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發布時間：2021-10-21 07:57
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機器人行業洗牌將至
在2016年-2017年期間，資本和政策都在大力推動工業機器人產業的發展，工業機器人發展十分迅猛
不過，進入2018年后，工業機器人的市場發生了變化，失去之前的強勢，到了2019年，整個工業機器人行業逐漸低迷。
中國機器人產業聯盟（CRIA）公布的數據顯示，2018年中國工業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%，在繼國產品牌占有率五年首降之后，國產工業機器人的市場銷量也迎來下降。
工業機器人銷量下滑，直接受到影響的就是機器人廠家。對于國產品牌而言，這個“冬天”則顯得格外寒冷。
目前，國產工業機器人發展正面臨銷售下降、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。
機器學習技術與實體經濟融合領域
機器學習是人工智能技術體系的一個通用環節，機器學習使用歸納、綜合方法，運用數據導入算法模仿人類智能。學習方式主要分為有數據學習和無數據學習：當前有數據學習顯然廣受歡迎，包括“監督學習”“無監督學習”“半監督學習”“深度學習”“遷移學習”等；無數據學習法主要為“強化學習”。有數據學習的典型應用為深度學習，深度學習包括DNN(深度神經網絡)、CNN(卷積神經網絡)、RNN(循環神經網絡)和LSTM(長短期記憶網絡)等，它不依賴數字經濟的發展，而是由人做數據標簽，采用神經網絡算法，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三天內就打敗了已經學習了幾千盤棋的AlphaGo；數字技術發展越好、標準化數據量越大的領域往往人工智能發展越迅速，這就說明機器的學習能力不是人為訓練的結果，而是數字經濟發展到一定階段順其自然的結果。從使用場景上來說，有數據學習適用于規則活動領域的人工智能，是經驗、控制使然；無數據學習適用于創新、無定論的領域，比如棋類競賽、新藥探索、藝術創作等，是創新、自由使然。
