華為發(fā)布產(chǎn)業(yè)展望GIV@2025所提出的趨勢

以5G為的新一代數(shù)字技術變革現(xiàn)在已經(jīng)正式到來，從國家到企業(yè)，都在不斷加速5G技術的布局與落地應用。華為此前發(fā)布的產(chǎn)業(yè)展望GIV＠2025所提出的趨勢就指出，2025年，將部署650萬個5G，服務于28億用戶。大帶寬、低時延、廣聯(lián)接的需求正在驅(qū)動5G的加速商用，將滲透到各行各業(yè)。在5G的推動下，人工智能、云計算等技術的融合應用，將帶來制造業(yè)行業(yè)的極大革新。據(jù)GIV預測，到2025年，每萬名制造業(yè)員工將與103個機器人共同工作。

在此背景下，眾多的人工智能企業(yè)都開始探索人工智能技術和機器人技術的進一步結合，通過人工智能和機器人技術加速物流倉儲、制造業(yè)等行業(yè)的發(fā)展，以達到大幅提升工廠工作效率的目的。如曠視作為AIoT領域的智能物聯(lián)，就聚焦供應鏈大腦場景，通過推出軟硬一體化解決方案，不斷為行業(yè)賦能，從而加速“人機共舞”的到來。

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的決策。采用智能控制技術，使機器人具有較強的環(huán)境適應性及自學習能力。智能控制技術的發(fā)展有賴于近年來人工神經(jīng)網(wǎng)絡、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。

語言識別技術與實體經(jīng)濟融合領域

　　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、典型應用領域聽寫、語音書寫、電腦系統(tǒng)聲控、電話客服等。

　　語言識別技術與實體經(jīng)濟融合的領域包括以下幾個方面。

　　一是提升各類電子設備附加值，通過嵌入自然語言處理技術，使各類電子設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、導航設備等。

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

　　三是各類現(xiàn)場服務機器人，現(xiàn)場服務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，這方面的應用非常廣泛，幾乎涉及到所有服務行業(yè)，典型應用場景如酒店、餐飲、娛樂等服務場所。

語義理解技術與實體經(jīng)濟融合領域

　　語義理解本質(zhì)上就是文本理解技術，它是聲音識別的輸出，同時也是語言表達、邏輯推理、深度學習、行為技術的分析輸入，文本就是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)就是符號。數(shù)據(jù)本身沒有任何意義，只有被賦予含義的數(shù)據(jù)才能被使用，這時候數(shù)據(jù)就轉(zhuǎn)化為信息，而數(shù)據(jù)的含義就是語義。語義理解技術分為詞匯級、句子級、篇章級3個方向，該行業(yè)需要大量的機器學習素材，因此大型公司往往采用開源的形式發(fā)布相關技術模塊，例如谷歌發(fā)布了解析器SyntaxNet，科大訊飛發(fā)布了訊飛開放平臺。

　　在手機終端上，手機終端在數(shù)字經(jīng)濟時代是移動互聯(lián)網(wǎng)的載體，在人工智能時代是人類活動的助理機器人；移動互聯(lián)網(wǎng)流量在整個互聯(lián)網(wǎng)中占比在2018-2019年將超過60%。Gartner預測，2018年后AI智能終端的出貨量占比將會逐年提升，2020年手機出貨量將達25.5億部，其中AI移動智能終端將達到13.3億部，占比52.1%，當前智能手機的發(fā)展方向?qū)⑹侨斯ぶ悄苁謾C。