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萬物感知 萬物互聯 萬物智能,給智能萬物相聯:傳感器、大數據、機器學習、人工智能和機器人是怎樣聯系在一起的?

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萬物感知 萬物互聯 萬物智能,給智能萬物相聯:傳感器、大數據、機器學習、人工智能和機器人是怎樣聯系在一起的?

2023-07-02 12:12:32
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  天地萬物聯結:感應器、大統計數據、機器自學、育苗智能和機器人是什么樣聯系在一同的?

  國際金屬加工

  先進制造 ◇ 系列技術講座

  1月11日13:30-17:00 2023 Ansys中國機器人行業典型研討會

  GSV資本的 Li Jiang 在medium上發了一篇該文,他明確提出技術應用領域的“萬有方法論(the theory of everything)”, 硬件和軟件是共生演化的,彼此影響。

  很對人單廂說到“物聯網”、“大統計數據”和“機器人”等態勢。我想要說,其實這些態勢是相數據服務系在一同的,聯系成兩個大態勢,就像“萬有方法論”,在這個鏈里,每勞特爾單廂對下勞特爾造成影響,如此造成積極的循環式。

各種相連的設備里的感應器會造成大量統計數據,海量統計數據使得機器自學成為可能將,機器自學的結果就是AI,而AI又輔導機器人去更精確地繼續執行各項任務,機器人的暴力行動又會促發感應器。這整座就是兩個完備的循環式。

  1. 感應器造成統計數據

  到2014 年,相連到網絡的設備超過了世界人口的總和。 Cisco 預估,到 2020 年,將有 500 萬個相互相連的設備。而這些設燕縣大多單廂安感應器,可能將用 Electric Imp 嵌入感應器,或者用Estimote外置兩個感應器。

  設燕縣的感應器會造成內所未有的海量統計數據。

  2. 統計數據支撐機器自學

在 2020 年,預計有 35ZB 的統計數據造成,也就是 2009 年統計重要信息量的 44 倍。到時候,不管是結構化的、或更可能將是沒有結構化的統計數據都能通過機器來處理,進而獲得大量穿鞘(擴展閱讀:工業機器人最新技術與應用專題)。

  3. 機器自學改善 AI

  機器自學依靠統計信息處理和建模,進而讓排序機不需要程式設計就能去自學?,F在的海量統計數據和排序能力都在驅使機器自學的突破。

  機器自學的十足威力,看看 Google 就知道了。Google就是利用機器自學,把法國每兩個企業的位置、每兩個住房、每步行街都繪制在地圖上了。整座過程只需 1 個小時。

  4. 育苗智能輔導機器人暴力行動

隨著排序機已經在中國象棋和標志牌方面做得葉黃楊類好了,他們就有理由對未來有更多期待。隨著更多的感應器采集到的統計數據愈來愈多,這能優化更多的機器自學算法,進而他們能合情合理地推斷,與機器人緊密結合的排序機繼續執行各項任務的能力會呈指數級增長。

  5. 機器人采取措施

  不僅數以千計的公司在制作能順利完成各種工作的機器人,機器人本身也會變得愈來愈智能, 而且借助 AI 的進步,還能順利完成很多他們令人羨慕的各項任務。

  6. 暴力行動促發感應器

  機器采取措施促發感應器來搜集統計數據,進而整座循環式就完備了。

  這就是我明確提出來的技術應用領域的“萬有方法論”。

  ( 該文來源:網絡 )

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