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拔刺 | 瑞士是如何成为机器人产业的“硅谷”的?

--- 拔出你心中最困惑的刺!---

在这个用过即弃的时代,不要让你的求知欲过期。

今日拔刺:

1、瑞士是如何成为机器人产业的“硅谷”的?

2、会不会有一天人工智能机器人统治人类?

3、现阶段无人驾驶商业化的进程中面临问题是什么?

本文 | 1896字 阅读时间 | 5分钟

瑞士是如何成为机器人产业的“硅谷”的?

AI变革的大环境下,几乎各行各业都有AI的参与,而与AI密不可分的机器人行业也是全世界人们关注的领域。福布斯杂志去年发文称瑞士是加州的重要竞争对手。此话不假,事实上,一直以来给人第一印象为巧克力、银行的小小瑞士,正在成为全球的机器人创新中心。

用3D Robotics公司首席执行官克里斯·安德森(Chris Anderson)的话来说:瑞士是“机器人界的硅谷”。究其原因,我们要从三个方面考量。

  • 孕育机器人产业的历史土壤

大多数人可能并不知道世界上最早的写字机器人诞生于瑞士。18世纪70年代,钟表制造行业发达的瑞士也藏龙卧虎,技艺精湛的钟表大师Pierre Jaquet-Droz及其助手甚至合力制作出堪称世纪经典的机器人玩偶。能写擅画,可以演奏风琴的三个玩偶在现在看来无异于是机器人的鼻祖,一早注定了这个地方与机器人制造的不解之缘。

  • 发展机器人产业技术的人才储备和政策扶持

机器人产业的发展离不开技术和人才。很难想像,仅有八百万人口的国家,培养出了包括爱因斯坦在内的21位诺贝尔奖得主。拥有苏黎世联邦理工和洛桑理工的瑞士汇集了优质的教育资源和机器人领域世界级的教授和人才,可谓是得天独厚。

此外,瑞士联邦体系通过瑞士国家科学基金和技术创新新委员会等不同部门鼓励创新。没有复杂繁冗的流程,各个环节得以高效直接沟通,提高了效率。

  • 构建机器人产业系统的环境

瑞士的楚格州吸引了众多的加密技术公司,有“加密谷”之称。洛桑市也被选为REWIRED的欧洲基地,专注于机器人风险投资和基金。谷歌、Facebook、苹果、迪士尼等在这里都设立了研发基地。国际大公司和人才的聚集,共同为瑞士的机器人产业发展贡献了力量。

(苏黎世大学人工智能实验室中,Rolf Pfeifer 教授与人形机器人 Roboy 握手)

会不会有一天人工智能机器人统治人类?

1956年的一个不知名的下午,一个大名叫雨果的中年男人在讲台上发表一席话,大意是:机器可以通过类似做题的一种纠错训练方式,最后拥有一种我们可以称其为“学习”的能力。从此,人工智能走向历史舞台。

AI登上舞台的步伐并没有这么掷地有声,但是,万万没想到的是,1996年“深蓝”战胜了世界顶级国际象棋大师卡斯帕罗夫,整个世界开始对这个新生的事物好奇,无数学者投入其中。

去年乌镇互联网大会,阿尔法狗又战胜了柯洁,无人驾驶汽车跑上了五环。人工智能一次又一次的给我们惊喜。人工智能是一个根据我们人类大脑开发出来的不断发展的算法,我们赋予了它学习的能力,来为我们服务。

AI跟我们似乎很相似,我们拥有肉体,而AI的身体是机械零件。我们拥有学习的能力,AI同样拥有学习的能力。但是AI的机械身体比我们的身体更强健,他们的学习能力是我们的许多倍。从物质上讲,AI是人类的进化体。

那我们跟AI有什么区别呢?是意识,自主意识,意识让我们区别于AI。但是2013年奥地利的一起“机器人自杀”事件让我开始深思,如果有一天AI觉醒,开始有了自主意识,那么,那时我们跟他们还有什么区别呢?我们的肉体更易摧毁?我们的学习能力更低下?前段时间大火的《底特律成为人类》也深入分析过这个问题,结果是,我们可能用我们的智慧创造了比我们更先进的物种:AI。

当AI能够自主思考,它们将有自己的观点,这是我们不愿意看到的,我想,在未来AI的发展上,AI被赋予的能力应该是足够智能,但不能有自主意识,否则,未来将难以想象。

现阶段无人驾驶商业化的进程中面临问题是什么?

现阶段无人驾驶商业化的进程中面临的最大问题是车联网。保证车联网的稳定性、时效性是现阶段最大的障碍。只有车联网技术得到了足够的保证,无人驾驶汽车商业化才可能走向成功,否则只是一群在实验场中的玩具罢了。

首先,车联网需要面对的是无线网络传输速率的问题。道路上的汽车成千上万,每辆车要和中央控制室进行实时的数据传输交流,对于高速行驶的汽车,一丁点延迟都可能导致非常严重的后果。目前的4G速率还是远远不够的,即将推出的5G或许会为数据传输这一方面铺平道路。

其次,车联网面对的还有复杂的信息处理计算问题。车联网不仅要处理车辆与车辆之间的关系和状况,还有比这复杂百倍的突发情况,例如闯红灯的行人、自行车、电动车。假使其中一辆车出现问题进行了刹车,那么整条路上的汽车都需要重新计算行驶的路线数据。特别是在超大城市中,这样复杂的计算难度可能需要超高速的计算机才能做到。

最后,无人汽车的商业化还存在商业模式的问题,就像之前所提,对于这么庞大的网络及信息系统的维护和使用所产生的成本就很难让人承受。如果无人驾驶商业化,这些成本也会分担到每个用户的身上,会有多少人愿意为无人驾驶汽车付出额外的费用,这也是个未知数。

所以在短短十几年或者几十年内,无人驾驶汽车的商业化依旧是个很大的难题,但是从长远来,全面商业的可能性是非常大的。

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原始发表时间:2018-08-22

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