丽莎老师讲机器人之人工智能时代，可能会淘汰的岗位

富士康集团已引进机器人进行流水线上的工作了，而且机器人比工人更有效率，可以24小时不停工作不用休息。
无人超市也让收银员失业了，进入购物到出来付款都只需要一个手机就可以搞掂。
翻译工作，也研发出翻译机，还可以翻译36种语言，没有网络的情况下也可以翻译。
电话营销岗位也推出了机器人取代，而且机器人重复拨打电话更加快更有效率，企业使用电话营销机器人的成本也比较低。
停车场收费站的员工也被淘汰，无人停车场汽车进入停车场就可以自动在某宝扣款，免去了以往人工收费的麻烦。
移动支付的兴起，银员柜员也很多被淘汰了，中国四大银行和德意志银行也因此裁员了很多人。
会计这重复性高的工作也会大部份被人工智能淘汰，像四大会计事务所之一的德勤都已启用了财务机器人。
无人驾驶的出现，司机也会被淘汰了，深圳已经开始有无人公交车运行了。

丽莎老师讲机器人之学习机器人编程还是电脑编程？

近年来，无论是国外还是国内掀起了一股编程热潮，许多编程课程纷纷涌现，很多家长为了孩子不输在起跑线上，报名各种机器人编程、电脑编程等课程。很多家长存在这样的疑问：我们想要报名学习编程，但是应该报机器人编程呢？还是电脑编程呢？
机器人和电脑编程学习内容不同和侧重？
机器人：机器人课程，需要学习的是机械工程，工程学（构建系统，信号从输入输出，集成设计等等）；同时需要了解编程概念，了解使用机械解决问题或编程解决问题的时机。很多时候要运用机械解决问题，强调动手能力。解决问题的过程可能状况百出，需要细心观察、耐心解决；更强调团队配合能力。
电脑编程：学的是编程的概念，注重计算机的思维，比如算法，函数，循环。它的理论性强，通常强调要以最有效的方式去解决问题，而且是在多场景通用的解决方法。编程对数学的要求更高，孩子学习编程就要学会对所见信息进行组织、分析，即培养逻辑思维，找到事物的相互关联。相对于机器人，编程的世界是虚拟世界也可以说是完美世界。它没有机器人世界的随机性，只要你指令正确，计算机就完美呈现。
机器人和编程不会绝对独立，它们是相辅相成的。


机器人课程会涉及到编程。孩子接触机器人技术的时候通常是经由非常实用的体验，有一些最最基本的计算机编程。但往高级攀升之后，要机器人做更多精细的活动的时候，就需要高级的编程知识了，这个时候就需要学习单独的编程课来辅助机器人。而机器人学习又能在空间想象和策略解决上给编程一些帮助。

机器人和电脑编程的技能收获不同
机器人：机器人具有相对的复杂性，孩子们需要面对的情况各种各样，处理方法也相应多样。所以，孩子学习机器人课程能很好的训练他们发现问题解决问题的能力，让他们能够应对各种突发状况。在长期的坚持后，孩子很容易培养起来坚毅的精神。机器人活动不是个人活动，因此团队合作精神也能凸显。最重要的是机器人的想象空间很大，创新性强，孩子的空间思维能力会逐渐变强。
电脑编程：编程相对简洁，也更有效率。它站在制高点看问题，很容易抓住要点，找到关联就解决问题。所以通过学习编程孩子们能拥有更好的逻辑思维、抽象思维能力。现在大热的人工智能里的模式识别也是编程课里关注的要点。
机器人和电脑编程适合人群的区别
机器人：机器人随时都需要动手调试，而且都是组队参赛，所以更注重动手工作，注重团队合作，注重视觉，能够听懂简单指示并据此来协同工作的孩子都适合学机器人。能听懂指令、可以搭建就开始学习
电脑编程：编程对数学和专注力都有一定要求，因此容易让孩子安静下来。数学能力强，喜欢提问的孩子，适合学习编程。对小孩子，最初只要能做简单加减法，能够阅读简单指示就可以开始学习编程。大概2年级开始学习。

丽莎老师讲机器人之机器人打感情牌

是什么让机器人更像人？
AI设计师“鲁班”的诞生宣告着人工智能正在朝设计审美进军。其在三年的进化过程中，宛如一个永不满足的饕餮，每天摄入大量的设计数据，工作内容也已经从简单的元素拼接走向了具有审美能力并且可以根据商品图像特征进行海报的专门设计。
而Aliwood的出现则又赋予了机器以“情感”。研究团队将“情感计算”能力引入Aliwood的研发过程，使它能够给为视频所配的音乐建立情感模型，自动生成“感情饱满”的短视频。
尽管情感与审美听起来都是很抽象的概念，但阿里巴巴的实验室正在尝试通过人工智能将“人性”变成算法。从平面海报到短视频，人工智能的加入使得机器更具“人性”，人工智能朝感情计算进军是必然趋势。当机器越来越有感情，会不会有朝一日，机器人也和我们打起了“感情牌”？
1.情感计算——让人工智能更“懂感情”
情感计算是MIT媒体实验室Picard教授于1997年提出的概念，即来自于情感或能对情感施加一定影响的计算。通过赋予计算机识别、理解、表达和适应人的情感的能力、并建立对人类感情进行智能、灵敏、友好的反应的计算机系统，从而使人机环境更和谐，让计算机具有更高的、全面的智能。
情感计算主要通过什么实现的呢？那就是情感建模和识别。目前比较具有代表性的三种情感模型分别是OCC模型、Agent模型、HMM模型。通过模型设计、情感参数提取、情感模型特征描述分析及空间设计、模拟仿真实验及分析评价等环节，搭建人的感情与计算机算法的联系。
Aliwood的出现就是人工智能情感计算的一次尝试，当然，人工智能不会仅仅满足于引起人的情感共鸣。接下来，阿里的团队还会将“情感计算”和“知识图谱”结合起来，联合视觉元素构建起一套用于优选和表达的模型。
这就意味着，未来人工智能可以将短视频所需的电商、音乐、电影等知识背后可计算的点以类似星系的结构连接起来，当这些连接起来的点和建立的情感模型足够多的时候，它对人类情感的兴趣也许就不止引起共鸣这么简单了。
2.算法模型?——人工智能的审美教师
1.情感计算并不能成为情感的生成器
要想建立情感的识别和表达系统，就必须要对情感类型进行划分，从而确立感情的基本模态。要想准确识别并表达情感，对其基本类型就要有标准化的划分。
众所周知，人类情感中，复杂的情感内容和情感方式之间是相互交织渗透的，根本无法进行精确的量化分析。不同的情感类型引起的生理指标之间根本没有通约性，并且诸如犹豫、尴尬、怀疑等微妙的情绪，相应的生理指标变化程度往往是短暂和微弱的，根本无法实现对其统一度量。就算是同一种类型的情感，其情感感受强度和表达强度以及情感生理唤醒程度都可以采用多种生理指标进行测量和计算，而这同时还要受到众多环境因素以及人体其他生理和精神因素的干扰，从而产生不可消除的差异性和波动性。
Aliwood将音乐分类为“高唤起度”、“低唤起度”以及“正向情绪”、“负向情绪”。尽管它给音乐建立起了一套情感模型，在进行选择时，Aliwood会优先选择那些“高唤起度”和“正向情绪”的音乐，但这只是一种泛化且简单的情感倾向分类，而无法准确识别和表达情感。所以说，人工智能的加入，会增添视频的生动性、丰富其表现形式，但无法真正产生感情。机器人要想打“感情牌”，目前看来依旧前路遥遥。
2.算法序列无法取代艺术创造
我们看看美国工业设计的重要奠基人雷蒙德·罗维（Raymond Loewy）设计的好彩烟盒(Lucky Strike)、再到丹麦著名的建筑师约恩·伍重（Joern Utzon）设计的的悉尼歌剧院、以及被誉为当今国际设计界的“设计鬼才”戴帆（DAIFAN）推出的“超解放主义”理论体系……我们不得不惊叹，好的设计作品等于伟大的艺术。
尽管“鲁班”可以靠算法模型构建起自己的审美，但他创造出来的作品也仅限于平面海报，并且才刚刚尝试开启商用。而伟大的艺术往往具有审美无功利性以及无目的的合目的性。显而易见，这与“鲁班”的工作目的完全背道而驰了。
艺术作为感性与理性、形式和内容、真与善、和规律性与和目的性的统一，与人性一样，是人类历史的伟大成果，且必将是指向未来的。所以说，算法序列始终无法取代艺术创造。人类自身试图领会和把握这个巨大而重要的成果也只能是匆忙巡礼而无法深谙，更何况是机器呢？
3.让工具更像工具，人更像人
正如我们所看到的，人工智能朝感情计算进军已是必然趋势，但最终我们还是要分清人和机器的社会定位。机器和人类之间有着本质的区别。人类思维是建立在高度发达的神经系统上的生理——心理过程，而机器只能是能建立在机械和电子元件结构基础上的机械——物理过程。AI迅猛发展的趋势不可阻挡，但机器始终是机器，它没有灵魂和信仰，而我们人类有自己的思维、价值观、创造力。
在很多领域，AI在工作和服务中的作用是不可代替的，这一点毋庸置疑。尽管AI朝感情计算和算法模型发展，但它始终不具有人性特有的温度。但我们仔细想想，经过了第一次工业革命，人类用火车替代了马匹，但是艺术家依旧在雕塑、在油布上用笔刷作画；第二次工业革命再一次改变了我们的生产方式，但是上等的陶瓷依旧是用传统的黏土炉烧，精致的手表依旧靠人工精细的拼装；而今互联网再一次改变了人们生活的方方面面，但是非物质文化遗产名录依旧光辉熠熠。
人工智能时代的到来，更大范围，更深层次地解放了人类的双手，让人类有更多的精力来完成人类所特有的事业。表面看起来人工智能的发展让工具更像人了，但本质上他却是让工具更像工具，让人更像人。

丽莎老师讲机器人之机器人心理学家

《我，机器人》是美国著名科幻作家艾萨克·阿西莫夫一生中最重要的一部中短篇科幻小说集。小说集描绘了机器人的智能水平在经历了一步步发展之后，最终“挺立于人类与毁灭之间”。更重要的是，小说中不但有机器人，还有“机器人心理学家”苏珊·凯文。
在实际工作中，机器人会出现各种各样的意外状况——这也是“机器人心理学家”的职责所在：有趣的是，她要做的并非排除“机器故障”，而是要理解和解决机器人的“心理问题”。
回到现实，机器心理学可以算是一个对应人类心理学的新学科，它可以让人们了解机器的心理，和机器交互更有效更便捷，最终使得机器人更好地理解和服务于人类。
虽然现阶段还没有这一职业，但随着AI的发展，机器心理学务必会成为心理学的重要分支，这是为什么呢？
AI与心理学看似是相亲结合，其实是指腹为婚。
1.机器心理学家是AI发展的“脚蹬”
但凡讲起AI，人们总是会强调大数据的多样性和它的计算力更强大、更准确、更高效，但是实际上AI本质上会引爆这个时代根本的原因，是因为交互方式产生了根本的变化。
人机交互从“唯物”变为“唯心”，从键盘、鼠标等变成语音、触摸甚至脑电波即人的意识。这样人们就产生了一种恐惧，一种机器的能量非常强大但是难以驾驭的恐惧。所以人和机器之间的关系，首先我们要做的事情是消除这种隔阂，让机器心理学家去沟通大众和机器，一方面，让更多的人更好的接受机器。
在几千年前，人类就驯服了马匹，但是真正开始掌握马匹是因为脚蹬的发明，脚蹬是什么呢？就是搭在马身上，供人上马踩的东西。甚至可以说，脚蹬影响了整个人类的历史进程，仅仅只是因为马镫作为介质改变了人机交互的关系。
而机器心理学家某种程度上就在充当马镫这个角色，人机的交互由此而变得更加顺畅。从机器角度来说，如果有人了解它们是如何根据这些信息来学习和采取行动的，那么它们犯错的概率也会小得多。或者，当它们犯了错，能做出合理的解释，而不是造成公众恐慌。
Facebook2017年7月引起广泛争议的“开发出人类无法理解”的沟通的智能对话机器人项目已经被关闭，因为研究者担心会“失控”。
虽然听上去很可怕，看上去上又似乎只是乱码，但是并没有人对此做出具体解释。
2.心理学乃人工智能之干爹
去年苹果招聘，要求求职者除了要懂计算机还要懂心理学。原因是，人们在与Siri沟通的时候，不自觉会向她倾诉，但Siri尚未智能到能作为心理咨询师。某种程度上，这种复合型人才也算是机器心理学家的初始版本了。有些人感叹这一跨界有点大，其实计算机与心理学结合并不是随着时代发展的产物，它们从人工智能发展伊始就一脉相承。
美国最早的人工智能学者司马贺(赫伯特.西蒙自取的中文名)就是一名心理学家，他使认知心理学和计算机科学相结合产生了人工智能这一新学科，被誉为“人工智能之父“，而从贡献上而言，“认知心理学”称为“干爹”毫不为过。
早在1955年，他成功开发出“逻辑推理者”，使用机器进行人工推理。随后，他又研制出“一般解决者”，通过判断现在状态与目标状态的距离，不断进行反馈从而达到目标。
这种反馈机制正是以人类的思维方式为基础，为计算机模拟人的思维活动提供了具体的应用实例。按司马贺的说法，人工智能就是计算机表现出来的那种如果由人表现就会被称为之智能的行为，比如认知。
机器心理学家:是船长也是水手，既要指明方向也要干实在活。
1.机器认知与人的认知差异就是方向
在谈机器认知之前，我们可以先考虑，对我们人类而言，理解其他人究竟意味着什么？
作为人类，我们每天都在与潜在特征、潜在状态和计算过程都几乎完全无法访问的其他人类交流。我们既不会试图去估计其他人的神经元的活动，推断他们前额皮质是怎么连接的，也不会计划去与其他人的海马体地图去交互，但我们理解他人的功能非常卓越。
认知心理学认为，我们的社会推理取决于其他人的高层次模型，这些模型涉及的抽象概念并未描述所观察行为的基础的详细物理机制；相反，我们理解的是他人的心理状态，例如他们的欲望、信仰和意图。这也就是所谓的心智理论。
那机器又是如何认知理解其它个体的呢？
DeepMind最新研究提出“机器心智理论”（Machine Theory of Mind），研究者建立的一个叫Psychlab的平台，并构建了一个心智理论的神经网络ToMnet，并通过一系列实验证明它具有心智能力。
人类和智能体在 Psychlab上进行视觉搜索任务时反应时间的差异
在这三种情况下，人类的反应时间各不同，而智能体的反应时间则相同。这说明，当识别的东西有干扰的时候，人的注意力会被分散，而机器的注意力则较为单一。因此若要说机器人具有心智能力，和人的认知差异并不小，而正是这种显而易见的差异，给发展机器认知心理学指出了新的方向。
2.使机器心理咨询师像心理咨询师
上文提到的苹果的招聘，有一个很重要的信息点，即Siri某种程度上，充当了心理咨询师的角色。在1966年，MIT的一位研究员Joseph开发了一款聊天机器人Eliza。Eliza引入了心理学家罗杰斯提出的个人中心疗法(Person-Centered Therapy)，其实际作用就是在聊天的时候让机器人尽量引导人倾诉。
原理很简单，基本依赖于模式匹配和脚本答案，但目前最好的聊天机器人也还无法让人感觉他是一个具有稳定性格和情感、活生生的人。这就涉及到如何让机器人的语言和行为更具有个性。
普通人学习心理咨询的过程是这样的：
·学习心理学的基本知识、基本的助人技巧；
·学习、记忆、和理解各种理论对于人格结构的假设；
·学习各种异常心理的成因、症状、干预方法；
·被治疗、被督导。
学习者也需要需要学习大量的模型与案例，看似很“艺术”，整个流程下来依然有章可循的。这时候机器心理学家显然可以将学习的经验复制给机器，不断调整机器的学习模式，以适应和保持学习过程。
这样做显而易见的好处是，机器可以被用来加强和测试适用于人类的认知过程，最终得出最优的学习方式，不管是之于机器还是人类。
3.使机器更像人
随着人工智能的发展，积极对其进行研究的心理学家们会帮助公司开发出效率更高且更像人类的机器，不管是性格还是伦理道德。这种特性会让这些机器对消费者更有吸引力，因为他们更容易与这样的人工智能互动。
但有一个恐怖谷理论似乎与其相悖，它认为，随着机器人等非人类物体与人的相似度越来越高，人们对它们的喜好最初会逐渐上升；但相似到一定程度后，好感度会急剧下降，甚至转成厌恶。
但是在未来肯定不会这样，机器心理学家的广泛存在必将源于这样一个事实：具有一个可以思考、学习和做出明智选择的人工智能。这还有很长的一段路。

丽莎老师讲机器人之MIT的烹饪机器人

快餐行业的未来是什么？有人认为是自动化机器人。
尤其是当我们在谈论「效率」这件事的时候，机器人在这方面上优势显然能够甩开我们很长一段距离。
最近，一组来自麻省理工学院的工程学学生就开起了这么一家迷你自动化餐厅，餐厅里的一切都是自动化的——冰箱、洗碗机、炉灶……掌勺的大厨更是由一组「滚筒」组成的机器人。
这个名为 Spyce的自动化迷你餐厅目前正在剑桥大学校园内试运营，期间向校内学生和教职员工提供五种不同的菜品，包括法式熏肠与虾仁什锦、混合了鸡肉和培根的红薯哈希、冬季时蔬奶酪通心粉、辣牛肉芝麻拌饭以及混合了咖喱、鹰嘴豆和可可的古斯古斯面。
虽然在国内这些菜肴并不常见，但对剑桥校园内的师生们而言 Spyce餐厅提供的菜品已经相当丰盛了。毕竟，为了保证「机器大厨」能够进行真正的「烹饪」而不是胡搅蛮缠弄出一份「黑暗料理」，Spyce餐厅的四位负责人还特地邀请了驰名全球的大师级法式大厨 Daniel Boulud来对上面五道菜品进行全面把控。
到了饭点，师生们只需掏出手机即可在 Spyce餐厅的手机 App上进行选菜，选菜过程中还可以自定义各类食材原料和调料的分量。挑选完成后，店内的「机器大厨」就要开始工作了。
根据顾客选定的菜品和实际需求，「机器大厨」顶部运行在滑轨上的三台并列式食材收集器会从不同的「原料仓」里获取原料，然后再借助机械臂将这些食材和调料「扣」进锅里。
这里的锅其实是四口圆柱形的小型锅炉，内部采用了特制的纹路设计来方便进行翻炒。它们再接到食材和调料后，会像滚筒洗衣机那样工作起来。视菜品的不同，这位「机器大厨」最快能在三分钟内向顾客送上热腾腾的熟食。
机器大厨」烹饪完毕，顾客就可以拿上碗接住从滚筒里倒出来的成品。四口「滚筒烹饪锅」紧接着会自动没入下方水槽进行清洗，准备投入下一轮服务。
为了保证各个环节的有序进行，Spyce的创始人之一、电子工程专业出身的 Brady Knight在总共占地不到两平方米的机器厨房周围设置了 7个摄像头传感器，在这些摄像头传感器的帮助下，「机器大厨」得以和厨房里的其他成员实现天衣无缝般的配合。
优秀的人似乎都没有太多时间去解决吃喝问题，至少在麻省理工学院里是这样：此前，一组来自 MIT计算机科学与人工智能实验室的学生还开发出一组能够协同工作的「啤酒」机器人，这组机器人由一台主机和两台运送机组成，三台机器人之间可以进行简单的信息沟通和任务写作，能够在宿舍间穿梭向各个寝室运送啤酒。
自动化餐厅则要比这种「宿舍实用小发明」走得更远一些。
「我们想要打破人们对快餐行业的现有人知」，Spyce餐厅的四位创始人表示，在经过美国农业部有机认证（USDA）和美国食品药品监督管理局（FDA）的认证后，他们接下来还将把 Spyce餐厅带去更多地方。
同时，他们也在考虑对机器人烹饪出的每一道菜加上人工摆盘工序，那样会让他们的菜品真正做到「色香味俱全」

丽莎老师讲机器人之能饿死肿瘤的DNA纳米机器人

人类与肿瘤之间旷日持久的战争，已经持续了好几个世纪，肿瘤一直在这场战争中占据上风。不过现在，一支能够对肿瘤组织进行精准打击，还能适应多种不同战况的特种部队已经诞生，它们将有望成为癌症终结者。
它就是由中国科学家团队研发的纳米机器人系统。
俗话说：兵马未动，粮草先行。在战场上，如果能切断敌人的后勤供给，就能直接奠定胜利的基础，这支新兴纳米机器人特种部队，就是采用了釜底抽薪之计来攻击肿瘤组织的，每一个纳米机器人，都由一个DNA折纸制成，摊开之后，它的长仅有90纳米，挂上可以特异识别肿瘤细胞的DNA分子，就成了运载凝血酶攻击肿瘤组织的纳米机器人。
说到凝血酶，它可能是很多人既爱又怕的存在，它既能够帮助我们在受伤时及时止血，又可能在我们的血管形成危害生命的血栓。而凝血酶形成血栓的能力，就是纳米机器人部队主要武器。
纳米机器人携带凝血酶进入血管后，会准确地找到肿瘤组织。
然后，它们在肿瘤组织的供血血管中安营扎寨，展开形成片状，使凝血酶暴露在血液中，从而形成血栓，堵住流向肿瘤组织的血液供应。
人体的营养物质和氧气都是通过血液进行输运的，而肿瘤的转移和扩散，大多也要依靠血液，纳米机器人的攻击等于直接切断了肿瘤的运输线，没了补给也无法转移的肿瘤，也只能束手就擒。
由于所有实体瘤的供血血管基本相同，所以，纳米机器人的作战战场十分广阔，军纪严谨。对健康和组织秋毫无犯，因此对我们来说十分安全，等这支特种部队真正被用于临床实践，人类与肿瘤之间的战争也许就与以往截然不同了。

丽莎老师讲机器人之新兴职业—机器人调试员

在机器人生产基地，机器人调试员负责机器人的组装调试工作，使机器人能够准确完成远程操控人员下达的各种指令，从而深入火海代替消防员开展灭火工作。
机器人调试员的日常工作是怎样的呢？消防侦查机器人每台重0.5吨，从外形看，如同一个迷你型坦克，或者是放大版的电动遥控玩具车，但可别小看这些铁家伙，每台机器人由200多个部件构成，而机器人调试员的工作就是将这些零散的部件组装起来并对产品进行调试，让它们每个系统都能达到设计指标。
消防机器人看起来并不大，但组装好一台需要四五名调试员花费五天左右的时间，而组装主要分为电器和机械两个部分，其中电器组装比较复杂，需要将每个细小的线路接口准确链接，任何细微的差错都会导致生产出来的机器人成为一个不听话的孩子。
消防侦查机器人的核心部件——控制器虽然只有一块砖头大小，但各种线路接口密密麻麻分布在周围，如果调试员没有足够的耐心，光是认清每个接口就会把眼睛看花了。
当整台消防侦查机器人组装完毕后，调试才正式开始，调试员通过控制箱内的各种控制按钮向机器人发出指令，看是否能够准确完成指定动作。
比如消防侦查机器人的灭火水炮调试，需要调试员反复测量水炮左右摇摆、上下抬升的角度，直到达到设计标准才算完成。全部调试完成后，才能真正进入到实地测试阶段，这一步既考验机器人的实际表现，也考研调试员操控的熟练程度。
在消防侦查机器人基地内，有一座障碍桥，每天，机器人调试员都要对侦查机器人进行爬坡测试，观察消防侦查机器人的越障能力，有时候，即便机器人没有什么问题，但调试员操作不熟练，同样会出现上不去坡的情况。
由于机器人多类型的特点，这也意味着调试员们要不断适应新产品，从头学起，只有熟练掌握机器人的各种性能，才能最大挖掘机器人的潜力，让它们在工作岗位上发挥出色，这也是机器人调试员最大的职业价值所在。

丽莎老师讲机器人之阿里自主研发的AI芯片。

阿里巴巴传出消息，该公司正研发一款神经网络芯片——Ali-NPU，该芯片将运用于图像视频分析、机器学习等AI推理计算。按照设计，该芯片的性价比将是目前同类产品的40倍。
该芯片成熟后将通过阿里云提供公共服务，阿里云是全球第三大云计算服务商。
阿里巴巴自研AI芯片旨在解决图像、视频识别、云计算等商业场景的AI推理运算问题，提升运算效率、降低成本。 
据介绍，Ali-NPU是基于阿里机器智能技术实验室等团队在AI领域积累的大量算法模型优势，根据AI算法模型设计微结构以及指令集，以最小成本实现最大量的AI模型算法运算。
按照设计，阿里巴巴的Ali-NPU性能，将是目前市面上主流CPU、GPU架构AI芯片的10倍，而制造成本和功耗仅为一半，性价比超过40倍。未来，Ali-NPU的能力，不仅可以更好地满足视频、图像处理需求，还可以通过阿里云进行计算能力的输出，赋能各行各业。
外界分析认为，阿里自研人工智能芯片不仅仅是为自身业务的发展提供长远动力，此举对于国内企业核心技术自主研发，有着极大的引领效应。更是对美方设限的一种积极表态。
与外界通常所认知的电商概念不同，阿里巴巴近年来在大型网络、云计算、人工智能乃至操作系统以及芯片领域投入大量研发经费，并在部分领域达到国际领先水平。
此前,阿里已经投资了寒武纪、Barefoot Networks、深鉴、耐能（Kneron）、翱捷科技（ASR）、中天微等多家家芯片公司。

丽莎老师讲机器人之工业机器人应用最广的八大行业

科技的不断发展，带动了机器人行业的进步，中国是最具发展潜力的机器人国家。机器人在各个领域都得到了应用，尤其是在工业制造方面，已深度融入制造业中，助推我国制造业不断发展。下面为大家分析下工业机器人应用最广的八个行业。
一、汽车制造
经过多年的发展，工业机器人在汽车制造领域的应用是最为广泛的，随着汽车行业的不断发展，机器人能够自主的工作，被运用到更多的生产环节之中。工业机器人在汽车生产中扮演着装配工、操作工、焊接工等角色，主要应用有焊接、涂胶、弧焊、喷涂等，还有搬运机器人、涂胶机器人、液体物质填充加机器人等。
二、电子电气
目前，电气电子行业的工业机器人销量在逐年增长，仅次于汽车制造需求。2017年机器人制造商生产的应用于电气/电子工业的工业机器人销量增幅达到了65%，IFR预计未来电气/电子工业对工业机器人的需求有望持续增长。此外，半导体和芯片制造商也不断加大对自动化领域的投资，大电池生产设施将被安装，以满足日益增长的纯电动和混合电动汽车的需求。
近年来，电子电气产品都在往轻薄、小型、精细方向发展，国内很多生产商都会根据需要来特别订制产品，机器自动化的加工大大提升了生产效率。据调查数据显示，产品通过机器人抛光，成品率可从87%提高到93%，因此无论“机器手臂”还是更高端的机器人，投入使用后都会使生产效率大幅提高。
三、橡胶塑料
橡胶塑料是现在前景非常广阔的行业之一，塑料独一无二的特性使其必将成为未来经济发展所必需的原材料。
塑料原材料需要通过注塑机和工具，然后加工成精细耐用的成品或半成品，这个过程比较精密，需要专业化程度高的来关注，但使用工业机器人可以很大程度上减少这些问题。通过采用自动化解决方案，能够让生产工艺更高效、更经济和更可靠。掌握了一系列操作、拾放和精加工操作的机器人可以在注塑机旁完成高强度作业。
四、金属制品
金属行业是最重要的工业之一，金属的种类非常多，也被广泛的应用到各个行业之中，如何让金属快速成型就显得非常关键了，使用机器人自动化解决方案就完美的解决了这个问题。机器人系统模块化的结构设计、灵活的控制系统和预制的应用包成为生产金属制品不可或缺的好帮手。
五、化学工业
化工行业是我国很重要的经济支柱产业，但其工作环境使得不少人都望而止步。但这对工业机器人来说恰好是一个机遇，不仅可以将人类从危险的工作中解放出来，还能给企业降低用工成本。
还有很多现代化工业品生产要求精密化、微型化、高纯度、高质量和高可靠性，在产品的生产中要求有一个洁净的环境，洁净度的高低直接影响产品的合格率，洁净技术就是按照产品生产对洁净生产环境的污染物的控制要求、控制方法以及控制设施的日益严格而不断发展。
因此，在化工领域，不论是期特殊的工作环境还是对污染物的控制需求，都需要工业机器人来解决这些问题，在化工行业，机器人还有很广阔的市场空间。
六、医疗医药
医药机器人市场增速快，潜力大，并且是国家实现工业4.0战略的重要一环。国务院在“十三五”规划纲要及《中国制造2025》等后续指导文件中提出要重点发展医用机器人等高性能诊疗设备，积极鼓励国内医疗器械的创新。

七、食品饮料
随着人们生活节奏的加快，快消、食品等众多领域都迎来了发展的高峰期。并且人们越来越关注身体健康，对食品的安全也随之提升了。
在食品饮料工业，当设备以高产量运行时，经常性的人工操作可能会导致一定的性能损耗或产生一些卫生状况。自动化解决方案通过尽可能地减少停止时间、提高柔性和消除污染风险，实现效率的最大化。因此，食品工业客户需要最高性能的机器人解决方案。使用机器人能够完成上游加工、分拣、包装、末端码垛等所有任务。
八、物流仓储
如何快速的处理仓库储备的货物是每个企业都需要考虑的问题，据了解，传统的物料仓储、搬运管理等物料流程的费用占企业生产成本的25%以上，而物流周期则占企业生产周期的90%以上，现在越来越多的企业都开始使用物流机器人来进行货物的处理工作。

丽莎老师讲机器人之烹饪机器人

美国帕萨迪纳的CaliBurger餐厅花6万美元购买了一个名叫“快手”(Flippy)的机器人，专门负责给汉堡包翻面，可首次试水快餐领域的烹饪机器人，只干了1天的活，就被老板“解雇了”。
原因很简单，“快手”动作太慢，无法应对蜂拥而来的人流的需求。此外，原本厨师在后厨时会互相交谈制作进程，协调烹饪节奏，有了“快手”后，大家需要围绕它的节奏来工作，反而降低了工作效率。
在烹饪领域，机器人炒菜已经成为了许多企业提高效率的重要手段，其将机电一体化技术和烹饪技术相结合,将烹饪工艺加上动作标准化并转化为机器可解读的语言，使得机器在设定好的程序语言中进行“自主烹饪”。
烹饪机器人可通过自身的锅具运动机构、工具运动机构 、火候控制装置和其他必要辅助装置,完成中国烹饪灶上工艺的基本动作，可自动完成烹饪过程,从而实现烹饪的标准化与自动化。
现实的问题远比想象中的多。貌似繁荣的智能烹饪市场，仍然存在着许多难以解决的问题。
5大模块，打造烹饪机器人
一般来说，目前市面上的烹饪机器人在设计上主要采用模块化的思路，烹饪机器人机械部分由五部分构成：锅具运动机构、锅盖机构（含清洗、划散机构）、中间出料机构、送料机构和炉具机构。
送料机构的作用是将各种原材料送入锅具内，对于烹饪机器人自身来说，由于其自身的局限与菜肴的特点，必须先将原料、佐料及其比例预先备好，又因准备原料的工作是不在自动烹饪机器人机构设计的考虑范围内的，因此大部分机器人必须人工送料。
人工烹饪中，最为重要的就是烹饪过程中的翻炒。对于厨师来说，锅具可以平面晃动、左右翻转，还可以做抛物线的运动。目前，烹饪机器人锅具的运动，主要通过采用曲柄滑块运动与旋转运动的复合的方法来实现，而在实际运用中仍然有多处鸡肋。
在烹饪机器人具体运作过程中，其通过上、下位机两部分构成的控制系统进行操控。上位机主要功能是向下位机发送控制命令，同时获得下位机的反馈信息。下位机控制机器人上的电机、阀以及采集传感器信息。上下位机通过串口进行通讯。
从工作原理上看，目前并未出现高智能化的炒菜机器人，这是指能自动实现菜肴品种识别、烹饪程序调用、原料自动投放、烹饪工艺自动操作等一系列动作,并达到与人工烹饪水准基本一致的烹饪效果。
市面上的烹饪机器人普遍存在以下几个问题：
1.半智能化的“智能炒菜机器人”
从家用烹饪机器人来看，它的表现确实有所欠缺。家用烹饪机器人炒的是小锅菜，众所周知，家常菜的口感应该更为优秀，而从操作表现上看，家用炒菜机器人存在着特定菜不能做、不能自动翻面、爆炒成分较低偏煮炖等情况。
2.难以真正满足的个性化需求
目前市面上的烹饪机器人多以“多种菜谱可供选择”，“满足你的个性化需求”作为销售噱头，但是“一千个人有一千个哈姆雷特”，每个人对于美食的理解各不相同，不能及时深度学习的程序是难以满足各类消费者真正的个性化需求的。
3.昂贵的应用价格
技术初落地之时，所有的产品都不便宜。烹饪机器人亦然。从家用烹饪机器人来看，目前的价格一般是几千元到既万元不等，价格较低的烹饪机器人存在菜谱少、以煮炖代炒、半智能化等问题，难以真正满足用户需求。
4.难以突破的“多感官运用”
烹饪机器人虽然能够通过程序精准的限定好，如Moley机器人可以做上百道菜肴，而且只要是从网络上下载的菜谱，Moley机器人都可以将菜做出来。但是，也正是因为这种高度的程序化使得烹饪少了很多可能性。
人类厨师在制作菜肴时会即兴创作，比如菜谱上烤土豆需要25分钟，但人类厨师会通过土豆密度高低来调整时间，烹饪机器人目前就不会这样灵活机动的来调整烹饪的时间，所以烤出来的土豆未必有人类厨师做的那么好。
作为专业厨师，触觉和嗅觉更是相当重要。在烹饪过程中，人类厨师会根据菜品的颜色、气味、触感决定是否按时起锅，这是机器人无法临时应变的。况且，许多大厨都会有自己的“秘方”，其也会进行不同的尝试和菜品的研发，在创造性上，烹饪机器人更是相距甚远。