繪畫機器人演算法

A. 繪畫機器人Andy有什麼作用

據報道，在11月23日，北京新品發布會上，美圖秀秀近期將上線全球首款將人工智慧用於繪畫的產品——繪畫機器人Andy，用戶只要上傳一張自拍照，Andy就可以為用戶畫出不同風格的插畫像。

報道稱，該負責人表示，繪畫機器人Andy運用了美圖影像實驗室(MTlab)最新的影像生成技術，是美圖公司在人工智慧領域最新研發成果的具體體現，現在的繪畫機器人Andy還是一個學生，隨著自我學習能力的不斷提高， Andy有望成為AI界的繪畫大師，能夠創作出自己獨有的風格。

據悉在同一天，繪畫機器人Andy開通新浪微博，並且發布了第一條內容，擅長畫插畫的Andy六個月前入職美圖，經過不斷的學習，現在已經是美圖秀秀的正式員工，12月初，繪畫機器人Andy將和美圖秀秀用戶正式見面。

據悉繼會下棋的谷歌AlphaGo，會寫詩的微軟小冰之後，人工智慧(AI)家族又添加一名新成員，作為第一個開通新浪微博的AI繪畫機器人，Andy未來將通過微博，第一時間發布自己的插畫作品，並用更多好玩新奇的活動和網友們互動交流。
希望人工智慧的發展和進步能夠為社會帶來更多的便捷！

B. 學習機器人要學什麼課程

1、對應孩子敏感期
研究表明，3-6歲是孩子敏感期較集中的階段，表現出對某些事物認知、探索的特別強烈的興趣。把握住敏感期，對孩子加以引導、教育，就可以起到事半功倍的效果。5-8歲這個年齡段兒童思維能力處於一個極速發展的時期，過了這一時期，思維能力增長曲線明顯放緩。
Scratch編程軟體，抓住兒童大腦發育黃金時間，鍛煉邏輯思維，培養科學素養，進行邏輯思維訓練更有事半功倍的效果。
2、成果直觀，培養成就感
Scratch工具編寫的動畫和游戲學習進度透明化，成果看的見，讓孩子更好的將自己的創意展現，更有成就感，更能體驗編程的樂趣。
3、多元化內容，激發學習興趣
課程中具有豐富的少兒編程內容，多元化的形式，為對繪畫感興趣的學生提供了漢字繪圖和設計的功能。對於擁有其他興趣的孩子來講，更具有興趣提升和維護的功能。
4、引導式學習培養邏輯思維
Scratch引導式學習，孩子在動畫和游戲設計的過程中，隨著圖形的逐漸發展，進行自我邏輯分析、獨立思考和創新思維，學會提出和解決問題。

C. 人工AI繪畫是否會讓中低端畫師失業

許多人可能會說，以上作品仍然基於已有圖片產生，AI本身不具有創造力。但是，GPT-3多模態模型DALL·E已經可以藉助文本直接生成圖像，比如僅需輸入：一個牛油果形狀的扶手椅，DALL·E就可自動生成上百張不同的圖像，AI替代中低端畫師的另一面是AI提供了節省時間、提高生產率的工具，從而使高端畫師能在更短的時間內創造出更高質量的作品。AI要想達到上述水平的構圖、色彩和創意仍有很長的路要走。高端畫師在行業內屬於稀缺資源，某些游戲大廠給畫師已開出40K+的月薪，電影業10W+一幅海報仍然難求。同其他行業一樣，AI帶來的變革會加大繪畫生態的差距：未經訓練的普通人都可使用AI達到中低端畫師的水平，中低端作品因泛濫飽和將一文不值。而高端畫師則可通過AI更高效地創作更高質量的作品，高端作品因技術門檻將千金難求。因此，真正重要的是學會如何利用AI提高自身的核心競爭力：把AI視為夥伴，而不是競爭者。

D. 「智能機器人」與「工業機器人」的區別是什麼

「智能機器人」與「工業機器人」的區別:工業機器人也有人工智慧;智能機器人概念很廣。

我國的機器人專家從應用環境出發，將機器人分為兩大類，即工業機器人和智能機器人。

工業機器人就是面向工業領域的多關節機械手或多自由度機器人。

目前，國際上的機器人學者，從應用環境出發將機器人也分為兩類：製造環境下的工業機器人和非製造環境下的服務與仿人型機器人，這和我國的分類是一致的。

是有獨立機械機構和控制系統，能自主的 、運動復雜、工作自由度多、操作程序可變，可任意定位的自動化操作機。

E. 各類場景應用中涉及的AI演算法匯總

整理了各類場景應用中AI演算法

一、圖像CV

內容安全，目標檢測，圖像識別，智能視覺生產，圖像搜索，圖像分割，物體檢測，圖像分類，圖像標簽，名人識別，概念識別，場景識別，物體識別，場景分析，智能相冊，內容推薦，圖庫管理，網紅人物識別，明星人物識別，圖像搜索，商品圖片搜索，版權圖片搜索，通用圖片搜索，車牌識別，垃圾分類，車輛檢測，菜品識別，車型識別，犬類識別，實例分割，風格遷移，智能填充，智能識圖，拍照搜商品，精準廣告投放，電商導購，圖像分析，圖像理解，圖像處理，圖像質量評估，場景識別，物體識別，場所識別，圖像自訓練平台，圖像分類，目標檢測，圖像分割，關鍵點檢測，圖像生成，場景文字識別，度量學習，圖像識別，圖像比對，圖像分類使用手冊，圖像分類API文檔目標檢測使用手冊，目標檢測API文檔Logo檢測使用手冊，Logo檢測API文檔，通用圖片搜索，車牌識別，垃圾分類，車輛檢測，車型識別，犬類識別，實例分割，風格遷移，智能填充，車牌識別，相冊聚類，場景與物體識別，無限天空，圖像識別引擎，黃色圖片識別，暴力圖像識別，工業輪胎智能檢測，肋骨骨折識別，顯微識別，圖像處理，廣告識別，人臉演算法，人體演算法，圖像識別，圖像增強，OCR，圖像處理，ZoomAI，智能貼圖，智能製作，質量評價，圖像識別，智能鑒黃，圖像識別，實時手寫識別，唇語識別，通用文字識別，手寫文字識別，圖像技術，圖像識別，圖像審核，圖像搜索，圖像增強，圖像特效，車輛分析，圖像生成，繪畫機器人獨家，動漫化身獨家，像素風獨家，超清人像獨家，圖像融合，換臉技術，神奇變臉，圖像風格化，證件照生成，線稿圖像識別，寶寶檢測，圖像分類，圉像深度估計，天空分割，食物分割，貓狗臉技術，食物識別獨家，圖像美學評分，車輛分析，車型識別，車型識別（含指導價），車型識別（含配置參數），車標識別，人臉識別（活體），車牌識別，表情識別，安全帽識別，計算機影像，計算機視覺，聚焦光學字元識別、人臉識別、質檢、感知、理解、交互，圖像視頻分析，Logo檢測，內容審核，智能批改，筆記評估，思維導圖評估，物體檢測，物體識別。

二、人臉、體態、眼瞳、聲音、指紋

人臉分割人臉識別，無，人體分析HAS，識別人的年齡，性別，穿著信息，客流統計分析，智能客服，熱點區域分析，人體檢測，人臉口罩識別，人臉對比，人臉搜索，人臉檢測與屬性分析，人臉活體檢測，人體關鍵點檢測，行人重識別，細粒度人像分割，人像分割，人臉解析，3D人體姿態估計，人臉融合，人臉識別，換臉甄別，人臉支付，人臉核身，人像變換，人臉試妝，人臉融合，人體分析，手勢識別，人臉驗證與檢索，人臉比對，人臉比對sensetime，人臉水印照比對，靜默活體檢測，靜默活體檢測sensetime，人臉檢測和屬性分析，人臉特徵分析tuputech，配合式活體檢測，人臉安防，計算機視覺，智能應用服務，人臉查詢人臉分析人臉統計名單庫管理人臉布控，人臉應用，人體應用，人體查詢，車輛查詢車輛分析車輛統計車輛布控車輛名單庫管理，車輛應用，人臉圖像識別人體圖像識別車輛圖像識別，圖像識別，圖像比對，人臉比對，人體檢測，人臉口罩識別，人臉對比，人臉搜索，人臉檢測與屬性分析，人臉活體檢測，人體關鍵點檢測，行人重識別，細粒度人像分割，人像分割，人臉解析，3D人體姿態估計，人臉融合，人臉識別，人臉檢測，人臉比對，人臉搜索，人臉關鍵點，稠密關鍵點，人臉屬性，情緒識別，顏值評分，視線估計，皮膚分析，3D人臉重建，面部特徵分析人體識別，人體檢測，人體關鍵點，人體摳像，人體屬性，手勢識別人像處理，美顏美型，人臉融合，濾鏡，聲紋識別支付，語音合成，語音合成，聲紋識別，語音喚醒，人臉識別引擎，攝像頭人臉識別，圖片人臉檢測，身份識別，人臉識別，人臉屬性，人體識別，聲紋識別，衣服檢索及聚類，語音分析，聲紋識別，說話人歸檔，人臉和人體識別，人臉檢測，手勢識別，人臉與人體識別，人臉識別雲服務，人臉識別私有化，人臉離線識別SDK，人臉實名認證，人像特效，人體分析，人臉技不，皮膚分析獨家，頭部分割，宏觀人臉分析，人臉關鍵點檢測，微觀人臉分析獨家，頭發分析獨家，五官分割，頭發分割人體技術，人體外輪廓點檢測獨家，精細化人像摳圖，人體框檢測，肢體關鍵點檢測，人像分割，服飾識別，手勢識別，皮膚分割，人臉，說話人識別，人臉檢測識別，人臉1：1比對，人臉檢測，AI人臉/人形車輛，大數據人像圖片防偽，QoS保障，CDN，表情識別，舉手動作識別，人臉檢測，網路切片，邊緣計算，人臉分析，人臉檢測，人臉搜索，人體分析，手勢識別，著裝檢測，人臉識別，行為檢測，人臉識別，人形檢測，行為分析，人臉檢測，人臉跟蹤，人臉比對，人臉查找，人臉屬性分析，活體檢測，聲音指紋，聲紋識別。

三、視頻

視頻分割、視頻處理、視頻理解、智能視覺、多媒體，視頻內容分析，人體動作監控，視頻分類，智能交通，人/動物軌跡分析，目標計數，目標跟蹤，視頻編輯-，精彩片段提取，新聞視頻拆分，視頻摘要，視頻封面，視頻拆條，視頻標簽-，視頻推薦，視頻搜索，視頻指紋-，數字版權管理，廣告識別，視頻快速審核，視頻版權，視頻查重，視頻換臉，車輛解析， 體育 視頻摘要，視頻內容分析，顏色識別，貨架商品檢測， 時尚 搭配，危險動作識別，無，無，視頻，視頻換臉，車輛解析， 體育 視頻摘要，視頻內容分析，顏色識別，貨架商品檢測， 時尚 搭配，危險動作識別，菜品識別，視頻識別引擎，結腸息肉檢測，胃鏡評估系統，視頻標簽，場景識別，客流分析，手勢識別，視頻技術，短視頻標簽，視覺看點識別，動態封面圖自動生成，智能剪輯，新聞拆條，智能插幀，視頻技術，多模態媒資檢索公測中，媒體內容分析，媒體內容審核，視頻生成，視頻動作識別，

四、ocr文字識別

手寫識別，票據識別，通用文檔，通用卡證，保險智能理賠，財稅報銷電子化，證照電子化審批，票據類文字識別，行業類文字識別，證件類文字識別，通用類文字識別，通用文字識別，駕駛證識別，身份證識別，增值稅發票識別，行駛證識別，營業執照識別，銀行卡識別，增值稅發票核驗，營業執照核驗，智能掃碼，行業文檔識別， 汽車 相關識別，票據單據識別，卡證文字識別，通用文字識別，手寫文字識別，印刷文字識別，銀行卡識別，名片識別，身份證識別intsig，營業執照識別intsig，增值稅發票識別intsig，拍照速算識別，公式識別，指尖文字識別，駕駛證識別JD，行駛證識別JD，車牌識別JD，身份證識別，增值稅發票識別，營業執照識別，火車票識別，計程車發票識別，印刷文字識別（多語種），印刷文字識別（多語種）intsig內容審核，色情內容過濾，政治人物檢查，暴恐敏感信息過濾，廣告過濾，OCR自定義模板使用手冊，OCR自定義模板API文檔，通用文字識別，駕駛證識別，身份證識別，增值稅發票識別，行駛證識別，營業執照識別，銀行卡識別，身份證識別，駕駛證識別，行駛證識別，銀行卡識別，通用文字識別，自定義模板文字識別，文字識別引擎，身份證識別，圖片文字識別，通用文字識別，身份證識別，名片識別，光學字元識別服務，通用文字識別，手寫體文字識別，表格識別，整題識別（含公式），購物小票識別，身份證識別，名片識別，自定義模板文字識別，文字識別，通用文字識別，銀行卡識別，身份證識別，字幕識別，網路圖片識別， 游戲 直播關鍵字識別，新聞標題識別，OCR文字識別，通用場景文字識別，卡證文字識別，財務票據文字識別，醫療票據文字識別， 汽車 場景文字識別，教育場景文字識別，其他場景文字識別，iOCR自定義模板文字識別，通用類OCR，通用文本識別(中英)通用文本識別(多語言)通用表格識別，證照類OCR，身份證社保卡戶口本護照名片銀行卡結婚證離婚證房產證不動產證，車輛相關OCR，行駛證駕駛證車輛合格證車輛登記證，公司商鋪類OCR，商戶小票稅務登記證開戶許可證營業執照組織機構代碼證，票據類OCR，增值稅發票增值稅卷票火車票飛機行程單計程車發票購車發票智能技術，票據機器人證照機器人文本配置機器人表格配置機器人框選配置機器人，文字識別，行駛證識別，駕駛證識別，表單識別器，通用文本，財務票據識別，機構文檔識別，個人證件識別，車輛相關識別，通用表格，印章識別，財報識別，合同比對，識別文字識別，簽名比對，OCR識別，教育OCR，印刷識別，手寫識別，表格識別，公式識別，試卷拆錄

五、自然語言NPL

文本相似度，文本摘要，文本糾錯，中心詞提取，文本信息抽取，智能文本分類，命名實體，詞性標注，多語言分詞，NLP基礎服務，地址標准化，商品評價解析智能簡訊解析，機器閱讀理解，金融研報信息識別，法律案件抽取，行業問答推理，行業知識圖譜構建，文本實體關系抽取，搜索推薦，知識問答，短文本相似度，文本實體抽取， 情感 傾向分析，興趣畫像匹配，文本分類-多標簽，文本分類-單標簽，定製自然語言處理，語言生成，語言理解，自然語言處理基礎，文本摘要，數據轉文字，文本生成，智能問答系統，內容推薦，評價分析，文本分類，對話理解，意圖理解， 情感 分析，觀點抽取，中文分詞，短文本相似度，關鍵詞提取，詞向量，命名實體，識別依存，句法分析， 情感 分析，評論觀點抽取，短文本相似度，機器翻譯，詞法分析，詞義相似度，詞向量，句法分析，文本分類，短語挖掘，閑聊，文本流暢度，同義詞，聚類，語言模型填空，新聞熱詞生成，機器閱讀理解，商品信息抽取，詞法分析， 情感 分析，關鍵詞提取，用戶評論分析，資訊熱點挖掘，AIUI人機交互，文本糾錯，詞法分析，依存句法分析，語義角色標注，語義依存分析（依存樹），語義依存分析（依存圖）， 情感 分析，關鍵詞提取，NLP能力生產平台，NLP基礎技術，中文詞法分析-LAC，詞向量—Word2vec，語言模型—Language_model，NLP核心技術， 情感 分析、文本匹配、自然語言推理、詞法分析、閱讀理解、智能問答，信息檢索、新聞推薦、智能客服， 情感 分析、文本匹配、自然語言推理、詞法分析、閱讀理解、智能問答，機器問答、自然語言推斷、 情感 分析和文檔排序，NLP系統應用，問答系統對話系統智能客服，用戶消費習慣理解熱點話題分析輿情監控，自然語言處理，文本分類使用手冊，文本分類API文檔， 情感 分析，評論觀點抽取，短文本相似度，機器翻譯，詞法分析，詞義相似度，詞向量，句法分析，文本分類，短語挖掘，閑聊，文本流暢度，同義詞，聚類，語言模型填空，新聞熱詞生成，機器閱讀理解，商品信息抽取智能創作，智能寫作，搭配短文，種草標題，賣點標題，社交電商營銷文案，自然語言處理能力，基礎文本分析，分詞、詞性分析技術，詞向量表示，依存句法分析，DNN語言模型，語義解析技術，意圖成分識別， 情感 分析，對話情緒識別，文本相似度檢測，文本解析和抽取技術，智能信息抽取，閱讀理解，智能標簽，NLG，自動摘要，自動寫文章，語言處理基礎技術，文本審核， 情感 分析，機器翻譯，智能聊天，自然語言，基於標題的視頻標簽，台詞看點識別，意圖識別，詞法分析，相關詞，輿情分析，流量預測，標簽技術，自然語言處理，語義對話，自然語言處理，車型信息提取，關鍵詞提取，語義理解，語義相似度，意圖解析，中文詞向量，表示依存，句法分析，上下文理解，詞法分析，意圖分析，情緒計算，視覺 情感 ，語音 情感 ， 情感 分析，沉浸式閱讀器，語言理解，文本分析，自然語言處理，在線語音識別，自然語言理解火速上線中， 情感 判別，語義角色標注，依存句法分析，詞性標注，實體識別，中文分詞，分詞，

6、知識圖譜

知識圖譜，葯學知識圖譜，智能分診，騰訊知識圖譜，無，葯學知識圖譜，智能分診，知識理解，知識圖譜Schema，圖資料庫BGraph，知識圖譜，語言與知識，語言處理基礎技術，語言處理應用技術，知識理解，文本審核，智能對話定製平台，智能文檔分析平台，智能創作平台，知識圖譜，實體鏈接，意圖圖譜，識別實體，邏輯推理，知識挖掘，知識卡片

7、對話問答機器人

智能問答機器人，智能語音助手，智能對話質檢，智能話務機器人，無，電話機器人，NeuHub助力京東智能客服升級，騰訊雲小微，智能硬體AI語音助手，對話機器人，無，問答系統對話系統智能客服，Replika對話技術，客服機器人，智能問答，智能場景，個性化回復，多輪交互，情緒識別，智能客服，金融虛擬客服，電話質檢，AI語音交互機器人，中移雲客服·智能AI外呼，人機對話精準語義分析

8、翻譯

協同翻譯工具平台，電商內容多語言工具，文檔翻譯，專業版翻譯引擎，通用版翻譯引擎，無，機器翻譯，無，機器翻譯，音視頻字幕平台，機器翻譯，機器翻譯niutrans，文本翻譯，語音翻譯，拍照翻譯，機器翻譯，機器翻譯，文本翻譯，語音翻譯，通用翻譯，自然語言翻譯服務，文本翻譯，圖片翻譯，語音翻譯，實時語音翻譯，文檔翻譯(開發版，機器翻譯，文本翻譯，語音翻譯，拍照翻譯，機器翻譯實時長語音轉寫，錄音文件長語音轉寫，翻譯工具，機器翻譯火速上線中

9、聲音

便攜智能語音一體機，語音合成聲音定製，語音合成，一句話識別，實時語音識別錄音文件識別，客服電話，語音錄入，語音指令，語音對話，語音識別，科學研究，安防監控，聲音分類，語音合成，語音識別，實時語音轉寫，定製語音合成，定製語音識別，語音合成，語音合成聲音定製，離線語音合成，短語音識別，錄音文件識別，聲紋識別，離線語音識別，實時語音識別，呼叫中心短語音識別，呼叫中心錄音文件識別，呼叫中心實時語音識別，語音識別，語音合成，聲紋識別，語音識別，語音聽寫，語音轉寫，實時語音轉寫，語音喚醒，離線命令詞識別，離線語音聽寫，語音合成，在線語音合成，離線語音合成，語音分析，語音評測，性別年齡識別，聲紋識別，歌曲識別，A.I.客服平台能力中間件，語音識別，語音交互技術，語音合成，語音合成聲音定製，離線語音合成，短語音識別，錄音文件識別，聲紋識別，離線語音識別，實時語音識別，呼叫中心短語音識別，呼叫中心錄音文件識別，呼叫中心實時語音識別，遠場語音識別，語音識別，一句話識別，實時語音識別，錄音文件識別，語音合成，實時語音識別，長語音識別，語音識別，語音合成，波束形成，聲源定位，去混響，降噪，回聲消除，分布式拾音，語音識別，語音喚醒，語音合成，聲紋識別，智能語音服務，語音合成，短語音識別，實時語音識別，語音理解與交互，離線喚醒詞識別，語音識別，一句話識別，實時語音識別，錄音文件識別，電話語音識別，語音喚醒，離線語音識別，離線命令詞識別，遠場語音識別，語音合成，通用語音合成，個性化語音合成，語音技術，短語音識別，實時語音識別，音頻文件轉寫，在線語音合成，離線語音合成，語音自訓練平台，語音交互，語音合成，語音識別，一句話識別，實時短語音識別，語音合成，語音喚醒，本地語音合成，語音翻譯，語音轉文本，短語音聽寫，長語音轉寫，實時語音轉寫，語音內容審核，會議超極本，語音交互技術，語音識別，語義理解，語音合成，音頻轉寫，音視頻類產品，語音通知/驗證碼，訂單小號，撥打驗證，點擊撥號，數據語音，統一認證，語音會議，企業視頻彩鈴，語音識別，語音文件轉錄，實時語音識別，一句話語音識別，語音合成，通用語音合成，個性化語音合成，語音評測，通用語音評測，中英文造句評測，在線語音識別，語音識別，語音喚醒，語音合成，語音合成，語音識別，語音聽寫，語音轉寫，短語音轉寫(同步)，語音識別，語音 情感 識別

十、數據挖掘AI硬體

演算法類型：包括二分類、多分類和回歸，精準營銷，表格數據預測，銷量預測，交通流量預測，時序預測，大數據，無，機器學習使用手冊，機器學習API文檔，大數據處理，大數據傳輸，數據工廠，大數據分析，數據倉庫，數據採集與標注，數據採集服務，數據標注服務，AI開發平台，全功能AI開發平台BML，零門檻AI開發平台EasyDL，AI硬體與平台，GPU雲伺服器，機器人平台，度目視頻分析盒子，度目AI鏡頭模組，度目人臉應用套件，度目人臉抓拍機，人臉識別攝像機，昆侖AI加速卡，智能預測，購車指數，數據科學虛擬機，平台效率，雲與AI，抗DDoS，天盾，網站漏洞掃描，網頁防篡改，入侵檢測防護，彈性雲伺服器，對象存儲服務，雲專線（CDA，AI計算機平台—360net深度學習基礎模型，AI演算法訓練適配主流AI框架

十一、其他

內容審核，智能鑒黃，特定人物識別，通用圖片審核，文本智能審核，廣告檢測，Logo檢測，商品理解，拍照購，商品圖片搜索，通用商品識別，疫情物資識別，酒標識別，細分市場劃分，品牌競爭力分析，老品升級，新品定製，商品競爭力分析，商品銷量預測，商品營銷，用戶評論佔比預測，商品命名實體識別，商品顏色識別，強化學習，智能地圖引擎，內容審核，智能鑒黃，特定人物識別，通用圖片審核，文本智能審核，廣告檢測，Logo檢測商品理解，拍照購，商品圖片搜索，通用商品識別，疫情物資識別，酒標識別，細分市場劃分，品牌競爭力分析，老品升級，新品定製，商品競爭力分析，商品銷量預測，商品營銷，用戶評論佔比預測，商品命名實體識別，商品顏色識別，個性化與推薦系統，推薦系統，輿情分析，輿情標簽，智慧教育，智能語音評測，拍照搜題，題目識別切分，整頁拍搜批改，作文批改，學業大數據平台，文檔校審系統，會議同傳系統，文檔翻譯系統，視頻翻譯系統，教育學習，口語評測，朗讀聽書，增強現實，3D肢體關鍵點SDK，美顏濾鏡SDK，短視頻SDK，基礎服務，私有雲部署，多模態交互，多模態 情感 分析，多模態意圖解析，多模態融合，多模態語義，內容審查器，Microsoft基因組學，醫學人工智慧開放平台，數據查驗介面，身份驗證（公安簡項），銀行卡驗證，發票查驗，設備接入服務Web/H5直播消息設備託管異常巡檢電話提醒，音視頻，視頻監控服務雲廣播服務雲存儲雲錄制，司乘體驗，智能地圖引擎，消息類產品，視頻簡訊，簡訊通知/驗證碼，企業掛機彩信，來去電身份提示，企業固話彩印，模板閃信，異網簡訊，內容生產，試卷拆錄解決方案，教學管理，教學質量評估解決方案，教學異常行為監測，授課質量分析解決方案，路況識別，人車檢測，視覺SLAM，高精地圖，免費SDK，智能診後隨訪管理，用葯管家，智能預問診，智能導診，智能自診，智能問葯，智能問答，裁判文書近義詞計算，法條推薦，案由預測，

F. 機器人時代，大概在哪個世紀開始呢！希望在我還在世己經到來

「我們剛剛進入這個時代。」馬丁·福特是美國矽谷一家軟體開發公司的創始人。他所在的行業人員變動快，工作變化也很快，很多基礎性工作很快就被替代了。最近，他發現新的「奇點」，人類社會正處於強人工智慧開端。「這是一件從未發生過的事情，這就是新時代。」他將「新時代」定義為「機器人時代」。

機器人早已「入侵」人類領地：大量被應用於高度自動化的工業生產線，替代大量藍領及部分白領、金領從事更高級的工作。亞馬遜倉庫里的搬運機器人、麥當勞餐廳後廚做漢堡的機器人、華爾街投行進行股票高頻交易的機器人，這讓我們興奮又惶恐。人類可能製造出比自身聰明上百萬倍的機器人。

馬丁·福特，美國矽谷創業者，機器人革命專家，機器人時代的提出者和預言者

鄧安葆迎來了他的新時代。他參加了11月23號在北京舉辦的2015世界機器人大會。他不說普通話，會議內容聽起來費勁。他正在操辦一家機器人學院。他所在的重慶國揚控股和重慶機電職業技術學院、中科院重慶研究院共同投資了5.6億元。他們的目標是每年培訓5000個機器人操控者。

美國作家、《哈佛商業評論》前執行主編尼古拉斯·卡爾驚恐於我們正在被操控，「我們談論科技的時候往往忽略人、機器、計算機對我們人類工作、思維、行為的影響。」即便如此，就連這個星球上最聰明的科學家，也不一定能夠預測未來人類與機器人之間到底是什麼樣的關系。

高級人工智慧研究專家詹姆斯·巴拉特對200位頂尖強人工智慧研究專家進行了一次非正式調查，發現98%的人認為機器人時代在21世紀內會來臨。

有人對此保有警惕心。史蒂芬·霍金憂心忡忡，他警告說，這「有可能是我們歷史上最糟糕的錯誤」。而此前，美國著名發明家雷·庫茲韋爾就意識到，機器人將會「撕裂歷史的結構」。美國聖迭戈州立大學的數學家弗諾·文奇則早在1993年就質疑，「人類的時代將會結束嗎？」

相較於這些科學家的擔心，馬丁·福特則更擔心傳統社會生存法則和消費社會崩坍將帶來災難性後果。

搶奪高學歷者飯碗

馬丁·福特開始認真思考不斷加倍的計算能力到底意味著什麼，它是否會極大地改變未來幾年甚至幾十年的就業市場和宏觀經濟。 2009年，在金融危機的催生下，馬丁·福特出版了《機器危機》。

2015年，他的新作《機器人時代》在中國引發熱議，「就業市場和整體經濟隨時都可能與我們對技術和經濟間交織關系的傳統觀念相違背。」機器人不但會取代常規性、重復性的工作，讓那些沒受過多少教育和低技術水平的勞動力失業，還會剝奪那些擁有高學歷白領們的工作。

機器人最早沖擊了藍領工人的工作崗位。在美國之外，越來越多的中國企業也被捲入機器人潮流中。鄧安葆夢想創辦機器人連鎖店，做機器人時代的蘇寧與國美。他說這是順應時代的需求，那個自豪於能進工廠工作的時代已經結束了，「現在的年輕人情願24小時掛在網上開淘寶店，也不願意去工廠上班。」

英國彭林，工程藝術 （Engineered Arts） 公司的工程師正在測試人形機器人，通過編程使其做出模仿演員的動作

今年11月，中國政府完成了《機器人產業「十三五」發展規劃》編制工作。珠三角、長三角，中國經濟最發達的地區正在掀起「機器換人」高潮。浙江省計劃在2017年完成3.6萬家規模以上工業企業的「機器換人」工作。今年年初，富士康總裁郭台銘就啟動了這個項目——3年內70%左右的工廠工作將實現自動化。

在高技能行業，變革也開始蔓延。美國的新聞、法律、金融甚至是計算機編程等工作都已受到強人工智慧機器人的威脅。

今年9月、11月，騰訊公司和新華社都開始使用機器人進行新聞寫作，而早在去年美聯社就開始了這一變革。推動力量正是美國西北大學智能信息實驗室研究團隊開發的「鵝毛筆」（Quill）人工智慧系統。

「我不知道我會有什麼感覺。」馬丁·福特也不得不思考如果有一天機器人能夠像他一樣寫書他還會不會感到快樂，「如果那發生，我主要擔心的問題就是賺錢的問題。如果機器人取代了你的工作，而你沒有錢過日子，那你就會陷入麻煩。」

更麻煩的是， 「軟體正在佔領全世界」，美國網景聯合創始人、風險資本家馬克·安德森認為，未來全球將有上萬熟練信息技術工作崗位蒸發掉，坐在電腦前處理信息的白領終將失去工作。

機器人也正在搶奪華爾街金融行業的工作機會。華爾街從業人員從本世紀初的15萬下降至10萬人。越來越多的機器人研發專家加入華爾街。2012年年底，科學家戴維·費魯奇離開IBM，來到華爾街的一家對沖基金公司，他將運用人工智慧的最新成果模擬經濟，為他所在公司的交易演算法謀得競爭優勢。

機器人在視覺感知和靈活性方面的能力提升，有可能推動全球農業進入全自動化時代。總部位於美國加利福尼亞州聖迭戈的視覺機器人公司開發出了能夠自動採摘橘子的機器人。3D機器視覺可以使它像人一樣靈活地採摘橘子。在法國，已經有試驗機器人利用機器視覺技術和計算機運算修剪葡萄藤了。而在日本，一種新機器能夠根據細微的顏色變化挑選出成熟的草莓，每顆草莓的採摘只需要8秒。

而人類在好奇心、創造力方面的突破，使得機器人能夠完成更高級的工作。2009年，康奈爾大學創意機器人實驗室主任胡迪·利普森和博士研究生邁克爾·施密特開發出使用基因編程的「Eureqa」人工智慧系統，它能夠主動問問題；斯坦福大學咨詢教授約翰·科扎利用遺傳演算法開發「自動發明機器」，它可以不受先前概念的約束，用創造性的方式主動解決問題。

機器人甚至可以開始進行藝術創作。2012年7月，Melomics公司的機器人「伊阿摩斯」為倫敦交響樂團演奏了一曲《通向深淵》。倫敦大學創意計算教授西蒙·科爾頓創建了一個人工智慧程序，稱之為「繪畫傻瓜」。他希望有一天人們能把它當作一個畫家。繪畫傻瓜軟體可以識別照片中人的情感，然後畫出一幅抽象肖像來完整表達他們的情緒狀態。楊百翰大學的研究人員創建了「戴斯」應用軟體，它能夠識別人類的「黑暗」、「悲傷」、「鼓舞人心」等情感因子。

機器人的人工智慧強度越高，人類可被替代的工種就越多。 2013年，牛津大學馬丁學院的研究人員對美國超過700種就業類型進行了詳細研究，結論是：將近一半的工作崗位將受到機器全自動化的影響。

「這在多大程度上會對我們人類生活產生影響，很難作出預測。」尼古拉斯·卡爾是保守派，他更關注人的情感感受，「大量的計算機和人工智慧替代了人類從事的不同工作領域，如果我們把這看作是一種進步的話，人類還有存在的必要嗎？」

消費社會崩塌

這是一股進步力量，也會是一股破壞力量。它將破壞現有的社會體系和制度。天才的《控制論》作者諾伯特·維納在第一台通用電子計算機研製成功後就預言，這最終可能導致「一場十分殘酷的工業革命」，機器能「使從事日常工作的工人們的經濟價值降低到僱主們花任何低價都不願僱用的程度」。

「我們無法阻止這一進程，我們不可能讓自己置身事外。」 馬丁·福特 認為，「頂級水準、高度創造性、高技能的工作崗位將會倖存，但大多數人都在做很一般的事情。即使我們嘗試，我們也不可能讓每個人都成為火箭科學家或腦外科醫生。」

2011年，蘋果公司在北卡羅來納州梅登鎮耗資10億美元建立了一個巨大的數據中心，卻僅創造了50個全職崗位。當地居民倍感失望，他們無法理解「佔地幾百英畝的昂貴設備會創造這么少的工作崗位」。

日本東京，軟銀集團類人機器人Pepper擔任一家銀行的迎賓員迎接顧客

2012年，舊金山Good Data公司使用亞馬遜的雲服務對其六千多客戶進行數據分析，執行總裁羅曼·斯坦尼克顯然認為他們趕上了潮流，「以前，每一個（客戶）公司的工作量至少需要5個人來完成，這就需要3萬人。而我用180人就能做到。我不知道其他人還能做什麼，但這份工作他們肯定做不了了。這是一個贏家通吃的整合。」

機器人摧毀了人類的就業機會，最終將摧毀現行體系賴以正常運轉的消費社會。「我們需要一些人生產產品，另一些人來購買產品，如果科技取代了許多工作，那麼人們就沒有工作來購買那些生產出來的產品，現在世界的圍欄就倒下了。科技可以用於商業，可以生產更多的產品，但如果人們都沒有工作了，誰來購買它們呢？」尼古拉斯·卡爾和馬丁·福特一樣疑惑。

人類不得不得出這樣一個悖論：就業支撐起了人類消費社會，機器人摧毀了人類就業，也摧毀了消費社會。沒有消費需求，機器人生產出來的商品就無人購買。商品無法銷售，機器人也失去了存在的價值。

馬丁·福特分享了一個關於福特汽車創始人亨利·福特二世和全美汽車工人聯合會傳奇領袖沃爾特·魯瑟的故事。福特二世和魯瑟共同參觀一個新近自動化的汽車製造廠，福特挖苦魯瑟：「沃爾特，你怎麼讓這些機器人交工會會費？」魯瑟不假思索地回問：「亨利，你要怎麼讓它們買你的車？」

魯瑟的意思是，工人也是消費者，並且可以支持其他消費者，這些人拉動了最終需求。當工人被機器替代，機器可不會出去消費。機器可能會使用能源和備件，並且需要維護，但同樣，這些都是企業的投入而不是最終需求。如果沒有人買這台機器生產的東西，那麼企業最終將面臨倒閉。如果汽車廠的工業機器人所組裝的汽車沒有人購買，那麼機器人也會停止運轉。

「其實是顯而易見的，沒有人能對未來作出百分百的預測。」尼古拉斯·卡爾認為，我們現在所面臨的問題是，機器人和人類共識的工作之間，到底有多大的鴻溝，以及兩者之間被替代的程度有多深。他堅持認為，人類的自覺性和自我察覺的意識非常重要，這很難被技術完全替代。

機器人時代怎麼生存？

馬丁·福特設想人類在機器人時代最好的生存狀態是，機器人代替人類進行生產，人類在不需要工作的情況下又能夠擁有收入進行社會消費。 「也許是很遠的未來某天，我們會有一種保證機制，保證每個人即使沒有工作，也會獲得收入。這是一個很激進的觀點，但是我認為它會逐步實現的，西方的許多人都在談論這個。」

這幾乎是一個天方夜譚式的想法。但某種程度上，馬丁·福特與馬克思構想的共產主義社會存有一定的相通點。機器人時代具有共產主義社會的某些特徵，比如人類脫離了生產勞動，剩餘價值理論就失去了存在的根基。大規模的機器人生產又能帶來社會物質財富極大豐富。這就具有了共產主義社會的部分特徵。

馬丁·福特認同共產主義社會的構想，但不認同馬克思的解決方法。「馬克思是對的，比如他談論資本主義的崩潰，是大機器生產，還有廉價工人勞動力。但是他的解決方法是通過革命，把所有的事情由政府統一分配，我認為這不會奏效。」

事實上，包括馬丁·福特、尼古拉斯·卡爾在內的研究者、思考者、實踐者對此都還不能提供一個准確而清晰的解決方案路徑。他們既希望政府能夠設計一套較為均勻的收入再分配方案，但又堅持市場經濟。

「我們可以繼續保持市場經濟，但是也要做出一些行動，為了保障收入，使市場經濟繼續運轉。人們有收入，消費，這仍然是市場經濟。但有些人認為最終會發展成共產主義，政府拿走所有的資本，就是計劃經濟。但這就需要有人嘗試計算出我們需要生產多少東西，消費多少，這是很難做到的，可能會使社會更加糟糕，會導致全線的崩潰。所以我認為未來最好還是改良市場經濟。」在馬丁·福特的構想中，機器人時代即將形成的基本社會特徵是「更加均勻的分配，不是完全平均分配，不是每個人都會得到完全一樣的，是每個人都會有基本的保證，現在馬克思所說的那些按勞分配，按需分配，是不能實現的，因為不可能滿足每個人的需要」。

「人類會變得更笨。」尼古拉斯·卡爾覺得人類應以更智慧的方式來使用機器人，而不是被機器人操控。「即使機器人已經在做許多工作，但你仍然可以做自己的生意，做自己的有用的事情，我們保證人們還是有工作來獲得收入和保障生活。」——重新設置規則讓人們依然有事可做，這是馬丁·福特提供的解決方案。

少數精英控制

要麼是人掌控機器人，要麼是機器人掌控人。如果是後者，「人類的存在將更沒有意義了」。馬丁·福特設計的新時代制度有一種極端情況，「極少數非常富有的人擁有一些很可怕的機器人保護他們，他們會掌控一切，剩下的人們什麼都沒有。這是一種可能的潛在的危險。」

庫爾特·馮內古特在小說《自動鋼琴》中描述了這樣一個自動化經濟體：一小部分技術精英控制工業機器從事著幾乎所有的工作，而剩下的絕大多數人只能毫無意義地活著，面對一個無望的未來。

如果自動化經濟體成真，馬丁·福特試圖以收入再分配為手段調劑社會收入差距能否實現？尼古拉斯·卡爾認為我們遠遠未到那個階段。而人們有理由保持懷疑態度。

「頂級的富人永遠不會支持平均分配的，」馬丁·福特僥幸地想，「富有的人仍然在賣東西，他們需要消費者，他們最終會支持更為平均的分配，而不是支持完全平均的分配。」

大眾市場經濟中，購買力在消費者中的分配非常重要。一小部分潛在客戶收入的過分集中最終將威脅支撐上述行業市場的生存能力。 一個超富裕者會買一輛很好的車，甚至10輛。但他不會買幾千輛。手機、筆記本電腦、餐廳、有線電視訂閱、抵押貸款、牙膏、補牙，任何你可能想像到的消費商品或服務，同樣適用這個規律。

「他們會支持這樣的觀點：他們的一部分錢被用來繳稅，這些稅金用於增進社會大眾的福祉。」馬丁·福特遵循北歐高福利國家的稅收理念。

鄧安葆在興奮地擁抱新潮流時，也會懷念一人入工廠、全家都自豪的純真年代。那已經一去不復返了。 「幾年後，中國會成為擁有機器人數量最多的一個國家。」馬丁·福特比較了美國、德國、日本、中國的機器人商業運作，「當科技時代來臨，機器人成為生活中的一部分，中國會成為一個非常開放的社會。」到2018年，中國將擁有全球1/3的工業機器人；到2030年，中國計劃成為全球領先的機器人製造大國。這在一定程度上緩解了人口紅利消失、迅速老齡化的問題。

「未來每個人都有收入，但是沒有人需要從事非常辛苦，或者無聊的、危險的工作。」 這是馬丁·福特的美好想像。

G. 人工智慧，無法取代人的哪些技能

我認為所有的能力都能取代，有人說想像力，當演算法和大數據編入機器人，機器人將擁有比人類強大無數倍的知識，可以根據知識算出最佳答案和規律，人類的想像力無非也是在現有的認知智慧體系下的，除了萬分之一的愛因斯坦那種的人，其他大部分人的想像力都有限！再說心理溝通能力，人類天馬行空的行為藝術，其實都可以統計出來，然後做到比人類很好，並且更科學！人類是難以猜測，但難以猜測的大部分都是無用無效行為，而機器人卻可以做出最優最佳最合適的分析結果，所以可以這樣猜測，未來，當人工智慧足夠成熟，可以完全替代人類，當然人類也可以完全不用人工智慧，但是最好的結果是人工智慧取代大部分工作，人類去尋找更有意義的真理！拭目以待～

H. 機器人的知識

20世紀的偉大發明

隨著2001年新年鍾聲的敲響，人們邁著堅實的步伐跨進了21世紀。站在世紀之交的門檻，回顧過去，展望未來，我們心潮澎湃、思緒萬千……

20世紀，人類取得了輝煌的成就，從量子理論、相對論的創立，原子能的應用，脫氧核糖核酸雙螺旋結構的發現，到信息技術的騰飛，人類基因組工作草圖的繪就，世界科技發生了深刻的變革。信息技術、生物技術、新材料技術、先進製造技術、海洋技術、航空航天技術等都取得了重大突破，極大地提高了社會生產力。

機器人技術作為20世紀人類最偉大的發明之一，自60年代初問世以來，經歷40年的發展已取得長足的進步。工業機器人在經歷了誕生——成長——成熟期後，已成為製造業中不可少的核心裝備，世界上有約75萬台工業機器人正與工人朋友並肩戰斗在各條戰線上。特種機器人作為機器人家族的後起之秀，由於其用途廣泛而大有後來居上之勢，仿人形機器人、農業機器人、服務機器人、水下機器人、醫療機器人、軍用機器人、娛樂機器人等各種用途的特種機器人紛紛面世，而且正以飛快的速度向實用化邁進。

人們常常會問為什麼要發展機器人？我們說機器人的出現並高速發展是社會和經濟發展的必然，是為了提高社會的生產水平和人類的生活質量，讓機器人替人們干那些人幹不了、干不好的工作。在現實生活中有些工作會對人體造成傷害，比如噴漆、重物搬運等；有些工作要求質量很高，人難以長時間勝任，比如汽車焊接、精密裝配等；有些工作人無法身臨其境，比如火山探險、深海探密、空間探索等；有些工作不適合人去干，比如一些惡劣的環境、一些枯燥單調的重復性勞作等；這些都是機器人大顯身手的地方。服務機器人還可以為您治病保健、保潔保安；水下機器人可以幫助打撈沉船、鋪設電纜；工程機器人可以上山入地、開洞築路；農業機器人可以耕耘播種、施肥除蟲；軍用機器人可以沖鋒陷陣、排雷排彈……

現在社會上對機器人有很多迷惑，有人認為機器人無所不能。這些朋友是從電影、電視、小說中認識機器人的，他們眼中的機器人是神通廣大的萬能機器，當他們看到現實的機器人時，他們會認為現在的機器人太普通，不能稱之為機器人。有人認為機器人是人，形狀必須像人，不像人怎麼能叫機器人，然而現實中絕大多數的機器人樣子不像人，這使很多機器人愛好者大失所望。還有人認為機器人上崗，工人就會下崗，無形中把機器人當成了競爭對手，他們沒有想到機器人會為人做許多有益的事情，會推動產業的發展，給人類創造更多的就業機會。

機器人的定義

在科技界，科學家會給每一個科技術語一個明確的定義，但機器人問世已有幾十年，機器人的定義仍然仁者見仁，智者見智，沒有一個統一的意見。原因之一是機器人還在發展，新的機型，新的功能不斷涌現。根本原因主要是因為機器人涉及到了人的概念，成為一個難以回答的哲學問題。就像機器人一詞最早誕生於科幻小說之中一樣，人們對機器人充滿了幻想。也許正是由於機器人定義的模糊，才給了人們充分的想像和創造空間。

機器人指揮

其實並不是人們不想給機器人一個完整的定義，自機器人誕生之日起人們就不斷地嘗試著說明到底什麼是機器人。但隨著機器人技術的飛速發展和信息時代的到來，機器人所涵蓋的內容越來越豐富，機器人的定義也不斷充實和創新。

1886年法國作家利爾亞當在他的小說《未來夏娃》中將外表像人的機器起名為「安德羅丁」（android），它由4部分組成：

1，生命系統（平衡、步行、發聲、身體擺動、感覺、表情、調節運動等）；

2，造型解質（關節能自由運動的金屬覆蓋體，一種盔甲）；

3，人造肌肉（在上述盔甲上有肉體、靜脈、性別等身體的各種形態）；

4，人造皮膚（含有膚色、機理、輪廓、頭發、視覺、牙齒、手爪等）。

1920年捷克作家卡雷爾·卡佩克發表了科幻劇本《羅薩姆的萬能機器人》。在劇本中，卡佩克把捷克語「Robota」寫成了「Robot」，「Robota」是奴隸的意思。該劇預告了機器人的發展對人類社會的悲劇性影響，引起了大家的廣泛關注，被當成了機器人一詞的起源。在該劇中，機器人按照其主人的命令默默地工作，沒有感覺和感情，以呆板的方式從事繁重的勞動。後來，羅薩姆公司取得了成功，使機器人具有了感情，導致機器人的應用部門迅速增加。在工廠和家務勞動中，機器人成了必不可少的成員。機器人發覺人類十分自私和不公正，終於造反了，機器人的體能和智能都非常優異，因此消滅了人類。

但是機器人不知道如何製造它們自己，認為它們自己很快就會滅絕，所以它們開始尋找人類的倖存者，但沒有結果。最後，一對感知能力優於其它機器人的男女機器人相愛了。這時機器人進化為人類，世界又起死回生了。

卡佩克提出的是機器人的安全、感知和自我繁殖問題。科學技術的進步很可能引發人類不希望出現的問題。雖然科幻世界只是一種想像，但人類社會將可能面臨這種現實。

為了防止機器人傷害人類，科幻作家阿西莫夫於1940年提出了「機器人三原則」：

1，機器人不應傷害人類；

2，機器人應遵守人類的命令，與第一條違背的命令除外；

3，機器人應能保護自己，與第一條相抵觸者除外。

這是給機器人賦予的倫理性綱領。機器人學術界一直將這三原則作為機器人開發的准則。

在1967年日本召開的第一屆機器人學術會議上，就提出了兩個有代表性的定義。一是森政弘與合田周平提出的：「機器人是一種具有移動性、個體性、智能性、通用性、半機械半人性、自動性、奴隸性等7個特徵的柔性機器」。從這一定義出發，森政弘又提出了用自動性、智能性、個體性、半機械半人性、作業性、通用性、信息性、柔性、有限性、移動性等10個特性來表示機器人的形象。另一個是加藤一郎提出的具有如下3個條件的機器稱為機器人：

1，具有腦、手、腳等三要素的個體；

2，具有非接觸感測器（用眼、耳接受遠方信息）和接觸感測器；

3，具有平衡覺和固有覺的感測器。

禮儀機器人

該定義強調了機器人應當仿人的含義，即它靠手進行作業，靠腳實現移動，由腦來完成統一指揮的作用。非接觸感測器和接觸感測器相當於人的五官，使機器人能夠識別外界環境，而平衡覺和固有覺則是機器人感知本身狀態所不可缺少的感測器。這里描述的不是工業機器人而是自主機器人。

機器人的定義是多種多樣的，其原因是它具有一定的模糊性。動物一般具有上述這些要素，所以在把機器人理解為仿人機器的同時，也可以廣義地把機器人理解為仿動物的機器。

1988年法國的埃斯皮奧將機器人定義為：「機器人學是指設計能根據感測器信息實現預先規劃好的作業系統，並以此系統的使用方法作為研究對象」。

1987年國際標准化組織對工業機器人進行了定義：「工業機器人是一種具有自動控制的操作和移動功能，能完成各種作業的可編程操作機。」

我國科學家對機器人的定義是：「機器人是一種自動化的機器，所不同的是這種機器具備一些與人或生物相似的智能能力，如感知能力、規劃能力、動作能力和協同能力，是一種具有高度靈活性的自動化機器」。在研究和開發未知及不確定環境下作業的機器人的過程中，人們逐步認識到機器人技術的本質是感知、決策、行動和交互技術的結合。隨著人們對機器人技術智能化本質認識的加深，機器人技術開始源源不斷地向人類活動的各個領域滲透。結合這些領域的應用特點，人們發展了各式各樣的具有感知、決策、行動和交互能力的特種機器人和各種智能機器，如移動機器人、微機器人、水下機器人、醫療機器人、軍用機器人、空中空間機器人、娛樂機器人等。對不同任務和特殊環境的適應性，也是機器人與一般自動化裝備的重要區別。這些機器人從外觀上已遠遠脫離了最初仿人型機器人和工業機器人所具有的形狀，更加符合各種不同應用領域的特殊要求，其功能和智能程度也大大增強，從而為機器人技術開辟出更加廣闊的發展空間。

中國工程院院長宋健指出：「機器人學的進步和應用是20世紀自動控制最有說服力的成就，是當代最高意義上的自動化」。機器人技術綜合了多學科的發展成果，代表了高技術的發展前沿，它在人類生活應用領域的不斷擴大正引起國際上重新認識機器人技術的作用和影響。

機器人的分類

關於機器人如何分類，國際上沒有制定統一的標准，有的按負載重量分，有的按控制方式分，有的按自由度分，有的按結構分，有的按應用領域分。一般的分類方式見表：

分類名稱

簡要解釋

操作型機器人

能自動控制，可重復編程，多功能，有幾個自由度，可固定或運動，用於相關自動化系統中。

程式控制型機器人

按預先要求的順序及條件，依次控制機器人的機械動作。

示教再現型機器人

通過引導或其它方式，先教會機器人動作，輸入工作程序，機器人則自動重復進行作業。

數控型機器人

不必使機器人動作，通過數值、語言等對機器人進行示教，機器人根據示教後的信息進行作業。

感覺控制型機器人

利用感測器獲取的信息控制機器人的動作。

適應控制型機器人

機器人能適應環境的變化，控制其自身的行動。

學習控制型機器人

機器人能「體會」工作的經驗，具有一定的學習功能，並將所「學」的經驗用於工作中。

智能機器人

以人工智慧決定其行動的機器人。

我國的機器人專家從應用環境出發，將機器人分為兩大類，即工業機器人和特種機器人。所謂工業機器人就是面向工業領域的多關節機械手或多自由度機器人。而特種機器人則是除工業機器人之外的、用於非製造業並服務於人類的各種先進機器人，包括：服務機器人、水下機器人、娛樂機器人、軍用機器人、農業機器人、機器人化機器等。在特種機器人中，有些分支發展很快，有獨立成體系的趨勢，如服務機器人、水下機器人、軍用機器人、微操作機器人等。目前，國際上的機器人學者，從應用環境出發將機器人也分為兩類：製造環境下的工業機器人和非製造環境下的服務與仿人型機器人，這和我國的分類是一致的。

古代機器人

機器人一詞的出現和世界上第一台工業機器人的問世都是近幾十年的事。然而人們對機器人的幻想與追求卻已有3000多年的歷史。人類希望製造一種像人一樣的機器，以便代替人類完成各種工作。

機器馬車

西周時期，我國的能工巧匠偃師就研製出了能歌善舞的伶人，這是我國最早記載的機器人。

春秋後期，我國著名的木匠魯班，在機械方面也是一位發明家，據《墨經》記載，他曾製造過一隻木鳥，能在空中飛行「三日不下」，體現了我國勞動人民的聰明智慧。

公元前2世紀，亞歷山大時代的古希臘人發明了最原始的機器人——自動機。它是以水、空氣和蒸汽壓力為動力的會動的雕像，它可以自己開門，還可以藉助蒸汽唱歌。

1800年前的漢代，大科學家張衡不僅發明了地動儀，而且發明了計里鼓車。計里鼓車每行一里，車上木人擊鼓一下，每行十里擊鍾一下。

後漢三國時期，蜀國丞相諸葛亮成功地創造出了「木牛流馬」，並用其運送軍糧，支援前方戰爭。

1662年，日本的竹田近江利用鍾表技術發明了自動機器玩偶，並在大阪的道頓堀演出。

1738年，法國天才技師傑克·戴·瓦克遜發明了一隻機器鴨，它會嘎嘎叫，會游泳和喝水，還會進食和排泄。瓦克遜的本意是想把生物的功能加以機械化而進行醫學上的分析。

寫字機器人

在當時的自動玩偶中，最傑出的要數瑞士的鍾表匠傑克·道羅斯和他的兒子利·路易·道羅斯。1773年，他們連續推出了自動書寫玩偶、自動演奏玩偶等，他們創造的自動玩偶是利用齒輪和發條原理而製成的。它們有的拿著畫筆和顏色繪畫，有的拿著鵝毛蘸墨水寫字，結構巧妙，服裝華麗，在歐洲風靡一時。由於當時技術條件的限制，這些玩偶其實是身高一米的巨型玩具。現在保留下來的最早的機器人是瑞士努薩蒂爾歷史博物館里的少女玩偶，它製作於二百年前，兩只手的十個手指可以按動風琴的琴鍵而彈奏音樂，現在還定期演奏供參觀者欣賞，展示了古代人的智慧。

19世紀中葉自動玩偶分為2個流派，即科學幻想派和機械製作派，並各自在文學藝術和近代技術中找到了自己的位置。1831年歌德發表了《浮士德》，塑造了人造人「荷蒙克魯斯」；1870年霍夫曼出版了以自動玩偶為主角的作品《葛蓓莉婭》；1883年科洛迪的《木偶奇遇記》問世；1886年《未來的夏娃》問世。在機械實物製造方面，1893年摩爾製造了「蒸汽人」，「蒸汽人」靠蒸汽驅動雙腿沿圓周走動。

進入20世紀後，機器人的研究與開發得到了更多人的關心與支持，一些適用化的機器人相繼問世，1927年美國西屋公司工程師溫茲利製造了第一個機器人「電報箱」，並在紐約舉行的世界博覽會上展出。它是一個電動機器人，裝有無線電發報機，可以回答一些問題，但該機器人不能走動。1959年第一台工業機器人（可編程、圓坐標）在美國誕生，開創了機器人發展的新紀元。

現代機器人

現代機器人的研究始於20世紀中期，其技術背景是計算機和自動化的發展，以及原子能的開發利用。

機器人汽車焊接生產線

自1946年第一台數字電子計算機問世以來，計算機取得了驚人的進步，向高速度、大容量、低價格的方向發展。

大批量生產的迫切需求推動了自動化技術的進展，其結果之一便是1952年數控機床的誕生。與數控機床相關的控制、機械零件的研究又為機器人的開發奠定了基礎。

另一方面，原子能實驗室的惡劣環境要求某些操作機械代替人處理放射性物質。在這一需求背景下，美國原子能委員會的阿爾貢研究所於1947年開發了遙控機械手，1948年又開發了機械式的主從機械手。

鉚接機器人

1954年美國戴沃爾最早提出了工業機器人的概念，並申請了專利。該專利的要點是藉助伺服技術控制機器人的關節，利用人手對機器人進行動作示教，機器人能實現動作的記錄和再現。這就是所謂的示教再現機器人。現有的機器人差不多都採用這種控制方式。

作為機器人產品最早的實用機型（示教再現）是1962年美國AMF公司推出的「VERSTRAN」和UNIMATION公司推出的「UNIMATE」。這些工業機器人的控制方式與數控機床大致相似，但外形特徵迥異，主要由類似人的手和臂組成。

1965年，MIT的Roborts演示了第一個具有視覺感測器的、能識別與定位簡單積木的機器人系統。

機器狗

1967年日本成立了人工手研究會（現改名為仿生機構研究會），同年召開了日本首屆機器人學術會。

1970年在美國召開了第一屆國際工業機器人學術會議。1970年以後，機器人的研究得到迅速廣泛的普及。

1973年，辛辛那提·米拉克隆公司的理查德·豪恩製造了第一台由小型計算機控制的工業機器人，它是液壓驅動的，能提升的有效負載達45公斤。

到了1980年，工業機器人才真正在日本普及，故稱該年為「機器人元年」。

隨後，工業機器人在日本得到了巨大發展，日本也因此而贏得了「機器人王國的美稱」。

自治潛水器

隨著計算機技術和人工智慧技術的飛速發展，使機器人在功能和技術層次上有了很大的提高，移動機器人和機器人的視覺和觸覺等技術就是典型的代表。由於這些技術的發展，推動了機器人概念的延伸。80年代，將具有感覺、思考、決策和動作能力的系統稱為智能機器人，這是一個概括的、含義廣泛的概念。這一概念不但指導了機器人技術的研究和應用，而且又賦予了機器人技術向深廣發展的巨大空間，水下機器人、空間機器人、空中機器人、地面機器人、微小型機器人等各種用途的機器人相繼問世，許多夢想成為了現實。將機器人的技術（如感測技術、智能技術、控制技術等）擴散和滲透到各個領域形成了各式各樣的新機器——機器人化機器。當前與信息技術的交互和融合又產生了「軟體機器人」、「網路機器人」的名稱，這也說明了機器人所具有的創新活力。

機器人的手

機器人要模仿動物的一部分行為特徵，自然應該具有動物腦的一部分功能。機器人的大腦就是我們所熟悉的電腦。但是光有電腦發號施令還不行，最基本的還得給機器人裝上各種感覺器官。我們在這里著重介紹一下機器人的「手」和「腳」。

機器人必須有「手」和「腳」，這樣它才能根據電腦發出的「命令」動作。「手」和「腳」不僅是一個執行命令的機構，它還應該具有識別的功能，這就是我們通常所說的「觸覺」。由於動物和人的聽覺器官和視覺器官並不能感受所有的自然信息，所以觸覺器官就得以存在和發展。動物對物體的軟，硬，冷，熱等的感覺就是靠的觸覺器官。在黑暗中看不清物體的時候，往往要用手去摸一下，才能弄清楚。大腦要控制手，腳去完成指定的任務，也需要由手和腳的觸覺所獲得的信息反饋到大腦里，以調節動作，使動作適當。因此，我們給機器人裝上的手應該是一雙會「摸」的、有識別能力的靈巧的「手」。

機器人的手一般由方形的手掌和節狀的手指組成。為了使它具有觸覺，在手掌和手指上都裝有帶有彈性觸點的觸敏元件（如靈敏的彈簧測力計）。如果要感知冷暖，還可以裝上熱敏元件。當觸及物體時，觸敏元件發出接觸信號，否則就不發出信號。在各指節的連接軸上裝有精巧的電位器（一種利用轉動來改變電路的電阻因而輸出電流信號的元件），它能把手指的彎曲角度轉換成「外形彎曲信息」。把外形彎曲信息和各指節產生的「接觸信息」一起送入電子計算機，通過計算就能迅速判斷機械手所抓的物體的形狀和大小。

現在，機器人的手已經具有了靈巧的指，腕，肘和肩胛關節，能靈活自如的伸縮擺動，手腕也會轉動彎曲。通過手指上的感測器還能感覺出抓握的東西的重量，可以說已經具備了人手的許多功能。

在實際情況中有許多時候並不一定需要這樣復雜的多節人工指，而只需要能從各種不同的角度觸及並搬動物體的鉗形指。1966年，美國海軍就是用裝有鉗形人工指的機器人「科沃」把因飛機失事掉入西班牙近海的一顆氫彈從七百五十米深的海底撈上來。1967年，美國飛船「探測者三號」就把一台遙控操作的機器人送上月球。它在地球上的人的控制下，可以在兩平方米左右的范圍里挖掘月球表面四十厘米深處的土壤樣品，並且放在規定的位置，還能對樣品進行初步分析，如確定土壤的硬度，重量等。它為「阿波羅」載人飛船登月當了開路先鋒。

機器人的眼睛

人的眼睛是感覺之窗，人有80%以上的信息是靠視覺獲取，能否造出「人工眼」讓機器也能象人那樣識文斷字，看東西，這是智能自動化的重要課題。關於機器識別的理論，方法和技術，稱為模式識別。所謂模式是指被判別的事件或過程，它可以是物理實體，如文字，圖片等，也可以是抽象的虛體，如氣候等。機器識別系統與人的視覺系統類似，由信息獲取，信息處理與特徵抽取，判決分類等部分組成。

機器認字

大家知道，信件投入郵筒需經過郵局工人分揀後才能發往各地。一人一天只能分揀2-3千封信，現在採用機器分揀，可以提高效率十多倍。機器認字的原理與人認字的過程大體相似。先對輸入的郵政編碼進行分析，並抽取特徵，若輸入的是個6字，其特徵是底下有個圈，左上部有一直道或帶拐彎。其次是對比，即把這些特徵與機器里原先規定的0到9這十個符號的特徵進行比較，與哪個數字的特徵最相似，就是哪個數字。這一類型的識別，實質上叫分類，在模式識別理論中，這種方法叫做統計識別法。

機器人認字的研究成果除了用於郵政系統外，還可用於手寫程序直接輸入，政府辦公自動化，銀行合計，統計，自動排版等方面。

機器識圖

現有的機床加工零件完全靠操作者看圖紙來完成。能否讓機器人來識別圖紙呢？這就是機器識圖問題。機器識圖的方法除了上述的統計方法外，還有語言法，它是基於人認識過程中視覺和語言的聯系而建立的。把圖像分解成一些直線、斜線、折線、點、弧等基本元素，研究它們是按照怎樣的規則構成圖像的，即從結構入手，檢查待識別圖像是屬於哪一類「句型」，是否符合事先規定的句法。按這個原則，若句法正確就能識別出來。

機器識圖具有廣泛的應用領域，在現代的工業，農業，國防，科學實驗和醫療中，涉及到大量的圖象處理與識別問題。

機器識別物體

機器識別物體即三維識別系統。一般是以電視攝像機作為信息輸入系統。根據人識別景物主要靠明暗信息，顏色信息，距離信息等原理，機器識別物體的系統也是輸入這三種信息，只是其方法有所不同罷了。由於電視攝像機所拍攝的方向不同，可得各種圖形，如抽取出棱數，頂點數，平行線組數等立方體的共同特徵，參照事先存儲在計算機中的物體特徵表，便可以識別立方體了。

目前，機器可以識別簡單形狀的物體。對於曲面物體，電子部件等復雜形狀的物體識別及室外景物識別等研究工作，也有所進展。物體識別主要用於工業產品外觀檢查，工件的分選和裝配等方面。

機器人的鼻子

人能夠嗅出物質的氣味，分辨出周圍物質的化學成分，這全是由上鼻道的粘模部分實現的。在人體鼻子的這個區域，在只有五平方厘米的面積上卻分布有五百萬個嗅覺細胞。嗅覺細胞受到物質的刺激，產生神經脈沖傳送到大腦，就產生了嗅覺。人的鼻子實際上就是一部十分精密的氣體分析儀。人的鼻子是相當靈敏的，就算在一升水中放進二百五十億分之一的乙硫醇（就是一種特殊的具有異常臭味的化學物質），人的鼻子也能夠聞出來。

機器人的鼻子也就是用氣體自動分析儀做成的。我國已經研製成功了一種嗅敏儀，這種氣體分析儀不僅能嗅出丙酮、氯仿等四十多種氣體，還能夠嗅出人聞不出來但是卻可以導致人死亡的一氧化碳（也就是我們通常所用的煤氣）。這種嗅敏儀有一個由二氧化錫，氯化鈀等物質燒結而成的探頭（相當於鼻粘模）。當它遇到某些種類氣體的時候，它的電阻就發生變化，這樣就可以通過電子線路做出相應的顯示，用光或者用聲音報警。同時，用這種嗅敏儀還可以查出埋在地下的管道漏氣的位置。

現在利用各種原理製成的氣體自動分析儀已經有很多種類，廣泛應用於檢測毒氣，分析宇宙飛船座艙里的氣體成分，監察環境等方面。

這些氣體分析儀，原理和顯示都和電現象有關，所以人們把它叫做電子鼻。把電子鼻和電子計算機組合起來，就可以做成機器人的嗅覺系統了。

機器人的耳朵

人的耳朵是僅次於眼睛的感覺器官，聲波扣擊耳膜，引起聽覺神經的沖動，沖動傳給大腦的聽覺區，因而引起人的聽覺。機器人的耳朵通常是用「微音器」或錄音機來做的。被送到太空去的遙控機器人，它的耳朵本身就是一架無線電接收機。

人的耳朵是十分靈敏的。我們能聽到的最微弱的聲音，它對耳膜的壓強是每平方厘米只有一百億分之幾公斤。這個壓強的大小隻是大氣壓強的一百億分之幾。可是用一種叫做鈦酸鋇的壓電材料做成的「耳朵」比人的耳朵更為靈敏，即使是火柴棍那樣細小的東西反射回來的聲波也能被它「聽」的清清楚楚。如果用這樣的耳朵來監聽糧庫，那麼在二到三公斤的糧食里的一條小蟲爬動的聲音也能被它准確地「聽」出來。

用壓電材料做成的「耳朵」之所以能夠聽到聲音，其原因就是壓電材料在受到拉力或者壓力作用的時候能產生電壓，這種電壓能使電路發生變化。這種特性就叫做壓電效應。當它在聲波的作用下不斷被拉伸或壓縮的時候，就產生了隨聲音信號變化而變化的電流，這種電流經過放大器放大後送入電子計算機（相當於人大腦的聽區）進行處理，機器人就能聽到聲音了。

但是能聽到聲音只是做到了第一步，更重要的是要能識別不同的聲音。目前人們已經研製成功了能識別連續話音的裝置，它能夠以百分之九十九的比率，識別不是特別指定的人所發出的聲音，這項技術就使得電子計算機能開始「聽話」了。這將大大降低對電子計算機操作人員的特殊要求。操作人員可以用嘴直接向電子計算機發布指令，改變了人在操作機器的時候手和眼睛忙個不停而與此同時嘴巴和耳朵卻是閑著的狀況。一個人可以用聲音同時控制四面八方的機器，還可以對樓上樓下的機器同時發出指令，而且並不需要照明，這樣就很適宜於在夜間或地下工作。這項技術也大大加速了電話的自動回答，車票的預定以及資料查找等服務工作的自動化實現的進程。

現在人們還在研究使機器人能通過聲音來鑒別人的心理狀態，人們希望未來的機器人不光能夠聽懂人說的話，還能夠理解人的喜悅，憤怒，驚訝，猶豫和曖昧等情緒。這些都會給機器人的應用帶來極大的發展空間。

沒有機器人，人將變為機器

隨著社會的發展，社會分工越來越細，尤其在現代化的大生產中，有的人每天就只管擰同一個部位的一個螺母，有的人整天就是接一個線頭，就像電影《摩登時代》中演示的那樣，人們感到自己在不斷異化，各種職業病開始產生。於是人們強烈希望用某種機器代替自己工作。於是人們研製出了機器人，代替人完成那些枯燥、單調、危險的工作。由於機器人的問世，使一部分工人失去了原來的工作，於是有人對機器人產生了敵意。「機器人上崗，人將下崗。」不僅在我國，即使在一些發達國家如美國，也有人持這種觀念。其實這種擔心是多餘的，任何先進的機器設備，都會提高勞動生產率和產品質量，創造出更多的社會財富，也就必然提供更多的就業機會，這已被人類生產發展史所證明。任何新事物的出現都有利有弊，只不過利大於弊，很快就得到了人們的認可。比如汽車的出現，它不僅奪了一部分人力車夫、挑夫的生意，還常常出車禍，給人類生命財產帶來威脅。雖然人們都看到了汽車的這些弊端，但它還是

I. AI畫作拿了一等獎，創作者到底是人還是人工智慧

AI畫作打敗了一眾人類藝術家，拿下比賽的一等獎，小編認為創作者說到底是人類自己。該事件是發生在美國的一場藝術比賽中，在頒布獎項之時，可能誰都沒有想到拿下大獎的竟然是一名用AI繪畫工具的小哥。在這場無形的硝煙之中，可謂是公說公有理，婆說婆有理話。

不知道對於這一觀點屏幕前的你是怎麼看呢？小編個人認為，AI繪畫只是一種輔助的工具，也必須是在人為的操控之下才能創造出來。與其爭論AI會取代人類，倒不如多想一想如何讓它健康發展。