機器視覺、深度學習讓機器人更智能

　　人工智能首先應用于工業機器人領域，主要就是機器視覺和深度學習。

 　　機器視覺是現有的機器人從自動化設備轉變為智能機器的一個關鍵因素。最初是作為機器人的輔助工具，提高柔性和對工作環境的反饋，主要應用于引導和定位、檢測和識別等，隨著工業大數據和深度學習的發展，未來將使機器視覺成為智能生產系統的主導，做出決策和預判斷。

 　　2014年全球機器視覺規模持續走高，達到36.7億美元。主要分布在北美、德國、英國、日本、中國等地區和國家，其中中國占到8.1%;預計到2018年全球市場規模將達到50億美元。

　　2007-2018年全球機器視覺市場規模

　　2014機器視覺地區占比

　　深度學習推動機器人擺脫預編程序的束縛，真正走向智能化。深度學習使機器人可以像人一樣通過學習掌握新的技能，適應未知的工作環境。深度學習在工業機器人的應用分為三個層次，一、機器人通過試錯學會新技能;二、多臺共享經驗提高學習效率;三、機器人可以預防并且自行修復故障。目前已經到了第二個階段。

 　　2016年是深度學習元年，深度學習走向商業化和開源。FANUC和人工智能初創企業Preferred Networks合作推出了深度學習機器人，無需工程師調試可自己學會挑選工件。ABB、豐田都在開發基于深度學習的工業產品，國際巨頭谷歌、facebook、特斯拉都宣布開源其深度學習服務。

　　更多最新市場調研報告，投資分析報告，行業分析，市場分析報告，市場調查報告，調查報告請訪問靈核網。