





与其讨论「机器人将会取代掉多少电视圈的职位」,不如思考一下,机器人如果认真做剪接的话,真的会比活人剪的好吗?我的想法是,重点在美学,以及思想。当然,服务消费机器人技术咨询,有---若是机器人「---学习」学得够深够多,终究也是会把人类的一切---学走的;但「美学」与「思想」,毕竟是人类先弄出来的。所以在这个基础上,我一点也不认为机器人剪接做出来的东西,会剪得比活人剪接师剪的好。
它们现阶段或许可以帮着---自动量产内容(像是内容农场或即时---短稿)的市场需求,但还有一段很长的---期。
那么,现在我们再回过头来思考这个问题吧:「机器人将会取代掉多少电视圈的职位」?
其实结果在我们自己身上。
机器人,其实应该只是为我们代劳的手脚。但问题是,如果我们的日常工作内容,都只是一些随时可被机器人取代的东西,且无法展现出「人性」的内在价值,那么,服务消费机器人,被机器人取代也是刚好而已。
在电子、半导体、日化、机械加工等3c行业的具体应用场景中。各种类型的agv+机械手的组合已经得到了成熟的应用,其中机械手包括多关节机器人、直角坐标机器人、scara机器人和协作机器人等。相对而言,agv+合作机器人(又称复合机器人)精细,可以应用于复杂和---的环境,---市场关注。 此外,agv+协作机器人还可以快速部署在自动化工厂、仓储分拣、自动化商品超市等诸多场景中。为物料的自动搬运、物料的装卸、物料的分拣提供自动化、柔性化的操作支持。
随着社会发展的需要和机器人应用领域的扩大,人们对智能机器人的要求也越来越高。智能机器人所处的环境往往是未知的、难以预测的 ,在研究这类机器人的过程中,服务消费机器人技术开发, 主要涉及到以下关键技术 :多传感器信息融合多传感器信息融合技术是近年来十分---的研究课题, 它与控制理论、信号处理、---、概率和统计相结合 , 为机器人在各种复杂、动态、不确定和未知的环境中执行任务提供了 1 种技术解决途径。机器人所用的传感器有很多种 , 根据不同用途分为内部测量传感器和外部测量传感器两大类。内部测量传感器用来检测机器人组成部件的内部状态 , 包括: 特定位置 、角度传感器 ; 任意位置 、角度传感器; 速度、角度传感器 ; 加速度传感器; 倾斜角传感器; 方位角传感器等 。外部传感器包括: 视觉( 测量、认识传感器)、触觉(接触、压觉 、滑动觉传感器)、力觉( 力、力矩传感器)、接近觉( 接近觉、距离传感器)以及角度传感器( 倾斜、方向、姿式传感器)。多传感器信息融合就是指综合来自多个传感器的感知数据, 以产生--- 、准确或更全方面的信息。经过融合的多传感器系统能够完善、准确地反映检测对象的特性, 消除信息的不确定性 ,提高信息的---性。融合后的多传感器信息具有以下特性 : 冗余性、互补性、实时性和低成本性。多传感器信息融合方法主要有贝叶斯估计、dempster-shafer 理论、卡尔曼滤波 、神经网络 、小波变换等。
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