CESAsia2017消費電子展將在六月開展，大家都在猜測本屆展會上會有哪些新潮的科技出現(xiàn)，又有哪些新興的技術(shù)誕生，其中最受關(guān)注的想必就是人工智能與機器人這個領(lǐng)域。

　　人工智能興起——語音識別、語音合成、計算機視覺等效果頗豐

　　2016年相信聽得最多的詞就是AI(人工智能)，隨著谷歌人工智能AlphaGo大勝圍棋大師李世石、特斯拉自動駕駛系統(tǒng)出現(xiàn)的致死事故,盡管是負面的新聞,但還是激發(fā)了我們對于AI的關(guān)注。

　　谷歌人工智能Alpha Go大勝圍棋大師李世石

　　谷歌人工智能AlphaGo大勝圍棋大師李世石，讓我們又一次見識到人工智能的強大，此外，AlphaGo不僅有著與真人對戰(zhàn)的能力，它還有著獨特的“記憶”功能，能夠?qū)⒃?jīng)對戰(zhàn)過的棋局加入自己的數(shù)據(jù)庫中，從而充實自己的“大腦”，也就是對戰(zhàn)的次數(shù)越多，它的技術(shù)就越強。簡單來說，AlphaGo能夠在對戰(zhàn)中逐漸的成長，而這一點也是AlphaGo科技的表現(xiàn)。

　　·語音識別、語音合成——初見成效

　　其實提到人工智能追溯本源的話是從語音識別開始的。1952年，貝爾實驗室Davis等人研制了世界上第一個能識別10個英文數(shù)字發(fā)音的實驗系統(tǒng)，但只能識別一人的發(fā)音,很多人認為這是AI發(fā)展，而最近的幾年里大家已經(jīng)從一開始使用簡單的DNN發(fā)展到了后來相對復雜的LSTM和DeepCNN這樣的模型。

　　語音信號經(jīng)過前端信號處理、端點檢測等處理后，逐幀提取語音特征

　　其工作原理也非常簡單，語音信號經(jīng)過前端信號處理、端點檢測等處理后，逐幀提取語音特征，傳統(tǒng)的特征類型包括MFCC、PLP、FBANK等特征，提取好的特征送至解碼器，在聲學模型、語言模型以及發(fā)音詞典的共同指導下，找到最為匹配的詞序列作為識別結(jié)果輸出。

　　而我們現(xiàn)在只處于第一階段,“識別智能”,也就是說,人們說的“人工智能”里面有很大一部分其實是數(shù)據(jù)分析,科大訊飛，云知聲、思必馳、微軟百度、IB+M目前都在這個過程中，語音技術(shù)陸續(xù)進入工業(yè)、家庭機器人、通信、車載導航等各個領(lǐng)域中。

　　·無人駕駛——事宜愿為

　　除此之外，2016年谷歌和特斯拉的自動和無人駕駛汽車則在簡單的數(shù)據(jù)分析上都出現(xiàn)了不小的偏差，最典型的表現(xiàn)就是此前一直被吹捧的谷歌無人駕駛汽車,今年在時速低于2英里的情況下竟然發(fā)生了交通事故,且按責任劃分當屬谷歌。

　　谷歌無人駕駛系統(tǒng)比人類最大的優(yōu)勢就是預判對方的行為,并做出應對,而谷歌無人駕駛汽車在這次事故中體現(xiàn)出了智能系統(tǒng)沒能完全判斷準確人類的行為,還做出了有悖于人類駕駛員的選擇,并最終導致事故的發(fā)生。

　　谷歌無人駕駛汽車,16年在時速低于2英里的情況下竟然發(fā)生了交通事故,且按責任劃分當屬谷歌

　　至于特斯拉,在今年屢屢發(fā)生事故之后,其升級了到了Autopilot2.0系統(tǒng),并發(fā)布了第二段自動駕駛技術(shù)的演示視頻。官方發(fā)聲表示Autopilot2.0系統(tǒng)的硬件得到了相當巨大的提升,環(huán)車共配備8個攝像頭，搭載了12個超聲波傳感器用于視覺系統(tǒng)的補充,對物體的距離、軟硬精準度有更大的提升，但Autopilot2.0依然沒有逃出計算能力和大數(shù)據(jù)簡單分析結(jié)果呈現(xiàn)的范疇,并非真正的AI系統(tǒng)。

　　有很多工作只能通過不斷試錯來改進,沒有人敢保證某項技術(shù)調(diào)整可能產(chǎn)生什么樣的后果。根據(jù)現(xiàn)有的技術(shù)和方法,這一過程大約要耗費數(shù)年時間,甚至有專家稱,我們永遠無法知道何時能夠?qū)崿F(xiàn)突破,何時能讓Alexa和Siri與人類展開真正的對話。

　　·人工智能處于起步階段

　　其實人工智能語音交互從在更加強大的計算機里運行的算法能從大量文本中識別模式和獲取主題,甚至能從幾個句子獲取整個文章的意義的識別智能到機器已經(jīng)超越模式識別，而開始從數(shù)據(jù)中做出推論認知智能再到能創(chuàng)建像人類一樣思考、行動的虛擬人類還需要一段過程。

　　人工智能還處于弱人工智能階段，盡在語音識別、語音合成、計算機視覺等方面做得比較不錯

　　想要全面超越人類，還有很長的路要走

　　人工智能還處于弱人工智能階段，盡在語音識別、語音合成、計算機視覺等方面做得比較不錯，想要全面超越人類，還有很長的路要走。

　　工業(yè)機器人——提升效率的同時降低事故發(fā)生

　　據(jù)人民日報報道，2016年國產(chǎn)工業(yè)機器人銷量繼續(xù)增長，我國已經(jīng)連續(xù)三年成為全球第一大工業(yè)機器人消費市場，隨著中國人口老齡化的上升，人力成本的不斷上升，2016年1月——10月產(chǎn)量相比2015年全年增長了71.5%，取得了非常大的成績。其中，2015年廣東省機器人保有量4.14萬臺，占全國18.8%，占全球2.49%，其中新增需求約為1.82萬臺，占全國四分之一，占全球6.9%，是全國增長速度最快和保有量最多的省份。

　　2016年國產(chǎn)工業(yè)機器人銷量繼續(xù)增長，我國已經(jīng)連續(xù)三年成為全球第一大工業(yè)機器人消費市場

　　·搬運機器人：16年前半年銷量同比增長近8倍

　　從應用領(lǐng)域看，越來越多的鑄造工廠使用機器人從事上下料工作與搬運工作，這樣減少了人工成本的同時也減少了事故的發(fā)生市場需求擴大，據(jù)統(tǒng)計顯示16年上半年銷量同比增長近8倍，此外，用于切割、磨削、去毛刺等領(lǐng)域的加工機器人和壓裝用裝配機器人市場均表現(xiàn)良好，上半年銷量同比分別增長103%和130%。

　　搬運機器人的普及降低了人工

　　·工業(yè)機器人重要支柱：3C制造業(yè)和汽車制造業(yè)

　　3C制造業(yè)和汽車制造業(yè)是國內(nèi)產(chǎn)機器人的主要市場，國產(chǎn)工業(yè)機器人廣泛地服務(wù)于國民經(jīng)濟37個行業(yè)大類，91個行業(yè)中類，與上年相比應用領(lǐng)域更為廣闊。在國產(chǎn)工業(yè)機器人銷售總量中的占比最高的為計算機制造、通信設(shè)備制造和其他電子設(shè)備制造業(yè)和以汽車零部件及配件制造、汽車整車制造為代表的汽車制造業(yè)，進一步表現(xiàn)出，中國完備的制造業(yè)門類，為工業(yè)機器人的應用提供了廣闊的市場空間。

　　中國完備的制造業(yè)門類，為工業(yè)機器人的應用提供了廣闊的市場空間

　　·多關(guān)節(jié)機器人占比在工業(yè)機器人占比中將進一步提升

　　從機械結(jié)構(gòu)看，多關(guān)節(jié)型機器人上半年累計銷售6225臺，同比增長67．2%，由于電商的持續(xù)發(fā)力，工廠物流機器人銷量超過1000臺，同比增速高達71．3%，在機器人銷售總量的比重與上年持平。在多關(guān)節(jié)機器人占比提升的同時，圓柱坐標機器人、并聯(lián)機器人的占比在下降，國產(chǎn)機器人產(chǎn)品結(jié)構(gòu)正發(fā)生著變化。

　　由于電商的持續(xù)發(fā)力，工廠物流機器人銷量超過1000臺，同比增速高達71．3%

　　工業(yè)機器人的在國內(nèi)的迅速發(fā)展依托于國內(nèi)用工成本的提高與國策，而機器人工人可以不用付工資，不用交社保，還能不間斷工作，隨著工業(yè)機器人越發(fā)成熟，相信2017年工業(yè)機器人還會有一個大的普及與發(fā)展。

　　最后：

　　智能機器的種類及其相關(guān)商業(yè)案例正在不斷豐富，這表明了智能機器解決各種工作難題的商機正在真實而快速地增長，可以說是一個帶開采的巨大寶藏，就目前來講現(xiàn)有的智能機器人的智能水平還不有很大發(fā)展的空間，可以說努力提高各發(fā)面的技術(shù)及其綜合應用，大力提高智能機器人的智能程度，提高智能機器人的自主性和適應性，是智能機器人發(fā)展的關(guān)鍵。因此，在本屆CESASIA2017展會上，人工智能應用會更加火熱。