机器人发烧友

配送SHOW

自动驾驶配送机器人

2018年6月18日，京东配送机器人在北京开启了全球首次全场景常态化配送运营。

调度平台发出命令后，配送机器人依次出发，自动奔向订单配送目的地。机器人有大有小，最多同时配备30个取货箱，行驶速度最高15千米每小时。

通过雷达+传感器进行360°环境监测，它们能自动规避道路障碍与车辆行人，准确识别红绿灯，自主停靠配送点。

即将到达目的地时，后台系统会将取货信息发送给用户，用户可选择人验识别、输入验证码、点击手机APP链接等三种方式取货。

Big Data·大数据

数据来源于公开资料整理

01 全球服务机器人研究热点

02 2018年中国网民购买服务机器人考虑因素分布

03 中国服务机器人市场规模预测

04

（1）2018中国扫地机器人用户对产品性价比满意度

（2）2018中国早教服务机器人用户对产品教育功能满意度

（3）2018中国客服机器人服务用户关于产品替代人类服务看法

05 机器人类别

政策助力、陪伴需求、替代人力、可支配收入提升、科技成本降低等是服务机器人发展的驱动力

06 AI人才薪资

根据猎聘的数据，AI人才缺口扩大，各细分领域招聘量逐年攀升，且薪资比IT技术岗位要高许多

2017年AI细分领域岗位与IT技术岗位平均年薪

听TA说

@冷哲

（武汉大学软件工程专业，NLP高级算法工程师）

我在阿里AI实验室做NLP（自然语言处理）高级算法工程师。每天早上，我们会开一个展会，汇总过去24小时收集到的用户反馈，讨论解决方案，并安排相应人员解决这些问题。

自然语言理解模型的优化是一个持续的过程，这里面涉及我们对深度学习网络结构的调整，对训练方法的优化，所以我们每天会花一定时间去跟踪最新的技术动态和论文。同时我们也会按研发计划做实验，逐步推进技术的进步。

现在线上每天有大量用户使用我们的NLP服务。在阿里的技术体系里，服务的可用性是底线，所以每天睁眼后，我最大的压力一部分就来自担心我们的服务会不会出故障。

目前人工智能实验室研究的方向包括自然语言理解、知识图谱、语音识别、声音信号处理、计算机视觉、机器人控制、硬件研发、云端技术研发。我们还有市場部和产品部门的同学，来自不同背景的同学聚集在一起，彼此可以分享很多东西，有助于扩展知识与眼界。

有人说，自然语言理解是AI领域排名第一的难题和挑战，确实如此。不同于语音和图像的感知智能，语言是认知智能，如果机器可以实现完善的自然语言理解，那我们距离科幻片中的人工智能就很近了。

机器自然语言理解能力的提升是一条漫漫长路，甚至需要基础科学的突破。我希望能通过最前沿的技术，让更多的人能享受智能时代带来的便捷。

@请叫我小学生

（浙江大学数学与应用数学专业，机器学习）

做机器学习是在复杂工作中建立数据产品。机器学习有两大难点，一是处理数据格式、不兼容和报错，二是训练特别脆弱的深度学习模型。

处理数据的不一致和报错经常混乱且费力。人们有时会将机器学习和数据科学分开，因为对机器学习来说，有时会直接用清洗过的数据进行训练。然而在我的经验中，数据清洗和训练模型是相关的：我常在训练模型时发现问题，只能改变输入数据的预处理方法。

关于训练深度学习模型很脆弱，很多新手在一开始训练模型时很容易受挫，即使是专家也常感到沮丧。这表明训练过程并未自动化，如果有某些能稳定训练深度学习的方法出现，对这个领域来说一定是个巨大的进步。

做学术研究，我常以谷歌工程师D.Sculley等人所说的话自勉：“‘技术债是工程师和学者都必须意识到的问题。如果研究出的解决方法只对精确度有微小的提升，却让系统复杂性大大增加，那么这一定不是一个明智方案……解决‘技术债也许不总是诞生新的理论，但却是创新的重要一环。而发展针对复杂机器学习系统的全面、优雅的解决方案才是真正有意义的工作。”

@木木木白

（中国科学技术大学计算机科学与技术专业，人工智能研究员）

我在微软亚洲研究院做研究员，研究方向有用户模型、推荐系统、深度学习、情感检测、时空数据挖掘等。

我的博士生涯基本是在研究院度过的。这里有宽松自由的学术氛围，我能探索自己感兴趣的研究;这里有最前沿的科技进展，我能深刻观察技术的趋势;这是一个智商和情感密度都极高的地方，碰到难题时总能找到人帮自己拓展思路。

成为正式员工后，我有了一些不同的感受。首先是对自己的定位，实习时更多的是从参与的角度去完成公司的项目，而现在则需要担任项目领导的角色，不仅要争取资源，还要决策方案，协调项目进展。

我一直在做人工智能领域相关的研究。在我看来，个性化的机器人在未来会扮演越来越重要的角色。现在市场上的机器人已经开始进入生活的方方面面，随着用户数据的累积，这些机器人会越来越人性化，变得像你的朋友或家庭成员。

情感计算也很有潜力。除了完成任务和功能强化，人们普遍希望能拥有并使用更为人性化的计算机和智能设备，甚至开始期盼它们能像人一样具有情感，能够与人自然、亲切的交互，能体会人的喜怒哀乐。

科研的过程是艰辛的，但如果拥有强烈的兴趣，我想我们将会取得更好的成绩。