AI 在未来运用在机器人上的方面包括：
AI和自动化技术不仅仅局限于数字化和软件层面，它们的应用已经扩展到了工业和生产制造领域，带来了制造业的革命。这种转变表明，尽管硬件开发充满挑战（即“Hardware is hard”），但像Tesla和Elon Musk这样的公司和个人正在通过创新技术，包括自适应机器人和自动驾驶技术，推动这一领域的进步。通过ARK Big Ideas 2024年的报告可以看出，自动化技术将如何在2023年至2030年期间，在实际世界中带来经济变革，特别是在生产、服务和自动驾驶等领域。实际上，Waymo和Tesla的发展已经让我们预见到这一时代的到来，其中Tesla的全自动驾驶技术（FSD）有望超越Waymo，成为行业领先者。此外AI也会推动机器人产业的发展，尤其是在非结构化环境中的应用，例如自动驾驶车辆和人形机器人，这将成为市场上价值最大的领域。ARK的分析进一步细分了产业布局，预示着未来五年内机器人产业的投资趋势。
As we find more uses for AI,it will rewrite scientificfields and change the way we learn about our world.Deep learning AI could improve breast cancer screeningAI could transform how diseases are detected,prevented,and treated.Doctors aretesting if deep learning can be applied to breast cancer screening.Currently,everymammogram is double-checked by radiologists but this is labour-intensive andcauses diagnosis delays.A UK medical technology company is working with theSee,for example,What are Large Language Models used for?NVIDIA,2023.Black hole pictured for first time – in spectacular detail,Nature,2019.Accelerating the race against antibiotic resistance,Deepmind,2022.Stopping malaria in its tracks,Deepmind,2022.Creating plastic-eating enzymes that could save us from pollution,Deepmind,2022.A pro-innovation approach to AI regulationNHS to test AI for the second screening,meaning greater numbers of patientscould be screened faster and clinicians could spend more time with patients andprovide faster access totreatment.33Farming efficiency increased by AI robotsApplying robotics and AI to field management can make farming more efficient,sustainable and productive.Lightweight,autonomous mapping and monitoringrobots operating across the UK can spend hours on the field in all conditions andsignificantly reduce soil compaction.These systems can digitise the field,providingfarmers with data to improve weed and pest management.If these systemsbecome widely used,they could contribute to agricultural and horticulturalproductivity,reduce the pressure of labour shortages and better preserve the
“防未病”与“真正的个性化诊疗”上面讲的都是“有病如何治”，从人的角度，更好的当然是如何“防患未然”。当然，现在的各种智能手表、手环打的就是这个旗号。不过目前智能手环的主要商业模式还是：通过透明化数据来制造焦虑并刺激消费者购买健康食品-器械-服务，但实际对于疾病的监测预防能力还很有限。这里面问题有两层：首先，健康数据稀疏与割裂。健康手环的数据主要是运动、心跳、血氧，仅仅通过这些数据来预测一个人的健康是远远不够的。与此同时，体检指标（血压、血糖、血脂等）和过往治疗数据都还都分散存储在医院和体检机构。作为消费者，一方面把数据整合在一起费时费力，另一方面出于隐私考量，也不希望把所有数据给到一家。其次，没有人体健康模型。模拟人体的运转在之前完全是天方夜谭，但现在的AI似乎为我们提供了一些可能性：既然AGI可以来模拟人脑，那是否也可以模拟身体运转呢？听起来可能有点科幻，但目前已经有创业公司在布局“AI虚拟病人”，来帮助药品在进入临床之前进行预筛查，提高临床通过率。那么在未来，是否会出现模拟人体运转的AGI，来帮助我们真正实现“防未病”和“真个性化”诊疗。[heading2]主线三：AI支持药品研发[content]篇幅所限，今日不展开。不过简单来讲，当前药用分子的发现过程不是最困难的，瓶颈是临床试验。因此最大的价值在于预测药用分子的临床表现。[heading2]主线四：护理/手术机器人[content]篇幅所限，今日不展开。但今年逐渐出现的由AI驱动的机器人一定是可以在未来应用在医疗领域，不过应该还需要些时间。护理等非生命直接相关的机器人会早于手术机器人。