本文将带你了解物联网之机器人的未来：2017~2020年的10个预测，希望本文对大家学物联网有所帮助。

　　IDC公司全球机器人项目研究总监张敬兵博士，他一直持续不断地关注着机器人的行业趋势，关注着机器人时代当前所面临的机遇和挑战。不久前，张博士结合当前形势，进一步介绍了全球机器人发展的新趋势、推动机器人设备市场需求日益增长的关键因素，以及机器人应用产生的影响、机遇和挑战。在本文中，张博士介绍了他对2017年至2020年的重大战略预测以及机器人技术的主要发展趋势。
   
    　　IDC是全球著名信息技术、电信行业和消费科技咨询、电子行业观察服务提供商。
   
    　　机器人技术的未来是什么样的？鉴于该领域以及相关领域如机器学习和人工智能日新月异的发展，这很难预料。但有一点似乎是肯定的：机器人将在商业和生活中发挥越来越重要的作用。
   
      　　日前，新加坡IDCManufacturingInsights全球商用机器人研究项目发布了《IDCFutureScape：2017年全球机器人预测》的报告，该报告预计，到2019年，物流、健康、公共事业和资源领域大概有35%的领先机构将会探索使用机器人来实现自动化运营。
   
    　　该报告公布了2017~2020年全球机器人行业的十大预测。如果他们预测成真，将有可能会对商业和社会产生重大的影响。
   
      　　张敬兵博士表示：“人工智能、计算机视觉、导航、MEMS传感器和半导体技术的发展，将会推动工业及服务机器人在功能、性能、自主性、易用性和成本效益等方面的创新。”
   
      　　张敬兵博士透露，机器人技术将会继续加速创新，从而改变许多行业的业务运作模式。IDC鼓励企业“接纳并评估此类机器人技术如何提高企业的竞争优势，如提高质量、提高经营效率和敏捷性，以及改善所有利益相关者的体验。
   
    　　张敬兵博士在报告中，阐述了机器人技术发展趋势的十大预测，这些趋势将为IT企业带来许多新的机遇和挑战。
   
    　　机器人即服务。到2019年，30％的商业服务机器人应用将采取“机器人即服务（RaaS）”业务模式。这将有助于降低部署机器人的成本。
   
    　　首席机器人技术官。到2019年，30％的领先机构将实施首席机器人技术官的职位和/或在企业内设置专业的机器人职能部门。
   
      　　不断发展的竞争格局。到2020年，用户企业将有更多的供应商选择，因为新的市场参与者进入了ICT市场，带来了800亿美元，支持机器人部署。
   
    　　机器人人才危机。机器人技术的增长将加速人才争夺战，导致35％与机器人技术相关工作岗位空缺，与此同时，平均工资增长至少六成以上。
   
    　　机器人技术面临监管。到2019年，政府机构将开始实施机器人相关法规以保障就业，应对安全和隐私方面的威胁。
   
    　　软件定义的机器人。到2020年，60％的机器人将依靠基于云的软件来定义新的技能、认知能力和应用程序，从而形成机器人技术的“云市场”。
   
    　　更多的协作机器人。到2018年，所有新型机器人将有三成是协作机器人，比现在机器人速度要快三倍，而且可以在人类周围安全地工作。
   
    　　智能机器人网络。到2020年，将有四成商用机器人连接到共享智能网络，从而将机器人整体操作效率提升200％。
   
    　　机器人应用突破工厂范围。到2019年，将有35％的物流、医疗、公共事业和资源领域的领先组织去探索使用机器人实现自动化运营。
   
    　　机器人电子商务。到2018年，全球200家领先的全球电子商务和全渠道商务公司中有45％将在其订单履行、仓储和交付业务中部署机器人系统。
   
      　　其实，我们现在就已经看到机器人技术的曙光了，传统行业如何根据自身特点，结合机器人技术来实现涅槃重生，这就是现下许多行业需要认真思考的问题，事关本企业的生死存亡。
     
     
     
     
         

以上就介绍了物联网的相关知识，希望对物联网有兴趣的朋友有所帮助。了解更多内容，请关注职坐标人工智能之物联网频道！

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数据分析师怎么考

随着技术的发展，基础的数据平台会越来越多，数据分析师不太可能全部学会，更不要说精通。那么，一个业务逻辑，数据（业务）分析师如何让技术团队看懂、翻译自己的工作，就非常有讲究了。但是非要让别人看懂、翻译吗？我们数据分析师团队，能不能直接操作大数据平台呢？

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回到问题的起点，如果大部分场景分析师可以独立完成整个过程，效率是否会提高很多？面向分析师的工作场景，一款体量轻，应用简单，操作便捷的工具是产品必然要求。这个工具可以赋能分析师独立完成大部分数据整理工作，缩短流程、提高效率。推而广之，甚至业务同学可以自己完成数据分析，得出有价值的业务结论。

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很多调查显示，数据分析师通常会将60%以上的时间花在数据清洗和各种数据整理上，真正用来探索数据，获取业务洞察的时间反而有限，工作效率亟待提高。