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理项目方面仍然不够完美机器人在抓取、拾取和
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近日,CBInsights发布报告《2018人工智能趋势展望》(Top A;I Trend;s T;o Watch In 2018),提出了13项2018年人工智能值得关注的发展趋势。本文将!基于”这份报告的,内容,根据部分具有前瞻性的洞察和观点进行解读,并配合实际案例以便更好地理解。

众。所周知,发达国家从劳。动密集型:产业,向技术密集型产:业转型过程中,会将低端和中端制造业外包给劳动力成本较低的发展中国家。中国正在经历这一过程,例如?服装市、场中已经出;现了“Made ,in ?Vietnam”或“Made in Thailand”。然而,随着工业机!器人技术的进步和:使!用,外包不再!是?唯一选择,发达国家本地生产的成本变得更低,美国制造业雇员人数正在上升。

中国服装制造商天元服装公司在美国阿肯色州小石头城设立工厂,使用由格鲁吉亚的创业企业SoftWear A,utomation开发的缝纫机机器人,来为Adidas生产服装。2017年,天元服装公司与阿”肯色州签。署合作协议,在其工厂雇佣400名员工,负责!机器;人的操:作和维护,每人时“薪14美;元。当越来越多繁重的,生产工作将由机器人来完“成时,人类将从事更高档的工作、机器”人保姆。

然而,不断变化。的消费;者偏好!阻碍了全自动化的”发展,在亚马逊高度自动化的仓库能够反映这一点。亚马逊的协作型仓库机器人执行大量繁重的工作,而一些,微妙的任务仍需要工:人完成,比如从货架上,挑选!物品,并将它们、分成:单独、的订单。

此外,在“非结构化”环境中,机器人在,抓取、拾取和处!理项目方:面仍。然不够完!美。亚马逊已经在各种仓库中使用了10万多台。机器人,但同时也创造了数千个新的工作:岗位。

世。界的战?场正;在向:数据中心转移。早在2014年,亚马逊就为美国中央情报局建立了定制云计算服务,满足其对敏感数据的严格监管要求。在2017年第四季度,亚马逊云计算服务平台AWS向情报机构以外的其他政府机构开放了工具和服务。亚马逊还收购了两家网络安全公司,Harvest.ai和Sq”rrl,用于保,护云中的敏感;数据。不管是亚马逊,还是为政府客户提供服务的新公司,人工智能将成为政府支持下的网络安全支柱。

在冷战时期,各国政府都在谈论他们的“导弹差距”,或者他们在核弹头方面相对于,对。理项目方面仍然不够完美手的劣势。现在,各国”政府在网络能力方面的差距越来:越大。因此,网络安全与、传统,防御的世界!正在融合。

在过?去5年里,共有134家初:创AI网络安全公司在获得36.5亿美元的私:募股权融资。去年,约有34家公:司首?次融资,在Cybe”reason、CrowdSt?rike、Cylance和Tanium等大公司主导的市场中竞争,每家公司的估值约为9亿美元。

甚至像埃森哲这样的传统咨询公司,也一直在扩大其在网络安全领域的技术,以更、好地服务于政府客户。一个值得注意的交易是初创公司“Endgam,e,它有像美国空军“这样的客户。Endgame将其政府服务部门出售”给了埃森哲。

2016年,美国情报界的风投公司In-Q-Tel资助,了Anomali、Interset和Cylance。英国的Darktrace公司声称其网络安全系;统在全球超过3000个区域进行了部署,其中包含政府。总部位于美国科罗拉多州的Logrhythm公司与美国空军、美国航空航天局和国防承包商雷神公司合作。

其他国防承包商也在进行投资。洛克希德马丁公司是Cybereason (目前公司估值超过9亿美元)的早期投资者。在2017年,波音公司投资了德。克萨斯的网络安全初创公。司SparkC”ognit:ion。

AI专业自动化和增强软件平台,正在提。升着生产。效率,并威胁着越来越多的白领阶层。下面的企业图谱,突出展示了一些初创公司的专业自动化和增强软件,这些领域包括律师、记者、财富:管理人员、交易、员和咨。询师等,多个行业。

例如,人工智能。有巨大的,潜力来减少时间和提高法律工作的效率。在诉讼方面,自然语言处理可以在几、分钟内整理!出数千页的法律文;件,而这项任务可能需要一名人类工作人员耗费几天时间才能完成。同时,机器也降低了出错的概率。随着人工智能平台变得更加高效和商业。化,这将影响到按小时收!费的外部律师事务所的收费结构。

程序:员的工”作也不能、幸免。一些、初创,公司专,注于开发AI系统,用于软件测试、调试和基础前端开发。去年最热门的一款产品是英国的DiffBlue公司,该公司正在开发A”I系;统完;成自动编码任务,包括bug;修复、自定义代码开发以及将代码从一种编程语言转换到另一种编程语言等等。

近年,卷积神经网络(CNNs:)是深度学习中很流行!的一项技术。然而,一项新:算法“胶囊网络”出现,并有!望在多个方面胜过C,N。Ns。CNNs尽管取得了一定、的成功,但其缺”陷可”能导致、性能不足甚!至安全漏;洞。研究人员正在寻找改进人工智能算法。和克服这些缺陷的方法。下图展示了一个典型的案例,一个CN,Ns网络虽然能够识别出人脸特征,但却将第二幅图像误认为也是一张人脸。机器人在抓取、拾取和处

Geoffrey Hinton于2017年发表了一篇研。究论文,介绍了“胶囊网络”的概念,也称,为Ca,ps?Net。论文正在审查:阶段,还需、要在实际“场景下进。行测试,但这一!消息已经在媒体和科;技界引起了很大反响。胶囊网络能够更容易地识别出当人脸的特征(如位置)被重新排列时,则不“再是一张人脸。

此外,CNNs无;法处理不同的输入数据变化。例如,研究者必须!从不同“角度或视角对同一对、象的图像进行训练,以确定所有的变化。因此,它需。要大量、的训练数”据来涵:盖所有可能的变化。Hinton声称,胶囊网络在这方面的表现优于CNNs,它们仅需要较少的训练数据,并且在不需要对各种变化情况进行详尽训练的情况下,考虑对象的相对位置和方向。

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