人工智能未来的发展方向是什么
第一个趋势是，全体IT巨头将重兵布局AI云服务，AI-a-a-S，意思是人工智能即服务，将成为未来趋势。AI是未来，已经是不证自明的事实，新老IT巨头不仅在自身业务里积极运用人工智能，同时也在积极利用云计算平台将AI服务提供给第三方。
从供给方来说呢，IT巨头们都很清楚，只要第三方使用自己的平台，就会把数据留在平台上，而这些数据将会是人工智能时代的一座大金矿。从需求方来说呢，那些应用企业可以利用大公司提供的AI云服务，提升自己的竞争力。所以，无论对于AI服务的提供商，还是使用AI服务的企业，这都是一种双赢的合作。
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第二个趋势是，新老人工智能企业将围绕智能入口展开白热化的争夺。在互联网时代，几乎每个入口都会引起争夺，而每个入口争夺的成功者都会变成下一个巨头。比如在Web2.0时代，互动社交的兴起形成了社交入口，造就了Facebook和腾讯。人工智能时代也不例外，激烈的争夺过后，必然会诞生下一个巨大的超级企业。
人工智能时代，服务的入口主要是自然语言的语音交互，自然语言处理会是人机交互的主要模式，谁能让机器更懂人类的语言，谁就能有可能取胜。人工智能会全面包围我们生活的方方面面，这意味着，人工智能入口的竞争会更加惨烈，而越早参与，获得越多的用户，胜利的几率就越大。
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第三个趋势是，人工智能将占领客厅，语音交互将成为主流电视应用。智能家居概念喊了很多年了，比尔·盖茨在1995年出版的《未来之路》里就做出了清晰的描述，但是这样的描述迄今都没有成为事实，核心原因就在于用户缺乏需求。
现在随着电视屏幕尺寸增大、视频内容爆炸性增长，传统的遥控器越来越难以满足人们使用电视的需求，语音为主的智能搜索和智能互动正在迅速崛起，自然语言交互将会成为操纵电视机的标准方式。三星等传统的电视厂商、Netflix和亚马逊等视频内容提供商、微软和谷歌等IT厂商都已经或将要推出自己的以电视为核心的语音互动产品，智能家居正在从电视机切入成为现实。
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第四个趋势是，智能玩具将成为AI最早成功的应用领域之一。如果利用AI来诊断病情，或是制造自动驾驶汽车，人们往往无法容忍它犯错误。但是玩具不同，人们对玩具的出错容忍度高。所以，在人工智能还没办法超越人类智能的今天，智能玩具恰恰是能够让人工智能获得初期市场认可的切入点。
事实上，现在已经有不少成功的案例了，比如2016年底，能和人玩游戏的智能玩具Cozmo热卖到断货。2017年更会有一大批的智能玩具上市。中国的玩具制造业虽然强大，但是没有什么品牌优势，如果中国的玩具公司和高科技公司合作，借助自己强大的制造实力和市场推广实力，顺势推出自己的品牌，将会获得巨大的商机。
机器人和人工智能之间，是什么关系
机器人是可编程机器，其通常能够自主地或半自主地执行一系列动作。许多机器人只是简单的、周而复始地执行同一程序，并不能自己做出判断，例如机器人乐队、跳舞机器人等。而人工智能是计算机科学的一个分支，AI算法可以解决学习、感知、解决问题，语言理解或逻辑推理。“人工智能”的机器人可以根据临时出现的随机状况进行判断并作出合理反馈，比如扫地机器人在遇到障碍物时能自行避开。一个是系统，靠算法实现，另外一个是实体，也依靠一些设定好的语言进行交流。
也可以说，机器人是人工智能的一个载体，人工智能笼统来说分为强人工智能与弱人工智能。目前我们所见到的还是弱人工智能，智能专注于某一领域，比如网站的人工智能客服回答数据库中的问题，当然随着数据库内容丰富，回答的准确率也会进一步提升。特斯拉的无人驾驶也是属于人工智能的范畴，根据路况、速度等参数快速的做出决定。未来有一天强人工智能会与我们看到科幻电影中的机器人一样，有自我判断、情感、超强学习能力。
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人工智能仿生机器人目前问题分析
仿生机器人研究目前存在诸多难题。仿生机器人诞生到发展短短数十年，积累的研究成果已经非常丰硕，开辟了机器人领域独特的技术和研究方法，但由于其学科的交叉性，“仿生”机器人仍然存在诸多问题。
从生物机理来讲，对其揭示不够，模型构造过于简单。通过对生物机理的研究，可以揭示生物自身的功能，为仿生机器人的研究提供依据，但由于生物体本身是一个非常复杂的系统，其神经、骨骼、肌肉等构造以及其运动功能细节非常繁琐，目前所建立的模型远远不能模拟生物的控制过程及反映过程。
仿生结构设计与生物结构的合理性和精巧性相去甚远。在运动方面，生物的结构刚柔并济，使其自身具有灵活性、高效性和轻量化等特点，增强了其自身的运动性能和环境适应能力。而现在的仿生机器人多为刚性结构，其重量、尺寸与生物的差距也较大，因此无法对机器人机构提供有效的设计原则。
高性能新型仿生材料研究不足，已有研究成果应用领域过窄。目前的仿生材料研究在生物力学和工程力学的衔接点、许多天然生物材料的模型抽象、仿生材料的设计制备方法等方面还有待于进一步研究。而仿生机器人材料大多采用钢、铝、塑料等常规材料，无论刚度、柔性、韧性以及减阻性与生物自身差距很大，使得仿生机器人性能降低。
控制方法较传统，神经控制、肌电控制等仿生控制方法突破不够。生物良好的环境感知能力也是仿生机器人研究的方向之一。生物可以通过视觉、听觉、嗅觉等感官系统时刻对周围环境进行感知并做出准确的判断，以适应复杂多变的环境。而现有的仿生机器人还无法准确的模拟生物的感知特性，对周围环境的感知能力存在精度较低、反应时间较长、对复杂环境的感知准确性不足等问题。
我们认为，仿生机器人的驱动力主要来源于两个方面：一是个人／家庭服务的需要，例如，目前在西方国家，机器人宠物十分流行，仿人机器人的出现，可以弥补劳动力不足，解决老龄化的家庭服务和医疗服务等；二是执行特殊任务，比如，仿麻雀机器人可以担当环境检测的任务等。其关键技术在于机器人对外界环境的识别和处理，随着人工智能技术不断取得突破，仿生机器人也逐渐开始发展。
来源：国际仿生工程学会
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