隨著技術的不斷發(fā)展成熟

人工智能被應用在了越來越多的領域

也逐漸可以代替人類去完成一些工作

但究竟人工智能能不能完全勝任這些工作？

和人相比，人工智能是不是會做得更好？

在《挑戰(zhàn)不可能之加油中國》中

人和人工智能便展開了一次

叉車精準操控技術的比拼

這個項目對守擂方羅苗鳳來說應該不陌生

在之前《挑戰(zhàn)不可能》節(jié)目中

她用叉車在鋼絲上掛起了6只啤酒瓶

高超技藝贏得全場稱贊

而挑戰(zhàn)者 “鴕鳥”實力也不容小覷

據(jù)設計師之一黃磊介紹

作為人工智能叉車

早在第三代時，鴕鳥就已經(jīng)可以完成

智能化搬運、物品簡單插取放落等任務

實現(xiàn)車間的無人化、智能化

幾經(jīng)迭代之后，如今已是第八代產(chǎn)品

叉車取酒瓶需要毫米級的叉車操作精度

史無前例的7只酒瓶更是挑戰(zhàn)近乎不可能

不過相比于鴕鳥來說，羅苗鳳要面對的困難

不僅只是眼前的鋼絲和啤酒瓶

長時間盯著一處，讓羅苗鳳的眼睛疲憊不堪

同時來自對手施加的心理壓力

場地的燈光、周圍人的反應等

都可能會讓羅苗鳳發(fā)揮失常

面對更多的不確定因素

羅苗鳳還是憑借高超的技術

率先掛滿了6只啤酒瓶

雖然掛第七只時遺憾失誤、挑戰(zhàn)失敗

但還是追平了她之前的紀錄

而另一方的鴕鳥

也因為自己的誤判浪費了兩次機會

以最好成績5瓶的結果挑戰(zhàn)失敗

雖然雙方都沒有挑戰(zhàn)成功

但挑戰(zhàn)背后我們能看到

人類的積極進取在一次次刷新著已知的極限

科技的進化升級也在一次次挑戰(zhàn)著不可能

目前人工智能已經(jīng)應用在我們生活的很多領域

智能物流分揀就是一例

面對越來越龐大的物流量

自動化的分揀傳送帶和數(shù)不清的分揀機器人

每小時都能完成上萬次分揀且24小時不停運轉

背后便需要有個精密的“大腦”

幾分鐘的計算量便已經(jīng)令人瞠目

人臉識別

人工智能自我學習大幅提高了人臉識別的準確率

通過訓練，人工智能可以選擇

十幾個面部特征點進行識別

同時還會面部之外的信息點進行綜合分析

比如是否戴眼鏡、是否用衣物遮蓋等

就算部分特征點被隱藏

同樣可以有很高的準確率

智能家居

智能家居設備可以接受用戶的遠程遙控

設備之間也可以互通互聯(lián)

同時自我學習，以優(yōu)化家居環(huán)境

說起來很遙遠，但想必你一定聽說過智能音箱

它可以“聽懂”用戶說話并執(zhí)行指令

也可以和手機、電腦等設備相連

了解用戶的喜好

此外人工智能在教育、安防、金融等方面的應用

也有很好的發(fā)展

或許不用擔心“誰取代誰”或“誰贏過誰”

面對新的事物，我們總會將其融入自己的生活

并且找到新的平衡

我們總有新的不可能要挑戰(zhàn)

這臺鴕鳥短短幾年時間，便完成了8代的升級

可見科技更新?lián)Q代頻率之快

中國并不是人工智能的策源地

但在人工智能爆發(fā)的時代

面對日新月異的科技潮流

我們和別的國家一樣都擁有相同的發(fā)展機會

未來可期，加油中國！