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能阻止AlphaGo的只剩狼人杀了,消费市场困境凸显

新华社伦敦3月12日电 近来,包括知名玩具店、连锁餐馆、电子零售商、服装品牌、百货公司等在内的英国生活消费类企业似乎集体遭遇困境:或资金匮乏,或宣布削减工作岗位,有的甚至进入破产程序。专家认为,这在一定程度上表明英国脱欧对实体经济的影响开始发酵。零售商正在遭遇多重压力,今年还将有更多的企业受到影响。 美国玩具零售商玩具反斗城英国公司日前进入破产程序,约有3000名员工面临失业。意大利风味连锁店Prezzo则正准备关闭其在英国约百间餐馆,试图挽救公司的整体业务。拜伦汉堡也计划关闭20家店面,以纾解沉重的债务成本。 在英国拥有200多家店铺的大型电子零售商Maplin公司宣布由于未能找到买家向陷入困境的公司注入资金,已经进入破产程序。快时尚服饰品牌New Look由于债务高企和过于庞大的门店网络而陷入经营困境,计划关闭60多家店铺,近千个工作岗位受到威胁。拥有8万多员工的大型百货集团约翰路易斯因盈利下滑,宣布连续第五年削减奖金。 业内人士认为,脱欧公投后英镑大幅贬值导致进口商品价格上涨,民众实际购买力下降是造成商业消费不振的一大主因。自2016年6月脱欧公投至今,英镑贬值幅度已超过15%,英国通胀率则从几乎为零升至3%。上升的进口成本通过价格传导给消费者,而英国民众收入上涨幅度低于通胀增速,收入缩水使人们消费趋于谨慎。 与此同时,上述行业也面临结构性问题,网购等方式对零售业带来的挑战日益凸显。越来越多的消费者认为网上购物既便宜又便捷。 国际咨询公司毕马威英国零售业务负责人保罗马丁表示,如果传统商家没有提供适当的在线销售模式,将面临竞争压力。他认为,由于之前的过度扩张,许多零售商承担高额负债。如果零售商不擅长发展网上销售模式,又没有真正严格的成本结构,那么未来将会面临更多挑战,毫无疑问会有更多的公司面临困境。 无论前景如何,当下英国零售服务企业的破产或者大量关闭店铺意味着更多的工作岗位消失,这对于消费能力不如从前的英国民众来说,更是雪上加霜。专家认为,民众购买力受限将会进一步促使消费低迷,进而拖累商业景气。脱欧的经济影响正在向实体经济层面扩散。 新华社记者邓茜

2017年,伴随着3C行业机器换人的快速发展,轻工业机器人,尤其是协作机器人呈现高速增长态势。据GGII数据统计,2016年中国市场协作机器人销量2300台,同比增长109.09%,GGII预计2017年中国协作机器人市场需求仍将高速增长,销量有望突破4000台。 伴随着市场的快速增长,协作机器人产品也在加速推向市场。2014年前后,ABB、FUNAC、安川等国外著名机器人企业纷纷推出了各自的协作机器人产品。2017前后,一大批国产协作机器人产品涌现,老牌公司和一些新兴创业公司一起,组成了强大的国产协作机器人阵营。 一些国产机器人阵营的企业及其产品有: 老牌企业 新松协作机器人 国内机器人龙头企业新松,在2015年推出了自主研发的7轴协作机器人,具备快速配置、牵引示教、视觉引导、碰撞检测等功能,负载5KG,重复定位精度0.02mm。 遨博协作智能机器人 作为国产协作机器人的先驱,2015年,遨博发布了6自由度的Auto-i5协作机器人,负载5KG,重复定位精度0.02mm,支持拖动视角和API二次开发。2017年遨博发布了Auto-i3,i7和i10,并宣布获得了复星集团6000万元A轮融资。 大族协作机器人 2017年,上市公司大族激光的全资子公司大族电机将机器人事业部独立出来,成立大族机器人有限公司,推出新型人机协作机器人Elfin,分为三个不同的型号:Elfin 3、Elfin 5和Elfin 10,支持通过实时工业以太网EtherCAT对机器人本体进行控制,重复定位精度0.03mm,具有牵引示教、自动负载检测和图形化编程界面等功能。控制软件Actin软件来自恩纳基科技。 格力协作机器人 格力集团在收购原美凌达工厂后将其改造为机器人公司,2017年3月注册成立格力机器人有限公司。格力在2017工博会上展出了双臂各7自由度与单臂6自由度两款协作机器人。 新兴创业企业 艾利特协作机器人 艾利特成立于2014年,由北京航空航天大学机器人所及清华大学精仪系博士、博士后发起成立。艾利特2016年研发出机器人控制系统,17年发布了EC75七轴协作机器人和EC66的6轴协作机器人,负载分别为5KG和6KG,重复定位精度0.1mm,可以提供大于2.8m/S的最大工具线速度,具备APP示教及AR示教等功能。 智昌集团河姆渡机器人 智昌集团由国家首批千人计划专家甘中学创立,迟永琳担任首席科学家、执行总裁。2017年9月,智昌集团发布了单臂七自由度河姆渡机器人与国内首次上市的全自主柔性双臂机器人。负载3KG,通过机器视觉、力传感等传感器信息补偿实时运动控制,重复定位精度0.03mm。控制器、伺服驱动器、中空的一体化机器人关节,全部为智昌集团自主品牌。 节卡协作机器人 节卡团队2014年成立,主要成员来自于上海交通大学机器人所等,最近刚刚获得6000万元A+轮融资。节卡2017年10月发布了小助系列协作机器人,有3Kg、7Kg和12Kg三个规格。小助协作机器人首创设计了移动终端APP与机器人无线协作、免示教器功能的全新机器人控制系统。 扬天科技协作机器人 扬天科技2015年成立,核心技术团队主要依托天津大学机械学院为主的教授和教师。2017年8月,扬天科技宣布完成Pre-A轮5000万元融资。扬天科技目前有R-Sv5,10,20三个产品系列,采用中空串联机械臂,负载分别为5,10,20KG,重复定位精度0.02mm。 镁伽机器人 2017年10月,镁伽机器人正式对外宣布获得千万级天使轮融资。2017年12月5日,镁伽机器人基于控制器的分布式设计,发布了MRX-S6六轴协作机器人及T4四轴协作机器人等产品,分别负载3KG和2KG,重复定位精度0.01mm,用于生物医学研究领域移液等用途。 国产阵营VS国外大厂 在协作机器人领域,最早推出协作机器人的优遨机器人,凭借UR3,5,10系列机器人在全球累计安装了21000多台产品,稳居行业榜首。除了优遨,Rethink和四大家族的协作机器人产业,也都在市场占据了领先地位。国产协作机器人产品上市相对国外晚些,但伴随着协作机器人市场增长,国产厂商的机会依然很大。不过与一众国外厂商竞争,恐怕也是不可避免的事。 单纯从技术参数看,国产厂商的协作机器人在负载、负载重量比、精度、重量、易用性等方面,部分技术指标已经达到甚至超越了国外厂商水平。但安全性与可靠性方面,由于产品投入应用时间短,国产产品还没累积太多数据,相关安全认证,如CE认证,也获得的比较少,相比国外产品还有差距。 具体市场销量看,国外厂商们依旧占据主要地位。2017年,根据企业向GGII上报的销售数据,GGII将协作机器人的市场销量大概分成4个梯队,由多到少依此是: 优遨机器人 Rethink Robotics ABB / 新松 库卡 / FUNAC / 遨博 / 安川 / 川崎 / 达明 / 大族机电 可见,国外大厂依然占据了行业头部,国产厂商只有新松最高,进入了第三梯队。国内新兴企业可能由于未提交数据或产品未量产上市等原因,没有销量数据,没有进入排名。 相比于国外产品,国产产品最大的优势,显然是价格及服务。同等性能指标的产品,有些国产机器人价格甚至只有国外产品的一半。国内厂家在售后及个性化需求的响应方面,也会做的比国外厂商要好。 总体来看,国产产品暂时在市场表现方面还不及国外产品。但未来,经过客户的实际使用验证,以及国内机器人整体技术水平提升,尤其是核心技术技术的提升,不论在技术水平,还是在市场表现方面,国产协作机器人的中国崛起值得期待。 文章来源:亿欧网。

「刺激战场黄金段位以下,一局 80 个 AI」,这是最近关于手机吃鸡游戏一个绕不开的话题。 且不论吃鸡手游是不是真的快凉了,毕竟这类百人在线手游用机器人凑数加快匹配节奏也没什么稀奇的。但为什么,几乎所有玩过刺激战场的人都会不约而同的发出质疑「这都是机器人吧」。答案也显而易见,里面用来凑数的机器人实在是傻的没边。 不搜集装备、不找掩体、枪法奇差、反应迟钝在一个人人机关算尽的游戏中,这些特殊玩家就像送装备的快递员,异常突兀。即使是否是出于照顾新手玩家游戏体验的考虑,但在高端局中同样会遇到这类「傻白甜」,这就让人不禁想问:这些 AI 难道就不能做的聪明一点吗? 今天,我们就聊聊在游戏发展史中,AI 玩家的过去、现在和未来。 游戏 AI 进化史 电子游戏诞生伊始就有了游戏 AI 的影子,无论是最早的示波器网球还是井字棋,尤其是在多人在线游戏还受困于网络技术难以普及的过去,单机游戏中的 AI 成了玩家最可靠的陪伴,也成了彼时游戏世界的绝对霸主。 从某种意义上来说,经典的街机游戏《吃豆人》中或许就已经出现了电子游戏 AI 的原型。在当时,游戏中的 AI 正在世界范围内开始兴起,而当时的《吃豆人》则是在这方面做出了一个绝妙的尝试。游戏中一共存在 4 种不同颜色的怪物,并且每一种怪物都拥有不同的追击算法,且为所有的怪物设定了包围追击的统一目标。所以,在当时的游戏中,那些怪物并没有排着队来追击玩家,而是从不同的路径和方式对玩家进行「围追堵截」,在每个路口都可能有不同的选择。这一机制让《吃豆人》这款游戏为现代电子游戏 AI 做出了一次意义非凡的尝试,也让吃豆人成为了游戏玩家心中的经典。 其后,更多的经典游戏开始开始围绕对抗 AI 角色展开,《超级马里奥兄弟》、《塞尔达传说》、《波斯王子》、《洛克人 2》,在这些风靡一时的游戏中,AI 都成为了保证游戏体验和控制游戏难易度的关键。那时的游戏核心,其实就是玩家和 AI 的对抗,只不过通过不同的方式而已。 那时候 AI 的存在最终目的就是为了让玩家击败,然后获取成就感。只不过那时的 AI 仍还属于「伪智能」阶段,游戏中相关虚拟角色的动作是基于事先设置好的一系列基于条件判断语言的脚本完成。 不过随着游戏类型和玩法的演进,AI 的角色和功能也在发生变化。其中的典型例子就要属 1987 年的《合金装备》,在那款作品中 AI 首次以和玩家对等的角色身份出现在游戏中,被赋予了巡逻的角色,并首次加入了对玩家的敌对反应机制,这一机制日后也逐渐形成了《合金装备》系列中核心的 NPC 的遇敌报警模式。这种 AI 模式的出现也进一步拓展了游戏中 AI 的使命和角色范围。 而随着电子游戏行业过去 30 年在硬件设备、算法和计算能力上的突飞猛进,游戏中 AI 的进化速度逐渐和人类玩家拉开差距。尤其是彼时大多数游戏机制都是在考验玩家的反应和操作,在这些方面,AI 很快已经完爆人类,第一人称射击类游戏就是一个很好的例子。 从 1999 年的《反恐精英》开始,到之后的《求生之路》,Valve 奠定了 FPS 类游戏 AI 的基础,但早年间 CS 中的机器人一直都是玩家吐槽的地方之一。那时的机器人在游戏中一个重要任务就是负责填补空位,除了成为炮灰和肉盾之外没有什么其他作用,因为它们基本都是按照容易掌握的规律行动,非新手玩家大多能轻而易举地杀死它们。 不过,熟悉 FPS 游戏的人不难发现,近年来众多 FPS 游戏中的 AI 开始变得越来越「凶残」,难度层级也有了更多梯度,很多时候,最高难度的 AI 战斗力已经远超大多数玩家的。在不久前的某次《CS:GO》的线上精英赛中,就曾上演了惊人的一幕一个叫 BOT Connor 的机器人,单枪匹马干掉了敌对队伍的成员。 如今,AI 开始在不同游戏的方方面面超越人类,就连人类引以为豪的各种棋类游戏也早已被 IBM、Google 等一众科技巨头分别吊打,不久前围棋也毫不意外地彻底失守了。 人类负责发明游戏,而 AI 则负责征服游戏和玩家,这似乎成了不可逆的趋势。但其实,在游戏的领域始终存在一块阵地,在这里 AI 始终无法完全战胜人类。 即时战略,人类的最后一块「高地」? 在去年 5 月 AlphaGo 以 0:3 完胜柯洁后,很多人都感叹,在「Game」这条路上,人类彻底沦为了追赶者。不过 AlphaGo 却不这么认为,因为它还有下一个目标《星际争霸》。 早在 2016 年,AlphaGo 战胜李世石之后,Deepmind 就宣布未来将以 AI 挑战《星际争霸》与玩家对抗。可一年过去之后,当 AlphaGo 在围棋界已经独孤求败时,AI 在《星际争霸》的赛场上,却仍是遭到人类顶尖选手的「碾压」。谷歌的 DeepMind 练了一年,甚至还打不过简易 NPC; 2017 年底的一场比赛中,来自 Facebook AI 研究院的 CherryPi 也是 0:4 被韩国前职业玩家宋炳具横扫。 AI 在其他领域摧枯拉朽的势头,在面对《星际争霸》时似乎戛然而止了,造成这一切的原因正是《星际争霸》这类游戏特有的机制战争迷雾。 《星际争霸》和围棋一样属于博弈类游戏,但却因为「战争迷雾」机制的加入成为了让 AI 无法跨越的一道鸿沟。 在围棋的对局中,双方随时都能看到对方目前的情况,意味着玩家没有隐藏信息,过去的所有信息一目了然,所谓知己知彼,靠的是玩家对于游戏规则的透彻理解和想象力。大家熟知的国际象棋、围棋等都是这样,它们被称为「完全信息博弈」。 而在《星际争霸》等即时战略游戏中,战争迷雾让游戏中对局双方无法知晓全部信息,在这种情况下,根据已收集的有限信息对动态局势做出判断和决策,什么时候该做什么,很多时候需要依靠推断和猜测。这就是让 AI 头疼的「不完全信息博弈」,像魔兽争霸、Dota 等都属于此类游戏。 顶级 AI 在这类游戏中和人类对战都存在一个普遍现象赢了战斗,输了战争。如果剖析 AI 和人类之间的差距,直观来说主要在于「大局观」和「节奏感」两个方面。 就像极客公园在之前的文章《先赢围棋,再胜刀塔,跟游戏较劲的人工智能要怎么赶超人类?》中提到的,在这类游戏中实力的变化更加动态化,没有谁是绝对强势和弱势,真正胜利的一方也许是在某一时间点抓住了对方的弱势,而这一时间点的判断是通过侦查和经验判断来做出的复杂决策。对局双方可以通过诱导、佯攻的方式改变战场走向。即便处于弱势,也能通过一些心理博弈达到局势的转化。 什么时候进攻,什么时候撤退,从哪进攻,分兵和包抄,偷袭和骚扰,佯攻和引诱在不完全的信息中,AI 很难梳理出绝对成立的逻辑来支撑决策,所以很难在正确的时机做出关键的判断。 所以,过去很多即时战略游戏,都只能依靠增加 AI 资源收入、建造速度和地图全开等方式来提高 AI 水平,在和人类玩家相同的限制条件下,很难单纯依靠操作来赢得整场胜利。 游戏 AI 的未来在哪? 或许 AI 在不久之后将能够在即时战略游戏的领域战胜人类,但那并不是游戏 AI 的未来。 随着 Google、Facebook、IBM 等科技巨头在这方面的投入和引导,AI 未来很可能在即时战略游戏上打败人类,这并不让人惊奇。对于人类来说,更重要的是,如果更好的利用 AI 的发展来给玩家提供更好的游戏体验。就像当 AlphaGo 击败柯洁之后,AlphaGo 并没有毁掉这款 3000 年历史的游戏,反而通过自己的优势给人类打开了围棋新世界的大门。 关于游戏 AI 未来的探索,著名的游戏大作《GTA5》则是一个非常完美的案例。这款拥有极高真实度和复杂性的开放游戏存在着庞大的随机性,给玩家提供了一个前所未有的游戏体验。更有趣的是,这款游戏同时还成为了众多自动驾驶 AI 的实验田。Intel 实验室、德国达姆施塔特工业大学和普林斯顿大学都选择了利用《GTA5》游戏来训练自动驾驶的人工智能。 要知道,更聪明的 AI 在游戏中能做的远不止是独孤求败的对手,更重要的是根据剧情发展和玩家特性,提供更完美的游戏体验,可以是动态增加难度,当然也可以是降低,一切都是为了让游戏玩起来更有意思。 而关于 AI 是否会最终战胜人类则没必要太过担心,毕竟我们还有狼人杀。要是某天 AI 真的能够察言观色,解读表情、语气,然后骗过所有人类获胜,那才是 AI 的终点

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