隨著居民生活水平的提高和科技不斷進步,掃地機器人憑借消費升級與懶人經(jīng)濟的融合,深受廣大消費者們喜愛,市場需求持續(xù)攀升。GfK中怡康測算數(shù)據(jù)顯示,2022年1-8月,中國掃地機器人市場銷售額達到69億元,在整體清潔電器市場中銷售額占比高達39%,穩(wěn)居清潔電器市場榜首,同比增長13%。預(yù)計今年全年掃地機器人市場零售額規(guī)模可達133億元,同比增長20.1%。據(jù)瑞銀預(yù)測數(shù)據(jù),2025年全球和中國掃地機器人市場規(guī)模,將分別達到130億美元和50億美元。
機器人無疑是大賽道,不過2022年的機器人賽道,個中滋味可能只有從業(yè)者最清楚。經(jīng)歷了兩年多的狂歡,掃地機器人逐漸告別高增長,根據(jù)IDC預(yù)測,2022年市場出貨量同比下降23.8%,市場壓力陡增。相比之下,人形機器人在2022年頗受矚目,戴森、特斯拉、小米……大佬趕集式布局。不過,重磅亮相之后,兩極化的市場反響、對商業(yè)前景的質(zhì)疑,不絕于耳。
商用清潔機器人創(chuàng)企奇勃科技發(fā)布寫字樓智慧清潔解決方案,包含全能型寫字樓清潔旗艦ONE S55,敏捷型軟質(zhì)地面清潔助力V45、牽引式硬質(zhì)地面清潔專家H45,這三大產(chǎn)品協(xié)同能實現(xiàn)寫字樓場景全地面場景覆蓋。
生成對抗網(wǎng)絡(luò)(Generative Adversarial Networks,GAN)是用于無監(jiān)督學習的機器學習模型,由Ian Goodfellow等人在2014年提出。由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成判別器和生成器構(gòu)成,通過一種互相競爭的機制組成的一種學習框架,GAN在深度學習領(lǐng)域掀起了一場革命,這場革命產(chǎn)生了一些重大的技術(shù)突破,學術(shù)界和工業(yè)界都開始接受并歡迎GAN的到來。GAN最厲害的地方是它的學習性質(zhì)是無監(jiān)督的,GAN也不需要標記數(shù)據(jù),這使得GAN功能強大,因為數(shù)據(jù)標記的工作非??菰?。
從1990到2012年,機器學習逐漸走向成熟和應(yīng)用,在這20多年里機器學習的理論和方法得到了完善和充實,可謂是百花齊放的年代。代表性的重要成果有:支持向量機(SVM,1995)、AdaBoost算法(1997)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和LSTM(1997)、流形學習(2000)、隨機森林(2001)。
1980年機器學習作為一支獨立的力量登上了歷史舞臺。在這之后的10年里出現(xiàn)了一些重要的方法和理論,典型的代表是:分類與回歸樹(CART,1984)、反向傳播算法(1986)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(1989)。
疫情之下,送餐機器人及其他無接觸式的科技服務(wù)迅速發(fā)展。而在近期放開后,有部分餐廳反映,當前服務(wù)員為食客服務(wù)會存在一定風險,于是引用了送餐機器人上場救急,通過無接觸服務(wù)來完成送物需求。如今,不少擁有連鎖餐廳都開始打造智能化,從機器人送餐、智能化服務(wù)等多方面運用科技元素。對于餐廳來說,不僅可以節(jié)省人工成本,更重要的可以提升效率,并且更好、更安全的服務(wù)客人。
近日,東北一家智能茶舍開業(yè),顧客可提前在微信小程序預(yù)約到店時間,到店后通過小程序操控開門,茶舍內(nèi)的空調(diào)、電視、音響等設(shè)備都可以通過智能機器人,以語音操控的方式開啟。店內(nèi)負責配送的也是機器人,后廚只要觸摸屏幕,下達配送任務(wù),機器人就能將茶點送到指定房間。據(jù)茶舍負責人介紹,目前店里近七成的配送工作都會交給機器人操作,一臺機器人的配送效率堪比2名普通服務(wù)員。伴隨人們生產(chǎn)生活方式的智慧升級,智能服務(wù)機器人爆發(fā)已經(jīng)成為必然。
在生活中,機器人身影可以說是隨處可見,尤其是在餐飲行業(yè),送餐機器人的應(yīng)用更是以多元化的形態(tài)存在,躋身為餐飲界的“新寵兒”。傳統(tǒng)人工成本相對較高,服務(wù)效率較低,尤其在疫情影響下,對餐飲行業(yè)的沖擊較為顯著,這也導(dǎo)致送餐機器人成為解放餐飲勞動力的良策。作為移動機器人行業(yè)的引領(lǐng)者,銳曼推出熊貓送餐機器人——PANDA,用機器人賦能餐廳,提高服務(wù)效率,降本增效,通過機身廣告屏,播放餐廳圖片/視頻等,增強餐廳品牌營銷力,打造餐廳特色。
機器學習算法可以按照不同的標準來進行分類。按照訓(xùn)練樣本提供的信息以及反饋方式的不同,將機器學習算法分為監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習。
機器學習已經(jīng)成為了當今的熱門話題,但是從機器學習這個概念的誕生到機器學習技術(shù)的普遍應(yīng)用經(jīng)過了漫長的過程。在機器學習發(fā)展的歷史長河中,眾多優(yōu)秀的學者為推動機器學習的發(fā)展做出了巨大的貢獻。
在Nature Electronics雜志剛剛發(fā)表的一篇論文中,研究人員描述了一種新型可拉伸生物相容性材料,它可以噴在手背上,就像防曬噴霧一樣。網(wǎng)格中集成了一個微型電子網(wǎng)絡(luò),可以感知皮膚的拉伸和彎曲,并且使用人工智能,研究人員可以根據(jù)手部動作和手勢解釋無數(shù)的日常任務(wù)。研究人員表示,它可能在游戲、體育、遠程醫(yī)療和機器人技術(shù)等廣泛領(lǐng)域產(chǎn)生應(yīng)用和影響。
雖然人工智能 (AI) 模型變得越來越先進,但在傳統(tǒng)計算機硬件上訓(xùn)練和運行這些模型非常耗能。因此,世界各地的工程師一直在嘗試創(chuàng)建替代的、受大腦啟發(fā)的硬件,以更好地支持人工智能系統(tǒng)的高計算負載。
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