人工智能时代的主要特征是什么
原标题：人工智能时代的主要特征是什么？随着人工智能技术的不断完善，我们也逐渐步入了人工智能时代，为了能够更好的适应这个时代，需要搞清楚人工智能时代的主要特征是什么？
1、万物互联
人工智能时代，人类步入万物互联的社会。“联结”不仅仅是局限于狭义的物理功能属性，它既是介质的互联，亦是思维的互联，将成为常态化的状态。借助网络技术，人工智能时代将人、数据、事物、场景等结合在一起，通过信息转化产生动能，为社会发展提供动力，同时将社会系统各个要素更紧密地联系在一起。信息技术的倍增、叠加、转化效应在各个行业得以体现，数字化和智能化将推动构建一个联结无处不在、智能无处不在的万物互联社会。无论是人与人的联结、人与物的联结，还是物与物的联结，它的服务指向和目标中心均是“人”，以人的思维推演为支撑。
2、虚拟现实
人工智能时代，多源信息融合的虚拟现实(VR)技术为人类突破时间和空间的限制提供了机会。1960年虚拟仿真技术源起，历经发展，逐渐应用于各个行业，包括能源领域、医学领域、教育领域、军事领域等。通过综合计算机图形、知觉反馈、广角立体显示、语音输入输出等多种技术，由人机界面将数字世界和真实世界相结合，生成模拟环境，创建虚拟物理世界，具有存在感、交互性和自主性。人们可以借助虚拟现实技术去观察、体验、认知现实中由于时间或空间限制很难实现或实现成本较高的事物。
3、自控制导向
人工智能时代，集中计划与控制成为历史，技术将进入自控制导向阶段。历史中，机器一直是被创造的纯客体存在，主要在人的控制下工作。随着人工智能的发展，机器开始具备一定的自我行动能力和自主意识，不再是纯“输入—输出”的口令式产物，它可以根据嵌入式信息物理系统、信息反馈和智能识别系统，随时跟踪和记录社会各系统的运行情况，通过数据信息“指令”自行采取相关行动程序，不需要集中计划和控制。自控制导向可以通过智能识别、感知反馈技术自动调适行动方略，并抑制不适宜的他策略。返回搜狐，查看更多
责任编辑：工业机器人的定义是什么
工业机器人的定义是什么工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器装置，它能自动执行工作，是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。它可以接受人类指挥，也可以按照预先编排的程序运行，现代的工业机器人还可以根据人工智能技术制定的原则纲领行动。
工业机器人是一种通过重复编程和自动控制，能够完成制造过程中某些操作任务的多功能、多自由度的机电一体化自动机械装备和系统，它结合制造主机或生产线，可以组成单机或多机自动化系统，在无人参与下，实现搬运、焊接、装配和喷涂等多种生产作业。
工业机器人的四个基本特征工业机器人技术和产业迅速发展，在生产中应用日益广泛，已成为现代制造生产中重要的高度自动化装备。自20世纪60年代初第一代机器人在美国问世以来，工业机器人的研制和应用有了飞速的发展，但工业机器人最显着的特点归纳有以下几个。
1、可编程。生产自动化的进一步发展是柔性自动化。工业机器人可随其工作环境变化的需要而再编程，因此它在小批量多品种具有均衡高效率的柔性制造过程中能发挥很好的功用，是柔性制造系统（FMS）中的一个重要组成部分。
2、拟人化。工业机器人在机械结构上有类似人的行走、腰转、大臂、小臂、手腕、手爪等部分，在控制上有电脑。此外，智能化工业机器人还有许多类似人类的“生物传感器”，如皮肤型接触传感器、力传感器、负载传感器、视觉传感器、声觉传感器、语言功能等。传感器提高了工业机器人对周围环境的自适应能力。
3、通用性。除了专门设计的专用的工业机器人外，一般工业机器人在执行不同的作业任务时具有较好的通用性。比如，更换工业机器人手部末端操作器（手爪、工具等）便可执行不同的作业任务。
4、机电一体化。工业机器人技术涉及的学科相当广泛，但是归纳起来是机械学和微电子学的结合——机电一体化技术。第三代智能机器人不仅具有获取外部环境信息的各种传感器，而且还具有记忆能力、语言理解能力、图像识别能力、推理判断能力等人工智能，这些都和微电子技术的应用，特别是计算机技术的应用密切相关。因此，机器人技术的发展必将带动其他技术的发展，机器人技术的发展和应用水平也可以验证一个国家科学技术和工业技术的发展和水平。
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人工智能(AI)之模型训练是什么
在机器学习中，经常听到一个词：“模型训练”，不禁疑惑：模型是什么东西？怎么样训练的？训练后得到的结果是什么？
下面用图简单描述个人理解：
在人工智能中，面对大量用户输入的数据/素材，如果要在杂乱无章的内容准确、容易地识别，输出我们期待输出的图像/语音，并不是那么容易的。因此算法就显得尤为重要了。算法就是我们所说的模型。
当然，算法的内容，除了核心识别引擎，也包括各种配置参数，例如：语音智能识别的比特率、采样率、音色、音调、音高、音频、抑扬顿挫、方言、噪音等乱七八糟的参数。成熟的识别引擎，核心内容一般不会经常变化的，为实现”识别成功“这一目标，我们只能对配置参数去做调整。对于不同的输入，我们会配置不同参数值，最后在结果统计取一个各方比较均衡、识别率较高的一组参数值，这组参数值，就是我们训练后得到的结果，这就是训练的过程，也叫模型训练。
所以：
模型=算法
训练=为达成高识别率的目标，使用大数据，找出最优配置参数的过程
结果=确定参数配置，实现高识别率