不知道70年代的机器人电影编剧们,是否预见到了之后几十年信息科技和虚拟数据技术的爆发,反正要按上世纪90年代之前那样的模式发展机器人产业,是永远也出不了T-800的。格物斯坦表示:机器人行动范围和动作的敏捷度,以及动作的准确度,目前看来单靠机械装置和传感器是不够的,靠固定编程控制更不靠谱,要让机器人像人一样动起来,唯有依赖信息科技。

整个上世纪最末的30年,在机器人制造方面走在前列的国家分别是,瑞典、瑞士、德国、韩国、日本等,这是个不出意外的名单。人口少且劳动力昂贵的瑞典和瑞士等欧洲国家,对于使用机器人来替代人类部分劳动,有强烈的需求。机器人教育课程但在21世纪到来之前,这些国家生产并投入实用的机器人,只能算是某种机械装置,我们在汽车组装工厂中看到的那些上下翻飞的机械手臂,就多出自这些国家之手,它们也被算作机器人。

但机器人从未来学家的笔下出现的那天起,本来就该是智能化的,具备人类的思维和逻辑,知道不机械地去做事,遇到意外情况可自主排除等。例如在上海机器人教育公司,基于传统理念生产出来的工业机器人,并不具备这些特征。在一条长达300米的循环式汽车组装生产线上,一个地方的机器人出现错误或延时,满盘皆错,工业化时代的机器人,就是这样的。

信息科技发展这么多年,现在已走入一个节点,那就是不满足于将数据以文字、图片和声音等多媒体形式呈现出来,而是将其导出为行动指令,将其变为具体的行动。机器人教育的前景,在某种意义上说,马路上的交通违章摄像头在拍摄到违章信息后直接传输处罚指令,涉及到机器人教育创业,更符合机器人的发展理念,如果摄像头背后的系统可以自动完成这一切而无需人工干预的话,那就太完美了。

假设人类已解决了机械装置的灵活性,机器人外表的高度拟人化,数据传输的快速高效等问题,剩下来的问题就是如何通过数据的匹配和交互作用生成指令,再由机器人对数据指令进行快速反应并加以执行了。当然,按目前的发展水平来看,这其中涉及的数据量是惊人的,尤其是人工智能的融入,机器人教育概念更是让操纵一台机器人所需的数据达到了骇人听闻的程度。但我们还是要以发展的眼光去看待这个问题的,想想20年前什么样的数据量会被称之为恐怖吧,关于人工智能实验室建设,再想想当前一部寻常可见的DVD电影需要1995年时几乎10台电脑的存储量吧,这些在未来一定不会是个问题。

机器人本身也不能只是一台数据接收和指令执行装置,也要具备相当程度的数据分析和处理能力。正在发展的人工智能技术,未来会在机器人身上找到很好的落脚点,模仿人的思维和逻辑,会让机器人的行动更为顺滑自然,更接近于人类。机器人教育未来这其中,首先要解决好的一点是语义识别,即机器人如何理解和识别人类语言,之后才能逐渐过渡到机器人像人一样思考和行动。

把信息技术运用到机器人身上,已是不言自明的趋势,这里面还包括大数据、人工智能、逻辑和语义分析等技术。机器人的大脑可以是以互联网为基础,机器人也可以随时从自己的大脑中搜索出答案,并落实为实际行动。以机器人教育教学现有的技术,对信息的搜寻可以缩短到毫秒之内,但信息结果的执行需要多久,取决于该领域研究的发展速度,这可能是个相当漫长的研究过程。

就趋势来看,机器人的制造业重心是在向中国发展的,未来10年市场需求量将会大增,尤其是与日常生活有关的高度智能化机器人,股市中已有30多只机器人概念股,未来中国有可能会成为全球第一大机器人制造中心。但机器人教育方案未来的这个机器人制造中心,是仍旧像智能机时代一样成为苹果手机的代工中心,还是成为机器人生产和研发中心,是个值得深究的问题。

如果过去瑞典等国所做的机器人可以被称作工业时代机器人的话,未来市场需要的,是信息时代机器人。而当前又恰好处于这两种产品轮换交替的关口,这意味着格局的颠覆和生产及经济权力的转移。

综上所述,中国的信息技术虽然并不领先于美国,但在这个领域并非不可为之。中国有强大的生产能力和低廉且高效的劳动力,也具备广袤的市场,百度在人工智能和大数据领域的不懈开拓,也给中国创造出自己的信息时代机器人,增添了更多胜算。这些有利条件,对于中国而言,相当于千载难逢的机遇,不抓住就太可惜了。信息时代机器人的研发与制造,标志着真正的机器人时代即将来临,这不仅会极大改变人类生活,也是信息技术进一步落实到现实世界的一个前景。而这个前景,将会使得这个世界变得更美好。

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