大家好，身处一个日新月异的时代，科技的浪潮汹涌而至，将人们推向未知的前方，一个充满人工智能与机器的世界。
这个未知的境地，或许令人心生恐慌，因为它的庞大未知性仿佛一团迷雾，模糊了大家的视线，使人无法看清未来的轮廓。与此同时，这个未知的境地，也带来了无限的机遇，为我们的生活、工作乃至整个社会的运行，带来了前所未有的变革可能性。
1. 智能物流
2017 年春节，一个新闻视频广为流传，画面中是申通公司的物流机器人来回穿梭着传 送货物，忙碌中却井然有序。在电量过低时，这些机器人还能自己找到充电桩，插上电源充个电，之后又继续投奔到传送快递的工作之中。网友们纷纷表示被这些小机器人“萌到了”。
不过也有人担忧，这些机器人可以不知疲倦地工作，人类快递员以后会不会被这些小家伙抢走饭碗呢？虽然存在一定争议，但是由于物流行业是劳动密集型市场，随着人工成本上升，以及对工作效率的要求提升，物流行业对机器人的需求与日俱增，物流机器人产品的技 术也在迅速发展。
在今天我们使用的物流机器人有很多种，它们会或多或少代替人力完成物流中的一些步骤，例如下面我们要讲解的分拣机器人Fetch & Freight。
美国Fetch Robotics公司生产的Fetch机器人就是一款能够实现这种分拣能力的机器人（见图1）。它有一双能看到货架上商品的眼睛，还有一条具有7 个自由度的灵活度不亚于人类手臂的机械臂。
在收到订单之后，Fetch根据导航快速移到货架前，在货架前提取订单上的商品。同时，在Fetch机器人取商品时，它的搭档Freight机器人会快速来到身边。Fetch将商品放进Freight的篮子中，Freight在装满之后或是装完一个订单的商品之后就会自己扛着这个商品去打包处，此时另一台Freight就会快速来到Fetch身边，接替上一个Freight的工作。这种由机器人去货架上取商品的方式可能与我们想象中的物流机器人形象更为接近一些。
图1 Fetch和Freight
Fetch只有1.1米高，但为了够到较高货架上的东西，它能够“长高”到1.49米。再加上 60 厘米长的机械臂，Fetch能够轻松取到最高层货架上的商品。Fetch的这种分拣能力使其应用更为广泛，不仅可以在物流行业大显身手，在零售业以及生产线上也有很好的应用。当然，Freight也能够在其他方面有所应用，例如Fetch Robotics公司构想在人们去超市采购时，能够通过手机App连接Freight，在人们购物时，Freight能够跟随在他们身边；在结账时，Freight也能先行一步到收银台结账，优化人们的购物体验。
2. 智慧农业
提到农业生产，第一反应可能就是“锄禾日当午，汗滴禾下土”这样的诗句，进而联想到农民伯伯在田间辛勤劳作的场面。
而现在，虽然还是可以见到诗句中描述的田间劳作画面，但工业革命带来的成果使得可以进行大规模农业生产的机械化设备成为可能，机械能够帮助农民完成大量的田间工作。
而随着人工智能技术不断发展，人工智能技术在农业上也开始具有了广泛应用。
在过去，判断一片土地适合种植什么农作物需要丰富的专业知识。而这样的知识只有经验极其丰富的农民或是学习农业生产相关专业的专家才能掌握。
除此之外，对一片土壤的成分进行深入的分析需要进行大量的工作，包括土壤的采样、土样分析以及专家的判断，除了需要涉及大量的专业知识外，还需要耗费较长的时间。
而现在的智能灌溉系统（如图2所示），利用探地雷达、EM38DD（电磁土壤传感器）等传感器和人工神经网络的学习能力相结合，就能够对土壤进行分类，从而实现土壤类型的快速分析，作出土地肥力、宜栽作物、经济效益等情况的快速评价。这一分析评价能力将随神经网络训练量的提升而提升。
图2 智能灌溉系统
更重要的是，科学家可以使用人工神经网络技术预测作物附近的水源情况。
例如，美国的农业专家们利用人工神经网络对美国科罗拉多州阿肯色河流的流量进行预测，从而为这一区域的灌溉规划提供了参考，并且能够在河流造成洪灾之前就采取应急措施，将农民的损失降到最低。
不仅是识别土壤和预测水源，人工智能在农业中的应用也包括识别不同种类的作物种子、完成插秧工作、识别田间杂草并且自动除草、帮助人们采摘、判断作物品质等等。
农业是人类最为古老的生产活动，人工智能虽然只诞生了半个世纪有余，但这项先进的技术已经开始逐渐改变已经存在了几千年的农业生产面貌。
未来的农民们可能不再是想象中的面朝黄土背朝天的身影，他们可能不需要像“汗滴禾下土”那样辛勤地耕作，也不再需要“看云识天气”这样凭借丰富经验才能掌握的本领。
在智能机器人和先进算法的帮助下，一个优秀的农民可能是掌握了农业与信息科技的专业人士。
3. 自动驾驶
近几年来，自动驾驶技术受到了普通大众的热烈讨论，是一项非常流行的人工智能技术。
自动驾驶汽车与普通汽车相比有哪些差别呢？由于需要由计算机来分析路况以及控制汽车的各项操作，因此自动驾驶汽车需要综合计算机技术、人工智能技术、运动控制技术、通信技术等多个领域的内容，是一个极为复杂的系统。
其主要系统可以分为4个部分：
环境感知系统、路径规划系统、计算机系统、决策控制系统。篇幅所限，我们在这里仅对这4部分进行一些“蜻蜓点水”的介绍。
环境感知系统就像是自动驾驶汽车的眼睛和耳朵，能够帮助自动驾驶汽车收集必要的路面信息。这个系统主要是由多种传感器构成的，如摄像头、雷达（激光雷达、毫米波雷达）、红外传感器等。
路径规划系统主要负责车辆的行驶路径。路径规划实际上也分成两种方式，整体和局部。整体路径规划就是设定出发点和目的地，这和我们手机上的地图导航软件以及现在车辆上的导航系统类似，系统会自动从多条线路中选择路程最短、最快捷或是堵车程度最低的道路行驶，这项技术已非常成熟了。而局部路径规划的技术要求相对较高，它主要负责对车辆行驶过程中躲避障碍、换道时的路径进行规划，因此又叫作“避障规划”。
计算机系统可以说是自动驾驶汽车的核心部分。就像我们的感受器官收集到的信号都会传递到大脑一样，自动驾驶汽车的传感器搜集到的信息也都会传到汽车的这个“大脑”中进行分析处理。
决策控制系统的功能就和人类驾驶员的四肢一样，在“大脑”做出决定后，这一系统将把这些决定付诸实践。对于控制系统来说，开车并不是什么难事，因为开车无非就是三个内容：加速、转向和制动。
自动驾驶汽车虽然有非常优异的性能，但很多国家都尚未允许自动驾驶汽车上路。因此， 自动驾驶汽车面临着一些政策、法律、道德伦理问题。此外，人们对于自动驾驶汽车的信息安全也有担忧。
例如，所驾驶的车辆是否会被黑客入侵。尽管现在并没有专门入侵自动驾驶汽车的黑客，但并不能保证在自动驾驶汽车普及后的未来仍没有人心生歹意，就像30年前还没有人会去制作手机病毒一样。对于一辆处于自动驾驶状态中的汽车而言，能够入侵自动驾驶系统的黑客或是病毒可能远比路面上的障碍物和来来往往的车辆更为可怕。
对于自动驾驶汽车，应当是充满期待的，但同时也希望研发自动驾驶车辆的公司能够在确保车辆安全的情况下，才将这种车辆普及到我们生活的每一个角落。
纵观历史，每一次科技进步虽然会伴随着失业潮的出现，但与此同时又催生出了一批新的行业。如果把一些基础的工作由机器和人工智能替代的话，可以有更多人进入以人为中心的行业，如教育和医疗。
因此在这一次可能由人工智能引发的物流行业失业潮中，究竟是消极地哀叹人工智能抢走了人们的饭碗，还是在这场剧变的同时不断提升自己的知识和眼界，抓住这一次转型的机遇，这个决定权掌握在自己手中。
