世界各地的技术突破，特别是机器人技术和人工智能，正在迅速改变我们与周围技术的互动方式。机器人技术现在不再是一项影响深远的技术。它已经开始不仅影响复杂的商业环境，而且影响我们的生活。在过去的几年里，世界上出现了越来越多的机器人初创公司，他们在各种场景下都在推进与机器人的互动方式。以下是一份2021年最酷的机器人初创公司名单，这些公司正在颠覆机器人行业。据估计，到2025年，机器人市场将达到2100亿美元，以下是2021年最酷的10家机器人初创公司。Diligent Robotics       Diligent Robotics是德克萨斯州的一家机器人初创公司。它开发了人工智能增强的机器人助手，以便在日常环境中与人类协作并适应人类。DiligentRobotics设计并制造了像Moxi这样的机器人，帮助临床工作人员进行日常活动，以便他们能够专注于照顾病人。去年，这家初创公司在A轮融资中筹集了1000万美元，以扩大其解决方案的客户群，并加快其产品战略和软硬件开发。Magazino       Magazino是一家为仓库物流和内部物流开发移动感知驱动机器人的公司。这家总部位于德国慕尼黑的机器人初创公司制造软件并开发出能与人自主、安全地协同工作的机器人，其导航水平达到了以前无人能及的水平。Magazino的机器人利用机器学习和先进的计算机视觉与人类仓库工人一起工作，并做出正确的战略决策。BrainCorp       BrainCorp是一个机器人爱好者团队，致力于创建世界上最好的人工智能软件，用于构建和使用自主移动机器人（AMR）。这家总部位于加利福尼亚州圣地亚哥的初创公司为机器人行业开发了革命性的核心技术。该公司成立于2009年，其全面的解决方案支持当今自主机器的制造商在商业行业和应用中成功地生产、部署和支持机器人。Robust.AI       Robust.AI总部位于加利福尼亚的机器人启动为机器人的未来创造了新的基础。这家公司到处跑，自动化一些日常任务，甚至在一个非常基本的层面上与人交谈。健壮的.AI该公司正致力于开发一种认知引擎，机器人可用于制造业、医疗保健等不同目的。去年10月，该公司在a轮融资中获得1500万美元，总估值达到2250万美元。Simbe Robotics       总部位于加州的SimbeRobotics为书架审计和分析构建自动化解决方案。该公司自动化了零售执行中最平凡、最重复的任务。它的产品，称为理货，执行重复和艰巨的任务，审计货架上的缺货项目，低库存项目，错放项目和定价错误。Tally在正常营业时间与购物者和员工一起安全运营。Arche Robotics       这家总部位于美国的机器人初创公司专门从事设计、制造和商业化以人为中心的机器人系统，涉及多个领域。ArcheRobotics的目标是在强大的商业和市场战略的支持下，创建最终的机器人平台。这家初创公司可以与全球技术合作伙伴一起支持和部署解决方案，同时带来其团队的技术、工业和学术专长。Voliro       Voliro的目标是提供具有独特功能的创新无人机。总部位于瑞士苏黎世的这家初创公司正在开发一种高度先进的飞行机器人，用于安全高效的高空作业。其强大的空中机器人平台由通过自身和第三方能力交付的强大应用生态系统提供支持。沃罗公司的飞行机器人沃罗T与检验服务提供商和资产所有者合作。Akara        Akara是一家设施管理机器人初创公司。这家位于都柏林的公司是都柏林三一学院（TCD）欧洲领先机器人实验室的衍生产品。Akara通过其人工智能机器人为医院提供了前所未有的速度、可靠性和杀菌效果。该公司的端到端消毒系统使用了一种受专利保护的、最先进的消毒机器人“紫罗兰”（Violet），它是与都柏林三一学院）一些爱尔兰顶尖微生物学家近两年合作产生的。Saildrone       Saildrone是一家总部位于加利福尼亚州的机器人初创公司，设计和制造风力和太阳能驱动的自主地面车辆Saildrone。无人机使得大规模的海洋数据收集成为可能。Saildrone的机翼专利技术诞生于10年来为追求陆地速度纪录而进行的研发。该公司在海面上下进行的测量和观测为海洋安全、测绘和地球系统过程（如天气预报、碳循环、全球渔业和气候变化）等领域提供了情报和见解。Augmentus       Augmentus是一个基于新加坡的人工智能机器人编程平台。该公司实现了快速机器人编程，成本仅为传统机器人教学成本的一小部分。它的无代码和完全集成的机器人平台使任何人——甚至那些没有机器人经验或编程技能的人——都能在几分钟内开发、部署和重新使用机器人系统。使用Augmentus的公司已经经历了高达70%的成本降低和17倍的速度部署在各种各样的应用，如喷涂，码垛，焊接和检查。来源：贤集网 

       机器人和人工智能新冠肺炎颠覆了整个旅游业，并引发了有关酒店员工和客人安全的新话题。人性化的酒店体验永远不会过时，但是机器人技术可以使之变得更好。客户体验驱动了超过三分之二的客户忠诚度。现在投资正确的技术可以确保客人今年入住酒店时感到安全和舒适。这样可以提高整体满意度，从而提高忠诚度和回访率。涵盖三个领域，在这些领域中，最新技术将对酒店体验产生最大的影响，并为客人提供量身定制的住宿。       旅馆都在使用自动值班人员为客人提供服务，从办理登机手续到将行李搬到他们的房间。这些机器人除了协助客人完成任务外，还可以扫描面部表情来衡量客人的体验感。自助服务亭与机场中的自助服务亭类似，还可以使客人控制他们的互动，认识其忠诚度偏好并为他们提供一种高效，便捷的登机方法。这样可以缩短等待时间，并且无需与工作人员和其他客人联系。       旅馆正在寻找替代传统礼宾服务的替代方法，以避免客人在大厅徘徊，加快等待时间并限制与其他客人和工作人员的接触。像希尔顿这样的酒店都使用机器人礼宾服务提供建议，方向和酒店信息。移动应用程序还可以让客人跳过排队，提供高效但仍个性化的体验。利用忠诚度资料、数据和最新技术，可以实现超个性化的室内方法。当回头的忠诚会员登记入住时，房间可以自动设置为他们喜欢的温度，播放他们喜欢的音乐，并张开窗帘以欣赏顶层的风景，就像他们喜欢的一样。通过客房内助手使用AI和语音技术进一步增强了体验，使客人能够完全免提地管理他们的环境，并避免了诸如恒温器，电灯开关和遥控器之类的各种接触点。       AI还可以让客人选择在门外无需人工接触的情况下要求将毛巾，枕头或食物运送到他们的房间。该商品新奥尔良使用机器人管家，提供小吃，咖啡或早晨的报纸给客人。就像您的Netflix帐户一样，机器人服务会从您的选择和偏好中学习以建立个人资料并提供定制的建议。无论是通过应用程序预订设施，通过室内语音助手订购客房服务，还是每次旅行都需要另外购买两条毛巾，都可以利用这些数据来提升或提高未来的忠诚度。       一个最近的调查发现，62％的客人会把清洁和安全协议，作为他们的第二优先选择酒店时，因此，饭店必须采取新的健康和安全措施。根据市场验证机构（Verified Market Research）的数据，到2027年，紫外线消毒机器人的市场将增长到超过55亿美元。从自动吸尘器到可以通过紫外线脉冲杀死病毒的机器人，最新技术可以使员工免于处理平凡的，可能不安全的任务，并使他们专注于提供出色的客户服务。       尽管时代变了，但许多客人仍然希望能够使用包括餐饮服务，酒店内健身房和游泳池在内的设施。允许客人使用自己的设备访问菜单，点餐和付款，并允许他们通过酒店网站或应用程序预订保留时间以使用其他设施，从而为他们提供了更多选择。更多的酒店住宿和收集的数据使酒店有机会建立专门针对其需求和需求的未来访问。无论是使用在门口迎接客人的机器人礼宾服务，自动吸尘器使客人安心还是使用移动应用程序和语音技术让客人掌管，机器人和AI驱动的技术都会产生积极的影响，并成为客人下次再次入住的理由。来源：贤集网

      各行业一直在利用AutoML来加强数据处理和数据工程。然而，有人讨论AutoML将如何影响数据科学家的工作。让我们更多地了解这项技术及其在提高公司数据效率方面的作用。跨组织的数字化和自动化要求采用数据科学和先进的数据分析，以鼓励业务增长和敏捷性。随着转换速度的加快，公司开始雇佣数据科学家团队来解决开发机器学习模型和分析算法的需要。       数据驱动的组织决策已经证明可以提高生产率，并从长远上最小化成本。由于这项工作需要高技术技能，科学家的数据供应目前仍然有限，因此，组织很难利用数据，创建机器学习模型来分析数据。这就是AutoML的来源。为什么AutoML？       自动机器学习是人工智能领域的一个新兴发展。AutoML自动执行业务操作中的端到端机器学习需求。该技术可以在不受任何时间或技能限制的情况下开发和部署机器学习模型。数据科学家的传统程序占用了很长时间，因为它涉及数据清理、数据分析、识别机器学习模型、运行它们、进行参数调整、设计算法和部署算法。将这个长过程集成到组织的工作流中可能会很困难，而且耗时。由于数据科学家的供应量较短，需求量高，因此开发一个团队变得更加困难。       自动化机器学习通过自动化过程和同时运行多个机器学习模型来消除所有这些挑战。AutoML还可以帮助特征选择、特征提取和特征工程的运行过程。数据量每天都在增加，组织中采用大数据也是如此。因此，AutoML是一种降低机器学习模型实现时间和复杂度的理想技术。使用AutoML的另一个值得称赞的好处是它在组织中数据科学民主化方面的作用。在数据科学的高技能需求方面，大多数公司的技术差距很大。由于人们对数据科学领域的访问有限，组织通常很难满足对更好的机器学习模型的需求。AutoML为组织消除了这一差距，鼓励“公民数据科学家”在没有任何先前专业知识的情况下执行任务。       它使除具有数据科学家资格的员工以外的员工能够在数据科学团队的最小协助下为数据科学生态系统做出贡献。例如，Google的CloudAutoML使企业能够构建在该领域技能和专业知识有限的定制机器学习模型。AutoML增加了数据科学和数据工程对更大受众的访问能力，而不是将其限制在一个流行的群体中。AutoML是否会消除数据科学家的需求？       如果你想要一个单词的答案，那么没有自动ML将不会使数据科学家消失。它将通过接管不需要太多关注的重复任务来减轻这些数据专家的负担。AutoML将自动化他们的一些任务，并让他们与那些需要高度技术技能的任务。组织仍然需要数据科学家来定义问题，应用领域知识来解决问题，并生成合理和创造性的模型。AutoML可以与数据科学家一起支持他们，这门课程将使数据科学知识的分散。来源：贤集网  

        机器人可以用来解决电脑游戏，识别人类声音，或帮助寻找最佳医疗方法：这些只是人工智能领域在过去几年中产生的一些例子。目前面临的问题是，如何以及用什么手段来实现技术的改进。与此同时，最近量子技术的巨大进步证实了量子物理学的威力，不仅因为其高深的理论，而且也因为它在现实生活中的普遍应用。        因此，产生了融合这两个领域的想法：一方面，人工智能及自主机器人；另一方面，量子物理及其强大的算法。在过去的几年里，许多科学家已经开始研究如何连接这两个世界，并研究量子力学如何证明有利于学习机器人，反之亦然。       一些有趣的结果表明，例如，机器人更快的决定他们的下一步行动，或设计新的量子实验使用特定的学习技术。然而，机器人仍然无法更快地学习，这是日益复杂的自主机器发展的一个关键特征。在由维也纳大学实验物理学家Philip Walther、因斯布鲁克大学、奥地利科学院、莱顿大学和德国航空航天中心的理论家领导的国际合作中，首次成功地通过实验证明了实际机器人学习时间的加快。       该团队利用了单光子（光的基本粒子）耦合到集成光子量子处理器中，该处理器由麻省理工学院设计。该处理器被用作机器人并用于执行学习任务。在这里，机器人将学习将单个光子路由到预定义的方向上。实验表明，与不使用量子物理的情况相比，学习时间大大缩短了。       简而言之，这个实验可以通过想象一个机器人站在十字路口来，这个机器人的任务是学习。机器人在做正确的动作时通过获得奖励来学习。现在，如果机器人被放置在我们通常的古典世界，那么它将尝试左转或右转，并且只有在选择左转时才会得到奖励。       相比之下，当机器人利用量子技术时，量子物理的奇异方面就发挥了作用。机器人现在可以利用其最著名和最独特的特性之一，即所谓的叠加原理。通过想象机器人同时左转和右转，可以直观地理解这一点。这一关键特性使得量子搜索算法的实现能够减少学习正确路径的尝试次数。       因此，一个能够在叠加中探索其环境的智能体将比经典的智能体学习得快得多，汉斯·布里格尔和他的小组在因斯布鲁克大学开发了量子学习智能体的理论。这项实验证明，使用量子计算可以增强机器学习能力，这表明将这两种技术结合起来具有很好的优势。我们才刚刚开始理解量子人工智能的可能性，因此，每一个新的实验结果都有助于这一领域的发展，这一领域目前被视为量子计算最肥沃的领域之一。来源：贤集网  

       最近机器人技术的创新已经证明机器人可以成为人类生活的一个组成部分。从自动化复杂任务到提升重型机器，机器人在各种业务中都在帮助人类，以较短的停机时间为高质量的产品做出贡献。他们从研究实验室到新领域的探索已经走过了很长的路。他们预计将继续向汽车、医疗等领域的惊人迁移。预计到2025年，全球机器人市场将达到2100亿美元以下，2018-2025年期间，复合年增长率约为26%。以下汇编了一份机器人技术的变化创新列表，值得在2021年看到。机器人大使       人形机器人最具辨识性的面孔索菲亚是由香港汉森机器人开发的一个社会类人种。她是世界上第一个机器人公民，也是联合国开发计划署第一位机器人创新大使。去年，据报道，这台由人工智能驱动的四岁机器人将继续担任机器人大使，帮助推进机器人和人类机器人相互作用的研究。索菲亚是人类教的，它可以移动、说话、显示一些情绪、绘画和唱歌。谷歌的工人机器人       搜索引擎巨头谷歌计划生产具有个性的工人机器人。该公司最近为这项雄心勃勃的项目获得了一项专利。工程师将使机器能够从基于云的系统下载个性。机器人在与人类互动时，可以存储和显示多种个性。人工智能驱动的安全机器人       人工智能已经被证明是从安全角度解决问题的有效方法之一。现在，它被用来为机器人技术提供动力，以确保企业的安全。例如，SMP机器人S5.2安全机器人是企业集成的革命性解决方案。它可以通过利用最新技术的力量来帮助保持一个区域尽可能安全。安全机器人只能设置为只有当检测到使用人脸识别来增强自主性的人时，才可以将其设置为提醒管理员。空间机器人      最近，一个俄罗斯仿人机器人被送到国际空间站。这名仿人机器人是由联盟号飞船搭载的，它坐在飞船的船长座位上。这台名为SkybotF-850的机器人是由俄罗斯宇宙空间局建造的。机器人有传感器，可以对航天器进行内部测量，包括G力、振动温度等。Saul机器人       索尔机器人由Xenx开发，由空军部署，旨在解决埃博拉病毒等致命疾病。该机器在对援助人员进行检疫手续的房间中消除了病毒。索尔还利用强大的高能紫外线脉冲根除埃博拉病毒的踪迹。它会分解并削弱病毒的细胞壁。海洋机器人       这些是自动水下飞行器，预先编程，以收集来自深海特定部分的数据。挪威一家公司Eelome推出了一种高科技的海洋机器人，称为EelumeEELY500。它的设计是在工业环境中进行水下检查和维护任务。Eelome是挪威科学技术大学研究成果的一个分支。游泳机器人       这些机器人对研究和绘制海浪与海岸相接的冲浪区非常有益。一家美国柔韧能源系统公司建立了一个高度通用的机器人，它非常敏捷，可以快速地改变位置。对于这个项目，该公司利用其最初开发的绿色能源技术，用于从河流发电。该公司的游泳机器人有柔软的鳍，使其非常敏捷，其两栖能力对海洋勘探具有一定的价值。华硕Zenbo      华硕Zenbo是一种低成本的机器人设备，能够自主地滚动，并能理解口头命令。该装置旨在帮助个人记住日常任务，例如锻炼和药物时间表以及医生的预约。华硕曾博还可以监控周围环境，以感知任何紧急情况。它能够连接到智能家居组件，如安全摄像头、灯和门锁。Collegiate Delivery 机器人       星舰科技公司已经开发出机器人，用于乔治•梅森大学的校园食品供应服务。这个机器人食品递送服务要求学生使用一个简单的智能手机应用程序从符合条件的餐厅订购食物，就像UberEats一样。食物由一个机器人运送，机器人通过使用一系列传感器和360度相机导航。Paro        由日本领先的工业自动化先驱AIST开发的Paro是一种治疗机器人设备。它有助于降低压力水平，加速护理者和患者之间的互动。事实证明，在激励和帮助患者放松方面，Paro是有效的。这是自2003年以来在日本和整个欧洲使用的第8代设计。它配有五种不同的传感器，包括姿势、光线、触觉、听觉和温度传感器。来源：贤集网  

       Gartner公司最近的一项研究表明，劳动力自动化和人工智能（AI）将是2021年的主要趋势。人工智能已经很好地应用于自动化日常或高度重复的任务，使员工能够专注于更高价值的工作。但Gartner预计，人工智能和机器人过程自动化（RPA）技术在企业中的部署今年将大幅加快。       例如，预计2021年全球RPA软件收入将增长20%，并在未来几年保持两位数的增长速度。制造业在这一趋势上一直处于领先地位，特别是在汽车和计算机芯片制造等领域。在过去，这项技术的进入成本阻止了许多人将机器人添加到他们的流程中。RPA已经足够成熟，越来越多的公司能够负担得起。因此，我们看到小型专业商店正在实施机器人自动化。       与此同时，人工智能正被更多地用于帮助知识工作者完成非常规和认知任务。分析和仪表盘在日常工作的许多方面都越来越普遍，这就突出了这一点。销售经理、生产线主管、库存经理，当然还有管理人员，都拥有分析能力，在许多情况下，人工智能驱动的对趋势和潜在改进领域的洞察。尤其是市场营销部门，已经迷上了分析，以及利用人工智能从社交媒体和其他数据中获取更多洞察力的方法。Net：每周100张销售报告的天数是有限的。劳动力自动化促进了在家工作       疫情也迫使许多组织接受在家工作。随着封锁和限制在许多领域的扩大，人力资源部门和管理层一直在努力解决一些问题，例如如何确保员工的工作效率，如何加强协作，以及如何在分散的群体中促进团结的感觉。由于劳动力自动化软件和使用人工智能的协作工具，自动化在这里发挥了作用。这就是为什么Gartner预测48%的员工可能会在流感大流行后继续远程工作。       Gartner公司分析师Rashmi Choudhary说：“发生的疫情加速了这一趋势，迫使许多组织将大部分（如果不是全部）劳动力转移到远程工作，在发生疫情之后，许多员工将比大流行前更希望远程工作。”这就产生了由内部和外部工人组成的混合劳动力。这不仅可以降低成本，还可以减少对昂贵办公空间的需求，并将招聘范围扩大到当地以外。Choudhary说：“在2020年，世界各地的组织经历了远程工作者的突然激增。他说，“在这一转变中，劳动力自动化、数字化灵活性和混合工作带来了巨大的业务价值、收入增长，并帮助企业保持业务连续性。”来源：贤集网

       仿人机器人是我们对工作场所人工智能的未来的期待。然而，全球的公司已经采用人工智能来简化日常活动。员工也赞成这些变化，因为这将他们在含糊不清和冗长的劳动工作上的时间减到最低。       工作场所是人工智能在21世纪触及的百件事情之一。甚至非技术公司也在寻找人工智能解决方案，以更好地在日常工作中发挥作用。人工智能从招聘过程到生产商品，实施执行过程，对工作场所产生了全面的影响。此外，在人力资源领域使用聊天机器人、利用数据和分析来做出关键决策、实现数据安全等，创造令人满意的员工体验，是人工智能在工作场所的一些好处。不幸的是，技术的高度拥抱给人类的头脑带来了怀疑。至少在我们生命的某个阶段，我们一定在想‘人工智能是否会使工作的未来变得不人性化？“尽管我们不能否认有一天这可能是真的，但人类离这个阶段还很远。准确地说，我们正处在采用智能自动化的门口，还有很长的路要走。       根据德勤2019年全球人力资本趋势报告，约41%的受访者表示，他们在其组织的许多领域“广泛”地使用自动化。只有38%的人表示，他们预计在未来三年内，AI等技术将在其组织中消除工作，只有13%的人认为这些数字将是重要的。在过去几年中，职场人工智能已经成熟为一系列强大的技术，这些技术正在为跨行业的企业提供竞争优势。今后，工作的未来将是让人类和机器在相互同意下共同工作。智能自动化挑战崛起       发生的疫情改变了人们的心态。随着心态的转变，他们的购物偏好也发生了变化。如今，新的限制令阻碍了企业的发展，63%的企业决策者认为他们正在努力满足客户的需求。幸运的是，93%的决策者认为智能自动化服务将有助于解决新出现的问题。现代企业更多地关注战略而不是基础。然而，它帮助他们看到的进步比他们的期望更大。工作场所的智能自动化提供了一些优点，例如节省资金、提高效率和改善通信。通过在工作环境中实现智能自动化，企业可以将重点放在更具战略性的工作上。此外，企业领导者也越来越熟悉智能自动化服务的好处。在2020年初进行的一项调查显示，92%以上的企业领导者已经计划在其组织中实施智能自动化。增强流程       当人们仔细研究一下工作场所的人工智能时，它的“增强”性能优于其他自动化功能。增强将帮助员工更有效地完成工作，而不是替换他们。职场的增强被视为一个救世主，它将接管世俗的任务，让我们自由地做更多涉及创造力和人与人之间互动的智力作品。此外，机器人过程自动化（RPA）用于监控工作流和过程，并就如何更有效或更有效地完成工作提出智能建议。RPA工具将利用这一优势执行重复的任务，如安排会议或管理日记。机器人并不是反乌托邦       由于科幻电影和电视剧的出现，人类比任何其他人工智能创新都更害怕机器人。他们让我们相信，机器人终有一天会取代人类，甚至会与人类对抗并接管我们。这也影响了工作场所，并在员工中引发了一丝不安全感。他们设想了一个未来，机器人可以控制大多数活动或决策，而人类的互动或感觉并不重要。不幸的是，人类应该停止过度思考，多看一眼现实。如今，工作场所的机器人正在完成所有艰难甚至危险的任务。准确地说，他们正在确保人类在从事艰苦劳动时不会受到伤害或面临损失。来源：贤集网

       科技在日常生活中得到广泛应用。但很多时候，我们等待着人工智能产品填满我们空间的未来，却忘记了它已经侵入了我们的日常生活。人工智能驱动的产品已经永远占据了我们的生活。尽管我们预计，技术在日常生活中的重要性最重要的时候还需要几年时间，但它们已经产生了相当大的影响，并对我们产生了很大的影响。“日常生活中的技术”这句话对一些人来说可能听起来很吓人，但它已经使用了几十年，其应用比你想象的要普遍。说实话，AI每天从早到晚都会遇到我们。人工智能驱动的产品通过减少人力和不必要的工作带来了先进性。从那时起，以下列出了我们日常生活中使用的十大人工智能产品。智能汽车和无人机       尽管自动汽车和无人机在科幻电影中非常常见，但它们却花了很长时间才进入市场。然而，即使在今天，人们还没有完全装备和准备好采用智能汽车技术。特斯拉通过提出创新的智能汽车理念引领了这一变革，这些理念将为未来的日常交通提供动力。美国已经有超过50万辆汽车在行驶。另一方面，亚马逊（Amazon）和沃尔玛（Walmart）等公司正在大力投资无人机和送货项目。电子邮件过滤器和智能回复       每天，我们收到数百封电子邮件。但我们无法阅读所有这些邮件，因为它们有不同的用途，如广告、提醒、个人邮件等。从今往后，像谷歌这样的电子邮件服务提供商使用人工智能来确保几乎所有的电子邮件都在分类下的收件箱中。这些过滤器分为初级、社交、促销、更新、论坛和垃圾邮件。除了电子邮件过滤器外，邮箱还有一个叫智能回复的神奇功能，让我们只需点击一个按钮，就可以用简单的短语，如“谢谢”或“让我们做吧”来回复电子邮件。人脸识别       面部识别是一项未来的技术，在十年前似乎还很遥远。但是，科技集团通过将这项技术应用于智能手机，让它侵入了我们的日常生活。智能手机有生物识别技术来检测人们的脸，并用它来解锁设备。例如，苹果的FaceID可以在3D中看到，它可以照亮你的脸，在脸上放置30000个不可见的红外点，并捕捉图像。此外，它使用机器学习算法来比较扫描你的脸和存储的脸。数字助理       预计数字助理不久将成为人类最好的朋友。他们当然已经是了。这样一个关键的想法在我们的脑海中引发，因为在大多数情况下，数字助理被视为人类的伴侣。它们通过自己的特征帮助人类度过一整天。例如，苹果的Siri、亚马逊的Alexa和微软的Cortana都是数字助理，帮助用户执行各种任务，从查看日程安排、在网上搜索，到向另一个应用程序发送命令、分享现场位置。社交媒体订阅源和娱乐应用程序       不仅仅是移动电话，数字技术也在发展。甚至社交媒体和娱乐应用程序也在使用人工智能进行智能转型。Netflix等娱乐应用程序以及Facebook、Instagram和Twitter等社交媒体应用程序使用AI功能提供个性化体验。例如，Facebook已经实现了AI和ML来分析你的使用模式，并驱动一些功能，比如从照片中识别朋友和个性化提要。Netflix也是如此。应用程序使用人工智能技术，根据我们之前的喜好过滤和推荐节目和电影。航行和旅行       导航是我们日常生活中最重要的事情之一。像地图这样的导航应用被用来搜索我们不熟悉的地点。谷歌和苹果地图是人们经常使用的两个著名的地图来源。他们用人工智能来解释成千上万个地点，为你提供实时的路线和交通信息。此外，Uber和Ola等旅游应用程序也使用人工智能来简化旅游流程。广告      通过小册子或电视宣传广告的老办法对下一代来说是不合适的。广告越来越个性化，并使用未来的手段来达到人们。人工智能正被用来跟踪人们的喜好，并根据他们之前的选择来推广广告。此外，人工智能甚至在网络上确定了广告可以获得更多认可的地方。人工智能自动驾驶仪       人工智能自动驾驶仪的概念在21世纪正在起步。然而，部署人工智能使飞行过程自动化的想法可以追溯到1914年。如今，越来越多的航班使用人工智能自动驾驶仪来解除他们的工作。据《纽约时报》报道，波音飞机的平均飞行时间只有7分钟。这通常意味着飞机在起飞和着陆时由人操纵。电子游戏       电子游戏行业是最早采用人工智能来简化游戏流程的行业之一。起初，电子游戏使用人工智能生成人们可以玩的随机级别的游戏。然而，今天，这一点已经发生了很大的变化，已经超出了人们的认识。人工智能已经成为未来游戏升级的主要来源。欺诈预防       金融机构和银行使用人工智能进行欺诈检测和预防。例如，银行的大额交易会被通知给客户，如果他们看起来可疑，银行会向消费者发出警报，让他们进行调查。金融机构甚至对不熟悉的购买行为表示怀疑。他们使用人工智能来识别消费习惯中的不寻常模式。来源：贤集网

       新冠肺炎大流行促进了基于人工智能的聊天机器人的使用，这些聊天机器人可以检测人类的情绪。情感感应机器人一直以来都是科幻小说的素材。最近，有一种需要机器能够对人类的情感进行分类，甚至可能取代心理学家或治疗师。       Laken Brooks在最近一篇关于这个话题的文章中说，自从去年新冠疫情危机爆发以来，人工智能驱动的聊天机器人的使用一直在蓬勃发展。数百万与世隔绝的人通过与人工智能机器人聊天找到了安慰。精神病医生正在研究这些人工智能同伴，如何在流感大流行期间及以后改善心理健康。       仁川国立大学的研究人员开发了一种5G辅助的情感检测系统，该系统利用无线信号和身体运动，进一步突破了利用人工智能检测人类情感的界限。据《科学日报》报道，该系统不仅仅局限于治疗，关键时刻还能救命，比如可以自动感知车辆驾驶员的精神状态，或者在公共空间中检测到焦虑不安的人的精神状态。       该项目负责人、仁川国立大学的金贤本教授表示，一些情绪也会扰乱社会的正常运转，使人们的生命处于危险之中，比如不稳定的司机的情绪。因此，情绪检测技术在识别任何破坏性情绪方面具有巨大潜力，并与5G和5G以外的通信技术相结合，警告其他人潜在的危险。例如，在驾驶员不稳定的情况下，启用AI的汽车驾驶员系统，可以通知最近的网络塔，通过个人智能设备通知附近的行人。       在车外，如果系统检测到公共区域内的人极度愤怒或恐惧，信息可以迅速传达给最近的警察部门，然后他们可以采取措施防止任何潜在的犯罪或恐怖主义威胁。系统仍然需要工作，安全性很弱，而且总是有误报的危险。尽管如此，这些发展反映了基于人工智能的系统在情感层面上与人类同行实时交互的能力不断增强。       阅读肢体语言是一门许多系统都可以学习的艺术。在卡内基梅隆大学，研究人员已经开发出一种称为OpenPose的系统，可以实时跟踪手和脸等身体动作。       正如Apoorva Komarraju在Analytics Insight中报道的那样，OpenPose系统采用计算机视觉和机器学习来处理视频帧。OpenPose系统还可以跟踪单个手指及其运动。为了做到这一点，研究人员使用了全景摄影棚（panopopticstudio），这是一个有500个摄像头的穹顶，用来从不同角度捕捉身体姿势。这些图像用于构建系统的数据集。所有这些图像都通过一个关键点探测器，帮助识别和标记身体部位。OpenPose学习将身体部位与其个体相关联，这样就可以跟踪多个人，而不会造成关于谁的手在哪里的混乱。来源：贤集网

       如果不得不选择一个在过去几年里不断发展的行业，那就是制造业。特别是在冠状病毒疫情之后，制造商们正在尝试各种可能的选择，将现有的流程数字化，以实现更快和实质性的增长。数字化是好的。但是，你应该投资哪些技术来将业务提升到下一个层次？这可能很棘手。数字投资成本高昂，投资于所有可能的技术，以改善您的流程不会帮助您作为一个制造商，而且可以在您的口袋里烧掉一个洞。这一切都是为了在适当的时间投资于正确的技术，以提高生产力、精简流程和更好地管理资源。是否在选择适合你的制造单位的最佳技术上陷入两难境地？这篇文章将为提供5项关键技术，可以投资于提高您的整体制造生产率和性能。工业物联网       想象一下现有的制造生态系统，它有手动或半自动化的流程和工作流。数据的准确性和数据的孤零零将使制造业负责人的决策工作变得非常苛刻。管理最广泛的流程，如资产、机器、资源将是昂贵的，需要持续的人力工作。在这个过程中投入了这么多的精力，很难制定和执行业务改进计划。“预计全球物联网在制造市场规模将从2020年的332亿美元增长到2025年的538亿美元，在预测期内，复合年增长率（CAGR）为10.1%。随着物联网的制造，整个过程将是一个微风。由于这些先进的设备可以固定在不同的机器上和资产上，因此管理它们是简单和准确的。物联网设备的实时数据对制造商快速高效地做出强有力和明智的决策是一个利好。物联网的好处•实时数据•易于安装•更好的决策•准确高效•24/7使用人工智能机器的维护没有自动化是一个极其繁重和过高的过程。即使是计划的维护对大多数组织都是无效的，而且在需要的时候，它们也会是一些很重要的钱。确保机器维护工作的努力和成本更低，这是大多数公司投资于先进技术如AI的原因。“预计制造业市场AI在2020年将达到11亿美元，到2026年可能达到167亿美元；预计在预测期间，人工智能将以57.2%的复合年增长率增长。人工智能与物联网、移动应用和云的结合，可以为您的业务带来奇迹。在预测性维护方面，将AI与物联网、移动应用程序和云同步将有助于您预见机器问题、效率挑战、昂贵的维护成本。人工智能的好处•降低运营成本•快速决策•提高效率•提高安全性•提高生产质量云计算虽然物联网有助于连接工厂内的对象，但云可以确保不同植物的连接。数据管理是制造商面临的一个主要问题。物联网帮助从每台机器、人类获取数据，并管理整个数据通常是一个挑战和麻烦。“2019年，全球云计算市场规模为627.3亿美元，预计到2026年底将达到3837.8亿美元，2021-2026年期间的复合年增长率为29.2%。通过云计算，在一个屋顶下管理大量数据是非常容易和可能的。使用这项技术，快速处理数据并做出更好的决策是非常容易的。云计算的好处•最大效率•更快的数据处理•改进数据管理•成本最小化机器人过程自动化制造人员每天都要对部门内的各种资产和订单进行检查、组织和管理。这些任务大多是平凡的和重复的。手动执行这些过程不仅消耗大量时间，而且降低了准确性。人为错误是很常见的，自动化是最好的解决方法。“机器人过程自动化（RPA）市场预计到2022年将达到24670万美元，2017年至2022年期间的复合年增长率为30.14%。投资于机器人过程自动化不仅可以加快他们的过程，而且可以确保提高精度。机器人可以照顾日常，平凡和重复的任务没有任何困难和100%的准确性。有了这样一个系统，数据采集过程将大大简化和改进。事实上，RPA已经彻底改变了制造业的格局，减少了大量的资源成本和运营时间。•优化以时间为中心的常规流程•提高上市速度•最大化生产力•降低资源成本•提高数据准确性•提高操作灵活性移动应用程序由于许多制造商仍将重点放在手动操作上，因此很难在移动中立即捕获数据，而且每次都必须在特定位置手动记录设备中的数据。有些领域是人类无法入侵的，捕获这些数据也不会那么容易。缓解这个问题很重要，自动化是最好的解决办法。“移动企业应用程序市场预计将从2016年的482.4亿美元增长到2021年的980.3亿美元，2016年至2021年复合年增长率（CAGR）为15.24%。”移动应用程序在这种情况下非常有用。使用应用程序，您的生产人员可以从任何位置和任何地方捕获设备中的任何数据。数据可以在移动中访问并与其他人共享，这节省了大量时间。此外，将移动应用程序与AI和物联网等未来技术相结合，进一步提高了制造商的收益。移动应用的好处•提高员工生产力•更简单的资源管理•100%准确度•快速决策•移动数据访问•更方便的数据访问和共享结论智能制造公司已经开始利用上述所有技术的力量，许多首席执行官、首席技术官今年将投资于这些技术。如果战胜日益激烈的竞争，让客户满意是你的首要任务，那么投资顶级技术是实现这一目标的明智选择。来源：贤集网