一（yī）、AI机器感知解决（jué）机器（qì）理解世界的（de）问题。

1.机器（qì）视觉硬件可采集周围环境信息

目前常（cháng）用的视觉传感器主要（yào）有：摄像头（tóu）、ToF镜头和激（jī）光（guāng）雷达技术。

1）机（jī）器视觉相机

机（jī）器视（shì）觉相机的目（mù）的是将通过镜头投影到传感器的图（tú）像传（chuán）送到能够（gòu）储存、分析和（或者）显示的机器设备上（shàng）。可（kě）以用一个简单的（de）终端（duān）显示图像，例如利用计（jì）算（suàn）机系统（tǒng）显示、存储以及分析图像。

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2）激光（guāng）雷达技术（shù）

激光雷达是一种（zhǒng）采用非（fēi）接触（chù）激光（guāng）测距技术的扫描式传感器，其工作原理（lǐ）与一般的（de）雷达系（xì）统类似，通（tōng）过发射（shè）激光光束（shù）来探测目标，并通过搜集反射回来的（de）光（guāng）束来形成点云和获取数据（jù），这些（xiē）数（shù）据经（jīng）光电处理后（hòu）可生成为精确的（de）三维立体图像。采用这（zhè）项技术，可以准确的获取高（gāo）精（jīng）度的物理空间环境（jìng）信（xìn）息，测距精度（dù）可达厘米级。 

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3）ToF摄像头（tóu）技术

TOF是飞（fēi）行时间（Time oFFlight）技术（shù）的缩写，即（jí）传感器发出（chū）经调制的近红外光，遇物体后反（fǎn）射（shè），传（chuán）感器（qì）通过计（jì）算光线发射和反射时（shí）间差或相位差，来换算被拍摄景物的距离，以产生（shēng）深度信息，此外再结合传统的相机拍摄，就（jiù）能（néng）将物体（tǐ）的三维（wéi）轮廓以不（bú）同颜色代表不同距离的地形图方式呈现出（chū）来。

目前ToF用在智能手机（jī）的后（hòu）置镜头中（zhōng），用来（lái）进行测距及AR应用为主（zhǔ）。

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2.AI视（shì）觉技术算法帮助机器人识别周围环（huán）境

视觉技术包括：人脸技术、物体检测、视（shì）觉问答、图像（xiàng）描述、视觉嵌入（rù）式技术等（děng）。

（1）人脸（liǎn）技（jì）术（shù）：人脸检测能（néng）快（kuài）速检测人脸并返回（huí）人脸（liǎn）框位置，准确识别多（duō）种人脸属性；人脸（liǎn）比对通过提取（qǔ）人脸（liǎn）的特征，计算两张人（rén）脸的相（xiàng）似度并给出（chū）相似（sì）度百分比；人脸查找是（shì）在一（yī）个指定人脸库（kù）中查找相（xiàng）似的人脸；给定一张（zhāng）照片，与指定人脸库中的N个人脸进（jìn）行比对，找（zhǎo）出最相似（sì）的一张脸或多张人（rén）脸。根据待识别人脸与现有人（rén）脸库中的人脸匹配程度，返（fǎn）回用户信息和（hé）匹（pǐ）配度，即1:N人（rén）脸（liǎn）检索。 

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（2）物（wù）体检测：基于深度学习及大规模图像训练的物体检测技术，可准确识别图片中的物体类别、位置、置信度等（děng）综合信息。

（3）视觉问答：视觉问答（VQA）系统（tǒng）可将图片和问题（tí）作为（wéi）输入，产生一条人类语言作为（wéi）输出。 

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（4）图像描（miáo）述：需要能够抓住图（tú）像的语义信息，并（bìng）生成人类可读的句子。

（5）视（shì）觉嵌入式技术：包括人体（tǐ）检测跟踪（zōng）、场（chǎng）景识别等。

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3.SLAM技术赋予（yǔ）机器人更好的规划移（yí）动的能力

SLAM，全称叫做Simultaneous LocalizationAnd Mapping，中文叫做同时定位与建图。在SLAM理（lǐ）论中，第一个问题称为定位（Localization），第（dì）二个（gè）称为建图（Mapping），第（dì）三个则是随（suí）后的路径规划。通过机器视觉（jiào）的映射，机器（qì）人可以通过复杂的算法同时定（dìng）位并绘制出位（wèi）置环境的地图，通过SLAM技术可以有效解决规划不合理，路径规（guī）划无法覆盖所有地区，导致清洁效果一般的（de）问题。 

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当完全不含SLAM的时候，由于没有地图没有（yǒu）路径规划（huá），扫地机器人每次碰到障碍（ài）物会沿（yán）着随机方向折返，无法覆盖到（dào）每一个区域。当有SLAM的时候，可覆盖至（zhì）任意（yì）区域。此外，扫地机（jī）器人还配备摄像头，用来（lái）识别（bié）鞋、袜子、动（dòng）物粪便等（děng）物品，达到（dào）智能规（guī）避（bì）。

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4. 基于ToF机器视觉的超宽带定（dìng）位技术

机（jī）器人（rén）中，基于（yú）ToF技术，主要（yào）可用来进行高（gāo）精度测距与定（dìng）位，目前（qián）常用的就（jiù）是超宽（kuān）带定（dìng）位技术。

UWB（超宽带）是一种无线通信（xìn）技术，可用于高精度测距与定位（wèi）。UWB 传感器（qì）精简设备分为（wéi）标（biāo）签（qiān）和基站两（liǎng）种。其（qí）基本工作方式是采用TOF（Time oFflight）的（de）方式来进行无线（xiàn）测（cè）距（jù），根据测距值快速准确（què）计算（suàn）出（chū）位（wèi）置。 

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二、AI自（zì）然语（yǔ）言处理是人机交互的重要技术

人类（lèi）获（huò）取（qǔ）信息的手（shǒu）段中90%依（yī）靠视觉（jiào），但表达自己的方（fāng）式90%依（yī）靠语言。语言是人机（jī）交互中最自然的方式（shì）。但是自然语言（yán）处理NLP 的难度很大，在语法、语义、文化中均存在差异，还有方言等（děng）非标准（zhǔn）的（de）语言产生。随着（zhe）NLP 的成（chéng）熟，人类（lèi）与机器的语音交互越来（lái）越便捷，也将推动机器人向（xiàng）更“智能（néng）化”发展（zhǎn）。 

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1. 语（yǔ）言（yán）技术的硬件（jiàn）主要依靠麦克风和扬声器（qì）实现

机器人的阵列式麦克风和扬声器技术已（yǐ）经比较成熟，随着近年智（zhì）能音箱+语音助手的快速发展，麦克风阵列和微型（xíng）扬声器被广泛使用。

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在（zài）钢（gāng）铁侠陪伴（bàn）机器人中，与用户的语（yǔ）音交互都依（yī）靠麦克风阵列和扬声器，此类陪伴（bàn）机器人（rén）就如同会动的（de）“智能音箱”，拓展了边界形态。

2.AI自然语言处理NLP 算法仍是人类未来（lái）尚需攻（gōng）克（kè）的一（yī）大方向

目前对话机器（qì）人（rén）可分为通用对（duì）话机器人和专业领域对话机器人。自然语言处（chù）理的技术发展，将提升（shēng）机器人与人（rén）类的交（jiāo）互（hù）体验，让机器（qì）人显得更为“智能”。 

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三、AI深度（dù）学习（xí）算（suàn）法帮助机器人向产生自（zì）我意识中进化

1. 硬件（jiàn）：AI芯片技（jì）术（shù）的发展，使机（jī）器（qì）人拥有（yǒu）更高算力

由（yóu）于摩尔定律的发展，单位面积（jī）芯片容纳的晶体（tǐ）管个数（shù）不断增长，推动芯片小（xiǎo）型化和AI算（suàn）力的提（tí）升。

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

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2. 算法：AI深度学习算法（fǎ）是机器（qì）人的（de）未来

AI深度学习算法给予机器人通过输入变量学习的能力。未来的机（jī）器人能否拥有（yǒu）自（zì）主意识，需要AI技术的不断发展。

深度学习算法给机器人（rén）获得自我意识提出了一种可能性。通（tōng）过对（duì）神经网络模型（xíng）的训练，一些算法（fǎ）已经可以（yǐ）在单点的领域超越人类，AlphaGo 的成功，让我（wǒ）们看到人类在AI技术中，已可（kě）实现单类别的自（zì）我（wǒ）学习能力，并在一些领域，如“围棋、德州（zhōu）扑克、知识竞赛”等（děng）单个领（lǐng）域已经可以媲（pì）美（měi）甚至打败人（rén）类。

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AI深（shēn）度学习（xí）算法，使机器（qì）人（rén）拥有了智（zhì）能决策的（de）能力，摆脱了之（zhī）前单（dān）一（yī）输入对应单一输出的编程逻辑，也让机器人更加“智（zhì）能”。

但是，机器人在（zài）“多模（mó）态（tài）”领域，仍无法与人类（lèi）媲美。特别是如嗅觉、味觉（jiào）、触觉、心理学等无法（fǎ）量化的信号，仍未能（néng）找到（dào）合理（lǐ）的量（liàng）化方式。

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未来来（lái）看，多模态将是人工智能的未来。

四、AI+5G拓展（zhǎn）机器人的活动（dòng）边界，提供更大算力（lì）和更多存储（chǔ）空间，形成知识共享

1.4G时代，移动机器人（rén）的四大痛点（diǎn）

哈（hā）尔（ěr）滨工业大（dà）学的朱（zhū）晓蕊教授看来，现（xiàn）在的移动机器人（rén）存在四大痛（tòng）点：

1） 工作范围受限：只能在固定的范围内执行任务，构（gòu）建的地图不（bú）便（biàn）于共享，难以在大（dà）尺度环境（jìng）下工（gōng）作。

2） 业务（wù）覆盖受限：运算有（yǒu）限，识别性能仍需提（tí）升；能力有（yǒu）限，仅能发现（xiàn）问题，难以（yǐ）快（kuài）速批量部（bù）署。

3） 提供（gòng）服务受限（xiàn）：复（fù）杂（zá）业务能力差，交互能力有待提高，特种业务（wù）部署效率低。

4） 运维成（chéng）本高（gāo）：部署效率（lǜ）低，每（měi）个场景都需构（gòu）建地图（tú），规（guī）划路经，配备巡检任务等。

这四大痛（tòng）点，制约了（le）移动机器人在4G时代的渗透。总体来说，就是机器人（rén）仍需要更多的存储空间和更强的运算能（néng）力。5G的低延（yán）时、高速（sù）率、广连接将能够解（jiě）决目（mù）前的这些痛点。

2.5G对于移动机器人的赋能：

1）拓展机（jī）器人（rén）的工作范围

而5G对于机器人的最大（dà）赋能就是（shì）拓展了机器人的（de）物理边界，5G对于TSN（时间（jiān）敏（mǐn）感网络）的支持，使机器人的活动边界从家（jiā）庭（tíng）走向社会的方方面（miàn）面。

我们大可以想象未来（lái）人（rén）类（lèi）与机器（qì）人（rén）共同生活的场景（jǐng）。在（zài）物流、零售、巡检（jiǎn）、安保、消防、指挥交通（tōng）、医疗等方面，5G和AI都能（néng）够赋能机器人，帮助（zhù）人类实现智慧城市。

5G将推动远程手（shǒu）术机器（qì）人的发展（zhǎn）：

· 2008年12月18日，利（lì）用（yòng）华为（wéi）和联通搭建的（de）5G网络，解放军医院完成了世界首例（lì）基于5G通信技术的远程机器人手术动物实验。

· 5G+手（shǒu）术（shù）机器人将帮助医生完成（chéng）一对多（duō），多（duō）对一的手术（shù），并且手术覆盖多场景。 

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2）为机器人提供更大算力和更多存（cún）储空（kōng）间（jiān），形成知识共享

5G对云机器人（rén）的推动（dòng），为机器人提供（gòng）更大算（suàn）力和更多存储空间：

· 弹性分配计（jì）算（suàn）资源：满足复杂环境（jìng）中的同（tóng）步（bù）定位和制图。

· 访（fǎng）问大量数据库（kù）：识别和抓取物体；基于外（wài）包地图的长期定位。

· 形成知识共享（xiǎng）：多（duō）机器人间形成知（zhī）识共（gòng）享。

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