大数据和机器学习有什么区别
大数据的定义
大数据(big data)，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据是一个笼统的概念暂未发现和准确的定义。
大数据的核心是利用数据的价值，机器学习是利用数据价值的关键技术，对于大数据而言，机器学习是不可或缺的。相反，对于机器学习而言，越多的数据会越可能提升模型的精确性，同时，复杂的机器学习算法的计算时间也迫切需要分布式计算与内存计算这样的关键技术。因此，机器学习的兴盛也离不开大数据的帮助。大数据与机器学习两者是互相促进，相依相存的关系。
机器学习与大数据紧密联系。但是，必须清醒的认识到，大数据并不等同于机器学习，同理，机器学习也不等同于大数据。大数据中包含有分布式计算，内存数据库，多维分析等等多种技术。单从分析方法来看，大数据也包含以下四种分析方法：
1.大数据，小分析：即数据仓库领域的OLAP分析思路，也就是多维分析思想。
2.大数据，大分析：这个代表的就是数据挖掘与机器学习分析法。
3.流式分析：这个主要指的是事件驱动架构。
4.查询分析：经典代表是NoSQL数据库。
也就是说，机器学习仅仅是大数据分析中的一种而已。尽管机器学习的一些结果具有很大的魔力，在某种场合下是大数据价值最好的说明。但这并不代表机器学习是大数据下的唯一的分析方法。
机器学习的定义
从广义上来说，机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。
首先，我们需要在计算机中存储历史的数据。接着，我们将这些数据通过机器学习算法进行处理，这个过程在机器学习中叫做“训练”，处理的结果可以被我们用来对新的数据进行预测，这个结果一般称之为“模型”。对新数据的预测过程在机器学习中叫做“预测”。“训练”与“预测”是机器学习的两个过程，“模型”则是过程的中间输出结果，“训练”产生“模型”，“模型”指导“预测”。
人类在成长、生活过程中积累了很多的历史与经验。人类定期地对这些经验进行“归纳”，获得了生活的“规律”。当人类遇到未知的问题或者需要对未来进行“推测”的时候，人类使用这些“规律”，对未知问题与未来进行“推测”，从而指导自己的生活和工作。
机器学习中的“训练”与“预测”过程可以对应到人类的“归纳”和“推测”过程。通过这样的对应，我们可以发现，机器学习的思想并不复杂，仅仅是对人类在生活中学习成长的一个模拟。由于机器学习不是基于编程形成的结果，因此它的处理过程不是因果的逻辑，而是通过归纳思想得出的相关性结论。
这也可以联想到人类为什么要学习历史，历史实际上是人类过往经验的总结。有句话说得很好，“历史往往不一样，但历史总是惊人的相似”。通过学习历史，我们从历史中归纳出人生与国家的规律，从而指导我们的下一步工作，这是具有莫大价值的。当代一些人忽视了历史的本来价值，而是把其作为一种宣扬功绩的手段，这其实是对历史真实价值的一种误用。
机器学习的范围
机器学习跟模式识别，统计学习，数据挖掘，计算机视觉，语音识别，自然语言处理等领域有着很深的联系。
从范围上来说，机器学习跟模式识别，统计学习，数据挖掘是类似的，同时，机器学习与其他领域的处理技术的结合，形成了计算机视觉、语音识别、自然语言处理等交叉学科。因此，一般说数据挖掘时，可以等同于说机器学习。同时，我们平常所说的机器学习应用，应该是通用的，不仅仅局限在结构化数据，还有图像，音频等应用。
模式识别
模式识别=机器学习。两者的主要区别在于前者是从工业界发展起来的概念，后者则主要源自计算机学科。在著名的《Pattern Recognition And Machine Learning》这本书中，Christopher M. Bishop在开头是这样说的“模式识别源自工业界，而机器学习来自于计算机学科。不过，它们中的活动可以被视为同一个领域的两个方面，同时在过去的10年间，它们都有了长足的发展”。
数据挖掘
数据挖掘=机器学习+数据库。这几年数据挖掘的概念实在是太耳熟能详。几乎等同于炒作。但凡说数据挖掘都会吹嘘数据挖掘如何如何，例如从数据中挖出金子，以及将废弃的数据转化为价值等等。但是，我尽管可能会挖出金子，但我也可能挖的是“石头”啊。这个说法的意思是，数据挖掘仅仅是一种思考方式，告诉我们应该尝试从数据中挖掘出知识，但不是每个数据都能挖掘出金子的，所以不要神话它。一个系统绝对不会因为上了一个数据挖掘模块就变得无所不能(这是IBM最喜欢吹嘘的)，恰恰相反，一个拥有数据挖掘思维的人员才是关键，而且他还必须对数据有深刻的认识，这样才可能从数据中导出模式指引业务的改善。大部分数据挖掘中的算法是机器学习的算法在数据库中的优化。
统计学习
统计学习近似等于机器学习。统计学习是个与机器学习高度重叠的学科。因为机器学习中的大多数方法来自统计学，甚至可以认为，统计学的发展促进机器学习的繁荣昌盛。例如著名的支持向量机算法，就是源自统计学科。但是在某种程度上两者是有分别的，这个分别在于：统计学习者重点关注的是统计模型的发展与优化，偏数学，而机器学习者更关注的是能够解决问题，偏实践，因此机器学习研究者会重点研究学习算法在计算机上执行的效率与准确性的提升。
计算机视觉
计算机视觉=图像处理+机器学习。图像处理技术用于将图像处理为适合进入机器学习模型中的输入，机器学习则负责从图像中识别出相关的模式。计算机视觉相关的应用非常的多，例如百度识图、手写字符识别、车牌识别等等应用。这个领域是应用前景非常火热的，同时也是研究的热门方向。随着机器学习的新领域深度学习的发展，大大促进了计算机图像识别的效果，因此未来计算机视觉界的发展前景不可估量。
语音识别
语音识别=语音处理+机器学习。语音识别就是音频处理技术与机器学习的结合。语音识别技术一般不会单独使用，一般会结合自然语言处理的相关技术。目前的相关应用有苹果的语音助手siri等。
自然语言处理
自然语言处理=文本处理+机器学习。自然语言处理技术主要是让机器理解人类的语言的一门领域。在自然语言处理技术中，大量使用了编译原理相关的技术，例如词法分析，语法分析等等，除此之外，在理解这个层面，则使用了语义理解，机器学习等技术。作为唯一由人类自身创造的符号，自然语言处理一直是机器学习界不断研究的方向。按照百度机器学
习专家余凯的说法“听与看，说白了就是阿猫和阿狗都会的，而只有语言才是人类独有的”。如何利用机器学习技术进行自然语言的的深度理解，一直是工业和学术界关注的焦点。
机器学习的方法
1、回归算法
在大部分机器学习课程中，回归算法都是介绍的第一个算法。原因有两个：一.回归算法比较简单，介绍它可以让人平滑地从统计学迁移到机器学习中。二.回归算法是后面若干强大算法的基石，如果不理解回归算法，无法学习那些强大的算法。回归算法有两个重要的子类：即线性回归和逻辑回归。
线性回归就是我们常见的直线函数。如何拟合出一条直线最佳匹配我所有的数据?一般使用“最小二乘法”来求解。“最小二乘法”的思想是这样的，假设我们拟合出的直线代表数据的真实值，而观测到的数据代表拥有误差的值。为了尽可能减小误差的影响，需要求解一条直线使所有误差的平方和最小。最小二乘法将最优问题转化为求函数极值问题。函数极值在数学上我们一般会采用求导数为0的方法。但这种做法并不适合计算机，可能求解不出来，也可能计算量太大。
计算机科学界专门有一个学科叫“数值计算”，专门用来提升计算机进行各类计算时的准确性和效率问题。例如，著名的“梯度下降”以及“牛顿法”就是数值计算中的经典算法，也非常适合来处理求解函数极值的问题。梯度下降法是解决回归模型中最简单且有效的方法之一。从严格意义上来说，由于后文中的神经网络和推荐算法中都有线性回归的因子，因此梯度下降法在后面的算法实现中也有应用。
逻辑回归是一种与线性回归非常类似的算法，但是，从本质上讲，线型回归处理的问题类型与逻辑回归不一致。线性回归处理的是数值问题，也就是最后预测出的结果是数字，例
如房价。而逻辑回归属于分类算法，也就是说，逻辑回归预测结果是离散的分类，例如判断这封邮件是否是垃圾邮件，以及用户是否会点击此广告等等。
实现方面的话，逻辑回归只是对对线性回归的计算结果加上了一个Sigmoid函数，将数值结果转化为了0到1之间的概率(Sigmoid函数的图像一般来说并不直观，你只需要理解对数值越大，函数越逼近1，数值越小，函数越逼近0)，接着我们根据这个概率可以做预测，例如概率大于0.5，则这封邮件就是垃圾邮件，或者肿瘤是否是恶性的等等。从直观上来说，逻辑回归是画出了一条分类线，见下图。
假设我们有一组肿瘤患者的数据，这些患者的肿瘤中有些是良性的(图中的蓝色点)，有些是恶性的(图中的红色点)。这里肿瘤的红蓝色可以被称作数据的“标签”。同时每个数据包括两个“特征”：患者的年龄与肿瘤的大小。我们将这两个特征与标签映射到这个二维空间上，形成了我上图的数据。
当我有一个绿色的点时，我该判断这个肿瘤是恶性的还是良性的呢?根据红蓝点我们训练出了一个逻辑回归模型，也就是图中的分类线。这时，根据绿点出现在分类线的左侧，因此我们判断它的标签应该是红色，也就是说属于恶性肿瘤。
逻辑回归算法划出的分类线基本都是线性的(也有划出非线性分类线的逻辑回归，不过那样的模型在处理数据量较大的时候效率会很低)，这意味着当两类之间的界线不是线性时，逻辑回归的表达能力就不足。下面的两个算法是机器学习界最强大且重要的算法，都可以拟合出非线性的分类线。
2、神经网络
神经网络(也称之为人工神经网络，ANN)算法是80年代机器学习界非常流行的算法，不过在90年代中途衰落。现在，携着“深度学习”之势，神经网络重装归来，重新成为最强大的机器学习算法之一。
人工智能与机器人
1 1.机器人定义的三个共有属性是：有类人的功能、根据人的编程能自动的工作、人造的机器或机械电子装置。 2.简述机器人的发展史？ 1954年美国人（George C. Devol）乔治·德沃尔制造出世界上第一台可编程的机器人，并在1956年获得美国专利。 1959年德沃尔与美国发明家约瑟夫·英格伯格联手制造出第一台工业机器人。 1960年，Conder公司购买专利并制造了样机。 1961年，Unimation公司（通用机械公司）成立，生产和销售了第一台工业机器“Unimate”，即万能自动之意。 1962年，美国万能自动化（Unimation）公司的第一台机器人Unimate在美国通用汽车公司（GM）投入使用标志着第一代机器人的诞生。 1963年麦卡锡则开始在机器人中加入视觉传感系统。 1965年 MIT推出了世界上第一个带有视觉传感器。 1967年， Unimation公司第一台喷涂用机器人出口到日本川崎重工业公司。 1968年，第一台智能机器人Shakey在斯坦福研究所诞生。 1972年，IBM公司开发出直角坐标机器人。 1973年，Cincinnati Milacron公司推出T3型机器人。 1978年，第一台PUMA机器人在Unimation公司诞生 1998年世界著名玩具厂商丹麦乐高(LEGO)公司推出机器人(Mind-storms)套件，让机器人制造变得跟搭积木一样， 1999年日本索尼公司推出犬型机器人爱宝(AIBO)。 2002年5月2日本田制造的名叫阿西（Asimo）四英尺高的白色机器人摇响开市铃声，摇响了机器智能时代的开始。 2006年6月，微软公司推出基于Windows的开发环境，用于构建面向各种硬件平台的软件---Microsoft Robotics Studio，试图实现机器人统一的标准或平台。
智能搬运机器人项目 可行性研究报告 xxx集团
第一章总论 一、项目概况 （一）项目名称 智能搬运机器人项目 （二）项目选址 xx经济开发区 对周围环境不应产生污染或对周围环境污染不超过国家有关法律和现 行标准的允许范围，不会引起当地居民的不满，不会造成不良的社会影响。 （三）项目用地规模 项目总用地面积53800.22平方米（折合约80.66亩）。 （四）项目用地控制指标 该工程规划建筑系数54.20%，建筑容积率1.07，建设区域绿化覆盖率7.95%，固定资产投资强度177.40万元/亩。 （五）土建工程指标 项目净用地面积53800.22平方米，建筑物基底占地面积29159.72平 方米，总建筑面积57566.24平方米，其中：规划建设主体工程42271.13 平方米，项目规划绿化面积4576.82平方米。 （六）设备选型方案 项目计划购置设备共计110台（套），设备购置费5114.16万元。
（七）节能分析 1、项目年用电量635631.19千瓦时，折合78.12吨标准煤。 2、项目年总用水量35246.18立方米，折合3.01吨标准煤。 3、“智能搬运机器人项目投资建设项目”，年用电量635631.19千瓦时，年总用水量35246.18立方米，项目年综合总耗能量（当量值）81.13 吨标准煤/年。达产年综合节能量22.88吨标准煤/年，项目总节能率 28.66%，能源利用效果良好。 （八）环境保护 项目符合xx经济开发区发展规划，符合xx经济开发区产业结构调整 规划和国家的产业发展政策；对产生的各类污染物都采取了切实可行的治 理措施，严格控制在国家规定的排放标准内，项目建设不会对区域生态环 境产生明显的影响。 （九）项目总投资及资金构成 项目预计总投资18832.94万元，其中：固定资产投资14309.08万元，占项目总投资的75.98%；流动资金4523.86万元，占项目总投资的24.02%。 （十）资金筹措 该项目现阶段投资均由企业自筹。 （十一）项目预期经济效益规划目标 预期达产年营业收入38760.00万元，总成本费用29806.75万元，税 金及附加363.39万元，利润总额8953.25万元，利税总额10551.57万元，
智能移动机器人的现状和发展 姓名 学号 班级：
智能移动机器人的现状及其发展 摘要：本文扼要地介绍了智能移动机器人技术的发展现状，以及世界各国智能移动机器人的发展水平，然后介绍了智能移动机器人的分类，从几个典型的方面介绍了智能移动机器人在各行各业的广泛应用，讨论了智能移动机器人的发展趋势以及对未来技术的展望，最后提出了自己的建议和设想，分析我国在智能移动机器人方面发展并提出期望。 关键词：智能移动机器人；发展现状；应用；趋势 1引言 机器人是一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机，或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。智能移动机器人则是一个在感知 - 思维 - 效应方面全面模拟人的机器系统，外形不一定像人。它是人工智能技术的综合试验场，可以全面地考察人工智能各个领域的技术，研究它们相互之间的关系。还可以在有害环境中代替人从事危险工作、上天下海、战场作业等方面大显身手。一部智能移动机器人应该具备三方面的能力：感知环境的能力、执行某种任务而对环境施加影响的能力和把感知与行动联系起来的能 力。智能移动机器人与工业机器人的根本区别在于，智能移动机器人具有感知功 能与识别、判断及规划功能[1] 。 随着智能移动机器人的应用领域的扩大，人们期望智能移动机器人在更多领 域为人类服务，代替人类完成更复杂的工作。然而,智能移动机器人所处的环境 往往是未知的、很难预测。智能移动机器人所要完成的工作任务也越来越复杂; 对智能移动机器人行为进行人工分析、设计也变得越来越困难。目前，国内外对 智能移动机器人的研究不断深入。 本文对智能移动机器人的现状和发展趋势进行了综述，分析了国内外的智能 移动机器人的发展，讨论了智能移动机器人在发展中存在的问题，最后提出了对 智能移动机器人发展的一些设想。 1
智能机器人的现状及其发展趋势 摘要：本文扼要地介绍了智能机器人技术的发展现状，以及世界各国智能机器人的发展水平，然后介绍了智能机器人的分类，从几个典型的方面介绍了智能机器人在各行各业的广泛应用，讨论了智能机器人的发展趋势以及对未来技术的展望，最后提出了自己的建议和设想，分析我国在智能机器人方面发展并提出期望。 关键词：智能机器人；发展现状；应用；趋势 The status and trends of intellectual robot Abstract: This paper briefly discusses the development, status of intellectual robot, development of intellectual robot in many countries. And then it presents the categories of intellectual robot, talks about the extensive applications in all works of life from several typical aspects and trends of intellectual robot. After that, it puts forward prospects for future technology, suggestion and a tentative idea of myself, and analyses the development of intellectual robot in China. Finally, it raises expectations of intellectual robot in China. Key words: intellectual robot; development status; application; trend 1 引言 机器人是一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机，或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。智能机器人则是一个在感知- 思维- 效应方面全面模拟人的机器系统，外形不一定像人。它是人工智能技术的综合试验场，可以全面地考察人工智能各个领域的技术，研究它们相互之间的关系。还可以在有害环境中代替人从事危险工作、上天下海、战场作业等方面大显身手。一部智能机器人应该具备三方面的能力：感知环境的能力、执行某种任务而对环境施加影响的能力和把感知与行动联系起来的能力。智能机器人与工业机器人的根本区别在于，智能机器人具有感知功能与识别、判断及规划功能[1]。 随着智能机器人的应用领域的扩大，人们期望智能机器人在更多领域为人类服务，代替
智能机器人项目 可行性研究报告 规划设计 / 投资分析
智能机器人项目可行性研究报告说明 该智能机器人项目计划总投资16599.99万元，其中：固定资产投资12680.16万元，占项目总投资的76.39%；流动资金3919.83万元，占项目 总投资的23.61%。 达产年营业收入35181.00万元，总成本费用27779.13万元，税金及 附加326.06万元，利润总额7401.87万元，利税总额8748.88万元，税后 净利润5551.40万元，达产年纳税总额3197.48万元；达产年投资利润率44.59%，投资利税率52.70%，投资回报率33.44%，全部投资回收期4.49年，提供就业职位576个。 报告根据我国相关行业市场需求的变化趋势，分析投资项目项目产品 的发展前景，论证项目产品的国内外市场需求并确定项目的目标市场、价 格定位，以此分析市场风险，确定风险防范措施等。 ...... 主要内容：基本情况、项目建设必要性分析、产业分析预测、产品规 划及建设规模、项目选址方案、土建工程说明、工艺概述、环境保护概况、项目职业安全管理规划、建设及运营风险分析、节能情况分析、进度计划、投资分析、经济收益分析、项目评价等。
第一章基本情况 一、项目概况 （一）项目名称 智能机器人项目 （二）项目选址 xx经济新区 （三）项目用地规模 项目总用地面积50885.43平方米（折合约76.29亩）。 （四）项目用地控制指标 该工程规划建筑系数57.44%，建筑容积率1.54，建设区域绿化覆盖率6.93%，固定资产投资强度166.21万元/亩。 （五）土建工程指标 项目净用地面积50885.43平方米，建筑物基底占地面积29228.59平方米，总建筑面积78363.56平方米，其中：规划建设主体工程62365.61平方米，项目规划绿化面积5430.89平方米。 （六）设备选型方案 项目计划购置设备共计155台（套），设备购置费5415.20万元。 （七）节能分析 1、项目年用电量965570.32千瓦时，折合118.67吨标准煤。
：人类智能的特性表现在 4 个方面 。 A：聪明、灵活、学习、运用。 B：能感知客观世界的信息、能对通过思维对获得的知识进行加工处理、能通过学习积累知识 增长才干和适应环境变化、能对外界的刺激作出反应传递信息。 C：感觉、适应、学习、创新。 D：能捕捉外界环境信息、能够利用利用外界的有利因素、能够传递外界信息、能够综合外界 信息进行创新思维。 2：人工智能的目的是让机器能够 ，以实现某些脑力劳动的机械化。 A：具有智能 B：和人一样工作 C：完全代替人的大脑 D：模拟、延伸和扩展人的智能 3：下列关于人工智能的叙述不正确的有： 。 A：人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。 B：人工智能是科学技术发展的趋势。 C：因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的，非常新，所以十分重要。 D：人工智能有力地促进了社会的发展。 4：人工智能研究的一项基本内容是机器感知。以下列举中的 不属于机器感知 的领域。 A：使机器具有视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉等感知能力。 B：让机器具有理解文字的能力。 C：使机器具有能够获取新知识、学习新技巧的能力。 D：使机器具有听懂人类语言的能力 5：自然语言理解是人工智能的重要应用领域，下面列举中的 不是它要实现的 目标。 A：理解别人讲的话。 B：对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。 C：欣赏音乐。 D：机器翻译。 6：为了解决如何模拟人类的感性思维，例如视觉理解、直觉思维、悟性等，研究者找到一个 重要的信息处理的机制是： 。 A：专家系统 B：人工神经网络 C：模式识别 D：智能代理 7: 根据下列选项来判断可以用指纹来鉴定的是： ①证件 ②签字 ③照片 ④ 密码 ⑤钥 匙 ⑥印签（ ） Ａ ： ① ② Ｂ ： ① ② ③ Ｃ：①②③④ Ｄ：①②③④⑤⑥ 8：下列选项错误的是（ ） Ａ：研究人工智能成为当前信息化社会的迫切需求 Ｂ：智能化是自动化发展的必要趋势 Ｃ：人工智能的研究方法：结构模拟、功能模拟和行为模拟 Ｄ：人工智能的实质是人造的智能 9：机器人之父是指： （ ） A：阿兰.图灵 B：伯纳斯.李 C：莎佩克 D：英格伯格和德沃尔 10：下列哪个应用领域不属于人工智能应用？（ ）
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人工智能机器人项目 可行性研究报告 xxx投资公司
第一章概论 一、项目概况 （一）项目名称 人工智能机器人项目 （二）项目选址 xxx经济示范区 对周围环境不应产生污染或对周围环境污染不超过国家有关法律和现 行标准的允许范围，不会引起当地居民的不满，不会造成不良的社会影响。 （三）项目用地规模 项目总用地面积17795.56平方米（折合约26.68亩）。 （四）项目用地控制指标 该工程规划建筑系数66.82%，建筑容积率1.11，建设区域绿化覆盖率6.59%，固定资产投资强度184.09万元/亩。 （五）土建工程指标 项目净用地面积17795.56平方米，建筑物基底占地面积11890.99平 方米，总建筑面积19753.07平方米，其中：规划建设主体工程13011.47 平方米，项目规划绿化面积1302.13平方米。 （六）设备选型方案 项目计划购置设备共计63台（套），设备购置费2346.84万元。
（七）节能分析 1、项目年用电量1277446.20千瓦时，折合157.00吨标准煤。 2、项目年总用水量4025.69立方米，折合0.34吨标准煤。 3、“人工智能机器人项目投资建设项目”，年用电量1277446.20千 瓦时，年总用水量4025.69立方米，项目年综合总耗能量（当量值） 157.34吨标准煤/年。达产年综合节能量52.45吨标准煤/年，项目总节能 率27.63%，能源利用效果良好。 （八）环境保护 项目符合xxx经济示范区发展规划，符合xxx经济示范区产业结构调 整规划和国家的产业发展政策；对产生的各类污染物都采取了切实可行的 治理措施，严格控制在国家规定的排放标准内，项目建设不会对区域生态 环境产生明显的影响。 （九）项目总投资及资金构成 项目预计总投资5807.83万元，其中：固定资产投资4911.52万元， 占项目总投资的84.57%；流动资金896.31万元，占项目总投资的15.43%。 （十）资金筹措 该项目现阶段投资均由企业自筹。 （十一）项目预期经济效益规划目标 预期达产年营业收入6458.00万元，总成本费用5158.57万元，税金 及附加92.69万元，利润总额1299.43万元，利税总额1571.35万元，税
智能机器人的现状及其发展 学院：电气信息学院姓名：张琪学号：1143031172 摘要：本文主要介绍了智能机器人的发展现状、关键技术及其在各个领域的应用。然后总结了智能机器人在发展中存在的一些问题。最后提出了自己的建议和设想。 关键词：智能机器人；发展现状；传感器技术；智能控制；人机接口；应用 1.引言 机器人是一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机，或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。智能机器人则是一个在感知- 思维- 效应方面全面模拟人的机器系统，外形不一定像人。它是人工智能技术的综合试验场，可以全面地考察人工智能各个领域的技术，研究它们相互之间的关系。还可以在有害环境中代替人从事危险工作、上天下海、战场作业等方面大显身手。一部智能机器人应该具备三方面的能力：感知环境的能力、执行某种任务而对环境施加影响的能力和把感知与行动联系起来的能力。智能机器人与工业机器人的根本区别在于，智能机器人具有感知功能与识别、判断及规划功能。 随着智能机器人的应用领域的扩大，人们期望智能机器人在更多领域为人类服务，代替人类完成更复杂的工作。然而,智能机器人所处的环境往往是未知的、很难预测。智能机器人所要完成的工作任务也越来越复杂;对智能机器人行为进行人工分析、设计也变得越来越困难。目前，国内外对智能机器人的研究不断深入。 本文对智能机器人的现状和发展趋势进行了综述，分析了国内外的智能机器人的发展，讨论了智能机器人在发展中存在的问题，最后提出了对智能机器人发展的一些设想。 2.国内外在该领域的发展现状综述 智能机器人是第三代机器人，这种机器人带有多种传感器,能够将多种传感器得到的信息进行融合，能够有效的适应变化的环境，具有很强的自适应能力、学习能力和自治功能。 目前研制中的智能机器人智能水平并不高，只能说是智能机器人的初级阶段。智能机器人研究中当前的核心问题有两方面：一方面是，提高智能机器人的自主性，这是就智能机器人与人的关系而言，即希望智能机器人进一步独立于人，具有更为友善的人机界面。从
工业机器人项目可行性报告 xxx有限责任公司
摘要说明— 工业机器人是工业互联网在硬件环节的核心支撑，“新基建”投资有 望进一步激活中国制造业对机器人及智能制造装备的需求。机器人作为工 业互联网体系的重要组成部分，承载着大量相关系统、工艺参数、软件工具、企业业务需求和制造能力，引导汇聚和链接着大量工业资源，通过交 互协同和迭代优化，为智能的产生提供必要基础，为制造业智能化的发展 创造前提条件。同时，工业机器人能够充分发挥工业互联网平台的重要作用，成为工业全要素链接的枢纽，向上对接工业应用，向下连接海量设备，持续沉淀和积累海量具备应用推广价值的工业经验与知识模型，通过更为 科学、高效的工业资源配置方式及路径，驱动制造业体系和生态的智能化 升级与运转。 二是新型基础设施建设更加侧重于突出产业转型升级的新方向，无论 是人工智能还是物联网，都体现出加快推进产业高端化发展的大趋势。 与传统基础设施建设相比，一是新型基础设施建设内涵更加丰富，涵 盖范围更广，如区块链、云计算等，更能凸显数字经济特征，能够更好推 动中国经济转型升级。 新型基础设施是以新发展理念为引领，以技术创新为驱动，以信息网 络为基础，面向高质量发展需要，提供数字转型、智能升级、融合创新等 服务的基础设施体系。“新基建”具有新时代的丰富内涵，既符合未来经
济社会发展趋势，又适应中国当前社会经济发展阶段和转型需求，在补短板的同时将成为社会经济发展的新引擎。良好的政策环境有助于提高新型基础设施的长期供给质量和效率，促进新兴行业持续健康发展，因此，开展“新基建”政策研究意义重大。 该工业机器人项目计划总投资6993.79万元，其中：固定资产投资6098.14万元，占项目总投资的87.19%；流动资金895.65万元，占项目总投资的12.81%。 达产年营业收入6851.00万元，总成本费用5432.97万元，税金及附加118.64万元，利润总额1418.03万元，利税总额1732.26万元，税后净利润1063.52万元，达产年纳税总额668.74万元；达产年投资利润率20.28%，投资利税率24.77%，投资回报率15.21%，全部投资回收期8.08年，提供就业职位115个。 报告内容：概述、项目建设背景、市场研究、项目投资建设方案、项目建设地研究、建设方案设计、工艺可行性、项目环境影响分析、企业安全保护、风险性分析、节能说明、项目计划安排、投资估算、项目经营效益分析、项目综合结论等。 泓域咨询规划设计/投资分析/产业运营
浅谈人工智能学习研究的现状 及其发展趋势 摘要：自上世纪五十年代以来，经过了几个阶段的不断探索和发展，人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就，但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。但是进入新世纪以来，随着信息技术的快速进步，与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。尤其是随着因特网的普及和应用，对人工智能的需求，变得越来越迫切，也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。本文强调在当今的网络时代，作为信息技术的先导，人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向，要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新，就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点，尤其是重视认知物理学的研究。自然语言是人类思维活动的载体，是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象，要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型，发展不确定性人工智能；要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性，把网络拓扑作为知识表示的一种新方法，研究网络拓扑的演化与网络动力学行为，研究网络化了的智能，从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求，迎接人工智能
学习与应用领域新的辉煌。 1.前言 自20世纪90年代以来，随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈，对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注，且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。 人工智能已对现实社会做出了非常重大的贡献，而且其作用已在各领域发挥得淋漓尽致，特别是在计算机领域，人工智能的应用更加突出，可以说，哪里有计算机应用，哪里就在应用人工智能；哪里需要自动化或半自动化，哪里就在应用人工智能的理论、方法和技术。目前，人工智能应用的主要领域，也就是计算机应用的主要领域。 人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的智能的学科。从后一种意义上讲，人工智能又被称为“机器智能”或“智能模拟”。人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来的，它一方面成为人类智能的延长，另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。 学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。学习过程具有以下特点：学习行为一般具有明显的目的性，其结果是获
智能工业机器人项目 可行性研究报告 编制单位：北京中投信德国际信息咨询有限公司编制时间：https://www.doczj.com/doc/082570340.html, 高级工程师：高建
关于编制智能工业机器人项目可行性研究 报告编制说明 （模版型） 【立项 批地 融资 招商】 核心提示： 1、本报告为模板形式，客户下载后，可根据报告内容说明，自行修改，补充上自己项目的数据内容，即可完成属于自己，高水准的一份可研报告，从此写报告不在求人。 2、客户可联系我公司，协助编写完成可研报告，可行性研究报告大纲（具体可跟据客户要求进行调整） 编制单位：北京中投信德国际信息咨询有限公司 专 业 撰写节能评估报告资金申请报告项目建议书 商业计划书可行性研究报告
目录 第一章总论 (1) 1.1项目概要 (1) 1.1.1项目名称 (1) 1.1.2项目建设单位 (1) 1.1.3项目建设性质 (1) 1.1.4项目建设地点 (1) 1.1.5项目主管部门 (1) 1.1.6项目投资规模 (2) 1.1.7项目建设规模 (2) 1.1.8项目资金来源 (3) 1.1.9项目建设期限 (3) 1.2项目建设单位介绍 (3) 1.3编制依据 (3) 1.4编制原则 (4) 1.5研究范围 (5) 1.6主要经济技术指标 (5) 1.7综合评价 (6) 第二章项目背景及必要性可行性分析 (7) 2.1项目提出背景 (7) 2.2本次建设项目发起缘由 (7) 2.3项目建设必要性分析 (7) 2.3.1促进我国智能工业机器人产业快速发展的需要 (8) 2.3.2加快当地高新技术产业发展的重要举措 (8) 2.3.3满足我国的工业发展需求的需要 (8) 2.3.4符合现行产业政策及清洁生产要求 (8) 2.3.5提升企业竞争力水平，有助于企业长远战略发展的需要 (9) 2.3.6增加就业带动相关产业链发展的需要 (9) 2.3.7促进项目建设地经济发展进程的的需要 (10) 2.4项目可行性分析 (10) 2.4.1政策可行性 (10) 2.4.2市场可行性 (10) 2.4.3技术可行性 (11) 2.4.4管理可行性 (11) 2.4.5财务可行性 (11) 2.5智能工业机器人项目发展概况 (12)
智能机器人的现状与发展 □董文清 山东淄博实验中学山东淄博255000 摘要：当前，机器人技术正快速发展。对智能机器人进行了概述，介绍了教育机器人与机器人竞赛，分析了智能足球机器人的系统组成。与此同时，从多传感器信息融合技术、视觉系统、路径规划、人工智能应用等方面介绍了智能机器人的研究领域。 关键词：智能机器人现状发展 中图分类号:TH122文献标志码:A文章编号：1000-4998(2019)01-0036-03 Abstract:Currently,the robot technology is developing rapidly.The intelligent robot was summarized, the educational robot and robot competition were introduced,and the system composition of the intelligent soccer robot was analyzed.In the meanwhile,the research field of intelligent robots was introduced from the aspects of multi—sensor information fusion technology,vision system,path planning and Al application. Key Words：Intelligent Robot Present Status Development 1智能机器人概述 机器人技术经过几十年的快速发展，已从工业领域的广泛应用，拓展到服务、医疗、军工和救灾领域。按照应用的不同，目前智能机器人可分为工业机器人和服务机器人两大类。服务机器人又可分为个人服务机器人和专业服务机器人。 目前在服务机器人领域，智能机器人的主要类型有家庭智能助理机器人、教育机器人、教师机器人、工业制造培训用机器人、手术医疗培训用机器人、护理机器人和安全教育机器人等o未来，机器人将成为人们日常生活的一部分，并彻底改变人们的生活方式。 随着计算机、自动控制、微电子技术、人工智能等技术的发展，机器人技术的智能化程度正越来越高。传感器的应用，使机器人具有视觉、听觉和嗅觉。控制系统自学习和自适应能力的加强，使机器人具有感知、思维和互动功能。 世界各国的高校和科研机构都在研究具有人工智能的服务机器人。谷歌公司收购了八家行业内公司，主要从事视觉、语音、类人和智能化技术工作，从而使机器人能学习写诗、写小说、作曲等，并可进行足球运动。当前，智能服务机器人正在迅速发展。 2教育机器人 当前，智能服务机器人在教育领域表现出了无可比拟的价值和前景，其多学科交叉融合的特点为培养收稿日期：2018年11月 2019,57(1)高素质和复合型人才，特别是人工智能研究方面的人才提供了良好的平台。 在智能服务机器人领域，机器人硬件与编程软件相结合，可以培养学习者的思维能力和学习兴趣。目前，全球排名前十的教育机器人研究机构，以及德国Fischertechnik、日本本田电机等,已研制成功多种教育机器人产品。在国内，也有不少企业研发了教育机器人。其中，能力风暴教育机器人在发展中已取得600多项专利，形成120多种机型，包括语音互动、唱歌跳舞、类人等类型。科大讯飞的教育机器人载入了TY OS智能系统，具有理解能力、表达能力和一定的智商，通过自学习不断成长，从能听会说发展为能理解会思考。优必选阿尔法教育机器人一直以高自由度、智能互动、拟人造型而闻名，借助自然的语音对话，能实现人机对话、多人通话，并能实现运动、舞蹈等各种功能。 由此可见，研发与应用教育机器人，除了要提高机器人技术之外，还需要加强人工智能、语音识别和仿生等方面的技术，使教育机器人能像真人一样进行思考、动作和适应环境。 3机器人竞赛 为了推动智能机器人技术的发展，培养青少年的创新能力，在世界各地有各种机器人竞赛，主要包括机器人足球赛、机器人灭火竞赛、机器人综合竞赛、机器人格斗大赛、机器人轨迹赛等。机器人格斗大赛在全球已开展了几十年，以英国的机器人大擂台和美国的博兹大战较为出名。日本也曾举办两足机器人竞技格斗 机械制造总第653期曲占
一、单选题 1. 人工智能的目的是让机器能够（D），以实现某些脑力劳动的机械化。 A. 具有完全的智能 B.和人脑一样考虑问题 完全代替人D.C. 模拟、延伸和扩展人的智能 下列关于人工智能的叙述不正确的有（C） 2. 。 人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术 的智能化水平。 A. 人工智能是科学技术发展的趋势。B. C. 因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的，非常新，所以十分重要。 D.人工智能有力地促进了社会的发展。 3. 自然语言理解是人工智能的重要应用领域，下面列举中的（C ）不是它要实现的目 标。 B.A. 理解别人讲的话。对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。 D.C. 欣赏音乐。机器翻译。 下列不是知识表示法的是（4.）。 A. B.计算机表示法谓词表示法
C. D.框架表示法产生式规则表示法 关于“与/ 或”图表示知识的叙述，错误的有（5. D）。 用“与/ 或”图表示知识方便使用程序设计语言表达，也便于计算机存储处理。A. “与/ 或”图表示知识时一定同时有“与节点”和“或节点”。B. C.“与/ 或”图能方便地表示陈述性知识和过程性知识。 D.能用“与/ 或”图表示的知识不适宜用其他方法表示。 6. 一般来讲，下列语言属于人工智能语言的是（D）。 A. VJ B. C# C. Foxpro D. LISP 7.专家系统是一个复杂的智能软件，它处理的对象是用符号表示的知识，处理的过程是（C ）的过程。 A. 思考 B.回溯 C.推理 D.递归 确定性知识是指（ A ）知识。8. B.A. 可以精确表示的正确的 C. 在大学中学到的知识 D.能够解决问题的 下列关于不精确推理过程的叙述错误的是（9. B）。 不精确推理过程是从不确定的事实出发A. B.不精确推理过程最终能够推出确定的结论 C.不精确推理过程是运用不确定的知识 D.不精确推理过程最终推出不确定性的结论 ..
智能机器人项目可行性研究报告 投资分析/实施方案
摘要 该智能机器人项目计划总投资9602.27万元，其中：固定资产投资7999.92万元，占项目总投资的83.31%；流动资金1602.35万元，占项目 总投资的16.69%。 达产年营业收入14650.00万元，总成本费用11349.91万元，税金及 附加176.34万元，利润总额3300.09万元，利税总额3931.61万元，税后 净利润2475.07万元，达产年纳税总额1456.54万元；达产年投资利润率34.37%，投资利税率40.94%，投资回报率25.78%，全部投资回收期5.38年，提供就业职位233个。 报告根据项目建设进度及项目承办单位能够提供的资本金等情况，提 出建设项目资金筹措方案，编制建设投资估算筹措表和分年度资金使用计 划表。 智能机器人的关键技术包括视觉、传感、人机交互和机电一体化等。 从应用角度分，智能机器人可以分为工业机器人和服务机器人。其中，工 业机器人一般包括搬运机器人、码垛机器人、喷涂机器人和协作机器人等。服务机器人可以分为行业应用机器人和个人/家用机器人。其中，行业应用 机器人包括智能客服、医疗机器人、物流机器人、引领和迎宾机器人等;个 人/家用机器人包括个人虚拟助理、家庭作业机器人(如扫地机器人)、儿童 教育机器人、老人看护机器人和情感陪伴机器人等。
报告主要内容：概论、项目建设背景、产业分析、建设内容、项目选址可行性分析、土建工程研究、工艺原则及设备选型、环境保护和绿色生产、安全管理、建设风险评估分析、节能方案分析、实施进度计划、项目投资方案、经济效益分析、项目总结等。
数据中心软硬件部署 1. 服务器部署 服务器系统是数据中心的核心设备，提供计算处理服务、网络应用服务、业务应用服务和其他服务。服务器部署包括基础数据库服务器、管理数据库服务器、电子政务运行支撑服务器、 应用/Web 服务器、交换数据服务器、交换应用服务器、安全应用支撑区服务器、基础网络服务区服务器、网络管理区服务器等。服务器的配置根据各类应用的不同规模和特点，并结合处理速度、存储容量、高可靠性、系统开放性、性能价格比等因素来进行选择。b5E2RGbCb5E2RGbC 2.数据存储与备份系统部署 数据存储与备份系统部署包括，基础数据库存储系统、管理数据库存储系统、备份存储系 统、信息交换区存储系统、对外信息发布区存储系统、磁带备份系统。各级中心数据运行存储平台可结合实际情况，选用SAN NAS iSCS和CAS等网络存储技术架构，在具体硬件的选择方面需要考虑到硬件设备及链路方面的安全冗余设计。plEanqFDplEanqFD 3.系统软件部署 在操作系统选择方面，小型机系统采用UNIX 操作系统。PC 服务器系统采用Windows Server 系列操作系统；在集群软件选择方面，UNIX 服务器双机集群系统采用同一品牌的集群软件来集群功能，PC服务器双机集群系统采用Windows Server系列高级版的集群功能来实现；在GIS软件选择方面，主要采用目前国内市场上的主流产品；在数据库软件选择方面，应该是目前国内外通用大型关系型数据库系统，并根据实际需要来具体配置；在系统管理软件选择方面，应能对网络和系统进行有效监控、分析、诊断、优化、调整，能够全面、准确、及时地掌握整个系统及相关各方面的运行状况，实现集中的、实时的、图形化的、智能化的网络监控管理。DXDiTa9EDXDiTa9E 数据中心环境配置 安徽省国土资源厅数据中心软硬件环境配置情况如下： 1.省厅数据中心现有软硬件清单（见附件）。 2.2006年度软硬件计划采购清单（见附件）。 3. 2007年度软硬件计划采购清单（见附件）。
2017年人工智能系列研发制造项目可行性研究报告(编制大纲)
2017年人工智能系列研发制造项目可行性研究报告 编制单位：北京智博睿投资咨询有限公司
第一章总论 1.1人工智能系列研发制造项目概况 1.1.1人工智能系列研发制造项目名称 1.1.2人工智能系列研发制造项目性质 1.1.3人工智能系列研发制造项目建设单位 1.1.4可研报告编制单位 北京智博睿投资咨询有限公司 1.1.5人工智能系列研发制造项目建设地点 1.1.6人工智能系列研发制造项目建设内容及规模 1.1.7人工智能系列研发制造项目建设进度 1.1.8投资规模和资金筹措方案 1、投资规模 2、资金筹措方案 1.1.9主要经济指标 表1-1 人工智能系列研发制造项目主要经济指标汇总表 序号科目单位指标备注1 项目规模总投资万元 1.1 建设投资万元 1.2 建设期利息万元 1.3 流动资金万元 2 年均销售收入万元
3 年均总成本万元 3.1 年均固 定成本 万元 3.2 年均可 变成本 万元 4 年均经营成本万元 5 年均利税总额万元 5.1 年均营 业税金及附加 万元 5.2 年均利 润总额 万元 5.3 年均增 值税 万元 6 财务内部收益率% 税后 7 财务净现值万元税后 8 财务内部收益率% 税前 9 财务净现值万元税前 10 经济内部收益率% 11 经济净现值万元 12 税后投资回收期年含建设期 13 总投资收益率%
1.2人工智能系列研发制造项目建设单位概况 1.3编制依据、原则和范围 1.3.1可研编制情况 1.3.2编制依据 1.3.3编制原则 1.3.4编制范围 1.4可行性研究的结论 1.4.1基本结论 1.4.2人工智能系列研发制造项目建设的意义 1.4.3经济效益分析 1.4.4社会效益分析 1.4.5社会评价结论 1.4.6风险分析结论 1.4.7社会稳定风险分析结论 第二章 人工智能系列研发制造项目背景及必要性 2.1人工智能系列研发制造项目建设背景 14 投资利税率 % 15 项目资本金净利润率 % 16 盈亏平衡点 %
江阴电教馆云数据中心项目方案
目录 1 方案建设思路 (3) 2 方案拓扑 (4) 3 方案的优势 (4) 3.1 可靠性 (4) 3.1.1 服务器硬件高可用 (5) 3.1.2 虚拟化集群高可用 (5) 3.1.3 存储系统高可用 (8) 3.1.4 数据备份高可用 (11) 3.2 可扩展性 (14) 3.2.1 动态添加虚拟化集群 (14) 3.2.2 容灾升级扩展 (15) 3.3 降低成本，提高效率和服务水平 (15) 3.4 简化管理 (17) 3.4.1 浪潮云海OS的管理平台ICM概述 (17) 3.4.2 浪潮ICM管理特性 (17) 3.4.3 浪潮ICM主要功能 (17) 3.4.4 整体架构和管理界面 (18) 4 方案配置清单 (19) 5 公司简介 (21)
1方案建设思路 根据用户的需求，本次方案采用软硬一体化的虚拟化解决方案。 本次方案采用3台浪潮TS850八路服务器做双机，配置8颗Intel Xeon E7-8837 CPU（2.66GHz/8c),整机达到64核心，配置256 GB ECC registered DDR3 内存，3个300GB SAS硬盘组成RAID5阵列。在服务器上部署vmwarevsphere 5.1虚拟化平台，将电教馆的相关业务转移到vmwarevsphere 5.1虚拟化平台上去，实现上层应用与底层硬件的无关性，提高可管理性和对异构设备的兼容性。通过在浪潮ICM管理平台，对各个应用系统进行集中管理，功能上实现应用业务在本地的HA、FT、vMotion、DRS、DMP、在线业务迁移等功能，保障服务器硬件故障业务不中断。 后端采用虚拟化存储解决方案，打破实体存储设备间的疆界，构建高弹性的存储基础架构，以最经济的方式实现存储高可用。即在一定范围内，控制器所组成的虚拟存储层以高可用集群架构存在，在服务器和存储磁盘阵列之间构建了一个虚拟逻辑磁盘，底层数据同时存放在两个存储实体中（后端存储阵列AS500H），数据同步机制通过硬件实现，无需依赖客户端软件。当存储路径上任何一个设备发生故障时，存储路径将自动切换到其他路径，保障业务数据存取连续性。配置10TB高性能SAS硬盘和30TB的大容量空间，容量分级管理，更高效地利用存储空间。为了保证本地数据的安全性和人为误操作导致的数据丢失，配置备份服务器和备份存储阵列，实现LAN-Free的近线存储备份。并根据应用的安全级别配置相关的数据备份策略，例如增量备份、差量备份等。 云要实现真正的资源动态分配，除了利用虚拟化技术构建计算和存储资源池，还需要专门的云平台的管理系统实现云门户管理、虚拟资源管理、用户权限设置、系统监控等功能，从而保证云计算中心的正常运行。本次配置浪潮ICM云管理平台进行统一的资源管理。
陪护机器人的现状及其发展趋势 (北京理工大学珠海学院工业自动化学院广东?珠海519000) 摘要:陪护机器人,一种新型的多功能服务机器人,辅助老年人的生活。具有服务、安全监测、互动和多媒体娱乐四大功能。同伴本文介绍了机器人的定义和发展前景,分析了服务机器人在国内外的研究现状,讨论了当前服务机器人关键技术领域的研究,最后给出了未来的发展方向和趋势研究服务机器人。 关键字:智能陪护机器人、智能控制 The present situation and development trend of escoer robots (The zhuhai college of Beijing university of technology institute of mechanical and vehicle guangdong zhuhai 519000 China) Abstract:Escort robot, a new type of multi-functional service robot, auxiliary to the old life. Characteristics of services, security monitoring, interactive and multimedia entertainment four big functions. Companion robots were introduced in this paper the definition and development of prospects, analyzes the research status of service robots at home and abroad, the current service robots are discussed the key technology in the field of research, finally shows the trend of future development direction and research service robot. Key words: intelligent escort robot and intelligent control 引言 家用陪护是一个巨大的市场，现在我国60岁以上老年人数量已经超过2个亿，占总人口的14.9%。到2020年，我国老年人数量将达到2.43亿，占比将超过17.2%。老龄化的加剧和典型的“4-2-1”中国家庭结构，为能够提供情感交流、儿童陪伴等服务功能的智能陪伴机器人奠定了巨大的市场基础。 针对老龄化社会的潜在需求,多家企业不约而同在各自展位的显眼位置展示研发的养老陪护机器人,他们或卖萌与人对话,或跳“小苹果”机器人舞,憨态可掬之余,颇具智慧管家的“未来感”。本文对陪护机器人技术的市场现状和关键技术及其未来发展进行了综述。 1国内外陪护机器人的现状 哈尔滨工业大学机器人研制的“陪护机器人”是人们印象中机器人的样子：1.6米的个头儿，圆圆的头上有一双会“眨”的大眼睛，一身银白色“外衣”透出十足的现代感，走起路来既平稳又顺畅，还能用灵活的双臂完成很多动作。这项名为“助老助残机器人关键技术研究”的项目于2006年被列入高新技术发展计划——“863”计划重点项目，并于2007年启动。课题组正在为2009年底攻克中国陪护机器人的关键技术而努力。 日本早稻田大学的菅野重树教授历时7年时间，为老年人开发了一种“TWENDY-ONE”的陪护机器人，它不仅可以扶持老人起床，还会送饭、喂饭。“TWENDY—ONE”身高1．5米，体重110千克，靠4只走轮自由移动。而且可以自行判断、绕开障碍物。使用者在起床之前只需说一声“扶我起床！”，它就会用双手把人从床上扶起来，并帮助老人坐到轮椅上去。它生有硅胶制成的柔软手指，加上里面灵活的关节可巧妙地完成人手的工作，从生鸡蛋到面包片都可以取放自如。 2陪护机器人的市场现状和前景 2016年，智能陪护机器人井喷式爆发，作为消费来说，我们看到的现象是，有关智能陪护机器人的产品和品牌逐渐增多，机器人更多的走进家庭，这也标志着人工智能技术的又一次进步。上世纪中旬，日本由于劳动力的不足，一直致力于研发人形机器人，最初，日本的机器人行业以工业机器人为主，后来由于人口老龄化问题严重，逐渐向服务型和娱乐型拓展。1999年，日本索尼公司推出犬型机器人爱宝(AIBO)，当即销售一空，从此娱乐机器人成功迈进普通家庭。 2015年，被视为人工智能元年，从硅谷到北京，人工智能热悄然兴起，从工业机器