人工智能可以应用在哪些领域
人工智能可以应用在各种领域，帮助人们提高效率、降低成本、改善生活质量，并且随着技术的不断发展，人工智能的应用范围也在不断扩大。
人工智能可以应用在哪些领域？
以下是一些常见的应用领域：
语音和图像识别：人工智能可以对语音和图像进行识别和分类，例如人脸识别、物体识别、声音识别等。
自然语言处理：人工智能可以理解和生成自然语言，例如机器翻译、语音识别、智能问答、智能客服等。
智能推荐：人工智能可以根据用户的历史行为和兴趣，推荐合适的产品或服务，例如电子商务、在线广告、社交媒体等。
自动化控制：人工智能可以控制自动化设备、机器人等，例如自动驾驶汽车、智能家居、工业自动化等。
金融和商业应用：人工智能可以用于股票预测、风险评估、欺诈检测等金融领域，也可以用于客户服务、销售预测、营销等商业领域。
医疗和健康：人工智能可以用于疾病诊断、治疗计划制定、药物研发等医疗领域，也可以用于健康管理、运动监测等健康领域。
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近日，中国工程院院士、湖南大学教授王耀南在2021世界机器人大会上表示，未来机器人一定是朝着自主化更强，容错性更好的多机协作方向发展。机器人的发展态势应该是网络化、自主化、协同化、灵巧化。机器人要发展好，首先一定要规划好，第二要有一个好的创新环境，第三机器人一定要有标准，第四人才是关键。以下为现场报告整理。
机器人在智能时代发挥重要作用
人类从机械化发展到电器化、信息化，今天已经进入智能化时代，机器人在智能化时代中发挥着重要的作用。最早的机器人可以追溯到中国东汉时期，如无人车、指南车。真正的现代机器人是出现在1978年的工业机器人，其被广泛地应用到机器生产线、电子和汽车生产线——从这时起工业机器人和机器人才真正在产业方面被发挥应用。
近几年来，机器人已经在各大领域发挥重要作用，成为高端装备、智能制造的核心重要工具，同时也是推动重大装备加工、测量、检测等的重要引擎和工具。如今机器人在重大工程当中也发挥着重要的作用，在重大工程建模、运维、维护等各个方面，都有机器人的参与。机器人在重大基础设施建设和运维方面，都已发挥不可替代的重要的作用。
近年来我国制造业不断转型升级，劳动力的短缺加速推动了机器人的发展。当前全球多个发达国家都非常重视机器人产业，美国、德国、中国和日本四国是其中发展最迅速的，均发布了各自的产业规划。
无论是工业机器人、服务机器人还是特种机器人，简单而言，机器人就是光机电一体化的机械化装置。近几年间在机械化装置发展下，增加了机器人的感知、规划、决策、控制等功能，使机器人更加智能。
从机器人应用的角度划分，过去是工业机器人、服务机器人、特殊机器人等。从专业角度看，机器人结构分为仿生机构，并联机构等；从空域角度划分，可面向地面、空中和水下等。如今机器人已经广泛应用在工业、水下以及航空航天，近几年发展迅速的就是无人驾驶。
感知技术
机器人是一个典型的反馈的、闭环的控制系统。不管机器人构造如何复杂，都包含四个核心的关键技术：本体结构技术，感知系统与感知技术，决策与规划、调度、控制技术及执行技术。
目前机器人已经广泛应用到现实生活当中，如智能机器人、新材料、仿生、机器人的能源动力，以及脑机接口、医疗机器人——包括机器人的伦理等，都是未来机器人发展和挑战的方向。未来机器人一定是朝着自主化更强，容错性更好得多机协作的方向发展。
我们团队认为一个完整的机器人要具备五大能力（要素），包括感知要素、运动要素、规划要素、学习能力及决策能力。从专业角度来说，机器人就是一个闭环的反馈控制系统，三个关键的核心技术起到支撑作用。第一个是环境感知，第二个是规划决策，第三个方面是协同控制。
近几年来，我们团队在视觉传感器方面，研制视觉传感器的成像，在视觉成像后对视觉信息进行处理，再做成视觉的硬件和软件嵌入式系统。
首先，怎么打造高速高精的视觉感知与传感器呢？如何才能够有效地应用到机器人中，给机器人备上一双明亮的眼睛？近几年发展比较迅速的是支持性的光学成像、机器学习以及实时硬件处理等，能有效地应对高实时、高可靠、高性能的视觉感知系统。
处理微小、微弱业务时怎样有效地识别、判断？能让医疗、工业机器人在行走时能够精准地感知？机器人要装配一个零部件，首先得通过学习提取特征，用大量的样本训练，学习完以后用模型来建立三维的环境、场景的感知。通过这个三维模型让机器人固化在控制系统里，形成一个实时的视觉伺服控制以有效应对。目前发展得比较迅速的是三维地图定位与重建。
机器人控制系统发展迅速
在感知环节后，我们还要依托感知的信息，来控制机器人的操作。如今机器人的控制系统发展得也非常迅速。第一个方面是柔性控制，第二个方面是机器人视觉伺服控制，第三个方面是机器人的学习、智能控制，第四个方面是机器人的多机协同，多机协同是未来的发展方向。
机器人学习是一个漫长的过程，通过不断地学习后，设计学习控制器，可以将其通过硬件固化在机器人大脑、关节控制器、系统控制中，近几年强化学习控制器发展非常迅速。此外，我们加工一个大型复杂构件、完成一个医疗手术需要深度迭代的运动控制学习，只有通过传统控制不断迭代、不断训练，学习完成后才可以完成复杂的作业。当然，环境发生变化后可以再学习，这并不是一成不变。
比如在加工一个非常复杂的、杂乱无章的零部件时，我们怎么有效地抓取、识别与装配？这其中涵盖三个方面，即要将视觉感知、视觉伺服和精确的控制有机地结合起来，真正成为一个集三维深度感知的学习控制器。
控制器研发最重要的是多机协作，而多机控制需要解决几个关键性的核心问题：多传感器信息融合、协同感知、协同规划及协同控制。解决好这四个关键技术，就能够加工出一个大型的复杂部件。
比如智能制造或智能车间，如何在小品种、多批量、批量变化的要求下生产出产品？这就需要柔性化生产与作业，要解决多机器的协同、多工序的协同和多任务的分配。
机器人可以广泛应用到不同的场景，无论是工业、农业，或者物流、医疗等，都属于集成创新。但是要把集成创新做好非常不容易，所以我把它归结为第五大技术。
基于这五大技术，就可以广泛应用到不同的行业。第一个典型行业案例如我国基于高速机器视觉的饮料罐装机器人，近几年来发展非常迅速，但是在十多年前，工序不发达的情况下都是靠手工操作。
第二个典型应用在医药制造领域。过去配药、罐装药、封装药、分解药都采用人工。2003年非典疫情后，各大制药剂工厂提倡高速无菌化、高速无人化的生产。如今，机器人在疫苗生产当中也发挥着非常重要的作用。
第三个典型应用领域的代表是三星。作为电子领域传统企业，三星大量采用机器视觉、机器人的运动控制，来解决电子印刷电路板的装配问题。第四个应用方面是机器人的机械加工、激光加工焊接；第五个方面是高危作业。这些都是机器人在工业、农业、特殊作业行业等应用的典型案例，也就是基于五大关键技术以研发机器人。
智能机器人的未来发展
典型的机器人包括控制器、减速器、伺服器，再加一个完备的人机界面。1.0被称为自动化的机器，近几年迅速发展到2.0数字化，加入了视觉感知、轨迹规划以及视像等。
未来，在学术界、工业界以及产业界需求最高的服务机器人，更多地要向3.0协作机器人发展。要让机器人实现认知学习、人机交互、语意分析，尤其是对自然语言的理解。
人和机器协作，必须了解自然语言。将来机器人还要成为自主性的机器人，还有更多的技术正在迭代。机器人的发展过程是不断迭代的，让机器人变得更加聪明、更加有效、更加可靠，为人类带来更好的服务。
未来的机器人发展中，人工智能非常重要。人工智能的关键技术决定了机器人的未来。人工智能的四大技术——记忆技术、感知技术、行动规划以及机器学习，近年来发展非常迅速。这些技术完全可以移植到机器人里，未来的机器人一定是一个完备的、能够自主化、网络化的闭环的控制系统。
此外，从服务机器人身上可以发现，机器人能像人一样看懂说明书，能够自动地装配；机器人通过眼睛视觉，能感知得到，还要分析判断，要有认知。从感知智能到认知智能，再到行为智能，这些都是需要人工智能的技术。
而在智能工厂发展方向，也体现出人工智能的作用。比如网络化协同制造，过去一个工厂大批量地生产，今天的工厂则是小批量定制化或多品种。一件产品要制造，两件产品也要制造，要承担这么样艰巨的任务，工厂一定要做成柔性化、智能化的产线。而这就要依靠数字化、网络化和智能化的升级。
在关键的产线方面，实现制造的智能化、服务的智能化，才能真正地打造有竞争力的柔性的工厂，这需要工业互联网的加入，也需要制造云，才能建成新型的智慧工厂，也就是俗称的“灯塔工厂”“黑灯工厂”“无人工厂”。
物流方面也同样如此。5G技术的出现，为机器人的发展带来了福音。同时，智能网联交通包括人机交互技术等非常重要。此外，机器人在无人系统、无人作业、空地天协同作业等均能发挥重要作用。但其中的核心是，空间协同无论怎样发展，都需要一个高性能的类脑计算，目前业内都在设计无人系统的类脑芯片。
简单而言，人工智能与机器人的有机结合可以体现在四个方面。第一在感知层面，很多人工智能的技术已经被大量地应用，很多企业都在开发。第二在认知层技术，第三在决策层，第四在控制执行层，都能体现出人工智能技术融入机器人里。
机器人的发展态势应该是网络化、自主化、协同化、灵巧化。机器人要发展好，首先一定要规划好。第二要有一个好的创新环境，第三机器人一定要有标准，第四人才是关键。
人工智能技术在机器人领域的应用分析
辽宁省大连市第八中学 刘皓明 116021
摘要：时代犹如滚滚浪潮不断前进，而随着我国制造强国战略的逐步深化，科技逐渐成为推动时代发展的最强推动力，人工智能制造成为了“中国制造2025”明确的主攻方向，而机器人方面更是智能制造发展的坚实基础。可以预测在未来，人工智能与机器人技术将进一步融合并取得更高的进步，逐步推动我国大国工业发展进步。关键词：人工智能；机器人；应用分析 1引言 人工智能这个术语包含了一个在操作和行为方面都是智能的机器的整个概念化。预计到2024年人工智能市场到将达到3万亿美元，公司和政府机构都在人工智能和机器人领域投入了大量资金。随着我们周围信息可用性的增长，人类将越来越依赖人工智能系统来生活、工作和娱乐。考虑到人工智能系统的准确性和复杂性的提高，它们将被用于越来越多样化的领域，包括金融、制药、能源、制造业、教育、运输和公共服务。人工智能机器人将改变我们社会的未来—我们的生活习惯、我们的生活环境和我们的经济。 2人工智能概述 2.1人工智能概念 人工智能（AI）是一个常用的名称，旨在科学领域为机器提供执行逻辑、推理、计划、学习和感知等能力。尽管定义中只提到了机器，但后面所述的能力可适用于任何类型的生活智能[1]。同样地，智力的意义，如它在灵长类动物和其他特殊动物中那样，它可以扩展到创造力、情感知识和自我意识。 人工智能这个词与“符号人工智能”领域密切相关，该领域一直流行到20世纪80年代末。为了克服符号人工智能的一些局限性，神经网络、模糊系统、进化计算和其他计算模型等子计算方法开始流行，导致“计算智能”术语成为人工智能的一个子领域。如今，人工智能这个术语包含了一个在操作和社会后果方面都是智能的机器的整个概念化。罗素和诺维格提出了一个实际的定义：“人工智能是研究人工复制的人类智能和行为，使其结果与其设计具有合理的合理性水平”[2]。这一定义可以通过规定对于特定和明确的任务的理性水平甚至可以取代人类来进一步细化。 2.2人工智能应用分析 目前的人工智能技术被用于在线广告、驾驶、航空、医学和个人辅助图像识别。人工智能最近的成功吸引了科学界和公众的想象力。其中的一个例子是配备了自动转向系统的车辆，也被称为自动驾驶汽车。每辆车都配备了一系列的激光雷达传感器和照相机，使它们能够识别其三维环境，并提供了在可变的、真实的交通道路条件下对机动做出智能决策的能力。另一个例子是由谷歌深度思维公司开发的阿尔法-Go，用于棋盘游戏。前几年阿尔法击败了韩国大师李世石，成为第一台击败职业选手的机器，最近它在中国战胜了目前世界排名第一的柯洁。这导致了许多人的兴奋和恐惧，即人工智能将在人类进入的所有领域超越人类。然而真实而完整的人工智能还不存在。在这个层面上，人工智能将模仿人类的认知，使其能够实现梦想、思考、感受情感和有自己的目标。虽然还没有证据表明这种真正的人工智能在2050年之前可能存在，但推动人工智能向前发展的计算机科学原则正在迅速发展。 3人工智能与机器人技术 3.1人工智能和机器人是两个独立的技术领域 （1）什么是机器人？ 机器人是一种自主的物理机器，设计成能够快速准确地自动执行动作。与人体相似的机器被称为机器人。然而，许多机器人没有像人类一样的构造。例如，在制造业中挑选和放置物品的机器人一点也不像人类。 （2）什么是人工智能？ 人工智能是计算机、机器执行人们通常执行的任务的能力。例如，学习、决策和解决问题的能力。人工智能通过特殊的软件工作，包括算法和技术（如有监督和无监督的机器学习），允许机器从经验中学习并调整自己的行动，而无需人工干预。人工智能的目的是采取最有可能实现特定目标的行动。 （3）机器人与人工智能的关键区别 机器人具有物理形态，可能需要也可能不需要人工智能来完成特定任务。相比之下，人工智能是一个软件程序，所以它不需要是物理形态的。作为一种软件，人工智能可以在手机、笔记本电脑、平板电脑甚至机器人等不同的设备或机器上运行。然而，许多机器人不是人工智能的。 （4）什么是人工智能机器人？ 人工智能机器人是人工智能和机器人技术的结合，人工智能软件嵌入机器人系统。换句话说，人工智能在使机器人智能化方面占有关键地位。最先进的机器人是那些由人工智能控制的机器人，它们可以从环境和经验中学习，然后基于这些知识建立自己的能力。许多行业大规模使用机器人。一些最热门的机器人种类包括协作机器人、仓储和物流自动化、农业机器人和自动驾车辆[3]。人工智能机器人的主要优点是把人们不喜欢做的重复性任务自动化，确保更多的机会和时间专注于有价值的工作。人工智能机器人正在改变我们的世界，企业需要接受这些新技术，同时增强和补充人类智能。 3.2支撑人工智能机器人的子领域和关键技术 人工智能是一个多样化的研究领域，以下子领域对它的发展至关重要。这些方法包括神经网络、模糊逻辑、进化计算和概率方法[4]。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆 （1）人工神经网络 神经网络建立在连接主义领域，主要目的是模仿神经系统处理信息的方式。人工神经网络（ANN）和变体允许人工智能执行相对于“感知”的任务。当与当前的多核并行计算硬件平台相结合时，许多神经层可以堆叠，在学习自己的特性集时提供更高层次的感知抽象，从而消除了对手工特性的需要；一个被称为深度学习的过程。 （2）深度学习 深度学习是机器学习的一部分，通常与深度神经网络和由细节或数据表示的多层次学习组成的深度神经网络相连。通过这些不同的层，信息从低级参数传递到高级参数。这些不同的层次对应于不同层次的数据抽象，从而导致了学习和识别。许多深度学习架构，如深度神经网络、深度卷积神经网络和深度信念网络，已经被应用于计算机视觉、自动语音识别、音频和音乐信号识别等领域，这些领域已经被证明可以在各种任务中产生最前沿的结果。 （3）模糊逻辑 模糊逻辑侧重于对通常不精确的信息的操作。大多数计算智能原理解释了这样一个事实，尽管观察总是准确的，但我们对上下文的知识往往是不完整的或不准确的，就像在许多真实情况下一样。模糊逻辑提供了一个框架，假设一组观测值的不精确程度，以及结构元素来增强学习模型[5]的可解释性。它确实为人工智能方法的形式化提供了一个框架，以及将人工智能模型转换为电子电路。然而，模糊逻辑本身并不提供学习能力，因此它通常是与其他方面的结合，如神经网络、进化计算或统计学习。进化计算依赖于自然选择的原则，或集体行为的自然模式。两个最相关的子领域包括遗传算法和群体智能。它对人工智能的主要影响是对多目标优化，其中它可以产生非常鲁棒的结果。这些模型的局限性就像关于可解释性和计算能力的神经网络一样。 4人工智能机器人应用分析 （1）商业机器人 商业机器人，它使用人工智能自主移动并与人通信。它能够回答问题、识别面孔、提供有关公司服务的信息、扫描和填写文档、接受付款以及显示促销信息。该机器人与第三方服务和外部系统（如数据库、网站和在线服务）无缝连接。这个机器人有各种各样的应用，可以充当顾问、推动者、建筑经理、导游、导航助手以及测量肺活量、体温和血糖等健康指标的评估员。 现场监控机器人是一种引人注目的机器人，比如它可以跟踪建筑项目的进度。在人工智能的驱动下，这种自主机器人可以在建筑工地上移动，对建筑工程进行精确扫描，然后分析数据发现质量问题，并监控整体进度。机器人将收集到的数据发送到云平台进行进一步处理。此过程有助于防止代价高昂的错误，甚至显示出健康或安全问题，例如边缘保护中的漏洞。从整个建筑工地收集这样的数据是一项耗时的任务，这种人工智能机器人不仅节省了时间，减少了返工和浪费，而且保证了高质量的施工。 （2）物流分拣机器人 分拣机器人能够从一个盒子里取出一个物品，扫描它，然后将它放在另一个盒子或分拣系统中。机器人可以自主地从一组非结构化的对象中识别和选择一个物品，然后再将其放入另一个目标中。拣选和放置任务是仓库中仍由人类执行的重复性工作之一，这种机器人能自动完成这项任务，每天24小时，每小时能完成数百个周期。在人工智能的推动下，机器人可以分析每个项目的位置、形状和特征，对其进行检测和处理。为了识别物品，机器人使用条形码、RFID或物品图片。对于检查任务，它分析形状、重量和运动以检测任何异常或质量问题。分拣机器人与仓库管理系统（WMS）、仓库控制系统（WCS）或专有控制软件集成，以确保仓库操作的端到端效率[6]。 （3）家用机器人 家用机器人可以是自主的机器人厨房助理，可以帮助厨师准备新鲜的汉堡和油炸食品，比如脆皮鸡和土豆片。例如，在烤架上烹饪时，它可以自动检测何时放置生汉堡肉饼，实时监控每个肉饼，并在生肉和熟肉之间切换。在油炸锅烹饪时，它可以拿起篮子放在油炸锅里，在煎炸食物时轻轻摇动篮子，监控烹饪时间等。机器人的大脑由云连接的人工智能提供动力，它可以从周围环境中学习，并随着时间的推移获得新的技能。 例如Moley机器人公司是一家创造了世界上第一个机器人厨房的公司——一个全自动和智能烹饪机器人系统。机器人厨房系统包括一整套电器、橱柜、计算机、安全功能和机械臂。它使用来自世界各地顶级厨师的预设食谱，以大师级厨师的技能烹饪。通过一双完全关节化的机器人手来再现人类的手部动作，这个系统可以精确地模仿主厨的动作，烹饪美味的菜肴，并在自己之后进行清理！此外，它还可以学习食谱，制作来自世界各地的饭菜，甚至可以自己烹饪食谱。独自一人。机器人厨房由自己的触摸屏控制或通过智能手机远程控制。不使用时，机械臂会从视野中缩回。Moley被餐饮业、航空公司、厨房开发商甚至厨师培训学校的主要参与者使用。 5结语与展望 总的来说，人工智能的迅速发展，加快了社会生产力进步的步伐，也为机器人领域做着巨大贡献。只要本着科学发展的理念，推动智能制造与机器人技术不断向前迈进，必定能强化人工智能在机器人领域的运用，加快生活步入人工智能化的的步伐，解放生产劳动力，提高社会生产效益，为社会经济发展提供更大动力。参考文献[1]王永庆.人工智能原理与方法[M].西安交通大学出版社,1998.[2]史忠植.高级人工智能[M].科学出版社,2011.[3]田金萍.人工智能发展综述[J].科技广场,2007,000(001):230-232.[4]孙怡宁.浅谈人工智能与机器人的发展趋势[J].电子测试,2016(23).[5]李博.游戏人工智能关键技术的研究[D].上海交通大学.[6]陶亚楠,李明昊.浅析新一代人工智能机器人的发展[J].数码世界,2019,000(006):2.
智能机器人技术与工程项目介绍 【2024年版】
一、项目背景
机器人被誉为“制造业皇冠顶端的明珠”，其研发、制造及应用无疑是衡量一个国家科技创新和高端制造业水平的重要标志。智能机器人融合智能感知、计算机视觉、模式识别、深度学习、“互联网+”信息技术、知识图谱等新一代人工智能技术，在工业机器人、移动机器人、服务机器人、特种机器人、AGV与无人机等方向内进一步提升机器人技术的智能化、信息化和柔性化水平，在智能制造、现代工业、自动化、商业、民生、社会服务等领域得到广泛应用。
智能机器人技术与工程是人工智能2.0与机器人技术的深度融合，我们认为，通过机械工程、电气工程、控制工程、计算机技术、传感与信息技术、人工智能和仿生工程学等多学科交叉培养，将有助于同学们更好地成长为可迎接未来领域挑战的高层次人才。因此，浙江大学工程师学院设立跨学科的智能机器人技术与工程项目制人才培养机制，探索专业知识复合型高层次工程科技人才培养的新方法、新模式，并付诸实践检验，是培养智能机器人技术与工程领域高层次人才的重要实践。
二、项目特点
本项目面向机器人与智能装备行业（企业）实际需求，聚焦机器人、人工智能、智能装备及智能制造等行业，以智能化、信息化和柔性化发展为主线，重点培养掌握智能机器人技术与人工智能2.0深度融合的关键技术人才。以项目制的新模式开展多学科复合交叉专业学位研究生培养，面向机器人、高端装备、智能制造、互联网+、人工智能等现代新兴产业，培养智能机器人设计、控制、规划、编程、仿真、传感、检测、运维等方面的应用型、复合型的高层次的机械、电气、控制、计算机、信息工程领域的研发创新、工程技术与管理人才。
构建起“产学研教”深度融合的人才协同培育与科研实践平台，以浙江大学机器人研究院为纽带，联合之江实验室、浙江省机器人与智能装备重点实验室、中国（浙江）机器人及智能装备制造业创新中心、浙江智能机器人研究院、杭州新松机器人自动化有限公司、余姚市机器人研究中心等高能级机器人研究平台和龙头企业，通过共建研发实验室、共建专业课程、共建师资队伍、共同推进技术创新等方式进一步加强与行业、企业的紧密合作，形成人才共育、过程共管、成果共享、责任共担的校企合作办学体制。
三、项目培养特色
1. 课程培养：专业课程体现机器人、人工智能、智能制造、工业互联网等交叉，每门专业课程邀请至少一位行(企)业专家参与共建；重视智能机器人技术前沿专题（技术前沿类）、智能制智能机器人典型工程应用实例（案例教学）、智能机器人技术综合实践（实践实验类）等三类课程。
2. 项目实践：课程学习完成后，每位研究生将进入浙江大学机器人研究院/余姚市机器人研究中心、高能级机器人研究科研院所或合作企业进行为期六个月以上的专业实践训练，开展高水平的智能机器人与智能装备关键技术和工程化技术研究，联合攻关工业/服务/特种机器人、智能终端与高端装备相关项目。由企业导师和校内导师共同指导完成专业实践训练，并得到企业认可，方可完成专业实践训练环节，提升研究生的综合科研创新、技术研发和工程实践能力。
3. 企业实习：半年。可由导师指派到合作企业，也可由学生自主落实实习单位。
四、项目合作企业简介
立足工程类专业学位卓越人才培养目标，通过与行业内知名企业和龙头企业共建研发实验室、共建实训基地、校企项目合作、校企联合培养等方式，构建多方位、全过程的校企深度合作人才培养模式。
目前开展合作的单位和企业包括：之江实验室、北航杭州创新研究院、中科院宁波材料所（浙江省机器人与智能装备重点实验室）、中国（浙江）机器人及智能装备制造业创新中心、余姚市机器人研究中心、浙江智能机器人研究院、杭州新松机器人自动化有限公司、杭州申昊科技股份有限公司、杭州景业智能科技有限公司、杭州海康机器人技术有限公司、浙江国自机器人技术股份有限公司、浙江华睿科技股份有限公司、浙江双环传动机械股份有限公司、浙江浙能数字科技有限公司、浙江云联智能制造研究院有限公司、宁波江丰生物信息技术有限公司、宁波中亿自动化装备有限公司、余姚市永创电磁阀有限公司等。
五、项目研究方向及导师团队简介
研究方向一：工业机器人及集成应用
研究方向二：服务机器人
研究方向三：特种机器人
研究方向四：移动机器人
研究方向五：无人机
研究方向六：人工智能
研究方向七：机器视觉与图像处理
导师团队：浙江大学机械工程学院、电气工程学院、控制科学与工程学院、海洋学院、信息与电子工程学院导师和产业界高级专家组成。
六、项目招生人数及说明
新工科、新实践！本项目欢迎机械工程、控制工程、电气工程、新一代电子信息技术等专业同学报考！
本项目学生住宿：在学院本部住宿资源有盈余的情况下，第一学年可以申请由学院协助安排住宿，住宿收费按学校统一标准执行；第二学年起在研究院所在地安排住宿(浙江省余姚市)，住宿收费按住宿所在地相关标准或相关合同执行。
本项目为每位研究生提供每月3000元研究津贴（二年级到研究院后开始发放），2人60平米一套拎包入住的公寓（免费）。
本项目招收全日制专业学位研究生2024年计划如下，最终按研究生院下达为准。
专业类别
专业类别代码
领域名称
领域代码
招生方向名称
招生计划
电子信息
0854
控制工程
085406
控制工程（机器人研究院智能机器人技术与工程项目）
4
电子信息
0854
新一代电子信息技术
085401
新一代电子信息技术（机器人研究院智能机器人技术与工程项目）
2
机械
0855
机械工程
085501
机械工程（机器人研究院智能机器人技术与工程项目）
6
能源动力
0858
电气工程
085801
电气工程（机器人研究院智能机器人技术与工程项目）
3
咨询方式：gcsxyzs@zju.edu.cn 0571-88281621
机器人研究院 ：zzzhengzhen@zju.edu.cn 0574-62550815
浙江大学机器人研究院简介
浙江大学机器人研究院是浙江大学与余姚市政府于2017年合作共建的综合性、应用型校设研究机构，是推动余姚产业优化升级的重要科创平台。余姚市给研究院提供了充足的建设运行经费和科研经费，也向研究院提出了大量的技术需求。截止2022年6月，研究院引进孵化企业35家，服务企业7000家次以上。自2008年开始招收和联合培养全日制硕士研究生以来，截止2022年6月，研究院已联合学校相关学院累计培养硕士研究生215名，涉及机械工程、电气工程、控制工程、计算机技术、动力工程等多个专业。经过多年的探索与实践，研究院坚持以智能机器人技术研发与工程创新能力为核心，围绕机器人与智能装备领域，以推动创新创业为目标，以产学研紧密合作为特色，以用人机制改革和人才培养模式创新为动力，汇聚一流专家，培养一流专业人才，培育相关新兴产业念，研究生培养工作不断走向成熟、形成特色。
研究院拥有雄厚的研究基础，同时拥有一支高水平研究领导团队，由中国工程院院士谭建荣担任名誉院长，由浙江大学党委副书记朱世强担任院长，由中国工程院院士杨华勇担任学术委员会主任，由国家教学名师陆国栋担任常务副院长。建有关键共性技术实验室5个，中试基地6个，产业化基地4个，加工中心2个，拥有包括3名院士、3名国家高层次人才，1 名外籍教授在内的30多位导师队伍。目前研究院在读研究生80多位，其中绝大多数研究生已承担相关研究团队的研究工作，成为研究院的新生力量。建有省市级创新平台15个；实现科技转移转化35余项；以研究院为核心的机器人与智能装备行业的创新创业生态体已显雏形。
浙江大学机器人研究院
浙江大学工程师学院
2023.06