绘画机器人算法

A. 绘画机器人Andy有什么作用

据报道，在11月23日，北京新品发布会上，美图秀秀近期将上线全球首款将人工智能用于绘画的产品——绘画机器人Andy，用户只要上传一张自拍照，Andy就可以为用户画出不同风格的插画像。

报道称，该负责人表示，绘画机器人Andy运用了美图影像实验室(MTlab)最新的影像生成技术，是美图公司在人工智能领域最新研发成果的具体体现，现在的绘画机器人Andy还是一个学生，随着自我学习能力的不断提高， Andy有望成为AI界的绘画大师，能够创作出自己独有的风格。

据悉在同一天，绘画机器人Andy开通新浪微博，并且发布了第一条内容，擅长画插画的Andy六个月前入职美图，经过不断的学习，现在已经是美图秀秀的正式员工，12月初，绘画机器人Andy将和美图秀秀用户正式见面。

据悉继会下棋的谷歌AlphaGo，会写诗的微软小冰之后，人工智能(AI)家族又添加一名新成员，作为第一个开通新浪微博的AI绘画机器人，Andy未来将通过微博，第一时间发布自己的插画作品，并用更多好玩新奇的活动和网友们互动交流。
希望人工智能的发展和进步能够为社会带来更多的便捷！

B. 学习机器人要学什么课程

1、对应孩子敏感期
研究表明，3-6岁是孩子敏感期较集中的阶段，表现出对某些事物认知、探索的特别强烈的兴趣。把握住敏感期，对孩子加以引导、教育，就可以起到事半功倍的效果。5-8岁这个年龄段儿童思维能力处于一个极速发展的时期，过了这一时期，思维能力增长曲线明显放缓。
Scratch编程软件，抓住儿童大脑发育黄金时间，锻炼逻辑思维，培养科学素养，进行逻辑思维训练更有事半功倍的效果。
2、成果直观，培养成就感
Scratch工具编写的动画和游戏学习进度透明化，成果看的见，让孩子更好的将自己的创意展现，更有成就感，更能体验编程的乐趣。
3、多元化内容，激发学习兴趣
课程中具有丰富的少儿编程内容，多元化的形式，为对绘画感兴趣的学生提供了汉字绘图和设计的功能。对于拥有其他兴趣的孩子来讲，更具有兴趣提升和维护的功能。
4、引导式学习培养逻辑思维
Scratch引导式学习，孩子在动画和游戏设计的过程中，随着图形的逐渐发展，进行自我逻辑分析、独立思考和创新思维，学会提出和解决问题。

C. 人工AI绘画是否会让中低端画师失业

许多人可能会说，以上作品仍然基于已有图片产生，AI本身不具有创造力。但是，GPT-3多模态模型DALL·E已经可以借助文本直接生成图像，比如仅需输入：一个牛油果形状的扶手椅，DALL·E就可自动生成上百张不同的图像，AI替代中低端画师的另一面是AI提供了节省时间、提高生产率的工具，从而使高端画师能在更短的时间内创造出更高质量的作品。AI要想达到上述水平的构图、色彩和创意仍有很长的路要走。高端画师在行业内属于稀缺资源，某些游戏大厂给画师已开出40K+的月薪，电影业10W+一幅海报仍然难求。同其他行业一样，AI带来的变革会加大绘画生态的差距：未经训练的普通人都可使用AI达到中低端画师的水平，中低端作品因泛滥饱和将一文不值。而高端画师则可通过AI更高效地创作更高质量的作品，高端作品因技术门槛将千金难求。因此，真正重要的是学会如何利用AI提高自身的核心竞争力：把AI视为伙伴，而不是竞争者。

D. “智能机器人”与“工业机器人”的区别是什么

“智能机器人”与“工业机器人”的区别:工业机器人也有人工智能;智能机器人概念很广。

我国的机器人专家从应用环境出发，将机器人分为两大类，即工业机器人和智能机器人。

工业机器人就是面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器人。

目前，国际上的机器人学者，从应用环境出发将机器人也分为两类：制造环境下的工业机器人和非制造环境下的服务与仿人型机器人，这和我国的分类是一致的。

是有独立机械机构和控制系统，能自主的 、运动复杂、工作自由度多、操作程序可变，可任意定位的自动化操作机。

E. 各类场景应用中涉及的AI算法汇总

整理了各类场景应用中AI算法

一、图像CV

内容安全，目标检测，图像识别，智能视觉生产，图像搜索，图像分割，物体检测，图像分类，图像标签，名人识别，概念识别，场景识别，物体识别，场景分析，智能相册，内容推荐，图库管理，网红人物识别，明星人物识别，图像搜索，商品图片搜索，版权图片搜索，通用图片搜索，车牌识别，垃圾分类，车辆检测，菜品识别，车型识别，犬类识别，实例分割，风格迁移，智能填充，智能识图，拍照搜商品，精准广告投放，电商导购，图像分析，图像理解，图像处理，图像质量评估，场景识别，物体识别，场所识别，图像自训练平台，图像分类，目标检测，图像分割，关键点检测，图像生成，场景文字识别，度量学习，图像识别，图像比对，图像分类使用手册，图像分类API文档目标检测使用手册，目标检测API文档Logo检测使用手册，Logo检测API文档，通用图片搜索，车牌识别，垃圾分类，车辆检测，车型识别，犬类识别，实例分割，风格迁移，智能填充，车牌识别，相册聚类，场景与物体识别，无限天空，图像识别引擎，黄色图片识别，暴力图像识别，工业轮胎智能检测，肋骨骨折识别，显微识别，图像处理，广告识别，人脸算法，人体算法，图像识别，图像增强，OCR，图像处理，ZoomAI，智能贴图，智能制作，质量评价，图像识别，智能鉴黄，图像识别，实时手写识别，唇语识别，通用文字识别，手写文字识别，图像技术，图像识别，图像审核，图像搜索，图像增强，图像特效，车辆分析，图像生成，绘画机器人独家，动漫化身独家，像素风独家，超清人像独家，图像融合，换脸技术，神奇变脸，图像风格化，证件照生成，线稿图像识别，宝宝检测，图像分类，圉像深度估计，天空分割，食物分割，猫狗脸技术，食物识别独家，图像美学评分，车辆分析，车型识别，车型识别（含指导价），车型识别（含配置参数），车标识别，人脸识别（活体），车牌识别，表情识别，安全帽识别，计算机影像，计算机视觉，聚焦光学字符识别、人脸识别、质检、感知、理解、交互，图像视频分析，Logo检测，内容审核，智能批改，笔记评估，思维导图评估，物体检测，物体识别。

二、人脸、体态、眼瞳、声音、指纹

人脸分割人脸识别，无，人体分析HAS，识别人的年龄，性别，穿着信息，客流统计分析，智能客服，热点区域分析，人体检测，人脸口罩识别，人脸对比，人脸搜索，人脸检测与属性分析，人脸活体检测，人体关键点检测，行人重识别，细粒度人像分割，人像分割，人脸解析，3D人体姿态估计，人脸融合，人脸识别，换脸甄别，人脸支付，人脸核身，人像变换，人脸试妆，人脸融合，人体分析，手势识别，人脸验证与检索，人脸比对，人脸比对sensetime，人脸水印照比对，静默活体检测，静默活体检测sensetime，人脸检测和属性分析，人脸特征分析tuputech，配合式活体检测，人脸安防，计算机视觉，智能应用服务，人脸查询人脸分析人脸统计名单库管理人脸布控，人脸应用，人体应用，人体查询，车辆查询车辆分析车辆统计车辆布控车辆名单库管理，车辆应用，人脸图像识别人体图像识别车辆图像识别，图像识别，图像比对，人脸比对，人体检测，人脸口罩识别，人脸对比，人脸搜索，人脸检测与属性分析，人脸活体检测，人体关键点检测，行人重识别，细粒度人像分割，人像分割，人脸解析，3D人体姿态估计，人脸融合，人脸识别，人脸检测，人脸比对，人脸搜索，人脸关键点，稠密关键点，人脸属性，情绪识别，颜值评分，视线估计，皮肤分析，3D人脸重建，面部特征分析人体识别，人体检测，人体关键点，人体抠像，人体属性，手势识别人像处理，美颜美型，人脸融合，滤镜，声纹识别支付，语音合成，语音合成，声纹识别，语音唤醒，人脸识别引擎，摄像头人脸识别，图片人脸检测，身份识别，人脸识别，人脸属性，人体识别，声纹识别，衣服检索及聚类，语音分析，声纹识别，说话人归档，人脸和人体识别，人脸检测，手势识别，人脸与人体识别，人脸识别云服务，人脸识别私有化，人脸离线识别SDK，人脸实名认证，人像特效，人体分析，人脸技不，皮肤分析独家，头部分割，宏观人脸分析，人脸关键点检测，微观人脸分析独家，头发分析独家，五官分割，头发分割人体技术，人体外轮廓点检测独家，精细化人像抠图，人体框检测，肢体关键点检测，人像分割，服饰识别，手势识别，皮肤分割，人脸，说话人识别，人脸检测识别，人脸1：1比对，人脸检测，AI人脸/人形车辆，大数据人像图片防伪，QoS保障，CDN，表情识别，举手动作识别，人脸检测，网络切片，边缘计算，人脸分析，人脸检测，人脸搜索，人体分析，手势识别，着装检测，人脸识别，行为检测，人脸识别，人形检测，行为分析，人脸检测，人脸跟踪，人脸比对，人脸查找，人脸属性分析，活体检测，声音指纹，声纹识别。

三、视频

视频分割、视频处理、视频理解、智能视觉、多媒体，视频内容分析，人体动作监控，视频分类，智能交通，人/动物轨迹分析，目标计数，目标跟踪，视频编辑-，精彩片段提取，新闻视频拆分，视频摘要，视频封面，视频拆条，视频标签-，视频推荐，视频搜索，视频指纹-，数字版权管理，广告识别，视频快速审核，视频版权，视频查重，视频换脸，车辆解析， 体育 视频摘要，视频内容分析，颜色识别，货架商品检测， 时尚 搭配，危险动作识别，无，无，视频，视频换脸，车辆解析， 体育 视频摘要，视频内容分析，颜色识别，货架商品检测， 时尚 搭配，危险动作识别，菜品识别，视频识别引擎，结肠息肉检测，胃镜评估系统，视频标签，场景识别，客流分析，手势识别，视频技术，短视频标签，视觉看点识别，动态封面图自动生成，智能剪辑，新闻拆条，智能插帧，视频技术，多模态媒资检索公测中，媒体内容分析，媒体内容审核，视频生成，视频动作识别，

四、ocr文字识别

手写识别，票据识别，通用文档，通用卡证，保险智能理赔，财税报销电子化，证照电子化审批，票据类文字识别，行业类文字识别，证件类文字识别，通用类文字识别，通用文字识别，驾驶证识别，身份证识别，增值税发票识别，行驶证识别，营业执照识别，银行卡识别，增值税发票核验，营业执照核验，智能扫码，行业文档识别， 汽车 相关识别，票据单据识别，卡证文字识别，通用文字识别，手写文字识别，印刷文字识别，银行卡识别，名片识别，身份证识别intsig，营业执照识别intsig，增值税发票识别intsig，拍照速算识别，公式识别，指尖文字识别，驾驶证识别JD，行驶证识别JD，车牌识别JD，身份证识别，增值税发票识别，营业执照识别，火车票识别，出租车发票识别，印刷文字识别（多语种），印刷文字识别（多语种）intsig内容审核，色情内容过滤，政治人物检查，暴恐敏感信息过滤，广告过滤，OCR自定义模板使用手册，OCR自定义模板API文档，通用文字识别，驾驶证识别，身份证识别，增值税发票识别，行驶证识别，营业执照识别，银行卡识别，身份证识别，驾驶证识别，行驶证识别，银行卡识别，通用文字识别，自定义模板文字识别，文字识别引擎，身份证识别，图片文字识别，通用文字识别，身份证识别，名片识别，光学字符识别服务，通用文字识别，手写体文字识别，表格识别，整题识别（含公式），购物小票识别，身份证识别，名片识别，自定义模板文字识别，文字识别，通用文字识别，银行卡识别，身份证识别，字幕识别，网络图片识别， 游戏 直播关键字识别，新闻标题识别，OCR文字识别，通用场景文字识别，卡证文字识别，财务票据文字识别，医疗票据文字识别， 汽车 场景文字识别，教育场景文字识别，其他场景文字识别，iOCR自定义模板文字识别，通用类OCR，通用文本识别(中英)通用文本识别(多语言)通用表格识别，证照类OCR，身份证社保卡户口本护照名片银行卡结婚证离婚证房产证不动产证，车辆相关OCR，行驶证驾驶证车辆合格证车辆登记证，公司商铺类OCR，商户小票税务登记证开户许可证营业执照组织机构代码证，票据类OCR，增值税发票增值税卷票火车票飞机行程单出租车发票购车发票智能技术，票据机器人证照机器人文本配置机器人表格配置机器人框选配置机器人，文字识别，行驶证识别，驾驶证识别，表单识别器，通用文本，财务票据识别，机构文档识别，个人证件识别，车辆相关识别，通用表格，印章识别，财报识别，合同比对，识别文字识别，签名比对，OCR识别，教育OCR，印刷识别，手写识别，表格识别，公式识别，试卷拆录

五、自然语言NPL

文本相似度，文本摘要，文本纠错，中心词提取，文本信息抽取，智能文本分类，命名实体，词性标注，多语言分词，NLP基础服务，地址标准化，商品评价解析智能短信解析，机器阅读理解，金融研报信息识别，法律案件抽取，行业问答推理，行业知识图谱构建，文本实体关系抽取，搜索推荐，知识问答，短文本相似度，文本实体抽取， 情感 倾向分析，兴趣画像匹配，文本分类-多标签，文本分类-单标签，定制自然语言处理，语言生成，语言理解，自然语言处理基础，文本摘要，数据转文字，文本生成，智能问答系统，内容推荐，评价分析，文本分类，对话理解，意图理解， 情感 分析，观点抽取，中文分词，短文本相似度，关键词提取，词向量，命名实体，识别依存，句法分析， 情感 分析，评论观点抽取，短文本相似度，机器翻译，词法分析，词义相似度，词向量，句法分析，文本分类，短语挖掘，闲聊，文本流畅度，同义词，聚类，语言模型填空，新闻热词生成，机器阅读理解，商品信息抽取，词法分析， 情感 分析，关键词提取，用户评论分析，资讯热点挖掘，AIUI人机交互，文本纠错，词法分析，依存句法分析，语义角色标注，语义依存分析（依存树），语义依存分析（依存图）， 情感 分析，关键词提取，NLP能力生产平台，NLP基础技术，中文词法分析-LAC，词向量—Word2vec，语言模型—Language_model，NLP核心技术， 情感 分析、文本匹配、自然语言推理、词法分析、阅读理解、智能问答，信息检索、新闻推荐、智能客服， 情感 分析、文本匹配、自然语言推理、词法分析、阅读理解、智能问答，机器问答、自然语言推断、 情感 分析和文档排序，NLP系统应用，问答系统对话系统智能客服，用户消费习惯理解热点话题分析舆情监控，自然语言处理，文本分类使用手册，文本分类API文档， 情感 分析，评论观点抽取，短文本相似度，机器翻译，词法分析，词义相似度，词向量，句法分析，文本分类，短语挖掘，闲聊，文本流畅度，同义词，聚类，语言模型填空，新闻热词生成，机器阅读理解，商品信息抽取智能创作，智能写作，搭配短文，种草标题，卖点标题，社交电商营销文案，自然语言处理能力，基础文本分析，分词、词性分析技术，词向量表示，依存句法分析，DNN语言模型，语义解析技术，意图成分识别， 情感 分析，对话情绪识别，文本相似度检测，文本解析和抽取技术，智能信息抽取，阅读理解，智能标签，NLG，自动摘要，自动写文章，语言处理基础技术，文本审核， 情感 分析，机器翻译，智能聊天，自然语言，基于标题的视频标签，台词看点识别，意图识别，词法分析，相关词，舆情分析，流量预测，标签技术，自然语言处理，语义对话，自然语言处理，车型信息提取，关键词提取，语义理解，语义相似度，意图解析，中文词向量，表示依存，句法分析，上下文理解，词法分析，意图分析，情绪计算，视觉 情感 ，语音 情感 ， 情感 分析，沉浸式阅读器，语言理解，文本分析，自然语言处理，在线语音识别，自然语言理解火速上线中， 情感 判别，语义角色标注，依存句法分析，词性标注，实体识别，中文分词，分词，

6、知识图谱

知识图谱，药学知识图谱，智能分诊，腾讯知识图谱，无，药学知识图谱，智能分诊，知识理解，知识图谱Schema，图数据库BGraph，知识图谱，语言与知识，语言处理基础技术，语言处理应用技术，知识理解，文本审核，智能对话定制平台，智能文档分析平台，智能创作平台，知识图谱，实体链接，意图图谱，识别实体，逻辑推理，知识挖掘，知识卡片

7、对话问答机器人

智能问答机器人，智能语音助手，智能对话质检，智能话务机器人，无，电话机器人，NeuHub助力京东智能客服升级，腾讯云小微，智能硬件AI语音助手，对话机器人，无，问答系统对话系统智能客服，Replika对话技术，客服机器人，智能问答，智能场景，个性化回复，多轮交互，情绪识别，智能客服，金融虚拟客服，电话质检，AI语音交互机器人，中移云客服·智能AI外呼，人机对话精准语义分析

8、翻译

协同翻译工具平台，电商内容多语言工具，文档翻译，专业版翻译引擎，通用版翻译引擎，无，机器翻译，无，机器翻译，音视频字幕平台，机器翻译，机器翻译niutrans，文本翻译，语音翻译，拍照翻译，机器翻译，机器翻译，文本翻译，语音翻译，通用翻译，自然语言翻译服务，文本翻译，图片翻译，语音翻译，实时语音翻译，文档翻译(开发版，机器翻译，文本翻译，语音翻译，拍照翻译，机器翻译实时长语音转写，录音文件长语音转写，翻译工具，机器翻译火速上线中

9、声音

便携智能语音一体机，语音合成声音定制，语音合成，一句话识别，实时语音识别录音文件识别，客服电话，语音录入，语音指令，语音对话，语音识别，科学研究，安防监控，声音分类，语音合成，语音识别，实时语音转写，定制语音合成，定制语音识别，语音合成，语音合成声音定制，离线语音合成，短语音识别，录音文件识别，声纹识别，离线语音识别，实时语音识别，呼叫中心短语音识别，呼叫中心录音文件识别，呼叫中心实时语音识别，语音识别，语音合成，声纹识别，语音识别，语音听写，语音转写，实时语音转写，语音唤醒，离线命令词识别，离线语音听写，语音合成，在线语音合成，离线语音合成，语音分析，语音评测，性别年龄识别，声纹识别，歌曲识别，A.I.客服平台能力中间件，语音识别，语音交互技术，语音合成，语音合成声音定制，离线语音合成，短语音识别，录音文件识别，声纹识别，离线语音识别，实时语音识别，呼叫中心短语音识别，呼叫中心录音文件识别，呼叫中心实时语音识别，远场语音识别，语音识别，一句话识别，实时语音识别，录音文件识别，语音合成，实时语音识别，长语音识别，语音识别，语音合成，波束形成，声源定位，去混响，降噪，回声消除，分布式拾音，语音识别，语音唤醒，语音合成，声纹识别，智能语音服务，语音合成，短语音识别，实时语音识别，语音理解与交互，离线唤醒词识别，语音识别，一句话识别，实时语音识别，录音文件识别，电话语音识别，语音唤醒，离线语音识别，离线命令词识别，远场语音识别，语音合成，通用语音合成，个性化语音合成，语音技术，短语音识别，实时语音识别，音频文件转写，在线语音合成，离线语音合成，语音自训练平台，语音交互，语音合成，语音识别，一句话识别，实时短语音识别，语音合成，语音唤醒，本地语音合成，语音翻译，语音转文本，短语音听写，长语音转写，实时语音转写，语音内容审核，会议超极本，语音交互技术，语音识别，语义理解，语音合成，音频转写，音视频类产品，语音通知/验证码，订单小号，拨打验证，点击拨号，数据语音，统一认证，语音会议，企业视频彩铃，语音识别，语音文件转录，实时语音识别，一句话语音识别，语音合成，通用语音合成，个性化语音合成，语音评测，通用语音评测，中英文造句评测，在线语音识别，语音识别，语音唤醒，语音合成，语音合成，语音识别，语音听写，语音转写，短语音转写(同步)，语音识别，语音 情感 识别

十、数据挖掘AI硬件

算法类型：包括二分类、多分类和回归，精准营销，表格数据预测，销量预测，交通流量预测，时序预测，大数据，无，机器学习使用手册，机器学习API文档，大数据处理，大数据传输，数据工厂，大数据分析，数据仓库，数据采集与标注，数据采集服务，数据标注服务，AI开发平台，全功能AI开发平台BML，零门槛AI开发平台EasyDL，AI硬件与平台，GPU云服务器，机器人平台，度目视频分析盒子，度目AI镜头模组，度目人脸应用套件，度目人脸抓拍机，人脸识别摄像机，昆仑AI加速卡，智能预测，购车指数，数据科学虚拟机，平台效率，云与AI，抗DDoS，天盾，网站漏洞扫描，网页防篡改，入侵检测防护，弹性云服务器，对象存储服务，云专线（CDA，AI计算机平台—360net深度学习基础模型，AI算法训练适配主流AI框架

十一、其他

内容审核，智能鉴黄，特定人物识别，通用图片审核，文本智能审核，广告检测，Logo检测，商品理解，拍照购，商品图片搜索，通用商品识别，疫情物资识别，酒标识别，细分市场划分，品牌竞争力分析，老品升级，新品定制，商品竞争力分析，商品销量预测，商品营销，用户评论占比预测，商品命名实体识别，商品颜色识别，强化学习，智能地图引擎，内容审核，智能鉴黄，特定人物识别，通用图片审核，文本智能审核，广告检测，Logo检测商品理解，拍照购，商品图片搜索，通用商品识别，疫情物资识别，酒标识别，细分市场划分，品牌竞争力分析，老品升级，新品定制，商品竞争力分析，商品销量预测，商品营销，用户评论占比预测，商品命名实体识别，商品颜色识别，个性化与推荐系统，推荐系统，舆情分析，舆情标签，智慧教育，智能语音评测，拍照搜题，题目识别切分，整页拍搜批改，作文批改，学业大数据平台，文档校审系统，会议同传系统，文档翻译系统，视频翻译系统，教育学习，口语评测，朗读听书，增强现实，3D肢体关键点SDK，美颜滤镜SDK，短视频SDK，基础服务，私有云部署，多模态交互，多模态 情感 分析，多模态意图解析，多模态融合，多模态语义，内容审查器，Microsoft基因组学，医学人工智能开放平台，数据查验接口，身份验证（公安简项），银行卡验证，发票查验，设备接入服务Web/H5直播消息设备托管异常巡检电话提醒，音视频，视频监控服务云广播服务云存储云录制，司乘体验，智能地图引擎，消息类产品，视频短信，短信通知/验证码，企业挂机彩信，来去电身份提示，企业固话彩印，模板闪信，异网短信，内容生产，试卷拆录解决方案，教学管理，教学质量评估解决方案，教学异常行为监测，授课质量分析解决方案，路况识别，人车检测，视觉SLAM，高精地图，免费SDK，智能诊后随访管理，用药管家，智能预问诊，智能导诊，智能自诊，智能问药，智能问答，裁判文书近义词计算，法条推荐，案由预测，

F. 机器人时代，大概在哪个世纪开始呢！希望在我还在世己经到来

“我们刚刚进入这个时代。”马丁·福特是美国硅谷一家软件开发公司的创始人。他所在的行业人员变动快，工作变化也很快，很多基础性工作很快就被替代了。最近，他发现新的“奇点”，人类社会正处于强人工智能开端。“这是一件从未发生过的事情，这就是新时代。”他将“新时代”定义为“机器人时代”。

机器人早已“入侵”人类领地：大量被应用于高度自动化的工业生产线，替代大量蓝领及部分白领、金领从事更高级的工作。亚马逊仓库里的搬运机器人、麦当劳餐厅后厨做汉堡的机器人、华尔街投行进行股票高频交易的机器人，这让我们兴奋又惶恐。人类可能制造出比自身聪明上百万倍的机器人。

马丁·福特，美国硅谷创业者，机器人革命专家，机器人时代的提出者和预言者

邓安葆迎来了他的新时代。他参加了11月23号在北京举办的2015世界机器人大会。他不说普通话，会议内容听起来费劲。他正在操办一家机器人学院。他所在的重庆国扬控股和重庆机电职业技术学院、中科院重庆研究院共同投资了5.6亿元。他们的目标是每年培训5000个机器人操控者。

美国作家、《哈佛商业评论》前执行主编尼古拉斯·卡尔惊恐于我们正在被操控，“我们谈论科技的时候往往忽略人、机器、计算机对我们人类工作、思维、行为的影响。”即便如此，就连这个星球上最聪明的科学家，也不一定能够预测未来人类与机器人之间到底是什么样的关系。

高级人工智能研究专家詹姆斯·巴拉特对200位顶尖强人工智能研究专家进行了一次非正式调查，发现98%的人认为机器人时代在21世纪内会来临。

有人对此保有警惕心。史蒂芬·霍金忧心忡忡，他警告说，这“有可能是我们历史上最糟糕的错误”。而此前，美国着名发明家雷·库兹韦尔就意识到，机器人将会“撕裂历史的结构”。美国圣迭戈州立大学的数学家弗诺·文奇则早在1993年就质疑，“人类的时代将会结束吗？”

相较于这些科学家的担心，马丁·福特则更担心传统社会生存法则和消费社会崩坍将带来灾难性后果。

抢夺高学历者饭碗

马丁·福特开始认真思考不断加倍的计算能力到底意味着什么，它是否会极大地改变未来几年甚至几十年的就业市场和宏观经济。 2009年，在金融危机的催生下，马丁·福特出版了《机器危机》。

2015年，他的新作《机器人时代》在中国引发热议，“就业市场和整体经济随时都可能与我们对技术和经济间交织关系的传统观念相违背。”机器人不但会取代常规性、重复性的工作，让那些没受过多少教育和低技术水平的劳动力失业，还会剥夺那些拥有高学历白领们的工作。

机器人最早冲击了蓝领工人的工作岗位。在美国之外，越来越多的中国企业也被卷入机器人潮流中。邓安葆梦想创办机器人连锁店，做机器人时代的苏宁与国美。他说这是顺应时代的需求，那个自豪于能进工厂工作的时代已经结束了，“现在的年轻人情愿24小时挂在网上开淘宝店，也不愿意去工厂上班。”

英国彭林，工程艺术 （Engineered Arts） 公司的工程师正在测试人形机器人，通过编程使其做出模仿演员的动作

今年11月，中国政府完成了《机器人产业“十三五”发展规划》编制工作。珠三角、长三角，中国经济最发达的地区正在掀起“机器换人”高潮。浙江省计划在2017年完成3.6万家规模以上工业企业的“机器换人”工作。今年年初，富士康总裁郭台铭就启动了这个项目——3年内70%左右的工厂工作将实现自动化。

在高技能行业，变革也开始蔓延。美国的新闻、法律、金融甚至是计算机编程等工作都已受到强人工智能机器人的威胁。

今年9月、11月，腾讯公司和新华社都开始使用机器人进行新闻写作，而早在去年美联社就开始了这一变革。推动力量正是美国西北大学智能信息实验室研究团队开发的“鹅毛笔”（Quill）人工智能系统。

“我不知道我会有什么感觉。”马丁·福特也不得不思考如果有一天机器人能够像他一样写书他还会不会感到快乐，“如果那发生，我主要担心的问题就是赚钱的问题。如果机器人取代了你的工作，而你没有钱过日子，那你就会陷入麻烦。”

更麻烦的是， “软件正在占领全世界”，美国网景联合创始人、风险资本家马克·安德森认为，未来全球将有上万熟练信息技术工作岗位蒸发掉，坐在电脑前处理信息的白领终将失去工作。

机器人也正在抢夺华尔街金融行业的工作机会。华尔街从业人员从本世纪初的15万下降至10万人。越来越多的机器人研发专家加入华尔街。2012年年底，科学家戴维·费鲁奇离开IBM，来到华尔街的一家对冲基金公司，他将运用人工智能的最新成果模拟经济，为他所在公司的交易算法谋得竞争优势。

机器人在视觉感知和灵活性方面的能力提升，有可能推动全球农业进入全自动化时代。总部位于美国加利福尼亚州圣迭戈的视觉机器人公司开发出了能够自动采摘橘子的机器人。3D机器视觉可以使它像人一样灵活地采摘橘子。在法国，已经有试验机器人利用机器视觉技术和计算机运算修剪葡萄藤了。而在日本，一种新机器能够根据细微的颜色变化挑选出成熟的草莓，每颗草莓的采摘只需要8秒。

而人类在好奇心、创造力方面的突破，使得机器人能够完成更高级的工作。2009年，康奈尔大学创意机器人实验室主任胡迪·利普森和博士研究生迈克尔·施密特开发出使用基因编程的“Eureqa”人工智能系统，它能够主动问问题；斯坦福大学咨询教授约翰·科扎利用遗传算法开发“自动发明机器”，它可以不受先前概念的约束，用创造性的方式主动解决问题。

机器人甚至可以开始进行艺术创作。2012年7月，Melomics公司的机器人“伊阿摩斯”为伦敦交响乐团演奏了一曲《通向深渊》。伦敦大学创意计算教授西蒙·科尔顿创建了一个人工智能程序，称之为“绘画傻瓜”。他希望有一天人们能把它当作一个画家。绘画傻瓜软件可以识别照片中人的情感，然后画出一幅抽象肖像来完整表达他们的情绪状态。杨百翰大学的研究人员创建了“戴斯”应用软件，它能够识别人类的“黑暗”、“悲伤”、“鼓舞人心”等情感因子。

机器人的人工智能强度越高，人类可被替代的工种就越多。 2013年，牛津大学马丁学院的研究人员对美国超过700种就业类型进行了详细研究，结论是：将近一半的工作岗位将受到机器全自动化的影响。

“这在多大程度上会对我们人类生活产生影响，很难作出预测。”尼古拉斯·卡尔是保守派，他更关注人的情感感受，“大量的计算机和人工智能替代了人类从事的不同工作领域，如果我们把这看作是一种进步的话，人类还有存在的必要吗？”

消费社会崩塌

这是一股进步力量，也会是一股破坏力量。它将破坏现有的社会体系和制度。天才的《控制论》作者诺伯特·维纳在第一台通用电子计算机研制成功后就预言，这最终可能导致“一场十分残酷的工业革命”，机器能“使从事日常工作的工人们的经济价值降低到雇主们花任何低价都不愿雇用的程度”。

“我们无法阻止这一进程，我们不可能让自己置身事外。” 马丁·福特 认为，“顶级水准、高度创造性、高技能的工作岗位将会幸存，但大多数人都在做很一般的事情。即使我们尝试，我们也不可能让每个人都成为火箭科学家或脑外科医生。”

2011年，苹果公司在北卡罗来纳州梅登镇耗资10亿美元建立了一个巨大的数据中心，却仅创造了50个全职岗位。当地居民倍感失望，他们无法理解“占地几百英亩的昂贵设备会创造这么少的工作岗位”。

日本东京，软银集团类人机器人Pepper担任一家银行的迎宾员迎接顾客

2012年，旧金山Good Data公司使用亚马逊的云服务对其六千多客户进行数据分析，执行总裁罗曼·斯坦尼克显然认为他们赶上了潮流，“以前，每一个（客户）公司的工作量至少需要5个人来完成，这就需要3万人。而我用180人就能做到。我不知道其他人还能做什么，但这份工作他们肯定做不了了。这是一个赢家通吃的整合。”

机器人摧毁了人类的就业机会，最终将摧毁现行体系赖以正常运转的消费社会。“我们需要一些人生产产品，另一些人来购买产品，如果科技取代了许多工作，那么人们就没有工作来购买那些生产出来的产品，现在世界的围栏就倒下了。科技可以用于商业，可以生产更多的产品，但如果人们都没有工作了，谁来购买它们呢？”尼古拉斯·卡尔和马丁·福特一样疑惑。

人类不得不得出这样一个悖论：就业支撑起了人类消费社会，机器人摧毁了人类就业，也摧毁了消费社会。没有消费需求，机器人生产出来的商品就无人购买。商品无法销售，机器人也失去了存在的价值。

马丁·福特分享了一个关于福特汽车创始人亨利·福特二世和全美汽车工人联合会传奇领袖沃尔特·鲁瑟的故事。福特二世和鲁瑟共同参观一个新近自动化的汽车制造厂，福特挖苦鲁瑟：“沃尔特，你怎么让这些机器人交工会会费？”鲁瑟不假思索地回问：“亨利，你要怎么让它们买你的车？”

鲁瑟的意思是，工人也是消费者，并且可以支持其他消费者，这些人拉动了最终需求。当工人被机器替代，机器可不会出去消费。机器可能会使用能源和备件，并且需要维护，但同样，这些都是企业的投入而不是最终需求。如果没有人买这台机器生产的东西，那么企业最终将面临倒闭。如果汽车厂的工业机器人所组装的汽车没有人购买，那么机器人也会停止运转。

“其实是显而易见的，没有人能对未来作出百分百的预测。”尼古拉斯·卡尔认为，我们现在所面临的问题是，机器人和人类共识的工作之间，到底有多大的鸿沟，以及两者之间被替代的程度有多深。他坚持认为，人类的自觉性和自我察觉的意识非常重要，这很难被技术完全替代。

机器人时代怎么生存？

马丁·福特设想人类在机器人时代最好的生存状态是，机器人代替人类进行生产，人类在不需要工作的情况下又能够拥有收入进行社会消费。 “也许是很远的未来某天，我们会有一种保证机制，保证每个人即使没有工作，也会获得收入。这是一个很激进的观点，但是我认为它会逐步实现的，西方的许多人都在谈论这个。”

这几乎是一个天方夜谭式的想法。但某种程度上，马丁·福特与马克思构想的共产主义社会存有一定的相通点。机器人时代具有共产主义社会的某些特征，比如人类脱离了生产劳动，剩余价值理论就失去了存在的根基。大规模的机器人生产又能带来社会物质财富极大丰富。这就具有了共产主义社会的部分特征。

马丁·福特认同共产主义社会的构想，但不认同马克思的解决方法。“马克思是对的，比如他谈论资本主义的崩溃，是大机器生产，还有廉价工人劳动力。但是他的解决方法是通过革命，把所有的事情由政府统一分配，我认为这不会奏效。”

事实上，包括马丁·福特、尼古拉斯·卡尔在内的研究者、思考者、实践者对此都还不能提供一个准确而清晰的解决方案路径。他们既希望政府能够设计一套较为均匀的收入再分配方案，但又坚持市场经济。

“我们可以继续保持市场经济，但是也要做出一些行动，为了保障收入，使市场经济继续运转。人们有收入，消费，这仍然是市场经济。但有些人认为最终会发展成共产主义，政府拿走所有的资本，就是计划经济。但这就需要有人尝试计算出我们需要生产多少东西，消费多少，这是很难做到的，可能会使社会更加糟糕，会导致全线的崩溃。所以我认为未来最好还是改良市场经济。”在马丁·福特的构想中，机器人时代即将形成的基本社会特征是“更加均匀的分配，不是完全平均分配，不是每个人都会得到完全一样的，是每个人都会有基本的保证，现在马克思所说的那些按劳分配，按需分配，是不能实现的，因为不可能满足每个人的需要”。

“人类会变得更笨。”尼古拉斯·卡尔觉得人类应以更智慧的方式来使用机器人，而不是被机器人操控。“即使机器人已经在做许多工作，但你仍然可以做自己的生意，做自己的有用的事情，我们保证人们还是有工作来获得收入和保障生活。”——重新设置规则让人们依然有事可做，这是马丁·福特提供的解决方案。

少数精英控制

要么是人掌控机器人，要么是机器人掌控人。如果是后者，“人类的存在将更没有意义了”。马丁·福特设计的新时代制度有一种极端情况，“极少数非常富有的人拥有一些很可怕的机器人保护他们，他们会掌控一切，剩下的人们什么都没有。这是一种可能的潜在的危险。”

库尔特·冯内古特在小说《自动钢琴》中描述了这样一个自动化经济体：一小部分技术精英控制工业机器从事着几乎所有的工作，而剩下的绝大多数人只能毫无意义地活着，面对一个无望的未来。

如果自动化经济体成真，马丁·福特试图以收入再分配为手段调剂社会收入差距能否实现？尼古拉斯·卡尔认为我们远远未到那个阶段。而人们有理由保持怀疑态度。

“顶级的富人永远不会支持平均分配的，”马丁·福特侥幸地想，“富有的人仍然在卖东西，他们需要消费者，他们最终会支持更为平均的分配，而不是支持完全平均的分配。”

大众市场经济中，购买力在消费者中的分配非常重要。一小部分潜在客户收入的过分集中最终将威胁支撑上述行业市场的生存能力。 一个超富裕者会买一辆很好的车，甚至10辆。但他不会买几千辆。手机、笔记本电脑、餐厅、有线电视订阅、抵押贷款、牙膏、补牙，任何你可能想象到的消费商品或服务，同样适用这个规律。

“他们会支持这样的观点：他们的一部分钱被用来缴税，这些税金用于增进社会大众的福祉。”马丁·福特遵循北欧高福利国家的税收理念。

邓安葆在兴奋地拥抱新潮流时，也会怀念一人入工厂、全家都自豪的纯真年代。那已经一去不复返了。 “几年后，中国会成为拥有机器人数量最多的一个国家。”马丁·福特比较了美国、德国、日本、中国的机器人商业运作，“当科技时代来临，机器人成为生活中的一部分，中国会成为一个非常开放的社会。”到2018年，中国将拥有全球1/3的工业机器人；到2030年，中国计划成为全球领先的机器人制造大国。这在一定程度上缓解了人口红利消失、迅速老龄化的问题。

“未来每个人都有收入，但是没有人需要从事非常辛苦，或者无聊的、危险的工作。” 这是马丁·福特的美好想象。

G. 人工智能，无法取代人的哪些技能

我认为所有的能力都能取代，有人说想象力，当算法和大数据编入机器人，机器人将拥有比人类强大无数倍的知识，可以根据知识算出最佳答案和规律，人类的想象力无非也是在现有的认知智慧体系下的，除了万分之一的爱因斯坦那种的人，其他大部分人的想象力都有限！再说心理沟通能力，人类天马行空的行为艺术，其实都可以统计出来，然后做到比人类很好，并且更科学！人类是难以猜测，但难以猜测的大部分都是无用无效行为，而机器人却可以做出最优最佳最合适的分析结果，所以可以这样猜测，未来，当人工智能足够成熟，可以完全替代人类，当然人类也可以完全不用人工智能，但是最好的结果是人工智能取代大部分工作，人类去寻找更有意义的真理！拭目以待～

H. 机器人的知识

20世纪的伟大发明

随着2001年新年钟声的敲响，人们迈着坚实的步伐跨进了21世纪。站在世纪之交的门槛，回顾过去，展望未来，我们心潮澎湃、思绪万千……

20世纪，人类取得了辉煌的成就，从量子理论、相对论的创立，原子能的应用，脱氧核糖核酸双螺旋结构的发现，到信息技术的腾飞，人类基因组工作草图的绘就，世界科技发生了深刻的变革。信息技术、生物技术、新材料技术、先进制造技术、海洋技术、航空航天技术等都取得了重大突破，极大地提高了社会生产力。

机器人技术作为20世纪人类最伟大的发明之一，自60年代初问世以来，经历40年的发展已取得长足的进步。工业机器人在经历了诞生——成长——成熟期后，已成为制造业中不可少的核心装备，世界上有约75万台工业机器人正与工人朋友并肩战斗在各条战线上。特种机器人作为机器人家族的后起之秀，由于其用途广泛而大有后来居上之势，仿人形机器人、农业机器人、服务机器人、水下机器人、医疗机器人、军用机器人、娱乐机器人等各种用途的特种机器人纷纷面世，而且正以飞快的速度向实用化迈进。

人们常常会问为什么要发展机器人？我们说机器人的出现并高速发展是社会和经济发展的必然，是为了提高社会的生产水平和人类的生活质量，让机器人替人们干那些人干不了、干不好的工作。在现实生活中有些工作会对人体造成伤害，比如喷漆、重物搬运等；有些工作要求质量很高，人难以长时间胜任，比如汽车焊接、精密装配等；有些工作人无法身临其境，比如火山探险、深海探密、空间探索等；有些工作不适合人去干，比如一些恶劣的环境、一些枯燥单调的重复性劳作等；这些都是机器人大显身手的地方。服务机器人还可以为您治病保健、保洁保安；水下机器人可以帮助打捞沉船、铺设电缆；工程机器人可以上山入地、开洞筑路；农业机器人可以耕耘播种、施肥除虫；军用机器人可以冲锋陷阵、排雷排弹……

现在社会上对机器人有很多迷惑，有人认为机器人无所不能。这些朋友是从电影、电视、小说中认识机器人的，他们眼中的机器人是神通广大的万能机器，当他们看到现实的机器人时，他们会认为现在的机器人太普通，不能称之为机器人。有人认为机器人是人，形状必须像人，不像人怎么能叫机器人，然而现实中绝大多数的机器人样子不像人，这使很多机器人爱好者大失所望。还有人认为机器人上岗，工人就会下岗，无形中把机器人当成了竞争对手，他们没有想到机器人会为人做许多有益的事情，会推动产业的发展，给人类创造更多的就业机会。

机器人的定义

在科技界，科学家会给每一个科技术语一个明确的定义，但机器人问世已有几十年，机器人的定义仍然仁者见仁，智者见智，没有一个统一的意见。原因之一是机器人还在发展，新的机型，新的功能不断涌现。根本原因主要是因为机器人涉及到了人的概念，成为一个难以回答的哲学问题。就像机器人一词最早诞生于科幻小说之中一样，人们对机器人充满了幻想。也许正是由于机器人定义的模糊，才给了人们充分的想象和创造空间。

机器人指挥

其实并不是人们不想给机器人一个完整的定义，自机器人诞生之日起人们就不断地尝试着说明到底什么是机器人。但随着机器人技术的飞速发展和信息时代的到来，机器人所涵盖的内容越来越丰富，机器人的定义也不断充实和创新。

1886年法国作家利尔亚当在他的小说《未来夏娃》中将外表像人的机器起名为“安德罗丁”（android），它由4部分组成：

1，生命系统（平衡、步行、发声、身体摆动、感觉、表情、调节运动等）；

2，造型解质（关节能自由运动的金属覆盖体，一种盔甲）；

3，人造肌肉（在上述盔甲上有肉体、静脉、性别等身体的各种形态）；

4，人造皮肤（含有肤色、机理、轮廓、头发、视觉、牙齿、手爪等）。

1920年捷克作家卡雷尔·卡佩克发表了科幻剧本《罗萨姆的万能机器人》。在剧本中，卡佩克把捷克语“Robota”写成了“Robot”，“Robota”是奴隶的意思。该剧预告了机器人的发展对人类社会的悲剧性影响，引起了大家的广泛关注，被当成了机器人一词的起源。在该剧中，机器人按照其主人的命令默默地工作，没有感觉和感情，以呆板的方式从事繁重的劳动。后来，罗萨姆公司取得了成功，使机器人具有了感情，导致机器人的应用部门迅速增加。在工厂和家务劳动中，机器人成了必不可少的成员。机器人发觉人类十分自私和不公正，终于造反了，机器人的体能和智能都非常优异，因此消灭了人类。

但是机器人不知道如何制造它们自己，认为它们自己很快就会灭绝，所以它们开始寻找人类的幸存者，但没有结果。最后，一对感知能力优于其它机器人的男女机器人相爱了。这时机器人进化为人类，世界又起死回生了。

卡佩克提出的是机器人的安全、感知和自我繁殖问题。科学技术的进步很可能引发人类不希望出现的问题。虽然科幻世界只是一种想象，但人类社会将可能面临这种现实。

为了防止机器人伤害人类，科幻作家阿西莫夫于1940年提出了“机器人三原则”：

1，机器人不应伤害人类；

2，机器人应遵守人类的命令，与第一条违背的命令除外；

3，机器人应能保护自己，与第一条相抵触者除外。

这是给机器人赋予的伦理性纲领。机器人学术界一直将这三原则作为机器人开发的准则。

在1967年日本召开的第一届机器人学术会议上，就提出了两个有代表性的定义。一是森政弘与合田周平提出的：“机器人是一种具有移动性、个体性、智能性、通用性、半机械半人性、自动性、奴隶性等7个特征的柔性机器”。从这一定义出发，森政弘又提出了用自动性、智能性、个体性、半机械半人性、作业性、通用性、信息性、柔性、有限性、移动性等10个特性来表示机器人的形象。另一个是加藤一郎提出的具有如下3个条件的机器称为机器人：

1，具有脑、手、脚等三要素的个体；

2，具有非接触传感器（用眼、耳接受远方信息）和接触传感器；

3，具有平衡觉和固有觉的传感器。

礼仪机器人

该定义强调了机器人应当仿人的含义，即它靠手进行作业，靠脚实现移动，由脑来完成统一指挥的作用。非接触传感器和接触传感器相当于人的五官，使机器人能够识别外界环境，而平衡觉和固有觉则是机器人感知本身状态所不可缺少的传感器。这里描述的不是工业机器人而是自主机器人。

机器人的定义是多种多样的，其原因是它具有一定的模糊性。动物一般具有上述这些要素，所以在把机器人理解为仿人机器的同时，也可以广义地把机器人理解为仿动物的机器。

1988年法国的埃斯皮奥将机器人定义为：“机器人学是指设计能根据传感器信息实现预先规划好的作业系统，并以此系统的使用方法作为研究对象”。

1987年国际标准化组织对工业机器人进行了定义：“工业机器人是一种具有自动控制的操作和移动功能，能完成各种作业的可编程操作机。”

我国科学家对机器人的定义是：“机器人是一种自动化的机器，所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器”。在研究和开发未知及不确定环境下作业的机器人的过程中，人们逐步认识到机器人技术的本质是感知、决策、行动和交互技术的结合。随着人们对机器人技术智能化本质认识的加深，机器人技术开始源源不断地向人类活动的各个领域渗透。结合这些领域的应用特点，人们发展了各式各样的具有感知、决策、行动和交互能力的特种机器人和各种智能机器，如移动机器人、微机器人、水下机器人、医疗机器人、军用机器人、空中空间机器人、娱乐机器人等。对不同任务和特殊环境的适应性，也是机器人与一般自动化装备的重要区别。这些机器人从外观上已远远脱离了最初仿人型机器人和工业机器人所具有的形状，更加符合各种不同应用领域的特殊要求，其功能和智能程度也大大增强，从而为机器人技术开辟出更加广阔的发展空间。

中国工程院院长宋健指出：“机器人学的进步和应用是20世纪自动控制最有说服力的成就，是当代最高意义上的自动化”。机器人技术综合了多学科的发展成果，代表了高技术的发展前沿，它在人类生活应用领域的不断扩大正引起国际上重新认识机器人技术的作用和影响。

机器人的分类

关于机器人如何分类，国际上没有制定统一的标准，有的按负载重量分，有的按控制方式分，有的按自由度分，有的按结构分，有的按应用领域分。一般的分类方式见表：

分类名称

简要解释

操作型机器人

能自动控制，可重复编程，多功能，有几个自由度，可固定或运动，用于相关自动化系统中。

程控型机器人

按预先要求的顺序及条件，依次控制机器人的机械动作。

示教再现型机器人

通过引导或其它方式，先教会机器人动作，输入工作程序，机器人则自动重复进行作业。

数控型机器人

不必使机器人动作，通过数值、语言等对机器人进行示教，机器人根据示教后的信息进行作业。

感觉控制型机器人

利用传感器获取的信息控制机器人的动作。

适应控制型机器人

机器人能适应环境的变化，控制其自身的行动。

学习控制型机器人

机器人能“体会”工作的经验，具有一定的学习功能，并将所“学”的经验用于工作中。

智能机器人

以人工智能决定其行动的机器人。

我国的机器人专家从应用环境出发，将机器人分为两大类，即工业机器人和特种机器人。所谓工业机器人就是面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器人。而特种机器人则是除工业机器人之外的、用于非制造业并服务于人类的各种先进机器人，包括：服务机器人、水下机器人、娱乐机器人、军用机器人、农业机器人、机器人化机器等。在特种机器人中，有些分支发展很快，有独立成体系的趋势，如服务机器人、水下机器人、军用机器人、微操作机器人等。目前，国际上的机器人学者，从应用环境出发将机器人也分为两类：制造环境下的工业机器人和非制造环境下的服务与仿人型机器人，这和我国的分类是一致的。

古代机器人

机器人一词的出现和世界上第一台工业机器人的问世都是近几十年的事。然而人们对机器人的幻想与追求却已有3000多年的历史。人类希望制造一种像人一样的机器，以便代替人类完成各种工作。

机器马车

西周时期，我国的能工巧匠偃师就研制出了能歌善舞的伶人，这是我国最早记载的机器人。

春秋后期，我国着名的木匠鲁班，在机械方面也是一位发明家，据《墨经》记载，他曾制造过一只木鸟，能在空中飞行“三日不下”，体现了我国劳动人民的聪明智慧。

公元前2世纪，亚历山大时代的古希腊人发明了最原始的机器人——自动机。它是以水、空气和蒸汽压力为动力的会动的雕像，它可以自己开门，还可以借助蒸汽唱歌。

1800年前的汉代，大科学家张衡不仅发明了地动仪，而且发明了计里鼓车。计里鼓车每行一里，车上木人击鼓一下，每行十里击钟一下。

后汉三国时期，蜀国丞相诸葛亮成功地创造出了“木牛流马”，并用其运送军粮，支援前方战争。

1662年，日本的竹田近江利用钟表技术发明了自动机器玩偶，并在大阪的道顿堀演出。

1738年，法国天才技师杰克·戴·瓦克逊发明了一只机器鸭，它会嘎嘎叫，会游泳和喝水，还会进食和排泄。瓦克逊的本意是想把生物的功能加以机械化而进行医学上的分析。

写字机器人

在当时的自动玩偶中，最杰出的要数瑞士的钟表匠杰克·道罗斯和他的儿子利·路易·道罗斯。1773年，他们连续推出了自动书写玩偶、自动演奏玩偶等，他们创造的自动玩偶是利用齿轮和发条原理而制成的。它们有的拿着画笔和颜色绘画，有的拿着鹅毛蘸墨水写字，结构巧妙，服装华丽，在欧洲风靡一时。由于当时技术条件的限制，这些玩偶其实是身高一米的巨型玩具。现在保留下来的最早的机器人是瑞士努萨蒂尔历史博物馆里的少女玩偶，它制作于二百年前，两只手的十个手指可以按动风琴的琴键而弹奏音乐，现在还定期演奏供参观者欣赏，展示了古代人的智慧。

19世纪中叶自动玩偶分为2个流派，即科学幻想派和机械制作派，并各自在文学艺术和近代技术中找到了自己的位置。1831年歌德发表了《浮士德》，塑造了人造人“荷蒙克鲁斯”；1870年霍夫曼出版了以自动玩偶为主角的作品《葛蓓莉娅》；1883年科洛迪的《木偶奇遇记》问世；1886年《未来的夏娃》问世。在机械实物制造方面，1893年摩尔制造了“蒸汽人”，“蒸汽人”靠蒸汽驱动双腿沿圆周走动。

进入20世纪后，机器人的研究与开发得到了更多人的关心与支持，一些适用化的机器人相继问世，1927年美国西屋公司工程师温兹利制造了第一个机器人“电报箱”，并在纽约举行的世界博览会上展出。它是一个电动机器人，装有无线电发报机，可以回答一些问题，但该机器人不能走动。1959年第一台工业机器人（可编程、圆坐标）在美国诞生，开创了机器人发展的新纪元。

现代机器人

现代机器人的研究始于20世纪中期，其技术背景是计算机和自动化的发展，以及原子能的开发利用。

机器人汽车焊接生产线

自1946年第一台数字电子计算机问世以来，计算机取得了惊人的进步，向高速度、大容量、低价格的方向发展。

大批量生产的迫切需求推动了自动化技术的进展，其结果之一便是1952年数控机床的诞生。与数控机床相关的控制、机械零件的研究又为机器人的开发奠定了基础。

另一方面，原子能实验室的恶劣环境要求某些操作机械代替人处理放射性物质。在这一需求背景下，美国原子能委员会的阿尔贡研究所于1947年开发了遥控机械手，1948年又开发了机械式的主从机械手。

铆接机器人

1954年美国戴沃尔最早提出了工业机器人的概念，并申请了专利。该专利的要点是借助伺服技术控制机器人的关节，利用人手对机器人进行动作示教，机器人能实现动作的记录和再现。这就是所谓的示教再现机器人。现有的机器人差不多都采用这种控制方式。

作为机器人产品最早的实用机型（示教再现）是1962年美国AMF公司推出的“VERSTRAN”和UNIMATION公司推出的“UNIMATE”。这些工业机器人的控制方式与数控机床大致相似，但外形特征迥异，主要由类似人的手和臂组成。

1965年，MIT的Roborts演示了第一个具有视觉传感器的、能识别与定位简单积木的机器人系统。

机器狗

1967年日本成立了人工手研究会（现改名为仿生机构研究会），同年召开了日本首届机器人学术会。

1970年在美国召开了第一届国际工业机器人学术会议。1970年以后，机器人的研究得到迅速广泛的普及。

1973年，辛辛那提·米拉克隆公司的理乍得·豪恩制造了第一台由小型计算机控制的工业机器人，它是液压驱动的，能提升的有效负载达45公斤。

到了1980年，工业机器人才真正在日本普及，故称该年为“机器人元年”。

随后，工业机器人在日本得到了巨大发展，日本也因此而赢得了“机器人王国的美称”。

自治潜水器

随着计算机技术和人工智能技术的飞速发展，使机器人在功能和技术层次上有了很大的提高，移动机器人和机器人的视觉和触觉等技术就是典型的代表。由于这些技术的发展，推动了机器人概念的延伸。80年代，将具有感觉、思考、决策和动作能力的系统称为智能机器人，这是一个概括的、含义广泛的概念。这一概念不但指导了机器人技术的研究和应用，而且又赋予了机器人技术向深广发展的巨大空间，水下机器人、空间机器人、空中机器人、地面机器人、微小型机器人等各种用途的机器人相继问世，许多梦想成为了现实。将机器人的技术（如传感技术、智能技术、控制技术等）扩散和渗透到各个领域形成了各式各样的新机器——机器人化机器。当前与信息技术的交互和融合又产生了“软件机器人”、“网络机器人”的名称，这也说明了机器人所具有的创新活力。

机器人的手

机器人要模仿动物的一部分行为特征，自然应该具有动物脑的一部分功能。机器人的大脑就是我们所熟悉的电脑。但是光有电脑发号施令还不行，最基本的还得给机器人装上各种感觉器官。我们在这里着重介绍一下机器人的“手”和“脚”。

机器人必须有“手”和“脚”，这样它才能根据电脑发出的“命令”动作。“手”和“脚”不仅是一个执行命令的机构，它还应该具有识别的功能，这就是我们通常所说的“触觉”。由于动物和人的听觉器官和视觉器官并不能感受所有的自然信息，所以触觉器官就得以存在和发展。动物对物体的软，硬，冷，热等的感觉就是靠的触觉器官。在黑暗中看不清物体的时候，往往要用手去摸一下，才能弄清楚。大脑要控制手，脚去完成指定的任务，也需要由手和脚的触觉所获得的信息反馈到大脑里，以调节动作，使动作适当。因此，我们给机器人装上的手应该是一双会“摸”的、有识别能力的灵巧的“手”。

机器人的手一般由方形的手掌和节状的手指组成。为了使它具有触觉，在手掌和手指上都装有带有弹性触点的触敏元件（如灵敏的弹簧测力计）。如果要感知冷暖，还可以装上热敏元件。当触及物体时，触敏元件发出接触信号，否则就不发出信号。在各指节的连接轴上装有精巧的电位器（一种利用转动来改变电路的电阻因而输出电流信号的元件），它能把手指的弯曲角度转换成“外形弯曲信息”。把外形弯曲信息和各指节产生的“接触信息”一起送入电子计算机，通过计算就能迅速判断机械手所抓的物体的形状和大小。

现在，机器人的手已经具有了灵巧的指，腕，肘和肩胛关节，能灵活自如的伸缩摆动，手腕也会转动弯曲。通过手指上的传感器还能感觉出抓握的东西的重量，可以说已经具备了人手的许多功能。

在实际情况中有许多时候并不一定需要这样复杂的多节人工指，而只需要能从各种不同的角度触及并搬动物体的钳形指。1966年，美国海军就是用装有钳形人工指的机器人“科沃”把因飞机失事掉入西班牙近海的一颗氢弹从七百五十米深的海底捞上来。1967年，美国飞船“探测者三号”就把一台遥控操作的机器人送上月球。它在地球上的人的控制下，可以在两平方米左右的范围里挖掘月球表面四十厘米深处的土壤样品，并且放在规定的位置，还能对样品进行初步分析，如确定土壤的硬度，重量等。它为“阿波罗”载人飞船登月当了开路先锋。

机器人的眼睛

人的眼睛是感觉之窗，人有80%以上的信息是靠视觉获取，能否造出“人工眼”让机器也能象人那样识文断字，看东西，这是智能自动化的重要课题。关于机器识别的理论，方法和技术，称为模式识别。所谓模式是指被判别的事件或过程，它可以是物理实体，如文字，图片等，也可以是抽象的虚体，如气候等。机器识别系统与人的视觉系统类似，由信息获取，信息处理与特征抽取，判决分类等部分组成。

机器认字

大家知道，信件投入邮筒需经过邮局工人分拣后才能发往各地。一人一天只能分拣2-3千封信，现在采用机器分拣，可以提高效率十多倍。机器认字的原理与人认字的过程大体相似。先对输入的邮政编码进行分析，并抽取特征，若输入的是个6字，其特征是底下有个圈，左上部有一直道或带拐弯。其次是对比，即把这些特征与机器里原先规定的0到9这十个符号的特征进行比较，与哪个数字的特征最相似，就是哪个数字。这一类型的识别，实质上叫分类，在模式识别理论中，这种方法叫做统计识别法。

机器人认字的研究成果除了用于邮政系统外，还可用于手写程序直接输入，政府办公自动化，银行合计，统计，自动排版等方面。

机器识图

现有的机床加工零件完全靠操作者看图纸来完成。能否让机器人来识别图纸呢？这就是机器识图问题。机器识图的方法除了上述的统计方法外，还有语言法，它是基于人认识过程中视觉和语言的联系而建立的。把图像分解成一些直线、斜线、折线、点、弧等基本元素，研究它们是按照怎样的规则构成图像的，即从结构入手，检查待识别图像是属于哪一类“句型”，是否符合事先规定的句法。按这个原则，若句法正确就能识别出来。

机器识图具有广泛的应用领域，在现代的工业，农业，国防，科学实验和医疗中，涉及到大量的图象处理与识别问题。

机器识别物体

机器识别物体即三维识别系统。一般是以电视摄像机作为信息输入系统。根据人识别景物主要靠明暗信息，颜色信息，距离信息等原理，机器识别物体的系统也是输入这三种信息，只是其方法有所不同罢了。由于电视摄像机所拍摄的方向不同，可得各种图形，如抽取出棱数，顶点数，平行线组数等立方体的共同特征，参照事先存储在计算机中的物体特征表，便可以识别立方体了。

目前，机器可以识别简单形状的物体。对于曲面物体，电子部件等复杂形状的物体识别及室外景物识别等研究工作，也有所进展。物体识别主要用于工业产品外观检查，工件的分选和装配等方面。

机器人的鼻子

人能够嗅出物质的气味，分辨出周围物质的化学成分，这全是由上鼻道的粘模部分实现的。在人体鼻子的这个区域，在只有五平方厘米的面积上却分布有五百万个嗅觉细胞。嗅觉细胞受到物质的刺激，产生神经脉冲传送到大脑，就产生了嗅觉。人的鼻子实际上就是一部十分精密的气体分析仪。人的鼻子是相当灵敏的，就算在一升水中放进二百五十亿分之一的乙硫醇（就是一种特殊的具有异常臭味的化学物质），人的鼻子也能够闻出来。

机器人的鼻子也就是用气体自动分析仪做成的。我国已经研制成功了一种嗅敏仪，这种气体分析仪不仅能嗅出丙酮、氯仿等四十多种气体，还能够嗅出人闻不出来但是却可以导致人死亡的一氧化碳（也就是我们通常所用的煤气）。这种嗅敏仪有一个由二氧化锡，氯化钯等物质烧结而成的探头（相当于鼻粘模）。当它遇到某些种类气体的时候，它的电阻就发生变化，这样就可以通过电子线路做出相应的显示，用光或者用声音报警。同时，用这种嗅敏仪还可以查出埋在地下的管道漏气的位置。

现在利用各种原理制成的气体自动分析仪已经有很多种类，广泛应用于检测毒气，分析宇宙飞船座舱里的气体成分，监察环境等方面。

这些气体分析仪，原理和显示都和电现象有关，所以人们把它叫做电子鼻。把电子鼻和电子计算机组合起来，就可以做成机器人的嗅觉系统了。

机器人的耳朵

人的耳朵是仅次于眼睛的感觉器官，声波扣击耳膜，引起听觉神经的冲动，冲动传给大脑的听觉区，因而引起人的听觉。机器人的耳朵通常是用“微音器”或录音机来做的。被送到太空去的遥控机器人，它的耳朵本身就是一架无线电接收机。

人的耳朵是十分灵敏的。我们能听到的最微弱的声音，它对耳膜的压强是每平方厘米只有一百亿分之几公斤。这个压强的大小只是大气压强的一百亿分之几。可是用一种叫做钛酸钡的压电材料做成的“耳朵”比人的耳朵更为灵敏，即使是火柴棍那样细小的东西反射回来的声波也能被它“听”的清清楚楚。如果用这样的耳朵来监听粮库，那么在二到三公斤的粮食里的一条小虫爬动的声音也能被它准确地“听”出来。

用压电材料做成的“耳朵”之所以能够听到声音，其原因就是压电材料在受到拉力或者压力作用的时候能产生电压，这种电压能使电路发生变化。这种特性就叫做压电效应。当它在声波的作用下不断被拉伸或压缩的时候，就产生了随声音信号变化而变化的电流，这种电流经过放大器放大后送入电子计算机（相当于人大脑的听区）进行处理，机器人就能听到声音了。

但是能听到声音只是做到了第一步，更重要的是要能识别不同的声音。目前人们已经研制成功了能识别连续话音的装置，它能够以百分之九十九的比率，识别不是特别指定的人所发出的声音，这项技术就使得电子计算机能开始“听话”了。这将大大降低对电子计算机操作人员的特殊要求。操作人员可以用嘴直接向电子计算机发布指令，改变了人在操作机器的时候手和眼睛忙个不停而与此同时嘴巴和耳朵却是闲着的状况。一个人可以用声音同时控制四面八方的机器，还可以对楼上楼下的机器同时发出指令，而且并不需要照明，这样就很适宜于在夜间或地下工作。这项技术也大大加速了电话的自动回答，车票的预定以及资料查找等服务工作的自动化实现的进程。

现在人们还在研究使机器人能通过声音来鉴别人的心理状态，人们希望未来的机器人不光能够听懂人说的话，还能够理解人的喜悦，愤怒，惊讶，犹豫和暧昧等情绪。这些都会给机器人的应用带来极大的发展空间。

没有机器人，人将变为机器

随着社会的发展，社会分工越来越细，尤其在现代化的大生产中，有的人每天就只管拧同一个部位的一个螺母，有的人整天就是接一个线头，就像电影《摩登时代》中演示的那样，人们感到自己在不断异化，各种职业病开始产生。于是人们强烈希望用某种机器代替自己工作。于是人们研制出了机器人，代替人完成那些枯燥、单调、危险的工作。由于机器人的问世，使一部分工人失去了原来的工作，于是有人对机器人产生了敌意。“机器人上岗，人将下岗。”不仅在我国，即使在一些发达国家如美国，也有人持这种观念。其实这种担心是多余的，任何先进的机器设备，都会提高劳动生产率和产品质量，创造出更多的社会财富，也就必然提供更多的就业机会，这已被人类生产发展史所证明。任何新事物的出现都有利有弊，只不过利大于弊，很快就得到了人们的认可。比如汽车的出现，它不仅夺了一部分人力车夫、挑夫的生意，还常常出车祸，给人类生命财产带来威胁。虽然人们都看到了汽车的这些弊端，但它还是

I. AI画作拿了一等奖，创作者到底是人还是人工智能

AI画作打败了一众人类艺术家，拿下比赛的一等奖，小编认为创作者说到底是人类自己。该事件是发生在美国的一场艺术比赛中，在颁布奖项之时，可能谁都没有想到拿下大奖的竟然是一名用AI绘画工具的小哥。在这场无形的硝烟之中，可谓是公说公有理，婆说婆有理话。

不知道对于这一观点屏幕前的你是怎么看呢？小编个人认为，AI绘画只是一种辅助的工具，也必须是在人为的操控之下才能创造出来。与其争论AI会取代人类，倒不如多想一想如何让它健康发展。