智能機器人革命在即——AI技術成為制勝法寶

近年來AI技術的迅猛發(fā)展，趨勢各行業(yè)開始了一場機器人革命。這場機器人革命給行業(yè)帶來的深遠影響，機器人不再僅僅是生產線上的剛性臂膀，而是成為智能化的合作伙伴，通過先進的人工智能技術，為人類社會帶來了前所未有的創(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，其實這屬于一個誤解，盡管它們是具有不同應用的兩個不同概念，因為AI是軟件，而機器人是硬件。從技術上講，機器人是用于以最快的速度和準確性自動執(zhí)行一項或多項簡單到復雜任務的設備，而人AI類似于計算機程序，通常表現出與人類智能相關的一些行為，例如學習、計劃、推理、知識共享、解決問題等等。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，但隨著我們的人工智能系統(tǒng)變得更加復雜，這種設計在未來可能會變得更加普遍。

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

機器人這樣的自主系統(tǒng)，一般由傳感/感知，規(guī)劃決策，以及控制這樣幾個核心部分組成。傳感/感知領域，是目前AI應用最多的地方。智能化是未來發(fā)展的主要方向，而機器人是實現智能制造的核心。通過集成人工智能技術，機器人具有更強大的感知、學習和決策能力。它們能夠適應不同的生產環(huán)境，實現高度自動化的生產流程，從而提高生產效率和產品質量。

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，同時還通過演示進行學習，可能使其成為制藥行業(yè)的游戲規(guī)則改變。同時，Scaled Robotics的現場監(jiān)控機器人可以巡邏建筑工地，掃描項目并分析數據以發(fā)現可能的質量問題，另外視覺信息還可以在AI的幫助下，用于檢測工業(yè)場景中的工件異常。

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

機器學習（Machine Learning）是人工智能的關鍵技術之一，通過讓機器利用數據和模型自主地學習和改進，實現對新輸入數據的理解、分類、預測和決策。監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習是常用的機器學習方法。圖像識別、語音識別、自然語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（Computer Vision）致力于讓機器能夠感知和理解圖像和視頻。通過圖像處理和模式識別技術，計算機視覺使機器能夠進行目標檢測、人臉識別、圖像分割等任務。

機器視覺硬件可采集周圍環(huán)境信息，目前常用的視覺傳感器主要有：攝像頭、ToF 鏡頭和激光雷達技術。機器視覺相機的目的是將通過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€簡單的終端顯示圖像，例如利用計算機系統(tǒng)顯示、存儲以及分析圖像。

激光雷達技術采用非接觸激光測距技術的掃描式傳感器，其工作原理與一般的雷達系統(tǒng)類似，通過發(fā)射激光光束來探測目標，并通過搜集反射回來的光束來形成點云和獲取數據，這些數據經光電處理后可生成為精確的三維立體圖像。采用這項技術，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 是飛行時間（Time of Flight）技術的縮寫，即傳感器發(fā)出經調制的近紅外光，遇物體后反射，傳感器通過計算光線發(fā)射和反射時間差或相位差，來換算被拍攝景物的距離，以產生深度信息，此外再結合傳統(tǒng)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。

AI視覺技術算法幫助機器人識別周圍環(huán)境，視覺技術包括：人臉技術、物體檢測、視覺問答、圖像描述、視覺嵌入式技術等。AI深度學習算法幫助機器人向產生自我意識中進化，硬件芯片技術的發(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數不斷增長，推動芯片小型化和 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。

在導航與避障領域，通過機器學習和深度學習算法，AI可以幫助機器人識別周圍環(huán)境并進行實時導航，同時避免與其他物體碰撞。并且利用AI技術，機器人可以實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方向，AI技術可以幫助機器人實現更自然、更人性化的人機交互，提高用戶體驗。AI 自然語言處理是人機交互的重要技術，人類獲取信息的手段中 90％依靠視覺，但表達自己的方式 90％依靠語言。語言是人機交互中最自然的方式。但是自然語言處理 NLP 的難度很大，在語法、語義、文化中均存在差異，還有方言等非標準的語言產生。隨著 NLP 的成熟，人類與機器的語音交互越來越便捷，也將推動機器人向更“智能化”發(fā)展。AI技術可以使機器人可以實現自主學習和適應性調整，更好地適應不同的環(huán)境和任務，并可以實現高效、精確的運動規(guī)劃和控制，提高工作效率和穩(wěn)定性。通過對機器人運行數據的分析，AI可以幫助預測潛在的故障，提前進行維護，降低故障率。經過AI技術學習的機器人可以識別用戶的情感狀態(tài)，為用戶提供更好的情感反饋，提高用戶滿意度。也可以幫助醫(yī)療機器人實現更精確的診斷和治療，提高醫(yī)療服務質量。家庭服務機器人在AI技術的幫助下可實現智能家居控制、日常生活協(xié)助等功能，提高人們的生活質量。

作為農業(yè)大國，我國智慧農業(yè)發(fā)展領域更需要高科技技術支撐。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，以及畜禽水產養(yǎng)殖的喂料、清污、消毒、疫病防治、環(huán)境控制、畜產品采集等機器人產品。開發(fā)專用操控系統(tǒng)、自主智能移動平臺及作業(yè)部件，推動機器人與農田、農藝、品種相適應，實現信息在線感知、精細生產管控、無人自主作業(yè)、高效運維管理。打造丘陵山區(qū)、大田、設施園藝、畜牧水產、貯運加工等農業(yè)機器人應用場景。加快農林牧漁業(yè)基礎設施和生產裝備智能化改造，推動機器人與農業(yè)種植、養(yǎng)殖、林業(yè)、漁業(yè)生產深度融合。

機器人領域變化迅速，不斷涌現出“熱門領域”，商業(yè)模式不斷調整，投資和退出動態(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，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非常有前途和發(fā)展空間的領域。通過利用人工智能技術和仿生學原理，可以實現更加智能和靈活的機器人，從而為人類帶來更多的便利和創(chuàng)新。同時，也需要克服一些技術和倫理方面的挑戰(zhàn)，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(xù)的。

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

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(tǒng)、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的互動和影響。例如，如何確保機器人不會對人類造成危害、如何保護人類的隱私和權利、如何管理和控制機器人的發(fā)展等問題都需要認真考慮和解決。