智能機器人革命在即——AI技術(shù)成為制勝法寶

近年來(lái)AI技術(shù)的迅猛發(fā)展，趨勢各行業(yè)開(kāi)始了一場(chǎng)機器人革命。這場(chǎng)機器人革命給行業(yè)帶來(lái)的深遠影響，機器人不再僅僅是生產(chǎn)線(xiàn)上的剛性臂膀，而是成為智能化的合作伙伴，通過(guò)先進(jìn)的人工智能技術(shù)，為人類(lèi)社會(huì )帶來(lái)了前所未有的創(chuàng )新和效率提升。

大多數人都認為機器人和AI是可以互換的，其實(shí)這屬于一個(gè)誤解，盡管它們是具有不同應用的兩個(gè)不同概念，因為AI是軟件，而機器人是硬件。從技術(shù)上講，機器人是用于以最快的速度和準確性自動(dòng)執行一項或多項簡(jiǎn)單到復雜任務(wù)的設備，而人AI類(lèi)似于計算機程序，通常表現出與人類(lèi)智能相關(guān)的一些行為，例如學(xué)習、計劃、推理、知識共享、解決問(wèn)題等等。盡管如此，機器人和人工智能可以共存。在機器人中使用人工智能的項目是少數，但隨著(zhù)我們的人工智能系統變得更加復雜，這種設計在未來(lái)可能會(huì )變得更加普遍。

AI技術(shù)為機器人控制和學(xué)習提供了更加智能和高效的解決方案。通過(guò)深度學(xué)習和強化學(xué)習技術(shù)，機器人可以從大量的數據中學(xué)習，提高自身的智能水平和工作效率。智能控制技術(shù)使得機器人能夠更加靈活地執行任務(wù)，并做出合理的決策。通過(guò)學(xué)習和優(yōu)化，機器人能夠根據不同的環(huán)境和任務(wù)需求，自動(dòng)調整自身的控制參數，實(shí)現更好的工作效果。

機器人這樣的自主系統，一般由傳感/感知，規劃決策，以及控制這樣幾個(gè)核心部分組成。傳感/感知領(lǐng)域，是目前AI應用最多的地方。智能化是未來(lái)發(fā)展的主要方向，而機器人是實(shí)現智能制造的核心。通過(guò)集成人工智能技術(shù)，機器人具有更強大的感知、學(xué)習和決策能力。它們能夠適應不同的生產(chǎn)環(huán)境，實(shí)現高度自動(dòng)化的生產(chǎn)流程，從而提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

機器人人工智能在制造業(yè)中有多種突出作用，例如Shadow Dexterous Hand，它足夠敏捷，可以在不壓碎軟水果的情況下采摘軟水果，同時(shí)還通過(guò)演示進(jìn)行學(xué)習，可能使其成為制藥行業(yè)的游戲規則改變。同時(shí)，Scaled Robotics的現場(chǎng)監控機器人可以巡邏建筑工地，掃描項目并分析數據以發(fā)現可能的質(zhì)量問(wèn)題，另外視覺(jué)信息還可以在A(yíng)I的幫助下，用于檢測工業(yè)場(chǎng)景中的工件異常。

除此之外，仿生機器人利用機電一體化、微處理器、傳感器、控制技術(shù)等現代科技手段，來(lái)模仿生物體的結構、功能和行為，從而實(shí)現自主控制的機器人。仿生機器人不僅可以與環(huán)境進(jìn)行交互，還可以適應環(huán)境，完成各種任務(wù)。因此，仿生機器人在現代科技中具有廣泛的應用前景。

機器學(xué)習（Machine Learning）是人工智能的關(guān)鍵技術(shù)之一，通過(guò)讓機器利用數據和模型自主地學(xué)習和改進(jìn)，實(shí)現對新輸入數據的理解、分類(lèi)、預測和決策。監督學(xué)習、無(wú)監督學(xué)習和強化學(xué)習是常用的機器學(xué)習方法。圖像識別、語(yǔ)音識別、自然語(yǔ)言處理等等都是其發(fā)展的方向，并且在這些方向如今都取得了比較好的成果。機器視覺(jué)（Computer Vision）致力于讓機器能夠感知和理解圖像和視頻。通過(guò)圖像處理和模式識別技術(shù)，計算機視覺(jué)使機器能夠進(jìn)行目標檢測、人臉識別、圖像分割等任務(wù)。

機器視覺(jué)硬件可采集周?chē)h(huán)境信息，目前常用的視覺(jué)傳感器主要有：攝像頭、ToF 鏡頭和激光雷達技術(shù)。機器視覺(jué)相機的目的是將通過(guò)鏡頭投影到傳感器的圖像傳送到能夠儲存、分析和（或者）顯示的機器設備上?？梢杂靡粋€(gè)簡(jiǎn)單的終端顯示圖像，例如利用計算機系統顯示、存儲以及分析圖像。

激光雷達技術(shù)采用非接觸激光測距技術(shù)的掃描式傳感器，其工作原理與一般的雷達系統類(lèi)似，通過(guò)發(fā)射激光光束來(lái)探測目標，并通過(guò)搜集反射回來(lái)的光束來(lái)形成點(diǎn)云和獲取數據，這些數據經(jīng)光電處理后可生成為精確的三維立體圖像。采用這項技術(shù)，可以準確的獲取高精度的物理空間環(huán)境信息，測距精度可達厘米級。TOF 是飛行時(shí)間（Time of Flight）技術(shù)的縮寫(xiě)，即傳感器發(fā)出經(jīng)調制的近紅外光，遇物體后反射，傳感器通過(guò)計算光線(xiàn)發(fā)射和反射時(shí)間差或相位差，來(lái)?yè)Q算被拍攝景物的距離，以產(chǎn)生深度信息，此外再結合傳統的相機拍攝，就能將物體的三維輪廓以不同顏色代表不同距離的地形圖方式呈現出來(lái)。

AI視覺(jué)技術(shù)算法幫助機器人識別周?chē)h(huán)境，視覺(jué)技術(shù)包括：人臉技術(shù)、物體檢測、視覺(jué)問(wèn)答、圖像描述、視覺(jué)嵌入式技術(shù)等。AI深度學(xué)習算法幫助機器人向產(chǎn)生自我意識中進(jìn)化，硬件芯片技術(shù)的發(fā)展，使機器人擁有更高算力。

由于摩爾定律的發(fā)展，單位面積芯片容納的晶體管個(gè)數不斷增長(cháng)，推動(dòng)芯片小型化和 AI算力的提升。此外，異構芯片如 RISC－V 架構芯片的產(chǎn)生，也為 AI 芯片的算力提升提供了硬件支持。

在導航與避障領(lǐng)域，通過(guò)機器學(xué)習和深度學(xué)習算法，AI可以幫助機器人識別周?chē)h(huán)境并進(jìn)行實(shí)時(shí)導航，同時(shí)避免與其他物體碰撞。并且利用AI技術(shù)，機器人可以實(shí)現對目標物體的精確識別、定位和跟蹤，提高工作效率和準確性。人機交互是機器人設計的重點(diǎn)方向，AI技術(shù)可以幫助機器人實(shí)現更自然、更人性化的人機交互，提高用戶(hù)體驗。AI 自然語(yǔ)言處理是人機交互的重要技術(shù)，人類(lèi)獲取信息的手段中 90％依靠視覺(jué)，但表達自己的方式 90％依靠語(yǔ)言。語(yǔ)言是人機交互中最自然的方式。但是自然語(yǔ)言處理 NLP 的難度很大，在語(yǔ)法、語(yǔ)義、文化中均存在差異，還有方言等非標準的語(yǔ)言產(chǎn)生。隨著(zhù) NLP 的成熟，人類(lèi)與機器的語(yǔ)音交互越來(lái)越便捷，也將推動(dòng)機器人向更“智能化”發(fā)展。AI技術(shù)可以使機器人可以實(shí)現自主學(xué)習和適應性調整，更好地適應不同的環(huán)境和任務(wù)，并可以實(shí)現高效、精確的運動(dòng)規劃和控制，提高工作效率和穩定性。通過(guò)對機器人運行數據的分析，AI可以幫助預測潛在的故障，提前進(jìn)行維護，降低故障率。經(jīng)過(guò)AI技術(shù)學(xué)習的機器人可以識別用戶(hù)的情感狀態(tài)，為用戶(hù)提供更好的情感反饋，提高用戶(hù)滿(mǎn)意度。也可以幫助醫療機器人實(shí)現更精確的診斷和治療，提高醫療服務(wù)質(zhì)量。家庭服務(wù)機器人在A(yíng)I技術(shù)的幫助下可實(shí)現智能家居控制、日常生活協(xié)助等功能，提高人們的生活質(zhì)量。

作為農業(yè)大國，我國智慧農業(yè)發(fā)展領(lǐng)域更需要高科技技術(shù)支撐。研制耕整地、育種育苗、播種、灌溉、植保、采摘收獲、分選、巡檢、擠奶等作業(yè)機器人，以及畜禽水產(chǎn)養殖的喂料、清污、消毒、疫病防治、環(huán)境控制、畜產(chǎn)品采集等機器人產(chǎn)品。開(kāi)發(fā)專(zhuān)用操控系統、自主智能移動(dòng)平臺及作業(yè)部件，推動(dòng)機器人與農田、農藝、品種相適應，實(shí)現信息在線(xiàn)感知、精細生產(chǎn)管控、無(wú)人自主作業(yè)、高效運維管理。打造丘陵山區、大田、設施園藝、畜牧水產(chǎn)、貯運加工等農業(yè)機器人應用場(chǎng)景。加快農林牧漁業(yè)基礎設施和生產(chǎn)裝備智能化改造，推動(dòng)機器人與農業(yè)種植、養殖、林業(yè)、漁業(yè)生產(chǎn)深度融合。

機器人領(lǐng)域變化迅速，不斷涌現出“熱門(mén)領(lǐng)域”，商業(yè)模式不斷調整，投資和退出動(dòng)態(tài)也在變化。為了更好地了解這一行業(yè)格局，F-Prime Capital最近完成了對過(guò)去五年籌集資金的1,250多家機器人公司的全面分析。在得出的報告中表明自2018年以來(lái)，已有900億美元的資金流向了機器人行業(yè)，占科技總投資的大約10%。

總之，人工智能應用到仿生機器人是一個(gè)非常有前途和發(fā)展空間的領(lǐng)域。通過(guò)利用人工智能技術(shù)和仿生學(xué)原理，可以實(shí)現更加智能和靈活的機器人，從而為人類(lèi)帶來(lái)更多的便利和創(chuàng )新。同時(shí)，也需要克服一些技術(shù)和倫理方面的挑戰，確保人工智能應用到仿生機器人的發(fā)展是安全和可持續的。

但這還有另一面，那就是，迄今為止，大多數機器人系統的設計都牢牢記在人工智能的局限性。也就意味著(zhù)大多數機器人都是為了執行簡(jiǎn)單的、可編程的任務(wù)而創(chuàng )建的，因為它們沒(méi)有太多的空間來(lái)做任何更復雜的事情。隨著(zhù)人工智能每年都在突飛猛進(jìn)地發(fā)展，機器人和人工智能之間的界限在未來(lái)幾十年肯定會(huì )變得更加模糊。

人工智能應用到仿生機器人需要克服一些技術(shù)難題，包括更好地理解生物體的行為和機制、設計更加智能和靈活的機器人控制系統、提高機器人的感知和反應能力等。在倫理方面，人工智能應用到仿生機器人也需要考慮到機器人與人類(lèi)的互動(dòng)和影響。例如，如何確保機器人不會(huì )對人類(lèi)造成危害、如何保護人類(lèi)的隱私和權利、如何管理和控制機器人的發(fā)展等問(wèn)題都需要認真考慮和解決。