智能信息物理系统时代的机器人技术创新—张建伟

合集下载

机器人与环境间力位置控制技术研究与应用

机器人与环境间力位置控制技术研究与应用一、概述随着科技的不断进步和智能化浪潮的推进，机器人技术作为现代科技的重要代表，已经深入到各个领域，并在诸多方面发挥着不可替代的作用。

机器人与环境间的力位置控制技术，作为机器人技术的核心组成部分，对于提高机器人的操作精度、增强人机交互的柔顺性、保障机器人系统的稳定性和安全性等方面都具有重要的意义。

机器人与环境间力位置控制技术主要研究如何在机器人与环境交互过程中，实现精确的位置控制和力控制。

它要求机器人在执行任务时，不仅能够按照预定的轨迹进行精确运动，还要在与环境接触时，根据环境的反馈信息进行实时的力调整，以确保任务的顺利完成。

这一技术涉及到机器人动力学、控制理论、传感器技术、人工智能等多个领域的知识，是一个综合性很强的研究领域。

在实际应用中，机器人与环境间力位置控制技术广泛应用于工业制造、医疗康复、航空航天、服务机器人等领域。

例如，在工业制造中，机器人需要精确地抓取和放置工件，这就需要对机器人进行精确的位置和力控制在医疗康复领域，机器人需要与患者进行柔性的交互，以辅助患者进行康复训练，这也需要机器人具备力位置控制的能力。

研究和发展机器人与环境间力位置控制技术，对于推动机器人技术的进一步应用和发展具有重要的意义。

本文将对机器人与环境间力位置控制技术的研究现状进行梳理，分析当前研究中存在的问题和挑战，并探讨未来的发展趋势和应用前景。

同时，本文还将介绍一些典型的力位置控制算法和实验方法，以期能够为相关领域的研究人员提供一些有益的参考和启示。

1. 机器人技术背景与发展概述随着科技的飞速进步，机器人技术已经渗透到了众多领域，从工业生产到医疗服务，从深海探索到宇宙航行，机器人的身影无处不在。

机器人技术的发展，不仅极大地提高了生产效率，降低了人力成本，还在很大程度上拓宽了人类的活动范围，增强了人类对各种复杂环境的适应能力。

机器人技术最早可以追溯到20世纪初期，当时的研究主要集中在机械臂和自动控制理论上。

通信的数学理论与传播的信息科学

Advances in Social Sciences 社会科学前沿, 2019, 8(9), 1698-1706 Published Online September 2019 in Hans. /journal/ass https:///10.12677/ass.2019.89232
Keywords
Science, Natural Science, Information Science, Space-Time View, Scientific Paradigm, Communication Science
通信的数学理论与传播的信息科学
李宗荣1,2，陈少华1,3，张建伟1,4，田爱景1,2
我们认为，传播学研究的对象，不属于物理学、生物学，而是属于心理学、文化学。人类以语言、消息为载体，非常成功地构造了数千年人类社会的传播史。显然，传播学不是一种香农意义上“牛顿时空观”的“信息论” (即消息论)，不属于自然科学，它属于“心理学、文化学时空观”意义上的信息科学。人们削足适履地按照香农的“数学物理方法”的范式，研究“传播学”的概念、原理与方法，百余年来虽有进展，但是难有根本性的突破；这虽属意料之外，却在情理之中。我们主张：在信息科学的时空观与科学范式都发展成熟的时候，人们可以重新观察和表述传播学。
Received: Sep. 7th, 2019; accepted: Sep. 22nd, 2019; published: Sep. 29th, 2019
Abstract
In his paper “Mathematical Theory of Communication”, Shannon quantitatively describes the physical law of the transmission process of “electriቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ signal” on “channel” by using the mathematical methods of probability statistics and calculus, which fully conforms to the paradigm of natural science and is praised as a scientific model for “quantitative” research of information. However, we believe that the object of Shannon’s “quantitative” research is not “information”, but “message”. Messages are the “carriers” of information, which can be quantified whether they are “signals” or “symbols”. However, the information which is “content” or “meaning” of material carriers has no weight, and does not occupy space; it does not exist in Newton’s time, therefore, we cannot make a physical space-time measurement for it. In this sense, Shannon’s “theory of information” is actual “theory of message”. Before Shannon’s thesis, human beings took “language” as the carrier and successfully constructed the communication history of human society for thousands of years. However, from Wilbur Schramm, people began to study the concepts, principles and methods of communication in accordance with Shannon’s paradigm of “mathematical-physical method”. Although progress has been made in the past hundred years, it is difficult to make a fundamental breakthrough. The authors of this paper point out that the communication science does not belong to natural science, but an information science. We should use the space-time view and scientific paradigm of information science to re-observe and express communication science.

云机器人高效语义建图与鲁棒定位方法

数据集
为了更好地验证算法的鲁棒性和高效性，本实验采用了两个具有挑战性的数据集
2. Dataset B
该数据集专为语义建图与定位任务设计，包含了各种语义信息与机器人定位数据。
实验结果与分析
01
结果一
在Dataset A上，使用高效语义建图与鲁棒定位方法，相较于传统方法
，地图构建速度提高了20%，定位误差降低了15%。
基于滤波的鲁棒定位方法
卡尔曼滤波
卡尔曼滤波是一种经典的线性最优滤波器，它通过最小化预测误差的平方和来估计状态变量的最优值。在机器人定位中，卡尔曼滤波被广泛应用于传感器融合、轨迹跟踪等任务中。
非线性滤波
非线性滤波是指针对非线性系统的滤波方法。在机器人定位中，由于机器人运动方程通常是非线性的，因此需要采用非线性滤波方法进行建模和估计。常见的非线性滤波算法包括扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（ UKF）等。
基于深度学习的语义建图方法深度学习技术基于深度学习的语义建图方法主要利用卷积神经网络（CNN）等技术，对图像进行特征提取，进
而恢复场景的三维结构。
直接恢复三维结构
该方法通过直接对图像进行端到端的训练，能够直接恢复场景的三维结构，避免了传统方法中的
诸多手工设计特征的步骤。
优势与局限
基于深度学习的语义建图方法能够自动学习特征，提高建图的精度和效率，但也面临着数据标注成本高、模型泛化能力不足等问
02
结果二
在Dataset B上，该方法在处理具有挑战性的场景时，如遮挡、动态环
境等，仍能保持较高的定位精度和稳定性。
03
分析
实验结果表明，所提出的高效语义建图与鲁棒定位方法在处理复杂场景
和大数据集时具有显著优势。这主要归功于其对环境的深入理解和高效

为机器人机构创新方面做出重要贡献的10个人物

为机器人机构创新方面做出重要贡献的10个人物在机器人机构的创新领域，有许多杰出的人物为该行业的发展做出了重要贡献。

以下将介绍十位在机器人机构创新方面具有重要影响力的人物。

1. 乔治·德沃尔：作为机器人学研究的奠基人之一，乔治·德沃尔在人工智能和机器人技术的研究中做出了卓越贡献。

他的工作推动了机器人技术从实验室走向实际应用。

2. 方丹·恩格尔巴特：恩格尔巴特是现代机器人技术的奠基人之一。

他的创新思维和开拓精神为机器人机构创造了新的可能性，尤其是在人机协作和自主导航方面。

3. 罗德尼·布鲁克斯：布鲁克斯是机器人行业中备受推崇的研究人员和创业者。

他的贡献主要集中在行为模型和机器人控制算法的研究上，为机器人的发展奠定了坚实基础。

4. 伊曼纽尔·德鲁哈特：德鲁哈特是机器人行业中颇具影响力的研究人员和创业者。

他致力于开发高性能的机器人臂和机器人手，为机器人的灵巧操作和精准控制做出了重要贡献。

5. 赛缪尔·奥尔斯滕：奥尔斯滕是机器人学领域的先驱之一。

他的早期研究深刻影响了机器人的智能感知和自主决策能力的发展。

6. 姚期智：作为中国机器人领域的重要人物，姚期智是机器人技术和人工智能研究的佼佼者。

他致力于推动中国机器人行业的发展，并在机器人人机交互和智能控制方面做出了杰出贡献。

7. 皮特·诺瓦克：诺瓦克是机器人制造商迪斯尼公司的首席执行官，他的领导将机器人技术与娱乐产业相结合，开创了精彩纷呈的机器人表演和互动体验。

他的工作为机器人的商业化应用开辟了新的领域。

8. 安德鲁·麦考密克：麦考密克是机器人制造商波士顿动力公司的创始人，在机器人动力学和运动控制方面取得了突破性进展。

他的创新研究使得机器人能够模仿人类的动作和运动能力。

9. 拉杰·拉吉什：拉吉什是机器人学和自动化领域的权威专家。

他的研究涵盖了机器人感知和导航、自主决策和多机器人协作等关键领域。

基于生成式人工智能的人机协同学习更能提升学习成效

基于生成式人工智能的人机协同学习更能提升学习成效目录一、内容综述 (2)1.1 背景介绍 (2)1.2 研究意义 (3)二、生成式人工智能的发展与应用 (4)2.1 生成式人工智能的定义与发展历程 (6)2.2 生成式人工智能的主要技术及其应用领域 (7)三、人机协同学习的概念与优势 (9)3.1 人机协同学习的定义与特点 (10)3.2 人机协同学习与传统学习的对比分析 (11)四、基于生成式人工智能的人机协同学习模型与方法 (13)4.1 基于生成式人工智能的协作学习模式 (14)4.2 人机协同学习中的知识构建与共享机制 (15)4.3 学习成效评估指标与方法 (16)五、实证研究 (18)5.1 实验设计与实施过程 (19)5.2 实验结果与分析 (20)5.3 讨论与结论 (21)六、未来展望与挑战 (22)6.1 未来发展趋势 (24)6.2 面临的挑战与对策 (25)七、结论 (26)7.1 研究成果总结 (27)7.2 对教育实践的启示 (29)一、内容综述随着人工智能技术的不断发展，生成式人工智能(Generative AI)已经成为了研究和应用的热点领域。

生成式人工智能的核心思想是通过学习大量数据，自动生成类似于训练数据的输出，从而实现对未知数据的预测和分类。

基于生成式人工智能的人机协同学习方法逐渐受到关注，认为这种方法能够更好地提升学习成效。

本文将围绕这一主题展开探讨，首先介绍生成式人工智能的基本概念和发展现状，然后分析人机协同学习的优势，最后通过实际案例验证基于生成式人工智能的人机协同学习在提高学习成效方面的作用。

1.1 背景介绍随着信息技术的快速发展，人工智能已经渗透到各个领域，包括教育和学习领域。

生成式人工智能作为人工智能的一个分支，以其强大的自然语言处理和机器学习技术，正在改变人们的学习方式和学习效果。

在当前教育环境和学习模式的转型背景下，人机协同学习逐渐成为一种新的趋势和方式。

机器人感知与控制关键技术及其智能制造应用

机器人感知与控制关键技术及其智能制造应用摘要：本论文针对机器人感知与控制关键技术及其在智能制造中的应用进行了深入研究。

文章介绍了机器人感知与控制技术的重要性和意义。

而后详细探讨了机器人感知技术，包括视觉感知、声音感知和情感感知等方面。

接着，讨论了机器人控制技术，包括运动控制、路径规划和智能控制等方面。

着重阐述了机器人感知与控制的集成技术，包括传感器与执行器的接口技术和感知与控制算法的融合。

最后，论文重点探讨了机器人感知与控制在智能制造中的应用，包括生产线优化和产品质量检测等方面。

通过综合应用感知与控制技术，机器人能够实现自主感知、智能决策和精确控制，从而提高智能制造的生产效率和产品质量。

关键词：机器人感知与控制；智能制造；视觉感知；声音感知；情感感知1引言制造领域的迅猛发展，逐渐对智能化技术产生了更高的技术，并对该技术进行了广泛应用。

智能机器人在服务国家重大需求，引领国民经济发展和保障国防安全中起到重要作用，被誉为“制造业皇冠顶端的明珠”。

随着新一轮工业革命的到来，世界主要工业国家都开始加快机器人技术的战略部署。

而智能机器人作为智能制造的重要载体，在深入实施制造强国战略，推动制造业的高端化、智能化、绿色化过程中将发挥重要作用。

机器人的感知技术使机器人能够感知和理解外部环境的信息，包括视觉、声音和情感等方面的感知；而控制技术则实现了对机器人动作和行为的精确控制。

机器人感知与控制的关键技术研究对于提高机器人的智能水平，促进智能制造的发展具有重要意义。

2机器人感知技术2.1机器人感知概述机器人感知是指机器人通过各种传感器获取外部环境信息并对其进行理解的能力。

它是机器人实现自主感知、环境交互和决策行为的基础。

机器人感知技术的发展使得机器人能够感知到视觉、声音、触觉等多种信息，从而提高机器人在复杂环境中的应对能力[1]。

2.2视觉感知技术视觉感知技术是机器人感知技术中最为重要的一部分。

通过摄像头和图像处理算法，机器人能够获取、处理和理解环境中的视觉信息。

中国成功研发出全球最强人工智能机器人具备自主学习能力

中国成功研发出全球最强人工智能机器人具备自主学习能力近年来，人工智能技术的飞速发展已经引起了全球范围内的广泛关注。

作为人工智能领域的重要突破，中国在不久前成功研发出了全球最强大的人工智能机器人，该机器人不仅具备强大的计算和处理能力，还具备了自主学习的能力，使其具有了更高的智能水平和更广泛的应用领域。

一、人工智能机器人概述该最强大的人工智能机器人由中国科学院领衔研发，经过多年的努力和不懈探索，终于在人工智能技术领域取得了重要突破。

该机器人采用了最新的硬件和算法技术，拥有强大的计算和处理能力，并具备自主学习的能力，可以不断地从环境和经验中吸取新知识，提高自身的智能水平。

二、人工智能机器人的技术特点1. 强大的计算和处理能力：该人工智能机器人配备了先进的处理器和大容量的内存，可以实现高速计算和复杂数据处理，能够快速分析和处理来自各类传感器的数据信息。

2. 自主学习能力：机器人通过内置的深度学习和强化学习算法，能够从大量的数据和经验中进行学习，并根据学习结果不断调整自身的行为和决策，逐渐提升智能水平。

3. 多模态感知能力：该机器人拥有多种传感器，包括视觉、听觉、触觉等，能够感知多种信息，实现对环境的全面感知和理解。

4. 自主决策能力：机器人基于学习和感知的结果，能够自主做出决策，并根据不同情景和需求作出相应的行动，极大地提高工作效率。

三、人工智能机器人的应用领域1. 工业制造：该机器人在工业制造领域具有巨大潜力，能够进行复杂的装配和加工操作，提高生产效率和产品质量。

2. 医疗护理：机器人可以应用于医疗护理领域，协助医生进行手术操作、监测病情等，提高医疗效率和准确性。

3. 智能交通：机器人具备自主驾驶能力，可以使智能交通系统更加高效和安全，减少交通事故和交通堵塞。

4. 个人助理：机器人可以成为人们的个人助理，能够处理繁琐的事务、提供个性化的服务，为人们的生活提供便利。

四、展望未来中国成功研发出全球最强人工智能机器人具备自主学习能力，不仅是中国在人工智能领域的重要突破，也代表了人工智能技术的巨大进步。

人工智能如何应用于物理学研究

人工智能如何应用于物理学研究关键信息项：1、人工智能应用于物理学研究的目标和范围目标：＿___________________________范围：＿___________________________2、涉及的人工智能技术和方法技术：＿___________________________方法：＿___________________________3、数据来源和处理方式数据来源：＿___________________________处理方式：＿___________________________4、合作与交流机制合作方式：＿___________________________交流频率和形式：＿___________________________5、成果评估和验收标准评估指标：＿___________________________验收标准：＿___________________________6、知识产权和保密条款知识产权归属：＿___________________________保密内容和期限：＿___________________________11 引言随着科技的飞速发展，人工智能在各个领域展现出巨大的潜力。

物理学研究作为一门探索自然规律的学科，也有望从人工智能的应用中获得新的突破和进展。

本协议旨在探讨人工智能在物理学研究中的应用方式、合作机制以及相关的规范和要求。

111 人工智能应用于物理学研究的背景物理学研究一直致力于揭示自然界的基本规律和现象，然而，随着研究的深入，数据量的急剧增加和问题的复杂性使得传统的研究方法面临挑战。

人工智能凭借其强大的数据处理和分析能力，为物理学研究提供了新的思路和工具。

112 目的和意义通过将人工智能技术引入物理学研究，期望能够更高效地处理和分析实验数据、发现隐藏的物理规律、优化理论模型，并加速物理学领域的创新和发展。

21 人工智能应用于物理学研究的目标和范围211 目标提高数据处理和分析的效率和准确性，减少人为误差。

工业机器人技术在智能制造领域中的运用研究

工业机器人技术在智能制造领域中的运用研究目录1. 学术背景与研究目的 (2)1.1 全球制造业智能化转型概览 (2)1.2 中国制造业智能化进程与挑战 (4)1.3 研究目的与研究意义 (5)1.4 项目研究方法与框架 (6)2. 工业机器人的发展历程 (7)2.1 工业机器人早期的技术突破与发展 (8)2.2 新一代智能机器人的技术集成与进步 (10)2.3 机器人在制造领域的应用案例分析 (11)3. 智能制造的技术内涵与趋势 (12)3.1 智能制造的基本定义与目标 (14)3.2 智能制造的核心技术要素 (15)3.3 智能制造的前沿技术和未来趋势 (16)4. 工业机器人与智能制造的融合 (17)4.1 机器人技术在智能制造中的关键作用 (19)4.2 工业机器人与设备和系统的集成技术 (20)4.3 工业机器人系统在智能制造环境下的优化配置 (21)5. 典型智能制造应用场景分析 (24)5.1 汽车行业的机器人自动化新模式 (25)5.2 电子产品生产线上的智能机器人应用 (26)5.3 仓储和物流行业智能机器人的创新应用 (27)6. 智能制造中工业机器人智能化的实现路径 (28)6.1 机器人系统感知与决策的智能化 (30)6.2 机器人操作与协调的智能化 (31)6.3 机器人与信息的交互与共享 (32)7. 工业机器人技术在智能制造领域中面临的挑战 (34)7.1 技术层面上的难题 (35)7.2 商业模式演变对工业机器人技术的冲击 (36)7.3 行业标准化与法律法规的跟进 (37)8. 工业机器人在智能制造领域中的前景展望 (38)8.1 新技术与工业机器人的未来结合 (39)8.2 工业机器人在智能制造中大规模应用的预期 (40)8.3 政策诉求与产业动态 (41)1. 学术背景与研究目的随着科技的飞速发展，制造业正面临着前所未有的挑战与机遇。

在这一背景下，工业机器人技术作为智能制造的核心驱动力之一，正逐步改变着传统的生产模式。

中国机器人网：德国院士张建伟作“人工智能、机器人与医疗技术的融合”的主题演讲

中国机器人网：德国院士张建伟作“人工智能、机器人与医疗技术的融合”的主题演讲作者：赛迪顾问来源：《中国计算机报》2017年第46期11月13-14日，由OFweek中国高科技行业门户、高科会主办的“OFweek2017中国高科技产业大会（CHIC2017）”在深圳成功举办。

在首日“OFweek2017中国高科技领袖年会”上，德国汉堡大学教授、德国汉堡科学院院士、高科会委员张建伟为现场观众带来了“人工智能、机器人与医疗技术的融合”主题演讲，从AI目前和未来发展、基础理论如何转化为应用，以及在与医疗技术的融合三个方面进行了详细的解读。

AI的今天和明天从数据时代到感知时代张建伟首先从数据时代的变革说起：“30年前，我们几个人共用一台计算机，现在是一个人用多台计算机。

通过大数据的存储和云计算，让我们收集数据可以无处不在。

如今，已经发展到智能数据自动分类以及自动做决策的时代。

”在他看来，数据和计算是今天人工智能之所以有所突破的两个重要原因。

而在未来，人工智能的突破方向上还需要有更多的思考。

对此，他举了一个自己亲身经历的案例。

近期，中央电视台综合频道专门制作了一部名叫《机智过人》的栏目，张建伟有幸参加了这档节目的制作。

据他介绍，在已经播出的6期节目中，内容分别涉厦“图象识别和人脸识别…‘图像理解下的文学创作…‘语言和歌声的模拟”，以及“智能投射”等主题。

通过以上不同形式的模拟，最终得出了以下结论：1.在图像识别方面，因为人类可以运用想象力、经验进行分析思考，这点人工智能尚且不具备，距离人类的认知还有较大的差距，有比较长的路要走。

2.强人工智能还需要建立在未来AI可以具备人类价值观的基础上。

3.在大数据的支持下，人工智能已经能够在语料库的支持下做出声音模拟，下一步需要具有情感和灵魂。

4.人工智能的下一个挑战是，从虚拟世界到真正的物理世界，从面部识别、下棋等认知能力，到实现医疗、制造等领域的应用。

结合物理世界建立多模态自然交互系统“人工智能和物理世界的结合，这是我们未来努力的一个重要的方向，也是人工智能最具有社会价值和产业价值的应用领域。

张建伟微纳米制造技术

图表 2
下面是 MEMS 陀螺仪的目标应用： MEMS 陀螺仪能够测量角速率。数码相机使用陀螺仪检人手的旋转运动，能够对图像起到稳定的作用。在汽车上，偏航陀螺仪可以开启电子稳定控制（ESC）制动系统，防止汽车急转弯时发生意外事故。当汽车出现翻滚状况时，滚转陀螺仪可以引爆安全气囊。当汽车导航系统无法接收 GPS 卫星信号时，偏航陀螺仪能够测量汽车的方位，使汽车始终沿电子地图的规划路线行驶，这个功能被称之为航位推测系统。偏航陀螺仪还能用于室内机器人控制。安装在机器人四肢上的多路惯性测量单元 (IMU)能够跟踪和监测身体运动。 IMU 可用于空中鼠标。 IMU 还能用于运动控制式游戏平台。 IMU 配合磁力计和 GPS 接收器，可以在手持设备上执行个人导航功能
6
1.2.2 微机电陀螺仪 MEMS 陀螺仪利用科里奥效应测量运动物体的角速率，如图 2 所示。根据科里奥效应，当一个物体(m)沿v方向运动且施加角旋转速率Ω时，该物体将受到一个粗箭头方向的力。然后，从一个电容感应结构可以测到科里奥效应最终产生的物理位移。
2
图表 1
目前市面上的 MEMS 陀螺仪多数采用一种调音叉结构。这种结构由两个振动并不断地做反向运动的物体组成，如图 3 所示。当施加角速率时，每个物体上的科里奥效应产生相反方向的力，从而引起电容变化。电容差值与角速率Ω成正比，如果是模拟陀螺仪，电容差值转换成电压输出信号；如果是数字陀螺仪，则转换成最低有效位。如果在两个物体上施加线性加速度，这两个物体则向同一方向运动。因此，不会检测到电容变化。陀螺仪将输出零速率输出值或最低有效位，表示 MEMS 陀螺仪对倾斜、撞击或振动等线性加速度不敏感。
5
利用超声波电机的响应快等特点，美国和法国用于导弹的测控系统；利用结构简单可微型化的特点，日本研制微型超声波电机用于微卫星等领域。此外，日本和美国等国家正在进行超声波电机的各种研究，用于航天等军事领域。由此可见，超声波电机以其高转矩重量比、快速响应、高精度和断电自锁等特点、将在航天航空等军工领域中受到愈来愈大的重视。

2006年度河南省信息技术教育优秀成果奖名单

河南省教育厅
关于公布2006年度河南省信息技术教育
优秀成果奖的通知
各省辖市教育局，各重点扩权县（市）教育局，各高等学校，省直及中央驻豫有关单位，厅直各单位：
根据河南省教育厅《关于开展2006年度河南省信息技术教育优秀成果奖评选工作的通知》（教信息…2006‟74号）精神，经各单位推荐、专家评审、成果公示，我厅审核批准2006年度河南省信息技术教育优秀成果奖452项，现予以公布（见附件）。

各单位要制定得力措施，鼓励广大教师参与信息技术教育教学改革的研究与探索，有效开发教育信息资源，特别应结合
—1 —
教育教学对信息技术的实际需要，同时要认真总结信息技术教育的经验，规范管理，并注意在教育教学实践中推广应用信息技术教育优秀成果，以期推动信息技术教育教学改革不断深化，全面提高现代化信息技术在教育管理和教学实践中的应用水平。

附件：2006年度河南省信息技术教育优秀成果奖名单
二○○六年九月十二日
—2 —
附件
2006年度河南省信息技术教育优秀成果奖名单
（共452项）
一、特等奖（共67项）
—3 —
—4 —
二、一等奖（共162项）
—5 —
—6 —
—7 —
—9 —
三、二等奖（共223项）
—10 —
—11 —
—12 —
—13 —
—14 —
—15 —
—16 —
—17 —
主题词：电化教育信息技术成果通知
河南省教育厅办公室 2006年9月13日印发。

AIoT融合产业创新之路

融合论坛INTEGRATION FORUM52软件和集成电路SOFTWARE AND INTEGRATED CIRCUITAIoT融合产业创新之路信息化、网络化、智能化的到来是非常重要的话题，现在网络化方兴未艾。

我从机器人与自动化的角度，讲讲如何将人工智能和IoT融合起来进行创新。

我毕业于清华大学计算机专业，30年前就开始接触人工智能，但人工智能在30年前、30年后有着完全不同的意义。

人工智能不仅包括理论算法和经验，垂直应用和行业结合也是非常重要的体现。

人工智能和工业互联网使能结合，例如模态收集、算法植入性的增长等，这些都是今天要谈的人工智能和IoT的结合。

从新技术和IoT的分析来讲，中国制造上云，多学科交叉，国际合作，尤其是中国多类资源的互动，政产学研互动，这些都很好地推动了人工智能的发展。

30年来的计算能力，增长了不止30倍，而是100万倍，让我们在智能决策、5G、云多维信息存储等方面迎来新的机遇。

数据网、服务网、C P S、物联网的相互融合，实际上是未来10年、20年创造独角兽公司和大公司很好的机会。

我认为人工智能和机器人这种单点技术创造不了价值，只有将它们与应用深度融合在一起，包括人工智能、可穿戴、虚拟现实、新能源、新材料等结合，才能实现未来颠覆性的技术创新。

现在人工智能的落地是大家非常关心的话题，我认为一定要做有用的人工智能，面向未来人类社会生活的全新需求，人工智能要涵盖敏捷制造、按需定制、人性化工厂和虚拟化、个性化社区服务等场景，满足人类的这些刚需，并—德国汉堡大学教授，德国汉堡科学院院士张建伟人工智能和机器人这种单点技术创造不了价值，只有将它们与应用深度融合在一起，才能实现未来颠覆性的技术创新。

主题演讲且永远有生命力。

这几天记者不断问我这些问题—人工智能的爆发应用点在哪里？人工智能在制造业里是非常重要的应用，我今天又了解到人工智能在渔业、农业中产生了新的应用，把人工智能与产业结合得非常好，这些领域都会诞生非常好的独角兽公司。

德国汉堡科学院院士张建伟：人工智能将成为中国发展新红利

德国汉堡科学院院士张建伟：人工智能将成为中国发展新红利2019年8月9日，德国汉堡科学院院士、汉堡大学多模态智能机器人系统研究所所长张建伟出席由中国高科技行业门户OFweek维科网主办的“WAIE 2019第四届上海国际人工智能展览会暨人工智能产业大会”，并发表《人工智能创造未来产业价值之路》主题演讲。

身兼本次大会主持人的张建伟院士从机器人和信息物理系统应用的角度出发，介绍了人工智能的应用及未来发展方向。

德国汉堡科学院院士、汉堡大学多模态智能机器人系统研究所所长张建伟人工智能仍存在诸多挑战演讲一开始，张建伟院士就表示，中国在经历了数字化、网络化之后，下一步的智能化将给我们的智能经济和智能社会带来巨大变革，尤其是在经济、社会变革的核心驱动力方面，将迎来新一轮的技术革命。

张建伟院士在演讲中说道，央视《机智过人》节目其实就是图灵测试，在其中一档人机大战节目中，林宇辉警官最终在模糊图像匹配方面战胜了机器人，这个比赛让我们意识到，人工智能应借助于人类的上层知识在模糊推理中发挥真正的作用。

接下来，张建伟院士以机器情感学习、做诗词等深度智能应用展开生动的演讲。

他认为，赋予机器人情感还有很长的路要走；机器人通过深度学习，能被赋予一定的创作能力，比如微软小冰在读了30万首现代诗之后也可以自创出有一定水平的诗句，但要找到真正的应用，还需要经过一段很长的时间去磨合，尤其是要找到合适的商业模式来跟技术进行融合驱动；张建伟院士认为，真正能够解决人类刚性需求的人工智能将是未来最主要的发展方向，这非常具有挑战性。

实际上，机器人和人类在体育运动里头也是可以进行比赛的，机智过人节目曾设计了一个定点投球的人机比赛，第一场为静态比赛，结果是人类输给了机器人；但在第2场动态投篮中，挑战更大，人类却战胜了机器人。

从这个案例我们发现，在静态环境中，机器人的效率是比较稳定的，但是在未知的动态环境里，人类占据优势。

无人机是我国做得很好的特色产业，也曾被上海交通大学王红雨老师的团队设计成一个群体智能的图灵测试，从其测试效果看，也给我们带来了很多新的挑战。

【推荐下载】30多位领军者青岛研讨推动国产智能机器人发展

30多位领军者青岛研讨推动国产机器人发展
随着科学技术的不断进步，机器人产业将会大幅改变我们的日常生活。

10日上午，由我国机器人产业联盟主办、国际机器人联合会（IFR）支持、青岛高新技术产业开发区管理委员会承办的2015我国机器人产业推进大会在青岛高新区召开。

来自我国工程院、德国汉堡科学院等行业知名专家，德国库卡、日本发那科、瑞典ABB、沈阳新松、广州数控、南京埃斯顿、哈尔滨博实公司等30多位行业领军人参会。

人机交互型机器人将诞生
德国汉堡科学院院士张建伟在现场讲述了他对机器人的一些研究和见解。

张建伟说，生活服务型机器人很受人们的关注，有很大的市场前景，目前，一些扫地机器人、娱教机机器人、医院和餐厅等公共场合服务机器人都已经出现并投入使用，人们的反映很不错。

张建伟认为，未来机器人应该具有很强的交互性，与人能进行互动。

张建伟参与的一个欧盟机器人项目，也是移动操作的机器人，具有机械手的操作功能，它可以和人密切交互。

而另一个研发的机器人可以在图书馆服务，学生交给这个机器人一本书，机器人能够把这本书放到书架里，而且能够动态接受用户新的信息。

张建伟说，未来五年或十年、二十年之后各种机器人的形态会发生很大变化，机器人以后有可能跟孩子在一块儿学习，有着高度智能和个性化，与人交互性很强。

我国未来机器人要高智能
湖南大学电气与信息工程学院院长、教授、博士生导师王耀南认为，在工业制造方面，未来应强调工业机器人怎么样配置，给机器人一双好的眼睛，给机器人配置一个好的大脑，让传统的机器人能够一台机器人带几个机器人干活。

除了配备感知、大脑以外，还要发挥工业机器人的协作、共享、操作和灵巧作用，在未来适应工业4.0。