随着2019年的结束，各大新闻媒体和技术网站都在总结19年的最大趋势。机器人技术和人工智能的某些方面正在迅速发展。AI和机器人开发人员在为新的一年做准备时应该回忆些什么？

 以下领导人就过去一年的趋势进行了总结

1、万事达卡公司Brighterion Inc.的高级副总裁兼负责人Sudhir Jha使用AI和机器学习实时提供关键任务商业智能，而不论类型，复杂性或数量如何

2、Neurala Inc.的联合创始人兼首席执行官Max Versace，他的Brain Builder软件平台将AI应用于视觉检查

3、移动工业机器人ApS（MiR）的首席执行官Thomas Visti，该公司生产协作自主移动机器人（AMR）

 问：2019年人工智能和机器人技术领域最大的新闻是什么？

移动工业机器人ApS首席执行官Visti：去年机器人技术的最大新闻是引入用于高负载材料的自动移动机器人，利用AMR的能力致力于减轻负载的机器人，都可以从中受益人工智能的进步。

创新的AI功能可提高路径规划和环境交互的效率。移动机器人无需像对所有障碍物一样做出反应，而是可以随时随地学习。他们可以区分工人和叉车，并相应地调整其驾驶方式。

人工智能还使AMR可以在特定时间避开人流密集的区域，例如在定期用叉车运送和转移货物时，或者在有工作人员的人群时（例如在休息或换班期间）避开这些区域。在未来的几个月和几年中，我们肯定会看到将AI和机器人技术相结合的好处。

范思哲（Versace）： 2019年最大的趋势之一是组织将AI实际应用于现实世界中的用例。在过去的几年中，围绕人工智能的讨论非常活跃，但是我们需要降低噪音并开发可以在各个行业中实际实施的AI。

以零售/杂货业为例。这些公司是最早采用AI并大规模部署机器人的公司之一。像Badger Technologies这样的公司在与AI公司合作提供机器人方面一直处于领先地位，这些机器人可以将固定器部署到全国的超市中。

AI机器人可帮助执行诸如库存管理，提高商店安全性和提升客户体验等任务。我们已经看到越来越多的公司在考虑这些现实应用的情况下采用AI的例子。

 问：最近有哪些技术和技术得到了改进，您仍然希望看到哪些功能？

范思哲：在实现深度神经网络（DNN）的新方法方面，我们已经看到了进步。人们可能没有意识到实际上有几种DNN的方法，将它们视为沿着频谱分布的神经网络的不同“阴影”。

诸如Lifelong-DNN（L-DNN）之类的新兴方法正在使行业朝着新的，更受大脑启发的方法发展，这些方法能够即时向AI算法添加新信息。这意味着您不必每次都想从头开始改善网络，而可以在实地部署时看到其优势和不足之处，继续对它进行渐进式培训。

对于机器人技术而言，更重要的是，L-DNN将学习转移到了计算边缘，无需服务器。

我们看到了许多通用解决方案，但是专用性是AI的优势，而我正在研究易于定制的技术，L-DNN技术将在今年带头。

贾（Jha）：大型机器学习（尤其是深度学习）不断得到改进，更好地理解和生成语言以提供更好的对话界面，并且机器视觉的准确性更高以提供更好的机器人感知力。所有这些使机器人可以脱离笼子，与人类更轻松地互动，以解决复杂的问题。

同时，我们还更加认识到，对 AI的道德/偏见/ 信任必须成为中心舞台，而不是开发人员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并且可以被信任。

 问：您遇到的对AI和机器人技术的误解是什么？

范思哲（Versace）：关于人工智能和机器人技术的最大误解之一是，一旦部署了人工智能，您就不必再碰它了。实际上，由于系统和过程总是在变化，所以事实恰恰相反。

组织需要转变思维方式超越今天才能取得成功。人工智能不断受到新兴用例或条件变化的挑战，因此机器人公司需要设计能够适应实时遇到的新现实场景的人工智能，而不是构建解决方案并假定它将永远工作。

贾（Jha）：与其他任何技术相比，人们继续感到人工智能和机器人技术的威胁更大。由于技术的广泛应用和某种不透明的性质而可以理解其中的一些，但是许多原因是人们在屏幕上看到或读到的故事所驱动的，这与当前现实大不相同。

我们距离设计一种能够独立思考并理解/展示情感以寻求对人类破坏的机器还差得很远。大多数基于AI的系统都经过培训，可以高效地执行少量任务，并从提供给它们的数据中学习。他们非常擅长处理大量数据并得出大量结论以选择最佳选择，并且在这个有限的领域中，它们通常比人类更好。

但是，这并没有使它们比决定在哪个域中使用机器或他们可以访问哪些数据集的人员更强大。与其他任何技术一样，我们仍然必须小心以确保不会被恶意人员利用机器人和AI。

机器人公司失败的原因有很多，从构思不当到烧钱，执行不力，建立和运营一家可持续发展的机器人公司具有极大挑战性。机器人技术的发展需要技术专长，团队建设和业务敏锐度的结合。

2018年对于机器人公司来说是艰难的一年，那么2019年并没有更好的表现。对于消费机器人公司来说尤其如此。下面总结一下2019年哪些机器人公司处于亏损状态。

 1、Anki

对于Anki及其流行的消费机器人来说，2019年的过山车是什么。Anki 在4月突然关门时震惊了机器人界。Anki筹集了近2亿美元，并声称在2018年实现了1.18亿美元的总收入。近日Anki的资产在12月被总部位于匹兹堡的edtech初创公司Digital Dream Labs收购。Digital Dream Labs创始人H. Jacob Hanchar表示，他为恢复Cozmo，Overdrive和Vector制定了系列计划。

 2、Aria Insights

总部位于马萨诸塞州丹佛斯的Aria Insights（前身为CyPhy Works）由Helen Greiner于2008年创立，后者于1990年与他人共同创立了iRobot。Greiner于2017年离开CyPhy Works，并于2018年6月被任命为CyPhy Works的顾问。美国陆军用于机器人技术，自治系统和AI。

在七轮融资中筹集了超过3900万美元之后19年3月突然关闭。它的知识产权和经营资产于10月被FLIR Sytsems收购。在收购时，FLIR表示将使用Aria的技术来增强其自身的系留无人机功能。

 3、Blue Workforce

总部位于丹麦的Blue Workforce由PrebenHjørnet于2012年创立，它制造了Ragnar合作机器人，设计目的是让中小型企业负担得起，并已用于取放作业，主要用于食品加工。

Blue Workforce未能获得足够的资金并于4月关闭。然而，仅在两周后，Blue Workforce的资产被丹麦的同伴公司OnRobot收购。Hjørnet自此成立了Open Robotica，这是一家旨在通过咨询和共享服务帮助公司开发和采用工业自动化的初创公司。

 4、Hease Robotics

总部位于法国的Hease Robotics由Jade Le Maitre和Max Vallet于2016年创立，其Heasy移动机器人售货亭在CES 2017上首次亮相，旨在在零售和酒店业环境中为客户提供信息，娱乐和指导。

10月8日的一场大火摧毁了Hease Robotics的办公室，生产设施和库存。这场大火造成了超过一百万欧元（110万美元）的损失，“ Hease Robotics立即陷入破产状态。

除了上面说到的四家机器人公司，法国Keecker公司在3月用光融资关闭了大门，美国模块化机器人Acutronic Robotics 7月31日关闭，日本东京Laundroid洗衣折叠机器人4月份申请破产，对于初创企业而言，消费机器人是挑战性领域。