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智能機(jī)器人產(chǎn)業(yè)前景向好 或?qū)⒊蔀榭萍济魅罩?/td>
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發(fā)布時(shí)間:2017/2/17 15:18:01 來(lái)源:鑫泰科技 發(fā)布者:manni123 |
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全球智能機(jī)器人的市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)在2021年將成長(zhǎng)至336億美元,而亞洲將是成長(zhǎng)最多的地區(qū)。 近年各國(guó)都不約而同將機(jī)器人視為戰(zhàn)略產(chǎn)業(yè),某種程度甚至可以是一種綜合國(guó)力的展現(xiàn),各領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)廠商都積極投入并發(fā)展當(dāng)中。
機(jī)器人無(wú)疑已成為下一個(gè)科技明日之星,全球各國(guó)無(wú)不積極推動(dòng)機(jī)器人產(chǎn)業(yè),而近期人工智能與深度學(xué)習(xí)等技術(shù)發(fā)展熱度增溫,更成為推動(dòng)智能機(jī)器人發(fā)展的重要?jiǎng)幽堋?根據(jù)工研院IEK研究報(bào)告預(yù)估,全球智能機(jī)器人的市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)在2021年將成長(zhǎng)至336億美元,而亞洲將是成長(zhǎng)最多的地區(qū)。
根據(jù)財(cái)團(tuán)法人精密機(jī)械研究發(fā)展中心的定義,智能機(jī)器人可透過(guò)傳感器感知環(huán)境,并藉由程序化處達(dá)成智能化理解,最后反應(yīng)出所需動(dòng)作,以執(zhí)行各種生產(chǎn)活動(dòng)、提供服務(wù)或與人互動(dòng)。 它是集合各種技術(shù)于一體的平臺(tái),包含機(jī)械、控制自動(dòng)化、電子、電機(jī)、影像、光學(xué)、通訊、軟件與安全系統(tǒng)等相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用,其中軟硬件整合技術(shù)至為重要。 本課程深入探討智能機(jī)器人產(chǎn)業(yè)前景,并剖析關(guān)鍵技術(shù)、零組件與軟硬件架構(gòu)。
服務(wù)機(jī)器人具發(fā)展?jié)摿?/FONT>
根據(jù)資策會(huì)MIC研究數(shù)據(jù)顯示(圖1),2015年四大應(yīng)用領(lǐng)域機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模合計(jì)約269億美元,其中以工業(yè)機(jī)器人110億美元比重最高,但到了2025年整體市場(chǎng)規(guī)模將擴(kuò)大到669億美元,盡管市場(chǎng)規(guī)模還是以工業(yè)機(jī)器人的244億美元最大,但商業(yè)用機(jī)器人與個(gè)人用機(jī)器人2000~2025年復(fù)合成長(zhǎng)率(CAGR) 分別為11.6%與17.4%,資策會(huì)MIC產(chǎn)業(yè)分析師張佳蕙(圖2)指出,尤其是2015年以后,這兩類(lèi)應(yīng)用成長(zhǎng)更為顯著,服務(wù)型應(yīng)用市場(chǎng)當(dāng)中,有許多過(guò)去未導(dǎo)入機(jī)器人的新興領(lǐng)域,帶動(dòng)其成長(zhǎng)潛力。
資策會(huì)MIC產(chǎn)業(yè)分析師張佳蕙指出,2015年以后,服務(wù)型應(yīng)用市場(chǎng),有許多過(guò)去未導(dǎo)入機(jī)器人的新興領(lǐng)域,帶動(dòng)其成長(zhǎng)潛力。
日本軟件銀行近年大舉進(jìn)軍機(jī)器人領(lǐng)域,一連串的動(dòng)作引發(fā)市場(chǎng)關(guān)注,張佳蕙說(shuō),包括2012年收購(gòu)法國(guó)人形機(jī)器人公司Aldebaran Robotics,其2014年推出的人形機(jī)器人Pepper陸續(xù)與IBM Watson、Microsoft Azure合作。 Softbank提出以溝通為基礎(chǔ)提供家庭及商業(yè)應(yīng)用的愿景,Pepper被設(shè)定為「希望能被愛(ài)」的機(jī)器人,透過(guò)互動(dòng)溝通了解家中成員,成為家中的一份子;并在人工智能的基礎(chǔ)下,讓Pepper協(xié)助企業(yè)產(chǎn)品的營(yíng)銷(xiāo),在家庭兼具娛樂(lè)及學(xué)習(xí)效果。 此外,目前較知名已投入市場(chǎng)的服務(wù)型機(jī)器人還有Leka與Savioke。
近年各國(guó)都不約而同將機(jī)器人視為戰(zhàn)略產(chǎn)業(yè),日本發(fā)展機(jī)器人已久,2015年日本政府設(shè)立機(jī)器人革命倡議協(xié)議會(huì),推動(dòng)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)的發(fā)展;韓國(guó)則是由產(chǎn)業(yè)通商資源部主導(dǎo),每五年制定基本計(jì)劃,目標(biāo)是在2022年成為機(jī)器人活用的國(guó)家,生產(chǎn)規(guī)模達(dá)25兆韓圜;美國(guó)則是從2011年開(kāi)始,由美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)(NSF)主導(dǎo), 發(fā)展能夠安全與人協(xié)同工作的機(jī)器人技術(shù)。 目前韓國(guó)以家用機(jī)器人為發(fā)展主力,美國(guó)則是在救災(zāi)國(guó)防領(lǐng)先各國(guó),張佳蕙建議,家庭應(yīng)用與公共應(yīng)用各國(guó)布局已深,商業(yè)應(yīng)用近期興起,臺(tái)灣可以伺機(jī)切入。
深度學(xué)習(xí)、語(yǔ)音識(shí)別等技術(shù)在近年有顯著的發(fā)展,也因此促成服務(wù)型機(jī)器人產(chǎn)業(yè)與應(yīng)用的興起,機(jī)器人從過(guò)去單向溝通執(zhí)行命令,進(jìn)化到可以理解語(yǔ)意響應(yīng)對(duì)話內(nèi)容,應(yīng)用服務(wù)為機(jī)器人后續(xù)發(fā)展重點(diǎn)。 機(jī)器人應(yīng)用情境多元,在不同場(chǎng)合必須結(jié)合各領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)及對(duì)用戶(hù)需求的了解,因此廠商應(yīng)透過(guò)開(kāi)放平臺(tái),加快機(jī)器人在各領(lǐng)域的應(yīng)用。
類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)大躍進(jìn)
深度學(xué)習(xí)這個(gè)名詞因?yàn)?016年人工智能AlphaGo連敗南韓棋王,機(jī)器首度成功挑戰(zhàn)人腦,并在圍棋這個(gè)普遍被認(rèn)為難度最高的博弈活動(dòng)中,一時(shí)又被世界大眾所關(guān)心。 而AlphaGo的深度學(xué)習(xí)核心就是類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),早在1943年,Warren McCulloch以及Walter Pitts首次提出神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型,之后到了1958年,心理學(xué)家Rosenblatt提出了感知器(Perceptron)的概念,在前者神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)中加入了訓(xùn)練修正參數(shù)的機(jī)制,這時(shí)類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本學(xué)理架構(gòu)算是完成。 類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元其實(shí)是從前端收集到各種訊號(hào)(類(lèi)似神經(jīng)的樹(shù)突),然后將各個(gè)訊號(hào)根據(jù)權(quán)重加權(quán)后加總,再透過(guò)活化函數(shù)轉(zhuǎn)換成新訊號(hào)傳送出去(類(lèi)似神經(jīng)元的軸突)。
相關(guān)技術(shù)架構(gòu)其實(shí)早在1970年代就已經(jīng)完成了,數(shù)據(jù)決策技術(shù)長(zhǎng)尹相志(圖3)表示,深度學(xué)習(xí)其實(shí)就是類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的另一種說(shuō)法,其成功來(lái)自于更深入理解人類(lèi)大腦的運(yùn)作。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network)協(xié)助機(jī)器發(fā)展真正的視覺(jué),其中的兩大原則為:局部感知與權(quán)重共享。 讓機(jī)器可以從碎片特征理解整體意義,進(jìn)而找出特征的群聚性,不斷分層細(xì)化的分析,無(wú)論是多細(xì)微的特征:只要不化成灰,都能抽取特征。鑫泰數(shù)控加工中心機(jī)器人龍門(mén)
其中,圖形辨識(shí)是其中的重點(diǎn),在過(guò)往的認(rèn)知中,中央處理器(CPU)與繪圖處理器(GPU)處理不同的運(yùn)算功能,單就圖形辨識(shí)的深度學(xué)習(xí)功能來(lái)說(shuō),GPU的效能是CPU的百至千倍,尹相志進(jìn)一步表示,透過(guò)深度學(xué)習(xí),機(jī)器甚至可以將原本馬賽克圖案的照片效果移除還原。 不過(guò),在語(yǔ)音與文字的辨識(shí)上,中文對(duì)于機(jī)器還是很大的挑戰(zhàn),中文詞匯超過(guò)百萬(wàn),無(wú)須約定成俗即可創(chuàng)造新字以及賦予詞性,還有很多中英、中日、中韓夾雜的詞匯,諸如:藍(lán)瘦、香菇、94狂等。
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