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自动化领域遇到的瓶颈

涂仲珍2024-02-11 20:03:05米娜设备网百科8869
大家好!今天让小编来大家介绍下关于自动化领域遇到的瓶颈的问题,以下是小编对此问题的归纳整理,让我们一起来看看吧。 本文目录一览

⑴人工智能发展的瓶颈在哪里?
随着技术的发展,人工智能越来越智能,分析和解决问题的能力越来越强大,在各个领域的应用日益拓展。 这也引发了关于人工智能未来是否会取代我们工作的相关争论。
这个问题需要全面细致的分析。 具体来说,人工智能具有无可比拟的优势,未来人工智能在某些工作领域可以完全取代人类,人工智能在创造性工作领域仍然落后于人类,包括三个方面:不可替代。
1.与人类相比,人工智能在多个领域具有无可比拟的优势。
从目前的技术发展状况来看,人工智能在很多领域都展现出了无可比拟的优势。
比如AI的计算速度更快、AI的存储能力更强大、AI的搜索能力更快等等。
这些优势都给AI在应用中蕴藏着广泛的发展可能性。 它可以支撑人们的工作,甚至在某些领域取代人们的工作。
2、未来,人工智能可能在某些领域完全取代人类的工作。
未来,人工智能可能在某些领域完全取代人类的工作。 这已经是毋庸置疑的了。
事实上,即使在今天的工作场所,人工智能已经在某些领域取代了人类的工作。
具体来说,自动化装配线正在运行许多人工智能控制的机器和设备,正在取代人工任务。 未来这一趋势将更加明显,越来越多的工作将由AI完成。
3.人工智能在创意工作领域无法完全取代人类。
虽然人工智能可以在很多领域取代人类的工作,但人工智能并不能完全取代人类。
尤其是在创意工作领域,人类相对于人工智能具有绝对优势。
因此,从目前的技术发展状况来看,未来在需要分步、流程化工作的领域,人工智能很可能会取代人类的工作,但在需要创新的领域,人工智能无法取代人类的工作工作,但人类仍然需要在这方面的工作中起带头作用。


⑵1,数据库系统发展至今遇到的最大瓶颈是什么?

纵观国内数据库的发展,瓶颈主要集中在两个方面:一是研发,二是生态。

在研发方面,数据库研发技术起点高,难度很大。 一个成熟的数据库产品必须有深厚的技术积累和沉淀,才能逐步推向市场。 为了急功近利,国内很多厂商要么在现有的开源系统基础上进行改进,要么从其他厂商购买源代码授权。 虽然它们推出的速度相对较快,但短期内几乎不可能适应产品架构并掌握其核心技术。 因此,很难对新客户需求等问题做出快速响应。

可见,数据库技术要想实现突破,只能依靠自主研发,不断发现实际应用场景中的问题,这才使得我们能够创新技术,实现突破。 。 国产数据库经过几十年的发展,经历了从“能用”、“用得着”到“好用”、“请用”的过程。 产品架构、性能、功能、安全性等方面都取得了长足的进步。 中国对于国产基础软件的态度也发生了变化。 国产数据库要想快速发展,还必须在国家核、高新技术等政策的推动下,在建立中国自主软件国产化的主旋律下,让国产数据库能够不断融入到国际数据库中。 系列项目推动其发展。 产品的优化和成熟使其更能适应市场、满足用户的需求。

从环境角度看,国产数据库生态建设难度较大,突破国外品牌主导的生态系统尤其困难。 目前国外知名数据库在行业中占据绝对领先地位,短期内无法撼动国际巨头的地位。 现在国内数据库厂商有几十家,情况还是有点乱。 单一企业很难打破国外市场的垄断。 必须出现一支“国家队”,集中财力、物力,形成国内几个大型数据库。 公司,深化数据库商业化,集中力量,带头构建生态系统,共同推动我国信息化建设。


⑶、机器视觉中有哪些主要的问题和发展瓶颈存在?
1、问题可归结为三个方面:计算能力不足、认知理论不清晰、准确识别与模糊特征之间的矛盾。
2.人才稀缺
目前,真正的从业者缺乏学术训练,缺乏图像处理的底层理论知识和理解。 图像处理是机器视觉极其重要的组成部分。 目前从业者大多是本科生或大学毕业生,或者是新晋电气工程师。 他们根本缺乏图像处理的基础理论。 很多理论还停留在“视觉”上,即“视觉对比、二值化”等认知方面
处理。 虽然相对于普通自动化从业者来说,机器视觉工程师的薪资始终不错,但也很难吸引接受过图像处理专业学术培训的硕士或博士学位的人,因为很容易加入任何大型互联网公司,从事图像相关的工作。 薪酬可能会让自动化工程师远离聚光灯。 <另外,机器视觉越来越多的应用在自动化设备上,自动化是一门比较交叉的学科,涉及到机器视觉,需要了解的包括电学、运动控制、机械、光学、编程软件等。 了解这些学科中的一些基础知识并不难,但深入研究并全面有效地应用就比较困难了。
3.图像处理的不确定性
在我看来,机器视觉只是计算机视觉的一个分支,所以主要指的是工业应用。 当今工业应用的主要需求包括:测量、外观检测、条形码、字符识别和定位。 然而,机器视觉的这些方面都无法真正实现批量检测,同时保证极高的精度、极低的误检率、杜绝漏检。 这一目标无法实现,降低了人们对机器视觉应用的期望。 既然机器视觉设备不能完全解决问题,人们还是应该检查一下,除非客户的标准不是那么高。