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    工程院院士谭建荣:马云不是制造业的杀手,工业机器人也不是救命良药 | 人物特写

    对制造企业来说,产品的设计和制造技术才是最核心的,不能因为机器人和智能化就失去了进取心和创新力。 制造业是一个国家最重要的支柱之一,其发展水平也是国家整体实力的最好证明。而近年来,除传统的人、机器之外,机器人(主要指工业机器人)也在制造业中扮演着重要角色。 工业机器人自诞生以来,就和制造业产生了不可分割的联系,可以说二者已经融为了一体。谈到工业机器人,必谈制造业;而提到制造业,也必提工业机器人。毫无疑问,当前工业机器人在制造业中的作用越来越明显、越来越重要。一个国家制造业的机器人普及率,也反应了这个国家的工

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    瓜子智能在线客服整体架构

    瓜子业务重线下,用户网上看车、预约到店、成交等许多环节都发生在线下。瓜子智能在线客服系统的目的是要把这些线下的活动搬到线上,对线下行为进行追溯,积累相关数据。系统连接用户、客服、电销、销售、AI机器人、业务后台等多个角色及应用,覆盖网上咨询、浏览、预约看车、到店体验、后服、投诉等众多环节,各个角色间通过可直接操作的卡片传递业务。例如,用户有买车意向时,电销或AI机器人会及时给用户推送预约看车的卡片,用户只需选择时间即可完成预约操作;用户需要到店看车时,系统会把保卖店地址推给用户,用户通过导航即可到店;用户到店前,销售会接到通知,提前准备好接待用户……

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    观点 | 工业机器人普及成本是个大问题

    【机器人短期难破制造业用工难题 富士康不是个例】目前的机器人每台在14万元到30万元左右。但这样的机器人智商仅为“七八岁”。它们只能从事一些简单、重复的劳动。制造业工种复杂,拢、砸、锤都需要不同类别的机器人。“智商”较高的系统化解决方案机器人价格非常昂贵,整体的生产线改造成本远高于目前的人力成本。机器人代替人工前途虽然光明,但其全面进入制造业尚需时日。 ——不管是富士康,还是美的、海尔,虽然目前都有庞大的机器人应用计划,不过从目前的 情况来看,要在这些行业全面使用机器人替代工人,达到汽车行业那样的水平,确

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    钕娲创造郭柳宗:立足高性价比和内容,面向儿童打造人性化的机器人产品 | 镁客请讲

    在郭柳宗看来,当前的机器人品相很好,但是普遍卖不好,主要原因有两个,一个是性价比低,一个是内容贫乏。 在整个机器人产业中,近几年来,在智能推进、政策引导下,服务机器人的比重越来越大。若要再细化一点,从市面上的情况来看,面向孩童的机器人成为了这一两年来的重要方向之一。 就在本周二(6月12日),一款面向孩童、名为“小丹”的机器人也正式上线小米有品进行众筹。 用机器人代替父母 这是他创业的初衷 “我想打造一款机器人,可以代替父母陪伴孩子,它也具备教育功能,父母也能透过它看到孩

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    机器人博士亲述:在日本研究机器人是怎样的一种经历?

    日本可以说是机器人技术最发达的国家之一,日本在机器人方面的强大是有其深厚工业基础的,控制机器人精密动作的伺服电机主要被日本、德国、美国所垄断,其中包括了被大众熟知的松下、三菱等企业。同时,日本人对于其中的人形机器人有着近乎狂热的追逐,全世界有四成机器人在在日本,日本也是世界上拥有机器人最多的国家。那么在日本学习机器人,会是一个怎么样的经历呢? 有一位正在日本学习的机器人博士Katlv在知乎上分享了他的体会: 这个问题可以分两方面来回答,一个是在日本学习,一个是学机器人。之所以这样回答,是因为来日本之前,

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    年终盘点:2022元宇宙十大 “闪光时刻”

    2022年,“元宇宙”一词从头火到脚,但就像每一次新事物诞生之初,变局与骗局,永远是一枚硬币的两个面。 毫无疑问,围绕“元宇宙”出现了太多的骗子和骗局,太多搭便车和投机取巧的人和项目。过去一年,媒体过度美化,或是过度指责,都让公众看元宇宙好像“雾里看花”。但过去一年,作为元宇宙媒体从业者,我看到了元宇宙里太多新奇、有趣的东西,这心情就像在沙滩边行走,捡到了各式各样的贝壳、螺或是其它的小物件。 2022年即将过去,显然会怀念它,但会更期待2023年的到来。时刻提醒自己,绝对不能丢失对世界的好奇心、激情和想象力,努力创造。 这是我梳理的2022年全球元宇宙行业的十大“闪光时刻”,它们让我相信,元宇宙并非开局一张嘴,发展全靠吹。

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    演讲 | 运筹学专家叶荫宇:在物流、零售与金融行业,优化算法如何改变决策方式?

    机器之心整理 参与:杜夏德 运筹学的历史比 AI 和机器学习更悠久,但 AI 与机器学习又为它提供了一种机会,很多顶层的东西都是要靠优化,不管是学习还是刚才讲到的决策问题,都要有 OR (运筹学)的结合。 作为优化算法的基础,运筹学在第二次世界大战期间因英美两国配置资源的需求而发展起来。近些年,随着数据量大幅度攀升等科技环境的变化,运筹学得以快速发展,并广泛应用于零售、金融、物流等行业。正如运筹学顶级专家叶荫宇所说,运筹学的历史比 AI 和机器学习更悠久,但 AI 与机器学习又为它提供了一种机会,很多顶层的

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    领券