一、AI机器（qì）感知解（jiě）决机（jī）器（qì）理解世界的问（wèn）题（tí）。

1.机器视觉硬件可（kě）采集周围环境信息

目前（qián）常（cháng）用（yòng）的视觉传（chuán）感器主要有：摄像头、ToF镜头和激光雷达技术。

1）机（jī）器（qì）视觉相机

机（jī）器视觉相（xiàng）机的目（mù）的是（shì）将通过镜头投影到传感器的图像传送到能够（gòu）储存、分析和（或者）显示的机器（qì）设备上。可以用一个简单的终端显示图像，例（lì）如利用计算机系（xì）统显（xiǎn）示（shì）、存储以及分（fèn）析图像（xiàng）。

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2）激光雷达（dá）技术

激光（guāng）雷达（dá）是（shì）一（yī）种（zhǒng）采用（yòng）非接触激光测距技术的扫描式传（chuán）感器，其工作原理与一般的（de）雷（léi）达系统类似，通过发射激光光（guāng）束（shù）来（lái）探测目标，并通过搜集反射回（huí）来的光束来形成（chéng）点云和获取数据，这些数据经光电处（chù）理后（hòu）可生成为精确的三维立体图像。采用（yòng）这项技术，可以准（zhǔn）确（què）的（de）获（huò）取高精（jīng）度的物理空间环（huán）境（jìng）信息，测距（jù）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）技术的缩写，即传感（gǎn）器发（fā）出经（jīng）调制的近红外（wài）光，遇物体后反射，传感器通过计算光线发射和反射时间差（chà）或（huò）相位（wèi）差，来换算被拍摄景物的距离，以产生深度信息，此（cǐ）外再结合传（chuán）统（tǒng）的相机拍摄，就能将物体的三维轮（lún）廓（kuò）以不同颜色代表不（bú）同距离的地形图方（fāng）式呈现出来。

目（mù）前ToF用在智（zhì）能手机（jī）的后置镜头中，用来进行测距及AR应用为主。

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2.AI视觉技（jì）术算（suàn）法帮助机（jī）器人识别周围环境

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

（1）人脸技术：人脸检测能快速检测人（rén）脸并返回人（rén）脸框位置（zhì），准确识别多种人脸属性；人脸比对通过提取人脸的（de）特征，计算两（liǎng）张人脸的相似度并给（gěi）出相似（sì）度百分比；人脸查找是在一（yī）个指定人（rén）脸库中查找（zhǎo）相似（sì）的人（rén）脸；给（gěi）定一（yī）张照（zhào）片，与指（zhǐ）定人脸库中的N个人脸进（jìn）行比对，找出最相（xiàng）似的一张脸或多张人脸。根据待识别人脸与现有人脸库中的人（rén）脸（liǎn）匹配（pèi）程（chéng）度，返回用户信息和匹（pǐ）配度，即1:N人（rén）脸（liǎn）检（jiǎn）索。 

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（2）物体检测：基于深（shēn）度学（xué）习及（jí）大规模图像训练的物（wù）体检测技术（shù），可准确识别图片中的物体类别、位置、置信度等综合（hé）信息。

（3）视（shì）觉问（wèn）答：视觉问答（VQA）系统可将图（tú）片和（hé）问题作为输入，产生一条人类语言作为输出。 

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

（5）视（shì）觉（jiào）嵌入式技术（shù）：包括人体（tǐ）检（jiǎn）测跟踪、场景识（shí）别等。

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3.SLAM技（jì）术赋予机器（qì）人更好的（de）规划移动的能力

SLAM，全称叫做（zuò）Simultaneous LocalizationAnd Mapping，中文（wén）叫做同时定位（wèi）与建图。在SLAM理论中（zhōng），第一个问题称（chēng）为定位（Localization），第二个称为建（jiàn）图（Mapping），第三个（gè）则（zé）是随后的路径（jìng）规划。通过机（jī）器视觉的映射，机器人可以通过复杂的算法同时定位（wèi）并绘制出位置（zhì）环境的地（dì）图，通过SLAM技术可（kě）以有效解决规划不合理（lǐ），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（quán）不含SLAM的时（shí）候（hòu），由于没有地图没有路径规（guī）划（huá），扫（sǎo）地机器人每次碰到障碍物会（huì）沿着随机方（fāng）向（xiàng）折返，无法（fǎ）覆盖到每一个区域。当有（yǒu）SLAM的时（shí）候，可覆（fù）盖至任意（yì）区域。此外，扫地机器人（rén）还配备摄像头，用来识别鞋、袜子、动物粪便等物品，达到（dào）智能规避。

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4. 基于ToF机器视觉的超宽带定（dìng）位技术

机（jī）器人中（zhōng），基于ToF技术，主要可用来进行高精度（dù）测距与定位，目前常用的就是超宽带定位技术。

UWB（超宽带（dài））是一种无线通信技（jì）术，可用于高精度测距与定（dìng）位（wèi）。UWB 传感器精（jīng）简设备（bèi）分为标签和（hé）基站两种。其基本工作方式是（shì）采用TOF（Time oFflight）的（de）方式来进行无线测（cè）距，根据测距（jù）值快速准确计算出位置。 

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二、AI自然语言处（chù）理是人机（jī）交互的重要技术

人（rén）类获取信（xìn）息的手段中90%依靠视觉，但表达自己的（de）方式（shì）90%依靠语言（yán）。语言是人机交互中最自然的方式。但（dàn）是（shì）自然语言处理NLP 的难度很大，在语法、语义、文化中（zhōng）均（jun1）存在差异，还有（yǒu）方言等（děng）非标准的语言（yán）产生。随着NLP 的成熟，人类（lèi）与机器的语音交互（hù）越来越（yuè）便（biàn）捷，也将推动机器人向更“智（zhì）能化”发展。 

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1. 语言（yán）技术（shù）的硬件主要依靠（kào）麦克（kè）风和扬声器（qì）实现

机器人的阵（zhèn）列式麦克风和扬声器技（jì）术已经比（bǐ）较成熟，随着近年智能音箱+语音助手（shǒu）的快速发展，麦克（kè）风阵列（liè）和微型扬声器被广泛使用。

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在钢铁侠陪伴（bàn）机器人中，与用户的语音交互都（dōu）依靠麦克风阵列和（hé）扬声器，此类陪伴（bàn）机器人就如同会（huì）动的（de）“智（zhì）能音箱”，拓展了（le）边界（jiè）形态。

2.AI自（zì）然语言（yán）处理NLP 算法仍（réng）是人类未来尚（shàng）需攻克的一大方向（xiàng）

目前对话（huà）机器人可（kě）分为通用对（duì）话机器人和专业领（lǐng）域对话（huà）机器人。自然语言（yán）处理的（de）技术发展（zhǎn），将提升机器人与人类（lèi）的（de）交互（hù）体验，让机器人显得更为“智能”。 

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三、AI深度（dù）学习（xí）算法帮助机器人向产（chǎn）生自我意识中进（jìn）化

1. 硬件：AI芯片技术的发展，使机器人拥（yōng）有更高算力（lì）

由于摩尔定律的发（fā）展，单位面积芯（xīn）片容纳的晶体管个数不断增长，推动芯片小（xiǎo）型化和AI算力（lì）的提升。

此外，异构（gòu）芯片如 RISC-V 架构（gòu）芯片的产生，也为AI芯（xīn）片的算力（lì）提升提供（gòng）了硬件支持。 

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2. 算（suàn）法：AI深度（dù）学习算（suàn）法是机器人的未（wèi）来

AI深度学习算法给予机（jī）器人通过输入变量学习的（de）能力。未来的机（jī）器人能否拥有自主意识，需要AI技术的不断（duàn）发（fā）展。

深度学习算法（fǎ）给机器人获得自我意识提（tí）出了一种可能（néng）性。通过（guò）对神经网络（luò）模型（xíng）的训练，一些（xiē）算法（fǎ）已经可以在（zài）单（dān）点的领域（yù）超越人类，AlphaGo 的成功（gōng），让我们看（kàn）到（dào）人类（lèi）在AI技术中，已可实（shí）现单类别的自我（wǒ）学（xué）习能力，并在一些领域，如“围棋、德州扑克（kè）、知识竞（jìng）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，使机器人拥有了智能决策的（de）能力，摆脱了之前单一输入对应单一输（shū）出的编程（chéng）逻辑，也让机器人更加“智能（néng）”。

但是，机器（qì）人在“多模态”领（lǐng）域，仍无法与（yǔ）人（rén）类媲（pì）美。特别是如嗅觉、味（wèi）觉、触觉、心理学（xué）等无法量化的信号，仍未能找到（dào）合理的量化方（fāng）式。

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未来来看，多模（mó）态（tài）将是人工（gōng）智（zhì）能的未来。

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

1.4G时代，移（yí）动机器（qì）人的四大痛点

哈（hā）尔滨工业（yè）大学的朱晓蕊教授看来（lái），现在的（de）移（yí）动机器人存在四大（dà）痛点：

1） 工作范围受限：只能在固定的范围（wéi）内（nèi）执行任务，构（gòu）建的（de）地图不便于（yú）共享，难以在大尺（chǐ）度（dù）环境下（xià）工作。

2） 业务（wù）覆盖受限：运算有限，识别性能仍需（xū）提升；能力有限，仅能发现问题，难以快速批量（liàng）部署（shǔ）。

3） 提供（gòng）服务（wù）受限：复（fù）杂业务（wù）能力差（chà），交互能（néng）力有待提（tí）高，特（tè）种业（yè）务部（bù）署效率低（dī）。

4） 运维（wéi）成本高：部署效率低，每个场景都需构建地图，规划路（lù）经，配备巡检任务（wù）等。

这四大痛点（diǎn），制约了移动机器人在4G时代的渗透。总体来（lái）说，就（jiù）是（shì）机器人仍需要（yào）更多的存（cún）储空间和更强（qiáng）的运（yùn）算能力。5G的低（dī）延时、高速率、广连接将能够解决目前的这些痛点（diǎn）。

2.5G对于移动（dòng）机器人的赋能（néng）：

1）拓展机器人的工作范围

而5G对（duì）于机器（qì）人的最大赋能就是拓（tuò）展了机（jī）器人的物理边界，5G对于TSN（时间敏感网络）的支持，使机器人的活动（dòng）边界从家（jiā）庭走（zǒu）向社会的方方面面。

我（wǒ）们（men）大（dà）可以想（xiǎng）象未（wèi）来人类（lèi）与机器（qì）人共同生活的场景。在物流、零售、巡检、安保（bǎo）、消防、指挥交（jiāo）通、医疗等方面（miàn），5G和AI都能（néng）够赋能机器人，帮（bāng）助（zhù）人类实现智慧城市。

5G将推动远程（chéng）手（shǒu）术机器人的发展：

· 2008年（nián）12月18日（rì），利用华为和（hé）联（lián）通搭建的5G网络，解放军医院完成了世界首例基（jī）于5G通信技术的远程机器人（rén）手术动物实验。

· 5G+手（shǒu）术机器（qì）人将帮助医生完成一对多，多对（duì）一的手术，并且（qiě）手术覆（fù）盖多场景。 

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2）为（wéi）机（jī）器人提供（gòng）更大算力和更（gèng）多存储空（kōng）间，形（xíng）成知识共（gòng）享

5G对云机器人的（de）推动，为机（jī）器人提供更大算力和更多存储（chǔ）空间（jiān）：

· 弹性分配计算资源：满足复杂环境（jìng）中的同步定位和（hé）制图。

· 访问大量数据库：识别和抓取物体；基于外包地（dì）图的长期（qī）定位。

· 形成知识共享（xiǎng）：多机器（qì）人（rén）间（jiān）形成知识（shí）共享。

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