随着自然语言处理、机器学习、人脸识别等智能技术的快速发展，人工智能与教育教学的融合显示出其独特优势，并在教师专业发展和自我认同建构中不断释放创新动力。基于数据和算法的人工智能技术很容易将教师的教学活动和专业发展框架在一个僵化的程序结构中。在不断追求计算理性的过程中，传统教师的专业角色受到强烈冲击，导致教师在专业工作、知识转移、道德修养、管理决策等方面失去角色优势。改变教师自身角色认知、重塑教师身份属性和内在意义的诉求日益强烈。 　　人工智能挑战教师角色的独特性。 　　教师角色是指社会对教师职能和地位的期望和要求，教师职能的复杂性决定了教师具有多种身份角色。随着人工智能在教育实践中的广泛应用，教师角色的独特性将面临重大挑战，包括以下四个方面。 　　第一个是消除教育者角色的挑战。随着人工智能技术的发展，虚拟教师、智能导师、智能学习同伴逐渐普及应用，大量教师工作将逐步由智能机器人完成，教师职业认同面临“淘汰挑战”。首先，人工智能作为提高教学效率的“教育工具”，其教育应用在一定程度上受到日益功利化的教育价值观的影响，使得教师与人工智能技术之间的“人-技术”关系走向对立格局成为可能。其次，人工智能在动态采集教育数据、进行精准教学、定制高效学习程序等方面具有明显的独特优势。它在教学实施、课堂管理、知识存储等方面的精准性和高效性，让人们对人工智能将在多大程度上禁止教师职业认同越来越恐慌和焦虑。 　　第二个挑战是消除知识权威的作用。传统的教学方式主要关注教师的课堂知识转移，学生获取知识的途径相对简单，教师作为知识权威的身份相对稳定。基于人工智能的系统和机器拥有比人脑多得多的知识存储和强大的数据分析能力。海量信息和知识在终端设备和互动媒体上涌现，学生获取知识的时间和空间不断扩大，极大地冲击了师生之间不对称的知识拥有关系。受限于个人精力有限、专业素养欠缺、教学环境和模式固化等因素，教师的知识获取速度远远落后于智能时代的知识创造和传播速度，面对智能机器和大数据，教师的知识更新速度和存储能力微不足道。因此，在人工智能时代，教师将不再是学生获取知识的主要渠道，教师传统的知识权威角色将逐渐被削弱和拆解。        第三，是失去修身者角色的挑战。师生之间的情感互动和精神交流是教师落实“以德育人”教育理念的关键，而人工智能支持的新学习模式无疑会给师生互动带来新的困惑和挑战。与传统教育相比，过度依赖程式化、数据化的技术工具，会在一定程度上忽视道德和人性培养中的情感互动和关怀。在情感捕捉、智能语义识别等技术的控制下，师生之间的交流看似是人与人之间的交流，实则是人与数据、算法之间的交流。基于人工智能技术和大数据分析的教学和管理，弱化了师生交流中的人文维度。这样一来，人工智能驱动的在线交流挤压了师生情感对话的行动场域，难以在师生对话过程中持续展现师生双方的生命价值和人性立场。教师在扮演道德人角色的过程中逐渐成为“旁观者”，面临尴尬的“格格不入”困境。 　　第四，管理决策者的角色取决于挑战。在教学设计与实施、班级管理、课程开发与实施的过程中，教师总是面临着许多行动和决策，即教师也具有管理决策者的身份。随着教育决策过程智能化升级成为教育改革的必然趋势，部分教师开始过度依赖教育大数据和算法分析的结果，从而丧失了教师作为行动决策者的主观价值、主观能动性和职业敏感性。假以时日，人工智能可能会成为部分教师决策的主要依据，更多的行动决策问题会交给人工智能算法。因此，人工智能技术可能会逐渐模糊教师对自身环境的认知和判断能力，导致教师在管理决策过程中忽视其在教育实践中的独特智慧，甚至过度遵从或依赖基于智能技术的教育决策和管理方案。 　　重构教师角色的行动路径。 　　面对人工智能时代教师角色的挑战，迫切需要从技术哲学的角度重新审视教师与人工智能技术的“人-技术”关系，厘清人工智能时代教师角色的存在价值。具体来说，人工智能时代教师角色的重塑可以聚焦以下四条行动路径。 　　首先，在专业工作方面，教师应该从对技术的恐惧转向胜任技术。教育是对人的灵魂的教育，这意味着人工智能和教师职业不是替代和被替代的关系，而是一种“人-技术”的合作关系。因此，教师需要改变对人工智能的恐惧和抗拒，主动将智能技术能力要素纳入专业素养框架，提升对人工智能技术的掌握和配合能力，积极构建人工智能在教育中应用的创新路径，充分发挥人工智能在教育中的各种优势，实现技术理性与价值理性的良性平衡。例如，教师可以依靠数据采集和分析技术、智能学习和评估工具等。并将自己从常规的程序化教学工作中解放出来，从而将更多的精力投入到非预设、非线性的教学工作中，形成一个补充人工智能技术优势的人机协同架构。        第二，就知识地位而言，教师要从传递知识走向建构知识。一方面，教师知识权威的重构要基于对专业知识的建设性认同，因此教师要摒弃传统的知识传递者角色，正确审视和适应人工智能时代的知识生成和流通方式，在智能教育环境下，基于在线对话、交流、共建共享，提供支持学生知识学习和交流的方法、工具和资源。另一方面，为了有效应对人工智能时代知识属性的多变性，教师需要树立终身学习的理念，积极学习包括学科专业知识和人工智能应用知识在内的理论知识和实践技能，不断提升自己的智能教育素养，不断激发自己对人工智能时代知识生成、筛选和共享的理解和创造力，促使自己成为知识建构的引导者。 　　第三，在德育方面，教师要从算计的立场走向人本主义的立场。从育人的角度来看，虽然计算机等技术手段取代了部分教师的工作，但学校教育的本质并没有改变。教育是人的活动，师生关系重在对话与交流。与人工智能相比，教师的反思能力、批判能力、直觉思维和同理心等先天素质，使他们能够超越“教”的行动边界，更多地承担起“育人”的使命。因此，面对师生关系异化、价值观偏差、伦理风险等现实问题。这可能是人工智能带来的，具有“道德修养”地位的教师迫切需要在受数据和算法影响的师生互动空间中探索品格修养之道，在育人道德修养中铸牢人文立场，从而成为学生道德教育的引路人。 　　第四，在管理决策方面，教师要从行动依赖走向理性活动。当教师的管理决策完全被人工智能算法和大数据分析结果所控制时，他们的行动主体性和角色能动性会逐渐被基于数据智能的个性化管理决策系统所侵蚀。因此，教师管理决策与人工智能的关系应该从过度依赖转向有机融合，即教师要从“算法数据的奴役者”成长为“理性主动的自主者”。人工智能虽然具有很强的分析能力和适应能力，但归根结底还是人类能力的自我延伸，在教育行动决策中只起到辅助作用。因此，教师仍需依托人工智能技术，基于自身经验和对学术数据、教学数据的智能分析，充分利用自己的创造力、想象力、教育智慧和专业素养，制定出能够展现自身教育理念和价值取向的精准管理决策方案。

 　　用人工智能写诗写对联，神经医学人工智能研究的最新进展，感知与数字与人工智能的交通融合孪生解决方案，精准医疗辅助诊断平台……10月26日，2021人工智能计算大会在北京召开，一批人工智能技术应用的创新成果吸引了众多观众互动。 　　会上，包括中国工程院院士、Inspur首席科学家王恩东在内的专家深入探讨了计算如何向智能计算转型，智能计算如何赋能新数字经济格局下的科技创新、社会治理和产业升级，回答了人工智能如何发展人类逻辑、如何与应用场景结合等人工智能行业热点问题。 　　“人工智能已经从五六年前的‘黑科技’变成了今天的‘热门科技’，我们看到前沿研究不断涌现，比如通过Alpha Fold 2模型预测人类的蛋白质序列，通过脑机接口研究让猴子用脑子玩游戏。同时，我们也看到人工智能与各行业深度融合，改变着一、二、三产业的生产方式，各行业的大脑和无人操作模式不断涌现。这些新的基础设施正在加速智慧时代。到达。”王恩东表示，将人工智能变成“热门技术”的关键在于强化新的基础设施，释放多重计算能力的价值，其中计算系统的创新是关键。 　　2020年，人工智能加速芯片的总计算能力将超过通用CPU。 　　今年人工智能计算大会的主题是“智能计算，新时代”。在发布会现场，由Inspur人工智能研究院开发的全球最大的中文AI海量模型“元1.0”成为全场焦点，大量参会者排队与“元1.0”互动，亲身体验了人工智能驱动下的内容生产模式变革。 　　“2020年，人工智能加速芯片交付的总计算能力已经超过了通用CPU（中央处理器）。预计到2025年，加速芯片提供的计算能力可能会超过80％。”王恩东说。 　　“随着人工智能的大规模发展，计算能力成为决定性力量，智能计算是智能时代的核心生产力。”王恩东表示，人工智能带来的算力需求呈指数级增长，计算产业面临多元化、巨量化、生态离散化的趋势和挑战。一方面，多样化的智能场景需要多样化的计算能力，庞大的量化模型、数据和应用规模需要巨大的计算能力，成为人工智能持续发展的重中之重；另一方面，从芯片到算力的转化还存在巨大差距，多重算力的价值还没有完全释放。如何快速完成从多芯片到计算系统的创新，成为推动人工智能产业发展的关键环节。 　　人工智能如何像人类一样发展逻辑？人工智能如何像人类一样发展逻辑、意识和推理的认知能力，是人工智能的研究方向。 　　“目前，通过大规模数据训练大参数的庞大模型，被认为是实现通用人工智能的重要方向。”王恩东认为，随着海量模型的兴起，海量量化已经成为人工智能未来发展非常重要的趋势。 　　世界知名的领先人工智能公司已经在大型模型上投入巨资。谷歌、微软、NVIDIA、Inspur、致远研究院、百度、阿里等公司都相继推出了自己的巨型机型。 　　王恩东认为，宏观量化的一个核心特征是模型参数多，训练数据量大。“以‘Source 1.0’为例，其参数量高达2457亿，训练数据集规模达到5000GB。” 　　面对应用困境，人工智能如何与应用场景相结合？ 　　很多人会疑惑：人工智能这么好，但是怎么能和我的业务和应用场景结合起来呢？我想通过AI技术进行智能化改造，但是没有人懂算法和模型，也没有好用的AI开发平台。算法模型这么多，如何在应用中找到不同算法的最佳组合？ 　　“知道这些事情的人往往集中在科研机构或者头部公司。这些地方集中了最优秀的AI人才，但对传统行业的需求场景和业务规则缺乏深入了解。”王恩东指出了人工智能从技术到应用面临的困境。 　　埃森哲的一份研究报告显示，超过70％的技术研究机构和技术公司缺乏需求场景、领域知识和数据，超过70％的行业用户缺乏技术人才、AI平台和实践能力。 　　王恩东认为，目前人工智能的技术和产业链脱节，生态分散已经成为制约人工智能技术水平、应用规模和产业化步伐的瓶颈。“释放多元化算力价值，推动人工智能创新，要注重智能计算系统创新，加大人工智能新基础设施建设，设计从技术到应用的链条，在架构、芯片设计、系统设计、系统软件、开发环境等各个领域形成明确分工和协同创新。加快开放标准建设。通过统一规范的标准，将多样化的计算能力转化为可调度的资源。

 　　当今社会，具有前瞻性思维的企业，尤其是其人力资源管理团队，非常清楚人工智能和机器可以学习的好处。许多人已经开发并开始使用这些信息技术来支持他们最重要的业务市场需求，包括自动化流程、通过研究数据从企业获得洞察力以及与客户和员工互动。 　　在这个招聘广告可以轻松吸引成千上万求职者的时代，人工智能的使用对忙碌的人力资源专业人士来说是一个福音。不仅阅读这么多简历是一项非常困难的任务，无论你是在一家只发布几个不同职位信息的小公司，还是在一家拥有数百个职位的工业巨头。 　　使用人工智能阅读和评估候选人可以使工作变得更加容易和高效。 　　1.招聘真的没有偏见吗？ 　　AI模型的质量取决于企业训练的数据集。亚马逊的系统是基于学生通过自己的招聘信息数据进行教学和培训。然而，由于大多数员工是男性，该算法将成功的应用程序与面向男性的单词联系起来。 　　倍罗智能能够为HR提供发展所需的候选人和人才画像，为大公司的企业管理提供新员工画像。此外，简历分析技术和知识图谱技术可以帮助人力资源部快速筛选候选人。 　　人工智能控制系统经常歧视有色人种。性别识别算法对白人男性最准确，对黑人女性最不准确。如果我们不能准确识别性别，那么我们就不能正确识别面部。 　　2.减轻挑战。 　　人力资源专业人员必须了解人工智能系统带来的挑战，以及如何缓解这些挑战。 　　首先，人力资源管理团队的发展需要批判性地考虑使用人工智能控制系统。此外，人力资源团队需要仔细审查他们的审计，以确保他们正在收集关于受保护群体的信息，包括种族和性别。然而，即使我们没有关于保护类别的明确数据，训练过程也可能产生具有不同性别或种族偏见的模型；但是，如果企业没有这样的信息和数据，就很难暴露这样的偏见。 　　Hr团队还必须知道ai能做什么和不能做什么。这些企业团队不需要知道学习算法，但他们确实需要学生知道哪些类型的偏见可以反映在培训数据中，如何将其编码到机构中，以及如何通过开发人工智能控制系统来进一步促进这些偏见。 　　3.筛选过谁的数据？ 　　人力资源专业人员不是技术专家，但他们很清楚偏见和系统性问题。这种社会洞察力将有助于学生以公平和教育的方式在人力资源中使用人工智能。同时，在启动人工智能人力资源项目时，有几个关键点需要牢记，中的大多数人工智能系统可能存在偏见和不公平；人类应该做出最终的就业和人力资源决定，而不是人工智能系统；了解人工智能是如何工作的，如何放大偏见，以及如何最好地回顾其结果。

 　　我相信我的大多数朋友都想象过未来的生活会是什么样子。也许，就像科幻电影中描绘的场景一样，摩天大楼随处可见。智能机器人代替人类，在各个行业工作。即使是大多数人，不用工作也能享受到高品质、舒适的生活环境。 　　如果未来真的如上文所述，我们祖先追求的“同一个世界”就会实现。当然，要建设我们向往的生活，需要很多努力，离不开科技的力量。目前，人工智能将在人类发展过程中发挥关键作用。包括日常生活、工作和学习，都看到了人工智能带来的变化，甚至和城市建设也有关系。 　　人们通常接触最多的人工智能设备，或者说AI智能设备，就是智能手机。随着智能手机的全面普及，带来了许多便利。在AI智能的帮助下，休闲娱乐、购物点餐，甚至人际交往都发生了很大的变化。比如百度输入法的AI聊天功能，为用户提供了更多的选择，丰富了交流方式。 　　人工智能涉及的领域多，涉及面广，所以很多朋友对人工智能都没有明确的认识。其实人工智能的核心类似于系统，包括手机系统、汽车系统、城市管理系统等等。当系统具有与人类相同的思维能力，能够自主应对不同的事物时，就已经具备了人工智能的属性。然而，人工智能要达到更高水平的相应能力，甚至产生人类的自我意识，还有很长的路要走。 　　人工智能要想更上一层楼，不仅是技术上的突破，还涉及到“伦理”。相关内容在一些科幻大片和小说中经常被提及，这是阻碍相关技术快速发展的原因之一。相信随着人工智能技术的不断进步，以及人类发展过程中遇到的相关问题越来越多，或许过去一些棘手的问题会迎刃而解。 　　通过加大研发力度，国内企业将掌握更多核心技术，在人工智能领域取得更多成果。这样，人们的梦想生活就不再遥远；未来的某一天，每个人都能在向往的生活中享受科技带来的变化。智能经济时代即将到来。到那时，将会有比休闲和点餐更多的事情，这些事情将会受到人工智能的影响，发生翻天覆地的变化。你也期待那一天吗？

 　　两周前，造车的特斯拉突然成为机器人圈的热点。马斯克在特斯拉AI日结束时宣布特斯拉正在以鸡蛋的形式研发人形机器人，立即引起了人们的热烈讨论。马斯克提到，这款人形机器人最早将于2022年上市，从机器人行业的发展现状来看，这无疑是一个激进的目标。 　　上周，特斯拉公开招聘机器人相关岗位，包括机械工程师-执行器集成、机械工程师-制动齿轮设计、高级人形机电机器人架构师、高级人形建模机器人架构师。9月1日，特斯拉发布了与其人形机器人特斯拉bot相关的8个职位。特斯拉接连发布了几个招聘启事，真的很有务实的氛围。 　　马斯克的人形机器人制造计划能否如期完成，马斯克作为科技创新领域的顶尖领军人物，再次将智能机器人推向大众，引发了更广泛的讨论。机器人的发展现状如何？未来机器人需要克服哪些障碍？ 　　从想象到现实。 　　机器人作为人工智能的技术代表，也是目前所有先进技术中最特殊的技术。 　　事实上，“机器人”一词自诞生之日起就超越了科技范畴，进入了社会心理视野，成为近百年大众文化消费的主旋律之一。在几千年前的神话故事和文学想象中的机器人形象中，人们可以发现人类对机器人情感的变化过程。这也是人机关系形成的线索之一。 　　在古希腊和古罗马，原始机器人以活雕像和各种“神奇”机器的形式存在：只要往石狮身体和鹰头张开的口中扔8枚硬币，“圣水”就会自动从石兽的眼睛里流出。根据现代工程师的说法，当牧师点燃寺庙前的圣火时，寺庙的大门会“自动”打开。亚历山大的和龙和希腊时代的其他机械师制作的雕塑经常成为迷信和牺牲的偶像。 　　机器人“可靠性”的记录最早出现在著名的荷马史诗《伊利亚特》中。其中，荷马描述了一个金子做的女人帮助炼铁神赫菲斯托斯的故事。显然，现代工业机器人祖先的故事往往带有浓厚的神话传说色彩。与其说这是事实的记录，不如说这是人类的奇妙幻想。 　　在科技追逐人类想象力的历史进程下，美国西屋电气公司制造的家用机器人Elektro在1939年纽约世博会上首次展出。但是它只掌握了简单的语言，会走路会抽烟，不会代替人类做家务。 　　20世纪四五十年代，美国许多国家实验室对机器人进行了初步探索。1954年，美国的乔治查尔斯德沃设计制造了世界上第一台机器人实验装置，发表了文章《适用于重复作业的通用性工业机器人》，并获得了专利。最后，机器人从想象过渡到现实，开始发展。进入20世纪80年代后，随着计算机和传感器技术的发展，机器人技术已经具备了初步的感知和反馈能力，并逐渐应用于工业生产。首先，工业机器人开始在汽车制造业的流水线生产中大规模应用。随后，日本、德国、美国等发达国家开始在其他工业生产中使用机器人。 　　近年来，机器人行业取得了前所未有的“大跃进”，正朝着越来越智能化的方向发展。各种传感器获取的信息融合在机器人内部，使得机器人越来越有效地适应不断变化的环境，具有很强的自适应性、学习能力和自主功能。 　　随着劳动力成本和技术的不断提高，各国纷纷对制造业进行转型升级，出现了机器人替代人的热潮。同时，随着机器人技术的快速发展，服务机器人已经开始进入普通家庭的生活。世界上很多机器人技术公司都在大力发展机器人技术，机器人的特性也越来越接近有机生命。 　　工业机器人正在引领发展。 　　机器人是集机械、电子、计算机、传感器、控制技术、仿生学等多学科于一体的复杂智能机器。根据应用领域的不同，大致可以分为三类：工业机器人、服务机器人和特种机器人。其中，工业机器人占比最大，是智能制造产业发展的重要推动力。 　　在研究了现代工业制造的发展之后，就足以理解机器对制造业的意义了。1784年，蒸汽机的诞生成为第一次工业革命的里程碑，并得到了可靠的使用，从而产生了新一代蒸汽动力发动机，引发了第一次工业革命。 　　“科技产业化”将工业、技术和贸易结合起来，为工业时代的成功奠定了基础。同样，在今天，技术与工业化的结合也将推动新工业时代的发展。在以信息化、数字化为特征的新兴技术中，工业机器人的力量不容小觑。 　　工业机器人已经成为智能制造的关键环节。原因是，对于工业机器人来说，帮助解决制造过程中的问题是首要考虑的。换句话说，就像过去任何一次工业革命一样，工业机器人最大的贡献在于制造生产率的提高，而不是机器人本身的利润。 　　工业机器人的智能部分可以看到，——个任务以“代理”的方式分配到控制系统底层进行处理，传感器、视觉图像、逻辑控制和通信协同工作，在底层（或核心层）实现精简有效的控制系统。系统中的许多“代理”相互通信，产生了群体智能。 　　这种群体智能可以应用于各种生产活动，无论是不同的单一产品生产线，还是不同的生产规模，包括一些柔性生产线。将工业机器人应用于工业生产线，不仅可以提高生产效率，还可以改善工作环境，保证工人的生命安全，同时减少原材料的损耗，从而从源头上降低工业成本。对于中国来说，目前工业机器人的发展似乎如火如荼。工信部发布的《2020年1-12月机器人行业运行情况》显示，2020年工业机器人产量23.7万台，同比增长19.1％，创下我国工业机器人单年产量最高纪录。 　　国家统计局发布的信息显示，2021年1月和2月，我国规模以上工业机器人产量为4.54万台，同比增长117.6％，创下上年同期新高。机器人在中国制造业向“中国智能制造”升级中发挥着越来越重要的作用。 　　工业机器人的发展，根本上是由于技术进步的规模效应，带动了工业机器人价格的下降。在工业机器人发展初期，高昂的价格曾经是阻碍许多中小企业采购设备、建设智能生产线的主要因素。随着国产工业机器人带来的市场冲击、制造技术的进步和制造成本的快速下降，近年来工业机器人价格呈现出明显的下降趋势。 　　此外，在制造业中，劳动力成本不断增加，对劳动密集型行业影响显著。企业为了降低成本转向更经济的生产方式，机器替代成为大势所趋。与此同时，劳动年龄人口的减少和人口红利的消失也迫使工业发展。这意味着未来我国劳动年龄人口占比仍将处于较低水平，工业自动化发展迫切需要。 　　在多方面的影响下，工业机器人自然呈现出高速发展的趋势。 　　在机器人赋能所有行业之前。 　　机器人代替人工生产是制造业的重要发展趋势，是实现智能制造的基础，也是未来实现工业自动化、数字化、智能化的保障。尽管中国工业机器人在制造业和工业设施中的应用正在发生快速变化，但中国工业机器人在制造和应用方面与发达国家仍有很大差距。 　　从制造业的角度来看，工业机器人正在遵循以自动化为底层技术，进而走向数字化、网络化、智能化的过程。他们越往上走，就越需要芯片、软件和算法的帮助。即使2010年以来中国制造业产值已经超过美国，规模发展水平也比较高，但质量和效率都不高，还有很大的提升空间。 　　如今，发达国家的工业机器人制造已经进入智能化阶段，而我国还处于起步阶段。《第一财经》显示，国产工业机器人凭借性价比优势和渠道优势，在多个细分领域占据了国内大部分市场，但在关键技术、材料、零部件等方面与国际先进水平仍有一定差距。 　　在应用方面，发达国家的工业机器人已经有了一整套应用在工业生产线上的设备，使用工业机器人已经非常熟练，甚至不需要配备专门的工业机器人操作人员，而我国的工业机器人则需要配备专门的工业机器人技术操作人员来辅助操作。 　　工业机器人自19世纪20年代开始在日本流行，但截至目前，我国工业机器人发展仍处于初级阶段，面临向高端化转变、承接国际先进制造、国际分工等重大挑战。 　　行业的不断发展创新对员工提出了更高的要求，该领域人才供需失衡问题日益突出。在制造方面，伺服电机、控制器和减速器已经成为制约中国工业机器人产业的主要瓶颈，而中国在这方面的技术人才极度缺乏。在应用方面，相应的操作维护、系统安装调试、系统集成等工业机器人应用人才严重短缺。 　　种种迹象表明，机器人大规模进入生产生活不再是科幻电影中的幻觉场景，而是正在成为现实。以工业机器人为头，在克服重重障碍和壁垒的未来，机器人也将被赋予各种行业，焕然一新。

 　　自从“思维机器”的概念出现以来，人们一直对人工智能感到紧张，但这对人工智能的快速发展并没有坏处。越多的人觉得有风险，就有越多的人去探索。 　　近年来，人工智能领域广泛活跃。除了对“机器崛起”的恐惧之外，不得不说人工智能在很多方面都让人们受益颇多。AI并没有像人们担心的那样“接管”社会，但随着数据存储和处理能力的提升，AI无处不在，包括智能家居、智能交通、智能物流、智能安防等等。 　　人工智能技术的应用将使机器视觉超越现有的解决方案，并能够胜任更具挑战性的应用。其中，深度学习技术以其强大的影响力以及对视觉行业和AI领域的巨大影响，得到了众多机器视觉专业人士的认可。未来将在监控、自动驾驶、医疗诊断、智慧农业等领域引入更多深度学习技术，实现检查或地图分析等功能。 　　什么是深度学习 　　深度学习不是一种独立的学习方法，但它也使用有监督和无监督的学习方法来训练深度神经网络。然而，由于近年来这一领域的快速发展，一些独特的学习方法（如残差网络）相继被提出，因此越来越多的人将其视为一种单独的学习方法。 　　深度学习理论是机器学习的一个分支。在传统的机器学习中，需要训练结构化的数值数据，比如预测销量、预测是否有人会按时还款等等。然而，在深度学习中，我们的训练输入不再是常规数据，它可能是语言、对话语料库、图像或视频。深度学习需要做的是，我把一张猫的图片扔进神经网络，它的输出是一个像cat或者cat这样的标签，再扔进一个语音，它的输出是一个像hello这样的文本。因此，机器学习/深度学习的核心任务是找到（训练）一个能把我们的输入转化为正确输出的模型。 　　人工智能的挑战与机遇 　　与传统的机器视觉解决方案相比，深度学习的另一个优势是可以减少开发机器视觉所需的时间。深度学习为面临传统视觉系统挑战的应用带来了希望。深度学习在生命科学、食品、假币检验、医疗、木材分级等方面将有很好的发展前景。深度学习以一种毁灭性的方式完成了各种任务，使所有机器辅助功能似乎都是可能的。无人驾驶汽车、预防性医疗，甚至更好的电影推荐都指日可待，或者即将实现。 　　未来将在监控、自动驾驶、医疗诊断、智慧农业等领域引入更多深度学习技术，实现检查或地图分析等功能。但是AI并不是解决所有传统机器视觉和图像处理问题的唯一途径。它主要有两个缺点：1、你需要大量的训练，你需要创建一个专家团队才能达到下一个分类水平；2、一旦你经过训练，如果你发现分类失败，就很难解决这个问题。你别无选择，只能训练一个新样本。随着人工智能在机器视觉中的应用越来越普及，企业要根据自身情况调整发展，不能盲目跟风。在工业领域，我们可能投资不了那么多时间和资金，所以要利用好它的优势。

 　　人工智能给人类社会带来的变化，似乎和以往的科技革命不太一样，只停留在延长人类的体力和脑力上，而是进入了人与机器共同进化的时代。机器人革命不是一场独立的革命，而是以数字化、智能化、网络化为特征的第三次工业革命的有机组成部分。如果说第二次工业革命通过设备的自动化、标准化实现了人类体力劳动被机器替代，那么“机器人革命”则通过人工智能机器人推动了人类脑力劳动被机器替代。 　　机器人的进化有两个方面，即能力和功能的扩展。让机器人执行一个功能，比如开车、扫地或者唱歌，目前都可以完成。然而，能力的培养，即机器人应该能够自我学习，是当前人工智能研究的一大挑战。从这个角度来看，机器人仍然很难超越人类。因此，机器人拥有人类的功能并不难，但要达到和人类一样的能力，尤其是学习能力，并不容易。如今，许多研究都试图让机器人变得聪明，比如拥有行为能力和游戏能力。人与人之间的博弈不仅仅取决于输赢，往往是基于人的意识和情感。 　　可以做到机器人比一个人或一群人更聪明，但机器人要超越人类的整体智能还为时过早。机器人是新材料、新工艺、新能源、全球定位导航、移动互联网、云计算、大数据、自动化等众多学科和技术的产物。它是人类社会走向智慧生活的重要伴侣。因此，机器人学不是一般学科和专业的集合，而是多个交叉学科的综合，因为今天已经到了机器人时代。 　　机器人革命是世界性和当代性的。有些人担心当机器人到达时，许多人将无事可做。这种担心是不必要的，因为在机器人时代，有些人会转行去创新制造新的机器人，有些人会转行成为懂得维护和管理机器人的专业人士。 　　机器人没有情感，也不违反规则。有人担心人工智能可能会摆脱人类的控制，反过来控制人类。以这种方式理解的威胁是消极威胁，而从进化角度理解的威胁是积极威胁。有些人担心机器人是用来工作的。未来人手的功能会退化吗？人们每天都坐在电脑旁边。未来人类会有更大的大脑和更短的腿吗？当然，进化的过程是漫长的，如果真的有可能，需要几万年。 　　如今，最先进的机器人都有一个“关机键”，可以让人类完全控制。但“关机键”工作的前提是在机器人工作领域之外。比如会下棋的机器人的工作领域仅限于和人玩游戏，并没有意识到它的人类对手可以拔掉电源终止游戏。图21 　　然而，如果超级智能机器被有意无意地编程，当有人可以移动它们的“关机按钮”时，它们可以完全理解周围的世界并对后果做出预测，那么人类将很难控制它。目前，这只是理论上的推测。但是，要小心意识到，超级智能机器可能只受物理定律和早期人们为智能机器人设定的程序的控制。 　　早期的程序是基于人类非常有限的物理知识设计的。如果面对智能机器人，人们给出的指令是“为人类创造更大的未来”，最好能确定它会有什么反应。

 　　人工智能在农业领域具有巨大的应用潜力，是推动智慧农业发展的核心力量之一。农业大数据是大数据理念、技术和方法在农业中的实践，是跨行业、跨专业、跨业务的数据分析挖掘和数据可视化的具体展现。机器学习利用大数据集优化单个或一系列关键目标的能力适用于解决农业生产中的作物产量、疾病预防和成本效益问题。 　　当前，以人工智能、物联网、大数据为代表的新一轮科技革命正在重构全球创新地图，重塑全球经济结构。人工智能和物联网也成为农业发展的新引擎，掀起了现代信息技术与农业深度跨界融合的新农业革命。可以说，智慧农业是推动传统农业向现代农业跨越式发展的最佳途径，智慧农业时代已经到来。物联网一直努力引领全国智慧农业应用，为推动智慧农业发展、推动我国农业现代化做出新的更大贡献。 　　利用人工智能、物联网和大数据平台发展智慧农业，广泛应用农业新技术，将对提高农业生产效率和农副产品附加值发挥重要作用。精准施肥和信息传感技术的应用是未来农业发展的关键。机器智能贯穿于农业生产全过程，必须大力发展智能化农业机械设备，最大限度地提高农业资源利用率。 　　为了满足老百姓日益增长的信息服务需求，各地智慧农业建设将引入人工智能等最新技术服务手段。未来，农业大数据的信息服务将更加便捷，人工智能将为我国智慧农业注入更强的动力。 　　让传统农业积极拥抱“互联网”，让农民享受现代文明成果，让农业信息化成为智能机器人。相信两者的结合将促进我国智慧农业的可持续发展。我国是农业大国，要在开好头的基础上，坚持弯道超车的激情和动力，助力智慧农业建设再上新台阶，让绿色事业越来越茂盛。

 　　中国在人工智能领域变得越来越强大的一个重要因素是巨大的数据支持。据估计，到2030年，中国将有80亿台设备通过物联网（IOT）连接。IOT是一个通过互联网连接的巨大物理网络。这些安装在人们可穿戴设备、智能汽车、智能基础设施、智能机器人等仪器上的设备将产生巨大的数据，而依靠这些数据，我们已经在世界的前沿一步步走上了AI的新轨道！ 　　“中国将人工智能视为解决人口减少导致的劳动力短缺的一种方法. “伊藤忠商事研究院高级研究员赵说。 　　自人工智能诞生以来，其理论和技术日益成熟，应用领域不断拓展，在一些领域的应用甚至已经趋于完善。可以想象，艾带来的科技产品，将是未来人类智能的“容器”。人工智能可以对人类意识和思维的信息过程进行总结、分析、模拟甚至自我学习和进化。人工智能不是人类智能，但可以像人类一样思考，有可能超越人类智能。 　　AI在生活中有哪些应用？电话机器人就是其中之一。 　　那么，在AI的众多应用场景中，哪个方面最贴近我们的日常生活呢？首先想到的肯定是电话机器人。比如我们平时打给大企业的很多客服电话，已经被机器人接听了，很多问题都可以通过和他们沟通得到妥善解决。这只是其中之一，然后是电话营销的应用。目前，我国电话营销人员的数量日益增加。据不完全统计，目前的趋势是2022年电话营销岗位将增加100多万个。这么多电话销售，你能有效地每天打300个电话吗？至少00后的新路给出了自己的答案。现在很多电销企业每天只需要200个电话，需要面对20％-45％左右的流失率，这还不算电销的老人。 　　电话销售机器人的出现很好地改善了这个问题。它发展了近七年，可以说完全经历了后电话营销时代的洗礼。如今，幸存的机器人企业可以说是百里挑一。 　　对于电话营销行业来说，全面启用机器人是一个不错的选择 　　老电话销售员用的是机器人，每天打30-60个电话跟进机器人筛选出的精准意向客户可能就够了。但是，新的电话营销人员在每天打电话的压力下，可以在机器人的帮助下轻松完成基本的kpi，有更多的时间去学习和成长。企业在留人的同时至少可以节省三分之一的人员开支（机器人没有假期奖金，比如上班钓鱼、五险一金等。）.老的电话销售很容易出成绩，新的电话销售也不用抗拒每天的电话。可以说是双赢。如今，越来越多的人开始使用电话机器人来帮助他们有效地获得客户，而不是像过去那样成为陌生人，手动推送和呼叫。如今，电话机器人已经在各行各业深入耕耘，精耕细作，全方位满足个人用户的语音需求，做个人量身定制的语音内容，可以达到重复top3第一次通话的水平。与电话销售人员手动拨号相比，效果可以说立竿见影。毕竟单个机器人每天至少可以拨打1000个左右的电话，比人工工作效率高3-5倍。有了这样高效稳定的工具在手，我们还可以在不求人做销售！~

 　　2021年是“十四五”开局之年，“十四五”规划提出加快数字化发展，打造数字经济新优势。人工智能作为数字经济的重要助推器，不仅可以提高生产效率，还可以推广新产品和新模式，促进整个产业链的重构。 　　习近平总书记曾多次强调，“人工智能是引领本轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有很强的溢出效应。”随着5G、物联网、大数据等新一代信息技术的快速发展，人工智能作为社会数字化转型的重要底层技术，已经应用到智慧城市、新业务、工业互联网等领域，悄然改变着人们的生活。机器人“帮手”作为人工智能的重要载体，迅速渗透到城市的每一个场景空间，助力经济社会高质量发展。 　　协作机器人是冉冉机器人行业的后起之秀，实现了人类劳动与机器人的历史性握手，使人与机器人真正意义上的协同工作。随着人工智能的赋能，协作机器人已经进入智能制造、医疗、商业服务等诸多领域。并成为人类的伙伴，发挥着越来越重要的作用和价值。 　　协作机器人助力智能制造 　　在未来的城市工业中，机器人代替人是不可阻挡的趋势。工业智能的未来是人机混合智能，需要构建从问题发现到数据感知再到算法和执行的快速闭环过程。 　　传统的工业机器人生产线重复、枯燥、机械操作。随着数字化转型的深入，定制化柔性生产线已经成为智能制造的标准。协作机器人已经成为柔性生产线的核心单元。小场景、小闭环、批量复制、集群智能等将有助于构建与人兼容的柔性生产线或系统。 　　节卡机器人深度介入工业领域，其系列协作机器人已应用于制造业领域多个垂直行业，市场反响良好。 　　在精密制造业中，协作机器人可用于精密零件的抛光、磨削、装卸、装配等工艺应用。节卡协作机器人集成研磨系统初始投资成本低，可重用性高，生产线工艺调整灵活快速。后期投资比较灵活，不需要重新设计生产线。JAKA Zu 3机器人在某企业应用后，实现了人机协同和人机协同，可以灵活生产零件。与以往的生产线工艺相比，帮助企业节省2800小时，每年减少16名操作人员的人工成本，降本增效，同时提高了工人工作的安全性。 　　在汽车及零部件行业，存卡机器人与丰田等全球汽车头部企业建立了合作关系。天津丰田汽车零部件制造厂多条生产线已部署数百台省卡协作机器人，可实现零件装卸、锁紧螺丝、检验装配，如三销磨削、内星轮磨削、小零件加工等。 　　在3C电子行业，由于迭代速度快、产品种类多这些特点，更适合使用重量轻、体积小、容易部署的协作机器人来实现柔性生产。由于节卡协作机器人的拖拽教学、图形化编程等相关功能，不断降低工厂使用机器人的门槛。现阶段，节卡机器人已为3C电子行业相关企业提供了打磨、涂胶、装配、搬运、装卸等典型应用解决方案。此外，基于5G网络，集成AGV节卡协同机器人生产线终端接口解决方案，实现生产原材料在整个车间的自动化配送，形成安全、可靠、灵活的生产物流供应体系，推动人工智能赋能协同机器人R＆D，设计、制造、服务场景。 　　目前，节卡机器人已覆盖全球100多个国家和地区，服务客户超过2000家，被众多国际客户评价为“协作机器人最佳实践者”。 　　作为协作机器人行业的领导者，现阶段，节卡机器人已经能够实现协作机器人与人的混合生产。随着机器人智能化程度的提高，下一阶段将突破人机混合智能，实现人机融合。 　　作为一家专注于新一代协同机器人和智能工厂创新研发的高科技企业，节卡机器人始终以“用机器人解放双手”为目标，不断打破人们的传统认知，将其应用场景从工业领域拓展到新零售、新物流等无人商业领域，重塑无人商业生态。除了天猫无人超市、无人餐厅、物流无人仓库、机器人酒吧等众多生活场景，我们都能看到合作机器人的身影。 　　在2021WAIC世界人工智能大会上，面向商业、服务、教育等行业发布了一款——卡的MiniCobo协作机器人。其外观小巧精致，操作简单直观，性能优越，性价比高。 　　在教育领域，微型机器人可以用于编程学习和其他项目。高灵活性、高便携性等相关产品特性将引领人机协同新时代。 　　在餐饮领域，节卡机器人与合作伙伴一起，为肯德基研发了无人咖啡机。用户用手机扫码，JAKA Zu 3将与用户“语音互动”，同时，一分钟就能做出一款全新的配方咖啡。除了咖啡制作，JAKA Zu 3还能化身“调酒师”和“奶茶服务员”的角色，节省了人工和场地成本，同时给消费者带来了新奇的体验。