Rumah Peranti teknologi AI Empat aspek menggalakkan pertumbuhan sihat industri robot

Empat aspek menggalakkan pertumbuhan sihat industri robot

Apr 11, 2023 pm 09:16 PM
AI robot

Persidangan Robot Dunia 2022, yang berakhir tidak lama dahulu, memberi tumpuan kepada aplikasi inovatif robot dalam pembuatan, pembinaan, penjagaan perubatan, pertanian, perlombongan, logistik dan banyak bidang lain, menjadi tingkap penting untuk melihat arah aliran pembangunan industri robot negara saya.

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, industri robot negara saya terus mengekalkan momentum pertumbuhan pesat yang baik, dan telah mencapai kejayaan penting dalam teknologi, produk dan skala.

Robot dikenali sebagai "permata mahkota industri pembuatan", dan penyelidikan serta pembangunan, pembuatan dan aplikasinya telah menjadi petunjuk penting bagi tahap inovasi teknologi dan tahap pembuatan mewah sesebuah negara. Menurut "Laporan Pembangunan Industri Robot China (2022)", pasaran robot negara saya dijangka mencecah AS$17.4 bilion pada 2022, dengan purata kadar pertumbuhan tahunan lima tahun sebanyak 22%.

Empat aspek menggalakkan pertumbuhan sihat industri robot

Dari segi teknologi robotik inovatif termaju, robot invasif minimum perubatan, robot kolaboratif generasi baharu, robot bionik mewah dan teknologi lain kekal di hadapan antarabangsa dan dijangka akan digunakan dalam robot perkhidmatan rumah dan pemulihan perubatan pada masa hadapan Robot, visi industri, robot perkhidmatan awan dan bidang lain telah mencapai tahap lanjutan antarabangsa.

Kementerian Perindustrian dan Teknologi Maklumat serta kementerian dan suruhanjaya lain juga telah bersama-sama mengeluarkan beberapa siri pelan berkaitan seperti "Rancangan Lima Tahun Ke-14 untuk Pembangunan Pembuatan Pintar" dan "Rancangan Lima Tahun Ke-14 untuk Pembangunan Industri Robot", menganggap industri robot sebagai strategi baru muncul Industri menyediakan sokongan utama, yang memainkan peranan peneraju dan penggalakan penting dalam latihan bakat, kemajuan teknologi, transformasi pembuatan dan peningkatan, dsb.

Sementara pembangunan industri dan teknologi menghadapi peluang yang baik, pembangunan industri robot negara saya juga menghadapi banyak cabaran. Pada tahap teknologi teras robot, beberapa teknologi teras masih belum dipecahkan dengan berkesan, beberapa teknologi utama mempunyai kekurangan, dan fenomena "leher tersekat" masih wujud pada tahap kedudukan produk robot, kedudukan berfungsi beberapa produk adalah tidak cukup jelas, dan senario aplikasi robot tidak mencukupi, terdapat banyak produk yang serupa, robot mempunyai fungsi tunggal, dan titik kesakitan yang mereka selesaikan tidak cukup jelas dari segi skala syarikat robot, semasa syarikat terkemuka adalah terhad dalam skala Berbanding dengan robot industri, skala hasil keseluruhan syarikat robot perkhidmatan terkemuka adalah rendah.

Dalam hal ini, dasar mesti dilaksanakan dari pelbagai sudut:

Pertama sekali, penyelidikan asas mesti diperkukuh untuk membentuk ekosistem inovasi untuk teknologi robotik teras dan menggalakkan kitaran yang mulia dan pembangunan teknologi dan industri. Adalah perlu untuk terus menakluki teknologi teras yang berkaitan untuk mencapai kebolehkawalan bebas, dan seterusnya menakluki teknologi utama teras seperti persepsi pintar, interaksi manusia-komputer, kawalan patuh, sistem pengendalian, pengaturcaraan dan simulasi robot, penyepaduan sistem dan teknologi aplikasi. Universiti, institut penyelidikan saintifik dan unit lain serta syarikat robot harus mengintegrasikan rapat "industri, akademik, penyelidikan dan aplikasi" untuk bersama-sama menangani masalah utama. Mengikut ciri-ciri pembangunan robot bersepadu pelbagai disiplin dan pelbagai bidang, pelbagai model baharu transformasi "industri-universiti-penyelidikan-aplikasi" boleh dibentuk untuk mempercepatkan aplikasi dan transformasi hasil inovasi termaju.

Kedua, kita mesti memanfaatkan lagi peranan peneraju syarikat robotik terkemuka dan mempercepatkan aplikasi dan promosi produk. Kita harus memberikan permainan sepenuhnya kepada demonstrasi dan peranan utama perusahaan terkemuka dan mempercepatkan pembinaan senario robot perkhidmatan seperti penjagaan perubatan dan kesihatan, perkhidmatan komuniti, pengedaran tanpa pemandu e-dagang, jualan tanpa pemandu, pembersihan dan pemeriksaan komersial, supaya ada menjadi ruang pasaran yang lebih besar untuk pembangunan inovatif industri berkaitan. Memberi tumpuan kepada keperluan mendesak dalam bidang pencegahan dan kawalan wabak, pemulihan perubatan, perkhidmatan khas dan bidang lain, mewujudkan mekanisme saluran hijau untuk akses pasaran robot, memudahkan proses pembidaan, dan memendekkan kitaran kelulusan di premis memenuhi keselamatan dan kualiti. Mengukuhkan penyeliaan dan peraturan, memberi keutamaan untuk menggalakkan pemasaran dan promosi produk robot pintar yang memenuhi syarat ambang tertentu, dan memastikan pembangunan jangka panjang dan stabil industri robot.

Sekali lagi, adalah perlu untuk mengukuhkan latihan bakat dalam bidang robotik dan meneroka model baharu pendidikan robotik yang mengintegrasikan industri dan pendidikan. Memberi tumpuan kepada bidang profesional robot yang diperlukan dengan segera, mengukuhkan latihan bakat profesional peringkat tinggi dengan latar belakang antara disiplin, menjalankan penerokaan inovatif dalam persekitaran kolej dan jurusan berkaitan robot di universiti, mewujudkan platform penyelidikan seperti pusat inovasi robot, dan membina model baharu pendidikan bakat akademik robot. Mengukuhkan pertukaran dan kerjasama antara sekolah dan perusahaan dalam bidang robotik, memecahkan halangan permintaan antara kampus dan pasaran, menubuhkan pangkalan latihan dalam syarikat robotik terkemuka dan syarikat berfaedah, dan meningkatkan skala dan kualiti latihan untuk bakat aplikasi robotik.

Akhir sekali, adalah perlu untuk mengukuhkan lagi pembangunan yang diselaraskan dan stabil bagi rantaian industri robot dan rantaian bekalan, dan mencapai kawalan bebas terhadap rantaian industri. Bergantung pada campur tangan kawasan berfaedah dalam industri robot negara saya, pembawa taman matang dan modal aktif, kami akan mempromosikan pembinaan dan pembangunan platform perkhidmatan awam untuk robot untuk menyediakan perkhidmatan lengkap seperti bekalan tempatan robot, pensijilan produk dan ujian kualiti. Kita harus memainkan sepenuhnya peranan robot sebagai platform dan pakatan industri, menggalakkan hubungan yang cekap antara entiti inovasi saintifik dan teknologi seperti universiti dan institut penyelidikan saintifik dan syarikat aplikasi robot, dan menggalakkan inovasi kolaboratif dalam rantaian industri robot berdasarkan masalah. dan keperluan.

Atas ialah kandungan terperinci Empat aspek menggalakkan pertumbuhan sihat industri robot. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

See all articles