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人工智能機器人的加速應用(一)
來源:研究院 | 作者:pmo6d0599 | 發布時間: 2020-03-27 | 134 次瀏覽 | 分享到:
中國經濟的高速發展曾經一度主要依靠“人口紅利”的帶動,“高出生、低死亡、高增長”是人口紅利階段的一大特點,在此特點下,勞動力人口供給充分,社會負擔輕,勞動力價格便宜,儲蓄率高,使經濟獲得了額外的增長源。而正是這些特點使中國穩穩拿下了“世界工廠”的稱號,此優勢在2013-2015年間出現了拐點。中國的人口結構逐步轉向了“低出生、低死亡、低增長”的過程,各地企業開始面臨“招工難”的情況,種種跡象顯示“人口紅利”正在消失。曾經一度被認為“無限供給”的勞動力正面臨短缺已經成為一個不爭的事實。

歷史總是驚人的相似,如同西方發達國家經歷“人口紅利”消失的過程用了幾十年到一百多年的時間不等,如今的一些發達經濟體已經長期經受著勞動力短缺的困境。但從近10年這些發達經濟體不約而同集中火力發展的產業——人工智能可以看出,尋求沒有“人口紅利”的經濟新增長點已成為緊迫問題。

于是,能夠部分代替基本勞動力的人工智能機器人快速進入了全球視野。世界多國不約而同地將人工智能產業提升到國家戰略層面,從美國的《美國人工智能倡議》和《加速美國在人工智能領域的領導地位》,德國的“工業4.0”計劃和《聯邦政府人工智能戰略要點》,日本的《機器人白皮書》和《機器人新戰略》,到中國提出《“互聯網”+人工智能三年行動計劃實施方案》、《智能硬件產業創新發展專項行動(2016-2018)》、《促進新一代人工智能產業發展行動計劃(2018-2020年)》,并將其結合到“中國制造2025”的規劃中,可見,人工智能產業將成為國家重塑產業競爭新優勢,提升國家競爭力的新戰場。


世界主要經濟體已將人工智能提升到國家戰略層面


數據來源:公開信息,易盟研究院整理


一、人工智能機器人主要應用領域

在過去的幾年時間里,人工智能機器人在農業、安防、客服和制造等領域已得到初步應用,減少人力輸出的同時,通過精細化管理的智能計算提高生產效率,但鑒于人工智能的應用需要結合大量數據、識別、計算等作為支撐,在各領域只能以輔助和試探性應用為主。

智能+農業

人工智能在農業領域的應用包括種植農作物、飼養家畜和加工農產品。中國作為全球農業大國,農業的生產模式一直都以可經營土地規模小、呈零散化特征,生產成本高且難以實現產業化發展,人工智能賦能農業的關鍵在于優化農業用地等自然資源的利用率,包括土壤,有限的水資源等,例如華為公司正在推進在土壤中埋入小型傳感器以改良耕地鹽分的新計劃,在這一方面,窄帶物聯網標準(NB-IoT)已經越來越多地得到應用。

究其根本,智能化的農業主要將物聯網、大數據、云計算等技術應用到農業生產中,實現農業的精準投入和智能化管理。人工智能與農業的融合主要集中于“數字化種植”和“精細化養殖”,其中,在數字化種植的過程中,通過物聯網、大數據等技術和設備的應用,可在播種、灌溉、除蟲、采摘、分揀等各個生產環節做到精確化控制,減少農民人力輸出的同時,極大地提升生產效率。美國已經將人工智能開始應用于農業種植,根據高盛的研究報告《精確農場:用數字農業欺騙馬爾薩斯》,美國通過將人工智能的精準計算與管理投入到農業生產中,至2050年可將玉米產品提高70%。

在中國,包括BAT在內的眾多互聯網公司也在智能農業領域有所布局,例如百度深度學習平臺飛漿、大腦圖像識別等全面賦能傳統農業,阿里集團的種植管理+精細化養殖,京東的無人機植保等,今后都將極大程度的提升農業生產能力。


智能+安防

安防產業的覆蓋可以從政府、公共服務到各個產業都有涉及,而人工智能賦能安防產業主要作用是幫助從被動監控向主動識別進化。

在公共安全方面,主要包括公安部門、交警部門等執法部門,以及政法委部門的司法部門。作為安防重點應用的公安行業,人工智能在信息感知、云計算等技術上大力推進了公安信息化及智慧警務的建設,公安行業經常應用這些技術在海量的視頻信息中,發現嫌疑人的線索,人工智能能夠在視頻內容中根據特征提取、內容理解等方式提高視頻篩選的效率,現有的治安監控系統融入基于深度學習的人臉識別算法,實現在對常駐人口、暫住人口、重點人口、在逃人員的人像對比,為治安管理、刑偵破案等提供有效的技術分析手段。


圖片來源于網絡

在政府需求方面,人工智能已被大量運用到智慧社區的建設中,通過人臉識別、車輛分析、視頻結構化等算法實現對有效視頻內容的提取,用以檢測運動物體、人和車輛的屬性等多種目標信息分類。


智能門禁等產品也已經投入到智慧社區的建設中,能夠準確記錄每一個經過的人和車輛信息,增強了社區的安全保障,更可以形成大量數據信息以提供情報資訊。


圖片來源于網絡


智能+客服

中國客服行業一共經歷了人工呼叫中心、在線客服、云客服+客服機器人三個階段。據相關行業統計,在人工呼叫中心階段,客服行業解決問題的重復率是83.2%,平均100條核心知識的場景覆蓋率達到90%,行業離職率接近40%,可以理解為經過培訓的人工客服掌握核心100條咨詢知識可以服務九成左右的客戶咨詢,而每10位歷練成熟的客服中有4位會跳槽離職。

隨著中國人力成本的不斷上升,人工的呼叫中心長期面臨人工成本居高不下、工作重復性高、客戶等待時間長等問題,而此時將人工智能NLP技術融入,可以在線提供機器人語言解意,實現人機交互的溝通,通過問題的精準分類,解決大部分常規性、流暢性咨詢問題,大量縮減了人工服務的工作量。


圖片來源于小A電話機器人


人工智能對于客服行業的作用是賦能而不是替代,今后NLP的技術背景下,通過上游IaaS和PaaS等基礎設施,結合中游SaaS和客服機器人供應商,最終以集成軟件的服務模式提供智能+客服,今后智能客服的發展趨勢會在線客服服務質量實時監控,自動化監督在線服務和客戶信息收集和數據質量的方面大有作為,最終達到提升客服服務質量的目的。



智能+制造

智能制造主要是基于物聯網的意義上實現的,包含企業與社會在內的所涉及的制造的全過程,在智能化中融入工業4.0自動化的概念。人工智能促使制造業進化主要看三個方面:

(一)智能裝備,包括自動識別裝備、人機交互系統、工業機器人以及數控機床等生產設備。

(二)智能工廠,包括智能設計、生產、管理以及集成化等工作內容。

(三)智能服務,包括量化的個性化定制、遠程運營維護以及預測下維護等服務的模式。

具體的應用可體現在以下三方面:




隨著人口紅利逐步消失,勞動成本上浮和人均增加值的下滑嚴重影響中國制造業的發展,但在高企的人工成本背后,依舊面臨生產效率低下、人工效能普遍不高的尷尬。再從質檢這個環節來看,根據原國家質量監督檢驗檢疫總局公布的數據知,近幾年國內產品抽查合格率約為91%左右,其中2017年合格率為91.5%,遠低于美歐等發達國家99%以上的合格率。而智能質檢則可以通過系統逐一檢測制品和成品,準備判別金屬、人工樹脂、塑膠等多種材質產品缺陷,有效解決了純人工抽樣質檢造成的低合格率的弊端。



二、新冠病毒席卷,催動人工智能機器人應用加速

公共服務領域

被普遍用于客服領域的呼叫機器人在本次疫情中擔起了“居委+街道”的責任,成功升級為疫情防控機器人后,可用于快速準確篩查易感人群、及時科普疫情知識,在本次疫情防控期間,針對各級政府、企事業單位、社區、相關機構等需求,主動呼叫并電話回訪,搜集重點人員信息,并進行防疫知識科普,大大縮減了重復性的人工。


圖片來源于小A電話機器人


醫療服務領域

本次防控工作中,在醫院活躍的一批配送機器人極大地發揮了人工智能的潛力,不僅能夠幫助遞送檢驗樣本,還可以給隔離病區送餐、回收處理醫療垃圾,在服務大廳提供問詢、指引服務,并在醫院內提供“零售”服務,其獨特的材質大大節約了消毒的工序和時間。從火神山、雷神山醫院,到各地區各級醫院,都可以見到這一群忙碌的“鋼鐵”身影,在醫護人員嚴重短缺的情況下,發揮了較大的功能。在“高?!睄徫簧溪毊斠幻娴倪M行工作,使本就緊缺醫護行業看到了一絲希望。


圖片來源于網絡


物流服務領域

物流領域是實現自動化管理步伐較快的行業,從最早的菜鳥網絡無人倉庫到京東的無人運輸的布局,使得機器人的應用領先于其他生產服務性的行業。


圖片來源于網絡


而一次全國性疫情的爆發,仿佛有一瞬間凝固了生活用品和民生食品的運輸,在盡量減少人與人接觸的防疫期間,如何快速且安全地連接起這些民生物資的神經網絡成為了最大的關注點之一。在最大程度避免人與人接觸的工作中,物流倉庫的搬運、裝卸、揀貨等機器人,以及一些無人駕駛的路面與空中的運輸機器人都在默默發揮作用,相較于疫情爆發前只在指定區域范圍內進行實驗性應用,此次物流行業對智能機器人的應用又有了一次質的飛躍。


無人機的各領域應用

噴灑消毒——在山東某縣,5臺無人機無間斷輪流持續作業,在短短數天時間內,為全鎮74個村進行噴灑消毒。

媒體報道——疫區的一線防控記錄拍攝,全民監工的火神山、雷神山醫院建造等全程記錄,向世界展示了“中國速度”。 


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建筑照明
——為能容納更多患者,各省市紛紛著手建造隔離定點醫院(所),無人機360度調換角度的夜間照明,為建筑進展加碼加力。


圖片來源于網絡

安防巡邏領域

隨著全國企業復工復產的步驟加快,火車站、機場、客運站等人群聚集的公共場合成為防疫工作的重中之重,測量體溫、消毒、巡查等繁重的工作不僅需要大量人力,也增加了接觸的風險。而安防巡檢機器人協助并代替工作人員進行人群實時監測、人體體溫識別、異常體溫識別、口罩佩戴識別、不規范穿戴警告、消毒液實時噴灑、疫情播報等方面起到了至關重要的作用,范圍性的巡邏和數據搜集,大大降低了接觸風險的同時,減少了人工的輸出。


圖片來源于網絡

人工智能機器人的應用在過去的幾年里已在各個行業初見顯影,疫情爆發后,短時間內催生出了2.0版的升級應用。這一次的升級,使人工智能機器人從之前“試探性”使用到“實戰型”應用的演變大大縮短了“人類與機器需要并肩工作一段時間”的驗證階段,也正如一些外媒所述,中國的人工智能機器人或許并不具備最先進的技術含量,但其應用將可能領先于世界,中國亦可能成為自動化水平最高的國家。



三、人工智能對傳統人力帶來的影響

人工智能的主要作用體現在兩個方面:

(一)刺激經濟發展。人工智能可產生多種影響方式,包括輔助或增強勞動力、部分替代人類勞動、擴大可用產品和服務、快速累積并增強全球數據流量等。

(二)日常生活,智能手機、智能移動終端、互聯網支付等已經滲入到生活中的方方面面,甚至創造了新一代的人類生活習慣。


人工智能逐步在改變人類的生產和生活習慣。從生產角度來說,人工成本的上升,開始擠壓薄利運營的制造業企業,而人工智能與自動化設備的結合,可以有效提高生產效率和質量,使經營者的意識和觀念產生轉變,此外,一些高危作業崗位也開始研發人工智能的應用。從生活角度來說,同樣是人工成本的壓力,加上經營性成本的上升,使經營者開始關注人工智能在服務領域的應用。因此,在本次疫情結束之后,不論是制造業還是服務業,管理者對于使用智能機器人的意識已有全面提高,隨著科技的進展,今后可能會出現更多的機器人代替人力的場景。


四、人工智能的本體透視

通常把人工智能(Artificial Intelligence)(AI)定義為計算機科學的一個分支,但又不僅限于計算機領域,從事人工智能行業的人還要根據應用場景的不同,學習各種其他領域的知識,例如心理學、哲學、物理學、醫學等等??傮w來說,人工智能的主要目的是使其能夠勝任一些通常需要人類智慧才能完成的工作,是一項極富挑戰性的科學。

目前人工智能最為普遍的功能在于識別技術和數據模型計算。識別技術在安防、交通運輸、公共服務、醫學診斷等方面已經應用的較為成熟,數據模型的計算可以幫助研究人員在龐大且復雜的數據中根據需要篩選出有效數據并進行計算。


五、人工智能機器人可能會替代哪些崗位

人工智能時代到來,首先投入到應用中的是越來越多的機器人,解放了一批服務業和制造業中重復性工作的崗位,例如生活服務業的服務員、工廠流水線工人,不僅如此,零售業、部分辦公室常見職業、甚至是一些高危崗位都受到不同程度的影響。

根據CB Insights和State of Automation Report,僅在美國就有4600萬零售銷售人員因AI而面臨失業風險。同樣的事情發生在430萬廚師和服務員,380萬清潔工,2.4M搬運工和倉庫工人,180萬卡車司機和120萬建筑工人。AI增強的生產力也開始威脅白領工作,比如影響到律師,人力資源,教師,銷售,市場營銷,研究人員,會計師,軟件開發人員等大多數常見職業。

人類的勞動可以細分為四大種類,即規則性體力勞動、規則性智力勞動、非規則性體力勞動和非規則性智力勞動??偠灾?,人工智能目前的功能能夠取代的是規則性體力和智力的勞動崗位,但其帶來的技術革新也會創造出更多的新崗位,人工智能賦能傳統產業,能夠促進勞動者提升自我意識,倒逼勞動質量和創新意識,減少重復性的工作,進而使勞動者有更多的時間去思考工作的創新和趣味性那么,在依舊有著數以億計的農民工勞動力的中國,人工智能的加速應用和逐步替代會使這些勞動力何去何從?(下一期為您分享)


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