电动取代人工智能技术的例子-电动取代人工智能技术的例子有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于电动取代人工智能技术的例子的问题，于是小编就整理了4个相关介绍电动取代人工智能技术的例子的解答，让我们一起看看吧。

1. 国产新能源用了特斯拉哪些技术？
2. 当电动汽车遇上人工智能，未来会怎样？
3. 新能源汽车如何“进化”？电动+智能+共享是大势所趋？
4. 马斯克支持的实验室，如何使机器人像人类一样灵活地操纵物体？

国产新能源用了特斯拉哪些技术？

国产电动车用了特斯拉的自动驾驶，人工智能专利。新能源逐步在汽车行业得到一定的推广与发展。电动汽车就是在这样背景下的产物，它***用电能作为动力的能源，这样的设计与运用使得汽油等能源得到很大的节约。

当电动汽车遇上人工智能，未来会怎样？

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电动汽车遇到人工智能，那就是全面无人驾驶的时代到来了，人工智能虽然还没发展到人类大脑的程度，但是视觉和声音识别等功能已经完善，自动驾驶操控功能也是完全可以胜任，加上电动汽车电子产品丰富的优势，肯定是如虎添翼一般。

未来电动汽车的发展还是非常可期的，毕竟比普通能源汽车要环保很多，现在国家大力支持购买新能源汽车，也在扶持汽车企业加速新能源汽车产品的开发，在这样的大趋势下，未来的电动汽车普及是势在必行的。

人工智能一直被广泛应用于人们的生产生活中，有关技术研发也是在不断的刷新突破，更多的新型产品在不断的更新换代，从初级低端智能发展到现在能够独立胜任很多工作的高端智能，未来还会不断的成长进步，届时可能会有接近于人类智力的技术被开发出来，改变技术格局。

综上所述，电动汽车遇到人工智能的未来将是一次大的革新局面，如果能够普及至百姓出行、交通运输、生产生活等行业，必将是造福人类的新时代！

新能源汽车如何“进化”？电动+智能+共享是大势所趋？

中国目前是全球新能源第一大市场，2018年产销过百万。就目前的市场反馈情况来看新能源汽车存在许多不确定性。

目前很多厂家新能源战略是电动加智能，国家大力推广新能源主要是基于节能环保的角度来说，但是就目前来说我国电力差不多百分之六十都是污染较大的火电，如果新能源发展起来，我们电力不清洁那汽车也就说不上清洁了。

关于智能是现在比较热门的一个方向，其中最主要的就是自动驾驶，许多企业都已经有了明确的时间表。我认为这方面随着5g技术的运用可能存在较大的机会。

汽车共享现在问题比较多，许多共享汽车的企业都是一地鸡毛，资产负债重，存在驾驶安全问题，都是制约共享汽车的因素。

新能源汽车是指不同于传统的以燃烧化石燃料的内燃机来推动的汽车而言，最常见的就是电动汽车，但是其长远发展的趋势是作为动力的能源逐渐多元化，就不仅仅局限于电动汽车了。例如氢能源汽车就是以氢作为动力源。现在也有以太阳能作为动力的汽车出现。所以使用能源的多样化是新能源汽车进化的标志。

目前电动汽车的发展已经取得了比较好的成绩，特别是电池技术发展，使得电动汽车的续航能力逐渐增强，所以短期内，电动汽车依然是新能源的主流，在电动化的同时，智能化也是一个发展的趋势，通过技术改进和人工智能，逐渐发展高级别的自动驾驶技术。

至于共享汽车就不一定是一个发展趋势了。我认为共享汽车只可能成为目前私家车体系的一个补充，只能起到辅助作用，不可能冲击家庭拥有私家车的这种现状。大多数共享汽车只是出差或临时使用，不可能代替私家车，让现在的人们放弃自己的私家车而只用共享汽车，这是不可能的。

马斯克支持的实验室，如何使机器人像人类一样灵活地操纵物体？

“手动操作”对于人类来说轻而易举，因为我们能够在不***思索的情况下自如地适应并协调自己的手指，运用手掌皮肤的摩擦力与重力特性，单手完成诸多工作。但对于机器人而言，这却非常困难。

人类从婴儿时期开始，就经历了多年的学习与演练才慢慢掌握这种强大的手动操作能力; 相比之下，机器人显然没有那么多时间。其中的挑战在于，我们必须找到一种速度更快且效率更高的学习方法，不仅能够让机器人以手动[_a***_]实现反复操作，同时意识到哪些动作有效、哪些动作无效。

为此，OpenAI的研究人员正在利用强化学习训练卷积神经网络，从而控制一支拥有五根手指的Shadow手臂进行物体操控，而这整个学习过程只有短短50个小时。通过在模拟当中进行操作学习，加上经过精心设计的随机化模拟方法，更好地匹配现实世界中的场景需求。如此一来，即使从未接触过任何真实物体，Shadow手臂仍然能够顺利学会手动操作的精髓所在。

在理想情况下，只要有足够的计算能力，所有机器人都可以接受模拟训练。但问题在于，现实世界无法被完全精确地模拟出来，特别是在涉及摩擦、顺应性以及物体间相互作用等细小因素时，精确模拟将变得更为困难。因此，在可接受的状态内进行模拟虽然效果不错，但模拟成功与现实世界成功之间始终还存在着巨大的鸿沟。这会在某种程度上降低模拟训练的价值。

为了解决这类问题，很多研究人员会选择尽可能提升模拟场景的准确性，以便从中提取出一些有用的成果。但OpenAI却反其道而行之，选择了以可变性为主、准确性为辅，为仿真模拟提供一系列略有不同的参数调整方案，从而确保通过训练形成的行为方式足以在模拟场景之外起效。该项目名为“Dactyl”。

需要重申的是，OpenAI非常清楚其所使用的模拟场景并不足以精确反映各项重要指标——例如摩擦系数以及机器人手指随时间推移而表现出的运动方式等。为了让机器人准确概括其当前学习的内容，OpenAI尽可能引入更多模拟方面，从而覆盖一切无法良好建模的可变性因素。其中包括物体的质量与尺寸、物体表面与机器人指尖的摩擦力、机器人关节的阻尼水平、执行器力度、关节限制、电机间隙以及噪音大小等。这些因素会对物体施加较小的随机力以获得额外的未建模动态参数。当然，这一切仅仅是在操作层面——在物体姿态估计当中，OpenAI也以多种变化方式训练RGB相机，从而降低可视化的实现门槛。

OpenAI将此称为“域随机化”。在谈到手动操作时，OpenAI方面表示：“我们希望了解，经过扩展的域随机化方案能否解决远超现有机器人技术实现方法的任务。”在这方面，OpenAI构建了两套独立的神经训练网络，其中一个负责视觉，另一个负责操作，通过相互配合观察方块物体的姿态并以多种方式对其进行操控，如下图：

这些方块的操作（系列至少需要连续成功执行50次操控）源自6144个CPU核心与8个GPU在50小时内收集到的长达100年的机器人模拟实验结果。系统得到的惟一反馈（模拟与IRL）就是方块的位置以及手臂指尖的位置。在这项实验中，系统最初并不具备任何方块抓取概念或者操纵方法认知。因此，必须从零开始总结经验，包括手指旋转、多指协调、配合重力条件的力量控制与调整等。该系统整合了人类在进行手动操作时使用的所有技术，并对其做出了一系列细小且有趣的修改，比如：

到此，以上就是小编对于电动取代人工智能技术的例子的问题就介绍到这了，希望介绍关于电动取代人工智能技术的例子的4点解答对大家有用。

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