有了人工智能和机器人技术越来越紧密地结合在一起。随着2019年的结束，预计会回顾过去一年的走势。
这里有一些人工智能和机器人执行审查:
1.引入高负荷AMR是2019年的大事之一。
2019机器人技术的最大新闻是两个重大事件的结合——引入高负荷材料的自动移动。机器人以及这些AMR的能力，甚至那些致力于减少负载的AMR。机器人可以感受到人工智能的进步。
创新的AI功能可以提高路径规划和环境交互的效率。移动机器人你不必对所有的障碍都做出反应，但你可以随时随地学习。例如，他们可以区分工人和叉车，并相应地调整驾驶风格。
人工智能还可以使AMR在某些时候避开拥挤的区域，例如当叉车被用来定期运输和转移货物时，或者当有人与工作人员在一起时(例如在休息或轮班期间)。在接下来的几个月和几年里，我们肯定会看到AI和机器人结合技术的好处。
2.AI超越炒作，应用于各行各业。
2019年最大的趋势之一，AI超越了炒作，在现实生活中得到实际应用。在过去的几年中，围绕AI的讨论非常活跃，但我们需要降低噪音，开发可以在各个行业实际实施的AI。
随着零售/例如，食品杂货业。这些公司率先采用AI并大规模部署。机器人关于公司一个。人们喜欢獾技术公司公司用人工智能公司合作条款机器人一直处于领先地位，这些机器人可以部署到全国的超市。
这些机器人它可以帮助执行库存管理、提高商店安全性和改善客户体验等任务。我们已经看到越来越多公司考虑到这些实际应用，以人工智能为例。
3.深度神经网络(DNN)取得新进展。
我们已经看到了实现深度神经网络(DNN)的新方法的进展。人们可能没有意识到DNN实际上有几种方法，并把它们看作是沿着光谱分布的神经网络的不同“影子”。
诸如终身DNN(L-DNN)等新兴方法正在使行业转向新的、更受大脑启发的方法，这些方法可以立即为人工智能算法添加新信息。这意味着您不必每次都从零开始改进网络，但您可以在现场部署时看到它的优点和缺点，并一步一步地继续训练它。
虽然很多人认为这是所有AI的工作方式，但实际上，开发一种支持持续学习而不需要完全重新训练的方法论，实际上是业界的一个真正挑战。关于机器人从技术上来说，更重要的是，L-DNN将学习转移到没有服务器的计算边缘。这意味着不再需要ping服务器。
4.机器学习和机器视觉不断完善。
大规模机器学习(尤其是深度学习)不断改进，以更好地理解和生成语言来提供更好的对话界面，机器视觉的精度更高来提供更好的。机器人感知。所有这些使得机器人你可以走出牢笼，更容易地与人类互动，解决复杂的问题。
5.与感觉受到威胁相比，机器人更需要的是被信任。
关于人工智能和机器人对技术最大的一个误解是，人工智能一旦部署，就不用再碰了。事实上，因为系统和流程总是在变化的，反之亦然。
相反，组织需要改变思维方式，超越今天才能成功。人工智能不断受到新兴用例或条件变化的挑战，所以机器人公司需要设计能够实时适应遇到的新的现实场景的人工智能，而不是建立一个解决方案，然后假设它永远有效。
与任何其他技术相比，人们继续认为人工智能和机器人技术的威胁更大。虽然因为技术的广泛应用和一些不透明的性质，我们可以理解这种“威胁”，但有些人是通过在屏幕上看到或读到的故事感受到的，这与当前的现实有很大差异。
我们还远远没有设计出一台可以独立思考，可以理解/表现情感，以寻求毁灭人类的机器。大多数基于人工智能的系统都经过训练，能够有效地执行一些任务，并从提供给它们的数据中学习。他们非常善于处理大量数据，得出大量结论来选择最佳选择，在这个有限的领域里，他们通常比人类做得更好。
然而，这并没有使他们比那些决定使用机器的域或他们可以访问的数据集的人更有权力。像任何其他技术一样，我们仍然必须小心确保它不会被恶意的人使用。机器人还有AI。
道德/偏见/对AI的信任必须成为中心舞台，而不是开发者和研究人员的事后想法。随着AI在我们的日常生活中做出越来越多的决定，我们需要确保这些决定是公平的，可以信任的。