近年來(lái)AI技術(shù)的迅猛發(fā)展，趨勢(shì)各行業(yè)開(kāi)始了一場(chǎng)機(jī)器人革命。這場(chǎng)機(jī)器人革命給行業(yè)帶來(lái)的深遠(yuǎn)影響，機(jī)器人不再僅僅是生產(chǎn)線上的剛性臂膀，而是成為智能化的合作伙伴，通過(guò)先進(jìn)的人工智能技術(shù)，為人類社會(huì)帶來(lái)了前所未有的創(chuàng)新和效率提升。

大多數(shù)人都認(rèn)為機(jī)器人和AI是可以互換的，其實(shí)這屬于一個(gè)誤解，盡管它們是具有不同應(yīng)用的兩個(gè)不同概念，因?yàn)?a class="contentlabel" href="http://cafeforensic.com/news/listbylabel/label/AI">AI是軟件，而機(jī)器人是硬件。從技術(shù)上講，機(jī)器人是用于以最快的速度和準(zhǔn)確性自動(dòng)執(zhí)行一項(xiàng)或多項(xiàng)簡(jiǎn)單到復(fù)雜任務(wù)的設(shè)備，而人AI類似于計(jì)算機(jī)程序，通常表現(xiàn)出與人類智能相關(guān)的一些行為，例如學(xué)習(xí)、計(jì)劃、推理、知識(shí)共享、解決問(wèn)題等等。盡管如此，機(jī)器人和人工智能可以共存。在機(jī)器人中使用人工智能的項(xiàng)目是少數(shù)，但隨著我們的人工智能系統(tǒng)變得更加復(fù)雜，這種設(shè)計(jì)在未來(lái)可能會(huì)變得更加普遍。

AI技術(shù)為機(jī)器人控制和學(xué)習(xí)提供了更加智能和高效的解決方案。通過(guò)深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，機(jī)器人可以從大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，提高自身的智能水平和工作效率。智能控制技術(shù)使得機(jī)器人能夠更加靈活地執(zhí)行任務(wù)，并做出合理的決策。通過(guò)學(xué)習(xí)和優(yōu)化，機(jī)器人能夠根據(jù)不同的環(huán)境和任務(wù)需求，自動(dòng)調(diào)整自身的控制參數(shù)，實(shí)現(xiàn)更好的工作效果。

機(jī)器人這樣的自主系統(tǒng)，一般由傳感/感知，規(guī)劃決策，以及控制這樣幾個(gè)核心部分組成。傳感/感知領(lǐng)域，是目前AI應(yīng)用最多的地方。智能化是未來(lái)發(fā)展的主要方向，而機(jī)器人是實(shí)現(xiàn)智能制造的核心。通過(guò)集成人工智能技術(shù)，機(jī)器人具有更強(qiáng)大的感知、學(xué)習(xí)和決策能力。它們能夠適應(yīng)不同的生產(chǎn)環(huán)境，實(shí)現(xiàn)高度自動(dòng)化的生產(chǎn)流程，從而提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

機(jī)器人人工智能在制造業(yè)中有多種突出作用，例如Shadow Dexterous Hand，它足夠敏捷，可以在不壓碎軟水果的情況下采摘軟水果，同時(shí)還通過(guò)演示進(jìn)行學(xué)習(xí)，可能使其成為制藥行業(yè)的游戲規(guī)則改變。同時(shí)，Scaled Robotics的現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)控機(jī)器人可以巡邏建筑工地，掃描項(xiàng)目并分析數(shù)據(jù)以發(fā)現(xiàn)可能的質(zhì)量問(wèn)題，另外視覺(jué)信息還可以在AI的幫助下，用于檢測(cè)工業(yè)場(chǎng)景中的工件異常。

除此之外，仿生機(jī)器人利用機(jī)電一體化、微處理器、傳感器、控制技術(shù)等現(xiàn)代科技手段，來(lái)模仿生物體的結(jié)構(gòu)、功能和行為，從而實(shí)現(xiàn)自主控制的機(jī)器人。仿生機(jī)器人不僅可以與環(huán)境進(jìn)行交互，還可以適應(yīng)環(huán)境，完成各種任務(wù)。因此，仿生機(jī)器人在現(xiàn)代科技中具有廣泛的應(yīng)用前景。

機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）是人工智能的關(guān)鍵技術(shù)之一，通過(guò)讓機(jī)器利用數(shù)據(jù)和模型自主地學(xué)習(xí)和改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)對(duì)新輸入數(shù)據(jù)的理解、分類、預(yù)測(cè)和決策。監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)是常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等等都是其發(fā)展的方向，并且在這些方向如今都取得了比較好的成果。機(jī)器視覺(jué)（Computer Vision）致力于讓機(jī)器能夠感知和理解圖像和視頻。通過(guò)圖像處理和模式識(shí)別技術(shù)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)使機(jī)器能夠進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)、人臉識(shí)別、圖像分割等任務(wù)。

機(jī)器視覺(jué)硬件可采集周圍環(huán)境信息，目前常用的視覺(jué)傳感器主要有：攝像頭、ToF 鏡頭和激光雷達(dá)技術(shù)。機(jī)器視覺(jué)相機(jī)的目的是將通過(guò)鏡頭投影到傳感器的圖像傳送到能夠儲(chǔ)存、分析和（或者）顯示的機(jī)器設(shè)備上。可以用一個(gè)簡(jiǎn)單的終端顯示圖像，例如利用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)顯示、存儲(chǔ)以及分析圖像。

激光雷達(dá)技術(shù)采用非接觸激光測(cè)距技術(shù)的掃描式傳感器，其工作原理與一般的雷達(dá)系統(tǒng)類似，通過(guò)發(fā)射激光光束來(lái)探測(cè)目標(biāo)，并通過(guò)搜集反射回來(lái)的光束來(lái)形成點(diǎn)云和獲取數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)經(jīng)光電處理后可生成為精確的三維立體圖像。采用這項(xiàng)技術(shù)，可以準(zhǔn)確的獲取高精度的物理空間環(huán)境信息，測(cè)距精度可達(dá)厘米級(jí)。TOF 是飛行時(shí)間（Time of Flight）技術(shù)的縮寫，即傳感器發(fā)出經(jīng)調(diào)制的近紅外光，遇物體后反射，傳感器通過(guò)計(jì)算光線發(fā)射和反射時(shí)間差或相位差，來(lái)?yè)Q算被拍攝景物的距離，以產(chǎn)生深度信息，此外再結(jié)合傳統(tǒng)的相機(jī)拍攝，就能將物體的三維輪廓以不同顏色代表不同距離的地形圖方式呈現(xiàn)出來(lái)。

AI視覺(jué)技術(shù)算法幫助機(jī)器人識(shí)別周圍環(huán)境，視覺(jué)技術(shù)包括：人臉技術(shù)、物體檢測(cè)、視覺(jué)問(wèn)答、圖像描述、視覺(jué)嵌入式技術(shù)等。AI深度學(xué)習(xí)算法幫助機(jī)器人向產(chǎn)生自我意識(shí)中進(jìn)化，硬件芯片技術(shù)的發(fā)展，使機(jī)器人擁有更高算力。

由于摩爾定律的發(fā)展，單位面積芯片容納的晶體管個(gè)數(shù)不斷增長(zhǎng)，推動(dòng)芯片小型化和 AI算力的提升。此外，異構(gòu)芯片如 RISC－V 架構(gòu)芯片的產(chǎn)生，也為 AI 芯片的算力提升提供了硬件支持。

在導(dǎo)航與避障領(lǐng)域，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，AI可以幫助機(jī)器人識(shí)別周圍環(huán)境并進(jìn)行實(shí)時(shí)導(dǎo)航，同時(shí)避免與其他物體碰撞。并且利用AI技術(shù)，機(jī)器人可以實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)物體的精確識(shí)別、定位和跟蹤，提高工作效率和準(zhǔn)確性。人機(jī)交互是機(jī)器人設(shè)計(jì)的重點(diǎn)方向，AI技術(shù)可以幫助機(jī)器人實(shí)現(xiàn)更自然、更人性化的人機(jī)交互，提高用戶體驗(yàn)。AI 自然語(yǔ)言處理是人機(jī)交互的重要技術(shù)，人類獲取信息的手段中 90％依靠視覺(jué)，但表達(dá)自己的方式 90％依靠語(yǔ)言。語(yǔ)言是人機(jī)交互中最自然的方式。但是自然語(yǔ)言處理 NLP 的難度很大，在語(yǔ)法、語(yǔ)義、文化中均存在差異，還有方言等非標(biāo)準(zhǔn)的語(yǔ)言產(chǎn)生。隨著 NLP 的成熟，人類與機(jī)器的語(yǔ)音交互越來(lái)越便捷，也將推動(dòng)機(jī)器人向更“智能化”發(fā)展。AI技術(shù)可以使機(jī)器人可以實(shí)現(xiàn)自主學(xué)習(xí)和適應(yīng)性調(diào)整，更好地適應(yīng)不同的環(huán)境和任務(wù)，并可以實(shí)現(xiàn)高效、精確的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃和控制，提高工作效率和穩(wěn)定性。通過(guò)對(duì)機(jī)器人運(yùn)行數(shù)據(jù)的分析，AI可以幫助預(yù)測(cè)潛在的故障，提前進(jìn)行維護(hù)，降低故障率。經(jīng)過(guò)AI技術(shù)學(xué)習(xí)的機(jī)器人可以識(shí)別用戶的情感狀態(tài)，為用戶提供更好的情感反饋，提高用戶滿意度。也可以幫助醫(yī)療機(jī)器人實(shí)現(xiàn)更精確的診斷和治療，提高醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。家庭服務(wù)機(jī)器人在AI技術(shù)的幫助下可實(shí)現(xiàn)智能家居控制、日常生活協(xié)助等功能，提高人們的生活質(zhì)量。

作為農(nóng)業(yè)大國(guó)，我國(guó)智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展領(lǐng)域更需要高科技技術(shù)支撐。研制耕整地、育種育苗、播種、灌溉、植保、采摘收獲、分選、巡檢、擠奶等作業(yè)機(jī)器人，以及畜禽水產(chǎn)養(yǎng)殖的喂料、清污、消毒、疫病防治、環(huán)境控制、畜產(chǎn)品采集等機(jī)器人產(chǎn)品。開(kāi)發(fā)專用操控系統(tǒng)、自主智能移動(dòng)平臺(tái)及作業(yè)部件，推動(dòng)機(jī)器人與農(nóng)田、農(nóng)藝、品種相適應(yīng)，實(shí)現(xiàn)信息在線感知、精細(xì)生產(chǎn)管控、無(wú)人自主作業(yè)、高效運(yùn)維管理。打造丘陵山區(qū)、大田、設(shè)施園藝、畜牧水產(chǎn)、貯運(yùn)加工等農(nóng)業(yè)機(jī)器人應(yīng)用場(chǎng)景。加快農(nóng)林牧漁業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施和生產(chǎn)裝備智能化改造，推動(dòng)機(jī)器人與農(nóng)業(yè)種植、養(yǎng)殖、林業(yè)、漁業(yè)生產(chǎn)深度融合。

機(jī)器人領(lǐng)域變化迅速，不斷涌現(xiàn)出“熱門領(lǐng)域”，商業(yè)模式不斷調(diào)整，投資和退出動(dòng)態(tài)也在變化。為了更好地了解這一行業(yè)格局，F(xiàn)-Prime Capital最近完成了對(duì)過(guò)去五年籌集資金的1,250多家機(jī)器人公司的全面分析。在得出的報(bào)告中表明自2018年以來(lái)，已有900億美元的資金流向了機(jī)器人行業(yè)，占科技總投資的大約10%。

總之，人工智能應(yīng)用到仿生機(jī)器人是一個(gè)非常有前途和發(fā)展空間的領(lǐng)域。通過(guò)利用人工智能技術(shù)和仿生學(xué)原理，可以實(shí)現(xiàn)更加智能和靈活的機(jī)器人，從而為人類帶來(lái)更多的便利和創(chuàng)新。同時(shí)，也需要克服一些技術(shù)和倫理方面的挑戰(zhàn)，確保人工智能應(yīng)用到仿生機(jī)器人的發(fā)展是安全和可持續(xù)的。

但這還有另一面，那就是，迄今為止，大多數(shù)機(jī)器人系統(tǒng)的設(shè)計(jì)都牢牢記在人工智能的局限性。也就意味著大多數(shù)機(jī)器人都是為了執(zhí)行簡(jiǎn)單的、可編程的任務(wù)而創(chuàng)建的，因?yàn)樗鼈儧](méi)有太多的空間來(lái)做任何更復(fù)雜的事情。隨著人工智能每年都在突飛猛進(jìn)地發(fā)展，機(jī)器人和人工智能之間的界限在未來(lái)幾十年肯定會(huì)變得更加模糊。

人工智能應(yīng)用到仿生機(jī)器人需要克服一些技術(shù)難題，包括更好地理解生物體的行為和機(jī)制、設(shè)計(jì)更加智能和靈活的機(jī)器人控制系統(tǒng)、提高機(jī)器人的感知和反應(yīng)能力等。在倫理方面，人工智能應(yīng)用到仿生機(jī)器人也需要考慮到機(jī)器人與人類的互動(dòng)和影響。例如，如何確保機(jī)器人不會(huì)對(duì)人類造成危害、如何保護(hù)人類的隱私和權(quán)利、如何管理和控制機(jī)器人的發(fā)展等問(wèn)題都需要認(rèn)真考慮和解決。