因为服务端只是负责数据的转发，几乎没有什么计算工作量，所以内存和CPU并没有多大压力。
在广域网上部署OMCS最重要的因素是带宽——语音视频通话的效果主要取决于网络的质量，既包括客户端的网络质 量也包括服务端的网络质量，以及各个客户端与服务器之间网络的通畅程度和稳定程度。
所以，要想保证良好的语音视频通话质量，最根本的就是要保证良好的网络质量。如果网络质量不好，软件再好， 也是无米之炊。
基于网真的社区安防会商的系统结构设计OnMeeting网真系统是由无锡景真公司自主研发与创新的科技成果，其技术、性能、体验与全球同步，而系统搭建成本远远低于国外同类产品，超高性价比帮助社区安防顺利实现通信革命。OnMeeting网真系统与安防会商的结合，能够提供给小区安全以更具有针对性的个性化方案。在系统结构设计上，社区安防会商采用的是分类模块化结构（见图1），各部分介绍如下：
图1 网真社区安防会商系统结构示意图
1. 小区本地会商指挥中心
小区本地会商指挥中心采用了将网真系统与监控系统相互融合的模式，从而成为社区会商的总指挥部。在系统结构上，其由OMCS（网真通信）服务器、数据会议服务器、音频矩阵、网真编解码终端、数据会议终端和前端摄像机等组成。系统中所传输的信号主要包括视频、音频和控制等信号，系统中信号的传输将依靠高速的小区以太网和城域网为基础。
系统通过与监控系统的融合，可以将监控现场的高清图像传输到网真会商室中，实现会议讨论、物品展示、决策与处置的一体化。外围环境的精心设计使会议和周围环境融为一体，为远程社区会商提供了完美的视频体验。
2. 小区远端会商分中心
小区远端会商分会场隶属于小区网真会商中心，其在远端参加会商和通报情况，参与决策的制定。服务器采用分布式热机备份保证网络数据的安全性，同时大大地提高了网络抵御意外事件和自然灾害的能力。
客户端使用遥控器进行操作控制，操作界面简单明了，用户能够很轻松地掌握系统使用方法。灵活和一体化的设计，使移动和架设也非常方便。
3. 数据处理与交换模块
在数据处理中，OMCS服务器和数据服务器分别部署在独立的硬件系统上，使数据会议和即时会议即能够协同进行又可以单独进行，保证系统在网络繁忙或出现拥塞时能够顺利的进行会议。系统由局域网连接城域网时，采用多条链路同时接入，并采用灵活的路由策略在增加网络带宽的基础上增强网络的健壮性。
此外，系统还集成了电话接入功能，使社区保安能够使用电话加入或电话邀请相关人员参会，只要在系统上拨打对方电话号码就可以完成操作。方便不在会议室的人员能够通过电话及时参加会议。另外，系统的自动报警功能还可以和手机联动，当系统报警时会同时发送短消息到保安人员指定的手机上，方便即时了解事件动态。
三、社区网真应急会商的优势与特点
社区网真应急会商系统在实际应用中既可以提供标准化的会议室装修，又可以提供个性化的解决方案；在系统构建中，可以根据社区安防的实际需求进行定制化设计，易于使用。其在社区安防中具有以下几点优势和特点：
1. 采用融合统一通讯方式，提高了社区应急会商效率
在以往单纯以监控系统为中心的社区安防中，通常采用的模式为通过监控查看现场状况，当出现问题时通过语音对讲进行一体化决策，期间造成了大量时间浪费，系统维护成本也非常高。采用网真与监控相融合的一体化解决方案后，则通过一套系统即可以进行远程会商，又可以查看监控，还可以进行指挥决策，大大提高了应急效率。
2. 通过现场的极致高清展示，增强了会商效果
此解决方案除了具有业界最先进的Full HD 1920×1080的全高清视频质量外，还通过结合微软Exchange Server服务器、OCS(Office Communication Server)服务器，实现OnMeeting网真预约会议、数据协同以及即时通信功能，使得网真视频会议与社区管理中原有办公和监控系统有机的融合，提供了高清晰、高效率、1：1真人大小图像的视频通信，使得社区安防会商实现了更有效的沟通。
3. 与应急会商及社区监控形成了一体化应急联动
网真会商系统与业界最新的网真技术并结合支持办公协同的群件相融合，使得网真会商与现场监控、安全防范、社会治安、信息管理等实现一体化联动，从而保障了社区的安全。在实际应用中，网真会商系统充分考虑了高清数据会议的需要，专门设计三台独立的液晶显示器，与整个桌面完全统一融合，方便高清数据显示时的启用。
综上所述，在面对社区安防这个关系人民生活和安居的重大问题时，基于网真会商的社区安防监控系统实现了远程沟通、视频监控、报警、应急联动的一体化，在保障社区安全、维护社会治安方面具有更高的效率和实用性，值得在社区安全管理中进行应用推广。
以后会有更多、更高级的机器人出现，但不会是机器人代替人类的时代。
机器人不能与人划等号
机器人是人们在生产、生活中，为提高生产效率，改善生活质量而创造出来的工具，现在已广泛用于各行各业。机器人的种类很多，按领域可以分为工业机器人、服务机器人和特种机器人；按照智能等级可分为工业机器人、智能型机器人；按照形态可分为仿人智能机器人、拟物智能机器人和无形态机器人。机器人的出现代替人处理人无法达到的场景，大大减轻了人的劳动强度，更加安全高效。但机器人只是一种工具，并不是人。人有自然属性，从受精到出生，从幼年、少年、青年、中年、老年直至死亡，是有其一定自然生长规律和时间局限，人需要吃喝拉撒，有七情六欲，有独立自主性，还有创造性，故不能等同。
人能制造机器人
人体的构成或者人体器官有局限性，人不能像鸟能在空中飞，也不能像鱼儿在水中游，人的眼睛不如鹰眼看得远，鼻子不如狗鼻灵等等。但人类在生产实践中，近取诸身，远取诸物，能创造工具，能制造出机器人，尤其是随着 科技 的不断进步，还会创造出更多、更高级的智能机器人服务于人类。
机器人不会代替人类
随着更高级的智能机器人的出现，不少人担心其摸仿人类的学习能力、创造能力，会制造出更高级的机器人，反过来控制人类、代替人类，这只是一种心理恐惧情绪，不具备科学依据。机器人的特性：一是人类创造出来的工具，不具备生命形态的自然属性。二是通过仿人类的学习，其智能可在很多方面超人类，阿尔法因其算法赢得围棋比赛胜利，如是让其写一篇高考作文，不知道会有多少老师打100分。除了算法， 情感 、智慧等不可能超越人类，其自身的生存与发展意义的局限，因其不自生，在短暂时期内，不可能为之前仆后继、舍身取义。试想，通过所有人类的智能与智慧，创造一个或一批全能的、超人类的永不死亡机器人，来治理地球，按人的本性是绝对不允许的。
总之，人工智能利用在和平发展上是福祉，利用在争战上是毁灭，古石器时代的石器是厉器，现在是文物。只要机器人是工具，不管哪个时代永远是人类的时代。
回答这个问题前有必要系统的了解人工智能的特点及发展现状，区别人工智能与人智能存在的差异。
一、什么是人工智能？
1956年，在美国达特茅斯学院一次特殊的夏季言谈会上，麻省理工学院教授约翰·麦卡锡第一次提出了人工智能概念。此后，人工智能迅速成为一个热门话题。
1、人工智能的定义
尽管概念界定众多，但科学界对人工智能学科的基本思想和基本内容达成的共识是：研究人类智能活动的规律，从而让机器来模拟，使其拥有学习能力，甚至能够像人类一样去思考、工作。
2、人工智能的特点
1) 人工智能好比新的意识形态，通过学习、推理、规划、感知来处理一系列任务，就像是人的大脑，所以才会有“百度大脑”、“谷歌大脑”等。
2) 人工智能是以大数据来支撑的。主要是识别类、感应器方面的。比如说语言翻译，以前是每个单词的翻译，随着搜索引擎的迅速崛起，人们把自己想说的话通过语音按钮发到网上，然后被搜索引擎获取，就会形成一些例句，例句再经过电脑处理器的固定语法组织，选出最恰当的表述，这样就可以得出翻译的语句。所以，我们为了让计算机达到最理想的效果，需要不断的以数据来支撑计算机的学习。
二、人工智能的发展与现状
在人工智能研究早期，有些科学家非常乐观地认为，随着计算机的普及和CPU计算能力的提高，实现人工智能指日可待。但后来事实证明，人工智能的发展并没有预期的那么美好。
1、发展低潮
20世纪50年代至70年代，人工智能力图模拟人类智慧，但是受过分简单的算法、匮乏得难以应对不确定环境的理论以及计算能力的限制，这一热潮逐渐冷却20世纪80年代，人工智能的关键应用——基于规则的专家系统得以发展，但是数据较少，难以捕捉专家的隐性知识，加之计算能力依然有限，使得其不被重视，人工智能研究进入低潮期。
2、快速发展
直到进入20世纪90年代，神经网络、深度学习等人工智能算法以及大数据、云计算和高性能计算等信息通信技术快速发展，人工智能才迎来了春天。
3、深度发展
“大约在10年前，一种被称为深度学习的新的机器学习方法，让人工智能的算法更智能。”中国科学院自动化研究所研究员易建强说：“它是一种通过多层表示来对数据之间的复杂关系进行建模的算法。深度学习模仿人脑结构，具有更强的建模和推理能力，能够更有效地解决多类复杂的智能问题。”
中国科学院院士谭铁牛说：“当前，面向特定领域的专用人工智能技术取得突破性进展，甚至可以在单点突破、局部智能水平的单项测试中超越人类智能。”
这其中，比较著名的事件包括1997年“深蓝”战胜国际象棋世界冠军，2011年IBM超级计算机沃森在美国电视答题节目中战胜两位人类冠军，以及2016年和2017年阿尔法狗战胜人类围棋高手。
在不少人工智能专家看来，尽管经过近60年的发展，人工智能已经取得了巨大的进步， 但总体上还处于发展初期 。
三、当前人工智能的运用
ü 人工智能的应用技术主要包括 语音类技术(包括语音识别、语音合成等)、视觉类技术(包括生物识别、图像识别、视频识别等)和自然语言处理类技术(包括机器翻译、文本挖掘、 情感 分析等) ，这类运用最为成熟。
ü 人工智能在行业应用上包括 智能机器人、智能驾驶、无人机、AR/VR、大数据及数据服务 、各类垂直领域应用等。
ü 在行业解决方案方面，人工智能的应用范围则更加广泛，目前已经在 医疗 健康 、金融、教育、安防、商业、智能家居 等多个垂直领域得到应用。
四、人工智能发展遇到的瓶颈
毫无疑问，目前人工智能正处于蓬勃发展阶段，但是也要冷静地看到，人工智能的发展仍然存在一些问题。因为单从目前的智能程度来说，在较为通用的智能方面，人工智能还远远谈不上人们想要达到的程度。“阿尔法狗”的诞生，曾经令很多人眼前一亮，但现在仔细看来，“阿尔法狗”只能在围棋领域有所建树，不能跨越到其他情景之中。
具体来看，人工智能的瓶颈体现在以下几个方面：
1、 动机性
在心理学上，动机一般被认为涉及行为的发端、方向、强度和持续性。动机也是有层次的，不同层级可以互相转换。马斯洛（ Abraham Maslow）于 1943 年在《人类激励理论》一文中将 社会 需求层次与生理需求、安全需求、尊重需求和自我实现需求并列为人类五大需求，人处于不同的需求层次就会有不同的动机层次。有了动机后，人们的行为就有了指向性，这对于人的日常行为是非常重要的。
让机器产生动机的一大难点在于动机是很难被表征的。目前还没有研究清楚的展示动机的形成机制，表征的必要不充分条件是具有可以被清晰表达的框架，而且动机的转换边界并不清楚。因此，动机的权重值便无从下手，导致计算陷入僵局。另外，动机还有意识动机与无意识动机之分。目前，人工智能界对于意识层面的内容还知之甚少，更不要提进行表征了。
2、 常识
常识被定义为在一定的文化背景下，人们拥有的相同的经验知识，比较常见的有空间、时间、文化、物理常识。常识对于我们的日常生活十分重要，尤其是在我们做出决定与判断的时候尤为如此。很多常识是潜移默化形成的，是文化与背景学习的产物。那机器如何形成常识呢？早在 1959 年，约翰· 麦卡锡就已经想过让机器拥有常识以变得更加聪明。目前的人工智能界有两种方法来解决这个问题。
第一种方法为让机器形成学习与观察周围环境的机制，就像一个孩子一样去学习，不过这样时间成本比较大，用户能否承担起这些成本还是未知数。明斯基曾说：常识是长期实践中总结出来的庞大知识体系，包含大量生活中学到的规则和异常现象、特性及趋势、平衡与制约等。
第二种方法就是建立大型的常识库，并将其存储到电脑中。其中最为著名的为 CYC 项目，这个项目由道格拉斯· 莱纳特于 1984 年提出。首先通过采访与观察人的数据，然后由知识工程师对这些数据进行处理，以CYCL 的形式整理成数据库。当然，这个常识库的成本过于高昂。目前常识库中比较可行的思路为让互联网上的每个用户共同建立这个常识库，并在特定的网页使用不同的语言来进行编写，这样就能节省很多时间与金钱，最为成熟的为 OMCS（ Open Mind CommonSense）。
3、 决策
无论是人类的日常生活还是人工智能，最为关键的一步就是决策。如何让机器更加智能地进行决策，这是一个关乎未来人工智能走向的问题。人类的决策机制主要分为三大部分：理性决策、描述性决策与自然决策。
1) 理性决策即认为人在决策时遵循着理性价值最大化的原则，比较具有代表性的有冯· 诺伊曼提出的最大期望效用理论，伦纳德· 萨维奇提出的主观期望效用理论等。
2) 描述性决策认为人在进行决策时不完全遵循理性准则，其中丹尼尔· 卡尼曼与阿莫斯· 特沃斯基提出的前景理论是其中的代表。该理论认为，决策者依据价值函数、权重函数赋予选项不同的效用值，最终选取最大期望效用值做出决策。人也存在着启发式偏差，这会对决策产生影响。
3) 自然决策专门研究人们如何在自然环境或仿真环境下实际进行决策，其中最著名的要属加里·克莱因（ Gary Klein）提出的再认—启动模型（ RP D），该模型认为人在决策时会依据以前的模式进行匹配。对于机器而言，进行智能决策可以借鉴人的决策习惯，可以将几种思维方式进行结合，并确认出一套判断机制，以便在特定情景下对决策行为进行抉择。例如，机器可以区分出时间与情景的压力，并建立起相对应的匹配机制，如当情景压力小时选择理性决策模式，而当时间压力大时选择自然决策模式等。
所以，目前人工智能界对常识、动机与决策问题中的难点解决办法看起来还不是很多，但这确是目前机器智能与人智能之间差异最为显著的地方，也是目前整个行业的瓶颈所在。如何让下一代人工智能产品更有“温度”，需要先在这几个问题上有所突破。
五、总结
机器人的出现可以代替人类处理人类无法达到的场景，更加高效，高智能的机器人甚至可以完全解放人类的束缚，自行完成任务，不过这有待人工智能的进一步发展；至于电影《终结者》中出现的机器人，未来世界可能会出现，不过目前所遇到的瓶颈可能需要几代人的努力去攻克。
人工智能利用在和平发展上是福祉，利用在战争上是毁灭。只要机器人是工具，这个时代永远是人类的时代。
毋庸置疑，以后一定会是机器人的时代。现代 社会 技术发展已经使我们离不开机器人，虽说日后会是机器人的时代，但我认为机器人终究只是人类创造出来的一种工具，机器人是永远不可能取代人类的。人类和机器的关系将来更多的是合作关系而非竞争关系。马云表示：“我相信机器会做到比人聪明，但人比机器更智慧”“人类会越来越厉害，机器永远不可能取代人类”。李彦宏表示："我们不应该花大精力造出一个机器来长得像人，不应该花在解决让这个机器怎么学会走路、跑步、上下楼梯，这是一个机械时代的思维。我们要解决的是让机器能够像人一样思考。" 我们应该尊重机器人技术，而不是担心机器人技术。引领未来的不是机器人，而是机器人背后的人的智慧。
谈到人工智能这个话题，人类的态度和想法都充满着纠结：一边希望它聪明到可以干所有的活儿，一边却又怕它太聪明反过来奴役人类。尽管对未来的预测非常困难，但也不乏其人。
早在20世纪50年代，美国科幻时代著名的代表人物之一、“机器人三大定律”的制定者艾萨克·阿西莫夫就曾在《我机器人》的小说中预测，这个期限是2035年。
他描述，2035年街上遛狗是机器人，清扫街道的也是机器人。现在，阿尔法狗已经毫无悬念地战胜了人类围棋世界冠军,再过18年，艾萨克·阿西莫夫的预言会实现吗？
计算机程序“深蓝”战胜世界排名第一的国际象棋高手加里·卡斯帕罗夫时，人工智能是否会超越人类，这个话题就曾在很长一段时期内成为很多人的困扰。 历史 何其相似，但又有所不同。从那时至今，经过近20年的发展，人工智能已经度过了最初的萌芽阶段，正在迅速渗透进生活的方方面面，它的边界也在不断变化和扩展。比如，人们最初会为计算器的计算速度惊诧，将其视作智能，但是现在它只不过是小学生都能使用的辅助工具。正如斯坦福大学发布的《2030年全球人工智能的发展前景》报告中说，人工智能正在形成一种“人工智能效应”，它“总会将一种新技术带入人们的生活，而一旦人们习惯了这种技术，它便不再被认为是人工智能”。
或许，人工智能并不是“忽如一夜春风来”，而是以一种“润物细无声”的姿态存在，从这一层面上来说，人工智能时代早已来临, 机器人技术和自动化现已取得了巨大的进展，尤其是在制造业领域。 根据牛津大学工程学院2013年的一项研究，在未来20年里，美国近一半的工作岗位，47%的人面临着被自动化代替的风险。运输、物流和办公室管理方面的工作岗位面临着被替换的风险。无人驾驶 汽车 ，包括大型卡车，已经在高速公路上行驶。根据牛津大学的报告， 虽然目前机器人主要应用于制造行业，但接下来可能会有数百万个服务岗位也将使用机器人技术。
技术进步是一把双刃剑 ， 他们会使得一些工作消失，但创造出的其他工作机会也会越来越多。
实际操作会越来越智能化，机器人会在某个领域发展为强项，到不会全部领域使用机器人，它不具备思考能力。
科技 的发展一直是人类 社会 进步的重要动力，ai的发展趋势越来越快，这种技术是目前人类唯一发展出的有可能自我循环成长的 科技 ，现在众说纷纭，结果不得而知。不过可以确定的是不久的将来会替代部分人的工作。
随着生产力的不断发展，人类的本身对外输出的功率变回比不上机器。而人的需求又是无限的，所以智能化生产始终是避免不了的。就这样，人工智能成为未来工业发展的必然趋势。
社会 的发展需要，未来是机器人代替人工的 社会 现状
现在通过编程序来控制机器人已经运用很广泛，特别是在高 科技 领域。但机器人目前来讲还是有它的局限性，比如讲在维修和钳工这块还是依靠我们的技术员针对具体问题分析做出判断和加工，特别是在一些环境恶劣的地方，比如强险救灾，和重大工程方面我们的大国工匠是不可或缺的！
不会
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