‘yb体育官网’一张图告诉你机器人有多大潜力 背后却是工业4.0催化的结果?

产品时间:2022-01-15 11:27

简要描述:

全球智能机器人的市场规模预计在2021年将茁壮至336亿美元,而亚洲将是茁壮最少的地区。近年各国都不约而同将机器人视作战略产业,或许甚至可以是一种综合国力的展现出,各领域的领导厂商都大力投放并发展当中。 机器人毫无疑问已沦为下一个科技明日之星,全球各国莫不大力推展机器人产业,而近期人工智能与深度自学等技术发展热度降温,更加沦为推展智能机器人发展的最重要动能。根据工研院IEK研究报告预估,全球智能机器人的市场规模预计在2021年将茁壮至336亿美元,而亚洲将是茁壮最少的地区。...

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本文摘要:全球智能机器人的市场规模预计在2021年将茁壮至336亿美元,而亚洲将是茁壮最少的地区。近年各国都不约而同将机器人视作战略产业,或许甚至可以是一种综合国力的展现出,各领域的领导厂商都大力投放并发展当中。 机器人毫无疑问已沦为下一个科技明日之星,全球各国莫不大力推展机器人产业,而近期人工智能与深度自学等技术发展热度降温,更加沦为推展智能机器人发展的最重要动能。根据工研院IEK研究报告预估,全球智能机器人的市场规模预计在2021年将茁壮至336亿美元,而亚洲将是茁壮最少的地区。

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全球智能机器人的市场规模预计在2021年将茁壮至336亿美元,而亚洲将是茁壮最少的地区。近年各国都不约而同将机器人视作战略产业,或许甚至可以是一种综合国力的展现出,各领域的领导厂商都大力投放并发展当中。

机器人毫无疑问已沦为下一个科技明日之星,全球各国莫不大力推展机器人产业,而近期人工智能与深度自学等技术发展热度降温,更加沦为推展智能机器人发展的最重要动能。根据工研院IEK研究报告预估,全球智能机器人的市场规模预计在2021年将茁壮至336亿美元,而亚洲将是茁壮最少的地区。根据财团法人精密机械研究发展中心的定义,智能机器人可利用传感器感官环境,并藉由程序化处达成协议智能化解读,最后反应出所须要动作,以继续执行各种生产活动、获取服务或与人对话。它是子集各种技术于一体的平台,包括机械、掌控自动化、电子、电机、影像、光学、通讯、软件与安全性系统等涉及技术与应用于,其中软硬件统合技术至为最重要。

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本课程深入探讨智能机器人产业前景,并剖析关键技术、零组件与软硬件架构。服务机器人不具发展潜力根据资策不会MIC研究数据表明(图1),2015年四大应用领域机器人市场规模合计大约269亿美元,其中以工业机器人110亿美元比重最低,但到了2025年整体市场规模将不断扩大到669亿美元,尽管市场规模还是以工业机器人的244亿美元仅次于,但商业用机器人与个人用机器人2000~2025年填充成长率(CAGR) 分别为11.6%与17.4%,资策不会MIC产业分析师张佳蕙(图2)认为,特别是在是2015年以后,这两类应用于茁壮更加明显,服务型应用于市场当中,有许多过去并未引入机器人的新兴领域,造就其茁壮潜力。图1 2000~2025年全球各应用领域机器人产业规模数据源:BCG,2014;资策不会MIC,2016/1图2 资策不会MIC产业分析师张佳蕙认为,2015年以后,服务型应用于市场,有许多过去并未引入机器人的新兴领域,造就其茁壮潜力。

日本软件银行近年乘机进占机器人领域,一连串的动作引起市场注目,张佳蕙说道,还包括2012年并购法国人形机器人公司Aldebaran Robotics,其2014年发售的人形机器人Pepper相继与IBM Watson、Microsoft Azure合作。Softbank明确提出以交流为基础获取家庭及商业应用于的愿景,Pepper被原作为「期望能被爱」的机器人,利用对话沟通了解家中成员,沦为家中的一份子;并在人工智能的基础下,让Pepper帮助企业产品的营销,在家庭兼备娱乐及学习效果。此外,目前较著名已投入市场的服务型机器人还有Leka与Savioke。

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近年各国都不约而同将机器人视作战略产业,日本发展机器人已幸,2015年日本政府成立机器人革命倡议协议不会,推展机器人产业的发展;韩国则是由产业通商资源部主导,每五年制订基本计划,目标是在2022年沦为机器人活用的国家,生产规模约25兆韩圜;美国则就是指2011年开始,由美国国家科学基金会(NSF)主导, 发展需要安全性与人协同工作的机器人技术。目前韩国以家用机器人为发展主力,美国则是在救灾国防领先各国,张佳蕙建议,家庭应用于与公共应用于各国布局已深,商业应用于近期蓬勃发展,台湾可以趁机紧贴。深度自学、语音辨识等技术在近年有明显的发展,也因此促使服务型机器人产业与应用于的蓬勃发展,机器人从过去单向交流执行命令,演化到可以解读语意号召对话内容,应用服务为机器人先前发展重点。

机器人应用于情境多元,在有所不同场合必需融合各领域专业知识及对用户市场需求的理解,因此厂商不应利用开放平台,减缓机器人在各领域的应用于。类神经网络技术大跃进深度自学这个名词因为2016年人工智能AlphaGo败仗南韩棋王,机器首度顺利挑战人脑,并在棋士这个广泛被指出可玩性最低的博弈论活动中,一时间又被世界大众所关心。而AlphaGo的深度自学核心就是类神经网络技术,早在1943年,Warren McCulloch以及Walter Pitts首次明确提出神经元的数学模型,之后到了1958年,心理学家Rosenblatt明确提出了感知器(Perceptron)的概念,在前者神经元的结构中重新加入了训练修正参数的机制,这时类神经网络的基本学理架构却是已完成。

类神经网络的神经元只不过就是指前端搜集到各种讯号(类似于神经的树突),然后将各个讯号根据权重权重后加总,再行利用活化函数转换成新的讯号传输过来(类似于神经元的轴突)。


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