據(jù)高德納咨詢公司(Gartner)的數(shù)據(jù)，到2022年，人工智能將為全球創(chuàng)造2.9萬億美元的商業(yè)價值和62億小時的勞動生產(chǎn)率。人工智能在經(jīng)過60余載的漫長探索后，終于迎來了第三次浪潮，開始不斷地與應(yīng)用實踐緊密結(jié)合。
人工智能專業(yè)成“新寵”
近日，教育部公布了2021年度普通高等學校本科專業(yè)備案和審批結(jié)果。據(jù)統(tǒng)計，在新增備案專業(yè)名單中，有包括北京大學、對外經(jīng)濟貿(mào)易大學等在內(nèi)的95所高校新增了人工智能專業(yè)。據(jù)悉，這是自2019年3月全國35所高校獲首批人工智能新專業(yè)建設(shè)資格后，人工智能連續(xù)3年成為了“爆款”專業(yè)。
從政策層面來看，為搶抓人工智能發(fā)展的重大戰(zhàn)略機遇，構(gòu)筑我國人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢，早在2017年國務(wù)院便印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，明確指出“建設(shè)人工智能學科”，具體包括完善人工智能領(lǐng)域?qū)W科布局，設(shè)立人工智能專業(yè)等。
“雖然我國在人工智能方向論文數(shù)量和引用、專利申請量方面已經(jīng)是世界第一，發(fā)展了多項領(lǐng)先技術(shù)，但是我國在人工智能基礎(chǔ)理論、原創(chuàng)算法、高端芯片和生態(tài)系統(tǒng)等方面仍存在較大差距。”南京信息工程大學信息與控制學院張開華教授在接受媒體采訪時如是說，“高校作為高層次人才培養(yǎng)主陣地，應(yīng)加大人才培養(yǎng)力度，加強人工智能前瞻性基礎(chǔ)研究，不斷提升信息化水平來支撐智能化發(fā)展。”
機器人助力人工智能場景落地
值得一提的是，抽象的學術(shù)概念終究無法實現(xiàn)可延續(xù)的商業(yè)價值，人工智能的落腳點最終還是要歸于應(yīng)用。在探索如何將人工智能與應(yīng)用實踐緊密結(jié)合的道路上，機器人則為人工智能的場景落地提供了很好的落腳點。
在人工智能落地機器人方面，一些應(yīng)對動態(tài)環(huán)境、多模態(tài)人機協(xié)作等難題正在被逐一攻破;一些人工智能的新方法，正在應(yīng)用到多層機器學習、多模態(tài)感知、操作、規(guī)劃等機器人高層功能。同時，也孵化培育出了一批有具有代表性的智能機器人創(chuàng)新企業(yè)。
“機器人讓人工智能‘走出’實驗室，走進場景應(yīng)用的‘練兵場’;同時，人工智能的不斷發(fā)展，又為機器人產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了強勁的技術(shù)支持。”國內(nèi)知名服務(wù)機器人企業(yè)中智衛(wèi)安相關(guān)負責人表示。據(jù)悉，專攻智能樓宇商用服務(wù)機器人賽道的中智衛(wèi)安，正是依靠多年在人工智能方面的技術(shù)沉淀，強勢建立起企業(yè)技術(shù)壁壘。
推動“AI+機器人”深度融合
據(jù)了解，中智衛(wèi)安在產(chǎn)品規(guī)?；瘧?yīng)用條件下，結(jié)合前端實時分析能力和后端數(shù)據(jù)處理、AI融合能力，不斷深挖樓宇場景的需求，從而實現(xiàn)系統(tǒng)上的自我、持續(xù)學習和場景的自適應(yīng)應(yīng)用能力。
同時，中智衛(wèi)安通過算力分解、數(shù)據(jù)融合和共享計算，保障機器人在應(yīng)用前即可掌握場景特征并模擬運行，應(yīng)用過程中動態(tài)調(diào)整導航控制和調(diào)度策略，使機器人從單兵作戰(zhàn)變?yōu)榧瘓F作戰(zhàn)并持續(xù)學習和升級，保證運行效率、服務(wù)效率和服務(wù)安全。此外，通過自研語義網(wǎng)關(guān)和NLP中控，可實現(xiàn)商用場景語音功能的快速迭代和提升，保證語音交互技能的友好終端體驗效果。
從最底層的關(guān)鍵模塊設(shè)計，到中間層的數(shù)據(jù)獲取、處理、分發(fā)和分析，再到最高層的應(yīng)用開發(fā)上，中智衛(wèi)安都進行了布局和探索，并已經(jīng)實現(xiàn)了數(shù)據(jù)上的互通互融，正在向更深一步的底層芯片和頂層實時控制運營服務(wù)系統(tǒng)上發(fā)力。
從“互聯(lián)網(wǎng)+”到“人工智能+”，以中智衛(wèi)安為代表的的機器人企業(yè)堅持以市場需求為導向，以機器人產(chǎn)品應(yīng)用為目標，不斷探索新商業(yè)模式，推動“AI+機器人”的深度融合，助力人工智能釋放更多、更大的實用價值。
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