很多人可能都看过波士顿动力公司的机器狗视频，机器狗会开门、能跑步，而且还能负重走过灌木丛。这种彪悍的机器狗是具有人工智能的，一般情况下很少有人能把这种机器狗踹倒。波士顿动力公司还开发了能后空翻的双足机器人，这种机器人在后空翻后能平稳落地，其机动性堪比体操运动员。
2017年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，这期规划重点描述了AI＋传统行业的展望和规划。国家将推动人工智能与各行业融合创新，争取在2030年抢占人工智能全球制高点。
因此，人工智能已经上升为全球竞争背景下的国家意志。而机器人的发展与人工智能密不可分，机器人也是人工智能的落地应用之一。无论是工业机器人还是家庭机器人，都可以完成人工智能的升级改造。
在中国，像波士顿动力公司这样具有极高技术能力的足式机器人的企业并不多。因为无论是“四只脚”还是“两只脚”的足式机器人，都需要用到大量的舵机模拟关节，这些关节的成本相对较高，技术壁垒也非常大，而要在这个基础上再配置上机器视觉等人工智能手段，其技术难度就会更大。所以，在中国，一般公司开发出来足式机器人基本上只是用来跳舞表演，很少有其他的实际用处。只有波士顿动力公司这种有军方背景的大公司，才有实力来研究这种足式机器人。中国企业其实并不热衷于研制足式机器人。
相反，在中国，服务机器人的产业相对火爆。扫地机器人，拉面机器人，电话销售机器人等服务机器人层出不穷。相比于双足机器人，这些服务机器人的开发难度小，成本也低一些。目前的市场对机器人的需求主要停留在智能化上，对机器人的运动性能要求并不是很高。
当下正处于弱人工智能时代，视觉识别、语音识别等技术已经取得了强有力的发展，服务机器人行业也已进入了这些人工智能技术落地的关键时期。
科沃斯机器人是一家传统的机器人制造公司。它创立于1998年，总部位于苏州。经过20年的发展，目前科沃斯已经成为全球著名的服务机器人品牌。比如，科沃斯推出了“窗宝”机器人，可以帮助主人擦洗窗户。科沃斯还推出了扫地机器人，可以自动充电，具有一定的智能。
随着人工智能时代的来临，科沃斯机器人也积极拥抱人工智能，进行了技术的转型升级。
在2018年5月，科沃斯机器人与京东集团、旷视科技一道成为新成立的南京大学人工智能学院的合作单位，并被授予首批南京大学人工智能学院的学生实训基地。南京大学人工智能学院在周志华院长的带领下，正在茁壮成长，科沃斯机器人也希望借助南京大学的智力资源实现在人工智能人才领域的快速布局。
而在两个月后的2018年7月10日，科沃斯机器人在南京也成立了自己的人工智能研究院。科沃斯机器人副董事长钱程认为，更加智能化的机器人依赖于人工智能技术的大力发展与落地。
除了科沃斯机器人这样的传统机器人企业积极拥抱人工智能之外，一些新兴的人工智能机器人企业正在成为行业内的独角兽。比如优必选就是一个典型的例子。
2016年2月8日，央视春晚广州分会场上，540个优必选Alpha1机器人步调一致，翩翩起舞，在一夜之间，老百姓都知道了这个智能机器人的生产企业。也是在 2016 年，优必选引入了前 IEEE 主席霍华德博士、欧洲科学院院士陶大程教授、清华大学赵明国教授等学者加盟公司，在机器视觉、语音语义、运动控制等人工智能领域展开了全方位的布局。
目前的优必选机器人已经有 To B 和 To C 两大业务线。其中To B 业务线包含智能云平台商用服务机器人 Cruzr，以及智能巡检机器人ATRIS。而在To C上，优必选拥有3大系列产品：消费级人形机器人 Alpha 系列、STEM 教育智能编程机器人 Jimu Robot、IP 机器人。
最近，优必选还宣布推出了人工智能机器人悟空，悟空机器人是由优必选和腾讯叮当合作推出的一款有生命感的机器人。它采用了全新设计的带离合装置的伺服舵机，眼部LED显示屏可呈现哭泣、开心、爱心等多种表情，而且其在交互能力上添加了很多拟人化的互动方式，比如在不理它的时候，它会打喷嚏、也会打哈欠，看起来十分呆萌可爱。悟空机器人支持语音互动、人脸识别、物体识别、智能拍照与斗舞等功能，具备极强的人机交互能力。
目前在市场上还出现了很多擅长电话销售的人工智能机器人，这些机器人主要用的是科大讯飞的接口与技术。人工电话销售线通电话，而且人工在面对被客户责难时候，有时候容易情绪不稳定、工作效率降低。但是，人工智能机器人的电话销售却能做到全年无休，每天拨打800－1200通电话，而且情绪稳定、永远有100％热情。所以人工智能机器人可以极大地提高了工作效率，还能降低人工成本，可以为企业起到降本增效的作用。
机器人是人工智能落地的主要应用方面，其中，家庭机器人与工业机器人都需要人工智能给它们注入灵魂。
11月21日，据外媒报道，今年3月，韩国棋士李世石与Google所开发的人工智慧AlphaGo对弈，结果5战4败，震惊围棋界；现在人机大战再起，日本围棋传奇赵治勳与日本所研发的围棋AI「Deep ZenGo」要进行三局对弈，昨（19日）赵治勳先下一城，但今日AI「Deep ZenGo」扳回一城，双方将在23日进行最终战。 综合媒体报导，今年3月人机围棋大战引发全球关注，其实日本东京大学早已有自行研发围棋AI「Zen」，多年来征战于世界电脑围棋赛事中，但始终无法战胜职业棋士，经不断改良，研发出了「Deep ZenGo」这围棋AI，开发团队号称有与「AlphaGO」一较高下的水准，为了验证实力，将与日本围棋界传奇60岁的赵治勳
高通 与 恩智浦 的产品在很大程度上是互补，因此并不清楚什么可能触发欧盟阻挠合并;但路透社的报导引述了匿名消息来源指出：「竞争对手敦促欧盟委员会确保他们在合并案完成后，仍能采用 恩智浦 的Mifare智能卡技术。 」下面就随汽车电子小编一起来了解一下相关内容吧。 尽管官司缠身， 高通 (Qualcomm)同时仍在积极争取让 恩智浦 (NXP)收购案能通过世界各国政府主管机关的反垄断审查;而在无条件通过相对宽松的美国反垄断审查之后， 高通 面临的下一个障碍是将在本周进行的欧盟竞争主管机关初步审查，可能会让此案有条件或无条件通过。 根据路透社(Reuters)先前的报导，高通在6月1日之前需要提出让步，以降低恩智浦收购
最近几个月，人工智能发展迅猛。微软宣布将与研究实验室OpenAI合作，投资10亿美元打造“通用人工智能”(AGI)。OpenAI 首席执行官 Sam Altman表示：“强人工智能的研发将是人类历史上最重要的技术进步。” 众所周知，计算机在一些具体任务的处理上远超人类,但它们并不具有人类智慧、常识以及批判性思维，在不明确的条件下它们往往很难执行任务，作出判断或选择。因此，开发出类似于人脑的计算机将会是巨大的进步，然而微软在这方面的尝试似乎也并不让人满意。 2016年，微软发布了聊天机器人Tay (Thinking About You)。Tay通过模仿千禧一代的语言，化身为一位千禧年代的女性。微软曾夸口说，“你和Tay聊得越
相比其他智能手机厂商“大干快上”，HTC的2012年堪称“危机中的如履薄冰”。 自去年第四季度，HTC(宏达电)就出现利润暴跌且无法自拔。根据HTC公开的财报，去年第四季度，HTC净利约3.64亿美元，同比下降25.5%；今年第一季度，HTC净利润达约1.52亿美元，同比下降70%；第二季度，HTC的净利润约2.5亿美元，同比下降了57.8%。 屋漏偏逢连夜雨。去年11月，HTC被苹果的诉讼官司缠身，之后在欧洲地区也频频遭遇诉讼。今年6月，美国国际贸易委员会“337调查”大棒再次打在HTC身上。诺基亚向美国国际贸易委员会状告称，HTC、RIM和优派三家公司共侵犯了45项专利。调查结果一旦成立，营收占HTC一半左右份额
很多人，不管身处哪个领域，似乎都能感觉到身边的世界每天都在发生着变化，以其迅雷不及掩耳的速度，在有声或无声的生长着，这种不可思议的现象，让我们感到既兴奋不已又紧张不安。 为什么呢？一方面，我们很欣喜地看到世界在进步，另一方面，我们又害怕在这创新发展的改革大浪潮中，被抛弃，被淘汰。 说起这创新改革的大浪潮，不得不提到一个现在炙手可热的领域——智能网联汽车。有人说，这是个又新又大又乱的领域，它正处在新旧交替的关键阶段。无论是车企本身还是资本市场等，都对这个领域投来了关切的目光，大家纷纷试水，争当弄潮儿。 有些权威机构根据有关行业数据分析预测，2020年/2025年全球自动驾驶市场规模将分别达到2207/4305亿元，复合增长率约为1
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唯一被评为领导者的全球供应商 北京，2022年7月20日——企业自动化软件公司UiPath日前宣布在 《Forrester Wave™：2022年第三季度中国机器人流程自动化厂商评测》 中被评为领导者称号。UiPath是首份中国市场报告中被评估的11家供应商之一，并在产品愿景、创新路线图、通用平台功能以及合作伙伴生态系统类别获得最高分。 该报告研究了中国快速成熟的RPA市场，以了解和评估这个不断发展的领域——强调了RPA供应商需要注意的重要事项，并对顶级供应商进行了评估。该报告根据供应商的产品实力、战略和市场表现来权衡他们的成果。 Forrester报告认为UiPath“很适合那些对支持和治理自动化需求较高的企业”，而
基于AI的机器学习技术已经超越了基于云的数据中心，因为重要的IoT传感器数据的处理越来越接近数据诞生的位置。 此举将由配备有新的人工智能（AI）的芯片实现。其中包括嵌入式微控制器，其存储器和功耗要求比GPU（图形处理单元），FPGA（现场可编程门阵列）和其他专用IC类型要小，并且可以连接到云端。 正是在这些云中，机器学习和相关的神经网络应用才得以爆发，但是物联网的兴起造成了大数据冲击，这也需要基于边缘的机器学习。 现在，云提供商，物联网（IoT）平台制造商以及其他公司看到了在将数据移交给云进行分析之前在边缘处理数据的好处。 在边缘做出AI决策可以减少延迟，并使对传感器数据的实时响应更加可行。但是，人们所谓的“边缘A
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