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人工智能机器人的应用之一

作者郑可乐 文章浏览量: 146 次

1月 14, 2022

中国经济的高速发展曾经一度主要依靠“人口红利”的带动,“高出生、低死亡、高增长”是人口红利阶段的一大特点,在此特点下,劳动力人口供给充分,社会负担轻,劳动力价格便宜,储蓄率高,使经济获得了额外的增长源。而正是这些特点使中国稳稳拿下了“世界工厂”的称号,此优势在2013-2015年间出现了拐点。中国的人口结构逐步转向了“低出生、低死亡、低增长”的过程,各地企业开始面临“招工难”的情况,种种迹象显示“人口红利”正在消失。曾经一度被认为“无限供给”的劳动力正面临短缺已经成为一个不争的事实。

历史总是惊人的相似,如同西方发达国家经历“人口红利”消失的过程用了几十年到一百多年的时间不等,如今的一些发达经济体已经长期经受着劳动力短缺的困境。但从近10年这些发达经济体不约而同集中火力发展的产业——人工智能可以看出,寻求没有“人口红利”的经济新增长点已成为紧迫问题。

于是,能够部分代替基本劳动力的人工智能机器人快速进入了全球视野。世界多国不约而同地将人工智能产业提升到国家战略层面,从美国的《美国人工智能倡议》和《加速美国在人工智能领域的领导地位》,德国的“工业4.0”计划和《联邦政府人工智能战略要点》,日本的《机器人白皮书》和《机器人新战略》,到中国提出《“互联网”+人工智能三年行动计划实施方案》、《智能硬件产业创新发展专项行动(2016-2018)》、《促进新一代人工智能产业发展行动计划(2018-2020年)》,并将其结合到“中国制造2025”的规划中,可见,人工智能产业将成为国家重塑产业竞争新优势,提升国家竞争力的新战场。

人工智能机器人主要应用领域

在过去的几年时间里,人工智能机器人在农业、安防、客服和制造等领域已得到初步应用,减少人力输出的同时,通过精细化管理的智能计算提高生产效率,但鉴于人工智能的应用需要结合大量数据、识别、计算等作为支撑,在各领域只能以辅助和试探性应用为主。

智能+农业

人工智能在农业领域的应用包括种植农作物、饲养家畜和加工农产品。中国作为全球农业大国,农业的生产模式一直都以可经营土地规模小、呈零散化特征,生产成本高且难以实现产业化发展,人工智能赋能农业的关键在于优化农业用地等自然资源的利用率,包括土壤,有限的水资源等,例如华为公司正在推进在土壤中埋入小型传感器以改良耕地盐分的新计划,在这一方面,窄带物联网标准(NB-IoT)已经越来越多地得到应用。

究其根本,智能化的农业主要将物联网、大数据、云计算等技术应用到农业生产中,实现农业的精准投入和智能化管理。人工智能与农业的融合主要集中于“数字化种植”和“精细化养殖”,其中,在数字化种植的过程中,通过物联网、大数据等技术和设备的应用,可在播种、灌溉、除虫、采摘、分拣等各个生产环节做到精确化控制,减少农民人力输出的同时,极大地提升生产效率。美国已经将人工智能开始应用于农业种植,根据高盛的研究报告《精确农场:用数字农业欺骗马尔萨斯》,美国通过将人工智能的精准计算与管理投入到农业生产中,至2050年可将玉米产品提高70%。

在中国,包括BAT在内的众多互联网公司也在智能农业领域有所布局,例如百度深度学习平台飞浆、大脑图像识别等全面赋能传统农业,阿里集团的种植管理+精细化养殖,京东的无人机植保等,今后都将极大程度的提升农业生产能力。

智能+安防

安防产业的覆盖可以从政府、公共服务到各个产业都有涉及,而人工智能赋能安防产业主要作用是帮助从被动监控向主动识别进化。

智能安防

在公共安全方面,主要包括公安部门、交警部门等执法部门,以及政法委部门的司法部门。作为安防重点应用的公安行业,人工智能在信息感知、云计算等技术上大力推进了公安信息化及智慧警务的建设,公安行业经常应用这些技术在海量的视频信息中,发现嫌疑人的线索,人工智能能够在视频内容中根据特征提取、内容理解等方式提高视频筛选的效率,现有的治安监控系统融入基于深度学习的人脸识别算法,实现在对常驻人口、暂住人口、重点人口、在逃人员的人像对比,为治安管理、刑侦破案等提供有效的技术分析手段。

在政府需求方面,人工智能已被大量运用到智慧社区的建设中,通过人脸识别、车辆分析、视频结构化等算法实现对有效视频内容的提取,用以检测运动物体、人和车辆的属性等多种目标信息分类。

智能门禁等产品也已经投入到智慧社区的建设中,能够准确记录每一个经过的人和车辆信息,增强了社区的安全保障,更可以形成大量数据信息以提供情报资讯。

智能+客服

中国客服行业一共经历了人工呼叫中心、在线客服、云客服+客服机器人三个阶段。据相关行业统计,在人工呼叫中心阶段,客服行业解决问题的重复率是83.2%,平均100条核心知识的场景覆盖率达到90%,行业离职率接近40%,可以理解为经过培训的人工客服掌握核心100条咨询知识可以服务九成左右的客户咨询,而每10位历练成熟的客服中有4位会跳槽离职。

随着中国人力成本的不断上升,人工的呼叫中心长期面临人工成本居高不下、工作重复性高、客户等待时间长等问题,而此时将人工智能NLP技术融入,可以在线提供机器人语言解意,实现人机交互的沟通,通过问题的精准分类,解决大部分常规性、流畅性咨询问题,大量缩减了人工服务的工作量。

人工智能对于客服行业的作用是赋能而不是替代,今后NLP的技术背景下,通过上游IaaS和PaaS等基础设施,结合中游SaaS和客服机器人供应商,最终以集成软件的服务模式提供智能+客服,今后智能客服的发展趋势会在线客服服务质量实时监控,自动化监督在线服务和客户信息收集和数据质量的方面大有作为,最终达到提升客服服务质量的目的。

智能+制造

智能制造主要是基于物联网的意义上实现的,包含企业与社会在内的所涉及的制造的全过程,在智能化中融入工业4.0自动化的概念。人工智能促使制造业进化主要看三个方面:

(一)智能装备,包括自动识别装备、人机交互系统、工业机器人以及数控机床等生产设备。

(二)智能工厂,包括智能设计、生产、管理以及集成化等工作内容。

(三)智能服务,包括量化的个性化定制、远程运营维护以及预测下维护等服务的模式。

具体的应用可体现在以下三方面:

随着人口红利逐步消失,劳动成本上浮和人均增加值的下滑严重影响中国制造业的发展,但在高企的人工成本背后,依旧面临生产效率低下、人工效能普遍不高的尴尬。再从质检这个环节来看,根据原国家质量监督检验检疫总局公布的数据知,近几年国内产品抽查合格率约为91%左右,其中2017年合格率为91.5%,远低于美欧等发达国家99%以上的合格率。而智能质检则可以通过系统逐一检测制品和成品,准备判别金属、人工树脂、塑胶等多种材质产品缺陷,有效解决了纯人工抽样质检造成的低合格率的弊端。

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