AI機(jī)器人當(dāng)上駕校教練 已培養(yǎng)2100余名駕考畢業(yè)生

• 2021年4月12日 YeYuJuan來源：互聯(lián)網(wǎng) 1359 89
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據(jù)報(bào)道，在上海一所駕校內(nèi)，AI機(jī)器人也當(dāng)上了駕校教練。自2019年8月起至2021年第一季度，AI教練員已經(jīng)培養(yǎng)了2100余名畢業(yè)生，其中超9成為青年人群。下一階段，AI機(jī)器人教練將不斷升級(jí)，實(shí)現(xiàn)與App手機(jī)端互聯(lián)，教練員可在手機(jī)上實(shí)時(shí)查看學(xué)員的練車動(dòng)態(tài)。未來，AI機(jī)器人教

近年來，人工智能仍然呼聲高漲，其技術(shù)開始越來越多的應(yīng)用到日常生活中的方方面面。

AI機(jī)器人駕校教練來啦

據(jù)報(bào)道，在上海一所駕校內(nèi)，AI機(jī)器人也當(dāng)上了駕校教練。配備AI機(jī)器人的教練車在車頭處安裝了多個(gè)雷達(dá)，用來檢測(cè)障礙物;車頂則安裝了兩個(gè)類似蘑菇狀的高精度GPS定位儀，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)教練車位置。自2019年8月起至2021年第一季度，AI教練員已經(jīng)培養(yǎng)了2100余名畢業(yè)生，其中超9成為青年人群。下一階段，AI機(jī)器人教練將不斷升級(jí)，實(shí)現(xiàn)與App手機(jī)端互聯(lián)，教練員可在手機(jī)上實(shí)時(shí)查看學(xué)員的練車動(dòng)態(tài)。未來，AI機(jī)器人教練也將教出更多的畢業(yè)生。

機(jī)器人行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀分析

1950年代美國教授最先提出來機(jī)器的概念，國外在第四個(gè)階段取得較快發(fā)展，也就是機(jī)器人現(xiàn)在市場應(yīng)用比較多的六軸產(chǎn)品的機(jī)器人開始大規(guī)模投入運(yùn)用。這個(gè)階段是智能化階段，國外也在做。如波士頓動(dòng)力公司的機(jī)器大狗，在無人的環(huán)境遇到河、坑等障礙物摔倒后它完全可以自己站起來。雙臂機(jī)器人、人機(jī)協(xié)作機(jī)器人，將會(huì)是下一步的發(fā)展方向。根據(jù)機(jī)器人的應(yīng)用環(huán)境，國際機(jī)器人聯(lián)盟(IFR)將機(jī)器人分為工業(yè)機(jī)器人和服務(wù)機(jī)器人。其中，工業(yè)機(jī)器人指應(yīng)用于生產(chǎn)過程與環(huán)境的機(jī)器人，主要包括人機(jī)協(xié)作機(jī)器人和工業(yè)移動(dòng)機(jī)器入;服務(wù)機(jī)器人則是除工業(yè)機(jī)器人之外的、用于非制造業(yè)并服務(wù)于人類的各種先進(jìn)機(jī)器人，而服務(wù)機(jī)器人又分類為專用服務(wù)機(jī)器人和個(gè)人/家用服務(wù)機(jī)器人。

2019年，全球機(jī)器人市場規(guī)模達(dá)294.1億美元，其中，工業(yè)機(jī)器人159.2億美元，占機(jī)器人市場份額的54%;服務(wù)機(jī)器人94.6億美元，占機(jī)器人市場份額的32%;特種機(jī)器人40.3億美元，占機(jī)器人市場份額的14%。在世界各地的工廠中運(yùn)行的270萬臺(tái)工業(yè)機(jī)器人，創(chuàng)下紀(jì)錄，增長了12%。新機(jī)器人的銷量保持較高水平，2019年全球發(fā)貨量為37.3萬臺(tái)。與2018年相比，下降了12%，但仍然是有記錄以來的第三高銷量年份。從全球角度來看，歐洲和日本是工業(yè)機(jī)器人主要供應(yīng)商，ABB、庫卡(KUKA)、發(fā)那科(FANUC)、安川電機(jī)(YASKAWA)四家占據(jù)著工業(yè)機(jī)器人主要的市場份額。四大家族工業(yè)機(jī)器人占全球市場份額約50%。

人工智能市場仍面臨的挑戰(zhàn)

近年來，隨著計(jì)算能力越來越強(qiáng)，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、虛擬化等技術(shù)的出現(xiàn)，讓人工智能有了可依賴的現(xiàn)實(shí)技術(shù)基礎(chǔ)。人工智能的算法需要依賴海量的數(shù)據(jù)，利用海量的樣本進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。數(shù)據(jù)中心天然就是一個(gè)海量數(shù)據(jù)庫，每天生成的和轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)據(jù)都在呈指數(shù)增長，有了這些數(shù)據(jù)，再利用大數(shù)據(jù)技術(shù)去分析，就能得到很多有意義的數(shù)據(jù)供人工智能學(xué)習(xí);與此同時(shí)，人工智能要依賴計(jì)算，只有高速的計(jì)算能力才能在短時(shí)間完成指定的任務(wù)，現(xiàn)在的數(shù)據(jù)中心利用網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分布式計(jì)算，大大提高了計(jì)算能力，人工智能的學(xué)習(xí)能力可以得到大幅提升。數(shù)據(jù)中心為人工智能提供更多的技術(shù)支撐與創(chuàng)造無限可能。

目前的人工智能產(chǎn)業(yè)仍面臨六大挑戰(zhàn)：前沿科研與產(chǎn)業(yè)實(shí)踐尚未緊密銜接;人才缺口巨大;數(shù)據(jù)孤島化和碎片化問題明顯;可復(fù)用和標(biāo)準(zhǔn)化的技術(shù)框架、平臺(tái)、工具、服務(wù)尚未成熟;一些領(lǐng)域存在超前發(fā)展、盲目投資等問題;以及創(chuàng)業(yè)難度相對(duì)較高，早期創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)需要更多支持等。其中，人才短缺的問題尤為嚴(yán)重。美國超過一半的數(shù)據(jù)科學(xué)家有10多年的工作經(jīng)驗(yàn)，而在中國，經(jīng)驗(yàn)不足五年的研究人員高達(dá)40%。中國目前擁有不到30個(gè)專注于人工智能的大學(xué)研究實(shí)驗(yàn)室。隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟，會(huì)有越來越多的機(jī)器人或智能程序充當(dāng)人類助手，幫助人們完成復(fù)重性、危險(xiǎn)性的任務(wù)，然而，隨著人工智能技術(shù)的成熟和大范圍應(yīng)用的展開，人們可能會(huì)面臨越來越多的安全、隱私和倫理等方面的挑戰(zhàn)。

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  1950年代美國教授最先提出來機(jī)器的概念，國外在第四個(gè)階段取得較快發(fā)展，也就是機(jī)器人現(xiàn)在市場應(yīng)用比較多的六軸產(chǎn)品的機(jī)器人開始大規(guī)模投入運(yùn)用。這個(gè)階段是智能化階段，國外也在做。如波士頓動(dòng)...

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