機器人行業(yè)洗牌將至

在2016年-2017年期間，資本和政策都在大力推動工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，工業(yè)機器人發(fā)展十分迅猛

不過，進入2018年后，工業(yè)機器人的市場發(fā)生了變化，失去之前的強勢，到了2019年，整個工業(yè)機器人行業(yè)逐漸低迷。

中國機器人產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（CRIA）公布的數(shù)據(jù)顯示，2018年中國工業(yè)機器人全年累計銷售13.5萬臺，較2017年減少了6000臺，同比下降3.75%，在繼國產(chǎn)品牌占有率五年首降之后，國產(chǎn)工業(yè)機器人的市場銷量也迎來下降。

工業(yè)機器人銷量下滑，直接受到影響的就是機器人廠家。對于國產(chǎn)品牌而言，這個“冬天”則顯得格外寒冷。

目前，國產(chǎn)工業(yè)機器人發(fā)展正面臨銷售下降、增長減緩、盈利困難的尷尬局面。

機器人的控制方式

機器人的控制方式 智能控制方式 機器人的智能控制是通過傳感器獲得周圍環(huán)境的知識，并根據(jù)自身內(nèi)部的知識庫作出相應(yīng)的決策。采用智能控制技術(shù)，使機器人具有較強的環(huán)境適應(yīng)性及自學習能力。智能控制技術(shù)的發(fā)展有賴于近年來人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基因算法、遺傳算法、系統(tǒng)等人工智能的迅速發(fā)展。也許這種控制方式模式，工業(yè)機器人才真正有點“人工智能”的落地味道，不過也是難控制得好的，除了算法外，也嚴重依賴于元件的精度。 從控制本質(zhì)來看，目前工業(yè)機器人，大多數(shù)情況下還是處于比較底層的空間定位控制階段，沒有太多智能含量，可以說只是一個相對靈活的機械臂，離“人”還有很長一段距離的。

語言識別技術(shù)與實體經(jīng)濟融合領(lǐng)域

　　語言識別是機器人與人類通過聲音交互的前提，包括語言種類識別、口音的處理、背景噪聲、區(qū)分同音異形/異義詞、典型應(yīng)用領(lǐng)域聽寫、語音書寫、電腦系統(tǒng)聲控、電話客服等。

　　語言識別技術(shù)與實體經(jīng)濟融合的領(lǐng)域包括以下幾個方面。

　　一是提升各類電子設(shè)備附加值，通過嵌入自然語言處理技術(shù)，使各類電子設(shè)備具備自然語言控制、簡單對話功能，增加國內(nèi)產(chǎn)品出口競爭力，如智能終端、白色家電、導航設(shè)備等。

　　二是提升各類產(chǎn)品與服務(wù)在線響應(yīng)感知，通過自然語言處理技術(shù)、預設(shè)的邏輯導引，可以實現(xiàn)7×24小時在線電商服務(wù)，實現(xiàn)智能問答型自動客服，可廣泛應(yīng)用于運營商客服、電商客服、地產(chǎn)營銷客服等各類客戶服務(wù)系統(tǒng)。

　　三是各類現(xiàn)場服務(wù)機器人，現(xiàn)場服務(wù)機器人重要的是人機交互，要能準確理解現(xiàn)場客戶的需求，這方面的應(yīng)用非常廣泛，幾乎涉及到所有服務(wù)行業(yè)，典型應(yīng)用場景如酒店、餐飲、娛樂等服務(wù)場所。

機器學習技術(shù)與實體經(jīng)濟融合領(lǐng)域

　　機器學習是人工智能技術(shù)體系的一個通用環(huán)節(jié)，機器學習使用歸納、綜合方法，運用數(shù)據(jù)導入算法模仿人類智能。學習方式主要分為有數(shù)據(jù)學習和無數(shù)據(jù)學習：當前有數(shù)據(jù)學習顯然廣受歡迎，包括“監(jiān)督學習”“無監(jiān)督學習”“半監(jiān)督學習”“深度學習”“遷移學習”等；無數(shù)據(jù)學習法主要為“強化學習”。有數(shù)據(jù)學習的典型應(yīng)用為深度學習，深度學習包括DNN(深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))和LSTM(長短期記憶網(wǎng)絡(luò))等，它不依賴數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展，而是由人做數(shù)據(jù)標簽，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，學習效率不高、能源資源浪費，如AlphaGo下場棋要消耗3000美元電費。

　　強化學習只需要人類輸入規(guī)則，機器就能通過自我獎勵、自我誘導方式，跟自己下百萬盤棋，不斷自我完善，AlphaGo Zero三天內(nèi)就打敗了已經(jīng)學習了幾千盤棋的AlphaGo；數(shù)字技術(shù)發(fā)展越好、標準化數(shù)據(jù)量越大的領(lǐng)域往往人工智能發(fā)展越迅速，這就說明機器的學習能力不是人為訓練的結(jié)果，而是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展到一定階段順其自然的結(jié)果。從使用場景上來說，有數(shù)據(jù)學習適用于規(guī)則活動領(lǐng)域的人工智能，是經(jīng)驗、控制使然；無數(shù)據(jù)學習適用于創(chuàng)新、無定論的領(lǐng)域，比如棋類競賽、新藥探索、藝術(shù)創(chuàng)作等，是創(chuàng)新、自由使然。