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最全智能服务机器人产业链分析:密切关注三大趋势

眼下,智能机器人的普及虽然已是大势所趋,但深处其中的行业玩家仍然要面对诸多的不确定和生死考验。 AI的突破、核心零部件成本的下降、以及“先驱”产品的出现,带动了智能服务机器人在近两年的兴起。一时间,语音交互、对话问答、人脸识别、环境感知、自主定位导航,几乎成了智能机器人产品的标配。 家用领域,以音箱、台灯、宠物、IP形象为原型的智能机器人层出不穷,开始通过早教、陪伴、智能管家的身份走进家庭;扫地、拖地、擦窗等清洁机器人也实现了壁障导航和路线规划功能,性能不断提升,在家居领域深入普及。 商用领域,智能机器人开始出现在银行、酒店、商场、医院、学校等不同场所,扮演着客服、迎宾、导购、助理、助教的角色;包含在大机器人领域的无人机和自动驾驶汽车,智能化程度也持续提升,有望在未来重塑物流运输、交通出行等传统行业商业模式和竞争格局。 然而,由于技术和工程化还不成熟、消费者期望过高、习惯尚未养成,以及向传统行业渗透需要时间,当前,智能服务机器人市场只见资本及企业发力,不见需求端应用普及。业内对于服务机器人市场的爆发时点也是众说纷纭。 那么,智能服务机器人行业到底进展如何?目前还存在哪些问题?真正爆发和...

作为无人驾驶汽车的眼睛,视觉识别的进步正越来越快

可以说如果没有视觉识别技术,无人驾驶技术根本不可能实现,因为它就是无人驾驶汽车的眼睛。 无人驾驶一般包括五个等级,但是不管哪个等级都会包含环境感知、规划决策和执行控制等三个方面,其中环境感知方式主要有视觉识别、毫米波雷达感知和激光雷达感知。毫米波雷达感知和激光雷达镁客君在《简析无人驾驶雷达技术,毫米波雷达和激光雷达应相辅相成》一文中有过分析,今天我们就来说一下视觉识别。 特斯拉曾经因视觉识别的缺陷而被人口诛笔伐 今年分别发生在美国和中国的两起特斯拉自动驾驶状态下的车祸致死事件,本质上就是因为视觉识别技术的缺陷导致。具体分析如下: 美国的车祸中,由于特斯拉车上的毫米波雷达装位置较低,无法检测卡车高的车厢,而摄像头当时应该已经能检测到卡车了。不过车辆的行驶过程中,两个探测设备在最后融合起来的时候可能出现了问题,未能识别卡车所处位置,最终导致车祸发生。 国内的车祸中,特斯拉在跟车过程中,前车突然变道,前方工程车辆速度较慢,与特斯拉之间距离迅速缩短,毫米波雷达无法扫描到近距离的侧向车。加之摄像头当时仅收录了部分工程车车体,进而视觉识别无法及时反应,最终导致车毁人亡。 上述两起事故,虽然只是所有...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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