箱揀和取放在運作速度、特別物體性質、物體方向性、（）方面會遇到挑戰(zhàn)。

從人類認知得到啟發(fā)，或許可以達到通用人工智能的某些目標。

人工智能發(fā)展的不確定性帶來的新挑戰(zhàn)包括（）。

尋找衛(wèi)星圖像和農作物生長之間的關系包括太陽輻射、降水、溫度推測和風速等，人工智能可以對農作物的產(chǎn)量做出精準預測。

人工智能正在成為（）的強大動力。

智能汽車開發(fā)團隊應用不用包括社會學家，只要提高AI識別技術的專家。

下面哪些特別物體性質會給箱揀和取放帶來挑戰(zhàn)：（）。

在國內，網(wǎng)易是最早進軍農業(yè)養(yǎng)殖的科技企業(yè)，打造了“幸福豬場”，利用高科技全面提升動物福利。

配合其自帶的機械手，機器人可實現(xiàn)精細采摘且不損壞其他草莓。對于未成熟的草莓，機器人無法估算成熟時間，無法預設下次采摘計劃。

人工智能將引發(fā)一系列的社會結構和人際關系變遷。