科技創(chuàng)新已經(jīng)成為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的引擎，近年來(lái)，以人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算為代表的新技術(shù)快速崛起，給各個(gè)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域帶來(lái)了全新變革，同時(shí)也創(chuàng)造了巨大的發(fā)展機(jī)遇。那么，隨著新技術(shù)的不斷出現(xiàn)，企業(yè)如何投資新興產(chǎn)業(yè)，怎樣將技術(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)閮r(jià)值，這將是許多行業(yè)發(fā)展的重要話題。

近日，來(lái)香港科技大學(xué)教授及機(jī)器人研究院的王煜院長(zhǎng)發(fā)表了題為“智能機(jī)器人和人工智能”的精彩演講，介紹了當(dāng)下前沿科學(xué)技術(shù)及其團(tuán)隊(duì)的最新研究成果，會(huì)后王煜接受采訪時(shí)表示，自動(dòng)駕駛、無(wú)人車(chē)技術(shù)具有較大的前景。

IEEE院士/香港科技大學(xué)教授及機(jī)器人研究院院長(zhǎng)王煜

相比于傳統(tǒng)的人力搬運(yùn)，無(wú)人車(chē)可以得到更精確的控制，在制造領(lǐng)域能避免缺料、少料的問(wèn)題，保證生產(chǎn)線以最佳的效率運(yùn)行。由于無(wú)人系統(tǒng)能夠進(jìn)行遠(yuǎn)程連接和監(jiān)控，以及結(jié)合了云計(jì)算、人工智能、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)，所以，設(shè)備之間的合作將更加協(xié)調(diào)，并能進(jìn)一步提升工廠的整體運(yùn)營(yíng)效率。

如今，智能化時(shí)代正在到來(lái)，新技術(shù)不斷出現(xiàn)。王煜認(rèn)為，人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等基礎(chǔ)性技術(shù)需要結(jié)合行業(yè)，要找到切入點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)景才能發(fā)揮其價(jià)值的所在。例如大疆將無(wú)人機(jī)應(yīng)用到航拍等領(lǐng)域密，實(shí)現(xiàn)了過(guò)百億的營(yíng)收，并成為行業(yè)的領(lǐng)頭羊。

傳統(tǒng)行業(yè)在迎接新機(jī)遇

在信息技術(shù)和數(shù)字化趨勢(shì)的影響下，傳統(tǒng)行業(yè)面臨一場(chǎng)新變革。今天人們的生活方式發(fā)生了很大的變化，例如通過(guò)云端平臺(tái)進(jìn)行移動(dòng)式辦公，用智能手機(jī)訂餐、叫車(chē)等服務(wù)，云計(jì)算的角色開(kāi)始變得越來(lái)越重要。王煜表示，隨著人們對(duì)樓宇消費(fèi)方式的轉(zhuǎn)變，地產(chǎn)行業(yè)將迎接來(lái)新的挑戰(zhàn)?，F(xiàn)代樓宇需要滿足語(yǔ)音控制、人臉識(shí)別等新的需求。對(duì)于地產(chǎn)商來(lái)說(shuō)，如何迎接新趨勢(shì)是十分重要的一部分。

此外，建筑行業(yè)將有很大的變化。由于老齡化趨勢(shì)，人力成本不斷上升，加上年輕一代不愿意從事體力型工作，建筑行業(yè)招工將是一個(gè)難題。目前建筑技術(shù)開(kāi)始向數(shù)字化轉(zhuǎn)變，例如CAD等數(shù)字化軟件，將放于云端運(yùn)行，可以更好的實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和資源原共享，從而提升建筑設(shè)計(jì)的效率。此外，建筑行業(yè)的自動(dòng)化程度將越來(lái)越高，批量化制造的模式開(kāi)始興起。

如何才能更高效率的建造房子？建筑商需要考慮模塊化，用工廠的模式生產(chǎn)預(yù)制件，然后將建筑構(gòu)件運(yùn)輸?shù)浆F(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行安裝，雖然目前這種預(yù)制模式成本比較高，但在各種因素的影響下，包括市場(chǎng)和政策的推動(dòng)，這些新模式必將成為趨勢(shì)，因?yàn)榻ㄖ绦枰ㄟ^(guò)數(shù)字化手段減少原材料、水、電的浪費(fèi)，以及降低人力成本的投入等。

建筑行業(yè)的轉(zhuǎn)變，也給設(shè)備商帶來(lái)了機(jī)遇。三一重工等一些廠家已經(jīng)開(kāi)始布局，為建筑行業(yè)提供新的設(shè)備。建筑過(guò)程包括運(yùn)輸、安裝都可以自動(dòng)化，包括采用無(wú)人機(jī)進(jìn)行環(huán)境測(cè)繪，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)連接現(xiàn)場(chǎng)智能機(jī)器設(shè)備，再利用云平臺(tái)進(jìn)行分析，使整體運(yùn)營(yíng)效率得到更好的提升。

無(wú)人化技術(shù)應(yīng)用不斷擴(kuò)展

無(wú)人系統(tǒng)具有廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景，無(wú)人車(chē)將不只是接送人們上下班，它可以擴(kuò)展到很多領(lǐng)域，尤其在工業(yè)、商業(yè)和小區(qū)等方面有很大的潛力。在工廠里，無(wú)人車(chē)可以做物料傳送。而電商行業(yè)在快速增長(zhǎng)，無(wú)人送貨也將是一個(gè)很好的應(yīng)用。還有機(jī)場(chǎng)運(yùn)輸方面，無(wú)人車(chē)可以減少閑雜人，還可以通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)可以將人、機(jī)、物、貨等連接，實(shí)現(xiàn)定位追蹤等智能場(chǎng)景，用戶可以知道無(wú)人車(chē)什么時(shí)候達(dá)到接送點(diǎn)。

無(wú)人貨車(chē)

談到無(wú)人車(chē)的技術(shù)進(jìn)展方面，王煜指出無(wú)人車(chē)需要環(huán)境檢測(cè)和場(chǎng)景學(xué)習(xí)等多項(xiàng)技術(shù)。首先，感知檢測(cè)是無(wú)人駕駛的關(guān)鍵，目前可以通過(guò)激光雷達(dá)（LiDAR）技術(shù)來(lái)掃描周邊環(huán)境，并從獲取的信息中分辨出人、車(chē)、動(dòng)物等對(duì)象，然后創(chuàng)建地圖來(lái)實(shí)現(xiàn)導(dǎo)航。不過(guò)，目前激光雷達(dá)成本較高，而一臺(tái)無(wú)人車(chē)上可能需要安裝多個(gè)，這項(xiàng)技術(shù)仍然需要進(jìn)一步突破。

由于自動(dòng)駕駛汽車(chē)周邊環(huán)境比較復(fù)雜，例如會(huì)出現(xiàn)貓、狗等不同的對(duì)象，特別是汽車(chē)在快速駕駛過(guò)程中，要準(zhǔn)確識(shí)別出不同的物體對(duì)象是很有挑戰(zhàn)性的。而隨著無(wú)人車(chē)場(chǎng)景的擴(kuò)展，從載物送貨到載人的過(guò)程使得難度上升，不同的應(yīng)用場(chǎng)景有著不同的要求。因此，無(wú)人車(chē)需要結(jié)合人工智能技術(shù)，利用深度算法對(duì)場(chǎng)景變化進(jìn)行學(xué)習(xí)，確保無(wú)人車(chē)能夠快速、準(zhǔn)確地識(shí)別出障礙物。

王煜表示，未來(lái)無(wú)人車(chē)的技術(shù)不會(huì)是單獨(dú)的機(jī)器學(xué)習(xí)，還要進(jìn)行車(chē)與車(chē)之間的交互。例如滴滴出行運(yùn)營(yíng)平臺(tái)不僅要采集每個(gè)汽車(chē)的狀態(tài)信息，還要實(shí)現(xiàn)汽車(chē)與汽車(chē)之間的信息共享，然后才能順利完成精確的派車(chē)服務(wù)。

AI賦能，智能化場(chǎng)景加速落地

未來(lái)我們的生活場(chǎng)景將變得越來(lái)越智能化，今天，移動(dòng)支付等方式帶來(lái)的便利有目共睹。而智慧城市、智能交通、智慧醫(yī)療、智能制造等模式在興起，其背后都少不了人工智能的支持。人工智能的突破給各個(gè)行業(yè)帶來(lái)發(fā)展動(dòng)力，加速了智能化時(shí)代的到來(lái)。

目前，人工智能技術(shù)方面用得比較多的是深度學(xué)習(xí)，特別是圖像識(shí)別，如人臉識(shí)別、圖像分類(lèi)等。王煜認(rèn)為，未來(lái)人工智能技術(shù)將擴(kuò)展到深層次的應(yīng)用，如三維場(chǎng)景模式的識(shí)別應(yīng)用，從二維到三維的擴(kuò)展，將是一個(gè)更具挑戰(zhàn)的話題。

在汽車(chē)無(wú)人駕駛領(lǐng)域，人工智能對(duì)道路場(chǎng)景的識(shí)別方面已經(jīng)形成一定的規(guī)范。不過(guò)，在其它一些新的應(yīng)用中，例如工業(yè)、建筑等環(huán)境就更加復(fù)雜，工地里有人、機(jī)器、工具以及鋼筋、水泥等不同的對(duì)象，所有這些物體都需要識(shí)別出來(lái)，因此，人工智能在工業(yè)方面還需要更多的突破。

從全球行業(yè)狀況來(lái)看，目前國(guó)內(nèi)企業(yè)主要偏向應(yīng)用端，比如語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別等，而歐美地區(qū)側(cè)重于基礎(chǔ)技術(shù)，由于歐洲有很強(qiáng)的隱私保護(hù)，使得人工智能的發(fā)展受到一定限制。

最后，王煜表示人工智能在機(jī)器人領(lǐng)域有很大的應(yīng)用前景，未來(lái)通過(guò)人工智能教會(huì)機(jī)器像人類(lèi)一樣工作，利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)械手結(jié)合起來(lái)，使得機(jī)器人能夠更靈活的執(zhí)行一些人類(lèi)的工作，同時(shí)人和機(jī)器可以協(xié)同工作，能更高效的完成任務(wù)。