京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代“机器人+”能加什么
如今,快速发展的物联网技术可以让机器人感知周边环境;云计算技术可以让机器人面对人类生活环境的多样性,实现自我学习,协同工作;大数据技术能够让机器人进行智能决策,而人工智能的发展,终于让机器人真正地智能起来了。
随着机器人越来越智能,它也将在各个领域发挥重大作用。
一、机器人+工业:智能工厂的主力军
“招工难”是近年的普遍现象,特别是在劳动密集型企业表现尤为突出。北京、上海、深圳、广州等一线城市劳动力市场频现“用工荒”。而一个机器人则相当于三个人,因为,工人是8小时工作制,而机器人可以24小时不间断工作。
另一方面,数据显示,2000年以来,我国城镇单位就业人员平均工资始终保持每年10%以上的增长,2013年全国城镇非私营单位就业人员年平均工资达到51474元,与2012年相比名义增长了10.1%。机器人则不需要支付工资。如果按照购买价格除以使用年限来计算“工资”的话,相当于每月不到1000元的工资成本。
“机器换人”是以现代化、自动化的装备提升传统产业,推动技术红利替代人口红利。“机器换人”不仅能够提高劳动生产率、解决用工难题,还能提升职业健康和安全生产水平,这将成为工业企业转型升级的必然选择。
二、机器人+农业:科学种田的好帮手
由机器人技术带动的农业升级,正在为农民生活改善打开新空间。农业机器人除了可以从事种植、打农药、收割等田地作业之外,还可以在畜牧养殖业中发挥重要作用,比如:奶牛的挤奶工作、粪便处理工作等,还有在林业方面的应用,比如:植树造林、伐木等。
“机器人+”农业,将给农业带来一场新的变革。“机器人+”农业模式主要以机器人技术为支撑,将信息技术进行综合集成,集感知、传输、控制、作业为一体,将农业的标准化、规范化大大向前推进了一步,不仅节省了人力成本,也提高了品质控制能力,增强了自然风险抗击能力。
“机器人”+农业,通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术将农作物与物联网连接起来,进行信息交换和通讯,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理等功能。在美国,80%的大农场已普及农业物联网技术,农场主通过高度自动化的大型农业机器人,3个人可完成1万英亩的土地管理和玉米收割,效率远远超越人力。
三、机器人+医疗:不受心情左右的医生
最近,美国媒体有报道,医疗机构是不是采用手术机器人做手术已经成为“是否是高档医院”的判断标准之一。目前,美国前列腺摘除手术有80%应用手术机器人来实施。而市场份额最大的美国直觉外科手术公司(IntuitiveSurgical)的手术机器人“达芬奇”截至2014年6月在全球已经有3100多部的应用。
手术机器人市场实际上被美国直觉外科手术公司所垄断。正因为是垄断市场,所以达芬奇手术机器人的售价很高。一个四只手臂的达芬奇机器人需要1千万元左右。除了机器人本身售价之外,专用的手术钳每个也要2万元,机器人每年的维护费用还需要一百多万元。
在“机器人+”医疗时代,类似达芬奇的医疗外科手术机器人系统的不断发展,从理论和应用上也提出了许多有待进一步深入研究的问题,特别是适用于外科手术的机器人系统设计,系统集成和临床应用研究。各国政府不仅希望医疗外科机器人系统的研究能为疾病的治疗带来方便,产生良好的社会效益,而且进一步希望医疗机器人系统的研究能形成一个新的经济增长点,带动“机器人+”医疗相关的产业发展,获得良好的经济效益。
四、机器人+教育:海量知识的讲师
“机器人+”教育是指由机器人厂商专门开发的,以激发学生学习兴趣、培养学生综合能力为目标的机器人。
在教育过程中,引入机器人,不仅能够打破课堂上单一枯燥乏味的教学现状,更能丰富教学内容、拓展教学手段。法国Aldebaran公司的NAO机器人就是这样一款教育机器人。它拥有着讨人喜欢的外形,而且具备一定水平的人工智能,能够与学生亲切互动。“机器人+”教育,通常是有趣、有挑战性和能激发想象力的。在教育过程中,机器人作为教与学的得力助手,正在创造着新的未来教育方式。
五、机器人+生活:任劳任怨做家务
机器人也已开始进入家庭和办公室,用于代替人从事清扫、洗刷、守卫、做饭、照料老人小孩、接待客人、接打电话、打印文件等工作。酒店售货和餐厅服务机器人、炊事机器人和机器人保姆都已经陆续诞生。
六、机器人+交通:永不相撞的汽车
智能交通技术的应用,已经显著改变了交通的面貌。当无人驾驶时代到来之后,交通就会变得更加智能、精细。无人驾驶汽车都通过网络调度,利用大数据精准分析,不再拥堵,永不相撞……所有这些变化,都指向一个词:“机器人+”交通,因为无人驾驶汽车本身就是一个智能汽车机器人。
当前的汽车或许不再是一个“机械”,而是一个由传感器、天线、接收器、显示仪等众多的电子零部件组成的“电子产品”。2010年6月,日本政府推出了《新一代汽车战略2010》,该战略将汽车定位为“信息通信的一个终端”。此前,欧美将汽车定位为“蓄电池”。随着互联网,尤其是移动互联网的发展,汽车开始与更多的外围设备、外围系统互动,传递信息、共享信息。通过与智能交通系统(ITS)联网,可以实时获取交通、道路以及加油站信息等;通过接收卫星导航,实现丰富的定位信息服务;通过智能手机、平板电脑等外围设备实现更加具有扩展性的应用。汽车已经从一个“电子产品”进一步变身为一个“网络”。
未来,除了传感器技术,软件信息处理能力的提升等各种技术进步之外,深度学习等人工智能技术(图像与语音识别,机械学习)的跨越式发展,也推动智能汽车自身能力进一步提升,使无人驾驶成为可能。也就是说,汽车的概念也将发生变化——汽车将从单体行驶向自主学习、网络调度的智能汽车机器人发展。
七、机器人+物流:从分拣,搬运到送货
未来物流业的发展同样离不开机器人技术的支持,机器人技术在物流作业过程中发挥着越来越重要的作用,将成为引领现代物流业发展趋势的重要因素。
美国电子商务巨头Amazon公司的庞大物流配送中心有几万名员工工作,每天处理着来来往往的订单。2012年,Amazon以7亿7500万美元收购了面向物流行业的机器人制造厂商KivaSystems公司。
这表明Amazon正非常认真地思考“机器人+”物流将带来的竞争力与优越性。
八、机器人+海洋:深海作业的永动机
海洋科考离不开高科技的支撑,也离不开尖端装备的支持——水下机器人应运而生,它能够使人们以更多的创新方式去探索海洋世界,成本低而效率高。根据专业资料显示,水下机器人有一个庞大的“家族”,其中载人潜水器(HOV)、有缆潜水器(ROV)、无人自治潜水器(AUV)和自治遥控潜水器(ARV)是目前四类最重要的潜水器。
当然,深海探险只是一个方面。未来,水下机器人会有更广阔的空间。
九、机器人+航天:宇航员的新同事
空间机器人正是当前各个国家竞相创新的新领域机器人之一,它汇集机械学、电子学、力学、通信、自动控制、信息科学、人工智能和计算机等多门学科融为一体,是应用在宇宙空间中的一类特殊服务机器人。
2011年2月25日,美国“发现”号航天飞机把世界上第一台R2(“机器宇航员2号”,Robonaut2)运送到国际空间站,主要用于维护空间站内实验室并完成一系列测试,为今后更为先进的太空机器人承担更为繁重的任务铺路。R2走进国际空间站,标志着太空机器人由此进入了智能太空机器人的新时代。
可以说,“机器人+”航天为人类展现了利用太空的无限美好前景。在未来的空间活动中,将有大量的空间加工、空间生产、空间装配、空间科学实验和空间维修等工作要做,空间机器人也将发挥更大的作用。
十、机器人+救灾:永不停歇的队员
地震、火灾、矿难等灾难发生后,在废墟中搜寻幸存者,并尽快救出被困者是救援人员面临的紧迫任务。尤其是,超过48小时后被困在废墟中的幸存者存活的概率变得越来越低。因此,如何在黄金救援时间内,尽可能搜救更多的被困者,成为救灾工作的重点和难点。但是,由于灾难现场往往情况复杂,救援人员自身安全得不到保证的情况下是很难进入现场开展救援工作的。同时,废墟中形成的狭小空间也使搜救人员甚至搜救犬难以进入。
欧洲极为重视灾难搜救机器人的研究工作。比较著名的一个项目就是伊卡洛斯(ICARUS)项目。ICARUS项目于2012年2月启动,由欧盟第七科技框架计划(FP7)资助1750万欧元,旨在研发发生自然灾害后的搜集机器人。海地大地震(2010年)、日本东部大地震(2011年)等重大自然灾害发生时,对受灾群体的探索和救助往往是最紧迫的事情。而实验室研发的机器人技术往往却派不上用场。为此,ICARUS项目才将可用于自然灾害现场的救灾机器人开发视为重点。据了解,欧洲24个国家参与到了这个项目之中,计划用时4年进行研发与测试。
十一、机器人+军事:服从命令听从指挥
美国军用机器人开发与应用涵盖陆、海、空等各兵种,是世界唯一具有综合开发、试验和实战应用能力的国家。美国国防部现正在研制智能机器人的集成作战系统(FCS),计划用于提升海陆空军事系统实力,包括四大类机器人:用于监视、勘察导弹的无人驾驶飞行器(UAV),用于深入士兵无法进入的危险领域获取信息的小型无人地面车辆(UGV),在战斗中负责补充作战物资的多功能后勤保障机器人(MULE),还有运输功能强大的武装平台和运输复杂的侦查设备的武装机器人战车(ARV)。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15