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图像识别技术的突破，能让机器人识别消费者表情的微小变化，从而预测其情绪，改变推销策略，消费者可能因此在交易博弈中处于下风。我们甚至无法在剪刀石头布游戏中获胜，因为机器人的反应实在太快了。它能在百万分之一秒内识别我们的手将要摆出的形状，并选择获胜的手势，而这一切几乎是同时完成的。如果我们不知道智能机器的工作原理，或许会觉得它是靠读心术取胜的。
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机器感知力的进步是怎么来的？智能手机普及后，很多人每天用手机自拍并上传到社交媒体，这些是带有（姓名）标注的优质数据，而且数量庞大，便于深度学习，系统看多了同一个人在不同的光线、角度、心情、化妆状态下的照片，人脸识别的能力就大大增强了。人脸识别的技术被应用于安防摄像头，如果识别出错，保安、警察会帮忙做纠正，人工智能的人脸识别能力于是在持续反馈和调整中进一步增强。
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人脸识别技术带动了图像识别技术的整体进步，不管是仓库里的智能机器人识别零食包装，还是农业机器人识别水果成熟度、喷洒农药，或是无人驾驶汽车识别周边物体，其能力都大幅提升了。图像识别能力的提升使得机器能处理越来越复杂的情况，而且成本不高，因为不必依赖大量昂贵的传感器来感知环境了。
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机器的感知力甚至可以达到人类永远无法企及的高度。比如人眼适应不了太高的分辨率，识别不了非可见光，识别不了各种波，识别不了三维的图像信号，而智能机器能够感知光谱的信息、红外的信息，有超越人类的视觉能力。
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现在人工智能大规模应用的时机已经到了。当机器识别人脸的能力超越人类的时候，那些做识别人脸工作的人就要下岗了，比如保安、安检。当机器识别语音、理解自然语言的能力超过了人类，客服、电话推销的工作就会被机器取代掉。总之，在各行各业，如果人不能比机器做得更好，那各种机构就会决定用机器取代。
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工业机器人
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工业社会的机器人，只能在密闭的空间，重复简单的动作。由于内置了高精尖传感器，能够感知图片、人脸、语音、文本，第二代智能工业机器人具有较强的自主性和环境适应性，能实现制造业中的大规模“机器换人”，据专家估算可替换工序高达60%，其对制造业的经济贡献将是传统工业机器人的数十倍。
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比如波士顿动力学工程公司所研制的大狗机器人能在不平坦的地面上载重而行。大狗机器人能够攀爬陡峭的山岭，在冰面滑倒后能再次站起来。这是机器人感知技术的重大突破。
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在宝马汽车的无人工厂里，超过90%的工作都由机器人操作执行。这些机器人的生产商是全球工业机器人四巨头之一——德国库卡公司，特斯拉也是库卡机器人造的。德国正在推进“工业4.0”，库卡在这一战略中占有重要地位，库卡被德国总理默克尔誉为“德国工业的未来”。2016年首次进入世界500强的中国家电企业美的已经完成对库卡的收购，这是中国在工业机器人领域的一个重大进展。
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库卡机器人究竟有多聪明？2014年，库卡公司发明了一款会打乒乓球的机器人，它打败了世界冠军波尔。库卡的机器人（机械手）锯一个圆木桩子，能一次性把它切割成2个三脚凳子和1个小木墩子；这个机器人十分敏捷，可以以每秒10毫米和50毫米的速度抵近物体，当遇到意外的阻碍后会以十分敏捷的状态瞬间撤回——它如果碰到生鸡蛋，鸡蛋不会破碎，它如果碰到工人的手，工人也会毫发无损。
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一个用来分拣包装的六轴并联臂机器人与库卡机器人的双机协同系统可以代替4个工人，而投入不到人力成本的一半。
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除了库卡机器人，其他公司研发的智能机器人也有卓越的表现。
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在工业机器人领域，传统方法是给机械手写好函数，运动到标注好的空间点，利用程序实现一次抓取。而谷歌训练了一个深度神经网络，机器人会利用摄像头观测自己的机械臂，实时纠正抓取运动。谷歌用了14个机械手同时工作，经过近3000小时的80万次抓取训练后，机械手明显变得“聪明”了：没有经过训练的机械手，前30次抓取的失败率为34%，训练后的失败率降低到18%，也就是说，它的“手眼协调”能力在自我学习中大幅提升了。
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机器人设计大师Rodney Brooks创办的公司研发了Baxter智能机器人，能够感知并能够用“手”操作从手柄到吸着杯等各种不同的零部件，只需要通过特定的指令抓住它的手腕，移动它的手臂就可以训练它完成相关的任务。Baxter的手臂关节都是经过铰接的，活动起来很流畅，所以如果工人站在它旁边工作，不用担心会被它打到。它还可以同时做两件不同的事，因为它的两只手臂是可以分别完成操作的。
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广东长盈精密技术公司的抛光车间引进了60多台机械手，它们在软件“大脑”的操作下，日夜无休地打磨一个个手机中框结构件。此前抛光车间严重倚赖人工，高峰时车间工人达到了650多人，而现在整个车间只有约20人，未来还将进一步减少到10人左右。这源于效率和品质的大幅提升。之前一名熟练的抛光师傅每月的产能大约是8000个，而一台机器每月的产能为2万～2.5万个；之前人工操作的产品直通良率不会高于75%，而现在机器操作的产品直通良率可以达到95%……经过公司的培训，有些工人熟练掌握了机械手的操作流程，有些工人做起了机器维护，有的则负责机器调试，而大部分工人不得不面对被淘汰的命运。
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和制造业一样，建筑行业同样容纳了大量工人，今天机器人也已经进军这一领域。
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澳大利亚机器人公司Fastbrick Robotics 2016年推出机器人瓦匠Hadrian X，它用近30米长的机械臂1个小时内可砌砖1000块，只需要2天时间就能建造起整栋房屋。Hadrian X有很强的感知力，其自带的3D计算机辅助设计系统存储着房子的形状和结构，能计算出每块砖的位置，通过激光制导，然后丝毫不差地码上去。Hadrian X的机械手也可以使用砂浆或黏合剂，因此根本不需要人类参与建筑。它还可以为管道和电线预留空间，如果有必要，甚至能扫描和切割砖头大小、形状等。澳大利亚的泥瓦匠高度稀缺，从而带来了超级高薪，他们平均搬1块砖赚1澳元，一周工作4天，就能挣6000澳元（超过3万元人民币）。对他们来说，Hadrian X将成为强大的竞争对手。
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这些汹涌而来的智能机器人甚至不需要比将要取代的工人速度更快，它们可以在黑暗中工作，这一点深得企业主的欢心。当机器成为“优秀员工”后，资本方对于普通劳工的裁员潮也将不期而至。国际机器人联合会估计2015年中国有26万工业机器人，根据一台工业机器人取代4～5名工人这一经验法则，机器人已使100多万工人失去了工作。随着中国每年持续采购十几万台工业机器人，2016年到2020年，预计机器人还将取代大约350万工人。
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未来中国制造业的成功者必然是积极引入机器人来提升效率的企业，否则就会被击垮。这意味着中国制造业的一亿五千万工人很可能迎来黯淡的未来：大部分人因为工厂效率提升而被辞退，其他人因为所在的企业被高效工厂击垮而失业。
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这些失去工作的工人将涌入服务业，但机器人同样在向服务业进军。为了完成100万美元的销售额，沃尔玛需要雇用5个人，亚马逊雇用1个就够了。这是人工智能将对传统服务业就业形成重大冲击的先兆。
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服务业机器人
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能“看见”和“听见”世界的智能机器在服务业中也大有用武之地。
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比如苹果公司用无人机监控新总部每天的施工进度，拍摄出全部的工程进展录像和照片。无人机当然也可以用来做新闻报道、电力巡检，勘察矿山、农场、违章建筑、森林砍伐、敌军动态。
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中国是无人机的最大生产国，中国有5万～10万的无人机飞手，除了航拍，有近50%选择了提供植保服务。
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小麦、水稻这类农作物的最佳喷药时间很短，所以喷药的效率显得特别重要。如果是人工背负式喷药，一天可能只能喷二三十亩，不仅速度慢，对人身体也有毒副作用。用大疆的无人机来喷药，3个起降，半个小时基本可以抵原来一天的作业量，速度快了很多倍。安徽有个小伙子购入4台大疆MG-1农业植保机，仅38天的时间，作业面积就超过了两万多亩，纯收入超过10万元。
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