在CERN和工业界中，智能机器人系统对于在恶劣环境中工作变得至关重要。因此，马里奥·迪卡斯特罗（Mario Di Castro）致力于能够在受污染地区，开展各种活动的智能机器人的工作引起了欧洲核子研究组织（CERN）知识转移（KT）小组的兴趣，该小组在整个组织范围内寻求独特的知识和尖端技术，以最大程度地发挥其对全球的积极影响社会。       Mario在组建CERN机电一体化活动的团队中发挥了重要作用，该团队开发了用于远程检查和维护的机器人解决方案，该解决方案依赖于用于管理自主和智能机器人平台的软件。该技术包括驱动程序，这些驱动程序允许将各种商用组件（例如传感器和机械臂）集成到硬件平台中。该软件的一部分首先获得了初创公司Ross Robotics的许可，后者是一家开发模块化机器人平台的公司。Mario还通过与传感器公司Terabee的合作协议，参与了其他启动活动的支持，该公司位于CERN Technologies InnoGEX的法国企业孵化中心。      马里奥很高兴地认识到，CERN充满挑战的环境促进了本组织在机器人技术领域的进步：“我们诉诸于远程维护，以应对CERN所特有的环境危害，并且我们一直在努力创新。” 恶劣的环境，尤其是在辐射水平方面，导致了可用于技术转让的精美机器人的开发：CERNBot（模块化和灵活的平台，能够在电离辐射的情况下进行高精度操作）以及Train Inspection Monorail（ TIM）是一种独特的，模块化的，可扩展的机器人检查单轨列车，能够自动执行各种不同的任务。      最近，马里奥（Mario）与欧洲核子研究组织（CERN）的消防队在MARCHESE上合作，MARCHESE是一种便宜，轻巧和便携的设备，它将通过使用机器学习来识别人类并从远处监视健康参数。在与HUG参加了一个研讨会，探讨了CERN开发的ICT技术如何有助于应对医疗保健领域的技术挑战之后，他开始探索新的潜在应用。在KT及其医疗应用预算的支持下，马里奥（Mario）已获得资金和资源用于进一步的研发。Mario在其整个职业生涯中进行的众多知识转移活动使他在外部的活动更具可见性，并促成了他在CERN的工作中的创新：这转化为我所开发技术的有趣发展”。来源：贤集网

      自主移动机器人（AMR）可以说是机器人市场上最令人兴奋的技术之一。它们与移动机器人市场中的其他关键技术–自动导引车（AGV）有所不同，因为它们能够在无需人工干预的情况下自动更改路线，并且可以使用车载导航来完成，而无需外部基础设施。       自动导引车根据最近的Interact Analysis研究，2019年将交付近20,000个用于支持订单拣选的履行操作的AMR，是前一年出货量的两倍，是正式使用的AMR总数的两倍以上。此外，Interact Analysis'收集并分析了来自供应商和客户的数据，并预测，到2024年，AMR的发货量将增长到530,000，使运营中的总数超过110万。与2019年底仓库中运行的36,000个AMR相比，这是一个重大飞跃。       缺乏劳动力，季节性需求的巨大差异，客户对更便宜，更快的交货的期望以及电子商务的迅速普及（特别是在冠状病毒危机期间），已经使拣选和分拣成为订单履行的沃土用于自主机器人领域。联网机器人物联网（G2P）机器人预计将占领迄今为止最大的市场份额，但所有类型的机器人都将成为赢家。迄今为止，大多数已安装的G2P机器人都使用QR码进行导航，但这些机器人并不总是被视为真正的AMR。但是，越来越多地使用LiDAR技术来避免对基础设施和固定路线网的需求。       随着技术的进步，Interact Analysis预测这些类型的G2P机器人将获得显着增长。这些机器人是大型零售商和大型第三方物流提供商（3PL）的首选，后者倾向于一口气引入大量机器人，但需要一定数量的机器人才能有较长的投资回收期。尽管如今部署的G2P机器人数量不到1000个，但Interact Analysis估计，到2024年，将有近7,000个G2P机器人，并且G2P的安装基数将接近80万个机器人。终端行业的G2P收入将由一般商品部门占44％，而3PL占19％。在区域层面上，中国和美国将是最大的两个投资者，分别占收入的35％和19％。      分拣机器人是一种相对较新的技术，但与其他AMR一样，我们预测它们的前景一片光明，诸如LIBIAO / Tompkins Robotics，GreyOrange和Geek +等公司都在推动技术的发展，以提高多功能性，容量和准确性。       人对物（P2G）机器人是一种成本较低的解决方案，实施起来迅速且无中断。P2G机器人主要由较小的零售商和3PL安装。客户可以分阶段添加它们，而对他们的操作的干扰最小。对于规模较小的公司，P2G可能是答案，因为与G2P解决方案相比，它们需要的资本支出要低得多。尽管2019年约有100台P2G机器人部署，但我们预计这一数字将在2024年急剧增加至2,400台，从而使P2G机器人的安装基数约为130,000个。在2019-24年度期间，P2G收入的48％将来自3PL部门，而普通商品将占36％。按国家/地区排名前2位的收入份额将为：美国-38％；中国– 19％。移动操纵系统       五个仓库自动化趋势-1000W-意见带有机械臂的移动机器人的部署受到限制。在物流领域之外，它们还用于半导体工厂中，以处理昂贵且易碎的晶圆。使用机器人来处理它们是一种经济有效的解决方案，可以避免损坏。       在物流领域，带有机械臂的移动机器人可用于拾取类似大小/形状的物体，而IAM Robotics是开发用于配送领域的这项技术的领导者之一。鉴于2019年带有机械臂的移动机器人已成百上千的出货量，我们预计这项技术的快速发展将导致到2024年的销售量达到5,000台以上，主要销往物流公司。分拣机器人是新产品，被认为比订单履行领域的其他AMR落后了几年，许多客户处于试验阶段。有趣的是，这些机器人倾向于代替较旧的，经过验证的技术，而不是人工。      分拣机器人是一种相对较新的技术，但与其他AMR一样，我们预测它们的前景一片光明，诸如LIBIAO / Tompkins Robotics，GreyOrange和Geek +等公司都在推动技术的发展，以提高多功能性，容量和准确性。我们的分析师预测，到2024年，全球将有约30万个分类AMR投入使用，当年收入达到5.5亿美元。与2018年不足1000万美元的收入相比大幅增长。       Interact Analysis估计，2017年亚马逊在其全球军队中又增加了55,000个机器人，并且这个数字还在持续上升，到2020年8月在其仓库地面上估计有250,000个G2P AMR。五个仓库自动化趋势-1000W-意见是什么引发了有序采摘AMR的指数增长？毫无疑问，大流行导致在线购物的大量增加，但世界上最大的在线零售商的形状还有另一个因素-被称为亚马逊的庞然大物。杰夫·贝索斯（Jeff Bezos）的公司长期以来在其配送中心使用机器人技术。据报道，亚马逊于2016年在其履行中心增加了15,000个G2P机器人，并于当年年底在20个设施中拥有45,000个机器人。      Interact Analysis估计，2017年，亚马逊在其全球军队中又增加了55,000个机器人，并且这个数字还在持续上升，到2020年8月在其仓库地面上估计有250,000个G2P AMR。直到2012年，亚马逊从主要AMR制造商那里购买了G2P机器人Kiva Systems，但在那一年，它以7.75亿美元的价格收购了该公司，此后不久，这可谓是明智的商业举动，通过停止在外部销售Kiva机器人，让他们生产的方式为其竞争对手创造了AMR供应真空仅用于公司自身的需求。亚马逊的破坏性行动可能会带来意想不到的后果。数十家新成立的AMR制造商急于填补Kiva留下的真空，其结果是，随着竞争激烈的市场中的零售商意识到对最新自动化技术的需求，该技术正在突飞猛进。       AMR屡获殊荣AMR行业在过去几年中实现了快速增长，并且正在迅速发展成为价值数十亿美元的行业。预测到2024年的快速增长速度将很大程度上受到已经进行了初步试验的客户广泛推广的推动。然而，有趣的是，由于该技术已在其他地方得到验证，因此新客户倾向于绕过初始试验阶段，而直接转向部分或全部推出。来源：贤集网

       总体而言，在制造过程中增加机器人可以减少工作，实际上每个机器人减少了三个以上的工作。但是，由麻省理工学院的一位教授合着的一项新研究揭示了一种重要的模式：迅速使用机器人的企业往往会增加工人的工资，而人员失业则更多地集中在使这种变化缓慢的企业中。       麻省理工学院经济学家达伦·阿斯莫格卢（Daron Acemoglu）对近几十年来机器人在法国制造业中的影响情况，从细节上阐明了商业动态和对劳动力的影响。“当您在企业层面上使用机器人时，这真的很有趣，因为它具有附加的维度，” Acemoglu说。“我们知道公司正在采用机器人以降低成本，因此，很早就采用机器人的公司将以牺牲其成本不会下降的竞争对手为代价进行扩张是很合理的。”       实际上，正如研究显示的那样，从2010年到2015年，制造业机器人使用量增加了20个百分点，导致整个行业的就业人数下降了3.2％。然而，对于在此期间采用机器人的公司而言，员工工作时间增加了10.9％，工资也略有上升。       为了进行研究，学者们研究了55,390家法国制造公司，其中有598家在2010年至2015年期间购买了机器人。该研究使用了法国工业部提供的数据，法国机器人供应商的客户数据，海关数据。有关进口机器人的信息，以及有关销售，就业和工资的公司级财务数据等。确实有598家购买机器人的公司，虽然只占制造业公司的1％，但在这五年期间约占制造业生产的20％。这种动态变化（采用机器人的公司增加了工作，但总体上造成了工作流失）与另一项研究发现，即Acemoglu和Restrepo在另一篇关于机器人对美国就业的影响的论文中提出的。       在法国，向其生产线中添加机器人最多的制造业是制药公司，化学和塑料制造商，食品和饮料生产商，金属和机械制造商以及汽车制造商。从2010年到2015年，对机器人投资最少的行业包括造纸和印刷，纺织和服装制造，家电制造商，家具制造商和矿产公司。       确实在其制造过程中添加了机器人的公司变得更有生产力和利润，并且使用自动化降低了他们的劳动份额（收入的一部分流向工人），大约降低了4至6个百分点。但是，由于他们在技术上的投资推动了更多的增长和更多的市场份额，因此总体上增加了更多的工人。相比之下，未添加机器人的公司的劳动力份额没有变化，而竞争对手采用机器人的比例每增加10个百分点，这些公司的就业人数就会减少2.5％。本质上，不投资技术的公司正在失去竞争对手。       这种动态变化（采用机器人的公司增加了工作，但总体上造成了工作流失）与另一个在另一篇论文《 Acemoglu和Restrepo》中关于机器人对美国就业的影响的发现相吻合。经济学家发现，每个投入工作的机器人将消除3.3个工作岗位。“从结果来看，您可能会认为这与美国的结果相反，在美国，机器人的采用与工作机会的缺失紧密相关，而在法国，采用机器人的公司正在扩大就业，” Acemoglu说。“但这仅仅是因为他们的发展是以牺牲竞争对手为代价的。我们显示的是，当我们对这些竞争者加上间接影响时，总体影响为负，与我们在美国发现的影响相当。”因此，尽管经济学家为劳动力份额的总体下降提供了许多可能的解释，包括技术，税收政策，劳动力市场制度的变化等等，但埃西莫格卢怀疑技术尤其是自动化是主要的候选人，当然在法国。       研究人员在法国发现的竞争动态类似于麻省理工学院教授最近发表的另一篇引人注目的经济学研究。在最近的一篇论文中，麻省理工学院的经济学家戴维·奥特（David Autor）和约翰·范·雷恩（John Van Reenen）以及三位合著者发表了证据，表明整个美国劳动力份额的下降是由“超级巨星公司”所取得的收益驱动的。降低他们的劳动力份额并获得市场支配力。这些精英公司可能雇用更多的工人，甚至随着他们的成长而支付相对较高的工资，但总体而言，其行业的劳动份额却下降了。       因此，尽管经济学家为劳动力份额的总体下降提供了许多可能的解释，包括技术，税收政策，劳动力市场制度的变化等等，但埃西莫格卢怀疑技术尤其是自动化是主要的候选人，当然在法国。“现在，关于技术，全球化，劳动力市场制度中有很大一部分转向了由什么原因解释了劳动力份额下降的问题，” Acemoglu说。“许多假设都是相当有趣的假设，但是在法国，只有采用机器人的公司（而且它们是非常大的公司）会减少劳动力份额，而这正是法国劳动力份额下降的全部原因制造业。来源：贤集网 

       聊天机器人的起源可以追溯到上世纪60年代。约瑟夫•温鲍姆在麻省理工学院人工智能实验室内创建了聊天机器人ELIZA。它使用了模拟，并向用户提供了答复和开放性问题。长期以来，这种基于自然语言处理（NLP）的聊天机器人创造了一种人类幻想。我们现在处于数字时代，人机交互越来越多。从基于规则的聊天机器人到由人工智能驱动的对话式聊天机器人的旅程帮助改善了行业及其用户体验。聊天机器人是一种具有成本效益的省时技术，具有最大的投资回报率，可用于提取最佳的业务解决方案。聊天机器人：真理与误区       聊天机器人现已成为客户互动和人力资源管理的重要组成部分。聊天机器人使用自然语言处理程序和机器学习通过聊天界面与用户进行交互。他们了解最终用户的需求，并指导他们取得积极的成果。人工智能驱动的聊天机器人使用人工智能和机器学习来分析短语，而不是关注关键字。这有助于他们从客户的行为中得出推论并采取相应的行动。       这些天的行业都在努力建立自己的市场地位。他们希望随着不断变化的市场趋势不断改善客户体验。聊天机器人可帮助促进客户互动并分析市场趋势。机器人会回答重复的问题，并以更少的错误实时提供解决方案。误区1-聊天机器人将取代人类并减少就业机会       聊天机器人和人工智能面临不安全感。长期以来，一直存在着一种信念，即他们会减少工作并替代人员。人是不可替代的，像人工智能这样的技术与人并肩工作以改善业务成果。聊天机器人承担的日常工作和重复性任务需要的技能更少。这可以帮助人们将时间和精力投入到更多基于技能的任务上。聊天机器人既经济又节省时间。它将为提高创新和生产力创造空间。误区2-聊天机器人将接管移动应用       事实是，聊天机器人和移动应用程序可以共存。聊天机器人和应用程序具有不同的功能。移动应用程序提供视觉体验，而聊天机器人通常是对话式的。聊天机器人使用诸如Slack之类的Messenger平台，而应用则需要存储空间。它们是独特的，并且彼此互补。误区3：客户互动是唯一的用处      聊天机器人的功能不仅限于客户服务。他们分析数据并获得见解，以促进销售并确定趋势。聊天机器人用于安排会议，预测风险，改善网络安全性等。在教育领域中探索了聊天机器人的功能，在这些领域中，聊天机器人可以用作虚拟辅导员。聊天机器人可以应用于金融，营销，银行，消费者服务和教育等各种行业。转向对话式人工智能       客户体验是任何业务的关键。具有对话式人工智能的聊天机器人可以最佳利用该技术，以提供最佳结果。对话人工智能除了基于文本聊天之外，还使用基于语音的交互。它们通过交互性和即时响应实现个性化的体验。对话式人工智能使用户感到他们正在与人而不是机器进行交互。人工智能算法了解用户的上下文，位置和系统，以提供最佳解决方案。      双向直观交互吸引了用户，并在短时间内提供了准确的响应。由于对话式人工智能全面地解释了最终用户，因此，根据市场趋势，更容易理解消费者并改进业务策略。来源：贤集网 

      微型机器人激光转向末端执行器可用作现有内窥镜系统的微附件，用于微创手术。越来越多的医生开始使用外科手术激光切割，清创和烧灼组织。而且，在将激光与另一种主要医学趋势（微创手术）结合使用时，手术团队需要通过一个很小的切口来操纵激光。       一种新型的激光转向机电微型机器人可以使内窥镜手术变得更容易，更精确。尺寸仅为6毫米×11毫米的小型设备可放入现有的内窥镜手术设备中，并通过光纤连接传输辐射。先前在微创外科手术工具的末端控制激光分为两大类：光纤操纵和光学操纵。在前者中，主要组件是磁铁和电磁线圈，或者有时是电缆或推拉杆，会物理弯曲光纤的尖端；后一种方法是使用反射镜或棱镜引导激光束从光纤末端射出。两种方法都有其缺点，第一种方法具有有限速度或运动范围，第二种是小型化。      为了克服这些挑战，美国哈佛大学的Peter A. York和Robert J. Wood领导的研究人员设计了一种激光转向系统，该系统集成了压电弯曲致动器和三个微型旋转镜。激光束通过光纤进入微型机器人，梯度折射率准直透镜使光束变窄并对齐。在设计设备时，团队假设此时光束的宽度为1毫米。微型平凸透镜聚焦光，固定镜以90度角反射光。光路上的下一个是可控反射镜，它将光束引导到手术部位。微型机器人激光操纵末端执行器的尺寸激光制造，模块化组装       为了制造这种设备，哈佛大学的研究人员将现成的零件与他们使用激光微加工工具制造的定制设计组件结合在一起。为了将各个部分放在一起，团队需要开发一种新的模块化组装技术，该技术将简化设备未来版本的组装过程。科学家仅用低功率的红色激光指示器演示了概念验证微型机器人。该团队目前正在努力将激光转向技术与现代手术中使用的大功率激光器（最常见的是二氧化碳激光器）类型相集成。来源：贤集网

       机器学习本质上是使PC无需明确编程就可以执行任务。在当今时代，做得好的每个框架的核心都是机器学习算法。机器学习目前可能是企业中最炙手可热的话题，并且组织一直在争相将其整合到其产品中，尤其是应用程序。       正如《福布斯》（Forbes）指出的那样，机器学习专利在2013年至2017年之间以34％的速度增长，而此后不久它将增加。此外，Python是用于机器学习创新工作的重要部分的基本编程语言。在某种程度上，如Github所言，Python是机器学习的顶级编程语言。      机器学习不仅仅用于IT业务。机器学习同样在广告，银行，运输和众多不同的业务中起着重要的作用。这项创新不断进步，随后，它有条不紊地获得了新的领域，而在这一领域中，它是不可或缺的一部分。       Python是用于整体编程的高级编程语言。python除了是一种开放源代码编程语言外，它还是一种非凡的解释性，面向对象的交互式编程语言。Python通过清晰的语法加入了令人惊讶的功能。它具有模块，类，特殊情况，重要级别的动态数据类型和动态组成。有许多系统调用和库以及不同窗口框架的接口。为什么要在机器学习中使用Python？轻松快速的数据验证       机器学习的工作是识别数据模式。机器学习工程师负责利用，精炼，处理，清理，整理和从数据中得出见解，以创建聪明的算法。Python很简单，而线性代数或微积分的主题却是如此令人困惑，它们需要付出最大的努力。Python可以快速执行，这使机器学习工程师可以立即批准一个想法。不同的库和框架       Python已经是众所周知的，因此，它具有许多可以供工程师使用的库和框架。这些库和框架在节省时间方面确实有价值，这使Python更加知名。代码可读性       由于机器学习包含着真实的数学结，因此有时会很麻烦且不那么明显，因此如果我们需要成功，则代码（以及外部库）的可读性就很重要。开发人员应该考虑所有事情，而不是如何写，而要写什么。       Python开发人员对制作不难阅读的代码感到兴奋。而且，这种特定语言对适当的空间非常严格。Python的另一个优点是其多范式性质，这再次使工程师能够更灵活地使用最简单的方法来解决问题。低进入障碍       软件工程师的整体短缺。Python并不难熟悉一种语言。因此，进入壁垒。低。这有什么意义？越来越多的数据科学家可以迅速成为专家，因此他们可以参与机器学习项目。Python从根本上与英语相同，这使学习变得更简单。由于其简单的短语结构，因此您可以毫不犹豫地使用复杂的系统。便携式和可扩展       这是Python在机器学习中如此主流的重要原因。由于Python具有可移植性和可扩展性，因此可以在Python上有效地执行许多跨语言任务。有许多数据科学家都喜欢利用图形处理单元（GPU）在自己的机器上训练机器学习模型，而Python的多用途想法就适合于此。来源：贤集网

       网络安全中的机器学习是一种人工智能（AI）的方法，它使用能够从经验中学习的系统。它倾向于减少在简单和困难的任务（如增强网络安全性）上的工作或时间。简而言之，机器学习是一个可以通过使用示例而不是对示例进行编程来识别模式的系统。在机器学习的帮助下，系统可以不断学习，基于数据而不是算法做出决策，并改变其行为。网络安全机器学习       机器学习算法可帮助组织更快地识别恶意活动，并在攻击开始之前就防止攻击。自2013年以来，像Darktrace这样的初创公司就已经在基于机器学习的企业免疫解决方案方面取得了成功。Darktrace甚至在其算法识别出数据泄露攻击时就使用了北美的一家赌场，该攻击使用互联鱼缸作为入口。该组织声称，它在2018年Wannacry勒索软件危机期间阻止了类似攻击。       传统的网络钓鱼检测方法提供的速度和准确性较低，无法可靠地找到所有恶意链接，从而使用户处于危险之中。为了解决此问题，基于机器学习算法的预测性URL分类模型可以找到可泄露恶意发件人电子邮件的模式。这些模型已准备好发现规模行为，例如电子邮件标题，正文数据，设计等。这些模型可用于识别电子邮件是否是恶意的。       Webshell是一段代码，该代码被恶意地堆叠到一个在线站点中，以使网络罪犯可以在服务器的Internet根目录上形成更改。这确保了完全进入框架的数据库。如果这是一个电子商务站点，则网络攻击者可能会在访问场所访问数据库以收集客户群的信用卡数据。       使用webshell的攻击者的目标一直是后端电子商务阶段。电子商务阶段的重大危险与网上分期付款有关，网上分期付款预计是安全和秘密的。       一些人认为机器学习可以帮助关闭漏洞，尤其是针对以广泛不安全的物联网（IoT）设备为目标的零日威胁。在这方面也有一些积极的工作。据《福布斯》报道，亚利桑那州立大学的研究人员使用机器学习监视暗网上的流量，以发现与零时差攻击相关的数据。有了这种类型的洞察力，公司就可以在导致数据泄露之前关闭漏洞并防止补丁利用。机器学习与人类智能的整合       机器学习和人类智能在公司所需的安全结果中都起着至关重要的作用。安全事件的迅速增加，加上网络安全人员队伍的不断扩大，使机器学习对于大规模发现至关重要。它需要经过人类专业知识的验证才能被信任和有效。很少有公司拥有安全专业知识和基础架构来自行满足这些标准。将人类智能和机器学习集成到网络安全中可以管理检测。而且，响应提供者可以通过自动实时事件识别和人为干预来增强组织的安全性，以在确定适当的响应之前验证复杂的安全事件。添加这些功能是增强组织的安全状态（影响可能性并最大程度地减少成功的网络攻击）的最佳方法之一。来源：贤集网  

       动化控制所有事物的梦想已成过去，并被视为未来的日子已经一去不复返了。但是，今天，看到机器人和无人驾驶飞机在各个领域都表现出色的时刻，让我们所有人感到自豪。没有一个，不是两个，而是有许多领域有权使用无人机和机器人等先进技术-医疗保健，建筑，农业，娱乐等。如果不是这项先进技术，许多目标是无法实现的。       关于这一点，关于城市生活方式如何借助无人机，机器人和其他自治系统进行重大转变的事实，不能忽略被忽视的机会。这些人有能力维护城市基础设施，而又不忽视人民的安全。       机器人是现有智能城市生态系统的扩展。可以证明相同的一些例子是自动送货机器人，像女佣一样的机器人，可以帮助您处理日常琐事，无人驾驶巴士和其他更多功能。医疗保健领域可能已经看到了机器人的最先进应用之一。机器人可以协助外科医生，从而减少时间并改善护理。今天，我们看到了帮助搬运毒品，文件等的运输机器人。如今，找到机器人服务员，可以在运输过程中提供帮助的机器人，担负交通警察职责的机器人和清单已变得非常普遍。是无止境的。       谈到无人机，它们的应用似乎没有边界。无论是监视和安全，搜索和救援，娱乐，运输和交付，航空摄影，还是其他任何东西-无人机无疑都是宝藏！这些系统可能给城市带来的挑战和机遇也被研究人员所重视。       如今，跨城市以及逐渐进入农村地区的机器人技术，自动驾驶汽车和无人驾驶汽车的使用有所增加，人们发现，污染和交通拥堵可能会减少，从而使城镇和城市更加宜人，清洁和宜居的地方。不用说，无人机，机器人和类似系统已经减少了对人力的需求，节省了很多时间，有时所产生的结果要比人类更好，并且为未来的更多进步铺平了道路。       然而，另一方面，也存在一些相关的问题，人们无法忽视。为了使机器人，无人机和其他自治系统发挥作用，可能需要重新规划城市，这最终意味着环境将不得不面对后果，因为绿色空间将被削减。而且，由于已经存在的社会不平等，这将进一步加剧这种不平等。       尽管这些系统有助于将国家的发展提高到另一个水平，但存在同等的风险和副作用机会的事实也不能忽视。例如，无人机和机器人可能对产生废物和污染负有高责任。机器人技术和自治系统的日益普及使人们有可能以某种方式来感知，分析，交互和操纵其物理环境。如果仅能找到比无人机，自动驾驶汽车更好的例子，那么能够修复基础设施的机器人就可以找到完美的选择。       人们已经将这些系统用作各个领域的福音，能够在需要时满足我们的所有需求，从而使我们能够最大程度地舒适生活。但是，需要牢记的是，与自然互动具有一系列人类健康和福祉的益处，我们所有人都意识到这一点，甚至幸运地经历了其中的一些（如果不是全部）但是机器人很可能会改变我们体验自然并从自然中受益的许多方式。同样，不要忘记，如果以正确的方式处理这些系统所带来的风险和副作用，无疑可以使世界变得更好！来源：贤集网  

        当涉及到对我们最重要的设备和系统的保护时，人们会因为陷入一种虚假的安全感而被原谅。毕竟，即使有问题，这个世界的苹果和微软都会来找我们，而只是要签到。更新我们。即使我们的想法不在其他地方，也要添加一层保证。       当然，在企业界，这一概念因更为紧迫的需求而得到提升。绝大多数企业设备在日常工作中受到良好的保护，并且我们知道设备制造商或我们的IT部门掌握了一切，因此我们再次让思想遍及其他运营领域。       但是，对于SAP而言，并非总是如此。SAP高达全球GDP的96％。政府、大学、核心制造业、公用事业、消费品、石油和天然气、运输……清单不胜枚举。如果微软公司受到攻击，Linux和Xenix仍将运行。如果SAP环境在全球范围内被淘汰，那么同一地球将真正陷入停顿。不只是商业，还包括社会的结构。       这不是旨在震撼的SITREP。更平静的是，考虑到对网络犯罪分子的巨大影响，迄今为止，还没有更多的大规模公共SAP黑客入侵，这令人感到惊讶。因此，这也提醒我们，就我们的基础架构安全而言，我们理所当然的事情仍然有提高警惕性，改进和（关键是自动化）空间。隐藏但易受攻击的漏洞       直到7月，一个名为RECON的漏洞才暴露了40,000多个SAP系统的漏洞，这表明这种风险确实存在。SAP迅速以补丁程序做出了回应，但是RECON的10个常见漏洞评分系统（CVSS）评分中有10个表明了对人们的个人数据和应用程序构成的威胁。       但是，这种情况很少见。一目了然，到目前为止，没有发生过引起高度关注的SAP事件的原因有三点。与防火墙，路由器和Web服务器不同，SAP系统不是边缘系统，在大多数情况下，它们是核心系统。此外，由于它们很难打补丁且不在边缘，因此企业倾向于在其SAP系统的前面安装一个层。这既起到保护作用，又分散注意力，因为在此过程中，黑客面对的悬空果实可能更低。最后，SAP的专业地位使它“默默无闻”。       正如RECON所证明的那样，实际上，它仍然很容易受到攻击，而实际上却是易受攻击的，被秘密地保护着。       由于组织处理其保护的方式，它很容易受到攻击。对于大多数人来说，已经制定了一种策略，他们可以运行内部私有云，超扩展程序，R3BusinessSuite版本或S/4HANA，并希望在内部进行处理。随后，他们求助于外包服务提供商，他们扫描系统，确定问题并提供一次要在内部进行的操作列表。       这是咨询，不是保护。如果发现零日漏洞怎么办？您将其传递给SAP，然后等待这些问题得到修补，直到您知道在此期间您已受到损害。在您，您的运营，供应链和收入至关重要的领域，您的所有100、200、300个系统都可能受到威胁。而且您真的无法控制情况。复制补丁星期二程序模型       绝对有必要将SAP安全思想从定期扫描和响应更改为嵌入式实时检测和响应自动化。目前，全球最大的行业重量级企业苹果非常重视SAP保护，以至于在中国进行更新。没有互联网就等于没有被黑客入侵的机会。自然，大多数企业根本没有这些资源。因此，对于大多数人来说，SAP保护变得过于昂贵，以至于无法始终如一地手动执行。但是，鉴于面临的威胁和后果，不要这样做也很重要。       在这两个两极挑战之间的答案是自动化。通过与AIOps提供商建立合作伙伴关系，公司可以执行其目前无法实现的重要功能。该理论是常规的战术更新和补丁之一，根本无法手动完成。微软在“补丁星期二”中已经具有类似的功能，并且每月每个第三个星期二对大型系统进行评估和采取行动。       对于SAP来说，可以将相同的方法应用于SAPKernel更新的自动化，对数千个系统进行计划和持续的维护与监视，以确保持续的安全性和洞察力。真正的安全感       将此功能投入数小时和数美元，试想一下，如果对1,000个系统的手动保护每个系统花费了一个小时。1,000小时的工作将实现自动化，从而节省时间，金钱，并在复杂的环境中投入大量资金用于高级技能。同时，您的AIOps合作伙伴将不断检测可能影响您系统的潜在问题，寻求这些系统所有者的干预批准，然后自动安装补丁程序。       回到完整的圈子，您可以再次让您的思维转向日常运营和业务策略；只有这次，您才可以安全地使用SAP系统。真正的安全感。展望未来，这种支持水平将演变为在所有SAP拼图中的端到端。随着网络犯罪分子的进步和数据安全性的日益提高，投资越早于自动化的，受到保护的未来，ROI和内心的平静将越发明显。来源：贤集网

        自动化为优化流程和提高效率提供了巨大的潜力。自动化帮助企业实现数字化转型。如今的企业正在管理重大的中断，比如Airbnb、Amazon等等。他们在支持合作伙伴和员工、接触新客户以及更快地提供新的创新产品和服务方面面临挑战。       通过自动化改进变革，你就有时间和精力专注于创新。自动化企业的愿景可能是更快地完成工作。这使IT人员能够集中精力解决复杂的问题，从而使这些问题变得正常，并有资格实现自动化。然而，部署这些新的自动化技术并非没有一些重大障碍。尽管它有好处，但很难执行。尽管有困难，但如果您能够满意地理解与您的公司相关的实质性的解决方案，那么您就可以获得这些好处。以下是企业自动化面临的主要困难。1.RPA的难题       对于很多人来说，RPA建议失业，所以你可以预期一些员工应该担心这种可能性。此外，IT团队现在正处于紧张状态，实施RPA又是一个挑战。尽管如此，部署了RPA的组织在提高精度、使用速度、法规遵从性和灵活性方面取得了积极的回报。根据德勤2017年的一份报告，85%的受访者发现RPA超出了他们的假设。管理层需要向员工传达RPA的建设性成果，强调RPA允许员工从更多的体力差事转移到更高的工作满意度。将团队成员纳入RPA活动的计划和使用中，同样有助于抵制阻力和提高工作满意度。2.确保员工接受       有一种假设，自动化项目的部署是为了减少工人人数。一个卓有成效的自动化项目正面解决了员工的问题。在一个新项目开始的时候，理解这些优点并把它们清楚地传达给员工是很重要的。告诉员工自动化是帮助组织实现目标的众多解决方案之一。此外，自动化允许员工专注于对组织有益且通常为员工所享受的更多增值任务。此外，还应包括自动化项目的管理员和其他熟练人员。这将有助于利用他们的专业知识，提高成功的可能性，同时确保员工接受解决方案。3.修正价值链经济学       在制造商品的制造商和销售商品的零售商之间有一条模糊的界线。这种合并和工作中的不明确状况不仅对正在经历产业转型的组织具有重要意义，而且对许多构建旧供应链并应在途中持有库存的中介机构也具有重要意义。虽然有几个组织垂直整合到整个价值链中，但许多传统制造商远离其产品的最终买家，可能不会很快看到效果。在当前这样的现实中，数据的传输速度很快，没有国界，流程的持续时间也很短，传统的参与者很难接触到消费者，获取并跟进及时、有意义的反馈。由于许多客户感觉到这种脱节，许多人会选择直接与他们烧穿的产品的制造商联系。这些脱节可能会对价值的创造和获取产生许多影响。随着制造商和消费者之间距离的缩小，那些唯一价值在于持有股票的中间人可能会被压垮。4.强大的安全性       可悲的是，随着自动化解决方案在最近取得了根本性进展，黑客和其他网络罪犯的技能也在不断提高。安全漏洞可能会对组织的声誉和底线造成过高的影响。因此，网络安全至关重要。随着装配的数字化，越来越多的框架相互连接，给数据保护带来了挑战。以这种方式，保证健壮和当前的安全系统是自动化项目的一个重大挑战。安全程序应该是最新的，教员应该接受培训，计算机系统应该检查，以迎接任何异常活动。5.复杂用例      过程标准化也许是实现自动化最危险的部分。简单地说，循环越复杂，应用自动化就越麻烦和昂贵。复杂的用例增加了操作费用和业务中断，因为当流程变得更加复杂、不寻常和分裂时，自动化的费用就会增加。尽管如此，要看到一个重要的、长期的投资回报，这些令人难以置信的业务流程应该是自动化的。这意味着您不能依赖一种自动化技术来自动化复杂的业务流程。为了实现真正有效的自动化，从而在整个业务中传递关键的回报，您需要整合一些自动化技术来实现显式循环的自动化。来源：贤集网