「自动化」科技 未来大趋势 物流业、物联网IoT、自动车、图像识别｜STEM教室
2024-07-31 14:00 
每个人一天只得24小时，但我们总是觉得有些人的一天好像特别长，所以他们看似完成了很多事情。当然，良好的时间管理能让人更好地利用有限的时间，但是假如配合科技，我们或可把时间效益最大化。现今科技讲求自动和快捷，目的就是想令我们的生活过得更便利和更有效率，就让我们看看「自动化」如何应用在生活的不同层面吧！
物流自动化——提升货物运输效率
近年网上购物十分流行，要做到迅速及准确送货，物流上的确需要「升级」来应付庞大货物流量。面对劳动力供应的减少，要处理日渐增加的电子商务或购物，物流行业除了要增加仓库等储存空间，还要更灵活地存取货物，而供应链自动化便可以纾缓这个问题。
运用机械 向高空发展
为应付庞大的物流量，仓库不但要更加广阔，还须向上发展，如以多层式货架做到高密度储存方式。然而，我们身高有限，要把货物放到高处，就需要机械协助。现时大 部分的仓库管理系统，除了设有基本的火警监测及灭火系统外，还有自动化的通道及输送设备系统。通过配送中心设定，起重机和堆垛机等会自动在存储通道上下左右移动，配合机械臂拿取或放置货物，就能快速地把物品放到正确的地方，省却人们走动的时间。
除了毋须人手协助的穿梭车，一些仓库设计令货架可移动，更有效地最大化可用空间，还能在卸货或取货时移动到机器容易到达的地方，从而令上落货过程更有效率。
高密度储存方式
拣货系统节省人力
除了存放，分拣系统的优化亦有助物流管理，一个好的自动拣货系统能够减少人力需求，同时提高吞吐量。要取代人力，最常见就是以机械人担任，而自主型移动机械人 能在收到定单后，准确处理每个重复程序，利用货到人装配技术，结合仓储系统资料，机械人就能在每小时完成超过一千项拣货作业。另外，电子标签亦能帮助拣货，配以标示灯及确认按钮等，可提示拣货人员前往指定位置；当然，运用物联网亦有助提升工作效率。
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物联网——联系所有物件
提及物联网，你知道这其实是甚么吗？我们经常说互联网，就是电脑网络之间的大型系统，而物联网就是连结所有物品的大型网络。
物品资料数码化 方便遥控
以家居用品为例，我们平日回家后，要自己手动手开启家居电器，如电视机、冷气机等等，但物联网的应用是可以通过电子及机械设备，再配合数码计算及沟通系统， 这样我们就可以在回家前以手机遥控预先开动冷气，回到家时就能马上享受凉快的空间了。
原理是，每样连接着的物件都有一个通用唯一辨识码，把物品资料数码化后，这样就能做到物件之间数位资讯的相互交流；同样的原理，可以运用在物流行业上，如果货物和运输工具之间能够相互联系和沟通，就能进一步减少对人力资源的需求，理论上亦能提升货物运输的准确度。
物联网概念图
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自动车——智慧与安全的平衡
要把物件操作自动化，除了物联网，最受关注的科技莫过于自动车或无人驾驶技术。我们乘搭飞机或地铁，其实大部分路程都是自动控制，只有一些如飞机起飞或地铁到站时才须人手操作或监控。然而，这些自动驾驶技术很大程度取决于航路和铁路基本上都有固定路綫，只要设计得宜，飞机或地铁自动驾驶是安全的。
训练电脑 辨认资料
至于自动车，因街道上同时有行人及其他车辆，所以要设计一辆能够应付不同情况的自动车并不容易；首要问题是须辨认道路上哪里有人、哪里有其他汽车，又或是各式 各样的障碍物，单纯把摄像镜头安装在车上，就只能接收到路面情况而不能再作分析。由于人脑设计相当复杂，要让电脑像人们一样眼看四方，即时辨认物件是十分困难。
不过随着人工智能的发展，我们可以「训练」电脑，将「看到」和「辨认到」的资料再作分析，接着再下达适当指令；例如相机「看到」红灯后，通过人工智能「辨认到」这是一盏红灯，然后电脑就会启动刹车系统把车停下。
Tesla自动驾驶技术实地测试
全自动驾驶 技术未完美？
电动汽车龙头之一Tesla近年研发了一种高级辅助驾驶系统——八个围绕着车辆的镜头及十二个超声波探测器作360度观察，对距离的感知准确度十分高；利用资讯配合 Autopilot自动辅助驾驶技术，便能做到自动驾驶、变道及泊车等。然而，即使运用了高端技术，仍须要司机全程监控以应付突发情况，加上过往曾发生意外，虽然未必完全与自动驾驶有关，但亦令大众对此技术有所保留。因此要真正做到全自动驾驶，以至一些相关的智慧城市设计，似乎还是有一些距离。
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人工智能——图像识别应用广泛
我们近年常说人工智能（AI），究竟它能做到甚么呢？其中一项最常见的应用可能就是图像辨识。
人手筛选 易有误差
刚才提及的无人驾驶，就是要车辆「辨认到」一些如车、人、树木等图像。除了无人驾驶，其实很多范畴也须要应用图像辨识，例如大规模生产货品时，以往要筛走不及格的瑕疵品时，往往需要工人手动辨认，耗费大量人力资源，人们亦有可能在长时间工作下失去专注，看漏了次货。日本食品加工厂Kewpie就引入了有「图像识别」技术的机器，当它「看到」了有不符合标准的蔬菜时，能够即时自动暂停生产綫，从而协助工作人员快速并准确地找到劣质货品。
机械人Kismet
医学领域 辨识特徵
其实「图像识别」技术亦对科研起了很大作用，例如科学家想分析医学图像，从图像中辨认变异细胞，但有时肉眼亦未能轻易看得出变异的位置。假如利用人工智能技 术，预先把已经知道有变异或没有变异的细胞图片给电脑学习，电脑就能够从图片中抽取一些有用的数码资讯和特徵，而当我们再给予电脑一张未知有没有变异的图片时，电脑就能自动从图片中寻找有没有该些特徵，从而做到识别。
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模拟思考 媲美人类？
当然，人工智能的应用不止于图像识别，而是希望能够模拟到人类的思考，在感知 （Perception）、认知（Cognition），甚至创造力（Creativity）方面，都呈现人脑般的 智慧，因此电脑视觉、机器学习等概念，以至天然灾害预测、垃圾邮件辨识等自动化应用，都是人们正在不断研究的课题。
凡事「自动化」……
现今人类生活能够如此便捷，其中一大原因是「自动化」的结果。 通过机械以及电脑学习，它们能够快速和准确地做到不少重复性的动作，减省劳动力及时间。自动化操作可以做到更多，例如人工智能做到辨识，甚至预测的工作，这对于我们的生活看似百利而无一害。当然，凡事都有两面，自动化的背后或会淘汰某类型职业，而一些图像识别技术亦有可能侵犯私隐。
因此，科技是否真的能够惠及人类，很大程度还是在于我们怎样运用这些自动化的科技。
文：刘心、星岛中学学生报《S-FILE》编辑部；图：星岛图片库、网上图片
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