首先，他的名字叫“小墨”，墨子的墨。来自于墨子（深圳）人工智能技术有限公司（下简称“墨子智能”）。相比市面上的大部分的机器人走可爱风、迎合儿童式的命名，这款别具一格的命名，让人耳目一新，一眼就记住了。
外表有点憨厚，两只小手，一双灵动的大眼。以成人的眼光来看或许看不出来什么惊艳，但如果你对比许多同类产品，你会发现，这样的造型设计，看来是在对儿童审美上下过一翻功夫的。都说眼睛是心灵窗户，机器人心灵的窗户也是眼睛，相信很多人第一眼就会被他充满科技感神秘感的眼睛吸引到。这肯定不仅仅是一种灯光效果，内藏玄机，往下看。作为一款以陪伴及教育为基础的儿童陪伴智能机器人，小墨的功能设计更加完善。语音互动、亲子教育、英语学习等常规内容完全具备的同时，小墨在音频上进行了媲美专业音响的处理，音效非常干净，不存在刺耳的机械音，对使用者来讲更亲切也更护耳。语音交互方面也呈现出更“高级”的表现。市面上大量同类产品的语音识别度有限，交互过程中更需要使用者掌握特定的关键词和语法方式来配合机器人。而“小墨”灵敏的语音识别使用流畅省心，反应相当灵敏，显得更加“聪明”。除了语音交互，小墨还精心设计了触摸交互，触摸不同的部位，小墨会反馈不同的反应，更添活灵活现。至于那双神秘的眼睛，则是一双多彩3D立体交互眼睛。当用户的动作被小墨的眼睛看到时，小墨也能作出对应的语音和动作反应，让用户感受到的更像是一个机灵的小伙伴。小墨具备AI学习能力和强大的数据采集能力，在用户使用过程中，小墨会不断学习，就像是一个朋友，与用户在进行不断加深的认识和熟悉。这种仿人的设计，是其与市面其他所谓的“机器人”最大的区别所在，小墨并不是只有固有的功能和设置，他会伴随着用户的使用不断学习，“升级+进化”的小墨比其他一成不变的产品显得更有开发性、可塑性，将成为孩子们亦师亦友的一种存在。如果说仅仅是以上的功能，小墨确实还不足以在刚诞生就成为引人瞩目的爆款。真正的亮点，会让你惊叹。这也是墨子智能在小墨身上寄予的厚望，涉及其开创性的商业模式核心——人工智能技术+供应链金融，是小墨背后的核心驱动。当用户在与小墨发生交互时，相当于是一种“挖矿行为”，继而产生价值。在小墨背后的技术和模式所构成的价值体系中，用户将“越使用越富有”。渠道商们即是小墨的第一批用户，而他们将率先获益。这也是渠道商们为之着迷最核心的理由之一。小墨以“近墨者智”为品牌理念，每一名渠道商、每一个用户都将在使用过程中收获自己可成长的价值。机器人本就不是玩具，这样的一台机器人，或许才是未来机器人应该有的模样。太多人都在想儿童机器人怎么样能有更好的交互更丰富的内容，需求却依旧定位在玩具或早教上。小墨作为第一款跳出传统机器人思维的产品，在价值获益上另辟新径。从目前来看，其火爆的订单已经初步证实他们的选择，未来，无论是使用价值或是商业空间，我们都能从小墨身上能看到更多的可能！特别声明：本文为网易自媒体平台“网易号”作者上传并发布，仅代表该作者观点。网易仅提供信息发布平台。
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http://crawl.nosdn.127.net/91c703c17c8ba5dd8f8c7955ffe97ec1.png分享｜一文看懂人工智能产业链，未来10年2000亿美元市场
摘要：据腾讯研究院统计，截至2017年6月，全球人工智能初创企业共计2617家。美国占据1078家居首，中国以592家企业排名第二，其后分别是英国，以色列，加拿大等国家。
根据艾瑞咨询的数据，2020年全球人工智能市场规模约1190亿人民币，未来10年，人工智能将会是一个2000亿美元的市场，空间非常巨大。
本文针对人工智能产业链的三个核心，底层硬件、通用AI技术及平台、应用领域相关公司盘点。
底层硬件：国际芯片巨头长期盘踞，中国初创企业很难进入
在人工智能领域，传统的芯片计算架构已无法支撑深度学习等大规模并行计算的需求，这就需要新的底层硬件来更好地储备数据、加速计算过程。
基础层主要以硬件为核心，其中包括GPU/FPGA等用于性能加速的硬件、神经网络芯片、传感器与中间件，这些是支撑人工智能应用的前提。这些硬件为整个人工智能的运算提供算力，目前多以国际芯片巨头为主。
目前在GPU领域，英伟达主打工业级超大规模深度网络加速，并于日前推出了基于Volta、首款速度超越100TFlops的处理器Tesla；英特尔主要围绕FPGA构建产业，推出了模仿人脑的人工智能芯片。谷歌也推出了第二代TPU芯片，为自己的开源TensorFlow框架提供芯片支撑。
除了这些国外的芯片行业巨头，在AI芯片领域国内还有众多的初创公司，如中星微、寒武纪以及西井科技等，但在产业布局能力和研发实力方面还远不足以匹敌国外芯片巨头。
AI芯片：提供用来加速深度神经网络、机器视觉以及其他机器学习算法的微处理器
云端训练：谷歌（ASIC）、英伟达(GPU)
云端推理：谷歌（ASIC）、英伟达(GPU)、AMD(GPU)、英特尔(FPGA)、Actel(FPGA)、赛灵思(FPGA)、Altera(FPGA)（被英特尔收购）
设备端推理：高通（移动端）、深鉴科技（机器人）、寒武纪科技（移动端、CV、机器人）、地平线科技（CV、机器人、语音）、FaceOS（CV）、思必驰（语音）、声智科技（语音）、云知声（语音）、启英泰伦（语音）、耐能（IoT）、NovuMind（IoT）、微软（VR）、华捷艾米（VR）、IBM（类脑芯片）、西井科技（类脑芯片）
视觉传感器：图像传感器及视觉算法/软件解决方案提供商，用于捕捉和分析视觉信息，代替人眼做各种测量和判断
激光雷达：禾赛科技、巨星科技、slamtec、robosense、北科天绘、Quanergy、Velodyne LiDAR、大族激光、中海达、擂神智能、北醒、数字绿土
毫米波雷达：博世、隼眼科技、Continental、DENSO、行易道科技、Delphi、森思泰克、智波科技、cheng-tech、ZF TRW、HELLA、Autoliv
监控摄像头：海康威视、大华、宇视科技、Tiandy、Towe、汉邦高科、泰科、亚安科技
自动驾驶摄像头：索尼、Hella、Panasonic、博世、ZF TRW、大陆、OmniVision、Mobileye
3D体感：Microsoft、苹果、华捷艾米、凌感、Vidoo、Orbbec
技术驱动层：算法和计算力成主要驱动力，开源化是趋势
技术层是人工智能发展的核心，对应用层的产品智能化程度起到决定性作用，在这一发展过程中，算法和计算力对AI的发展起到主要推动作用。
技术层主要依托基础层的运算平台和数据资源进行海量识别训练和机器学习建模，以及开发面向不同领域的应用技术，包含感知智能和认知智能两个阶段。
感知智能阶段通过传感器、搜索引擎和人机交互等实现人与信息的连接，获得建模所需的数据，如语音识别、图像识别、自然语音处理和生物识别等。
认知智能阶段对获取的数据进行建模运算，利用深度学习等类人脑的思考功能得出结果，如机器学习、预测类 API 和人工智能平台等。在此基础上，人工智能才能够掌握“看”与“听”的基础性信息输入与处理能力，才能向用户层面演变出更多的应用型产品。
当前，国内的人工智能技术平台在应用层面主要聚焦于计算机视觉、语音识别和语言技术处理领域，国内技术层公司发展势头也随之迅猛，其中的代表性的企业包括科大讯飞、格灵深瞳、捷通华声(灵云)、地平线、SenseTime、永洪科技、旷视科技、云知声等。
AI通用技术：AI通用技术公司开始向产业链上下游延伸，用整套解决方案
深耕垂直领域
计算机视觉：通过计算机视觉算法及软硬件为客户解决人脸识别、图像识别、视频分析等需求的解决方案提供商。
如以下公司↓
腾讯优图、阿里巴巴、三星、微软、Intel、百度、搜狗、商汤、旷视科技、依图、云从科技、Yi+、格灵深瞳、Sensingtech、VISCQVERY、飞搜科技、图普科技、极限元、触景无限、猎户星空、深醒科技、云飞励天
人脸识别：旷视科技、腾讯优图、蚂蚁金服、FaceID、汉王科技、Facethink、思源科安、云飞励天、商汤科技、云从科技、依图科技、百度、阿里、腾讯、科大讯飞、阅面科技、猎户星空、格灵深瞳、中科奥森、平安科技、海鑫智圣、飞搜科技、汉柏智能、人人智能、中德宏泰
视觉识别：三固科技、Perceptln、云天励飞、博云视觉、径卫视觉、飞搜科技、人人智能、埃尔森智能、魔视智能、亿图视觉、速感科技、码隆科技、深晶科技、图麟科技、图漾科技、黑眸科技、神目科技
语音识别：智能语音通过语音识别算法及硬件为客户提供语音识别/合成/交互等软件/解决方案及智能硬件产品的厂商
科大讯飞、微软、Nuance、搜狗、百度、捷通华声、腾讯、阿里巴巴、思必驰、云知声、声智科技、出门问问、普强信息、灵伴科技、极限元、Rokid、标贝科技、语智科技、Speakin、智齿客服、助理来也、京东 JIMI 智能客服、紫冬锐意、纳象立方
自然语言理解：通过自然语言处理/语义分析等技术提供智能聊天、对话、问答、客服机器人的技术及软件服务商
搜狗、百度、微软、阿里巴巴、腾讯、小i机器人、图灵机器人、三角兽、来也、追一科技、EMOTIBOT、智言科技、蓦然认知、分音塔科技、新译科技
机器学习|知识图谱：通过知识图谱/机器学习技术为企业和个人提供大数据分析、辅助决策服务
搜狗、百度、腾讯、阿里巴巴、微软、第四范式、爱拼、艾耕科技
云计算、大数据、算法是构成人工智能的三大要素，通用人工智能技术逐渐融入主流云计算平台，并结合大数据分析服务各行各业。
大数据服务：国双、天云大数据、数据堂、明略数据、易观、Talkingdata
OS：安卓、ROS、微软、图灵机器人、Linux
云计算服务：微软Windows Azure、Cloud Foundry、Red Hat OpenShift、Google App Engine、百度Baidu App Engine、阿里Ali Cloud Engine、新浪Sina App Engine、腾讯云、华为、OneNET、金山云、青云、沃云、七牛云、华胜天成、世纪互联
物联网平台：特斯联、机智云、氦氪、深智云、云智易、AbleCloud、艾拉物联、青莲云
场景应用层：AI与场景深度融合，领域应用更加广泛
应用层主要是基于基础层与技术层实现与传统产业的融合，实现不同场景的应用。随着人工智能在语音、语意、计算机视觉等领域实现的技术性突破，将加速应用到各个产业场景。
应用层按照对象不同，可分为消费级终端应用以及行业场景应用两部分。
·消费级终端包括智能机器人、智能无人机以及智能硬件三个方向；
·场景应用主要是对接各类外部行业的AI应用场景。
近年来，国内企业陆续推出应用层面的产品和服务，比如小i机器人、智齿客服等智能客服，“出门问问”、“度秘”等虚拟助手，工业机器人和服务型机器人也层出不穷，应用层产品和服务正逐步落地。
·IBM 最早布局人工智能，“万能Watson”推动多行业变革；
·百度推出“百度大脑”计划，重点布局无人驾驶汽车；
·而谷歌的人工智能业务则较为繁杂，多领域遍地开花，包括 AlphaGo、无人驾驶汽车、智能手术机器人等；
·微软在语言语义识别、计算机视觉等领域保持领先。
除此此外，家电行业也掀起了人工智能的热潮，不少家电企业都瞄准了人工智能，潜心研发AI技术，将其应用于家电产品。今年以来，长虹、美的、格力、格兰仕等都在向智能制造转型，试图立足“Smart Home”，将人工智能和智慧家庭更紧密地结合在一起。
智能家居：切入智能家居领域的AI技术及解决方案提供商
百度、阿里巴巴、小米、搜狗、出门问问、360、云知声、科沃斯机器人、Emotibot、三角兽、图灵机器人、Rokid、思必驰、声智科技、机智云、地平线机器人、毫米科技、渡鸦科技、云丁科技、西默科技、lifesmart、百芝龙智慧科技
服务机器人：拥有家用/商用智能服务机器人技术并提供硬件产品的厂商
科沃斯机器人、优必选机器人、360、京东、Slamtec、Roobo、Canbot、Geek+、 ARTrobot、Rokid、小米、出门问问、小鱼在家、擎朗、快仓、智言科技、达闼科技、库柏特、极智嘉科技、深之蓝、梅卡曼德机器人、克路德机器人、智齿科技、真机智能、海默机器人、乐聚机器人、扬天科技、ROOBO、优爱智合、普渡科技、进化者机器人、云问机器人、AICRobo、megarobo、工匠社、云迹科技、珞石机器人、若贝特机器人、上海元趣、灵伴即时、墨子AI、拓野机器人、北冥星眸、萝卜科技、游尔机器人
人机交互：Versa、叶浪智能、吉斯卡、翼石科技
移动设备及软件：将AI技术用于智能手机/可穿戴设备/无人机等软硬件技术及解决方案提供商
百度、搜狗、阿里巴巴、出门问问、科大讯飞、华为、旷视科技、微软、来也
无人机：大疆创新、亿航智能、Yuneec、极飞科技、零零无限、零度智控、TOPXGun、奇蛙智能、扩博智能、德知航创、3D Robotics、Parrot（派诺特）、AscTec、Microdrones、AEE一电、PowerVision、智能鸟、红鹏、Flytrex Sky、Skycatch、华科尔、独角兽FPV、澄星、YUNEEC
智能驾驶：为智能驾驶提供视觉传感器/解决方案及整车的技术/产品提供商，不含车载智能语音语义厂商。
驭势、Momenta、奇点汽车、蔚来、图森、易航智能、Minieye、景驰科技、Smarter Eye、Zong Mu、极自、饮冰科技、极目智能、清智科技、智行者科技、Roadster.ai、Drive.ai、图森为了、FMC汽车、未来黑科技、踏歌智行、中科慧银、斑马数智、极奥科技
行业应用：将AI通用技术应用于金融、安防、建筑、医疗、教育、零售/电商、视频/娱乐/社交等领域，或传统行业通过研发AI技术赋能自身业务以实现降本增效、提升用户体验的公司。
金融行业：旷视、商汤、依图、云从、博易识道、Yi+、捷通华声、第四范式、京东金融、Pintec
安防行业：旷视、商汤、依图、云从、特斯联、海康威视、东方网力
医疗行业：iCarbonX、腾讯觅影、搜狗明医、天智航、康夫子、万里云、汇医慧影、医渡云、羽医甘蓝、医拍智能、推想科技、图玛深维、体素科技、E诊断、迪英加、智成科技、视见医疗、雅森科技、海鹅科技、联影医疗、汇医慧影、深睿医疗、PereDoc、伦琴医疗、人和未来、希氏异构、康夫子、博实股份、妙手机器人、璟和技创
企业服务：布本智能、闪银奇异科技、深兰科技、冰鉴科技、法里、飞蝉智投、News Break、PaperWeekly、Video++、BigQuant、墨丘科技、特斯联科技、华瑞新智、DeepBrain、妙盈科技、华瑞新智科技、追一科技、Aibee、文安智能、助理来也
教育行业：科大讯飞、高木、百度作业帮、IPIN、优必选、云知声、学霸君、小猿搜题、英语流利说、嘿哈科技
客服行业：小i机器人、图灵机器人、三角兽、蓦然认知、Emotibot、灵伴科技、追一科技、智言科技
视频|娱乐：Yi+、爱奇艺、Viscqvery、极限元、图普科技、华捷艾米、Video++
零售|电商：阿里巴巴、京东、旷视、Yi+、甘来
建筑：旷视、商汤、特斯联、小库科技、马良行
法律：华宇、法狗狗、法律谷、理脉
招聘：拉勾、IPIN、辈出
新闻资讯：今日头条、腾讯、微信公众号、一点资讯
以下为国内知名投资机构在人工智能领域的代表性投资：
真格基金：地平线机器人、智齿科技、格灵深瞳、助理来也、亿航无人机、泼辣熊、零零无限科技。
红杉资本中国：地平线机器人、格灵深瞳、助理来也、大疆科技等。
IDG资本：小i机器人、智齿科技、SenseTime、碳原子科技、芋头科技、零零无限科技、科沃斯机器人等。
创新工场：蓝胖子机器人、小雨在家、易致机器人、旷世科技等。
金沙江创投：地平线机器人、零零无限科技、天机等。
北极光创投：图谱科技、进化动力等。
启明创投：云知声、旷世科技等。
东方富海：亿航无人机、永洪科技等。
联想之星：旷世科技、思必驰、乐驾等。
晨兴资本：地平线机器人、碳原子科技、美洽等。
英诺天使基金：臻迪智能、通用机器人、速感科技等。
GGV纪源资本：亿航无人机、深之蓝水下机器人、元趣味等。
湖杉资本：天博智、元趣等。
光速安振中国创业投资：助理来也、小鱼在家等。
高通：云知声、七鑫易维等。
线性资本：地平线机器人、芋头科技等。
经纬中国：Camera360、永洪科技等。
达泰资本：金石机器人、永洪科技。
极客帮创投：异构智能、碳原子科技等
以下为《互联网周刊》与eNet研究院评选的2017年度人工智能企业前十强：
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今日搜狐热点【前沿研究】关于机器人若干重要现实问题的思考_人工智能学家_传送门
【前沿研究】关于机器人若干重要现实问题的思考
人工智能学家 作者：北京邮电大学
张玉坤 【机器人技术拥有一个很长的过去和但只有很短的历史，本文介绍了机器人的定义和历史，阐述了制约当前机器人发展的两大瓶颈：人工智能和莫拉维克悖论。最后介绍了机器人所引发的一些问题，包括安全问题、恐怖谷理论和机器人引起的担忧等。】关键词机器人；人工智能；莫拉维克悖论；恐怖谷；认知1.引言近年来，随着高性能计算、大数据、移动互联网、智能感知、人工智能、新材料等技术的快速发展，机器人的研究与应用取得了空前的发展，已经走出实验室，进入工业中，现在又开始进入人们的日常生活。无论人们是欢迎还是担忧，机器人的时代已渐行渐近。机器人被誉为“制造业皇冠顶端的明珠”， 发展机器人产业对提高创新能力、增强国家综合实力、带动整体经济发展都具有十分重要的意义。世界主要大国都将机器人的研究与应用摆在本国科技发展的重要战略地位。2011年，美国推出国家机器人计划(National Robotics Initiative，NRI) ；2012年，韩国发布《机器人未来战略2022》；2014年，欧盟启动“SPARC计划”；2015年日本发布《机器人新战略（Japan’s Robot Strategy）》，纵观这些主要国家的发展战略，机器人技术及应用已成为塑造创新发展新优势的“必争之地”。同样，在我国无论是实施创新驱动发展战略还是 “中国制造2025”战略，机器人技术创新和产业发展都是重要内容。今年（2016年）4月，我国发布了机器人产业发展规划（年），对机器人作为重点发展领域作出总体部署，推进我国机器人产业快速健康可持续发展。2．机器人的定义与分类“机器人（Robot）”一词出现的历史并不长。1921，捷克剧作家卡雷尔·恰佩克（KarelCapek，）创作了科幻舞台剧《罗素姆的万能机器人》（Rossum’s Univeral Robots），剧本中首次使用了机器人的英文“Robot”一词。“Robot”这个词来源于捷克单词“Robota”，意为“努力工作”或“奴役”。2.1 机器人三定律在卡雷尔·恰佩克创造机器人（Robot）一词21年后，著名科幻小说家艾萨克·阿西莫夫（IsaacAsimov）在于1942年发表的作品《我，机器人》（I，Robots）中第一次明确提出了“机器人三定律”(ThreeLaws of Robotics)。即：第一法则：机器人不得伤害人类，或因不作为(袖手旁观)使人类受到伤害；第二法则：除非违背第一法则，机器人必须服从人类的命令；第三法则：在不违背第一及第二法则下，机器人必须保护自己。虽然，“机器人三定律”只是一个文学概念，并不是一个严密科学的定律，内部各法则之间也有对抗性，现实中在人工智能安全研究和机器人伦理学领域的很多专家并不认可它，没有人将它作为指导方案。甚至，即便在阿西莫夫自己的科幻小说里它也会出问题。但“机器人三定律”仍然在媒体、网络和科幻爱好者群体中产生了广泛的影响，很多人对机器人最初的认识都是伴随着“机器人三定律”而来的。2.2机器人的定义各国相关组织机构对机器人的定义主要有以下几种：（1）美国机器人协会（RIA）的定义：机器人是“一种用于移动各种材料、零件、工具或专用装置的，通过可编程序动作来执行种种任务的，并具有编程能力的多功能机械手”。（2）日本工业机器人协会（JIRA）的定义：工业机器人是“一种装备有记忆装置和末端执行器的，能够转动并通过自动完成各种移动来代替人类劳动的通用机器”。（3）美国国家标准局（NBS）的定义：机器人是“一种能够进行编程并在自动控制下执行某些操作和移动作业任务的机械装置”。（4）国际标准化组织（ISO）的定义：机器人是“一种自动的、位置可控的、具有编程能力的多功能机械手，这种机械手具有几个轴，能够借助于可编程序操作来处理各种材料、零件、工具和专用装置，以执行种种任务”。在我国对机器人的定义是：“机器人是一种自动化的机器，所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器”。2.3机器人的分类机器人定义上的模糊和多样，使得机器人在分类上也有很多方法。常见的有按运动方式、智能程度、按机器人用途分类。按机器人运动方式分类可以分为：固定式机器人和移动机器人，移动机器人又可以分为：轮式机器人、履带式机器人、足式机器人、飞行机器人、水下机器人等。按机器人智能程度可以分为：一般机器人、智能机器人。智能机器人根据其智能水平又可分为：传感型机器人、半自主机器人、自主型机器人。按用途分类是机器人根据不同的应用行业和工作任务进行分类，是当前机器人技术最常用也是最常见的分类方法。一般可以分为工业机器人、服务机器人和特种机器人。3.机器人的历史尽管“机器人”作为专有名词加以引用只有几十年的历史，但是机器人的概念存在于人类的想像中已有约三千多年的历史了。3.1中国古代的机器人我国古代最早关于机器人的记录是《列子·汤问篇》中“能倡者”的故事：工匠偃师给周穆王献上了一个木偶故事，木偶外表看起来和人类完全一样。《北史·列传71》记载隋炀帝为了与宠臣柳?随时相见，便令人模仿他的模样造了一个“偶人”，唐朝《朝野佥载》中记载一个可以行乞的木僧，木僧可以发出声音，宽泛的说，这可以算作具有“语音”功能的“机器人”了其它类似记载还有很多，如《三国志·诸葛亮传》中的木牛流马，《墨子·鲁问》中公输子削木为鹊的故事，等等。虽然古籍中对这些机器人的结构并没有详细介绍，很有可能只是古人想象的作品，但却表明了古人对机器人的丰富想像。3.2．国外古代的机器人国外有关机器人的记载可以追溯到古希腊，据荷马史诗《伊利亚特》记载，火神兼匠神赫淮斯托斯（Hephaistus）创造出了一组金制机械助手。他的这些机械助手身体强健、可以说话，且非常聪明。文艺复兴时期，达·芬奇（Leonardoda Vinci）设计了一个机械骑士，也就是著名的达芬奇机器人（Leonardo's Robot）也叫日耳曼装甲骑士。这个机器人被设计成一个骑士的模样，可以做出一些动作，包括坐起、挥动胳膊、摇头及张闭嘴巴等。后来人们根据达芬奇的手稿，复制了达芬奇机器人。18世纪后期，瑞士钟表名家德罗及其儿子和徒弟，分别制造了3个小机器：写字人偶、绘图人偶，弹风琴人偶。现在它们还被收藏于瑞士那切特尔艺术与历史博物馆中。3.3 近代机器人1954年，美国发明家乔治·德沃尔（George Devol）申请了一项关于可编程通用自动化设备的专利，德沃尔的专利第一次实现了数字式可编程机器人，标志着现代机器人工业的建立。后来，德沃尔同他的合作伙伴约瑟夫·恩格尔伯格（Joseph Engel Berger）创建了世界上第一家机器人企业Unimation。1962年Norman Heroux根据上述专利制造了世界上第一台工业机器人Unimate，这台机器人首先应用在了通用汽车的装配生产线上。同年，美国机床铸造公司（AMF）研制出了Verstran机器人，采用液压驱动，机械臂可以绕底座旋转，沿垂直方向升降或沿半径方向伸缩。它们的控制方式与数控机床大致相似，但外形特征迥异，主要机械臂组成。Unimate和Versatran是世界上最早的工业机器人，人类社会从此迈入了机器人时代。1960年代传感器开始应用于机器人领域，1966年，斯坦福大学研究所人工智能研究中心开始研制世界上第一台具有自主能力移动机器人——Shakey。Shakey于1972年研制成功，综合了机器人学，计算机视觉，自然语言处理等方面的知识，是第一台混合了逻辑推理和物理动作的机器人。开创了许多先例。进入20世纪70年代，人工智能开始与机器人技术结合，一方面机器人为人工智能提供了一个很好的试验平台和应用领域，另一方面人工智能也让机器人的功能和运行更加智能。随着自动控制理论、机电技术及信息技术的迅速发展，机器人技术也进入了一个新的发展阶段。1974年，Cincinnati Milacron公司推出第一台计算机控制的工业机器人，命名为“The Tomorrow Tool”，可以举起45.36kg重的物体，并可以跟踪装配线上的移动物体。1975年，IBM共识研制出一个带有触觉和力觉传感器的机械手，由计算机控制，可以完成有20个零件的打字机机械装配工作。3.4机器人发展现状进入21世纪，工业机器人的发展逐渐趋向成熟，而服务机器人则持续快速发展，受到越来越多的关注。在仿人机器人、仿生机器人、家用机器人等方面都取得了重要进展。在仿人机器人方面，日本本田公司于2000年发布了首款仿人ASIMO，经过不断的改进和升级，2011版ASIMO已经可以同时与多人进行对话，遭遇其他正在行动中的人时，ASIMO会预测对方行进方向及速度，自行预先计算替代路线以免与对方相撞。可以步行、奔跑、倒退走，还可以单脚跳跃、双脚跳跃，也可以在些微不平的地面行走，甚至能边跳跃边变换方向。奔跑速度可以达到9km/h。它的手可转开水瓶、握住纸杯、进行倒水，手指动作更纤细，甚至可以边说话边以手语表现说话内容。其它的人形机器人还有很多，例如波士顿动力公司2013年发布的双足人形机器人Atlas，它有四个液压驱动的四肢。Atlas由航空级铝和钛建造，身高约6英尺（1.8米）高，重达330磅（150公斤），蓝光LED照明。它配备了两个视觉系统—— 一个激光测距仪和一个立体照相机，由一个机载电脑控制。它的手具有精细动作技能的能力，它的四肢共拥有28度的自由度。虽然2013年的原型版本被系链到外部电源来保持稳定，Atlas机器人可以在崎岖的地形行走和攀登独立使用其胳膊和腿。Atlas参加了由国防高等研究计划署（DARPA）举办的机器人挑战赛，一同参加比赛的还有很多其它研究团队的人形机器人，它们都具有很高的研究水平。在仿生机器人方面，与Atlas同出自波士顿动力公司的四足仿生机器人BigDog同样取得了巨大的成就。它没有车轮或者履带，而是采用四条机械腿来运动。机械腿上面有各种传感器，包括关节位置和接触地面的部位。它还有一个激光回转仪，以及一套立体视觉系统。BigDog有一米长，0.7米高，75千克重，几乎相当于一头小骡子的体积。目前能够以每小时5.3公里的速度穿越粗糙地形，并且负载154千克的重量。它能够爬行35度的斜坡。其运动是由装载在机身上的计算机控制的。这台计算机能够接收机器上各种传感器传达的信号。导航和平衡也由这个控制系统控制。在医疗机器人方面，2000年左右研制成功并使用的达芬奇外科手术系统（Leonardo Da Vinci surgical robot）是一种高级机器人平台，它可以通过使用微创的方法，实施复杂的外科手术。它由三部分组成：外科医生控制台、床旁机械臂系统、成像系统。达芬奇机器人的使用，使手术精确度大大增加，术后恢复加快，并减少了医护人员的工作量。在家用服务机器人方面，自20世纪末研制出第一台扫地机器人以来，已经取得了巨大的发展，是服务机器人领域里面产业化程度最高和应用最多的机器人，其技术也从之前的随机清扫方式进化到路径规划式清扫，为人们的生活带来了巨大的便利。4.机器人与人工智能机器人，特别是未来的智能机器人不应仅是信息、控制、生物、材料、机械等科学技术的融合与结晶，更可能是集科技、人文、艺术和哲学为一体的“有机化合物”，是各种“有限理性”与“有限感性”叠加和激荡的结果。未来智能机器人的发展与人工智能密不可分，同时人工智能也是制约当前机器人科技发展的一大瓶颈。和机器人一样，人工智能也“有一个漫长的过去，但只有短暂的历史”。她的起源可以追溯到文艺复兴，17世纪，莱布尼兹，托马斯·霍布斯和笛卡儿等人开始尝试将理性的思考系统化为代数学或几何学那样的体系。这些哲学家已经开始明确提出形式符号系统的假设，而这也成为后来人工智能研究的指导思想。19世纪，剑桥大学的查尔斯·巴贝奇（Charles Babbage）建造差分机开始尝试用机器来自动进行数学运算。第一、二次世界大战大大加快了人工智能发展的进程，图灵机的提出激发了科学家们探讨让机器人思考的可能。1956年达特茅斯会议第一次提出以“人工智能（ArtificialIntelligence）”一词作为本领域的名称，并断言“学习的每一方面或智能的任何其他特性都能被精确地加以描述，使得机器可以对其进行模拟”。这把人工智能领域的研究范围扩展到了人类学习、生活、工作的方方面面。目前人工智能不但包括生理、心理、物理、数理等自然科学技术领域的知识，而且涉及到哲学、伦理、艺术、教理等人文艺术宗教领域的道理。日，IBM“深蓝”的电脑击败了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫的人脑，证明了在有限的时空里“计算”可以战胜“算计”，进而论证了现代人工智能的基石条件（假设）：物理符号系统具有产生智能行为的充分必要条件（Newell and Simon,1976）是成立的。2016年3月，Google AlphaGo在首尔以4:1的比分战胜了围棋世界冠军李世石九段，更是引发了人工智能将如何改变人类社会生活形态的话题。当前人工智能的概念似乎有些过热，虽然过去几十中人工智能已经取得了令人瞩目的成就，但实际上我们发现现在人工智能都还仅能应用在诸如语音识别、图像识别、自然语言处理等单一领域，当前人工智能水平的提升还只是量变，远远没有达到质变的标准。人工智能是人类发展到一定阶段自然产生的一门学科，包括人、机与环境三部分，所以人工智能也可以说成人机环境系统交互方面的一种学问。饱含变数的人机环境交互系统内，存在的逻辑不是主客观的必然性和确定性，而是与各种可能性保持互动的同步性，是一种可能更适合人类各种复杂的艺术过程的随机应变的能力，而这种能力恰恰是当前人工智能所欠缺的地方。当前人工智能研究的难点不仅在具体的技术实现上，更多的是在深层次对认知的解释与构建方面，而研究认知的关键则在于自主和情感等意识现象的破解。然而由于意识的主观随意和难以捉摸等特点，与讲求逻辑实证与感觉经验验证判断的科学技术有较大偏差，使其长期以来难以获得科技界的关注。但现在请况正逐渐发生转变：研究飘忽不定的意识固然不符合科技的尺度，但把意识限制在一定情境之下呢？人在大时空环境中的意识是很难确定的，但在小尺度时空情境下的意识却可能是有一定规律的。实际上，目前以符号表征、计算的计算机虚拟建构体系是很难逼真反映真实世界的（数学本身并不完备），而认知科学的及时出现不自觉地把真实世界和机器建构之间的对立统一了起来，围绕是（Being）、应（Should）、要（Want）、能（Can）、变（Change）等节点展开融合进而形成一套新的人机环境系统交互体系。 5.机器人与莫拉维克悖论制约当前机器人发展的另一瓶颈是莫拉维克悖论。在机器人的发展中发现了一个与人们常识相佐的现象：让计算机在智力测试或者下棋中展现出一个成年人的水平是相对容易的，但是要让计算机有如一岁小孩般的感知和行动能力却是相当困难甚至是不可能的（"It is comparatively easy to make computers exhibit adult levelperformance on intelligence tests or playing checkers, and difficult orimpossible to give them the skills of a one-year-old when it comes toperception and mobility."）。这便是在机器人领域著名的莫拉维克悖论。莫拉维克悖论（Moravec's paradox）由汉斯·莫拉维克（Hans Moravec）, 罗德尼·布鲁克斯（Rodney Brooks）,马文·闵斯基（Marvin Minsky）等人于20世纪80年代提出。莫拉维克悖论指出：和传统假设不同，对计算机而言，实现逻辑推理等人类高级智慧只需要相对很少的计算能力，而实现感知、运动等低等级智慧却需要巨大的计算资源。语言学家和认知科学家史迪芬·平克（Steven Pinker）认为这是人工智能研究者的最重要发现，在“The Language Instinct”这本书里，他写道：经过35年人工智能的研究，人们学到的主要内容是“困难的问题是简单的，简单的问题是困难的”。四岁小孩具有的本能─辨识人脸、举起铅笔、在房间内走动、回答问题等，事实上是工程领域内目前为止最难解的问题。随着新一代智慧设备的出现，股票分析师、石化工程师和假释委员会都要小心他们的位置被取代，但是园丁、接待员和厨师至少十年内都不用有这种担心。与之相似，马文o闵斯基强调，对技术人员来说，最难以复刻的人类技能是那些无意识的技能。总体上，应该认识到，一些看起来简单的动作比那些看起来复杂的动作要更加难以实现。在早期人工智能的研究里，当时的研究学者预测在数十年内他们就可以造出思考机器。他们的乐观部分来自于一个事实，他们已经成功地使用逻辑来创造写作程序，并且解决了代数和几何的问题以及可以像人类棋士般下国际象棋。正因为逻辑和代数对于人们来说通常是比较困难的，所以被视为一种智慧象征。他们认为，当几乎解决了“困难”的问题时，“容易”的问题也会很快被解决，例如环境识别和常识推理。但事实证明他们错了，一个原因是这些问题是其实是难解的，而且是令人难以置信的困难。事实上，他们已经解决的逻辑问题是无关紧要的，因为这些问题是非常容易用机器来解决的。根据当时的研究，智慧最重要的特征是那些困难到连高学历的人都会觉得有挑战性的任务，例如象棋，抽象符号的统合，数学定理证明和解决复杂的代数问题。至于四五岁的小孩就可以解决的事情，例如用眼睛区分咖啡杯和一张椅子，或者用腿自由行走，又或是发现一条可以从卧室走到客厅的路径，这些都被认为是不需要智慧的。在发现莫拉维克悖论后，一部分人开始在人工智能和机器人的研究上追求新的方向，研究思路不再仅仅局限于模仿人类认知学习和逻辑推理能力，而是转向从模仿人类感觉与反应等与物理世界接触的思路设计研发机器人。莫拉维克悖论的发现者之一Rodney Brooks便在其中，他决定建造一种没有辨识能力而只有感知和行动能力的机器，并称之为Nouvelle AI。虽然他的研究早在1990年代就开始，但是直到2011年其Baxter机器人还是不能像装配工人那样自如地拿起细小的物件。莫拉维克悖论对应的是机器人的运动控制和感知系统，而人工智能则对应于机器人的控制和信息处理中枢。如果把人工智能对应于机器人的大脑，那么莫拉维克悖论对应的运动控制和感知系统则对应于机器人的小脑。只有大脑小脑系统发展，机器人才能更好的服务人类。6机器人的社会问题6.1安全问题机器人作为一个设备为人类工作服务有一个前提，那就是安全。在工业机器人领域已经有了相对完善、成熟的安全标准体系。在服务机器人领域各国都缺乏相应的安全标准，国际标准化组织于2014年2月正式发布了ISO 13482安全标准，这是服务机器人领域的第一个国际安全标准，是一个良好的开端，ISO 13482包含移动仆从机器人、载人机器人、身体辅助机器人三大类服务机器人的基本安全要求。服务机器人的安全不仅包括传统的硬件安全如电气安全等，还包括软件安全，机器人的软件安全与人们熟悉的计算机软件安全还有不同，虽然计算机软件失控或遭受攻击后也会导致严重的损失，但它仅存在于虚拟空间，不直接对物理世界产生作用。但机器人系统的软件安全则不同，机器人的软件系统可以控制其硬件作出各种动作，会对真实物理空间产生直接影响，一旦自身失控或遭受攻击被人控制，可能就会对使用者造成直接的人身伤害。目前机器人软件安全研究还比较少，也没有机器人专用的安全防护软件或方案，这可能会导致极大的安全隐患，应引起人们的重视。6.2恐怖谷理论1970年，日本机器人专家森正弘（MasahiroMori）提出了机器人领域一个著名的理论——恐怖谷理论（The Uncanny valley），“恐怖谷”一词最早由Ernst Jentsch于1906年在其论文《恐怖心理学》中提出，后又于1919年被佛洛依德在论文《恐怖谷》中阐述，成为心理学领域一个著名的理论，恐怖谷一次。森正弘的恐怖谷理论是一个关于人类对机器人和非人类物体感觉的假设。森正弘的假设指出，随着机器人在外表、动作上与人类越来越像，人类会对机器人产生正面的情感；但若到了某一特定程度，人类对机器人的反应会变得极为负面。哪怕仅仅是很小的一点差别，都会使人觉得非常刺眼，甚至使整个机器人显得非常僵硬恐怖，使人有面对行尸走肉的感觉。但，当机器人与人类的相似度继续上升时，直至达到普通人之间的相似度时，人类对机器人的情感反应会再度回到正面。“恐怖谷”一词用以形容人类对跟他们相似到特定程度之机器人的排斥反应。而“谷”就是指在研究里“好感度对相似度”的关系图中，在相似度临近100%前，好感度突然坠至反感水平，回升至好感前的那段范围。6.3 机器人威胁论“机器人威胁论”伴随着机器人发展的始终，其历史甚至比现代机器人还要长。早在1921年，卡雷尔·恰佩克提出“机器人（Robot）”一词的那部剧本的结局就是机器人反抗并消灭了人类。后来，“机器人威胁论”更是称为科幻小说或科幻电影永恒的题材之一。最近几年，科技圈的一些大佬们也纷纷警告机器人或人工智能将会带来的威胁，著名企业家艾伦·马斯克认为人工智能的危险性甚至大于核武器。物理学家霍金则警告说，人工智能可能会招致人类末日。就连鼎鼎大名的比尔盖茨也建议要小心管理数码形态的“超级智能”。但现实是，目前的机器人技术距离真正的“智慧”还差的很远，已有的所谓“智能机器人”几乎都是表面性的，主要还是以科研或娱乐为主。目前大规模产业化的基本只有工厂里的机械臂和家里爬行的吸尘器。如果把机器人智能水平分成四个等级：功能、智能、智力、智慧。那么目前的机器人大部分都处在功能阶段，有少部分实验室产品可能达到智能。终结者（Terminator）们还只不过是好莱坞电影里面的角色而已。现在，无论是小说还是电影中科幻世界还是我们所在的物理世界，机器人都越来越聪明了，越来越有“人性”了，在一些方面逐渐接近人类，在另一些方面则逐渐超越人类。于是人们越来越担心科幻电影中的世界有一天会变成事实，但抛去所有的幻想与浮躁，真实的情况到底是怎样的？纵观历史，每次新技术的出现都会引起人们的恐慌与反对，但我们不是每次都安然度过并开始享受这些技术带来的便利了吗？从远古的刀、箭到现在的汽车、飞机、核能，这些都是工具，其本身并没有善恶属性，真正能决定其用途或善恶的，是背后的使用者。一项新的技术，如果对人们的帮助远大于危害，那我们就应该正面、积极的对待它，防范可能的不当使用，然后继续向前进。7.结束语有人说，机器人是个哲学问题，在某种程度上是有道理的，因为“我们能否在机器身上再现人类的智能”和“我们能否与真正的智能机器人和平相处”，某些意义上这不仅是技术问题，也是哲学问题。当今乃至可见的未来，人与机器人之间的关系不应该是取代而是共存，未来的世界可能是人与机器人共在的时代：相互按力分配、相互取长补短，共同进步，相互激发唤醒，有科有幻，有情有义，相得益彰......2016年7月，人工智能学家AIE实验室基于自身的研究成果和所拥有的顶级科学家资源，筹备建立未来科技学院 （Futurology University）。未来科技学院的使命和目标：将邀请国内和国际著名科学家、科技企业家讲授人工智能、互联网、脑科学、虚拟现实、机器人等领域的基本原理和未来发展趋势。未来科技学院的目标是研究前沿科技未来发展趋势，培养掌握未来科技动向的企业家和具有独立创新精神的未来科学家。开始激动人心的学习之旅：无论您是企业家，投资人，还是青年学子，科技爱好者，如果您希望把握科技未来发展趋势，与世界著名科学家，科技企业家，风险投资家进行直接交流。欢迎您加入未来科技学院大家庭。您可以扫描二维码，进入未来科技学院临时群，然后工作人员邀请您加入未来科技学院的免费学习群，开启前沿科技未来趋势的学习之旅。人工智能学家
人工智能学家是权威的前沿科技媒体和研究机构，2016年2月成立人工智能与互联网进化实验室（AIE Lab)，重点研究互联网，人工智能，脑科学，虚拟现实，机器人，移动互联网等领域的未来发展趋势和重大科学问题。长按上方二维码关注微信号 Aitists投稿邮箱：
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10月9日 9:47
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