上海弱電工程公司:未來的工作，機器人幫你一起完成

發(fā)布時間：2020-01-18 23:34:11   作者：上海監(jiān)控安裝公司

說到生產(chǎn)力的提升，不妨跟大家分享這樣一個數(shù)據(jù)。就是全美有多少個工作者？這些工作者每天在做什么？他每類的工作有哪些？什么時候可以人機協(xié)同，然后達到機器對人的生產(chǎn)力的提升，讓更少的人可以完成更多的工作？

所以簡單看一下結論，18%的全美體力勞動者，做的還是重復性的體力工作。當機器人有足夠的能力可以與人協(xié)同之后，這部分體力工作是可以被機器人取代的。

換句話說，這18%的勞動者，他們未來可以從事更高級的工作，每年有接近1%的生產(chǎn)力的提升，就是以前100分鐘的工作，第二年99分鐘，第三天98分鐘就可以被完成。

有一個數(shù)據(jù)就是，65歲以上的人口占全球人口的10%左右，很難想象在日本這個數(shù)字是27%，并且每年這個數(shù)據(jù)還會提升。所以當生產(chǎn)力不夠了，機器就有機會成為我們生活的一部分。

具體來看，介紹一下上海弱電工程公司的產(chǎn)品，以剛才那個為假設，我們是在做生產(chǎn)力機器人，目前在一個相對可完成的封閉的幾萬平米的空間內(nèi)，把這些無人的叉車、無人的物流機器人、無人的設備，能夠真正地在場景中和人協(xié)同，來達到使更少的人完成更多工作的目的。

具體來看，如何做一個機器人企業(yè)？無非從三點來看，軟件、硬件和產(chǎn)品的國際化定義。

具體到軟件上來看，我們知道深度學習在過去五年的時間，已經(jīng)介入到我們生活的方方面面了。在機器人方面我們會發(fā)現(xiàn)，機器人的視覺要能做什么？

第一機器人有我們叫視覺的這樣一個場景的分割能力，它知道不同的空間有不同的有效作用，比如哪里是路，哪里是人，哪里是貨架，哪里是叉車？同樣它通過檢測，通過追蹤，能夠?qū)@些物體做分類，并且做最終的理解，甚至它可以識別人和人的不同，車和車的不同。

并且我們用了神經(jīng)網(wǎng)絡加單目測距的辦法，能夠使機器有視覺的深度信息，而只需用普通的傳感器，就像人一樣。同樣，有這些信息之后，我們會把機器和深度學習結合在一起。一方面它可以通過機器人的移動，邊移動邊創(chuàng)造出一個場景的地圖，并且做自己的定位。

這個很抽象，但我們想一想，其實各位伙伴等一下散會，當你離開會場，走到酒店大堂的時候，其實你不一定會去問人，因為你上來的時候，就構建了整體空間的地圖，你通過空間的特征點和空間的我們叫回環(huán)檢測點，構建了定位的能力。今天這個能力在機器人身上已經(jīng)存在了。

有了這些能力，我們物流場景能變成什么樣？

雙11期間，你在任何平臺上購買的任何一個商品，它最終在敲門送貨之前，會有多次的物流上的搬運、倉儲上的存貨分揀、以及在不同的倉庫中的流轉(zhuǎn)。今天機器人在面對這些工作時，已經(jīng)有足夠的協(xié)同能力了。

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