


'Antara sepuluh trend pembangunan teknologi robotik penting, robot humanoid sangat diperlukan'
Teknologi robotik yang muncul dapat memenuhi keperluan orang yang semakin meningkat untuk automasi industri, pendigitalan dan kemampanan. Sebagai contoh, pengendalian bahan di gudang boleh diautomasikan menggunakan robot mudah alih autonomi (AMR) dan kenderaan berpandu automatik (AGV).
Institusi penyelidikan baru-baru ini telah menjalankan kajian mendalam tentang pandangan 8,949 syarikat pemula dan perusahaan besar di seluruh dunia mengenai pembangunan teknologi robotik, dan membuat ramalan tentang arah aliran pembangunan teknologi robotik pada tahun 2023. Pakar industri menegaskan bahawa orang ramai perlu memahami dan mengikuti trend robotik yang berpotensi untuk mengubah perniagaan.
Berikut ialah sepuluh trend dan ramalan robot teratas untuk 2023 yang diperoleh daripada kajian:
1 🎜 >
Dalam pembuatan, pekerja selalunya bekerja dalam persekitaran yang berbahaya seperti bahan kimia toksik, ruang terkurung atau jentera berat. Robot mudah alih autonomi menggunakan penderia, kecerdasan buatan dan teknologi penglihatan komputer untuk memerhati dan memahami persekitaran mereka serta menavigasi secara autonomi. Sebagai contoh, robot mudah alih autonomi (AMR) di gudang menggunakan pengimbas untuk memantau tahap inventori dan mengautomasikan pengendalian bahan serta mencegah kehabisan inventori. Untuk mempercepatkan kerja, robot mudah alih autonomi juga boleh mengangkut komponen dan bahagian dalam jarak jauh dalam kilang.2. Robot pintar
Disebabkan gabungan kecerdasan buatan dan robotik, robot pintar boleh menggunakan maklumat masa nyata untuk mengoptimumkan kerja mereka. Set data yang besar dan data masa nyata juga digunakan untuk melatih robot menjadi lebih tepat dan berkesan. Hasilnya, mereka dapat melihat persekitaran mereka dengan lebih baik, membezakan objek dengan lebih cepat dan menavigasi secara bebas.3. Robot kolaboratif
Berbanding dengan robot perindustrian tradisional, robot kolaboratif mempunyai penderia dan algoritma termaju dan mesti memastikan keselamatan kakitangan di sekeliling mereka. Untuk mengautomasikan aktiviti pengeluaran seperti bahagian kimpalan dan lubang penggerudian, mereka terutamanya menggunakan operasi alat hujung lengan (EOAT). Robot ini membantu pekerja mengalihkan barang berbahaya seperti produk logam, polimer dan bahan lain.4. Robot sebagai Perkhidmatan
Pembangunan dan penyelenggaraan robot adalah proses yang memakan kos dan memakan masa. Disebabkan oleh kekangan ini, banyak perniagaan, terutamanya perniagaan kecil, tidak dapat menyepadukan robotik ke dalam operasi mereka dan perlu menggunakan Robots-as-a-Service.5. Robot Cybersecurity
Disebabkan peningkatan keperluan penyepaduan dan sambungan Internet of Things, robot telah menjadi sasaran utama serangan siber. Selain itu, disebabkan penggunaannya yang meluas dalam industri pertahanan, pembuatan, penjagaan kesihatan dan aeroangkasa, robot mesti dilindungi daripada akses dan pencerobohan haram. Mengguna pakai penyelesaian keselamatan siber robotik melindungi titik akhir dan susunan ketersambungan untuk mengelakkan pelanggaran data dan gangguan aset.6. Drone
Disebabkan pembangunan pengkomputeran tepi, pengkomputeran berprestasi tinggi dan teknologi rangkaian, syarikat pemula kini dapat membina dron dengan julat dan keupayaan yang lebih besar. mesin. Mereka menggunakan dron untuk menghantar barangan, mengumpul data udara, memeriksa infrastruktur dan melakukan pelbagai jenis operasi. Dron yang digunakan dalam pertanian boleh menyembur racun perosak dan menyemai benih di lokasi tertentu sambil memantau pertumbuhan tanaman dan menjejaki pergerakan ternakan. Kebolehsuaian dron telah mempercepatkan penyepaduan mereka dalam pengangkutan jarak jauh seperti makanan dan bekalan perubatan.7 Internet of Things
Jika robotik menumpukan pada pembuatan, interaksi dan tingkah laku autonomi, Internet of Things menyediakan fungsi penderiaan, pemantauan dan penjejakan. Prestasi robot didorong oleh platform pengkomputeran tepi, yang membolehkan aliran kerja dipacu maklum balas dengan mengumpul dan menghantar data. Terima kasih kepada kemajuan terkini dalam edge IoT, pengeluar robot kini dapat mengalihkan pengkomputeran lebih dekat kepada sumber data. Ini membolehkan robot menggunakan data hampir masa nyata dan memaksimumkan kecekapan kerja.8. Robot humanoid
Dalam era pasca wabak, robot humanoid semakin digunakan untuk pembersihan tanpa sentuhan dan penjagaan pesakit. Selain itu, ia digunakan dalam pemeriksaan loji janakuasa, penyelenggaraan dan operasi pemulihan selepas bencana untuk menyelamatkan pekerja daripada persekitaran berbahaya. Selain menyambut tetamu di meja depan, robot humanoid juga akan menjaga orang sakit dan warga emas. Mereka, seperti robot lain, mengautomasikan kerja untuk mengurangkan perbelanjaan dan meningkatkan pengeluaran.9. Kenderaan Berpandu Automatik
Di gudang, pusat pengedaran dan kemudahan pengeluaran, bahan sering diangkut oleh kenderaan berpandu automatik. Pergerakan mereka dikawal oleh perisian dan sistem navigasi berasaskan sensor yang mengikut laluan yang telah ditetapkan.10 Robot Bantuan
Semakin ramai orang akan mendapat manfaat daripada kebebasan dan kualiti hidup yang lebih tinggi yang disediakan oleh robot bantuan. Untuk merasakan, memproses dan berkomunikasi dengan manusia, robot bantuan menggunakan penderia dan algoritma pintar untuk membolehkan orang ramai hidup berdikari dan selamat di rumah mereka sendiri.Atas ialah kandungan terperinci 'Antara sepuluh trend pembangunan teknologi robotik penting, robot humanoid sangat diperlukan'. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



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

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

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

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

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

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

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

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G
