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2018年无人机与移动式机器人的技术成熟曲线

将无人机与移动式机器人部署于人类难到达的偏远地区,以进行感测与资料处理,其可提供更高的安全性、更优异的表现,以及更低的成本。在2018年Gartner的无人机与移动式机器人的技术报告中,具颠覆性效益的技术如:机器学习(Machine Learning)、铝空气电池(Aluminum-Air Batteries)、移动式机器人(Autonomous Mobile Robots, AMRs )、情感AI(Emotion AI)、生技-培养组织或人工组织(Biotech — Cultured or Artificial Tissue)、个人机器人(Personal Robot),以及锂空气电池(Lithium-Air Batteries)共七项。其中,仅情感AI(Emotion AI)取代了2017年奈米碳管电子(Nanotube Electronics)技术,其余颠覆性技术皆与2017年相同。
本文以下将介绍目前处于过度期望的高峰期(Peak of Inflated Expectations)的机器学习(Machine Learning),其预计2年至5年内为产业带来颠覆性效益,以及现阶段位于创新始动期(Innovation Trigger),并预计5年至10年内为产业带来颠覆性效益的铝空气电池(Aluminum-Air Batteries)。


一、 机器学习(Machine Learning)

(一) 定义:机器学习是指从一系列的观察值萃取出特定的知识和模式(Pattern),目前约可分为三种类型:监督式学习(Supervised Learning)、非监督式学习(Unsupervised Learning )与增强学习(Reinforcement Learning)。

(二) 商业影响:机器学习将在各种商业、消费者、社交情境下,可改善与针对商业问题提出新解决方案,包含:自动化、搜寻药物、顾客参与、最适化供应链、预测性维修( Predictive Maintenance)、营运效益、员工的工作效益、侦测诈欺及最适化资源等。机器学习的影响可能是外显或是内隐的效果,外显影响来自于机器学习的措施,内隐影响则来自于使用者使用产品与解决方案,意识不到其中有包含机器学习。

(三) 2018年机器学习的进展:与2017年相比,机器学习的定义、商业影响、技术成熟度与产业应用时间点皆相同。因机器学习对商业有重要的影响力,使其持续成为最热门的科技概念,且在不断成长的资料量与传统工程模式无法处理多重复杂性,使得机器学习的需求与采用持续扩大。越来越多的公司正在寻找应用机器学习的方式,且许多已经处于试验或是概念性验证的起始阶段,技术供应商亦为软体增加嵌入式机器学习的功能。尽管这项技术越来越受到重视,但大多数公司仍在寻找一套适合自身企业的机器学习方法。


二、 铝空气电池(Aluminum-Air Batteries)

(一). 定义:铝空气电池使用Open-Cell结构,透过铝阳极与空气中的氧气反应进而产生电流。但这是所谓的一次电池(Primary cell),无法重复充放电,一旦化学物质耗尽就必须更换铝阳极,不过这些阳极是可回收再利用的,将有助于降低材料成本。

(二). 商业影响:铝空气电池是目前最具有高功率密度(power density)的电池,比锂电池容量高出八倍,可让电动车充电五分钟即能行驶1,000英里。此外,更换电解质液的充电过程较目前充电站的充电方法快且更简便。



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