掃地機(jī)器人作為一個(gè)新興消費(fèi)品類,經(jīng)歷了多年的發(fā)展,頭部品牌也都完成了自己的產(chǎn)品矩陣布局。不過(guò)一個(gè)市場(chǎng)要想保持新鮮和活力,是需要有活水加入的。今天來(lái)說(shuō)說(shuō)清潔電器品類中的“活水”云鯨智能。
盡管統(tǒng)稱為機(jī)器人,但根據(jù)用途的不同,機(jī)器人也被進(jìn)一步劃分為工業(yè)機(jī)器人、服務(wù)機(jī)器人以及特種機(jī)器人這三大類。而服務(wù)機(jī)器人則是離我們最近的一類,近兩年爆火的掃地機(jī)器人便是服務(wù)機(jī)器人中的明星產(chǎn)品。據(jù)艾媒咨詢數(shù)據(jù)顯示,2023年中國(guó)服務(wù)型機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)959.2億元,市場(chǎng)份額將有望超越工業(yè)機(jī)器人。
在這篇文章中,小編將對(duì)智能制造的相關(guān)內(nèi)容和情況加以介紹以幫助大家增進(jìn)對(duì)它的了解程度,和小編一起來(lái)閱讀以下內(nèi)容吧。
在“十四五”機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃等行業(yè)政策的引領(lǐng)下,疊加人口問(wèn)題的不斷突出,我國(guó)工業(yè)機(jī)器人銷量走回正增長(zhǎng)區(qū)間,自動(dòng)化改造意愿逐漸回歸。2023年新能源行業(yè)延續(xù)擴(kuò)張態(tài)勢(shì),工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用需求延續(xù)高增長(zhǎng)。
在中國(guó)先進(jìn)制造業(yè)的版圖里:中國(guó)自2013年開(kāi)始成為全球工業(yè)機(jī)器人第一大市場(chǎng);上海市重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)的機(jī)器人密度高達(dá)383臺(tái)/萬(wàn)名工人,是全國(guó)平均水平的1.5倍。以機(jī)器人為主力軍的自動(dòng)化智能工廠是一個(gè)系統(tǒng)工程,由于每個(gè)行業(yè)、企業(yè)都有各自的生產(chǎn)特點(diǎn),因此沒(méi)有一種模式是機(jī)器人換人的標(biāo)準(zhǔn)答案,無(wú)法簡(jiǎn)單套用
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network, RNN)是一類以序列(sequence)數(shù)據(jù)為輸入,在序列的演進(jìn)方向進(jìn)行遞歸(recursion)且所有節(jié)點(diǎn)(循環(huán)單元)按鏈?zhǔn)竭B接的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(recursive neural network)。對(duì)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究始于二十世紀(jì)80-90年代,并在二十一世紀(jì)初發(fā)展為深度學(xué)習(xí)(deep learning)算法之一,其中雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Bidirectional RNN, Bi-RNN)和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Long Short-Term Memory networks,LSTM)是常見(jiàn)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
AutoEncoder的基本思想是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)做無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí),就是把樣本的輸入同時(shí)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出。本質(zhì)上是希望學(xué)習(xí)到輸入樣本的表示(encoding)。早期AutoEncoder的研究主要是數(shù)據(jù)過(guò)于稀疏、數(shù)據(jù)高維導(dǎo)致計(jì)算復(fù)雜度高。比較早用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做AutoEncoder的可以追溯到80年代的BPNN和MLP以及當(dāng)時(shí)Hinton推崇的RBM。后來(lái)到了2000年以后還堅(jiān)持在做的只剩下Hinton的RBM了。從2000年以后,隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速興起,AutoEncoder也得到快速發(fā)展,基本上有幾條線:稀疏AutoEncoder、噪音容忍AutoEncoder、卷積AutoEncoder、變分AutoEncoder。最新的進(jìn)展是結(jié)合對(duì)抗思想的對(duì)抗AutoEncoder。
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,最早可以追溯到1962年,Hubel和Wiesel對(duì)貓大腦中的視覺(jué)系統(tǒng)的研究。1980年,一個(gè)日本科學(xué)家福島邦彥(Kunihiko Fukushima)提出了一個(gè)包含卷積層、池化層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。在這個(gè)基礎(chǔ)上,Yann Lecun將BP算法應(yīng)用到這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的訓(xùn)練上,就形成了當(dāng)代卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雛形。
近日,商用清潔機(jī)器人公司「奇勃科技」正式宣布獲得來(lái)自索道資本領(lǐng)投的數(shù)千萬(wàn)人民幣天使輪融資。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,近年來(lái)服務(wù)機(jī)器人發(fā)展提速,明年市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)959.2億元,或趕超工業(yè)機(jī)器人。
“第一天太神奇了,我看到從天花板上送來(lái)的食物?!笨吹蕉瑠W會(huì)上的送餐機(jī)器人,前冰球女將、現(xiàn)加拿大體育記者Kenzie Lalonde不禁感嘆。冬奧餐廳里,一個(gè)通體粉色,長(zhǎng)相酷似飛碟的機(jī)器人從天而降,固定餐盤的三片“螺旋槳葉”緩緩張開(kāi),里面的食物呈現(xiàn)在了客人面前。這一幕隨后通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳遍了世界。
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深度學(xué)習(xí)是近10年機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)展最快的一個(gè)分支,由于其重要性,三位教授(Geoffrey Hinton、Yann Lecun、Yoshua Bengio)因此同獲圖靈獎(jiǎng)。深度學(xué)習(xí)模型的發(fā)展可以追溯到1958年的感知機(jī)(Perceptron)。1943年神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就已經(jīng)出現(xiàn)雛形(源自NeuroScience),1958年研究認(rèn)知的心理學(xué)家Frank發(fā)明了感知機(jī),當(dāng)時(shí)掀起一股熱潮。后來(lái)Marvin Minsky(人工智能大師)和Seymour Papert發(fā)現(xiàn)感知機(jī)的缺陷:不能處理異或回路等非線性問(wèn)題,以及當(dāng)時(shí)存在計(jì)算能力不足以處理大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的問(wèn)題。于是整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究進(jìn)入停滯期。
有一些特定的標(biāo)準(zhǔn)可用于分類模型解釋方法。Christoph Molnar在2018年“可解釋的機(jī)器學(xué)習(xí),制作黑箱模型可解釋指南”中提到了一個(gè)很好的指南。