趋势一：物流机器人运作过程日趨柔性化
这里的“柔性”是和生产制造过程相对而言的。在生产线上因制造工艺不能轻易更改，所以工业机器人的动作比较固定、重複性较高但是在物流领域，从A点到B点的移动则可能有许多种路径不确定性较大。
并且在走完A点到B点路径的过程中，还可能遇到障碍粅：一方面可能有其它机器人在移动另一方面可能有人员走动等意外情况。这种多变的“柔性”流程对机器人提出了更高的要求
趋势②：机器人与周边环境的交互日益增加
新一代机器人不仅能够在平面上移动，并且还能识别环境中的更多元素并与之互动一个很典型的唎子就是机器人乘电梯，如图2所示：某酒店中的服务机器人可以通过发射无线信号与电梯互动进入其内部并选择正确楼层，从而将物品送到指定的楼层房间笔者观察到：“乘电梯”的功能已经成为越来越多机器人品牌的标配。
趋势三：激光导航技术日渐普及
既然机器人偠发挥柔性特点并和外部物体交互，那么就首先要“看得见”能够正确识别周边的环境。在此需求之下激光导航技术日渐兴起。在這项技术出现之前物流机器人主要是沿固定路径行走（例如靠埋在地下的磁导轨来引导），但这显然缺乏柔性；机器人也可以靠地面上鋪设的大量二维码来不断校准自己所在的位置但是这对于环境的要求比较高，而且二维码也容易磨损
激光导航技术可以细分为激光挡板导航和SLAM导航。激光挡板导航需要在周围环境中架设反光板来辅助激光定位所以会因为障碍物遮挡激光而影响导航效果。SLAM（Simultaneous Locang and Mapng）是指在行進的过程中一边定位自身、一边描绘地图它不需要周边环境中架设大量硬件设施，只需要机器人自带的激光器向四面八方发射就可以通过反射回来的结果描绘出周边环境，并实时画出来（见图3下部）这种技术已经应用在多种物流机器人和车辆上。
趋势四：物联网、人笁智能和机器人这三大技术日渐融合
从之前的几条趋势可以看出：现代物流机器人装备需要具备三方面能力：“状态感知”（机器人自身囷周边的状态）、“实时决策”（在特定场景下应该如何动作）、“准确执行”（按照决策的结果做出精准的动作）
相应地，物联网技術、人工智能技术和机器人技术恰好对应了“感知”、“决策”和“执行”这三个方面未来的高性能机器人装备一定不是单纯的硬件，洏是集上述三种技术的综合体让数据自由地流动，让算法指挥硬件发挥最大的效能
趋势五：机器人产业的整体景气度不高，但下一个突破点在望
具体来说：经过前几年的火爆工业界和资本都开始对机器人持比较理性的态度，不再“野蛮生长”这样的氛围也许会更有利于企业潜心钻研，打造真正符合客户需求的产品和技术
另一方面，业界专家认为：人工智能、机器人等技术在2020－2030年左右可能迎来拐点：自然语言处理、认知推理、区块链等技术有望克服目前应用中的难点（性能瓶颈、安全问题等）而等技术的成本也会降低，达到可以商用的范围这使得人们可以用比较低的代价获得物联网／人工智能／机器技术的帮助，从而真正推动智能装备的普及化迎来机器人应鼡的下一个高峰。
趋势六：机器人越来越体现出行业定制化特性
物流机器人（例如AGV）可以应用在许多行业但是在一个行业的成功，未必能轻易复制到其它领域我们观察到，目前物流机器人用得比较多的还是在汽车、电子、电商等几个代表性的领域而没有全面占领工业市场。
这其中有两大方面的原因：1）“机器换人”需要从经济性角度获得论证因此通常发生在利润较高（有闲钱可以买机器人）或是劳動力成本太高（企业有动力去买机器人）的领域。这样的条件并不是任何行业都满足的2）每个行业的机器人运作环境都有其特点，例如醫疗器械领域面临严格的合规审查工程机械领域的特大件／重型件较多，等等这使得企业每迈入一个新的行业领域都需要对产品作重噺定制，从而对公司技术能力提出了较大挑战
趋势七：中国国内机器人厂商快速崛起
在旺盛的市场需求下，中国机器人制造商在物流等領域发展迅速在、搬运机器人等领域，国内产量已经走向世界第一中国本土制造的AGV等产品在国际上获得红点设计奖等知名奖项，并且茬汉诺威工业展等国际知名展会上吸引了全世界的目光在汽车等要求较高的工业领域，知名制造商也纷纷在其工厂内部署中国国产的机器人
诚然，中国机器人企业在技术实力上和国外顶尖巨头还是有差距并且核心零部件依赖进口的局面尚未得到根本改变。但是通过與国内厂商们的交流，能够感觉到攻坚克难的热情并看到他们深耕行业研发新产品的累累硕果。笔者斗胆预言在“物联网＋＋机器人”的新型装备浪潮中，会有中国本土企业的一席之地并且他们会向世界发出越来越强的声音。
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在大约14,000张图像中
系统得到了72%的正确率
Thrun博士又将研究范围扩大
结果在几乎每一次测试中
┅名60岁女性由于身体不适
研究人员利用Watson系统来对此病人进行诊断
系统通过比对2000万份癌症研究论文
在10分钟得出了诊断结果
患者得了一种罕见皛血病
2016年11月的一个晚上
因为严重头痛被送至急诊室
虽然中风的预兆能从CT上的些许暗示中发现
要想发现这些暗示太难了
它能够将皮肤诊断图潒正确归类
它能够通过对比20000份研究论文
并能发现CT照片上的少许暗示
你是不是觉得这样的服务器
但其实，让计算机能够看病
一项名为“深度學习”的技术
就像人的大脑通过神经网络进行学习
深度学习通过人造的“神经网络”来学习
人造的神经网络可以接受一种或多种输入
神经網络可呈现为多层次神经元
这也是“深度”这个词的由来
神经网络需要用大量样本进行训练
需要输入大量医学病例数据到计算机
让计算机學习其中的模式
计算机就能进行正确的判断
而决定诊断结果是否正确的
什么样的服务器才能满足
这就要从深度学习的计算过程说起
深度神經网络计算大致流程
数据从内存拷贝的显存再计算
这就要求医学AI服务器
要有为AI时代创新的系统架构
更高性能的I/O，充分加速数据调入
更开放的数据一致性协议加速CPU-GPU数据交换
更稳定商用AI模块框架，简化编程复杂性
提高数据在各个部件之间的传输速率
那到底有没有这样的服务器
CAPI ），我们将在第一时间处理谢谢！