:例如,在不同的情况下无人驾驶,不同类型的家务劳动

  D.多人,高复杂性:例如

  (2)从机器和人类之间的思维时间分析

  机器智能在大型数据和信息处理,详细分析和其他方面具有自然优势

  在情感,全面的推理,想象力,创造力等方面

  如何判断它是否已在某个细分中达到机器人应用的转折点?我们认为,核心指标是替换人类效率的比率,即机器人相对于同一职位的人工成本的购买和维护成本

  当ROI <48个月时,将出现细分曲目,客户开始考虑尝试

  当ROI <24个月大时,研讨会客户开始分批购买测试

  当ROI <12个月大时,市场开始爆炸

  经济背后的因素逐渐增加:人员成本上升,人力,上游零件的成本降低,质量生产规模减少以及AI技术的发展,以降低功能实现的成本

  哪种机器人可以称为智能机器人?全球没有统一和定义世界

  我们认为,如果对智能机器人进行抽象和分析,他们通常需要具有三个主要要素,即感知,决策和控制。

  执行元素:用于理解周围环境的状态,包括感知视觉,进近,距离等的非接触传感器。以及接触型传感器,例如感知,感知,触摸等。这些元素本质上是等对人的眼睛,鼻子,耳朵和其他特征。功能可以使用电气组件,例如相机,传感器,超声传输,激光,导电橡胶,电压组件,气动组件,行程开关和其他机电组件。完成。

  决策元素:也称为思维元素,根据传感器收集的数据使用了什么样的动作。智能机器人的思维要素是三个要素的关键。思维因素包括智力活动,例如判断,逻辑分析和理解。这些智力活动本质上是一个信息处理过程,计算机是完成此处理过程的主要手段。

  控制元素:也称为运动元素,以应对外界;对于运动元素,智能机器人需要拥有无铁路的移动机构来适应地理环境。它们的功能可以通过车轮,爬行者,支撑杯,抽吸杯和空气垫等移动机构完成。在运动过程中,必须执行对移动机构的实际时间控制。该控制不仅必须包括位置控制,还必须具有力控制,位置和力混合控制以及望远镜控制。

  从商机的角度来看,这三个主要要素不是独立的。例如,执行视觉传感器的播放器通常支持相应的软件算法,以服务为每个子尺寸的制造商服务。控制和智能决策 - 行业的制定能力。

  在这三个主要元素中,包括专门研究特定链接的组件或软件供应商(例如核心零件,操作系统,密钥控制算法等),以及集成2-3个链接的关键技术元素,用于细分场景提供全套服务(例如机器人服务提供商,用于清洁,分销,运输和其他方案)。

  (1)传感器分类

  内部传感器:内部传感器是用于测量机器人自己状态状态的功能元素。它的功能是衡量运动和力学的数量,并使用它来感知机器人的运动状态。 ;包括位置传感器,速度传感器,加速度传感器,力传感器,压力传感器,扭矩传感器,手势传感器等。

  外部传感器:外部传感器主要是为了感知机器人自己环境的环境以及房屋和环境环境的相互信息,包括视觉和力量。包括LiDAR,嗅觉传感器,视觉传感器,语音合成,语音识别,可见光和红外传感器。

  (2)传感器在智能机器人中的应用

  视觉和接近传感器:类似于自动驾驶汽车所需的传感器,包括相机,红外,声音,超声波,雷达和激光镜头。在某些情况下,多个摄像机,尤其是立体声视觉。结合这些传感器,机器人可以确定尺寸,识别对象并确定其距离。

  触摸传感器:微型开关是最常见的接触传感器类型,并且有隔离的双子接触传感器(即双稳定开关的半导体电路),单模式喂养传感器,矩阵传感器(矩阵传感器(矩阵传感器) - 变更主管聚合物,光反射触觉传感器等)。

  RF标识(RFID)传感器:您可以提供标识代码,并允许许可机器人获得其他信息。

  声传感器(麦克风):帮助机器人接收语音命令并识别环境中的异常声音。如果添加了压电传感器,您还可以识别和消除由振动引起的噪声,以避免机器人的错误理解语音命令。高级算法甚至可以让机器人理解说话者的情绪。

  湿温温度传感器:它是机器人自我诊断的一部分,可用于确定周围环境并避免潜在的有害热源。机器人使用化学,光学传感器和颜色传感器可以评估,调整和检测其环境中的问题。

  运动稳定感知:对于可以行走,跑步甚至舞蹈的人形机器人,稳定性是一个主要问题。他们需要与智能手机相同类型的传感器,以便提供机器人的准确位置数据。在这些应用中,在这些应用中使用了9DOF(9DOF)传感器或惯性测量单元(IMU),具有3轴速度表,3轴陀螺仪和3轴磁力计(IMU)。

  传感器微型趋势:过去,传感器的性能通常与体积成正比,这限制了其在机器人技术领域的应用。芯片工艺技术的改进使微观传感器的生产成为可能,该传感器广泛用于机器人技术领域。

  (3)多传感器融合是未来的趋势

  指信息近年来十分课题课题课题课题课题课题课题课题课题课题课题研究多多多个传感器传感器的的的的的的的感知感知感知感知数据数据数据数据数据数据数据数据数据感知感知感知感知感知感知感知感知感知感知感知感知感知感知感知感知感知感知感知感知感知感知感知感知感知感知感知感知感知信息的可靠性。融合后的多传感器信息具有以下特征:冗余,互补性,真实时间和低成本。

  多传感器信息融合方法是贝叶斯估计,Dempster-Shafer理论,Kalman过滤,神经网络,小波转换等。

  我们认为机器人决策是最差异的部分,因为在不同专业场景中的工作方法和思考逻辑截然不同。机器人技术和决策的创业团队需要非常熟悉场景需求并完善标准化的操作过程。然后将其用于机器人软件和硬件控制。

  我们需要完成三个步骤,以解决机器人解决问题:首先,阐明问题的方向和边界;其次,建立数学模型;最后,找到解决问题的正确算法。在这里,我们着重于将复杂的实践问题转换为数学语言中“建模”和选择算法的过程。

  建模的第一步需要确定。我们需要首先做出明确的决定,以制定机器人以及是否可以实现它,以确定需要考虑和丢弃哪些要素。在确定重要的变量和核心关系之后,我们将复杂的实践问题转化为计算机可以理解的数学问题,并且可以处理算法。在确定了假设之后,常识可以帮助我们验证模型,但是在大多数情况下,我们需要不断地将模型与实际问题进行比较,以便尽可能尽可能多地将真实的问题用于计算机。

  建立模型后,我们需要选择适当的算法来解决与不同模型相对应的特定实际问题。选择算法时,需要考虑特定的分析来考虑“质量”和“效率”。例如,同样的是允许计算机处理图像数据。在家庭场景和专门用于处理天文观察数据的家庭场景和计算机中,扫描机器人的机器人不同。那些没有时间感并且对准确性有极高要求的人。正是因为大多数问题没有算法工程师需要根据机器人技术的场景和目标做出最合适的选择的唯一解决方案或绝对正确的解决方案。

  在机器人决策链接中,这是让机器人自己的硬件处理任务的关键问题。通常,如果任务的执行取决于多个机器人收集的多点数据,则在收集多点数据后,更有可能将计算任务放置在远程云服务器上。例如,如果在特定社区中有大量的机器人狩猎嫌疑人,那么我们需要所有机器人来将收集的图像等信息上传到云处理中。计划中的机器人执行他们收到的说明之后。当然,在大多数情况下,云计算的场景是每个机器人自己的芯片计算能力不足或单位能耗太大。云计算提供了一种更经济的计算能力解决方案,以帮助机器人解决面临的问题。在此基础上,为了避免网络带宽和较长处理时间等问题,人们还使用边际计算,雾计算和其他解决方案。

  以上是考虑机器人决策的常见问题。当然,在不同情况下,机器人面临的决策问题大不相同。我们认为这也是机器人应用中最不同的部分。但是,在更高维度上抽象后,我们仍然可以发现大多数机器人都需要面对三种主要的决策 - 制定问题:根据哪些规则 - 摩托车的决策 - 制定哪些规则,以及哪些规则来调整自己 - 动物手臂运动决策 - 制定决策 - 制定以及如何确保人类指示的实施-Human -Computer互动决策。

  (1)平面运动能力

  定位导航技术需要机器人感知的能力。它需要使用视觉传感器(例如LIDAR)来帮助机器人完成周围环境的扫描,并与相应的算法合作以构建有效的地图数据精华

  同步定位:它主要涉及激光大满贯和视觉猛击。前者主要使用2D或3D激光雷达进行数据收集,后者主要具有两种技术路径 - 基于基于摄像头的深处,基于摄像头,单眼,双眼或鱼眼摄像头。

  地图构造:机器人技术中的地图主要是四种类型:网格地图,特征点图,直接解释方法和拓扑图。

  路径规划:路径规划是导航研究中的重要链接。有三种主要方法:基于病例的学习方法,基于环境模型的计划方法和行为路径计划方法。

  (2)3D太空运动能力

  空间机器人组控制过程中涉及的五个关键技术包括:会议对接和捕获技术,独立计划和智能控制技术,传感和感知技术,智能协作和控制技术以及系统安全保证技术。

  视觉系统是智能机器人组的三维运动中最重要的部分,该动作主要由计算机,摄影设备和图像收集设备组成。机器人视觉系统的工作过程主要包括图像收集,图像分析,图像输出等。其中,图像特征分析,图像标识和图像分割是关键任务,视觉信息的压缩和过滤处理,特定环境标志的识别环境和故障测试是视觉信息处理中最困难和最核心的过程。

  (3)人类计算机相互作用能力

  语音互动:与语音和人类计算机互动的过程结合在一起,人机互动中的关键技术包括自然语音处理,语义分析和理解,知识构建和学习系统,语音技术,集成通信技术和云计算处理技术。

  视觉互动:如果机器人需要了解人类的感觉,它们将涉及面部识别技术,包括特征提取和分类。

  手势相互作用:目前,常用的手势识别方法主要包括神经网络识别方法,基于隐藏的MARCO模型的识别方法以及几何特征。

  (1)常见的锻炼控制组件

  机器人的三个主要核心部分是还原器,伺服电机和控制器。三个主要部分的成本约占机器人技术成本的70%。本质

  我国的工业机器人技术仍在追赶者中。核心组成部分主要取决于进口,但是国内制造商(例如,爱斯顿,瓦希旺技术,绿色谐波波等)目前正在转变。超过50%,我们开始获得外国人头脑的订单;我们认为,机器人核心组成部分的进口只是一个短期问题。在接下来的3 - 5年中,预计我的国家将在制造水平和成本上超过外国水平。

  在服务机器人(例如餐饮,清洁,交付和其他机器人)的领域,我国家的组件和本体制造业已经达到了世界领先水平。在供应链的优势下,技术和成本预计将进一步突破。

  数据来源:估计的一些国内股票,千江商业证券研究所公司公告

  (2)如何进一步发展机器人运动

  与其他形式的机器人(例如轨道,车轮等)相比,腿部和脚步机器人在范围和灵活性方面具有巨大的优势。但是,步行甚至跳跃并不容易。除了由波士顿动力学开发的腿和脚步机器人(例如地图集)外,我们很少看到其他公司发展灵活,腿部均衡,脚,脚步机器人

  如果机器人像机器人一样灵巧和稳定,并且要在此基础上完成复杂的任务,则机器人的每个步骤都需要动态平衡,并且需要对即时瞬时不稳定具有很强的适应性。这包括需要快速调整脚的地方,计算出需要多大的距离,更重要的是,有必要在很短的时间内对脚实施非常大而准确的力量。这为多个维度(例如控制理论,系统集成和工程实施)提出了极高的要求。在这里,我们讨论了与控制理论有关的两个问题 - 动物控制和机器人攀登步态计划,然后介绍与控制系统有关的探索结果。

  一个。机器人控制

  关于机器人单腿运动的研究是机器人软控制的基础。机器人技术的软控制的关键是研究腿部对不同控制方法的外部影响的反应,并探索减少降低机器人和外部环境相互作用的方法的方法,以提高平稳性腿部机器人的动作。具体而言,可以将其完善为以下两个部分:

  位置控制:位置控制是基于计划的腿的腿和脚的运动轨迹,并通过不良运动解决了预期的关节角度,并进一步将关节角度的期望作为关节执行器的预期长度绘制;

  图像控制:根据位置控制,将腿的底部力引入控制闭合环,并通过调节系统来调节系统的软特性。在阅读了应力传感器的相关信息后,在一系列计算后,获得了腿部和脚力,以控制机器人以调节腿部和关节以减少脚对环境的影响。

  根据一条腿的软控制,结合了机器人的后备手势控制和运动轨迹计划,我们可以在未来的平坦地面,坚固的地面,台阶和斜坡上稳定地运动。

  b。机器人攀登步态计划

  在腿部和步行机器人的各种步态中,安静的台阶的使用可以大大提高机器人本身的稳定性,并通过坚固的地形。间歇性步态计划方法的改进是腿部机器人攀登步态计划领域的热门问题。主要的研究方向包括:更改步骤顺序(从最多选择24个不同的静态状态),并调整机器人的重心(寻找运动速度和机器人稳定性的平衡)。

  C。控制系统的集成和设计

  为了允许机器人具有出色的平衡能力并像人类一样灵活地移动,控制理论的结果需要与出色的系统设计和工程能力相结合。

  在这方面,波士顿动力学处于最前沿,在Altas机器人设计中引入了液压系统,以确保可以确保瞬时控制功率输出和更准确的功率传输。地图集机器人还介绍了仿生综合结构设计的概念,其支撑结构和油缸(如骨头和关节)以及油回路以及血管和神经等电路。

  当然,在某些情况下,腿和步行机器人本身的形式也将限制其应用。我们还需要注意机器人形式的创新,因为这些突破可以将机器人的适应性提高到新的水平。

  随着切割技术的开发,包括液体金属控制技术和基于肌肉的信号控制技术,越来越多的新材料开始在机器人技术领域使用和普及。再加上刚性和柔软的耦合结构的突破以及仿生的新材料领域,我们已经看到,在机器人设计验证和运动控制方向上,我们逐渐破坏了传统机械的传统多关节模式,从而不断改进机器人适应环境的能力。例如,哈尔滨理工学院的郭本教授和教授的居民成功开发了世界上第一个具有变形和融合功能的液体金属旅行者,因此人们在机器人控制领域有更多想象力的空间。

  从机器人和可以用机器人代替的工人的三个主要要素中,我们整理了智能机器人工业地图(仅是某些公司的标志)。我们相信,在这个框架下,我们将基于此框架。智能机器人解决方案将继续出现

  (1)清洁和其他服务场景机器人

  我国的政治和劳工人员超过3000万人,整体衰老趋势是劳动力最高的就业成本之一(年工资超过200万亿美元); Jingwu Intelligent Innovation开发了三维空间清洁机器人。替换人为实现三维空间的复杂湿巾; Maiyan Intelligence从商业室内清洁机器人开始,重点关注未来的社区智能服务机器人,并全面提高了社区,商业,文化旅游,展览和恢复的服务效率。

  (根据公共信息组织比例尺分配者)

  (2)建筑场景机器人

  施工量是改变现场的最大雇主之一。招募人很难。建筑工人有衰老的趋势,但场景更加复杂。在过去的几年中,没有大规模的解决方案。目前,在某些情况下,它已经进行了多次练习,以提高公司领域的成本和效率,例如Wei Jian Technology,Great Borders Robot,建造橙色技术和Great Zhi Zhi。

  海外发达国家的工作价格是国内的6-10倍,建筑效率远低于国内的效率。因此,海外市场对建筑机器人的需求非常强劲。同时,海外客户被习惯于购买机械和设备。

  (根据公共信息组织比例尺分配者)

  (3)农业场景机器人技术

  我国的农业劳动力人口为1.7亿,年薪超过3万亿,但是我国的农业机械化,数字化和情报水平远低于发达国家的农业机械化水平。农业机器人的发展有利于减轻农业劳动力短缺。具有间接价值,例如提高农作物产量和质量,降低农业碳排放的间接价值

  (根据公共信息组织比例尺分配者)

  (4)特殊场景机器人,例如空气检查和水下检查和水下

  除了更换人力和劳动力外,将来还有更多机会来自人类能力的扩展,例如船体清洁,无人机检查,水下检测和其他场景。 AI技术对货运轮燃料消耗进行预测分析,最大化货运机的油耗水平,并有效减少二氧化碳排放

  (根据公共信息组织比例尺分配者)

  (5)机器人感知技术

  我们认为,有视觉感知是实现机器人智能的核心要素。随附的视觉传感器和相关软件算法不仅在机器人技术领域具有很高的多功能性,而且还可以在AI视觉检测,行业,运输和其他方案中广泛使用。

  对于下游本体和解决方案的制造商,上游传感器零件更容易标准化并且容易大规模。

  (根据公共信息组织比例尺分配者)

  (6)机器人运动控制技术

  运动关节和控制组件是实现智能机器人复杂功能的基础。其中,运动关节的微型化,准确性和生命是连续创新的关键点。此外,还带来了连续的创新机会

  (根据公共信息组织比例尺分配者)

  1.人工智能开始了第四次科学和技术革命。在大量替代和释放传统行业的三个主要行业的前提下,具有创新的“第四行业”工人将成为主流,并促进全球GDP继续增长数百次。

  2.作为人工智能的物理智能,智能机器人将重塑生产合作关系,包括生产因素中的“劳动”改革,全球制造方式的重建以及材料中人类的能量分布世界和虚拟世界...除了经济之外,甚至对军事,政治和文化的影响很大。

  3.在全球十亿个磁性智能手机和100万秒智能汽车行业的前提下,电池,5G,计算能力,智能驾驶和感知等通用技术正在变得越来越成熟。目前100,000级智能智能智能,目前100,000级智能智能智能情报。机器人将成为下一代爆发的超级终端。

  4.智能机器人领域的机构不仅是智能硬件或国内替代品,而且在未来的数万亿级,数十亿级和数千亿美元的专业场景在未来下注。将来,机器人还将促进专业和细分领域的服务的普及,例如允许更多的人以低成本和方便地享受高质量的情感陪伴和心理干预治疗服务。

  5.在无人劳动的逻辑下,未来的机器人服务(RAAS,机器人作为服务)将成为主流模式,机器人项目服务粘度可能与SaaS行业相媲美。在特定方案中获得第一优势的企业有望通过“数据收集→算法迭代→绩效改进”进一步扩大其在该领域的领先地位。

  6.将来对新场景的发掘:您可以根据分析不令人满意的方案的数字来分析现有的细分职业和无人解决方案。智能机器人的替代品是从人为的开始,从大型场景和低复杂性开始,逐渐发展为中小型大小的中小型场景以及高复杂性的渗透率。

  7.实施细分方案的难度:可以从机器人劳动现场的两个维度和工作的复杂性来判断;此外,还必须结合人类和机器人的固有思想。

  8.对于商业可行性:通常ROI <48个月的ROI <48个月的机器人成本成本,将出现细分轨道,客户开始考虑尝试; ROI <24个月,客户开始分批购买测试; ROI <12个月,市场开始爆炸。

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