一、AI机器感知解决（jué）机器理（lǐ）解世（shì）界的（de）问题（tí）。

1.机器视觉硬件可采集（jí）周围环境信息

目前常用（yòng）的视觉传感（gǎn）器主要有：摄像头、ToF镜（jìng）头和激光（guāng）雷达技术。

1）机器视觉（jiào）相机（jī）

机器视觉（jiào）相（xiàng）机的目的是将通过镜头投影（yǐng）到（dào）传感器的图像传送到能够储（chǔ）存、分析和（hé）（或者）显示的机器（qì）设备（bèi）上。可以用一个简单的终端显示图（tú）像，例如利用计（jì）算机系（xì）统显示（shì）、存储以及分析图像。

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2）激光雷（léi）达（dá）技术

激光雷达是一种采用非接触激光测距技（jì）术的扫描式传感器，其（qí）工作原理（lǐ）与一般的雷（léi）达系统类似，通过发射激光光束来探测目标，并（bìng）通过（guò）搜集反（fǎn）射回（huí）来的光束来（lái）形成点云和获取数据（jù），这（zhè）些数据经光电处理后可生成为精确的三（sān）维立（lì）体（tǐ）图像。采用这项（xiàng）技术，可（kě）以准确的获取高（gāo）精度的物理空间环（huán）境信息，测（cè）距精度可达厘米级。 

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3）ToF摄像头技术

TOF是飞行时间（Time oFFlight）技术的（de）缩（suō）写，即传（chuán）感器发出经调（diào）制的近红外光，遇物体后反射（shè），传（chuán）感（gǎn）器通过计算光线（xiàn）发射（shè）和（hé）反射时间（jiān）差或相（xiàng）位差，来换算被拍摄景物的距离，以产生（shēng）深度（dù）信息，此外再结合传（chuán）统的相机拍摄，就能将物体的（de）三维轮廓以不同颜色代表不同距离的地形图方式呈（chéng）现出来。

目前ToF用（yòng）在智（zhì）能手机的（de）后（hòu）置镜（jìng）头中，用来进（jìn）行（háng）测距及AR应用（yòng）为（wéi）主。

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2.AI视觉技术算（suàn）法帮助机（jī）器人识别（bié）周（zhōu）围环境

视觉（jiào）技术包括（kuò）：人脸技术、物体检测、视觉问答（dá）、图像描述、视觉嵌入式技术（shù）等。

（1）人（rén）脸技术：人脸检（jiǎn）测能快速（sù）检测人（rén）脸并返回人脸框位（wèi）置，准确识别多（duō）种人脸属性；人脸比对通过提取人（rén）脸的特征，计算两张人脸的（de）相似度（dù）并给（gěi）出（chū）相似（sì）度百分比；人脸查找是在一个（gè）指定人脸（liǎn）库中查找相似的人脸；给定（dìng）一（yī）张照片，与（yǔ）指定人脸库中的N个人脸进（jìn）行比对，找出最相（xiàng）似的一张脸或多（duō）张人脸。根（gēn）据待识别人脸与现有人脸（liǎn）库中的人脸匹（pǐ）配程度，返回用户（hù）信息和匹配度，即（jí）1:N人（rén）脸检索（suǒ）。 

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（2）物体检测：基于深度（dù）学习及大规模图像训练的（de）物体检测技术（shù），可准确识别图片中的物体（tǐ）类别、位置（zhì）、置信（xìn）度等综合信息。

（3）视（shì）觉问（wèn）答：视觉（jiào）问答（VQA）系统（tǒng）可将（jiāng）图片和问题作为输（shū）入，产生一条人类语言作为（wéi）输出（chū）。 

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（4）图（tú）像描述（shù）：需（xū）要能够抓（zhuā）住图像的语义信息，并生成人类可读的句（jù）子。

（5）视觉嵌入式技术：包括人（rén）体检（jiǎn）测跟踪、场景识别等。

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3.SLAM技术赋予机器人（rén）更（gèng）好的规划移动的能力

SLAM，全称叫做Simultaneous LocalizationAnd Mapping，中文叫做同时定位与（yǔ）建图。在SLAM理论中（zhōng），第一（yī）个问题称为定位（Localization），第二个称为建图（Mapping），第三个（gè）则是（shì）随后的路径（jìng）规划（huá）。通过机（jī）器视（shì）觉的（de）映射（shè），机器（qì）人可以通过复杂的算法同时（shí）定位（wèi）并绘制出位置环境的地图，通过SLAM技术可以有效解决（jué）规（guī）划不合理，路径规划（huá）无法覆盖所有地区，导致清洁效果一般的问题。 

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当完全不（bú）含SLAM的（de）时候，由于（yú）没有地图没有路径规划，扫地机（jī）器人每次碰到障（zhàng）碍物会沿着随（suí）机方向折返，无法覆盖（gài）到每一个区（qū）域。当（dāng）有SLAM的时候，可覆盖至（zhì）任意区域。此外，扫（sǎo）地机器（qì）人还配备摄像头，用来识别（bié）鞋、袜子、动物粪（fèn）便（biàn）等物品，达到智能规避。

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4. 基（jī）于ToF机器视（shì）觉的超宽带定位技术

机器人中，基于ToF技术，主要可用（yòng）来进行高精（jīng）度测距与定位，目前常用的就是超宽（kuān）带定位技术。

UWB（超宽（kuān）带）是一种无线（xiàn）通信技术，可（kě）用（yòng）于高精度测距（jù）与定位（wèi）。UWB 传（chuán）感器精简设（shè）备分为标签和基站两（liǎng）种。其（qí）基本工作方（fāng）式是采用TOF（Time oFflight）的方（fāng）式（shì）来进行无线测距，根据测距值快速准确计算出位（wèi）置。 

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二、AI自然语言处理是人机交互的重（chóng）要技术

人（rén）类获取信息的手段中90%依靠视觉，但表达自己的方式90%依靠语言。语言（yán）是人机交互中最自然的方式。但是自然语言（yán）处理NLP 的难度很（hěn）大（dà），在语法、语义、文化中均存在差异（yì），还（hái）有方言等非标准的语言产（chǎn）生。随着（zhe）NLP 的成熟，人类与机器（qì）的语音交互越来越（yuè）便捷（jié），也将推（tuī）动机器人向更“智能化”发（fā）展。 

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1. 语言技术的硬件主要依靠麦克（kè）风和（hé）扬声器实现

机器人的阵（zhèn）列式麦克风和扬声器技（jì）术已经（jīng）比（bǐ）较成熟，随着近（jìn）年智能音箱+语音助手的快（kuài）速发展（zhǎn），麦克风（fēng）阵列（liè）和微（wēi）型扬声（shēng）器被广泛使用（yòng）。

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在钢铁侠陪伴（bàn）机（jī）器人（rén）中，与用户的语（yǔ）音交（jiāo）互都（dōu）依靠麦克风阵列（liè）和（hé）扬声器，此类陪伴机器（qì）人就（jiù）如同会动的“智（zhì）能音箱（xiāng）”，拓展（zhǎn）了边界形态（tài）。

2.AI自然语（yǔ）言处理NLP 算法仍（réng）是（shì）人类未来（lái）尚需攻克的一大方向

目（mù）前对（duì）话机器（qì）人可分为通用对话机器人和专业领域（yù）对话机器人。自然语言处理的技（jì）术发展，将提（tí）升机器人（rén）与人类的交互体（tǐ）验，让机器人显得（dé）更为“智能”。 

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三、AI深度学习算法帮助机器人向（xiàng）产生自我意（yì）识中进化

1. 硬件：AI芯片技术的发展（zhǎn），使机器人拥（yōng）有更高算力（lì）

由于（yú）摩尔定律的（de）发展，单位面积（jī）芯片（piàn）容纳的（de）晶（jīng）体管个（gè）数（shù）不（bú）断增长，推动芯片小型（xíng）化和AI算力的（de）提升。

此外，异构芯片如 RISC-V 架构芯片的产生，也为AI芯片的算力提升提供了硬件支持。 

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2. 算法：AI深（shēn）度（dù）学习算法（fǎ）是机器人的未来

AI深度学习算法给予机器人通过输入变（biàn）量学习的能力（lì）。未（wèi）来的机器人能否拥有自主意识，需（xū）要AI技术的不断发展。

深度学习算法给机器人获得自我（wǒ）意识提出（chū）了一种（zhǒng）可能性（xìng）。通过对神经网络模（mó）型的训练，一些算法已经可以在单点的领域超越人类，AlphaGo 的成功（gōng），让我（wǒ）们看到（dào）人类在AI技术中，已可实现单类别的自我（wǒ）学习能（néng）力，并在一（yī）些（xiē）领域，如“围棋、德州扑克、知识（shí）竞赛”等单个领域已经可以媲美甚至打败人类。

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AI深度学习算法，使机器人拥（yōng）有了智能决策（cè）的能（néng）力，摆脱了之前单（dān）一输入对应单一输出的编程逻（luó）辑，也让机器人更加“智（zhì）能（néng）”。

但是，机器人在（zài）“多模态”领域，仍无法与人（rén）类媲（pì）美。特别是（shì）如嗅觉、味觉、触觉、心理学（xué）等无法（fǎ）量化的信号（hào），仍未能（néng）找到合理的量（liàng）化方（fāng）式。

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未来（lái）来看，多模态将是人工（gōng）智能的（de）未来。

四、AI+5G拓展机器人的活动边界，提供更大算力和更多存储空间，形（xíng）成知识共享

1.4G时代（dài），移动机（jī）器人的四大痛（tòng）点（diǎn）

哈尔滨工业（yè）大学的（de）朱晓蕊教（jiāo）授看来，现在的移动机器人存在（zài）四大痛点（diǎn）：

1） 工（gōng）作（zuò）范围受限：只能（néng）在固定（dìng）的范围内（nèi）执行任务，构建的（de）地（dì）图不便于共享（xiǎng），难以在大尺度环境下（xià）工作。

2） 业务覆（fù）盖（gài）受限：运算有限（xiàn），识别性能仍（réng）需提升；能力（lì）有限，仅（jǐn）能发（fā）现问题，难以快速批量部署。

3） 提供服（fú）务受限：复（fù）杂业务能力差，交互能力有待提高，特种（zhǒng）业务部署效率低。

4） 运维成（chéng）本高（gāo）：部（bù）署效率（lǜ）低，每个（gè）场景都需构建地图，规划路经（jīng），配备巡检任务等。

这四大痛（tòng）点（diǎn），制约了移动机器（qì）人（rén）在4G时代的渗透。总体来说，就是（shì）机器人（rén）仍需要更多（duō）的（de）存储空（kōng）间和（hé）更强的运算能力（lì）。5G的（de）低延时、高（gāo）速率、广连接将能够（gòu）解决目前的这些痛（tòng）点。

2.5G对于移动机器人的（de）赋能：

1）拓展机器人的工（gōng）作范围

而5G对于（yú）机（jī）器人的最大赋能就是拓展了机器人的物（wù）理边界，5G对（duì）于TSN（时间敏（mǐn）感网络（luò））的支持（chí），使机器人的活动边界从家（jiā）庭走（zǒu）向社会的方方面面。

我们大可以（yǐ）想象未来人类与机器人共同生活的场景。在（zài）物流、零售、巡检、安保、消（xiāo）防、指挥交通、医疗等方面，5G和AI都能够赋能机器人，帮助（zhù）人类实现智慧城市。

5G将推动远程手术（shù）机器人的发展：

· 2008年（nián）12月18日，利用华为和联（lián）通搭建的5G网络，解（jiě）放军（jun1）医院完成了世（shì）界（jiè）首例基于5G通信技术的远程（chéng）机（jī）器人手术动物实验。

· 5G+手术机器人将帮助医生完成一对多，多对一的手术，并且手术覆（fù）盖多场景。 

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2）为机器人提供（gòng）更大算（suàn）力和更（gèng）多存储空间，形成知识共（gòng）享

5G对（duì）云（yún）机器人的推动，为机器人提供更大算力和更多存储（chǔ）空间：

· 弹性分配计算资（zī）源：满足复杂环境中的同步定（dìng）位和制图。

· 访问大（dà）量数据库：识（shí）别和（hé）抓取物体；基于外包地图的（de）长期（qī）定位。

· 形成知识共享：多机器人间形成知识共享。

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