机器学习、深度学习等人工智能技术在工业界的应用状况是怎样的？人力供需状况如何？
当然可以，这也是 Industry 4.0 的发展方向。 将深度学习算法应用到工业机器人上，拿来做商品或者零件分拣，大概可以分为「分类」和「捡起」两步： (1) 对商品或者零件进行「分类」 这个步骤非常适合使用深度学习，因为深度学习本质上就是用来做分类识别的。 (2) 将商品或者零件「成功捡起」 对于单个商品或者零件，要想将其成功捡起，关键是选择合适的把持位置，通俗的将，就是机器人夹零件的哪个地方，可以使零件不下滑，从而成功地被捡起来。 比较典型的算法，一个是採用两阶段的深度学习算法，第一阶段通过小型的Neural Network，检测出数个可以把持的位置，第二阶段採用大型的Neural Network，对第一阶段得到的各个把持位置候选进行评估，选择最终的一个把持位置。这种算法的成功率大概能达到65%。 （上图显示了第一个阶段得到多个候选把持位置，第二阶段得到最终把持位置） 另一个是结合了深度学习和Heterogeneous Learning，将把持位置的信息（width, height, x, y, θ）以及把持该位置时成功捡起零件的成功率“Graspability”用来训练模型，模型如下： 下图表示的是把持位置的信息（width, height, x, y, θ）的定义，以及各把持位置对应的Graspability Label。 下图是Positive和Negetive教师信号的例子。 下图是得到的最终把持位置，可以达到85%左右的成功率。 对于多个商品和零件堆积在一起的情形，除了把持位置的选择，还需要选择合适的抓取顺序，即先抓取哪一个零件，后抓取哪一个零件，这时可以採用Reinforcement Learning算法，最终可以达到约90%的成功率，和熟练工人的水平相当。 当然，要将这些成果大规模应用到工业流水线上，还需要考虑到正确率要求更高（一般是99.9%），以及速度要求更快等，目前许多改进就是围绕满足这两点指标来进行的。