以往AI时代前沿介绍了各式各样的智能机器人。机器人的未来是令人兴奋的：无人驾驶汽车、熄灯工厂、机器人外科医生和农田里的劳作机械在世界任何地方都可以使用。我们在仓库、零售商店、农场和公路上将要看到这些充满人工智能的产品。然而有许多读者留言：都让机器干了，人类如何挣钱。
实际情况其实不用担心。因为制造在现实世界中完全自主工作的机器人是很困难的。
人类非常善于适应动态环境以实现目标。机器人和自主系统则在高度精确、反应灵敏、多变量操作方面具有不可思议的强大功能。未来技术发展主旋律是将两者结合起来，制造机器人为人类工作，而不是取代它们，并在此过程中重塑多个行业。
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有条件创新
机器学习（ML）的新方法，如强化学习和对抗网络，已经改变了机器人系统的速度和能力。
这些方法在以下情况下非常有效:
- 专为常态任务设计。
- 在受限的环境和有限的变量变化中。
- 已知最终态的地方。
在这些地方机器人可以奇迹般地比人类做得更好。
例如亚马逊机器人驱动的仓库很好地说明了常态的任务(货物移动)、受限的环境(仓库)、有限的多样性(结构化路径)以及所有的最终状态都是已知的(有限的任务可变性)。
复杂世界中的机器人
在结构较松散的环境中，有更大的复杂性和可变性呢?错误和不可预见情况的概率与过程的复杂性成正比。在物理世界中，当机器人遇到从未见过的情况时，它会怎么做?这个问题与机器人对预期环境的理解相冲突，并且有未知的最终状态。
特斯拉从全机器人工厂回归到人机混合，该公司表示：“自动化根本无法处理人类可以处理的复杂性、不一致性、多样性和‘易出错的事情’。”
是的，这个复杂的问题会被解决，但情况还没有解决。为了解决物理世界中的这些问题，人类成了技术护栏。
无人驾驶汽车、“最后一英里”送货机器人、仓库机器人、做披萨的机器人、扫地机器人等应用程序可以在现实世界中运行，多亏了人类在其中监控它们的操作。人类可以充当远程操作员、人工智能数据培训师和异常管理人员。
同时，它限定了我们所构建的成功用例。当我们围绕商品技能设计机器人系统时，任务的范围仅限于那些指定技能。培训和操作无人驾驶汽车、送货机器人或仓库机器人都需要同样的技能。因此，今天机器人的智能主要集中在导航和识别人/物体的能力上。
改变机器人和人类的交集
问题是：这是机器和人的正确交集吗?这是我们能做的最好的利用机器人的精确度和人类的创造力?
为了加速机器人的能力，我们需要把重点从试图取代人类，转移到构建解决方案，让机器人和人类携手合作。为了让机器人进入我们行业的关键工作流程，我们需要它们来增强专家和训练有素的技术人员。
通用航空、建筑、制造、零售、农业和医疗保健等行业可以变得更安全、更高效、更有利可图。将操作员和技术人员的角色转变为管理者和战略家。
直升机飞行员可以把自己从飞行和控制管理的疲劳平衡中解放出来。工程机械操作员可以专注于策略和例外，而不是重复的动作。
制造设施可以解放工人，让他们专注于生产能力、工作流程和质量，而不是繁重的体力劳动。零售经营者可以专注于客户体验，而不是忙于库存管理。
这些行业都面临着劳动力资源有限、环境高度多变、技术少、错误成本高的问题。将与专家携手工作的机器人或自主系统配对，可以将动态集与商品用例相比较。
公司可以建立只需要增加运营商而不是取代他或她的解决方案，从而有意义地改变运营的经济效益。
新一代的技术创新正在开始，新一代的公司正在使用机器人和自主性来改变整个行业的运营体验。它们会出现在许多场景中：
- 复杂的飞机飞行控制系统
- 建筑中的内置机器人
- 制造业中的生产/供料机器人
- 矿山中的挖掘/运输机器人
- 农场里的耕作/收获机器人
- 机器人自助零售
- 医疗保健中的直觉手术
- 航海无人机用于海洋探索
这些机器人解决方案需要满足许多关键维度:引入先进水平的自动化或自主，可以与人工操作者配对。提供三个价值维度中至少两个:更安全的运营，降低运营成本，高资产回报率。将人类操作者的时间转移到更高价值的任务上，最终可以并行地管理多个功能。
科技让人类有能力去做不可能的事。利用技术成为我们强有力的“外骨骼”来最大限度地发挥人类的长处，让技术来完成剩下的工作，变得比以往任何时候都重要。
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