“第一天太神奇了,我看到从天花板上送来的食物。”看到冬奥会上的送餐机器人,前冰球女将、现加拿大体育记者Kenzie Lalonde不禁感叹。冬奥餐厅里,一个通体粉色,长相酷似飞碟的机器人从天而降,固定餐盘的三片“螺旋桨叶”缓缓张开,里面的食物呈现在了客人面前。这一幕随后通过网络传遍了世界。
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深度学习是近10年机器学习领域发展最快的一个分支,由于其重要性,三位教授(Geoffrey Hinton、Yann Lecun、Yoshua Bengio)因此同获图灵奖。深度学习模型的发展可以追溯到1958年的感知机(Perceptron)。1943年神经网络就已经出现雏形(源自NeuroScience),1958年研究认知的心理学家Frank发明了感知机,当时掀起一股热潮。后来Marvin Minsky(人工智能大师)和Seymour Papert发现感知机的缺陷:不能处理异或回路等非线性问题,以及当时存在计算能力不足以处理大型神经网络的问题。于是整个神经网络的研究进入停滞期。
有一些特定的标准可用于分类模型解释方法。Christoph Molnar在2018年“可解释的机器学习,制作黑箱模型可解释指南”中提到了一个很好的指南。
在工业界中,数据科学或机器学习的主要焦点是更偏“应用”地解决复杂的现实世界至关重要的问题,而不是理论上有效地应用这些模型于正确的数据。机器学习模型本身由算法组成,该算法试图从数据中学习潜在模式和关系,而无需硬编码固定规则。因此,解释模型如何对业务起作用总是会带来一系列挑战。有一些领域的行业,特别是在保险或银行等金融领域,数据科学家通常最终不得不使用更传统的机器学习模型(线性或基于树的)。原因是模型可解释性对于企业解释模型所采取的每个决策非常重要。
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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。