人工智能如何賦能新生產新生活?

            2019-09-23 16:07 來源:未知 作者:石家莊生活網1
            人工智能如何賦能新生產新生活?

            在22日于膠州繼續舉行的2019中國人工智能大會上,業界專家們紛紛結合各自研究、生產實踐,就人工智能賦能新生產、新生活談了各自的觀點和看法,記者以“關鍵詞”的方式,把他們的精彩觀點摘錄于此。

            水下仿生機器人 自主作業面臨巨大挑戰

            “青島是一個海洋城市,水下仿生機器人在青島很接‘地氣’,也很有前景,希望我的工作能在青島有落地的應用。”中科院自動化所研究員王碩表示。

            “隨著大量食物的需求,各國對海洋牧場的要求也很高。我國目前也正在大力發展深海探測,高度重視海洋資源的開發和利用、海上作業保障,這都是水下仿生機器人的發展機遇。”他談道,“同時水下機器人自主作業也面臨著巨大挑戰。首先是弱光線、黑暗環境下機器人怎么能夠很好地識別目標非常關鍵。另外一個是弱通訊的問題,水下通訊唯一有效的方式是水聲通訊,這里面涉及到不同深度、不同通訊距離,通訊效果還是非常差的,很難做到高速傳輸。這些問題都有待進一步解決。”

            機械臂 一款不能滿足所有場景

            在工業4.0時代,機械臂動能的發展方向在哪里?越疆科技CEO劉培超認為,需要有不同的產品矩陣去滿足不同的場景,而不是用一款機械臂滿足所有的場景,同時要向輕量級、智能化演進。

            “基于這樣的理念,越疆從第一代桌面的機械手臂,到第二代協作型四軸機械手臂,再到第三代感知學習型六軸機械手臂,形成了一個產品矩陣。”劉培超說,依托AI跟機器人的結合,強化機械手臂的智能性,需要把握的點首先在于實現“語義分析”+“深度學習”+“抓取”。“比如,我發出指令,給我拿一個蘋果,機械臂就可以從蘋果、梨、桃當中把蘋果拿出來。除此之外,使用方便、維護簡單、產品安全等多方面也都需要格外關注。”

            金融服務 從數據中學習跟用戶對話

            在金融里面,如何用AI技術讓服務變得更好?螞蟻金服人工智能部技術總監張家興認為,整個金融服務領域,AI主要構建四大能力:推薦、對話、調度、洞察,以此給用戶提供更好的服務。

            “其中推薦和對話,也就是意圖和理解。發現用戶意圖,然后連接知識。這在螞蟻金服在線服務場景里面,我們采用了深度神經網絡,實際是分類模型,發現用戶意圖并且形成閉環,收集用戶反饋,不斷地使模型效果變得越來越好。”張家興說,在客服里面,很重要的一點是調度,怎么把前面用戶的請求正確分配到后臺合適的服務人員,給他們提供更好的服務。“我們采用混合網絡的模型對服務線派單,讓整個分支每個層面都有調度的模型。”

            說到數據洞察,張家興說,最終客服要形成一個閉環,從數據中發現用戶訴求,并最終呈現給需要的產品經理改善用戶體驗。“我們采用了強化學習的方式,不再需要人工配置,而直接從數據中學習跟用戶對話。”

            智能制造 找準“痛點”

            “談到智能制造,我們要了解企業智能制造的痛點在哪里。”騰訊AI Lab主任張正友認為,在智能制造里面,大部分的工廠能自動化的都已經自動化了,自動化程度都相當高了,剩下的就是很精細的裝配。“目前這還需要人工去裝配,因為要很好地控制這個力度,目前的機械手啥的還不行。”張正友說,如果人工智能能夠幫助的話,可以大大提高整個智能制造的效率。“我在騰訊負責這個機器人實驗室,所以我們就在研究怎樣提高機械手的觸覺能力,當我們的觸覺能力提高了,很多問題就可以解決了,目前解決不了沒關系,我們知道痛點就可以往前推進。”

            寫稿機器人 能“寫稿”還能“解說”

            “現在市場上已經推出了一系列寫稿機器人,字節跳動設計的‘小明’機器人也可以根據不同的主題寫出不同的文章。”字節跳動人工智能實驗室總監李磊表示,“‘小明’寫稿機器人寫過足球比賽,不僅寫中文,可以支持6個語種,支持17個比賽。除了體育比賽,它還可以寫其他題材,包括財經類的稿件。”

            “我們最近的發展方向是不光讓機器人寫比賽報道,還要讓它解說,目前正在研究的是斯諾克的解說,機器人可以用計算機視覺的技術識別球臺、球形和球的走位。機器人不光做解說,還要做預測,要告訴觀眾說這個球員下一桿會擊打哪個球,利用大數據和機器學習預測球員下一桿擊球的策略,根據這些生成對應的解說文字。”他介紹道。

            智能養老 讓機器人給老人穩穩地端杯茶

            “人工智能和工業機器人應用結合前路漫漫。”中國科學院深圳先進技術研究院智能仿生中心副主任歐勇盛表示,“比如現在要讓機器人給老人端一杯茶,就很容易出現失誤,如果成功了恰恰是偶然,這是因為人的位置在移動,而機器人的適應能力不強,如何使這個機器人能夠適應位置的多變性,這是一個很重要的挑戰。”

            “現在我們正在研究解決方案,比如說我們有機器人的模型,通過機器人的運動學給出這個位置關系,讓人類進行示教,將機器人的學習過程看成一個優化的過程,就是在目標和輸入系統狀態之間優化的過程。我們把控制領域的一個函數變成約束條件,求解之后就能保證機器人既學得像又能保證解決控制穩定性問題。”

            智能康復 既要“互聯”更要“可視”

            “人工智能和醫學的緊密結合,落到實處就是康復醫學。最近政府非常重視,市場也在進一步爆發,但是人才單薄和技術薄弱問題也凸顯了出來,尤其是在縣一級的康復醫院,絕大多數是基礎的中醫人才,技術非常薄弱,只有一些簡單的理療設備。”電子科技大學教授程洪表示。

            “隨著醫療裝備的發展,未來我們希望實現真正的互聯可視智能。這些年,我們在人工智能跟康復結合的過程中,提出了智能康復的概念,用網絡通訊、人工智能的技術與康復、治療過程的信息化和智能化結合。通過信息化和智能化,實現疾病的預防、精準檢測和全程評估,最終實現康復醫學‘數字、互聯、可視、智能’”。

            改作業 用AI改錯了怎么辦?

            先聲智能CEO秦龍說,這只能由老師來糾正。“但是在改作業這個事情上,我們做到的是依賴,它不僅僅是好用了,老師改作業這個事兒實在太浪費時間了,老師一個作業留下去,要花很多時間來改作業。所以大部分時間老師不會把AI改過的作業再過一遍,除非小朋友提出來有疑問或者不對,老師才會去改。”秦龍說,他們也擔心,如果技術達不到一定的標準,可能是誤人子弟。“今天上午科大訊飛的劉慶峰也介紹了很多,今天在批改這個事兒上,絕大多數的準確率是非常接近的。”

            幼兒閱讀 AI能補齊很多幼教短板

            “人工智能與幼教的結合空間巨大。從整個體系來看,這個系統可以深入結合整個幼教場景,包括孩子入園、考勤、晨檢、上課、午休一直到晚上離園,再到在家庭的閱讀和學習。”賓果智能CEO閔海波表示。

            “教師的智能化輔助系統、生成教育系統、引導化自動評測系統、智能教育推薦系統,這些都可以實現機器人實施,能節約老師很多工作,也補齊了很多幼教短板。”他表示,在家庭端,人工智能也推出了繪本閱讀機器人,可以實時記錄孩子的閱讀進展,包括讀了哪些書、總的閱讀時長、喜歡讀哪個類型的書、下一步應該讀什么書,人工智能針對各個孩子推出精準的閱讀解決方案,幫助孩子養成良好的閱讀習慣。

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