從機器人大廚到自動駕駛計程車：科技試圖改變世界的10種方式

數字技術已成為我們生活中不可或缺的一部分，有時很難想像沒有智能手機、虛擬助手和超高速互聯網的世界。

在這裡，CNBC將了解智能技術的真實影響，以及它如何影響和塑造我們的日常生活。

機器人廚師

我們最喜歡的菜肴的準備方式可能處在一個戲劇性變化的風口浪尖。

拿著漢堡包。「自動機器人廚房助手」Flippy設計用於與人員一起在商業廚房工作。

使用自動刮刀，它可以識別和監控烤架上的物品，每小時生產數百個漢堡肉餅。

2018年7月，Flippy在洛杉磯道奇隊的道奇體育場擔任Chick"n Tots站的「油炸助手」。

9月，Flippy背後的團隊Miso Robotics宣布機器人將繼續在道奇體育場煎炸食物，「直到2018年賽季結束」。

自動駕駛計程車

在世界各地的城鎮中，有跡象表明，在未來幾年內，向自動駕駛交通方式的轉變可能緩慢但肯定會發展。

2018年10月，迪拜的道路和運輸管理局公布了該地區首輛自動駕駛計程車。

同月，Addison Lee集團也與自動駕駛軟體業務Oxbotica建立了戰略聯盟。該計劃是在2021年之前為倫敦的客戶提供自動駕駛汽車服務。

醫學

人工智慧(AI)開始在嚴重疾病的治療中發揮作用。

在倫敦，機器學習技術已用於識別眼病的跡象，並「建議患者應該如何轉診。」

這一突破是由倫敦莫爾菲爾德眼科醫院、NHS基金會信託基金、DeepMind Health和倫敦大學學院眼科研究所的人共同努力的結果。

作為研究的一部分，分析了數千個歷史性的、去個性化的眼睛掃描。

2018年8月，Moorfields宣布人工智慧系統能夠為50多種眼病推薦正確的轉診決定，準確率為94%。

犯罪

2018年8月，倫敦大都會警察局宣布已開發出自己的移動指紋識別設備，據稱可節省時間和金錢。

警方在一份聲明中說，移動生物識別設備被稱為INK(身份未知)生物識別技術。

它可以掃描嫌疑人的指紋，並在警方資料庫中提供指紋的情況下，在60秒內顯示其身份。

旅行

澳洲航空在2018年7月宣布，許多乘客已經開始在悉尼機場使用面部識別技術，繼續關注生物識別技術的主題。

根據機場的說法，經過全面測試後，該系統將使乘客能夠使用他們的面部作為「通行標識」，節省了他們在機場通行的大部分時間。

機場補充說，試驗的初始階段將測試旅行的四個關鍵步驟：辦理登機手續、行李託運、休息室訪問和登機。

外賣

對於我們中的許多人來說，周五或周六晚上出去吃點東西是周末放鬆的一種傳統而又舒適的方式。

使用Just Eat和Uber Eats，Seamless和DoorDash等服務，今天的消費者只需拿起智能手機就能瀏覽數百家當地餐館的菜單，輕輕點擊幾下，就可以快速訂購他們的食物。

運送食物的方式也在發生變化。例如，Just Eat一直在英國各地城市試驗機器人交付。自動駕駛汽車以步行的速度行駛，使用攝像頭和感測器避開障礙物，到達目的地。

購物

2018年10月，英國超市Waitrose宣布試用一項服務，允許在客戶離開時將雜貨送到客戶家中。

該系統使用耶魯大學智能鎖技術，讓送貨司機進入客戶的住宅。客戶為他們的鎖設置一個臨時訪問代碼，該代碼通過一個安全的應用程序發送到Waitrose。

此代碼將發送到驅動程序的設備，用於客戶已預訂交付的時間段，並在交付完成時刪除。駕駛員佩戴的胸部攝像頭記錄了交付情況，客戶可以根據要求在下一個工作日查看視頻。

科技巨頭亞馬遜通過其亞馬遜密鑰交付系統也提供類似的服務。使用手持式掃描儀，送貨司機可以解鎖客戶的門以交付他們的物品。

食物浪費

世界各地的食物浪費一直是一個重大問題。根據聯合國糧食及農業組織的數據，在全球範圍內，全球每年大約有13億噸供人類消費的糧食損失或浪費。

Winnow等企業在英國、中國、新加坡和阿拉伯聯合大公國設有辦事處，正在開發智能技術，使專業廚房能夠監控並減少食物浪費和成本。

Winnow開發的系統相對簡單。將秤放在廚房的垃圾箱下並連接到Winnow平板電腦。通過平板電腦上的一些觸摸，廚房工作人員識別他們剛剛丟棄的物品，然後繼續準備和烹飪食物。

銀行業

銀行業正在快速變化。在世界各地的許多國家，從吃飯到去雜貨店購物都要開支票的日子正在迅速成為過去。

例如，在英國，消費者現在可以通過在感測器上點擊他們的智能手機、手錶或銀行卡來支付商品和服務的費用。

這一轉變得到了英國金融公司最近的數據的支持，這些數據表明，英國消費者在2017年的發生了132億筆借記卡支付，而現金支付則為131億筆。

該統計數據代表了信用卡支付首次超過現金支付。

安全

2018年2月，英國政府宣布了一項工具的詳細信息，該工具可以自動檢測任何在線平台上的恐怖主義內容，具有高度的準確性。

該創新技術由英國內政部和人工智慧公司ASI Data Science開發，使用「先進的機器學習」來分析視頻的畫面和音頻。

這使得它能夠決定這些內容是否可以被用來宣傳ISIS。

政府表示，測試表明該工具能夠自動檢測94%的ISIS宣傳，準確率為99.995%。

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