在*近的中國人工智能**情況會議上，國家工業信息**發展研究**發布了《人工智能中國**技術分析報告》。

根據該報告，截至2019年10月，中國已經申請了44萬多項人工智能**，成為該領域**申請數量*多的國家。2018年**申請數量為94539件，是2010年的10倍。快速增長的數據顯示，中國的人工智能產業正在高速發展。

對于一個普通人來說，可能缺乏對上述數字的直覺感知。事實上，我們現在生活在一個充滿人工智能的**里。現在打開你的手機，看看里面的應用，從天氣預報到美容相機，從語音助手到地圖導航，幾乎沒有一個應用是完全沒有人工智能的。然而，我們將哪個應用稱為人工智能應用？幾乎沒有。

對于一個普通人來說，那些在手機上運行的無形的人工智能算法和應用程序總被人忽略。當人們發現打敗了許多**圍棋選手的人工智能選手阿爾法戈(AlphaGO)其實只是一個程序，甚至沒有機械臂來收拾殘局時，他們充滿了失望。似乎只有無所不能的機器人才是普通人能夠真正高舉人工智能旗幟的*終應用。

那么，什么時候人工智能會從我們的手機中出現并進入成千上萬的家庭呢？哪些技術將成為機器人技術快速發展的杠桿？一個已經開始出現的答案是智能制造。讓我們先看看這兩組數據。

**組數據:根據《2017年中國制造行業發展報告》提供的數據，2010年中國和美國的制造業總產值相似，但中國的工業工人人數是美國的10倍，約1.14億人。如果美國的今天就是我們的明天，那么在不久的將來，隨著現代化水平的提高，中國將有大量的產業工人失去他們現有的工作。

*二組數據:自2013年以來，中國一直保持著***大工業機器人市場的地位。根據國際機器人聯合會(IFR)發布的數據，2015年，**30*的工業機器人用于裝備中國工廠的生產線，中國已成為**上*大的工業機器人消費國。

這兩組數據意味著這個巨大的市場正在刺激中國本土人工智能產業的研發，這將形成一個需求閉環，刺激市場加速向前發展。工業機器人可以為企業提供穩定、可靠、廉價的智能和物理服務。只要價格低于同等水平的勞動力，幾乎所有企業都不會拒絕使用機器人。目前，機器人在智能制造的應用領域幾乎有無限的前景。

根據《2018年中國人工智能投資報告》的數據，*2018年上半年，就有1528.8億元投資于人工智能領域。在過去的五年里，人工智能領域的投資增長率達到了驚人的67.1*。可以說，人工智能是未來不缺乏投資的行業之一。盡管即將失業的工業工人可能不歡迎能夠工作的工業機器人，但*終的決策者是企業的老板。因此，工業工人不會對工業機器人的推廣構成障礙。

手機、家電、汽車等標準化程度高、裝配精度高、批量生產的生產線成為**批配備機器人的生產線。仍在這些企業工作的工業工人正逐漸被新裝備的機器人所取代。這種機器人的主要缺點是需要針對每條生產線進行深度定制，這導致其價格昂貴且缺乏通用性。因此，具有更好通用性的機器人也是人工智能創業的熱門話題之一。

如果通用工業機器人在市場上大量生產，我們也可以大膽預測未來會發生什么。市場可能只需要五年就能看到具有自主學習能力的通用機器人。通用機器人不再需要通過手工編程來學習工作技能。他們可以通過運動跟蹤和深入學習直接學習工作技能。這節省了編程每個過程的原始成本。通用機器人的行為更像一個普通工人。只要你“教”它手拉手做固定的動作，它就能立即工作。

然而，起初，機器人的高價格仍然會讓中小型企業望而生畏。那時，可能會有租賃機器人的商業模式。他們將以低于國家*低工資的租金將機器人出租給中小型工廠，并為機器人提供在職培訓服務。沒有企業主會拒絕這種商業模式。只要有電，工廠就能實現7×24小時穩定連續生產。

機器人租賃模式深刻地改變了整個制造業。可能只需要五年。除了小型家庭作坊，大型生產企業的所有產業工人都將**失業，只留下*少數的管理工作。只有那些創造力強、程序模糊、非大規模生產的工作暫時不會被機器人侵入。

通用工業機器人的普及會帶來機器人的大規模商業化嗎？還沒有。由于工業機器人的工作環境相對固定，被抓取的零件位置也相對準確，對計算機視覺的要求也相對較低。這種機器人能很好地完成固定的任務，但是如果他們想隨意離開裝配線去工作，他們有點不情愿。

在這個階段，一個新的行業命名為機器人服務行業可能會出現。機器人的推廣、維護和有效培訓是這個新興產業的主要任務。在機器人被大量使用的階段，培訓機器人這一新的職業甚至可能具有勞動密集型產業的某些特征。一個機器人很可能需要幾個人參與調試和培訓，然后才能上崗。

在這里，工業機器人仍在等待一個關鍵的技術突破，那就是計算機視覺。一旦計算機視覺技術有了實質性的突破，機器人就可以了解周圍的空間環境并學會識別各種常見的物體。這是工業機器人走下生產線進入民用領域的里程碑事件。

這些通用機器人可以做很多事情。例如，在快餐行業，機器人可以為客人制作炸薯條、漢堡或咖啡。家務勞動、清潔和衛生工作的機會也將完全消失，取而代之的將是機器人。

通用機器人不需要重新編程，但是對于特殊的位置，它們需要訓練。在這個階段，很可能會有一份叫做機器人教練的工作。這項工作的基本內容是訓練通用機器人，幫助他們提高工作能力。這些機器人教練也是機器人的售后服務人員，他們的工作對于收集數據和提高機器人的工作水平**重要。

機器人的下一個技術突破將是對自然語言的理解。我們的手機里通常有一個叫做語音助手的程序，許多人家里也有智能揚聲器。一些大公司的客戶服務電話有時能聽到智能語音導航的聲音。然而，目前這些程序只能與我們進行簡單的交流，他們對自然語言的理解仍然很低。

自然語言的語義理解對于人工智能來說很難學習常識。例如，在我們的日常對話中，我們突然問，“什么？”我們的意思是說:“我沒聽懂你說的*后一句話。我希望你能重復一遍。”然而，人工智能缺乏這種常識，很難理解這種突然的“什么”。到目前為止，我們的人工智能專家還沒有找到讓人工智能自己學習常識的有效方法，這也是自然語言識別近年來沒有取得任何實質性突破的主要原因。

一旦人工智能對自然語言的理解有了突破，我們周圍的人工智能水平將會迅速提高。雖然他們的工作能力沒有改變，但是學習語言會讓他們看起來更有精神。然而，我們可以通過交流來教授和調整機器人的工作。這使得機器人不*能獨立工作，還能與人一起工作。

具有語言能力的人工智能將能夠取代所有普通的人類工作。比如做會議記錄、咨詢材料、接待客人和其他民事工作，機器人肯定很方便。這個階段肯定會產生一些外觀*其漂亮的機器人，它們將取代人類來做各種服務和接待工作。一些具有更高**水平的機器人應該具有更高的**技能。例如，具有法律**知識的機器人可以從事律師工作，而具有醫學**知識的機器人可以在門診接收病人。

應該注意的是，雖然機器人在這個階段能夠理解自然語言，但它們本質上仍然是**化的弱人工智能。如果他們想有玩圍棋的能力，他們需要算法支持來玩圍棋。如果他們想成為門診醫生，他們需要相應的醫療診斷算法和數據庫作為支持。他們對自然語言的理解只是為了打開人工智能的語音交互界面。

你也可能希望你的家用機器人會彈鋼琴或者幫你化妝，所有這些都需要額外的學習。未來機器人的學習過程可能類似于將應用程序下載到手機的過程。不同應用的價格會有所不同，有些是免費的，有些可能還是很貴。然而，**如何，這個時代的到來將意味著具體工作的徹底結束。就像前面提到的機器人訓練器一樣，設計一個供機器人下載和學習的學習包將是這個時代的一項重要工作。一些**情緒化的工作，比如跳舞，可能會手拉手教機器人，然后機器人會打包并上傳新學到的技能，其他機器人會在下載后學習。這將是一個人和機器人合作并一起創造的時代。

我不知道這個時代何時到來，這在很大程度上取決于幾個關鍵技術點的突破速度。然而，裝配線上快速增長的工業機器人可能正在利用這個巨大的杠桿，讓人工智能從手機中走出來，來到我們每個人的身邊。