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華為發布產業展望GIV@2025所提出的趨勢

以5G為的新一代數字技術變革現在已經正式到來，從國家到企業，都在不斷加速5G技術的布局與落地應用。華為此前發布的產業展望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、廣聯接的需求正在驅動5G的加速商用，將滲透到各行各業。在5G的推動下，人工智能、云計算等技術的融合應用，將帶來制造業行業的極大革新。據GIV預測，到2025年，每萬名制造業員工將與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、制造業等行業的發展，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，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境的知識，并根據自身內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境適應性及自學習能力。智能控制技術的發展有賴于近年來人工神經網絡、基因算法、遺傳算法、系統等人工智能的迅速發展。也許這種控制方式模式，工業機器人才真正有點“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。 從控制本質來看，目前工業機器人，大多數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、區分同音異形/異義詞、典型應用領域聽寫、語音書寫、電腦系統聲控、電話客服等。

　　語言識別技術與實體經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，增加國內產品出口競爭力，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7×24小時在線電商服務，實現智能問答型自動客服，可廣泛應用于運營商客服、電商客服、地產營銷客服等各類客戶服務系統。

　　三是各類現場服務機器人，現場服務機器人重要的是人機交互，要能準確理解現場客戶的需求，這方面的應用非常廣泛，幾乎涉及到所有服務行業，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濟融合領域

　　語義理解本質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，文本就是數據，數據就是符號。數據本身沒有任何意義，只有被賦予含義的數據才能被使用，這時候數據就轉化為信息，而數據的含義就是語義。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布相關技術模塊，例如谷歌發布了解析器SyntaxNet，科大訊飛發布了訊飛開放平臺。

　　在手機終端上，手機終端在數字經濟時代是移動互聯網的載體，在人工智能時代是人類活動的助理機器人；移動互聯網流量在整個互聯網中占比在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%，當前智能手機的發展方向將是人工智能手機。