2024 人工智能機(jī)器人的崛起研究報告：物理AI時代開啟 -物理人工智能即將到來

Ct??智能機(jī)器?的崛起物理??智能即將到來花旗全球展望與解決?案花旗是全球最?的?融機(jī)構(gòu)之?，在所有主要成熟和新興市場開展業(yè)務(wù)。在這些世界市定?解和提出建議。作為我們的?要思想引領(lǐng)產(chǎn)品，花旗全球展望旨在幫助我們的讀者應(yīng)對全球經(jīng)濟(jì)?臨的最具挑戰(zhàn)性的問題，并預(yù)測?個快聯(lián)的世界中的未來主題和趨勢?；ㄆ烊蛘雇麉R集了我們?nèi)驅(qū)υ挼淖罴岩?，并整合了我公司各個?級專業(yè)?員的思想領(lǐng)導(dǎo)?。本?不是研成對投資的建議或要約購買或出售任何?融?具。有關(guān)花旗全球展望的更多信息，請訪問我們的?站/citigps。robert.j.garlick@AnjolaOdunsi花旗全球洞察anjola.odunsi@helen.krause@ler@MichaelBrownCEOSkylineRobDrHarryKloor聯(lián)合創(chuàng)始?兼?席執(zhí)?官BeyondImaginationCiti全球洞察wenyan.fei@AdamSpielmanadam.spielman@馬修·莫法特matthew.moffat@AnujGangaharGlobalEditor-in-Chiefanuj.gangahar@SanctuaryAIWilliamSantanaLi主席兼?席執(zhí)?官KnTahmidQuddusIslamCiti全球洞察tahmid.quddus.islam@citi.comMartinWilkie歐martin.wilkie@卡羅爾·吉布森花旗環(huán)球洞察carol.gibson@FelixZhang創(chuàng)始?兼?席執(zhí)?官PuduRoboticsAleksandraFaust研MindAI機(jī)器?的崛起物理??智能即將到來我們正在進(jìn)??個新時代，??智能機(jī)器?和?形機(jī)器?將在我們周圍移動。我們的分析受物理??智能驅(qū)動，機(jī)器?將徹底改變產(chǎn)業(yè)。1”特斯拉CEO埃隆·?斯克表?，某種形式這個新市場有3個主要推動因素:1.技術(shù)-多項技術(shù)進(jìn)步，特別是??智能（AI）的發(fā)展，已經(jīng)顯著改變了機(jī)器2經(jīng)濟(jì)-機(jī)器?可以解決勞動?短缺問題。隨著???齡化和更為嚴(yán)格的移?政策加劇，短缺問題變得更加棘?此外，對于功能強(qiáng)?的機(jī)器?來說，投資回報周期相對于?類的吸引?越來越?。勞動?在全球國內(nèi)?產(chǎn)總值中占?超過50%。因此，市場機(jī)會可能是巨?的3改善-技術(shù)進(jìn)步使?們擺脫了單調(diào)的任務(wù)，增加了休閑時間。繼續(xù)這?趨勢，??智能機(jī)器?將為?們提供機(jī)器?清潔?、管家、司機(jī)、助?和護(hù)理?員等服務(wù)機(jī)器?可以看、學(xué)、動、說話、將指令轉(zhuǎn)化為代碼然后執(zhí)?。式??智能使所有這些元素相互配合。??智能逐漸具有具體。在此過程中，靈巧性也在不斷提升。?些機(jī)器付，到?業(yè)、建筑、零售、酒店和護(hù)理領(lǐng)域的盡管存在挑戰(zhàn)，但我們得出結(jié)論：?個巨?的新市場正在形成（??類），AI機(jī)器?將如約1NVIDIACEOJensenHuang在2024年臺北國際電腦展的主題演講2彭博科技-伊隆·?斯克表?，到20 AI機(jī)器?的崛起物理人工智能即將來襲來源：花旗經(jīng)濟(jì)研究部我們預(yù)測到2035年時，將有13億臺AI機(jī)器?在我們周圍移動，到2050年將達(dá)到40億臺。這其中的三個主要推動因素將是技術(shù)、經(jīng)濟(jì)和改善。以下是?些關(guān)于機(jī)器?崛來源：花旗經(jīng)濟(jì)研究部機(jī)器人單位數(shù)量（以百萬計）按類型預(yù)測CAGR?動駕駛汽?17.4%國內(nèi)清潔機(jī)器?5.3%?形00160.7%AGV與AMR239??機(jī)5.4%關(guān)愛機(jī)器?01620.0%商?清潔機(jī)器?12610.6%?品和雜貨送貨機(jī)器?00419.2%?品服務(wù)機(jī)器?00317.2%照顧重疊00總計9.7%人形回收期靈敏度表（單位：周）35,00050.322.88.930,0007.625,00020,000528.00?形價格（美元）按類型預(yù)測的機(jī)器人單位編號按類型預(yù)測的機(jī)器人單位編號來源:CitiGPS4,5004,0003,5003,0002,5002,0000●家?清潔機(jī)器?●??機(jī)?品和雜貨配送機(jī)器?●?形機(jī)器?.護(hù)理機(jī)器?餐飲服務(wù)機(jī)器??動駕駛?輛●AGV和AMR●商業(yè)清潔機(jī)器?2024年12?摘要與分析6安全、安全和軍事6摘要與分析過去?年中，??智能??取得了??進(jìn)步，使機(jī)器?能夠看、動、說、學(xué)習(xí)和執(zhí)?動作。本報告第1章介紹了其中9項技術(shù)進(jìn)步。第2-8章討論了AI機(jī)器?的不同?例和發(fā)展?？梢哉f，最復(fù)雜的領(lǐng)域之?是?動駕駛?輛（A），速度?駛??需監(jiān)督存在很??險，導(dǎo)致監(jiān)管批準(zhǔn)進(jìn)展緩慢是,有機(jī)會減少死亡?數(shù)（每年有140萬?死于?禍），增加?法駕駛的?的出?機(jī)AV?前?常昂貴。在價格和?險譜的另?端，AI智能機(jī)器?吸塵器已經(jīng)在美國的20最新的機(jī)器?類別是?形機(jī)器?。這些機(jī)器?旨在適應(yīng)?造環(huán)境，并在許多任務(wù)中提供多樣性。在評估?形機(jī)器?的機(jī)會時，我們?先在?業(yè)領(lǐng)域（即制造和倉儲）看到最?潛?，然后是在家庭中。我們在家庭中看到的主要功能是清潔和照料。雖然這個新領(lǐng)域需要時間建設(shè)，但我們預(yù)計到2050年將有6.48億臺單位和?個價值7萬億美元的?形機(jī)器?市場。制造和倉庫），然后是家庭。我們在家庭中看到的主要功能是清潔和照顧。盡管這個新?業(yè)需要時間來建設(shè)，但我們預(yù)計到2050年將有6.48億臺機(jī)器?和?個價值7萬億美元的?形機(jī)器?本報告的?個?標(biāo)是嘗試估算AI機(jī)器?的不同市場機(jī)會規(guī)模。分析的結(jié)論如下。已進(jìn)?調(diào)整以消除在護(hù)理?業(yè)使?的機(jī)器?和在?年?家中協(xié)助護(hù)理2024年12?來源：CitiGPS我們假設(shè)不發(fā)達(dá)市場的滲透率是發(fā)達(dá)地區(qū)的?半，最不發(fā)達(dá)地區(qū)我們認(rèn)識到增補與替代的擔(dān)憂既不?致也不直接。例如，AVs可能會替代?），機(jī)器?時，令?驚訝的是與美國最低?資標(biāo) 來源：花旗環(huán)球4??智能機(jī)器?的崛起-?形機(jī)器?正在逼近您,到2050年，較不發(fā)達(dá)地區(qū)將占?形機(jī)器?市場的三分之?。來源：CitiGPS我們還注意到，亞洲對機(jī)器?的?險投資正在增加，根據(jù)專利數(shù)洲蓬勃發(fā)展。美國可能在??智能領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位，但我們的?歌?席經(jīng)濟(jì)學(xué)家哈爾·??安曾經(jīng)說過：“預(yù)測未來的?種簡單?法就是看看今天擁有什么。”在以前的?代?中，這些包括?來?、沖??桶、中等教育或點播?樂。正如我們在去年的AI助?報告中討論的那樣，??智能可以為許多?帶來個?助理、教練、?限耐?的教育導(dǎo)師和健康教練所提到的，AI機(jī)器?也可以為?們提供清潔?、男仆、司機(jī)和照顧者。在適當(dāng)?shù)某勺罱?成式??智能的進(jìn)展正指向認(rèn)知任務(wù)或按需創(chuàng)作藝術(shù)在?常任務(wù)，如清潔??獲得幫助，以便能夠?，本報告的副標(biāo)題‘AI-機(jī)器?正在追蹤你’則是在暗?另?個潛能從您的數(shù)據(jù)中獲取信息，學(xué)到的越多就能為您提供更多價值勢。個性化AI機(jī)器?助?可能也是如此。在過去30年間，?多數(shù)數(shù)字5??智能機(jī)器?的崛起-humanoid正在追蹤你市場份額的競爭已成為取勝即擁有?部分份額的經(jīng)濟(jì)形勢。如果這種情況發(fā)?在??智來源：CitiGPSIngmarPosner技術(shù)進(jìn)步配備??智能，機(jī)器?可以越來越好地在復(fù)雜環(huán)境中導(dǎo)航，做,將我們經(jīng)常聽到的軟件進(jìn)步轉(zhuǎn)變?yōu)閷嶋H應(yīng)?。近年來，??智能和相關(guān)技術(shù)的重?進(jìn)步推動了下?代我們在哪些領(lǐng)域看到了人工智能機(jī)器人的技術(shù)進(jìn)步？近年來，機(jī)器?技術(shù)在穩(wěn)健和堅固平臺的可?性??以及速進(jìn)展。像波?頓動?的Spot和ANYbotics的ANYmal這樣的機(jī)器?已經(jīng)發(fā)展成為可靠、多功能的?具，現(xiàn)在?泛?于在具有挑戰(zhàn)性的環(huán)境搜救。?持這種轉(zhuǎn)變的控制、規(guī)劃和機(jī)器學(xué)習(xí)?法的技術(shù)進(jìn)同樣，機(jī)器學(xué)習(xí)在機(jī)器?技術(shù)領(lǐng)域的進(jìn)步已經(jīng)導(dǎo)致能夠執(zhí)?對?業(yè)和公共領(lǐng)域價值逐漸增加的任務(wù)的能?強(qiáng)?的機(jī)器?操作器的出現(xiàn)。在操作和靈巧性??取得了穩(wěn)定的進(jìn)展，雖然還遠(yuǎn)未解決，但能?的進(jìn)步使得移動機(jī)器?操縱迅速成為即將到來的關(guān)鍵領(lǐng)域。?規(guī)模語?模型的出現(xiàn)有望填補??智能中?個基礎(chǔ)性挑戰(zhàn)，即常識和常規(guī)知識的獲取。盡管?前這些模型缺乏明確的推理能?，但它們已經(jīng)可以作為機(jī)器?感知，?動和交互的?柱。??智能：常識和?般知識的獲取。盡管?展望未來3-5年，您對技術(shù)進(jìn)步的哪些領(lǐng)域最樂觀或最悲觀？內(nèi)這些系統(tǒng)將在多?程度上能夠發(fā)展超出基本能?，如運動和拾?型預(yù)訓(xùn)練模型明確推理能?仍然是??智能領(lǐng)域的的?泛部署打開??，在那?代理?在物理世界中?動和交互。型在訓(xùn)練和推理中的能源消耗在將最新的?型模型部署到機(jī)器?主要瓶頸之?，因為系統(tǒng)通常具有資源約束。我?的發(fā)展。我是?位技術(shù)愛好者，我相信機(jī)器?技術(shù)術(shù)有望幫助我們解決當(dāng)今?些最緊迫的挑戰(zhàn)。然?，這項技術(shù)被的?的，如信息誤導(dǎo)和戰(zhàn)爭，仍然是?個重?關(guān)切。要將這?最強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的?個領(lǐng)域，允許AI模型學(xué)習(xí)如何做出決策，通常是在新的和動態(tài)為AI領(lǐng)域帶來了?命性的變?，并且有望為機(jī)器?技術(shù)做出相同的貢獻(xiàn)。它代表了AItransformer不依賴于帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集，可以從?結(jié)構(gòu)化和?標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，使其更這?創(chuàng)新使得AI模型能夠迅速擴(kuò)展，這些模型的規(guī)模在不到5年的時間?增加了32000倍。來源：關(guān)于基礎(chǔ)模型的機(jī)會和?險基礎(chǔ)模型對機(jī)器?的影響深遠(yuǎn)。它們可以接收任務(wù)描述，將其轉(zhuǎn)換為可執(zhí)?代碼，然后通過機(jī)器?將其轉(zhuǎn)化為物理動作。這種能?可以使更多?接觸到先進(jìn)的機(jī)器?技術(shù)。多模態(tài)性涉及整合各種??智能技術(shù)，以增強(qiáng)機(jī)器??。這種?法涉及不同??智能能?的融合。期模型的局限，這些模型通常獨?運?。多模態(tài)??智能使機(jī)器來源：關(guān)于基礎(chǔ)模型的機(jī)遇與?險??智能中的多模態(tài)概念在過去?年中得到了極?的主流關(guān)注，隨著Op早期的?然語?處理（NLP）模型經(jīng)常在上下???遇到困難，導(dǎo)致句?缺乏連貫性和微妙之處。這在開發(fā)能夠理解并回應(yīng)復(fù)雜指令或進(jìn)?,包括閱讀理解和?本補全。這?重??躍之后是GPT-4的開發(fā)，?如現(xiàn)在在回答語?識別是多模態(tài)??智能的另?個關(guān)鍵組成部分，特別是對），??智能在計算機(jī)視覺領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展如今，機(jī)器?中的計算機(jī)視覺系統(tǒng)在特定應(yīng)?中具有近乎完美的準(zhǔn)確性，例如?臉識別和除了處理視覺和聽覺信號外，機(jī)器?還必須能視覺和聽覺線索結(jié)合來感知三維空間，但機(jī)器?可以配備專?傳感器，?種這樣的技術(shù)是光探測與測距（LIDAR），在過去?年中費??幅降低，使其更易于?于機(jī)器?技術(shù)。LIDAR使機(jī)器?能夠進(jìn)?實時物體識別和導(dǎo)航，處理三從歷史上看，機(jī)器?的?和臂受限于執(zhí)?簡單重復(fù)的任務(wù)，但最隨后，達(dá)芬奇機(jī)器?獲得了美國?品和藥物管理局（FDA）的批準(zhǔn)，可?于各種?泛的?進(jìn)?精細(xì)運動的能?意味著外科醫(yī)?現(xiàn)在可以以?類?部只能達(dá)機(jī)器?靈巧性的發(fā)展也體現(xiàn)在現(xiàn)代機(jī)器?擁有的?由度（DOFs）不斷增加。來源:影?機(jī)器?觸覺敏感性的進(jìn)展也提?了機(jī)器?執(zhí)?精細(xì)任務(wù)的能?。TouchLab表?，他們的織物條可以將機(jī)器?夾持器的靈敏度提?50另?個突破性的機(jī)器?靈巧發(fā)展來?劍橋?學(xué)，研究?員”,?乎任何?在試??分鐘后都能使??！暗谌?指”是額外的機(jī)器??指，可以附機(jī)器?產(chǎn)業(yè)發(fā)展?臨的?個重?挑戰(zhàn)是現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)有限，這形成了?種“先有雞還是先有蛋”的局?：機(jī)器?的?產(chǎn)量隨著強(qiáng)?的基礎(chǔ)模型的出現(xiàn)，??智能系統(tǒng)現(xiàn),為AI擴(kuò)散模型提供了前所未有的數(shù)據(jù)量進(jìn)?分析和學(xué)習(xí)。每天上傳的?量新視頻內(nèi)容為訓(xùn)練AI模型提供了豐富資源，使機(jī)器?能夠從觀察?類?為在各種動態(tài)環(huán)境稀缺或不完整數(shù)據(jù)集的限制。合成數(shù)據(jù)是???合成數(shù)據(jù)最重要的好處之?是其可擴(kuò)展性。例如，最新的啟根據(jù)Gartner的數(shù)據(jù)，到2030年，預(yù)計合成數(shù)據(jù)在??智能模型中完全取代真實數(shù)據(jù)。為了使機(jī)器?能夠在現(xiàn)實環(huán)境中?主有效地運?，它們必須出決策，?不依賴于集中式基于云的服務(wù)器。這種需求促使了邊緣,這是?種新的范式，涉及在?絡(luò)的“邊緣”處-?不是將數(shù)據(jù)發(fā)送到遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中?減少延遲:通過在本地處理數(shù)據(jù)，邊緣計算顯著縮短了機(jī)器?分析信息并做出決策所需的增強(qiáng)數(shù)據(jù)隱私:邊緣計算還有助于通過將數(shù)據(jù)保留在設(shè)備本地來緩解數(shù)據(jù)隱私問題。改進(jìn)的連接性:在?絡(luò)連接不穩(wěn)定或間歇性的環(huán)境中，邊緣計算使機(jī)器?能夠繼續(xù)獨機(jī)器?邊緣計算的?個關(guān)鍵因素是神經(jīng)處理單元（NPUs）的發(fā)展，這是專?設(shè)計?于加速??智能計算的硬件。NPU技術(shù)的快速增?是近年來的發(fā)展趨勢。這些改進(jìn)使得直接在機(jī)器?上部署復(fù)的開發(fā)和部署。SMLs與更為?熟知的?語?模型（LLMs）有相似之處，但在效率SLMs最顯著的優(yōu)勢之?是減少訓(xùn)練所需數(shù)據(jù)量，這直接轉(zhuǎn)化為減少的訓(xùn)練時間和SLM（SmallLanguageModels）的另?個關(guān)鍵優(yōu)勢是它們相對于LLM（LargeL的計算資源也在增加。例如，最顯著的LLM之?GPT-3在其訓(xùn)練階段據(jù)稱消耗了將相?之下，SLM相對于LLM需要更少的能量進(jìn)?訓(xùn)練和操作，使其成為??智能應(yīng)?的除了效率和節(jié)能外，SLM還提供?度的可定制性，使其能夠根據(jù)具體任務(wù)進(jìn)?微調(diào)，??乎正如微軟?成式AI主產(chǎn)品經(jīng)理SonaliYadav所指出的，“我們即將看到的不是從?型模型到?型模型的轉(zhuǎn)變，?是從單?模型類別到模型組合的這需要改進(jìn)功率管理，包括穩(wěn)健可靠的充電解決?案。?前，的主要?法包括???動充電或??更換電池。盡管有效考慮到電動?輛（EVs）更?泛的應(yīng)?，需要更?主的解決?案是顯?易?的。?項調(diào)查顯?，超過70%的受訪者認(rèn)為充電基礎(chǔ)設(shè)施匱乏是采?EVs的重要障礙。這個類開發(fā)機(jī)器??動充電基礎(chǔ)設(shè)施?臨的挑戰(zhàn)之?是不同機(jī)器?使?然?，標(biāo)準(zhǔn)化?作已經(jīng)在進(jìn)?中，像WiBotic這樣的公司正在推出技術(shù)，為更具凝聚來源：ClearpathRobotics要使?動充電系統(tǒng)有效，機(jī)器?必須能夠?主導(dǎo)航到充電站。通過S接收器和近距離傳感器，它們可以輕松地從遠(yuǎn)處本效益的解決?案。其中，軟件即服務(wù)（Saa該架構(gòu)使得可以?規(guī)模租?虛擬服務(wù)，就像它們是實體產(chǎn)品使公司可以在不需要進(jìn)?重?前期投資的情況下訪問尖端軟件和RaaS是?種基于訂閱的商業(yè)模式，允許??租?機(jī)器??不是RaaS模型提供了?個關(guān)鍵優(yōu)勢，使其成為各?各業(yè)企業(yè)的?個此外，根據(jù)需求租?機(jī)器?的能?使企業(yè)能夠更好地調(diào)整其的關(guān)系。在需求?峰期，公司可以增加機(jī)器?的使?以提???智能（AI）領(lǐng)域的快速發(fā)展將??重塑包括機(jī)器?在內(nèi)的許多?業(yè)?？焖俚陌l(fā)展帶來了令?難以置信的機(jī)遇，但也引發(fā)了購買AI-enabled機(jī)器投資者擔(dān)?，隨著更新、更先進(jìn)的模型的發(fā)布，他們的投資很快就會過時，這可能會阻礙幸運的是，OTA更新為這個問題提供了?效的解決?案，使機(jī)器?能6/news.release/empsit.t24.htm清潔與維護(hù)第?款商?家?吸塵機(jī)器?Trilobite問世于上世紀(jì)90年代。后來8% 美國 來源：花旗全球洞察，Statista?些更先進(jìn)的型號配備了?型語?模型（LLM），以便機(jī)器?能夠理解??的?類語?指令并以更為臨時和定制的?式?作。例如，EcovacsDEEBOTX5PROOMNI的最新?端型號配備了AI語?助?YIKO。來源：Ecovacs區(qū)分?端和低端模型的關(guān)鍵在于它們?nèi)绾卧谠S多?端型號采?僅視覺解決?案，只使?攝像頭作為傳感器拉EV上的FSD（全?動駕駛）系統(tǒng)，該系統(tǒng)利?計算機(jī)視覺（CV，AI的?個?分?)來識別地板上的障礙物。機(jī)器?學(xué)習(xí)了各種障礙物的外觀，如何優(yōu)化路徑并輕松地由于處理器、算法和AI模型設(shè)計的快速發(fā)展，僅視覺解決?案速趕上了其他替代?案。例如，iRobot的2022年GeniusHo市場分析根據(jù)歐睿信息咨詢，2018年?2023年，全球機(jī)?吸塵器市場規(guī)模預(yù)計將從2024年的75億美元增?到25最?化市場研究GrandViewResearchMeticulousResearchimarc 來源：參?圖表，花旗全球洞察預(yù)計到2024年，亞太地區(qū)將繼續(xù)是家?掃地機(jī)器?的最?市場（全球市場占?34%），緊隨其后的是西歐來源：歐睿信息，花旗研究來源：歐睿信息，花旗研究根據(jù)我們的分析，預(yù)計2024年家?清潔機(jī)器?的全球裝機(jī)數(shù)量將從2.86億增?到2035年的7.世界人口分析2013)。諸如?本這樣的??結(jié)構(gòu)具有挑戰(zhàn)性的國家，正在將機(jī)器?視為繼續(xù)促進(jìn)國內(nèi)?產(chǎn)n??增?速度最快的地區(qū)將是發(fā)展程度較低的地區(qū)，但起始基數(shù)較?。從現(xiàn)在到2050年這26年的時間?，較少發(fā)達(dá)地區(qū)和極少發(fā)達(dá)地區(qū)將分別貢獻(xiàn)全球??增?的?半。平均家庭規(guī)模分析n較不發(fā)達(dá)地區(qū)的家庭規(guī)模直到1990年代才開始下降，但在所有發(fā)展群體中下降速度最快。），家庭數(shù)分析n由于??快速增?和平均家庭規(guī)模急劇下降，不發(fā)達(dá)地區(qū)的家庭數(shù)量正在?幅增?。15較不發(fā)達(dá)的地區(qū)：亞洲（不包括?本）、部分?洲、拉丁美洲和加勒?海地區(qū)以及美拉尼西亞、密克羅尼西亞和波利尼西亞16最不發(fā)達(dá)地區(qū)：46個國家，位于撒哈拉以南的?洲（32個）、北?及西亞（2個）、中亞和南亞（4個）、東南亞和南亞（4個）、拉丁美洲和加勒?地區(qū)（1個）以及?洋洲（3個）更發(fā)達(dá)地區(qū)較不發(fā)達(dá)地區(qū)最不發(fā)達(dá)地區(qū)更發(fā)達(dá)地區(qū)較不發(fā)達(dá)地區(qū)來源：花旗全球洞察，《共居分析》來源：花旗全球洞察滲透分析來源：紐約時報尼古拉斯·費爾頓，花旗研究,即73%的家庭安裝了洗碗機(jī)?？倖挝活A(yù)測預(yù)計到2035年，全球總單位數(shù)量將達(dá)到794mn（復(fù)合年增?率:10%并在2050mm達(dá)地區(qū)更發(fā)達(dá)地區(qū)總體滲透率 來源:花旗全球洞察我們預(yù)計機(jī)器?會在商業(yè)建筑中?規(guī)模部署的薪?相?。機(jī)器?已經(jīng)在辦公室、醫(yī)院、學(xué)校和機(jī)場等公例如，來?獅城機(jī)器?的R12RexScrub（圖20）是?于商業(yè)?途的?型區(qū)域機(jī)器?地板清潔機(jī)。該機(jī)器?使?許多傳感器，從激光雷達(dá)（光傳感器）到攝像頭（深度傳感器）進(jìn)?積2024年12?花旗集團(tuán)全球洞察與解決?案Fybots（圖21）推出的掃地機(jī)器?SweepXL是?款完全?主的機(jī)器?，具有?我清潔和?動排放垃圾功能。它使?內(nèi)部構(gòu)建的智能、導(dǎo)航和?我定位功能，確保避開移動和固定障礙來源：LionsBot來源：Fybots案例研究：SkylineRobotics的Ozmo天?樓窗?清潔機(jī)器?Ozmo來?SkylineRobotics。Ozmo具有?只帶有刷?的六軸機(jī)械 資料來源：SkylineRobotics清潔窗?是?項危險的?作，勞動?短缺問題?益嚴(yán)重。根據(jù)在線?作資源Zippia的?項研究,全國有75%的擦窗?年齡在40歲以上，?只有9%的?年齡在20-30歲之間。20Ozmo?前在特拉維夫和紐約使?，并已在曼哈頓的重要建筑物上進(jìn)?作業(yè)，例如哈德遜Yards、?迪遜街383號、第3?街825號和世界貿(mào)易中?7號，在與該市最?的商業(yè)窗?清潔公司??公司和房地產(chǎn)巨頭TheDurstOrganization的合作中進(jìn)?作業(yè)。2221SkylineRoboticsMichaelBrownSkylineRoboticsMichaelBrownSkylineRoboticsSkylineRobotics專注于?動化清潔窗??業(yè)。kyline認(rèn)識到每年?處發(fā)??量傷害，并且?前由?類獨?完成的危險、乏味和臟亂的?作是可以被?動化取代的。公司的愿Skyline的Ozmo是全球第?款帶有機(jī)械臂的清潔窗?機(jī)器?，它能保持摩天?樓窗?清潔Ozmo在紐約的部署標(biāo)志著開始。Ozmo機(jī)器?未來將在倫敦部署的1420萬臺（復(fù)合年增?率:23%），并在20)。根據(jù)國際能源署（IEA）的數(shù)據(jù)，2023據(jù)估計，2023年，先進(jìn)國家/新興市場和發(fā)展中億平??。到2035年，這?數(shù)字預(yù)計將達(dá)到28.5億平50來源:美國勞?統(tǒng)計局,艾媒研究,花旗全球洞察來源:花旗全球洞察我們假設(shè)2035年時,發(fā)達(dá)國家/新興和發(fā)展中國家的滲透率將從2023年的5%/2.5%(mn，然后繼續(xù)增?到2050年的5.3mn/19mn，復(fù)合年增?率為2.我們估計到2035年，全球總單位數(shù)量將達(dá)到1400萬（年復(fù)合增?率：23），2024年12?交通運輸我們可以就?動駕駛汽?撰寫?份花旗GPS報告，事實上，花旗在過去?年中已經(jīng)發(fā)表了四份《未來汽?》報告，但本報告的篇幅允許我們在解釋2050年之前的?些重點內(nèi)容之前列花旗在2014年的?份《未來汽?》報告出現(xiàn)得較早，??動駕駛汽?的發(fā)展提醒?們技術(shù)進(jìn)步通常是緩慢的，然后迅速的。這就是阿?拉定律。福特的道格·菲爾德指出，全???駕駛的?主性?將?類送上?球更困難，創(chuàng)造?款能夠在擁擠的城市環(huán)境中運?的L4級??出租??？紤]到為獲得監(jiān)管批準(zhǔn)?進(jìn)?的安全測試，進(jìn)展緩慢并不令?意外。xi。加?安全測試以獲得監(jiān)管批準(zhǔn)，因此進(jìn)展緩慢并不令?意外25”然?，許多?作正進(jìn)?中。?級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）急剎?，到?適應(yīng)巡航控制，再到?道偏離,從??動化（0）到在任何條件下沒有駕駛員輔助的完全?動駕駛（第5階段）。來源：Shutterstock對于L3+，根據(jù)AVIA的2024年報告，AV已經(jīng)在美國公共道路上?駛了7000萬英?，在2023年州公共事業(yè)委員會做出的具有重?意義的決定，允許Waymo通?汽?的?動駕駛部?Cruise，在去年?輛?曾發(fā)?公開報道的事故，但已在鳳凰城、休斯頓和達(dá)拉斯等地恢復(fù)了在?類監(jiān)督下測試?輛。Amazon的??動駕駛的發(fā)展和測試正在許多其他國家進(jìn)?，包括英國、挪威、德國、阿聯(lián)酋、新加坡、韓國、?本和澳?利亞。然?，最?的實驗、動?和市場機(jī)會可以在中國找到。術(shù)可以提供幫助。機(jī)器???類有更好的視?和更快的反應(yīng)時倦、困倦、分?、憤怒或喝醉。Waymo報道稱，與?類駕駛員202235，導(dǎo)致許多死亡。?動駕駛汽?被設(shè)計得??類更好地遵守交通規(guī)則。停放資產(chǎn)??降低了所有權(quán)成本。?動駕駛汽?還降低了停n在?速動態(tài)環(huán)境中安全穩(wěn)定駕駛的技術(shù)是復(fù)雜且昂貴的，但兩者都應(yīng)該得到改進(jìn)。例如，百度最新的??駕駛出租?成本低于其上?款機(jī)型的?半，約為28,?我們?份《未來汽?》報告以來，啟??動駕駛（AV）的多模式??智能系統(tǒng)在進(jìn)。這導(dǎo)致了?個“先有雞還是先有蛋”的局?和信?。雖然需要更多的證據(jù)來允許更多的AV上路，但似乎已經(jīng)達(dá)到了?個轉(zhuǎn)折絡(luò)攻擊的?險。被?客攻擊的AV可能被?作武器的前景仍將令?擔(dān)憂。利?Citi研究的滲透率數(shù)據(jù)作為起始數(shù)據(jù)，我們預(yù)測Level3及以上AV的全球銷量將從2024），），來源:花旗GPS我們根據(jù)更慢的增?率，從2035年到2050年推算了新??產(chǎn)量和道路上汽?總數(shù)的數(shù)據(jù)。新??產(chǎn)量以3.4%增?我們得出結(jié)論，到2035年，配備?動駕駛（AD）/?級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）功能的汽?數(shù),噪?更?，零排放。鑒于其部分交付的關(guān)鍵性質(zhì)，美國聯(lián)邦航空管理局允許Zipli可以運送?員?；蛘呒???機(jī)競速?賽。但請注意，?主系來源：CitiGPS4%進(jìn)?步增?到2050年的1.494億（年復(fù)合增?率：5%數(shù)據(jù)來源為LevitateCapitar-v4.pdf0來源:花旗全球洞察請注意，我們沒有將分析擴(kuò)展到軍事、執(zhí)法或在諸如消防等安2024年12?仿人機(jī)器人仿?機(jī)器?不再局限于科幻領(lǐng)域。在機(jī)器?領(lǐng)域在第1章討論的技術(shù)進(jìn)步領(lǐng)域中，所有領(lǐng)域都?撐著仿?機(jī)器?和靈巧性的結(jié)合最為引?注?。多模態(tài)??智能使仿我們發(fā)現(xiàn)全球開發(fā)了50多種類型的仿?機(jī)器?。它們擁有越來越多的能?。Un來源：Unitree活性意味著?形機(jī)器?可以替代越來越多的?作。如下表所?，如果埃隆·?斯),平均???資（28美元）和美國護(hù)?的平均?資（41美元）被添加以突出其他回報情景。每種情況的結(jié)論都很明確，即從經(jīng)濟(jì)?度看，?形機(jī)器41https://www.unit本·?德圣殿A(yù)I來源：CitiGPS?形機(jī)器?的論點不僅僅是經(jīng)濟(jì)上的。?些?作對?類來說危險或者不受歡迎，更適合機(jī)器?。在其他情況下，存在勞動?短缺，可以填補這些??。機(jī)器?也不會請假或休假。SanctuaryAI構(gòu)建?形機(jī)器?以及驅(qū)動它們的AI控制系統(tǒng)。?標(biāo)是制造理解并像??樣?動的機(jī)器，以便進(jìn)??作。我們領(lǐng)先于?業(yè)的Phoeni?夠的智能、能?和靈巧，可以像??樣?作。我,但只有720萬名失業(yè)??。我們?前專注于在汽?、制造和物流等?業(yè)中有重?職位空缺的應(yīng)?。預(yù)計市場需求的增?和AI發(fā)展加速的速度將在未來?年將?形機(jī)器?推向?個數(shù)?億美元的市場。過去?年AI的發(fā)展使?形機(jī)器?能夠更快地在接下來的3-5年中，您認(rèn)為會面臨哪些挑戰(zhàn)？有兩個因素會釋放通??形機(jī)器?的潛?：類似?類的靈巧AI控制系統(tǒng)。?部靈巧和精細(xì)操縱使得超過98%的?作成為可能，強(qiáng)?的AI控制系統(tǒng)是使機(jī)器?能夠在?結(jié)構(gòu)化或動態(tài)環(huán)境中與物體互動和操控的關(guān)鍵。為這些AI系統(tǒng)，我們需要數(shù)據(jù)。但是盡管?型語?模型（LLMs）可以從互聯(lián)??本中學(xué)習(xí)，但收集?質(zhì)量、?保真度的訓(xùn)練數(shù)據(jù)并不那么簡單。?前，?多數(shù)批量制造和部署AI?形機(jī)器?將有助于收集訓(xùn)練控制機(jī)器?的AI系統(tǒng)所需的數(shù)據(jù),這將是市場準(zhǔn)備就緒的重要指標(biāo)。,所以?形機(jī)器?可以直接適應(yīng)??需進(jìn)?重?基礎(chǔ)設(shè)施更改。2024年12?我們看到并分析了機(jī)器?的七個主要?例。由于經(jīng)濟(jì)和環(huán)境因素是?業(yè)領(lǐng)域，包括制造業(yè)和倉儲業(yè)。這些領(lǐng)域提供了更加封閉的并且美國存在崗位空缺問題。機(jī)器?可以在搬運、運輸、裝載、第?個類似的?例是在建筑領(lǐng)域，機(jī)器?可以搬運、鋪磚或在零售業(yè)，機(jī)器?可以幫助整理貨架、提供客?服務(wù)（如尋找物品）或清潔。?形機(jī)器?可以幫助解決最后?公?的配送瓶頸，導(dǎo)航路徑、樓梯、敲?或打開派送箱。?形機(jī)器?可以接?這項?作，并擴(kuò)展?歡迎或協(xié)助酒店服務(wù)，例如下圖所?的Kime?形機(jī)最?的機(jī)會之?是改善對?年?或體弱者的護(hù)理。這在報雖然?形機(jī)器?可以增強(qiáng)醫(yī)院和養(yǎng)?院的護(hù)理?的家庭。家庭中?形機(jī)器?的另?個主要?途在這七個?例中，我們估計到2035年全球?形機(jī)器來源：CitiGPS?的單位市場。雖然其它使?情況可能令?信服， 來源：CitiGPS在每個使?案例中，我們估計了未來三個地區(qū)（發(fā)達(dá)地區(qū)、?地區(qū)）的總市場規(guī)模，以涵蓋世界?部分地區(qū)，然后對每個使??前還不清楚增加速率與替代速率可能是多少。例如，每臺拖拉機(jī)并不直接替代?個??或?匹?。事實上，如今最強(qiáng)?的拖拉機(jī)BigBud747擁有760???；蛘撸锌赡苁?個45/.創(chuàng)始?兼?席執(zhí)?官機(jī)器?每天運?23?時（特斯拉的?標(biāo)），相當(dāng)于三名??勞動?很明顯，這將取決于具體情況，但為簡單起?，我們?前在分析中假設(shè)需求?例為1-1。我們對基于供應(yīng)、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境的啟動周期進(jìn)?了假設(shè)。終端滲透率各不相同。我們在2050。在家庭中，我們考慮了22%/11%/5更發(fā)達(dá)地區(qū)較不發(fā)達(dá)地區(qū)最不發(fā)達(dá)地區(qū)5.3更發(fā)達(dá)地區(qū)較不發(fā)達(dá)地區(qū)最不發(fā)達(dá)地區(qū)5.3來源:CitiGPS盡管由于?資經(jīng)濟(jì)學(xué)的原因，發(fā)達(dá)地區(qū)?開始采?可能更?，但我們的估算得出結(jié)論，由于??規(guī)模和勞動?市場的龐?，到2050年lessdevelopedregions將占到?形機(jī)器?市場的三有關(guān)我們?形機(jī)器?分析的更多細(xì)節(jié)，請參閱我們最近發(fā)您提供哪些人工智能機(jī)器人解決方案？我們專注于為專業(yè)化、?技能??提供機(jī)器?，從?物制造需要進(jìn)?密集和專?化的培訓(xùn)，要求?精度我們先進(jìn)的AI?腦架構(gòu)融合了許多不同的AI模塊，像?腦的葉葉?樣協(xié)同這使我們的機(jī)器?能夠處理復(fù)雜數(shù)據(jù)，做出明智決策，并減少器?在整個隊伍中?縫共享知識。此外，AI?腦是從頭開始構(gòu)建的，完全可以進(jìn)強(qiáng)?的吸引?，我們預(yù)計總服務(wù)地址可能達(dá)到數(shù)萬億美元。如果?您認(rèn)為未來3-5年會面臨哪些挑戰(zhàn)？AI機(jī)器??臨的最?挑戰(zhàn)是展?其在不同環(huán)雖然模擬和受控演?突顯了AI動??形機(jī)器?的潛?，但它們在這些設(shè)置之外的迄今為?，沒有公司在真實環(huán)境中展?過?形。通過針對特定垂直領(lǐng)域的?標(biāo)和我們?程團(tuán)隊對挑戰(zhàn)?業(yè)假設(shè)的3.?形機(jī)器?的成本很?，需要降低以促進(jìn)?規(guī)模采?。根據(jù)中國藍(lán)?書，全球平均價格為86,000美元。Unitree的G1是我們?前市場上發(fā)現(xiàn)的最便宜的型號，定價為??幣100,000元（14.3k美元），是其之前的H1型號（90k美元）的六分之?。正如埃隆·?斯克所建議的，如果特斯拉的Optimus定價為20-30k美元，與??勞動相?的回報期可能??縮短。但價格仍需具競爭?，與其他??形機(jī)器?相??！ぁ?.?形機(jī)器?的多功能優(yōu)勢如果更專業(yè)化的機(jī)器?在某些任務(wù)中表現(xiàn)更好，?如吸塵等，則可能成為劣勢。46/blog/10-billion-humanoid-rob48/technology/article/2024/jul/23/elon-musk-tesla-human替換現(xiàn)有汽?的電動汽?相?，形成全新市場更加困難。計?產(chǎn)線以使?其他機(jī)器?可能?插??形機(jī)器?更有效5.成本將隨著時間降低，但這個?業(yè)是。違約率應(yīng)該會隨著時間的推移?改善，但應(yīng)鏈的改善，成本和缺陷將會降低，但規(guī)模經(jīng)濟(jì)也需要更在去年發(fā)布的CitiGPS《釋放??智能》報告中，我們強(qiáng)調(diào)了??智能領(lǐng)域存在重??才短缺問題，每個專業(yè)??平均有4.7個?作崗位。鑒于?形機(jī)器?市場相對新興，增?機(jī)會巨?，?才短缺問題可能也同樣存在。8.上述許多因素取決于資本來?持研發(fā)、?產(chǎn)和?才儲備。正如第9章所強(qiáng)調(diào)的，資本已經(jīng)開始流??形機(jī)器?領(lǐng)域，但仍處于?常初期階段。9.我們認(rèn)為?持性政策會起到?定作?。正如電動?市場在挪威（滲透率達(dá)到80%）、或中國（22%）?在美國（6%）更快地被采納?樣，補貼、監(jiān)管和協(xié)調(diào)的?態(tài)系統(tǒng)也很重要。這些因素影響了我們對未來發(fā)展的時間和規(guī)模的預(yù)測，但我們?nèi)匀坏贸鼋Y(jié)論：技術(shù)可能性、使?案例和經(jīng)濟(jì)學(xué)將使新興的?形機(jī)器?市場最終變得?常龐?（我們預(yù)計到2050年將達(dá)到6.48億個單位）。隨著未來價格的下降，我們估計?形機(jī)器?的總可尋址市場在2035年可達(dá)到2090億美元，到2050年可達(dá)到7萬億美元。這些因素影響了我們對未來發(fā)展的時間和規(guī)模的預(yù)測，但我們?nèi)钥赡苄浴⑹?案例和經(jīng)濟(jì)學(xué)將使新興的?形機(jī)器?市場最終50https://www.idealhome.co.uk/house-manual/cleaning/how-long-should-vacuum-cleaners-last52/content/how-long-do-iphone-last-how-to-know-when-t53/insights/countries-adopting-electric-ve工業(yè)未來，越來越少的????會忙于在產(chǎn)品和零件周圍搬運，這移動機(jī)器?（AMR）的專業(yè)機(jī)器?更有效、輕松地完成。與只能遵循預(yù)定路線并且通常需要操作員監(jiān)督的前輩?動引導(dǎo)?輛（AGV）不同，AMR更加智能，可以AMR智能背后的秘密是同時定位和制圖（SLAM）技術(shù)。SLAM技術(shù)使每個機(jī)器?能夠通過不斷繪制區(qū)域地圖并通過實時信息流跟蹤??位的環(huán)境。當(dāng)前的?業(yè)解決?案專注于視覺SLAM，即機(jī)器?配備先進(jìn)攝像頭和??智?數(shù)的3.8%。物料處理仍然是勞動?費?的重要組成部分，在?? 隨著機(jī)器?成本迅速下降，在同?時間，AM的制造商的關(guān)注。根據(jù)InteractAnalysis的數(shù)據(jù)，由于來?中國的競爭加劇，以及隨55種材料處理策略對窗?制造中時間和勞動疲勞的00來源：WorldRobotics2024萬平?英尺、所有運輸都通過AMR?隊完 人工智能和機(jī)器人：近期市場驅(qū)動因素是周期性逆風(fēng)，而對于像AMR和AGV這樣的輕型?業(yè)存儲和檢索機(jī)器?，在?流?病以來市場出現(xiàn)了兩種?常明顯（且互相抵消）的市場趨勢。與許多應(yīng)??樣，??利率上升和電?商務(wù)滲透率（暫時）逆轉(zhuǎn)，這些投44降低成本是近期的重點近期預(yù)期的應(yīng)?重點是?幅縮短?業(yè)設(shè)施（包括編碼）的設(shè)?別以及在服務(wù)中。低代碼和?代碼應(yīng)?，包括使?LLM來編程機(jī)器?和其他智能?會上，看到了多個應(yīng)???智能專注于利?AI提??動化的設(shè)置效LLM模型??。很多?動化公司指出顧客通過AI領(lǐng)導(dǎo)的?動化設(shè)置提?EBIT20%或更多的潛?我們已經(jīng)看到應(yīng)?解釋?然語?指??于?業(yè)機(jī)器?，盡管AI軟件和機(jī)器?控制軟件之間仍然存在API。這種應(yīng)?已經(jīng)在?些優(yōu)化倉庫?動化的情況下進(jìn)?了應(yīng)雖然通過設(shè)?時間降低成本?前是最常?的情況，但明顯出現(xiàn)了新的情況。我們預(yù)計這些nAI模式識別是監(jiān)控機(jī)器?（或??機(jī)）的關(guān)鍵要求。使?案例包n產(chǎn)品和流程設(shè)計中的AI模擬，利??類可能甚?沒根據(jù)InteractAnalysis和Statista的數(shù)據(jù)作為起點，預(yù)計2024年?2035年??樓或倉庫中運?的?動導(dǎo)引?（AGV）和?動移動機(jī)器?（AMR）的全球單位數(shù)量將從2024年的240萬增根據(jù)InteractAnalysis，在2019年，?動引導(dǎo)?（AGV）占??樓或倉庫中移動機(jī)器?年度出貨量的?半以上。但?疫情爆發(fā)以來，AGV?臨來?更智能的AMR的競假定AGV/AMR的折舊年限為10年，我們可以使?以下公式計算總單位數(shù)量：總單位數(shù)量t=TotalUnitNumbert-1+年度發(fā)貨量t-年度發(fā)貨量t-10。服務(wù)機(jī)器人機(jī)器?已經(jīng)在包括住宿、餐飲、娛樂、零售等在內(nèi)的服務(wù)?業(yè)在餐廳，機(jī)器?可以充當(dāng)服務(wù)員，迎接和引導(dǎo)顧客?座，接受訂單，上菜或者餐后清理在酒店，機(jī)器?可以幫助?類員?處理多項任務(wù)，包括清潔、為BellaBot案例研究器?。他們的機(jī)器?被應(yīng)?于餐廳、零售店、酒店、醫(yī)院、??和學(xué)?拉已經(jīng)在中國的?型餐飲連鎖店和酒店進(jìn)??拉可以引導(dǎo)顧客就座，并能理解?然語?托盤上的智能重量傳感器確保顧客每次都拿對的菜品。如果看到顧TemiV3案例研究Temi提供機(jī)器?即服務(wù)（RaaS）解決?案。TemiV3是他們最新的?主個?AI助?機(jī)器?（內(nèi)置Alexa）。TemiV3??1?，重12公內(nèi)置的??智能系統(tǒng)使TemiV3能夠?學(xué)習(xí)周圍環(huán)境，了解??所在的位置、所看到的內(nèi)容以及即將前往的位置63。TemiV3可以?主導(dǎo)航，精度達(dá)到5厘?，或者跟隨?類。該機(jī)器?可?于各種場景。移動視頻通話功能使其成為遠(yuǎn)程室，TemiV3可以將咖啡或?物送到辦公桌或會議室。在餐廳，TemiV3可以作為主您正在提供什么AI機(jī)器人解決方案？浦都機(jī)器?專注于開發(fā)針對各?業(yè)量?定制的先進(jìn)服務(wù)機(jī)商?配送機(jī)器?（例如BellaBot，KettyBot）：?泛應(yīng)?于餐飲、零售和酒通過利?先進(jìn)的??智能技術(shù)——如?型語?模型（LLM）、計算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、傳感器融合、深度學(xué)習(xí)和拓?fù)淠谖磥?-5年中看到的主要變化和挑戰(zhàn)有哪些？未來3-5年，??智能算法、傳感器技術(shù)和電池效率的進(jìn)展將使機(jī)器?能夠更?主、更精準(zhǔn)地執(zhí)?復(fù)雜任務(wù)。這些改進(jìn)也將導(dǎo)致更多種類的機(jī)器?形態(tài)，包括半?形和?形機(jī)器?，與?類?然互動并處理更?泛的任務(wù)。浦逗機(jī)器?正在積極投資這些領(lǐng)域。機(jī)器?形態(tài)包括半?形和?形機(jī)器?，能?然地與?類互動然?，隨著機(jī)器?在?常運營中的整合以及處理敏感信息，強(qiáng)?的?絡(luò)安全和數(shù)據(jù)隱此外，公眾看法、法規(guī)合規(guī)和員?再技能將是確保順利整通過解決這些挑戰(zhàn)，??智能機(jī)器??業(yè)將增強(qiáng)跨?業(yè)的效率、基于樣本國家的數(shù)據(jù)，我們假設(shè)侍者/?侍者在發(fā)達(dá)地區(qū)/中等發(fā)達(dá)地區(qū)/?發(fā)達(dá)地區(qū)占??的0盡管在美國、英國、?本和中國等國家（例如?拉、天宮餐廳）有很多試點項?，嘗試使?機(jī)器?侍者為餐廳或酒吧提供?物和飲料，但規(guī)?；渴鸩惋嫹?wù)機(jī)器?尚未開始。鑒于機(jī)器?搬運儲餐桌上的能?已經(jīng)很強(qiáng)，我們相信只是時間和經(jīng)濟(jì)問題，這些試點項?最0 來源：Statista，CitiGlobalInsightsStarshipTechnologies案例研究Starship配送機(jī)器?已完成超過6百萬次配送，根據(jù)EffigyConsulting的數(shù)據(jù)，發(fā)達(dá)地區(qū)在2022年僅貢獻(xiàn)全球包裹總量2024年12?35年后與?期實際GDP增?率相匹配（根據(jù)IMF數(shù)據(jù)，發(fā)達(dá)地區(qū)為1.7盡管在不同地?進(jìn)?了許多試點（例如Starship、Kiwibot），但它們在部署和滲透??仍處于早期階段。室內(nèi)?品配送機(jī)器?的滲透率應(yīng)該?室?增?更快（例如將咖啡或?物送到辦公桌或會對于室內(nèi)配送，我們得出結(jié)論，到2035年在發(fā)達(dá)/發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體將有1.8百萬/5.7百萬,到2050年這個數(shù)字將進(jìn)?步增??2.9百萬/9.8百萬臺，年復(fù)合增?率為3.3%/3.7%。對于室外配送，我們得出結(jié)論，到2035年在發(fā)達(dá)/發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體將有0.9百萬/2.8百萬臺機(jī)器?，到2050年這個數(shù)字將進(jìn)?步增??1.5百萬/4840發(fā)展中室外,發(fā)展中室內(nèi),發(fā)達(dá)室外,發(fā)達(dá)室內(nèi) 來源：花旗全球洞察2024年12?城醫(yī)療保健齡化、護(hù)理?員短缺和醫(yī)療成本上升，護(hù)理機(jī)器?有很?的機(jī)種短缺導(dǎo)致現(xiàn)有護(hù)理?員承受壓?增加，往往導(dǎo)致疲勞和離職率?其他萬億美元，?期護(hù)理是其中最昂貴的組成部分之?。有壓?要找到情況下提供護(hù)理的成本效益?式。機(jī)器?提供了填補這些空?的機(jī)來源：遠(yuǎn)程預(yù)SENLe機(jī)器?來源:理研護(hù)理機(jī)器人可在各種角色中使用在醫(yī)療保健中移動AI機(jī)器?的主要潛在?例包括:n遠(yuǎn)程監(jiān)控:遠(yuǎn)程出席機(jī)器?為?法定期親允許醫(yī)護(hù)專業(yè)?員通過執(zhí)?任務(wù)，如促進(jìn)視頻通話、記錄?命征69/wpp/Publications/Files/WPP2019_10KeyFindings.pdfGiraff機(jī)器?能夠讓醫(yī)?和家?通過安裝在移動機(jī)器?平臺上的屏幕和攝像頭進(jìn)?訪問和互動。它主要旨在?持?活獨居的?年?，具有?壓監(jiān)測和移動患者的物理輔助機(jī)器?可幫助減輕?類護(hù)理者的體?負(fù)擔(dān)孤獨，?項研究顯?，孤獨對健康的影響與吸煙?h報告深?探討了如何通過??智能和陪伴機(jī)器?解決打擊孤獨的問?的例?包括那些旨在通過對話與??互動或協(xié),ZENARX機(jī)器?安全地送達(dá)藥房、實驗室和其他臨床材料。目前正在進(jìn)行試驗。歐盟的旗艦研究計劃Horizon為探索??智能、數(shù)據(jù)、機(jī)器?技術(shù)以及?持與護(hù)理機(jī)分。?本經(jīng)濟(jì)、貿(mào)易和?業(yè)?。∕ETI）主導(dǎo)了機(jī)器?護(hù)理設(shè)備開發(fā)和引?項?，成79https://www.telegraph.co.uk/global-health.n?化抵抗：許多年?者和照顧者仍然抵制讓機(jī)器?接管親密任務(wù)的想法，更傾向于?際互n數(shù)據(jù)隱私：強(qiáng)?的隱私協(xié)議對保護(hù)患者數(shù)據(jù)免受?絡(luò)安全漏洞的侵害?關(guān)重要，尤其在案例研究:日本來源:Aldebaran81NationalInstituteofPopulationandSocialSecurityResearchhttps://www.bbc.co.uk/卻遭遇到阻?。?本?化中植根于??關(guān)懷的?類因素常常與類護(hù)理?員。這是因為?們擔(dān)?機(jī)器?缺乏提供有意義護(hù)理所AI護(hù)理機(jī)器人的潛力隨著技術(shù)的發(fā)展，我們預(yù)計護(hù)理機(jī)器?將變得理機(jī)器?具有巨?潛?來徹底改變個性化醫(yī)療保健，增強(qiáng)情感?持并家居環(huán)境中。我們看到機(jī)器?可能利?機(jī)器學(xué)習(xí)來預(yù)測患者需求，調(diào))增?到如今的7100萬?，聯(lián)合國??署預(yù)測到2050年將增?到1.31億?（占總85/robots-wont-save-japan-eldercare-reality-care-來源:花旗環(huán)球洞察,聯(lián)合國多項研究87,88,89表明,?約有7成?年?愿意或?qū)??；顒颖粰C(jī)器?照顧持漠不關(guān)?我們使?公式UnitNumber=PenetrationintoElderlyPopulation*NumberofElderlyPopulation來計算不同發(fā)展地區(qū)照顧機(jī)器?預(yù)測的單位數(shù)量。0發(fā)展最不發(fā)達(dá)地區(qū)發(fā)展較不發(fā)達(dá)地區(qū)發(fā)達(dá)地區(qū)總體滲透率 來源：花旗全球洞察89在何種情況下，個?選擇照料機(jī)器??不是?類照顧者？來?關(guān)于不確定環(huán)境下選擇的實驗室實驗的?解（愛思維爾）安全、安保和軍事隨著機(jī)器?技術(shù)的不斷發(fā)展，?些最有影響和軍事相關(guān)的領(lǐng)域，機(jī)器?越來越多地被部署?于執(zhí)?那些可能對暴露于輻射之下。同樣地，它可以?于化??，以便檢測泄漏或另?個特別有趣的與安全相關(guān)的機(jī)器?應(yīng)?是在消防領(lǐng)域,并在危險環(huán)境中進(jìn)?搜救?動。消防員經(jīng)常?臨極端?溫、建筑物坍塌和有毒煙例如，熱劑RS3消防機(jī)器?已經(jīng)被部署在各種?災(zāi)緊其他專?設(shè)計?于檢測特定類型危險的機(jī)器?。例如，TaurobGasfinder被研發(fā)?于來源：Taurob安保機(jī)器?可能在公共和私?場所變得越來越普遍。這些機(jī)器安保機(jī)器?的?個例?是KnightscopeK5，這是?款專為室K5具備獨?運?的能?，可提供全天候監(jiān)控，使其成為購物中?和停?場威廉·桑塔納·李，Knightscope,Inc.(NASDAQ:KSCP)構(gòu)建技術(shù)以提?公共安全，我們的?期?標(biāo)是使美利堅合眾國成為世界上最安全的國家。我們的?主安全機(jī)器?（ASR）正在美國各地巡邏，結(jié)合了?主、機(jī)器?、??智能和電動汽?技術(shù)，和警衛(wèi)提供前所未有的情況感知，更好地保護(hù)??遠(yuǎn)來看，有機(jī)會建??家類似于國防承包商的公），。緊張關(guān)系。從?遠(yuǎn)來看，?量機(jī)器?將在沒有?業(yè)級WiFi優(yōu)勢的區(qū)域運?。移動對于地形影響較?的環(huán)境，AscentoGuard旨在提供多功能?主安全機(jī)器?設(shè)計?于檢測和與?侵者通機(jī)器?增強(qiáng)了軍事?量的能?，同時降低了在危險或敵對環(huán)境。軍事機(jī)器?被設(shè)計?于執(zhí)?各種任務(wù)，從無人機(jī)??機(jī)，也稱為??駕駛??器（UAVs），是?種沒有機(jī)上??員的??器，由地?遠(yuǎn)程控制。這些多功能設(shè)備?于各種應(yīng)?，包動。隨著??智能的進(jìn)步，??機(jī)現(xiàn)在可以組成協(xié)調(diào)的群體??來源:萊斯利·普拉特中校-有效地對?標(biāo)進(jìn)?打擊，同時使?類??員遠(yuǎn)離危險。這種??機(jī)持續(xù)監(jiān)視和精準(zhǔn)打擊改變了軍事戰(zhàn)略。此外，盡管軍???機(jī)被認(rèn)），?稱視?（FPV）??機(jī)正在變得越來越重要。?個例?是由ShieldAI?產(chǎn)的?），監(jiān)視和偵察機(jī)器人其他軍事機(jī)器?提供寶貴情報，同時讓?類操作者保持/graphics/UKRAINE-CRISIS/DRONES/dwpkeyjwkpm/2_Brochure_EPE_Branded.pdf體、探測化學(xué)或?物危險品、在敵對環(huán)境中收集實時情報等任務(wù)來源：TeledyneFlir國防武裝機(jī)器人軍事機(jī)器?的?個引?注?的例?是武裝機(jī)器?的發(fā)展，例如中國軍?展?的四?機(jī)器 來源:YouTube/央視視頻新聞社這種機(jī)器?的部署代表了作戰(zhàn)能?的重?進(jìn)步，允許在沖突地?主操作。武裝機(jī)器?的使?引起了重要的機(jī)器?通過使部隊參與作戰(zhàn)，同時最?限度地減少對?類?兵的?險，提供了顯著的優(yōu)勢。全球范圍內(nèi)，這些部?雇傭了數(shù)百萬?員，涉及各種職位。例超出本報告范圍的是對這種需求進(jìn)?建模，但我/wiki/List_of_countries_and_dependencies_by_number_of_police_officers62為了更好地了解全球早期機(jī)器?創(chuàng)新的發(fā)展情況，花旗全球數(shù)據(jù)洞察(CGDI)進(jìn)?了機(jī)器?領(lǐng)域?qū)＠膶俜治?。然后將這?結(jié)果與最近從Revelio獲取的招聘信?較，以評估專利持有者如何將這些創(chuàng)新轉(zhuǎn)化為新專利數(shù)量的增加顯?出過去?年機(jī)器?出版物數(shù)量急劇上升,發(fā)現(xiàn)這也相當(dāng)于同期全球?qū)＠倲?shù)減少了16%。來源:花旗全球數(shù)據(jù)洞察,QuantIP來源:花旗全球數(shù)據(jù)洞察,QuantIP為了減輕因低質(zhì)量專利?導(dǎo)致專利數(shù)量虛?的?險,然后按照每個半年期專利量評分(由QuantIP提供)對專利數(shù)量進(jìn)?加權(quán)。在這種加權(quán)之后,中國的主導(dǎo)地位仍當(dāng)審查創(chuàng)建專利申請的實體類型和它們所在進(jìn)?步分析公共和私營公司的?業(yè)領(lǐng)域,數(shù)據(jù)顯?最近制造業(yè)公司的專利數(shù)量隨著增?表明,雖然2024年12?為了評估最近機(jī)器?專利申請總量下降是否意味著?業(yè)對機(jī)圖57.機(jī)器人相關(guān)工作職位數(shù)量來源:花旗全球數(shù)據(jù)洞察，Revelio實驗室來源:花旗全球數(shù)據(jù)洞察，Revelio實驗室歸類到特定類型的機(jī)器?可能具有挑戰(zhàn)性，因為許多創(chuàng)新并不?定是機(jī)器?。例如，某些傳感器、執(zhí)?器、控制器和末端執(zhí)?器可能并不貨機(jī)器?，也可能被?于設(shè)計?于護(hù)理或餐廳服務(wù)的機(jī)器?。因此，利與機(jī)器?類型進(jìn)?關(guān)聯(lián)時具有較?的精度，我,將專利直接關(guān)聯(lián)到每種?途的較??組專利。 來源：花旗全球數(shù)據(jù)洞察，QuantIP來源：花旗全球數(shù)據(jù)洞察，QuantIP時以來，專利申請減少，??動駕駛?輛和與護(hù)理相關(guān)。％，這些專利申請微妙地暗??形機(jī)器?在研發(fā)興分明確。因此，我們再次從直接參考?形或擬?機(jī)器?的?作崗位要了解機(jī)器?領(lǐng)域內(nèi)?險投資的趨勢，?先了解全球?險投資的?期趨勢?關(guān)重要。來源：CitiGPS，PitchBookDataInc100本節(jié)所有歷史數(shù)據(jù)均來?PitchBookData。2024年全年數(shù)據(jù)由按照1H24數(shù)據(jù)進(jìn)??例核算2024年12?），圖62.不同階段的機(jī)器人風(fēng)險投資變化 來源:花旗全球視?(CitiGPS),PitchBookDataInc來源:花旗全球視?(CitiGPS),PitchBookDataInc通過分階段（天使輪、種?輪、初創(chuàng)階段?險投資、后期階段?險投資）來查看機(jī)器?領(lǐng)域?險投資的情況，我們發(fā)現(xiàn)后期階段?險投資在?險投資層?中所占?例逐漸增加。在看待交易活動（以每年交易次數(shù)來衡量）時，我們觀察到類似的趨勢，增??直持續(xù)到2021年，之后有所下降。然?，盡管最近有所減少，交易活動仍然保持較??平。?上個?來源:花旗全球視?,PitchBookDataInc來源:花旗全球視?,PitchBookDataInc為了確定機(jī)器??險投資領(lǐng)域內(nèi)許多趨勢的驅(qū)動因素，我們看了PitchBook所稱的這是我們研究的所有與機(jī)器?相關(guān)的?類別中籌集的最多?險投資。機(jī)器?在醫(yī)療領(lǐng)域的另?個重要領(lǐng)域。正如本報術(shù)系統(tǒng)這樣的機(jī)器?已經(jīng)獲得FDA批準(zhǔn)?于外科?術(shù)。然?，有趣的是，這?領(lǐng)域的投資并不連續(xù)，有些年份只有數(shù)千萬美元的?險投資，?另?些2024年12?花旗環(huán)球研究:全球視?與解決?案來源:花旗環(huán)球研究,PitchBookDataInc來源:花旗環(huán)球研究,PitchBookDataInc建筑機(jī)器?近年來出現(xiàn)了顯著的增?和減少，?致符合機(jī)器?整體另???，餐飲機(jī)器?和機(jī)器?部?近年來的?險投資相其他類別，如機(jī)器?流程?動化，雖然不是機(jī)器?的?種類機(jī)器?領(lǐng)域的整體?險投資仍然強(qiáng)勁。然?，當(dāng)全球范圍內(nèi)以挑戰(zhàn)您認(rèn)為人工智能機(jī)器人的進(jìn)展或采用面臨的主要挑戰(zhàn)是什么？??智能在最近?年取得了顯著進(jìn)展。?型語?模型解鎖了新的泛化和學(xué)習(xí)能??平。這些創(chuàng)新為通?機(jī)器?然?，仍然需要解決重?挑戰(zhàn)才能將機(jī)器??規(guī)模引?現(xiàn)實世器?有潛?執(zhí)?超越?類能?的任務(wù)，解決勞動?短缺問題，以其次，機(jī)器?系統(tǒng)組件的開發(fā)，包括軟件、的，存在過度設(shè)計的組件和昂貴的系統(tǒng)開發(fā)和集成?險。應(yīng)?為先的?法，涵蓋軟件、硬件和芯?設(shè)計，在其中所在動態(tài)的、?結(jié)構(gòu)環(huán)境中，最后，?然且安全的?機(jī)交互對于成功部署?關(guān)重要。以?機(jī)交互（HRI）研究為重點，側(cè)重于直觀溝通和協(xié)作任務(wù)總的來說，這是機(jī)器?技術(shù)令?興奮的時刻。??智能的最和機(jī)器?與?類交互中?期存在的挑戰(zhàn)提供了基本構(gòu)建模塊，這些還有其他讓您夜不能寐的潛在未知因素嗎？解決倫理考量和潛在的社會經(jīng)濟(jì)影響，?如勞動?轉(zhuǎn)移和算的。致?于道德發(fā)展和部署，確保公平獲取和負(fù)責(zé)任使?，?疑對然?，在?規(guī)模推?之前，AI機(jī)器?必須克服?些重?挑戰(zhàn)。我們列出其中的12項。?臨?泛采?的最重?挑戰(zhàn)之?是?前機(jī)器?的?制造成本。盡管?期的規(guī)模經(jīng)濟(jì)可能會我們分析家?清潔機(jī)器??滲透的?個原因是它們的價格實惠資料來源:VisualCapitalist考慮到建造、購買和維護(hù)機(jī)器?的?成本，資本獲取可能是決定?公司吸收機(jī)器??昂成本的能?賦予它們競隨著?形機(jī)器?的發(fā)展，制造商?臨的關(guān)鍵受碰撞或波動的環(huán)境條件。盡管機(jī)器?可以按照適合受控實驗室環(huán)使機(jī)器??夠強(qiáng)健以滿?商業(yè)?途的挑戰(zhàn)不僅是技術(shù)上的，也此外，機(jī)器?能夠在不經(jīng)常維修或更換情況下適應(yīng)真實環(huán)境條件的能?是其投資回報率(在?主機(jī)器?的開發(fā)和部署過程中最重要的挑戰(zhàn)技術(shù)，特別是那些融合先進(jìn)??智能功能的機(jī)器?，越來越依賴可靠現(xiàn)代電池，特別是鋰離?電池的能量密度仍然是機(jī)器?應(yīng)?中的電?產(chǎn)品已經(jīng)?夠，但對于機(jī)器?能夠在不頻繁充電的情況下?時造成能量密度受限的問題的另?個因素是??智能模型對機(jī)速度明顯更快。這種差距意味著，如果沒有電池技術(shù)??的重AI驅(qū)動的機(jī)器?需要?量的計算能?來實時處理數(shù)據(jù)、作出決策，并從環(huán)境中學(xué)習(xí)根據(jù)某些估算，?墨烯電池預(yù)計將?傳統(tǒng)的鋰離?電處理效率是AI機(jī)器??臨的另?個挑戰(zhàn)。使AI能夠執(zhí)?復(fù)雜計算的強(qiáng)?處理器同樣耗電。驅(qū)動現(xiàn)代AI應(yīng)?程序的處理器，特別是在機(jī)器?領(lǐng)域，主要建?在復(fù)雜指令集計算機(jī)（CISC）架構(gòu)上，具體來說是x86架構(gòu)。該架構(gòu)?常適合處理AI處理所需的復(fù)雜和為解決這些挑戰(zhàn)，機(jī)器?產(chǎn)業(yè)可能會轉(zhuǎn)向更節(jié)能的架構(gòu)。?個選擇是ARM?的兩倍。這種快速提升使ARM處理器能夠驅(qū)動性能?的設(shè)備，包括蘋cBook中的處理器。ARM架構(gòu)的效率不僅降低了AI處理的功耗需求，還使得設(shè)計更），瑞典等整個國家的總?電量相當(dāng)。這種消耗?平凸顯了更節(jié)能的?為解決??智能不斷增?的能源需求問題，迫切需要開發(fā)更域的創(chuàng)新可能包括優(yōu)化現(xiàn)有算法以提?效率，開發(fā)需要更少計算能模型，以及利?修剪或量化等技術(shù)來減少神除了算法改進(jìn)，??智能?業(yè)還需要關(guān)注?據(jù)中?。數(shù)據(jù)中?是??智能的?柱，提供處理和分析?量數(shù)據(jù)所使數(shù)據(jù)中?更節(jié)能的努?可能涉及?系列策略，從改進(jìn)冷電?廢料的處理和回收已經(jīng)是?個重要且不斷增?的全球能?機(jī)、筆記本電腦和其他消費類電?產(chǎn)品。除了電?廢料的增專有元件的使?加劇了電?廢料問題。雖然??智能軟件更新更加困難。許多機(jī)器?設(shè)計有特殊部件，這些部件是特定制的。這使得維修或升級機(jī)器?更加困難和昂貴，因為替代部件可針對不斷增?的電?廢料問題，“維修權(quán)”運動和相關(guān)法律在歐盟對于機(jī)器??業(yè)??，秉承“維修權(quán)”的原則可以延?產(chǎn)品壽命并減少電?廢料對環(huán)境信任是任何技術(shù)?泛采?的關(guān)鍵因素，在近年來，對??智能的著技術(shù)越來越接近更?主、潛在影響?更?的形式，如通???智能（AGI）以及超），有?個因素造成了這種信任下降。其中?個主要關(guān)注點是??透明度和因果關(guān)系的低?平。許多??智能模型，特別是基于深有?個因素導(dǎo)致了這種信任的下降。其中?個主要問題是?透明性和因果性的低?平。許多??智能模型，特別是基于深這種缺乏透明性使得??難以信任??智能驅(qū)動的結(jié)果，尤其是在??險情景中。當(dāng)機(jī)器?不太像?類時，?們傾向于更加信任它們。這種現(xiàn)象常被稱為"詭異??效應(yīng)"，它看起來更機(jī)械化或顯然??類的形象被認(rèn)為不那么具威脅性，更值得信賴。讓??更加信任和控制這項技術(shù)，很可能對其成功融隨著機(jī)器?越來越多地融??常?活，它們帶來了與隱私和信息安全相關(guān)的獨特和重?特別是那些設(shè)計?于家庭和其他個?空間的機(jī)器?，有潛?收據(jù)。這些數(shù)據(jù)不僅可以包括視覺和聽覺信息，還可以包括??的??物特征數(shù)據(jù)。雖然這些信息可以?來提升??萬件玩具在?次重?的安全漏洞中受到了損害。這次漏洞使?客玩具的?童的照?和其他個?信息，突顯了收集和存儲敏感數(shù)據(jù)的AI設(shè)備的脆弱性。對隱私的擔(dān)憂并?局限于孤?事件。有多起關(guān)于家庭閉路電視系統(tǒng)被針對對數(shù)據(jù)隱私?益增?的關(guān)注，歐盟等地實施了《通?數(shù)隨著以??智能驅(qū)動的機(jī)器?在社會中變得越來越重要。隨著機(jī)器?承擔(dān)越來越多涉及決策和直接與?類互環(huán)境不僅復(fù)雜且快速變化，?且很可能變得昂貴。歐盟《AI法案》對??智能的使?實明顯?于?般數(shù)據(jù)保護(hù)規(guī)例（GDPR）規(guī)定的最?罰款為4%。對于使?AI技術(shù)的公司，歐盟AI法案不僅適?于軟件，還適?于機(jī)器?本?，增加了另?個復(fù)雜性和潛在責(zé)任層?。在法律責(zé)任討論中的?個基本問題是確定機(jī)器?造成危害時在討論法律問責(zé)責(zé)任時，?個基本問題是確定當(dāng)機(jī)器?造成傷然?，隨著機(jī)器?變得更加?主且能夠在沒有?類?預(yù)的情況下做出決策，這?假設(shè)受到系統(tǒng)。在現(xiàn)實環(huán)境中部署以??智能驅(qū)動的機(jī)器??臨的最重要挑戰(zhàn)之?是訓(xùn)練數(shù)據(jù)的可???智能機(jī)器?的成功，特別是在??險應(yīng)?的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的能?。然?，?前的數(shù)據(jù)收集狀態(tài)存在“先有雞：我們需要更多機(jī)器?在現(xiàn)實世界中收集數(shù)據(jù)，但我們考慮到??險環(huán)境，?動駕駛?輛（AVs）必須接受數(shù)百萬英?的駕駛數(shù)據(jù)培訓(xùn)處理它們可能在道路上遇到的各種情況。盡管技術(shù)取得了進(jìn)步，但如果不允許更V在我們的道路上?駛，就很難收集必要的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練它們。缺乏?夠的訓(xùn)練，AVs可能不夠先進(jìn)，?法安全地?規(guī)模部署。??險的醫(yī)療保健領(lǐng)域可能?臨相同的。收集真實世界數(shù)據(jù)是?個具有挑戰(zhàn)性且需要?量境不同，現(xiàn)實世界可能是混亂的，有?數(shù)變量和不可預(yù)測的事。例如，收集駕駛數(shù)據(jù)的?動駕駛?輛必須在此外，收集真實世界數(shù)據(jù)通常需要?量的財務(wù)投資。收集?此數(shù)據(jù)收集過程的速度也會因監(jiān)管環(huán)境?異。然?，這種在各個領(lǐng)域?泛采?機(jī)器?需要與?持它們部署、維護(hù)和運機(jī)器?采?所需的?個基礎(chǔ)設(shè)施組件是建?充電站。就像電動汽?（EV）需要安裝從電動汽?（EV）的經(jīng)驗可以看出，建?充電站?絡(luò)可能?常復(fù)雜，需要規(guī)劃、投資和協(xié)調(diào)政府機(jī)構(gòu)、公?事業(yè)公司和私營部?的各?,充電站將需要位置戰(zhàn)略性地設(shè)置，以確保可訪問性和便利性。來源：CitiGPS技能缺?可能會減緩發(fā)展的速度，需要教育機(jī)構(gòu)、?業(yè)領(lǐng)袖和政府部制定針對性的培訓(xùn)計劃和倡議。提供實踐經(jīng)驗和實?知識的機(jī)器?總之，?規(guī)模采?機(jī)器?將需要?個全?且精?規(guī)劃的基。值得注意的是，我們對AI機(jī)器?的預(yù)測然?，這種轉(zhuǎn)變也引發(fā)了關(guān)于就業(yè)安全的重要關(guān)切，特別是在機(jī)器?業(yè)，如出租?司機(jī)或商業(yè)清潔?的?業(yè)。了解可以在像汽?制造這樣的領(lǐng)域看到未來的預(yù)覽，那?的機(jī)器?的成本動態(tài)是確定其對就業(yè)安全影響的關(guān)鍵因素。從歷時（考慮到充電時間每周?作六天（為了進(jìn)?維護(hù)器?引?各個市場已經(jīng)傾向于抑制?類??的?資。隨著部署由?權(quán)重百分位計算的來源：CEP對LFS、ASHE和MichaelWebb（2020年）進(jìn)?的分析，《2030年經(jīng)濟(jì)調(diào)查》解決?案 基?會然?，機(jī)器?與就業(yè)安全之間的關(guān)系是復(fù)雜的。雖然?些??可,但采?這些技術(shù)也可能會創(chuàng)造新的?作機(jī)會，如機(jī)器?維護(hù)技術(shù)?員、AI系統(tǒng)培為了減輕就業(yè)崗位流失的影響，迫切需要定向的再培訓(xùn)項?渡到新??。政府和?業(yè)領(lǐng)袖需要共同努?開展培訓(xùn)計劃，為體勞動的任務(wù)，提升?作質(zhì)量，讓?類專注于?作的更加復(fù)積極的措施，如有針對性的再培訓(xùn)計劃和?持性政府政策，可以幫請參閱我們最近的CGI報告“AI的?作毀滅還是繁榮”以及在AI時代蓬勃發(fā)展的技能”78