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(pán)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(lèi)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。
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(diǎn)是更偏“應(yīng)用”地解決復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)世界至關(guān)重要的問(wèn)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(wú)需硬編碼固定規(guī)則。因此,解釋模型如何對(duì)業(yè)務(wù)起作用總是會(huì)帶來(lái)一系列挑戰(zhàn)。有一些領(lǐng)域的行業(yè),特別是在保險(xiǎn)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(shù)的)。原因是模型可解釋性對(duì)于企業(yè)解釋模型所采取的每個(gè)決策非常重要。
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我國(guó)工業(yè)機(jī)器人裝機(jī)規(guī)模巨大,據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),我國(guó)工業(yè)機(jī)器人存量超100萬(wàn)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(wú)愧的工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用大國(guó)。但與巨大的制造業(yè)規(guī)模和轉(zhuǎn)型升級(jí)的迫切需求相比,我國(guó)工業(yè)機(jī)器人密度不大、檔次不高。根據(jù)國(guó)際機(jī)器人聯(lián)盟公布的數(shù)據(jù),2020年中國(guó)制造業(yè)機(jī)器人密度達(dá)每萬(wàn)人246臺(tái),世界排名第9位,基本追平美國(guó),但只相當(dāng)于韓國(guó)的26%、日本的63%、德國(guó)的66%。我國(guó)制造業(yè)機(jī)器人密度雖然和很多發(fā)達(dá)國(guó)家持平,但與制造業(yè)比重高、競(jìng)爭(zhēng)力強(qiáng)的德日韓等國(guó)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(shí),國(guó)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(shì)相對(duì)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(shì)的增長(zhǎng)力,市場(chǎng)規(guī)模破1000億,融資金額破300億,其中工業(yè)機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模達(dá)800億,融資金額接近200億。同時(shí),疫情的反復(fù)爆發(fā)催生了多領(lǐng)域?qū)o(wú)人化、自動(dòng)化、智能化生產(chǎn)力及勞動(dòng)力的旺盛需求,使得整個(gè)工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)健康走勢(shì)。