新一代人工智能在服务机器人中应用真正“聪明”的人工智能产品是基于应用场景的系统化产品。探索人类智能的计算本质，研究类脑智能模型、算法、系统，形成类脑技术与机器人融合发展的独特优势，构造新一代智能技术源头创新，这是新一代人工智能在服务机器人领域的主要研究内容；进一步深化在智能领域创新引领的基础和优势，推进“人工智能+”系列成果落地转化，构建智能产业的生态圈，是新一代人工智能在服务机器人领域应用的主要发展趋势。
现如今研发的服务机器人广泛应用于商场、医院、银行接待大厅等公共场所，根据场需求，针对服务机器人的功能定制略有差别，现场景应用的服务机器人普遍具备：语音交互、人脸识别、自主行走、自动避障等功能。
浅谈机器人的语音交互：
语音交互是服务机器人研究中关键的一项难点，如何能让服务机器人的语言分析处理能力如同人脑一般，结合语境，经过算法处理，并作出合理对答，是研究中的难题。常见功能是为服务机器人程序录入特定的语音唤醒词语，当机器人接收到特定的唤醒语音时，将其转换成文字信息并传入后台服务端，服务端对语义进行分析，经过分析处理回传相应的文字信息到机器人端，机器人接收到文字信息并以语音的形式播放。分析两点影响服务机器人语音交互功能的因素：
1.后台服务端CPU处理效率，硬盘反应速度等问题直接影响到机器人语音交互反应速度，这是人们在与机器人沟通中常见的机器
人反应速度的问题。
2.拥有一个强大且稳定的数据库也是决定机器人语音是否智能的关键，人在和机器人沟通时常见问题主要是机器人答非所问或机器人听不懂人的问话，结构化数据缺乏，影响到机器人语音交互的智能性。
在语音交互领域，硬件问题的解决较为容易，另外，如果拥有一个无懈可击的结构化数据库，可相对有效解决机器人与人问答的问题。解决了这两个问题仅是服务机器人语音交互的入门阶段，对于新一代人工智能在服务机器人的研究中，让机器人脑如人脑一般，结合语境，回答合理化答案，这不仅仅是在服务机器人领域值得突破的问题，同样也是新一代人工智能领域的研究要点。
除此以外，利用人工智能手段模拟语气，作出类人化情绪响应，以打造具有情绪属性的虚拟形象的技术。恰当的语音识别和表达，这需要进一步研究自然和谐的人性化和智能化的人机交互的实现。
对于服务机器人的语音交互领域，目的在于研究出可提供“听清、听懂、满足”的对话式人工智能服务。这种人机交互的实现，需融合语音识别、语义理解、自然语言处理、语音合成等多种解决方案。到2020年，实现多场景下中文语音识别平均准确率达到96%，5米远场识别率超过92%，用户对话意图识别准确率超过90%。
除语音交互外，服务机器人的其他功能同样面临各样问题需要处理，新一代人工智能在服务机器人的应用仍有广阔的深入探索的空间。值得期待的是以人工智能、云计算、物联网等为代表的技术将带
动服务机器人产业向智能化、创新化、数字化方向迅速迈进。机器人未来有望成为场景数据的入口和连接者，成为实现全场景数字化和云边端协同一体化的重要环节。
浅谈人工智能 电脑、智能手机、各种各样层出不穷的智能机器人。人工智能越来越普及，人工智能也逐渐在我们的生活中占据了一定的比例。接下来我从几个方面浅谈一下人工智能：人类无法从事机器人的工作：人工智能的功能的确很强大，但它毕竟是人类赋予的。既然我们造就了它们，那么我相信最强大的还是人类。 在机器人和计算机智能的协助下，我们得以完成150年前完全无法想象的事情，这是机器人介入人类生活后最令人赞叹的一点。今天，我们可以通过手术摘除内脏上的肿瘤，录制婚礼视频，让登陆车在火星上行驶，在布料上印出朋友通过电波传来的图案。我们正在进行的100万种有偿或无偿的新活动会让10世纪的农民觉得眼花缭乱并感到震惊。从过去的角度看，这些新的成就不仅仅困难，而且主要是由那些能够完成它们的机器创造出来的。他们是由机器设计的工作。 在我们发明的汽车、空调、平板显示器以及动画之前，住在古罗马的人不会想到他们能一边看动画片，一边吹着空调前往雅典。200年前，没有哪个中国老百姓会告诉你，他们要买一小块用来和远方的朋友对话的玻璃面板，而不是家里的下水道系统。如今，没有现代下水道系统的中国农民却去购买智能手机。第一人称射击游戏中内置的精巧的人工智能技术，给了无数百万青春期男孩成为职业游戏设计师的动力和需求，而这种梦想是维多利亚时期的男孩不会拥有的。自动化每一次微小的成功都会催生一些新职业，没有自动化的促进，我们不会想到这些职业。 需要重申的是，自动化创造的大多数新任务也只有其他的自动化技术能处理。如今，我们拥有谷歌这样的搜索引擎，就指望它们能干千百种新差事。人们会问：“谷歌，你能告诉我手机放在哪儿了吗？谷歌，你能帮抑郁症病人找到卖相关药物的医生吗？谷歌，你能预测下一次病毒性传染的爆发吗？”技术会不加区分地把各种可能性和选择堆放在人和机 器面前。可以打赌，到了2050年，薪资最高的行业将依赖目前还没有发明的自动化技术和相关机器。也就是说，我们不知道这些工作，是因为让这些工作成为可能的机器和技术还未出现。机器人创造了我们想要从事却还不知道是什么的工作。 机器人能从事人类不能从事的工作：人工智能的确给大家带来了许多方便，而且还能做一些人类不能做的事情。 我们先来举个琐碎的例子，人类想造出一枚铜螺钉非常很困难，而自动化技术可以在一小时内生产一千枚。没有自动化，我们连一块计算机芯片也造不出来，因为这种工作需要人类身体不具备的精准、控制力和坚定不移的注意力。同样，无论受教育程度有多高，没有一个人或一群人能快速搜索世界上所有的网页，找到包含尼泊尔首都加德满都是鸡蛋价格的网页。任何时候你在点击搜索按钮时，都是在雇佣一个机器人帮忙完成我们这个物种无法独立完成的事情。 当过去人类从事的工作一项一项被机器人取代的消息不断登上新闻头条后，机器人和自动化将主要通过承担人类无法胜任的工作为人类谋福利。我们没有CT扫描仪器那样的注意广度，能够通过对每平方毫米范围的搜索寻找癌细胞。我们没有将融化的玻璃变成瓶子所需要的毫秒级反应能力，我们没有完美的记忆力。 我们不会把“好工作”交给机器人。大多数时候，我们只是把自己做不了的工作交给它们。没有它们，这些工作将永远无法完成。 机器人把人类能从事的工作表现的更佳：前段时间大家都在关注人工智能界选手AlphaGo对弈派出的韩国棋手李世石。他们将在首尔四季酒店举行5盘比赛，前3局李世石以0比3输给了AlphaGo，第4局终于胜出一局。每次的比赛结果都会引来无数议论与猜测。人工智能会比人类做得更好吗？我们需要清楚的了解人工智能具备的某些功能。
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。
什么是机器视觉技术？试论述其基本概念和目的。答：机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断，常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测，不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。机器视觉可以大大提高检测精度和速度，从而提高生产效率，并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。机器视觉系统一般由哪几部分组成？试详细论述之。答：机器视觉系统主要包括三大部分：图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。图像获取：是将被检测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据。 该部分主要包括，照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件（主要是CCD和CMOS采 集物体影像。 图像处理和识别：视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。经过图像处理后，图像的质量得到提高，既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。 输出显示或控制：主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。试论述机器视觉技术的现状和发展前景。 答：。机器视觉技术的现状：机器视觉是近20?30年出现的新技术，由于其固有的柔性好、 非接触、快速等特点，在各个领域得到很广泛的应用，如航空航天、工业、军事、民用等等领域。 发展前景：随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高，机器视觉技术越来越成熟，特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务，相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作，既便于管理又节省了成本。价格持续下降、功能逐渐增多、成品小型化、集成产品增多。 机器视觉技术在很多领域已得到广泛的应用。请给出机器视觉技术应用的三个实例并叙述之。答：一、在激光焊接中的应用。通过机器视觉系统，实时跟踪焊缝位置，实现实时控制，防止偏离焊缝，造成产品报废。 二、在火车轮对检测中的应用，通过机器视觉系统抓拍轮对图像，找出轮对中有缺陷的轮对，提高检测精度和速度，提高效率。 三、大批量生产过程中的质量检查，通过机器视觉系统，对生产过程中的产品进行质量检查 跟踪，提高生产效率和准确度。 什么是傅里叶变换，分别绘出一维和二维的连续及离散傅里叶变换的数学表达式。论述图像傅立叶变换的基本概念、作用和目的。 答：傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦函数叠加之和。一维连续函数的傅里叶变换为：一维离散傅里叶变换为：二维连续函数的傅里叶变换为：二维离散傅里叶变换为： 图像傅立叶变换的基本概念：傅立叶变换是数字图像处理技术的基础，其通过在时空域和频率域来回切换图像，对图像的信息特征进行提取和分析，简化了计算工作量，被喻为描述图像信息的第二种语言，广泛应用于图像变换，图像编码与压缩，图像分割，图像重建等。作用和目的：图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。傅立叶变换的物理意义是将图像的灰度分布函数变换为图像的频率分布函数，傅立叶逆变换是将图像的频率分布函数变换为灰度分布函数。图像灰度变换主要有哪几种形式？各自的特点和作用是什么？ 答：灰度变换:基于点操作，将每一个像素的灰度值按照一定的数学变换公式转换为一个新的灰度值。灰度变换是图像增强的一种重要手段，它可以使图像动态范围加大，使图像的对比度扩展，
中国西部科技
２００９年１０月（下旬）第０８卷第３０期 总第１９１期
浅谈人工智能
李轶博
（吉林石化信息网络公司软信公司，吉林 １３２０２１） 摘 要： 人工智能作为计算机学科的一个分支，有其自身的特点，现已在社会生活各个领域都有应用，并将有更为广阔 的发展前景。 关键词： 人工智能；ＡＩ；模拟
关于人工智能的定义众说不一，美国斯坦福大学人工 智能研究中心尼尔逊教授下过这样的一个定义：“人工智 能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎么样获得知 识并使用知识的科学。”而麻省理工学院的温斯顿教授认 为：人工智能就是如何使用计算机去做过去只有人才能做的 工作。”人们普遍认为人工智能，它是研究、开发用于模 拟、延伸和扩展人的智能的理念、方法技术以及应用系统 的一门新的技术科学。它是从计算机应用系统的角度出 发，研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟 人类智能活动能力，以延伸人们智能的科学。 人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的 模拟，人工智能不是人的智能，更不会超过人的智能，对 于人的思维模拟可是结构模拟，仿照人脑的结构机制，暂 时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。 人工智能可以分为强人工智能和弱人工智能。强人工 智能观点认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能 机器，并且，这样的奇迹将被认为是有知觉的，有自我意 识的。弱人工智能观点认为不可能制造出能真正的地推理 和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能 的，但并不真正拥有智能，也不会有自主意识。 １ 人工智能研究的历史与现状 人工智能的研究经历了以下几个阶段： 第一阶段：２０世纪５０年代人工智能的兴起和冷落。人工
此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的 热潮。 第四阶段：２０世 纪 ８０年代末，精神网络飞速发展。 １９８７年，美国召开第一次精神网络国际会议，宣告了这一 新学科的诞生。此后，各国在精神网络方面的投资逐渐增 大，精神网络迅速发展起来。 第五阶段：２０世纪９０年代，人工智能出现新的研究高 潮。由于网络技术特别是国际互联网的技术发展，人工智 能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式 人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求 解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智 能面向实用。 人工智能研究范畴有自然语言处理、知识表现、智能 搜索、推理、知识获得、组合调度问题，感知问题，模式 识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理， 人工生命，精神网络，复杂系统等。 ２ 人工智能是与具体领域相结合 目前，人工智能是与具体领域相结合进行研究的，有 如下领域：①专家系统。依靠人类已有的知识建立起来的 知识系统，目前专家系统是人工智能研究中开展最早、最 活跃、成就最多的领域。②机器学习。主要在三个方面进 行：首先是研究人类学习的机理、人脑思维的过程。其次 是机器学习的方法。最后是建立针对具体任务的学习系 统。③模式识别。研究如何使机器具有感知能力，主要研 究听觉模式和视觉模式的识别。④理解自然语言，计算机 如能“听懂”人的语言，便可以直接用口语操作计算机， 这将给人们带来极大的便利。⑤机器人学。机器人是一种 模拟人的行为的机械，对它的研究历经三代发展过程：第 一代机器人只能按程序完成工作。第二代机器人配备了像 样的感觉传感器，能取得作业环境、操作对象等简单的信 息，并由机器人体内的计算机进行分析处理，控制机器人 的动作。第三代机器人具有类似人的智能，它装备了高灵 敏度传感器，因而具有超过人的视觉、听觉、嗅觉、触觉 的能力，能对感知的信息进行分析，控制自己的行为，处 理环境发生的变化，完成各种复杂的任务。而且有自我学 习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。⑥智能决策支 （下转第４１页）
智能概念首次提出后，出现了一批显著的成果，如机器定理 证明、跳棋程序、ＬＩＳＰ表处理语言等。但由于揭发推理能力 有限，以及其翻译失败等，使人工智能走入低谷。这一阶段 的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。 第二阶段：２０世纪６０年代末到７０年代，专家系统出现使 人工智能研究出现新高潮，ＤＥＮＤＡＬ化 学 质 谱 分 析 系 统 、 ＭＴＣＩＮ疾 病 诊 断 和 治 疗 系 统 、 ＰＲＯＳＰＥＣＴＩＯＲ探 矿 系 统 ， Ｈｅａｒｓａｙ－ＩＩ语言理解系统等专家系统的研究和开发，将人工 智能引向了实用化。１９６９年成立了国际人工智能联合会。 第三阶段：２０世纪 ８０年代，随着第五代计算机的研 制，人工智能得到了很大发展。日本１９８２年开始了“第五 代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统 ＬＩＰＳ”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然
收稿日期： ２００９－０９－０６ 修回日期：２００９－１０－１６
作者简介： 李轶博（１９８２－），男，吉林籍，本科，助理工程师，主要研究方向为信息技术应用和管理。
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机器视觉基本概念 2018.1.29 机器视觉系统 作用：利用机器代替人眼来做各种测量和判断。 它是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。 机器视觉系统的特点：是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。可以在最快的生产线上对产品进行测量、引导、检测、和识别，并能保质保量的完成生产任务 视觉检测：指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。是用于生产、装配或包装的有价值的机制。它在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方面具有不可估量的价值。 照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。 光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。 照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。 镜头 FOV（Field of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比） 镜头选择应注意： ①焦距②目标高度③影像高度④放大倍数⑤影像至目标的距离⑥中心点/节点⑦畸变
工业机器人系统操作员岗位介绍及前景 人工智能系张宇琪 工业机器人的出现对制造业来说是一次重要的变革，用机械的力量来处理大量的繁琐的、公式化的人力工作，不仅可以节省人工费，还可以进一步提高工作的效率。有人说工业机器人专业没什么技术含量，也没什么合适的工作岗位。这话现在已经被打脸了，工业机器人系统操作员这一职位已经横空出世，工业机器人专业的学子即将成为就业市场的天之骄子！ ●那什么是工业机器人系统操作员呢？ 工业机器人系统操作员是指使用示教器、操作面板等人机交互设备及相关机械工具对工业机器人、工业机器人工作站或系统进行调试、装配、编程、工艺参数更改、工装夹具更换及其他辅助作业的人员。 ●工业机器人系统操作员的主要工作任务是什么？ 1、使用示教器、操作面板等人机交互设备进行生产过程的参数设定与修改、菜单功能的选择与配置、程序的选择与切换； 2、进行工业机器人系统工装夹具等装置的检查、确认、更换与
复位； 3、按照工艺指导文件等相关文件的要求完成作业准备； 4、按照装配图、电气图、工艺文件等相关文件的要求，使用工具、仪器等进行工业机器人工作站或系统装配； 5、使用示教器、计算机、组态软件等相关软硬件工具对工业机器人、可编程逻辑控制器、人机交互界面、电机等设备和视觉、位置等传感器进行程序编制、单元功能调试和生产联调； 6、观察工业机器人工作站或系统的状态变化并做相应操作，遇到异常情况执行急停操作等； 7、填写设备装调、操作等记录。 近几年随着智能制造的快速发展，作为智能制造业半壁江山的工业机器人步入一个高速发展的阶段。有数据显示，2018年我国工业机器人市场规模约为62.3亿美元，在庞大的市场规模下工业机器人技术人才却面临用工荒，工业机器人领域出现了“一将难求”的情况。 工业机器人系统操作员就业前景好吗？ 岗位需求大。随着工业机器人销量的不断突破，实况应用下，工业机器人维护人才的缺口较为突出，而机器人工程师的就业薪资也是
军用机器人论文 题目：浅谈军用机器人的发展与应用班级：机设11升2班 ： 指导老师：西平
时间：2012年5月12日 浅谈军用机器人的发展及其运用 摘要：简要接受机器人的发展史，重点介绍军用机器人在不同环境下的分类及其运用特点，以及军用机器人在现代军事中的作用，可预见，随着军事现代化的发展，在未来战中用机器人实现对人员的安全化，武器智能化的要求必将推动整个军用武器装备的进步。
关键词：机器人，军用机器人，智能化 随着人的价值及其社会影响得到了更多的关注，人员伤亡在现代化战争所占的代价比越来越高，所以现代化战争比走向一个趋势，人实体参与战争的机会越来越少，而蓬勃发展的机器人在战争中将发挥更多的作用。很多国家都很重视现代机器人的研究，降低战争中人员伤亡的代价。即使在现代化社会背景下发生大型战争的几率越来越小，但世界各国仍然对军事机器人不余遗力的研究。今天我们就着重介绍军事机器人的发展及其运用。
1现代机器人的涵 现代机器人是利用人工智能技术开发出来的能够在无人操作下完成智能化任务的设备。例如，无人驾驶战车，无人驾驶飞行器，无人潜航器和太空遥控作业机器人等。机器人出现在20世纪60年代后期，根据功能，至今已发展了四代了。第一代是固定程序和可编程序机器人，主要用于搬运，点焊等繁重的重复性劳动。第二代是具有感知外界信息能力的机器人，它们已具有视觉，触觉，听觉等传感功能，能进行产品装备，电弧焊等，这类比较复杂的加工作业。第三代机器人通常称为“智能机器人”，已具有一定人的智能，他们能按环境的变化或按人的指令进行学习，推理，决策，规划等工作。从八十年代后期至目前，该代机器人已进入特定领域准用机器人的高级发展阶段，例如，在动态环境下进行复杂作业的传感器机器人，在危险情况下作业的遥控式机器人，以核工业为背景的遥控移动是机器人，用于精密仪器装配作业的装配机器人，用于特定壁面作业的多足爬壁机器人，以及用于空中，地面，水下侦察，监控等军事为目的的机器人。这代机器人，已成美，日，俄，德等国机器人发展的重点。他们的智能与人的智能之间的差距正在日益缩小。第四代为具有人类情感，能思维的机器人正在研究中，本文着重讨论和研究的为发展已成熟的第三代
计算机视觉综述 摘要：自从1956 年Dartmouth学会上提出“人工智能”后，世界各国的研究者发展了众多理论和原理。人工智能是一门极富挑战性的学科，研究他的工作人员必须懂得多门学科的知识，比如计算机、心理学、哲学、生物学、仿生学等等，它涉及的范围相当的广泛。并且在这些广泛的学科又由不通的领域组成，如计算机学习、计算机视觉等。研究人工智能的目的是使机器能够担任一些需要人工处理的工作。而这些工作需要做一定的决策，要求机器能够自行的根据当时的环境做出相对较好的决策。这就需要计算机不仅仅能够计算，还能够拥有一定得智能。而要对周围的环境进做出好的决策就需要对周边的环境进行分析,即要求机器能够“看”到周围的环境，并能够理解它们。就像人做的那样。所以计算机视觉是人工智能中非常重要的一个领域。 关键词:人工智能计算机; 视觉; 图像; 1、计算机视觉的应用 人类正在进入信息时代，计算机将越来越广泛地进入几乎所有领域。一方面是更多未经计算机专业训练的人也需要应用计算机，而另一方面是计算机的功能越来越强，使用方法越来越复杂。这就使人在进行交谈和通讯时的灵活性与目前在使用计算机时所要求的严格和死板之间产生了尖锐的矛盾。人可通过视觉和听觉，语言与外界交换信息，并且可用不同的方式表示相同的含义，而目前的计算机却要求严格按照各种程序语言来编写程序，只有这样计算机才能运行。为使更多的人能使用复杂的计算机，必须改变过去的那种让人来适应计算机，来死记硬背计算机的使用规则的情况。而是反过来让计算机来适应人的习惯和要求，以人所习惯的方式与人进行信息交换，也就是让计算机具有视觉、听觉和说话等能力。这时计算机必须具有逻辑推理和决策的能力。具有上述能力的计算机就是智能计算机。 计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。而计算机视觉技术正广泛的应用于各个方面，充医学图像到遥感图像，充各有检查到文件处理。在需要人类视觉的场合几乎都需要用感到计算机视觉，许多人类视觉无法感知的场合，如精确定律感知、危险场景感知、不可见物体感知等，计算机视觉更突出他的优越性。现在计算机视觉已在一些领域的到应用，如零件识别与定位，产品的检验，移动机器人导航遥感图像
人工智能的模式识别与机器视觉 模式识别 “模式”(Panern)一词的本意是括完整天缺的供模仿的标本或标识。模式识别就是识别出给定物体所模仿的标本或标识。计算机模式识别系统使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。 模式识别是一个不断发展的学科分支，它的理论基础和研究范围也在不断发展。在二维的文字、图形和图像的识别方而，已取得许多成果。三维景物和活动目标的识别和分析是目前研究的热点。语音的识别和合成技术也有很大的发展。基于人工神经网络的模式识别技术在手写字符的识别、汽车牌照的识别、指纹识别、语音识别等方面已经有许多成功的应用。模式识别技术是智能计算机和智能机器人研究的十分重要的基础 机器视觉 实验表明，人类接受外界信息的80％以上来自视觉，10％左右来自听觉，其余来自嗅觉、味觉及触觉。在机器视觉方面，只要给计算机系统装上电视摄像输入装置就可以“看见”周围的东西。但是，视觉是一种感知，机器视觉的感知过程包含一系列的处理过程，例如，一个可见的景物由传感器编码输入，表示成一个灰度数值矩阵；图像的灰度数值由图像检测器进行处理，检测器检测出图像的主要成分，如组成景物的线段、简单曲线和角度等；这些成分又校处理，以便根据景物的表面特征和形状特征来推断有关景物的特征信息；最终目标是利用某个适当的模型来表示该景物。 视觉感知问题的要点是形成一个精练的表示来取代极其庞大的未经加工的输入情息，把庞大的视觉输人信息转化为一种易于处理和有感知意义的描述。 机器视觉可分为低层视觉和高后视觉两个层次，低层视觉主要是对视觉团像执行预处理，例如，边缘检测、运动目标检测、纹理分析等，另外还有立体造型、曲面色彩等，其目的是使对象凸现出来，这时还谈不上对它的理解。高层视觉主要是理解对象，显然，实现高层视觉需要掌捏与对象相关的知识。 机器视觉的前沿研究课题包括：实时图像的并行处理，实时图像的压缩、传输与复原，三绍景物的建模识别，动态和时变视觉等。 人娄的钉能活动过程主要是一个获得知识并运用知识的过程，知识是智能的基础。为了使计算机具有钉能，能模拟人类的智能行为，就必须使它具有知识。把人类拥有的知识采用适当的模式表示出来以便存储到计算机中，这就是知识表示要解决的问题。知识表示是对知识的一种描述，或者说是一组约定，是一种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构，对知识进行表木就是把知识表示咸便于计算机存储和利用的菜种数据结构。知识表示方法给出的知识表示形式称为知识表示程式，知识表示模式分为外部表示模式和内部表示模式两个层次。知识外部表示模式是与软件开发的工具、运行的软件平台无关的知识表示的形式化描述。知
人工智能时代工业机器人的发展趋势 随着社会的飞速发展，科学技术不断进步，工业领域生产模式发生变化，人工智能时代势不可挡，尤其是机器人得到更大范围的推广与应用。工业机器人的突出优势是精准度较高，工作效率高，能够承受较大工作强度，为整个工业领域产量的提升以及质量的提高创造更加优质的条件。由此可见，工业机器人已成为现代工业发展的趋势与方向。文章基于行业发展，详细阐述了工业机器人的特征，探讨其未来发展趋势与方向，以期为整个工业行业的持续性发展提供更大的技术支撑。 标签：人工智能时代；工业机器人；趋势 Abstract：With the rapid development of society，the continuous progress of science and technology，industrial production mode changes，the era of artificial intelligence is unstoppable，especially the robot has been more widely promoted and applied. The outstanding advantages of industrial robots are high accuracy，high work efficiency，able to withstand a greater intensity of work，for the entire industrial field of production and quality improvement to create more high-quality conditions. Thus it can be seen that industrial robot has become the trend and direction of modern industrial development. Based on the development of the industry，this paper expounds the characteristics of the industrial robot in detail，and discusses its future development trend and direction，in order to provide greater technical support for the sustainable development of the entire industrial industry. Keywords：era of artificial intelligence；industrial robot；trend 隨着人工智能时代的到来，互联网技术取得巨大突破，大数据技术成为核心，为工业机器人产品性能的提升提供更加先进的技术支持。在工业机器人发展进程中，其操作趋于简易化，精准度更高，能够广泛应用在诸多领域，投入成本呈现不断降低的趋势。立足工业领域，机器人应用于产品检测、焊接以及搬运等环节。工业机器人的出现强化对人力应用的缓解，在优势上主要体现为较高的生产效率与较高品质的操作，同时，操作持久性更加突出。 1 工业机器人的构成以及类型 从构成上分析，工业机器人主要包含三个部分，即本体、驱动以及控制三个系统。从功能上分析，一种机器人的作用体现在对人类手、手臂的模仿。另外一种更具智能化，有效发挥仿生学的特征，能力更显多样化，自由度更高。在当前的工业领域，之所以选择工业机器人，主要源于其较低的单机价格，便于维修，应用效率较高。 2 人工智能时代工业机器人核心技术分析
机器人与人工智能浅谈 【摘要】随着人工智能技术的发展，机器人应用于众多领域，人工智能对于机器人领域的重要性不言而喻，尤其在对理解自然语言、机器学习、人工神经网络、机器视觉和智能调度和智慧的研究中，使机器人在越来越多的领域中得到广泛的应用。本文先对机器人在不同领域中的应用进行简介，然后浅谈人工智能机器人发展的支持。 【关键字】机器人；人工智能
目录 1、引言 (3) 2、机器人的应用领域 (3) 1. 工业机器人 (3) 2. 探索机器人 (3) 3. 服务机器人 (4) 4. 军事机器人 (4) 3、AI与机器人有关的研究领域（部分） (5) 1. 理解自然语言 (5) 2. 机器学习 (5) 3. 人工神经网络 (6) 4. 机器人学 (6) 5. 智能调度和智慧 (7) 4、结束语 (7) 5、参考文献 (7)
1、引言 “人工智能”(Artificial Intelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人 类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。 人工智能理论进入21世纪,正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”——机器人,并使之在越来越多的领域超越人类智能,人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。 2、机器人的应用领域 1. 工业机器人 制造工业机器人的目的主要在于消减人员编制和提高产品质量。与传统的机器相比他有两大优点：生产过程几乎完全自动化和生产设备高适应能力。 现在工业机器人主要应用于汽车工业、机电工业、通用机械工业、建筑业、金属加工、铸造以及其他重型工业和轻工业部门。在农业方面，已把机器人用于水果和蔬菜嫁接、收获、检验与分类，剪羊毛合计牛奶等。这是一个潜在的产业机器人应用领域。 2. 探索机器人 机器人对于探索的应用，即在恶劣或不适于人类工作的环境中执行任务。主要有2个有种探索机器人：自主机器人和遥控机器人。自主机器人一直是人类的研究难题，很多专家都在可能地是
第十章机器视觉 教学内容：本章所研究的机器视觉是诸多传感信息中包含信息最丰富、最复杂和最重要的感觉之一，也是应用最为广泛的机器感觉之一。内容包括图象的理解与分析、视觉的知识表示与控制策略和物体形状的分析与识别等。 教学重点：物体边缘距离的计算、表面方向的计算、物体形状识别方法 教学难点：图匹配法、松弛标示法、多层匹配法等 教学方法：用较为通俗的语言将机器视觉的相关知识讲透彻，同时结合图表，对不同线条的标示方法进行讲解。多结合日常生活中常有的现象，让学生对所学知识有更深入的认识。 教学要求：重点掌握视觉信息的表达方法，包括初始简图、二维半简图和三维模型；掌握物体边缘距离和表面方向的生理学基础及计算原理和计算方法；了解复杂形状物体的表示和三维物体的形状描述方法；一般了解机器视觉应用系统的构成、视觉系统的设计思想。 10.1 图象的理解与分析 教学内容：对图象进行理解和解释是计算机视觉的研究中心，也是人工智能研究的焦点之一。 教学重点：初始简图、二维半简图和三维模型 教学难点：松弛算法、边缘距离的计算 教学方法：以课堂书本知识为主，采取提问，讨论等方式提高学生学习的积极性，自主性和创造性。 教学要求：重点掌握视觉信息的表达方法，包括初始简图、二维半简图和三维模型；掌握物体边缘距离和表面方向的生理学基础及计算原理和计算方法 10.1.1 视觉信息的表达方法 根据马氏(Marr)提出的假设，视觉信息处理过程包括3个主要表达层次，即初始简图、二维半简图和三维简图，如图10.1所示。
图10.1 视觉信息的表达层次 1、初始简图的基本概念： 亮度图象含有两种重要信息：图象的亮度变化和局部几何特征。初始简图是一种本原表达法，它能完全而又清楚地表示上述信息。初始简图所包含的信息大部分集中在与实际边缘以及边缘终止点有关的剧烈灰度变化上。对于每一边缘亮度变化，在初始简图上都有对应的描述。这些描述包括：与边缘有关的亮度变化率、总的亮度变化、边缘长度、曲率和方向等。粗略地说，初始简图是以勾划草图的形式来表示图象中的亮度变化的。 图10.2 用初始简图表示灰度变化图10.3 二维半简图举例
浅谈“机器人的现在和未来。” 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。 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 2.1智能机器人的发展现状 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。从长远来说，希望操作人员只要给出要完成的任务，而机器能自动形成完成该任务的步骤，并自动完成它。另一方面是，提高智能机器人的适应性，提高智能机器人适应环境变化的能力，这是就智能机器人与环境的关系而言，希望加强它们之间的交互关系。 智能机器人涉及到许多关键技术，这些技术关系到智能机器人的智能性的高低。这些关键技术主要有以下几个方面：多传感信息耦合
1月19日，2018人工智能与机器人开发者大会在浦东新区申港大道200号F区三楼多功能厅盛大开幕，以“知时代，智未来”为主题。该大会聚集和整合各种人工智能领域创新人才，弘扬科学精神，激发全面创新的热情；同时，培育一批技术智能与机器人开发顶尖研发团队，引导各界力量支持创新人才，搭建服务创新团队的平台。会议中邀请了人工智能和机器人领域的专家和众多的企业负责人参加，一起讨论在这个飞速发展的时代，怎么结合人工智能去创造无限的可能 一、人工智能技术前瞻 再会期间了解到了人工智能以及机器人相关的前沿技术和创新思路，当前社会对于人工智能和机器人等词频繁使用，炙手可热。依托百度、腾讯、阿里巴巴、科大讯飞，基于加强机器人创新发展的人工智能创新平台和加强机器人共性关键技术研究，建立完善机器人标准体系及检测认证平台。伴随着机器人技术的突飞猛进，两大平台也开始全面实施。在会议上胡洁教授讲到这么一句话，“智能制造是系统工程，人工智能是锦上添花”现在是要将原来人工智能辅助创新设计发展为人工智能驱动创新设计。目前应用人工智能现状大部为给定一个具体的方案使机器人按照给定的方案去工作，人工智能的另一个境界也就是现在我们发展的目标。要是人工智能通过自己的学习去创新，使人工智能可以做到用自己的方式学习，用自己的方式预测与创新。 二、智能制造的应用 也许人工智能听起来会比较科幻，缺少实际性，在本次会议中不仅仅是对于学术上的交流，有很大一部分是人工智能在生活中，工业上的实际应用。 1、Tesla&Google 随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，作为人工智能等术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶受到了广泛的关注。 2、仿人机器人 仿人机器人顾名思义，就是像人。仿人机器人理论上可以在形态、行为和思维上像人但
浅谈人工智能定义 在最近的几年里，大数据，云计算，人工智能等名词频繁被听到，冲击着人们的大脑。1997年5月，IBM公司研制的深蓝(DEEP BLUE)计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫(KASPAROV)，人工智能的这个完美表现开始引起了所有研究者的注意。在最近五十年里，从手机上的计算器到无人驾驶汽车，再到今天Master 59连胜人类顶尖围棋选手，再到Google发布了一项名为WaveNet的文本转语音(Text-to-Speech)技术，让人类和机器实现真正的交流很快就不是梦想。人类慢慢领悟到——人工智能和机器人的时代正在来临。 在高科技迅猛发展的今天，越来越需要数据科学，人工智能等方面的专业人才，美国是信息科技最为发达的国家，也是希望就读人工智能专业的学生首选留学目的国。近期咨询相关专业的学生很多，下面就随小编详细了解一下什么是人工智能，美国有哪些牛校可供选择。 人工智能即AI(Artificial Intelligence)，是一门包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等综合学科。该概念第一次在达茅斯顿学术会议上提出：人工智能是从计算机应用系统角度出发，研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以及延生人类智能科学。
1) 机器人领域：人工智能机器人，如PET聊天机器人，它能理解人的语言，用人类语言进行对话，并能够用特定传感器采集分析出现的情况调整自己的动作来达到特定的目的。 2) 语言识别领域：该领域其实与机器人领域有交叉，设计的应用是把语言和声音转换成可进行处理的信息：如语音开锁(特定语音识别)，语音邮件以及未来的计算机输入等方面 3) 图像识别领域：利用计算机进行图像处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，例如人脸识别、汽车牌号识别等。 4) 专家系统：具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，后台采用的数据库相当于人脑，具有丰富的知识储备，采用数据库中的知识数据和知识推理技术来模拟专家解决复杂问题。 第一，模式识别;第二，机器学习;第三，数据挖掘;第四，智能算法。 【模式识别】是指对表征事物或者现象的各种形式(数值、文字、逻辑关系等)信息进行处理分析，以及对事物或现象进行描述分析分类解释的过程，例如汽车车牌号的辨识涉及到图像处理分析等技术。 【机器学习】研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行
人工智能化时代工业机器人的发展 摘要：随着日臻完善的科学技术，在人们的生产和生活中，开始不断渗透人工 智能。未来发展的必然趋势，就是人工智能。新的历史时期，我国机器人得到了 快速发展。工业机器人凭借着高强度、高效率的优势，在诸多工业领域，逐渐将 人力所取代，由此促进了企业产品质量和生产效率的大幅提升。人工智能时代的 工业机器人的技术更加成熟，使用也更加广泛。基于此，本文对工业机器人发展 现状、趋势以及发展过程中存在不足，需要着重解决的问题进行了探讨，以期促 进人工智能时代工业机器人的发展。 关键词：工业机器人；人工智能；现状；趋势 随着飞速发展的互联网技术，人工智能时代到来，促进了工业机器人的发展。在大数据的支持下，极大的提升了工业机器人产品的性能。使工业机器人向着更 加智能化的方向发展，有着更低的投入成本、更加简单的操作和更高的精准度， 能对不同领域的应用给予满足。工业机器人的出现，能对人工劳动强度进行缓解，将工厂中焊接、搬运、产品检测等工作逐一取代。在节约成本的同时，还促进了 产品质量和生产效率的提高。 1.工业机器人发展现状 1.1不断扩大了工业机器人市场 作为工业生产大国，中国也是最大的工业机器人应用市场。随着不断提高的 经济发展水平，在工业生产中，也不断增大了对工业机器人的需求，随之扩大了 工业机器人市场。与此同时，随着进一步加剧的人口老龄化，对工业机器人的需 求将会更加广阔，由此持续扩大了工业机器人市场需要。 1.2工业机器人企业快速成长 新的历史时期，各大企业开始加大力度研发工业机器人。不管是传统的机器 人企业，还是新兴的互联网企业，都在致力于工业机器人领域的研究。工业机器 人企业的快速成长开始不断完善工业机器人发展体系，并实现了工业机器人的迅 速迭代更新。同时，工业机器人行业也有着更加完善的规范。从工业机器人生产 的质量要求到售后服务，都严格规定了其行业标准，使工业机器人的行业规范不 断完善。 1.3工业机器人技术研发取得突破 一是工业机器人的制造技术和本体设计研发都得到了突破性进展，开始广泛 运用于物流搬运、汽车等领域；二是工业机器人的零件技术也加大了研发力度。 不仅一些减速器企业取得了突破性进展，同时伺服电机设计、生产中的诸多问题 也同时得到了解决，取得了技术性的突破。 2.人工智能时代工业机器人的发展趋势 2.1 增强了工业机器人整体性能，具有更广泛的适用范围 近些年来随着迅猛发展的科学技术，开始在工业生产中应用越来越多类型的 工业机器人。尽管不断降低了机器人的单机，但是却也在不断改善其性能，对于 高强度的工作，能更加精准的完成。例如，利用工业机器人的机械手，能将各种 重复性工作高效完成，并且开始在包装以及安装等多个领域运用。随着人工智能 的发展，开始不断提高了工业机器人的机械手的性能，在工业机器人中运用人工 智能技术，实现高效率、高精度的工作，促进了工业机器人的整体性能的提高。 2.2工业机器人朝生物性和仿生性方向发展 首先，对于一些人们无法完成的工作，利用工业机器人的生物性和仿生性特