ダブル12の「ショッピングシーズン」、これらの家庭用ロボットはあなたが「ひっくり返す」のを待っています

ダブル12の「ショッピングシーズン」、これらの家庭用ロボットはあなたが「ひっくり返す」のを待っています

11 月 11 日が過ぎ、12 月 12 日の「ショッピング シーズン」が再び到来しました。 2020年最後の買い物祭り、この機会に日用品や「冬装備」、美味しい食べ物などを買い込んで買い物をする人も多いのではないでしょうか。もちろん、新年のアイテムをいくつか用意することも、多くの人にとって選択肢の 1 つです。したがって、「ブラックテクノロジー」製品を入手したい場合、ロボットは間違いなく適切なターゲットです。

[[357107]]

現在、ロボット製品は産業分野から生活分野へと急速に広がり、さまざまなタイプのサービスロボットが私たちの周りに登場しています。病院や書店などの現場で使われる誘導ロボットや医療ロボットに加え、より小型でインテリジェントな家庭用サービスロボットが続々と登場し、そのコスト効率も向上し続けています。充実した機能、斬新な形状、手頃な価格で、これらの家庭用サービスロボットは多くのファンを魅了しています。ダブル12ショッピングフェスティバル中に購入を検討してみてはいかがでしょうか。

ロボット掃除機

掃除ロボットは、家庭用サービスロボットの市場開発における「先駆者」と言えるでしょう。さまざまなサービスロボットが普及する以前から、掃除ロボットは家庭の掃除シーンに先駆けて参入し、家庭内の掃除の悩みを解決するメリットで大きな注目を集めていました。

都市化と都市化の進展に伴い、現代人は比較的標準的な住宅に住むことが多くなり、住宅の空間レイアウトもより均一になり、掃除ロボットの実用化に有利になっています。生活のペースが加速し、生活や仕事の方法も変化したため、多くの人が仕事が終わった後に家事をする意欲や習慣を失っています。このような時、掃除ロボットは家庭内の掃除作業の一部をうまく分担することができます。

現在、清掃ロボットはサービスロボットが大規模市場に参入するための主な手段となっており、市場浸透は増加し続けています。しかし、掃除ロボットの人気が高まるにつれ、低価格戦略で人気を集め、品質の異なる製品も市場に登場していることにも気づく必要があります。より良いユーザーエクスペリエンスを得たいのであれば、優れた品質と性能を備えた掃除ロボットの購入を検討したほうがよいでしょう。そうしないと、がっかりする可能性が高くなります。

教育用ロボット

仕事が忙しいと、家事をする気力や意欲がなくなるだけでなく、子どもの教育のあらゆる面を管理することも不可能になります。一方で、多くの親は子供たちに宿題を指導する力がありません。他方では、子供たちにもっと総合的な学習の機会を与えたいと考える親もいます。こうした状況の中、学習機や教育用ロボットなどを購入することが、ますます主流になってきています。

現在の観点から見ると、教育用ロボット製品は従来の学習機器製品のアップグレード版とみなすことができ、音声対話、外観デザインなどにおいて独自の利点があり、一部の保護者や学生にも深く愛されています。しかし、ほとんどの教育用ロボットは、教師や親の代わりになるにはまだほど遠い。学問の学習、特に家庭教育においては、親は時間を合理的に調整し、積極的に参加する必要があり、欠席してはならない。

人工知能とロボット工学の急速な発展に伴い、プログラミング学習がますます注目されていることは特筆に値します。DJIなどの大手企業も「Mech Master」などのプログラミングロボット製品を発売しています。このタイプの教育用ロボットの学習価値は、さらに注目に値します。

コンパニオンロボット

教育用ロボットとは少し異なり、コンパニオンロボットは幼児に適しており、エンターテイメント性がより強くなっています。幼児の中には、実際の教育ニーズはそれほど高くなく、基本的には言語や文字を学ぶごく基本的な段階に過ぎない子もいますので、当面は教育用ロボットを購入する必要はありません。赤ちゃんと一緒に過ごす時間があまりない親にとっては、コンパニオンロボットを購入するのが良い選択かもしれません。

赤ちゃんが這ったり歩いたりできるようになると、親は料理や家事、臨時の仕事をしたり休憩したりしている間、コンパニオンロボットに一時的に赤ちゃんの遊びや娯楽に付き添わせることができます。親が、特に安全性の問題を考慮して、より多くのニーズを抱えている場合は、視覚システムや警報システムを備えた、より知能レベルの高いコンパニオンロボット製品を購入することもできます。

また、コンパニオンロボットは単なる「装飾」であり、一時的な代用品に過ぎないことも指摘しておくべきだろう。子どもがより健康で幸せに成長するために、親との個人的な付き合いは依然として必要である。

<<:  アルゴリズムの知識を学ばずに Java 開発を学ぶことは可能ですか?

>>:  AIは占いや顔分析ができるのか? 「IQ税」を払わないでください

ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

WeChat AIがGoogleを超え、NLP分野で新たな世界初を獲得

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

施設管理の未来: 2024 年までの業界動向

2024 年に向けて、業界では建物の管理と保守の方法に影響を与えるいくつかの刺激的な変化が起こるでし...

類似画像検索エンジンを効率的に開発するにはどうすればよいでしょうか?

翻訳者 | 朱 仙中校正 | 梁哲、孫淑娟プロジェクト紹介類似画像検索とは、関連するあらゆる画像を検...

IT ワーカーの皆さん、AI が再びあなたの仕事を奪いに来ます。今度はデータセンターから

人工知能に関する議論は現在、自動運転車、チャットボット、デジタルツイン、ロボット工学、そしてビッグデ...

Google、再生可能エネルギーと機械学習の力を借りて風力発電の予測に成功

従来の観点から見ると、目に見えず、実体のない風が新しい日にどのような挙動を示すかを予測することは依然...

...

...

...

業界丨2020年のインテリジェントウェーブを理解するには、BaiduとGoogleのAIの足跡から始める

2020年が過ぎました。順調で平和な生活を送ったか、非常に困難な生活を送ったかにかかわらず、私たちは...

5 つのコア コンポーネントで構成される AIoT は、3 つの大きな課題に直面しています。2 つのブレークスルー以外に何があるのでしょうか。

IoT と AI が徐々に融合するにつれ、AIoT は人々の生活をまったく新しい形で変えようとして...

...

...

2022年のディープラーニングの5つのトレンド

ディープラーニングは、データから段階的に優れた高度な洞察を抽出するために複数の処理層を活用する人工ニ...

サンディエゴ大学の博士が、ディープフェイク検出器は破られないものではないことを初めて証明した。

研究者らは、敵対的サンプルと呼ばれる入力を各ビデオフレームに挿入することで、検出器を破ることができる...