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對貓大腦中的視覺系統(tǒng)的研究。1980年,一個日本科學(xué)家福島邦彥(Kunihiko Fukushima)提出了一個包含卷積層、池化層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。在這個基礎(chǔ)上,Yann Lecun將BP算法應(yīng)用到這個神經(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」正式宣布獲得來自索道資本領(lǐng)投的數(shù)千萬人民幣天使輪融資。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,近年來服務(wù)機(jī)器人發(fā)展提速,明年市場規(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的食物?!笨吹蕉瑠W會上的送餐機(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,一個通體粉色,長相酷似飛碟的機(jī)器人從天而降,固定餐盤的三片“螺旋槳葉”緩緩張開,里面的食物呈現(xiàn)在了客人面前。這一幕隨后通過網(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。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)時掀起一股熱潮。后來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題,以及當(dāng)時存在計算能力不足以處理大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的問題。于是整個神經(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”中提到了一個很好的指南。
在工業(yè)界中,數(shù)據(jù)科學(xué)或機(jī)器學(xué)習(xí)的主要焦點是更偏“應(yīng)用”地解決復(fù)雜的現(xiàn)實世界至關(guān)重要的問題,而不是理論上有效地應(yīng)用這些模型于正確的數(shù)據(jù)。機(jī)器學(xué)習(xí)模型本身由算法組成,該算法試圖從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)潛在模式和關(guān)系,而無需硬編碼固定規(guī)則。因此,解釋模型如何對業(yè)務(wù)起作用總是會帶來一系列挑戰(zhàn)。有一些領(lǐng)域的行業(yè),特別是在保險或銀行等金融領(lǐng)域,數(shù)據(jù)科學(xué)家通常最終不得不使用更傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型(線性或基于樹的)。原因是模型可解釋性對于企業(yè)解釋模型所采取的每個決策非常重要。
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我國工業(yè)機(jī)器人裝機(jī)規(guī)模巨大,據(jù)不完全統(tǒng)計,我國工業(yè)機(jī)器人存量超100萬套,占全球工業(yè)機(jī)器人裝機(jī)總量約三分之一,是當(dāng)之無愧的工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用大國。但與巨大的制造業(yè)規(guī)模和轉(zhuǎn)型升級的迫切需求相比,我國工業(yè)機(jī)器人密度不大、檔次不高。根據(jù)國際機(jī)器人聯(lián)盟公布的數(shù)據(jù),2020年中國制造業(yè)機(jī)器人密度達(dá)每萬人246臺,世界排名第9位,基本追平美國,但只相當(dāng)于韓國的26%、日本的63%、德國的66%。我國制造業(yè)機(jī)器人密度雖然和很多發(fā)達(dá)國家持平,但與制造業(yè)比重高、競爭力強(qiáng)的德日韓等國相比還存在明顯差距,這直接制約制造業(yè)向高端領(lǐng)域和環(huán)節(jié)邁進(jìn)。同時,國內(nèi)技術(shù)含量、智能化水平較低的工業(yè)機(jī)器人比重高,智能網(wǎng)聯(lián)機(jī)器人、多軸機(jī)器人、人機(jī)協(xié)作機(jī)器人等高技術(shù)含量和滿足智能制造要求的機(jī)器人比重還比較低。
智能技術(shù)的加持,促進(jìn)了傳統(tǒng)機(jī)器人行業(yè)進(jìn)入快速轉(zhuǎn)型期。盡管受限于疫情等外生因素,在整體經(jīng)濟(jì)形勢相對低迷的背景下,機(jī)器人行業(yè)在2022年仍然表現(xiàn)出較為強(qiáng)勢的增長力,市場規(guī)模破1000億,融資金額破300億,其中工業(yè)機(jī)器人市場規(guī)模達(dá)800億,融資金額接近200億。同時,疫情的反復(fù)爆發(fā)催生了多領(lǐng)域?qū)o人化、自動化、智能化生產(chǎn)力及勞動力的旺盛需求,使得整個工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)健康走勢。