在現(xiàn)在的中國，人工智能驅(qū)動新的產(chǎn)業(yè)革命，將是一種必然趨勢，尤其是以深度學(xué)習(xí)為技術(shù)基礎(chǔ)的AI公司“井噴”，在講故事、圈投資的風(fēng)口中，泡沫已然生成。從現(xiàn)實角度講，AI必須解決工業(yè)、農(nóng)業(yè)、社會治理、經(jīng)濟發(fā)展中的實際問題。眾所周知，美國人工智能發(fā)展，得益于強大的底層基礎(chǔ)設(shè)施、半導(dǎo)體、芯片研發(fā)，以及擁有良好的軟件生態(tài)，比如GPU體系、英特爾可編程芯片、Python算法等。
過去第三產(chǎn)業(yè)靠互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展起來了，而現(xiàn)在人工智能是比互聯(lián)網(wǎng)更大的技術(shù)紅利，它也要真正深入到第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)中，去定義和解決中國最根本的問題，比如人工智能和實體經(jīng)濟如何融合？產(chǎn)業(yè)AI如何落地并生成效益？阿里云ET城市大腦團隊很好地解答了這個問題，一直以來，交通信號燈與攝像頭記錄的擁堵信息并不交互，ET在杭州第一次把攝像頭內(nèi)容分析出來，并告知紅綠燈如何調(diào)配。結(jié)果是，試點區(qū)域車輛通行時間縮短15.3%，救護車一路綠燈抵達現(xiàn)場時間減少一半，這在全球尚無先例。
雖然目前的機器人市場還不成熟，但這并不能說明這種細分領(lǐng)域方向上的努力沒有意義的，對于在人工智能帶動下的機器人領(lǐng)域的未來，還是應(yīng)該非常有信心的。就算強人工智能的實現(xiàn)仍然需要時間，但弱人工智能的應(yīng)用也有著不錯的未來。比如工廠中的重復(fù)性勞動就很有可能全部交給機器人完成，體育賽事等簡單的快訊新聞也有可能完全由機器人發(fā)出，餐館里端茶送水的有可能大部分變成機器人，甚至手術(shù)中的一些精細操作也可能由機器人完成?？傊?，不需要大量思考，只要以某種相對固定的模式運作的工作在將來都有可能交給機器人完成。
在即將到來的2018年，隨著人工智能快速地回歸現(xiàn)實，AI將給機器人或相關(guān)產(chǎn)業(yè)將帶來巨大的機遇。
《伺服與運動控制》
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