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商合作协议人工智能产业发展到新高度,是机遇更是挑战成功投

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前言

在科技水平日新月异的现代社会,国自机器人与美国史泰博公司(Staples Contract & Commercial,Inc)开启了新5年合作,人工智能扮演着非常重要的角色。当下人工智能的话题热度很高,这是继2017年后国自再次与史泰博达成合作,几乎没有人质疑它的商业潜力。人工智能产业近年来发展迅猛,国自将在未来5年内,渗透了各行各业。

在,作为唯一供应商持续为史泰博仓库提供智能仓储机器人系统。2016年,人工智能已经成为新一轮科技和产业变革的核心驱动力,国自与美国史泰博公司首次携手,与实体经济融合日渐深入,共同探索电商仓储物流新模式。作为史泰博全球仓储系统智能化的开端,在制造、交通、物流、医疗等领域的应用不断拓展,国自5年来为史泰博全球仓储系统智能化了提供优质的服务,给发展和生活带来了巨改变。人工智能作为重要的新兴技术,在其7仓库累计投运机器人数量超过2000台,既面临新变革带来的新机遇,助力史泰博电商业务快速发展。2017-奥兰多仓库实景五年合作 开创历史5年来,也有望在新变革中发挥驱动引擎作用。

人工智能技术浪潮层叠引发产业时代变革

上世纪三四十年代以来,根据史泰博不同仓库的运营特点和要求,世界范围内蓬勃兴起的信息技术使信息的传递手段发生了根本性的变革,突破了人类脑及感觉器官加工处理信息的限性,加快了信息传输的速度,缩短了信息的时空范围。

20世纪末至21世纪初进入了信息技术的高峰期,互联网产业蓬勃发展,产业规模迅速扩,产业结构不断优化,催生头公司踏上数字化转型之路。

紧接着第四次工业的兴起,全新科学技术发展带来整个产业生态的巨突破,对人员、信息的利用带来行业全方位的变革,惠及了整个社会。以人工智能、数据、云计算、物联网为代表的产业驱动,面临着当前时代最的确定性和机遇。

透过视角,以新基建这样的长期投资方式,利用人工智能为代表的新基建已经成为数字经济发展的核心驱动力,助力经济高质量发展。

以企业角度来看,“数据+人工智能”所建立的自动化运营将极程度提高企业内管理效率,释放生产力,增强规模化管理并改善流程的灵活性。

一方面利用人工智能进行产品与服务的变革,提升企业品牌形象,占领市场领先地位。另一方面,通过数据分析来预测客户偏好并提供定制化服务,以此提高客户响应度、提升体验。

可以看出,技术的都从根本上增强着人类利用信息的能力,进而带动了整体产业的发展,催生产业结构变革,扩了产业规模,引领全社会的发展与变革。

 新技术带来开创性经济变革加速创造市场规模增量 

2010年以来,加速演进的世界新一轮科技和产业为培育经济增长新动能、实现动力变革提供了重要的历史机遇。

新一代信息技术可以通过“产业机制”和“赋能机制”推动我国经济发展的动力变革,助力关联产业壮及赋能其他产业。

一方面,随着社会进步,全球经济逐渐从第一产业向第二、三产业转移,高附加值的产业将成为经济主流。数字化和智能化的巨突破提升了公司的经营管理效率,重塑公司的业务逻辑,进而推动了信息技术行业由通用性向细分长尾领域扩展。数字经济已经成为经济发展不可或缺的重要组成。另一方面,科技和产业变革赋能传统产业,加快各行各业数字化进程。

根据全球市场分析机构IDC与浪潮电子信息产业股份有限公司联合发布的《2020—2021人工智能计算力发展评估报告》显示,2020年人工智能基础设施市场规模将达到39.3亿美元,同比增长26.8%。

该机构预测,今年人工智能市场整体规模约为63亿美元,2024年将达到172亿美元。DC企业研究助理裁周震刚接受经济日报记者采访时说,目前,人工智能服务器市场规模占整体人工智能基础设施市场的87%以上。预计人工智能服务器将保持高速增长,并将在2024年达到78亿美元。

合理评估风险与限理智面对人工智能

技术革新往往是一把“双刃剑”。目前人工智能技术尚未发展成熟,在期待人工智能为商业赋能的同时,我们必须了解人工智能或将带来的商业风险。例如监管需求、资源失衡、失去控制、系统维护、信息超载、个人影响等,从而着手实施相关措施,以最程度上控制人工智能带来的风险。

算法是人工智能的技术核心之一,但是人工智能不公开不透明,被称为“算法黑箱”,引起了社会监管门的高度重视。因此,监管需求是企业发展人工智能时面临的最风险。针对现有的监管规定,企业可以从署角度入手规避风险。

未来人工智能可能导致的高失业率都表现出担忧,这是继监管需求之后的第人工智能风险。

但是,人工智能可以代替人类完成一些重复性工作,并不会完全替代人力,而是会形成“人机交互”,从而释放企业员工处理更有创新价值的工作,提高企业生产效率。

人工智能的信息超载风险同样值得关注。人工智能最核心的是需要量的数据支持,企业虽已着手收集并建立数据库,可能尚不具备筛选数据的能力,难以判断哪些数据可用,哪些数据不可用,因此到了真正投入使用时,缺乏数据支撑很可能直接影响人工智能的能力和精准度。

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标签:人工智能 信息技术 数字经济