國產(chǎn)伺服電機在以下方面仍需突破

國產(chǎn)伺服電機在以下方面仍需突破：

一是外形普遍較長，外觀粗糙，很難應(yīng)用在一些機器人上面，尤其是在輕載6kg左右的桌面型機器人上，由于機器人手臂的安裝空間非常狹小，對伺服電機的長度有嚴格要求。

二是信號接插件的可靠性需要改進，而且需要朝小型化、高密度化以及與伺服電機本體的集成設(shè)計的方向設(shè)計，方便安裝、調(diào)試、更換。

三是另一個技術(shù)就是高精度的編碼器，尤其機器人上用的多圈值編碼器，嚴重依賴進口，是制約我國機器人發(fā)展的很大瓶頸。編碼器的小型化也是伺服電機小型化繞不過去的技術(shù)。

四是缺失基礎(chǔ)性研究，包括值編碼器技術(shù)、電機的產(chǎn)業(yè)化制造技術(shù)、生產(chǎn)工藝的突破、性能指標的實用性驗證和考核標準的制定。

視覺技術(shù)另外一個巨大市場是領(lǐng)域。

視覺技術(shù)另外一個巨大市場是領(lǐng)域。以肺結(jié)節(jié)檢測為例，一家醫(yī)院平均每天接待200例左右的肺結(jié)節(jié)篩查患者，每位患者在檢查環(huán)節(jié)會產(chǎn)生200~300張左右的CT影像，科醫(yī)生每天至少需要閱讀4萬張影像，任務(wù)繁重，消耗大量精力，導致誤診漏診率上升。中國醫(yī)學會的一份誤診數(shù)據(jù)資料顯示，中國臨床總誤診率為27.8%，其中平均誤診率為40%，國內(nèi)醫(yī)學影像資源匱乏，且存在結(jié)構(gòu)性失衡，帶來第三方影像中心發(fā)展機遇。開發(fā)行業(yè)圖像識別技術(shù)，促進行業(yè)專用設(shè)備發(fā)展，如能在社會基層機構(gòu)普及，將大大提升分級診率、促進資源公平，對于領(lǐng)域科、病理而言，從市場需求和技術(shù)需求的角度來看均比較緊迫。 　　在國家衛(wèi)生計生委、安徽省衛(wèi)計委的指導下，科大訊飛與清華大合研發(fā)的人工智能“智醫(yī)助理”機器人在國家醫(yī)學考試中心監(jiān)管下參加了2017年臨床執(zhí)業(yè)醫(yī)師綜合筆試測試，“智醫(yī)助理”456分的成績處于53萬名考生中的中水平，未來技術(shù)越來越成熟。從輔助到專項機器人，人工智能技術(shù)將促進我國體制改革的落地。

推理技術(shù)與實體經(jīng)濟融合領(lǐng)域

推理技術(shù)與實體經(jīng)濟融合領(lǐng)域 　　推理技術(shù)包括常識推理、計算推理、邏輯推理、推理等。常識推理指的是機器在沒有任何背景學習情況下進行常識的推理。對于對話機器人來說，推理是實現(xiàn)智能對話的技術(shù)基礎(chǔ)，但當前這項技術(shù)還遠不夠成熟。谷歌、蘋果、微軟、百度、科大訊飛的對話型機器人都在向這個目標努力，讓機器具備基本的推理、學習相關(guān)的計算能力、邏輯能力，而AlphaGo就是這個層次的典型應(yīng)用。 　　推理技術(shù)根據(jù)具體領(lǐng)域的標準化規(guī)則可以在人工智能領(lǐng)域發(fā)揮到智慧的，將若干推理技術(shù)疊加在一起為未來的通用人工智能打下了基礎(chǔ)。未來可以實現(xiàn)軟件開發(fā)的人工智能化，即由人工智能來開發(fā)軟件。這對于我國2017年1.7萬億產(chǎn)出規(guī)模的軟件產(chǎn)業(yè)來說無異于再造一個軟件產(chǎn)業(yè)，而軟件工程師的主要工作將變成開發(fā)人工智能自動開發(fā)軟件。