我国工业机器人装机规模巨大,据不完全统计,我国工业机器人存量超100万套,占全球工业机器人装机总量约三分之一,是当之无愧的工业机器人应用大国。但与巨大的制造业规模和转型升级的迫切需求相比,我国工业机器人密度不大、档次不高。根据国际机器人联盟公布的数据,2020年中国制造业机器人密度达每万人246台,世界排名第9位,基本追平美国,但只相当于韩国的26%、日本的63%、德国的66%。我国制造业机器人密度虽然和很多发达国家持平,但与制造业比重高、竞争力强的德日韩等国相比还存在明显差距,这直接制约制造业向高端领域和环节迈进。同时,国内技术含量、智能化水平较低的工业机器人比重高,智能网联机器人、多轴机器人、人机协作机器人等高技术含量和满足智能制造要求的机器人比重还比较低。
智能技术的加持,促进了传统机器人行业进入快速转型期。尽管受限于疫情等外生因素,在整体经济形势相对低迷的背景下,机器人行业在2022年仍然表现出较为强势的增长力,市场规模破1000亿,融资金额破300亿,其中工业机器人市场规模达800亿,融资金额接近200亿。同时,疫情的反复爆发催生了多领域对无人化、自动化、智能化生产力及劳动力的旺盛需求,使得整个工业机器人产业呈现健康走势。
京港地铁消息,地铁16号线南段各站正在有序筹备中,开通在即。据了解,地铁16号线南段开通后,从京北北安河站至京南榆树庄站仅需78分钟即可到达,其中丰台站可与火车站丰台站和10号线实现换乘,极大便利市民出行。伴随着新站的开通,智能清洁机器人、AR眼镜等科技设备也纷纷亮相,助力地铁站实现智慧管理。
厦门首座“自动保洁生态公厕”在环东海域滨海旅游浪漫线二期(翔安段)闽石园投用。该公厕不仅有着“高颜值”,还有不少技术创新之处。据了解,这座生态公厕率先使用了“保洁机器人”,紫外线杀菌消毒契合当下疫情防控要求,可做到“一用一洁”,解决几乎所有垃圾、便污的自动化收集和清洗,实现24小时无人化自动清洁。
可解释性是指人类能够理解决策原因的程度。机器学习模型的可解释性越高,人们就越容易理解为什么做出某些决定或预测。模型可解释性指对模型内部机制的理解以及对模型结果的理解。其重要性体现在:建模阶段,辅助开发人员理解模型,进行模型的对比选择,必要时优化调整模型;在投入运行阶段,向业务方解释模型的内部机制,对模型结果进行解释。比如基金推荐模型,需要解释:为何为这个用户推荐某支基金。
学习器模型中一般有两类参数,一类是可以从数据中学习估计得到,还有一类参数时无法从数据中估计,只能靠人的经验进行设计指定,后者成为超参数。比如,支持向量机里面的C,Kernal,game;朴素贝叶斯里面的alpha等。
自动机器学习(AutoML)旨在通过让一些通用步骤(如数据预处理、模型选择和调整超参数)自动化,来简化机器学习中生成模型的过程。AutoML是指尽量不通过人来设定超参数,而是使用某种学习机制,来调节这些超参数。这些学习机制包括传统的贝叶斯优化,进化算法,还有比较新的强化学习。当我们提起AutoML时,我们更多地是说自动化数据准备(即数据的预处理,数据的生成和选择)和模型训练(模型选择和超参数调优)。这个过程的每一步都有非常多的选项,根据我们遇到的问题,需要设定各种不同的选项。
对抗机器学习是一个机器学习与计算机安全的交叉领域。对抗机器学习旨在给恶意环境下的机器学习技术提供安全保障。由于机器学习技术一般研究的是同一个或较为稳定的数据分布,当部署到现实中的时候,由于恶意用户的存在,这种假设并不一定成立。比如研究人员发现,一些精心设计的对抗样本(adversarial example)可以使机器学习模型不能成功地输出正确的结果。针对模型的攻击问题,我们主要分为两大类,就是从训练阶段和推理(inference)阶段来进行讨论。
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在持续了数年的高增长态势之后,扫地机器人行业的增速正逐渐放缓。奥维云网(AVC)的数据显示,2022上半年,扫地机器人的零售额为57.3亿元,同比增长9%,零售量为201万台,同比下滑28.3%。作为对比,在2020年和2021年,扫地机器人的零售额还是双位数增长,而在2022年上半年,不仅销售额增长降至个位数,而且零售量还首次出现了同比下滑,不难发现,扫地机器人行业已陷入了增长困境。行业整体形势不容乐观,即便是号称扫地机器人“黑马”的云鲸也难逃业绩下滑的魔咒。根据市场数据,云鲸在2022年上半年的销售额为3.5亿元,较2021年上半年下降12.9%,呈现负增长态势。
随着居民生活水平的提高和科技不断进步,扫地机器人凭借消费升级与懒人经济的融合,深受广大消费者们喜爱,市场需求持续攀升。GfK中怡康测算数据显示,2022年1-8月,中国扫地机器人市场销售额达到69亿元,在整体清洁电器市场中销售额占比高达39%,稳居清洁电器市场榜首,同比增长13%。预计今年全年扫地机器人市场零售额规模可达133亿元,同比增长20.1%。据瑞银预测数据,2025年全球和中国扫地机器人市场规模,将分别达到130亿美元和50亿美元。
机器人无疑是大赛道,不过2022年的机器人赛道,个中滋味可能只有从业者最清楚。经历了两年多的狂欢,扫地机器人逐渐告别高增长,根据IDC预测,2022年市场出货量同比下降23.8%,市场压力陡增。相比之下,人形机器人在2022年颇受瞩目,戴森、特斯拉、小米……大佬赶集式布局。不过,重磅亮相之后,两极化的市场反响、对商业前景的质疑,不绝于耳。
商用清洁机器人创企奇勃科技发布写字楼智慧清洁解决方案,包含全能型写字楼清洁旗舰ONE S55,敏捷型软质地面清洁助力V45、牵引式硬质地面清洁专家H45,这三大产品协同能实现写字楼场景全地面场景覆盖。
生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)是用于无监督学习的机器学习模型,由Ian Goodfellow等人在2014年提出。由神经网络构成判别器和生成器构成,通过一种互相竞争的机制组成的一种学习框架,GAN在深度学习领域掀起了一场革命,这场革命产生了一些重大的技术突破,学术界和工业界都开始接受并欢迎GAN的到来。GAN最厉害的地方是它的学习性质是无监督的,GAN也不需要标记数据,这使得GAN功能强大,因为数据标记的工作非常枯燥。
从1990到2012年,机器学习逐渐走向成熟和应用,在这20多年里机器学习的理论和方法得到了完善和充实,可谓是百花齐放的年代。代表性的重要成果有:支持向量机(SVM,1995)、AdaBoost算法(1997)、循环神经网络和LSTM(1997)、流形学习(2000)、随机森林(2001)。