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行业发展机遇

　　2014年我国制造业就业人员的平均工资为51369元，较2005年的15934元，年平均增长率约14%。廉价劳动力逐渐变得“昂贵”，加之不断上升的土地成本以及其他制造成本，制造业转型升级势在必行，而引入工业机器人代替人工已被各国实践证明为一条可行路径。我国目前工业机器人使用密度仍然远远低于全球平均水平，离日本、韩国、德国等发达国家有很大差距。韩国是全球工业机器人使用密度最高的国家，每一万名工人中拥有机器人数量347台；日本次之，339台；德国位居第三，251台；中国仅为21台，不及国际平均水平55台的一半。

　　目前工业机器人的应用在我国比例为6%，日本33%，美国16%，德国14%。中国是全球的制造大国，2014年中国制造业工人数量约为5000万，大致估计可以用大量机器人代替人的行业，如汽车、电子电气、化工和食品等行业的工人数高达3000万。如果在2020年前后这些行业平均机器人密度按计划达到每万人100台，则大概需要30万台机器人，加之与机器人配备的自动化装备，空间在3000亿左右。

　　《中国制造2025》提出要“围绕汽车、机械、电子、危险品制造、国防军工、化工、轻工等工业机器人、特种机器人，以及医疗健康、家庭服务、教育娱乐等服务机器人应用需求，积极研发新产品，促进机器人标准化、模块化发展，扩大市场应用。”

　　工信部《关于推进工业机器人产业发展的指导意见》更是细化了具体战略目标：“到2020年，形成较为完善的工业机器人产业体系，培育3-5家具有国际竞争力的龙头企业和8-10个配套产业集群；工业机器人行业和企业的技术创新能力和国际竞争力明显增强，高端产品市场占有率提高到45%以上，机器人密度（每万名员工使用机器人台数）达到100以上，基本满足国防建设、国民经济和社会发展需要”。无论是从顶层设计还是具体产业规划，机器人产业都受到了极大的

人工智能如今已经成为科技产业所讨论的普遍话题。这项技术已经被应用在了Gmail、自动驾驶汽车和照片整理上面，MarkZuckerberg甚至还打算开发一位人工智能管家。但问题在于，人工智能这个概念有点太科幻了，它总是让人想起操纵宇宙飞船的超级计算机，而不是特别聪明的垃圾邮件过滤器。如此一来，人们已经开始担心人工智能会在何时造反并统治人类了。
　　科技公司在一定程度上也鼓励着人们忽略人工智能到科幻人工智能之间的差距，但当你试图去理解计算机所做的事情时，就会很容易了解到它们的区别。本文要讲的就是人工智能在消费应用领域里最常见的应用方向，当前技术的限制，以及为什么说我们还没必要担心机器人的崛起。
　　
　　神经网络、机器学习和深度学习到底是什么
　　这3个名词如今拥有相当高的出现频率。它们可以被看作是3个不同的层次：神经网络位于底层，它是建立人工智能的计算机结构；机器学习是下一层，它是可以在神经网络上运行的一个程序，可训练计算机在数据当中寻找特定的答案；深度学习处在顶层，这是一种在最近10年里才流行起来的特性类型的机器学习，而它的流行主要得益于廉价处理性能和互联网数据。
　　神经网络的概念可以追溯到50年代人工智能的开端。简单来说，它是一种建造计算机的方式，使其看上去像是一个卡通化的大脑，当中由神经一样的节点连结成网络。这些节点本身都很笨，只能回答最基本的问题。可一旦组合在一起，它们就可以解决复杂问题。更为重要的是，有了正确的算法之后，它们还能拥有学习能力。
　　纽约大学计算机科学教授ErnestDavis这样介绍道，假如你想让计算机学习如何过马路，在传统编程方式下，你需要给他一套非常具体的规则，告诉它如何左右看，等待车辆，使用斑马线等等，然后让它尝试。而在面对机器学习时，你只需向它展示10000部安全横穿马路的视频（以及10000部过马路被车撞的视频）就行了...