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“机器人的问题是*终的通信的问题。移动通信，特别是第五代移动通信带来了新的机遇，为人工智能应用优良的设施。达闼科技副总裁徐晓晖指出，5G到来对智能机器人的快速发展，无疑意味着一场革命。
虽然这可能显示为“大师”有相同的，但机器人产业的发展是探头背后的价值方面。
在近日举行的 GBAS 2019大湾区机器人与人工智能大会上，中国工程院院士杨华勇向记者分析道，Boston Dynamics公司的核心技术包括3D打印和关键元器件两方面。从中国的角度看，关键零部件的自主开发仍处于爬坡阶段。虽然一些大功率重型装备已经走在世界前列，在某些领域达到了世界**水平，但许多关键零部件仍然面临着短板。
杨华勇续称。当然背后也少不了基础核心技术ai、5g等的助推效用。香港大学工业和制造系统工程系机器人和自动化讲座教授席宁表示，智能机器人在制造业的应用面临3个新的挑战：编程、校正方法、机器人与传感器良好融合。解决这些问题是工业机器人满足智能制造需求的重要一步。
导读： 机器人问题归根结底是通信问题。移动通信，特别是第五代移动通信带来了新的机遇，为人工智能应用优良的设施。 达闼科技副总裁徐晓晖指出，5G到来对智能机器人的快速发展，无疑意味着一场革命。
智能机器人补短板
中国的院院士科学丁汉造机器人“共融”与环境的手段，机器人，机器人，人类可以在三年内具有很强的适应性。这是机器人的未来发展的必由之路。
不过他向记者分析道，在这一方向下，工业界目前呈现的进度有着较大差异。这是因为云计算和人工智能是智能机器人的翅膀，但向“一体化”方向发展仍需要新材料、传感和驱动技术的共同推动。“集成的核心也是机器人本体的刚柔结构，由一代材料、工艺和设备驱动。
“越往上游走，产业和技术积累就越多，投资量就越大。在关键零部件中要大规模占领市场，需要品牌、口碑、长期稳定的质量等支撑，这在短期内是无法实现的。”杨华勇续称，关键元器件的发展与基础技术、基础材料、基础软件等都有关联，接下来15-20年将是决定中国在制造领域能否成为世界强国的关键时期，因为在此期间，大部分的短板都会被逐渐补上。
对于当前我国工业智能化转型过程，杨华勇指出，目前一些流程工业已经认识到智能化转型的重要性，并在这一领域积累了更多的数据，取得了良好的效果。我国离散型产业数量众多，但发展也不平衡。企业能否进行智能化改造，其核心是如何支撑其成本，这就要求产品摆脱低端标签，走高端道路。企业应该是自下而上的一部分，首先要克服细分，慢慢实现整体智能化，然后考虑搭建平台。云化只是**步。在未来走向全球数据治理时，可以计算出所取得的阶段性效果。”
AI技术迭代
在机器人落地发展过程中，AI无疑是伴随其共同成长的好“伙伴”。然而，在人工智能薄弱的时代，如何突破技术壁垒，使土地变得更好，是一个技术问题。
即便是人工智能技术得到广泛应用的谷歌，其智能语音助手背后仍有人工辅助。
为此，深醒科技联合创始人袁培江指出，2.0时期的深度学习面临着数据趋向饱和、能力接近极限的瓶颈，缺点将越来越明显，这意味着完全依靠过去标注数据形式的训练模型，将是远远不够的。更不用说标注的数据仍然会受到噪声和错误的影响。
“当模型在很大程度上依赖于训练数据，如果数据本身是错误的，因此这些结论可能是错误的。这是第三代人工智能必须面对的。”他指出。
因此，人工智能的未来，恐怕不是基于当前的黑匣子和深厚的学习框架，而是一个可能的解释，可信的，是强大的。在现有基础上，面对大数据和人工智能是如何协作创新。
袁培江介绍道，这也是公司在探索3.0版深度学习模型的核心方向。同样重要的是要记住，AI 安全机制需要优化。当我们达到一定程度时，我们回过头来，我们建立了许多技术。这是技术和工业发展的必由之路。”
当前的AI能力还不够，但未来5-10年，这项技术必然是人类不可或缺的伴侣，将会对人类的生活带来巨大变化。
袁培江补充说，人工智能技术*广泛的领域是视觉和声音，因为这些领域积累了大量数据。在工业制造的情景中有很多需求，但要找到痛点并不容易。
我个人认为，在逐渐发展的过程中，工业生产将带来新的机遇，但也需要尝试和犯错误。但从现阶段的点，体量发展的现阶段还不足以支持这一领域的业务增长作为巨头，市场的挑战比较大的部分。当然，任何技术*终都会发现*适合的土壤生长。”他总结道。
另外，传统的工业机器人编程时间长且复杂，但随着3C行业产品更新周期缩短到6个月，编程复杂度降低。我们的想法是基于产品设计，让计算机通过 AI 方法自动分析设计，自动生成机器人程序。席宁介绍说，这样既可以减少手工编程工作，又能更快地完成程序的检查。
由于机器人本身有传感器，具有实时信息，并通过传感器获取的自然语言技术相结合，可以快速了解该程序，机器人快速编程。
5G引领产业变革
底层通信技术的演进，将进一步带来Android电子市场的巨大变化。
席宁告诉记者，5g具有低延迟、大带宽、高可靠性的特点，为机器人应用提供了新的通信手段。实现了许多机器人无法达到的协调与合作。因此，未来将是一个更加复杂、基于规模的协调系统，能够显著提高效率，完成更复杂的工作，并需要更高的智能水平。”
例如，借助5G技术，机器人可以帮助人类扩展手、眼、耳的功能，辅助远程加工和制造，从而克服由于距离、规模和环境限制而导致的智能制造的发展问题。
袁培江则认为，“早年间AI技术的起起伏伏，是在于技术条件不具备足够的支撑性。但是5 g 和现在的第二代深度学习模型，将带来足够的场景和资源，这意味着5 g 和人工智能将相互促进。”
达闼科技已经推出了云端机器人产品，公司副总裁徐晓晖分析，人的大脑有1000亿个神经元，但放到机器人上要实现较强的运算能力，可能将需要吨为单位重量的机器人大脑才能实现。
这意味着，云是机器人的大规模合作的必然结果，5G是催化剂。而且，云端智能机器人更是5G杀手级应用。他补充说，机器人的个体学习很难获得系统的能力提升。通过云连接，机器人成为群体学习，将带来机器人能力的进一步相互提高。
“这将带来不可思议的变化。徐晓晖的结论是，云端智能机器人正朝着机器人本体5g网络边缘计算节点、机器人安全专用网络和大规模云“大脑”的架构发展。随着访问量的增加，云的数据处理和传输将带来根本性的变化，机器人云将成为智能服务机器人产业化的必由之路。
潜在的潜在威胁需要区块链技术的护航。进一步说明，未来的机器人将比手机有更多的功能，所以是否面对机器伤等潜在事故需要提前做好准备。这个问题可以通过使用区块链的信任机制从云端验证和控制机器人的操作指令来解决。