新一代人工智能：从“感知智能”向“认知智能”转化
光明日报记者刘茜陈建强
新一代人工智能正在逐步从感知智能向认知智能转化——这是全国政协副主席、中国科协主席万钢在第五届世界智能大会上作出的判断。
“感知智能是机器具备了视觉、听觉、触觉等感知能力，将多元数据结构化，并用人类熟悉的方式去沟通和互动。”万钢认为，“认知智能则是从类脑的研究和认知科学中汲取灵感，结合跨领域的知识图谱、因果推理、持续学习等，赋予机器类似人类的思维逻辑和认识能力，特别是理解、归纳和应用知识的能力。”他以新能源智能汽车为例，阐释了“感知智能”向“认知智能”转化的现实图景：新一代智能汽车除了应用系统感知的智能，实现对周边环境的感知和处理外，还必须通过车网协同、车路协同，甚至综合处理超感知的因素，比如地理、交通、路口、信号、气象等实时信息，从而实现更加安全、便捷、高效的智能服务。
“感知智能向认知智能的快速迭代，就更需要跨界协同，进一步提升智能装备的质量和效益。其中最为重要的一环，就是要更加重视类脑科学研究，用创新的理论来指导人工智能的发展。”万钢表示。
事实上，“感知智能”向“认知智能”转化，是新一代人工智能的发展趋势。在众多的研究者和产业化队伍中，不乏捷足先登者。
在天津医院康复科的治疗室里，63岁的脑出血患者徐宝钏正在借助天津大学神经工程团队研发的康复机器人系统，依靠运动想象进行手腕功能康复训练。帮助他的康复机器人叫“神工”，核心技术就是脑机接口，这项技术便是人工认知智能的典型。
“神工”的“爸爸”是个70后的山东人，有着令人印象深刻的名字——明东。1994年，明东考入天津大学精仪学院生物医学工程专业学习。“我们专业本科学制5年，医工兼修。在读博期间，看到许多截瘫患者后期康复治疗非常困难，当时我就想，如果通过机器采集和读取脑电信号，然后解码输出控制信号，让身体执行，是不是可以为截瘫患者建立新的人工运动神经通路，重新获得运动能力。”
明东介绍：“大脑不但有极为复杂的神经网络结构，还有千变万化的动态信息。每说一段话，大脑里可能有上亿个涉及的神经细胞在发放电信号。”头皮脑电波的信号非常微弱，只有百万甚至千万分之一伏，科研工作者要通过传感装置监测不同活动脑电波的变化，再通过这些信息研判出人在做什么样的思考或者有什么意图。捕捉、破译头皮脑电信号类似于在非常嘈杂的购物中心远远地听见、听懂一个人自言自语的呢喃。听到脑语、解读脑语、输出脑语，涉及传感、材料、算法、介质……听上去都不轻松，研究过程的艰难可想而知。
2014年，首台适用于全肢体中风康复的人工神经机器人系统——“神工一号”研制成功。融合了运动想象脑机接口技术和物理训练康复疗法，该系统在中风患者体外，仿生构筑了一条人工神经通路，经过模拟解码患者的运动康复意念信息，进而驱动多级神经肌肉电刺激技术，产生对应动作。随后“神工二号”“神工三号”相继研发成功。目前，“神工”已通过国家食品药品监督管理总局（CFDA）检测，在天津、山东多地三甲医院进行临床试验，受益患者数千例。
明东介绍，脑机接口技术有三个发展阶段：脑机接口、脑机交互和脑机融合。目前正由第一阶段向第二阶段发展过渡，未来脑机接口技术，将从目前脑机单向接口，进化为脑机双向“交互”，最终有望实现脑机完全智能“融合”。
智能网联汽车，也是适应新一代人工智能的演进趋势，正在勃兴的产业集群。换言之，“感知智能”向“认知智能”转化，更醒目地在交通领域显现出来。但是，如何通过产业协同、系统集成，构建精密、庞大、统一的智能网络，使得每一辆人工智能汽车都能获得具备“认知智能”的系统支撑，却是当前亟须攻克的难题。在第5届世界智能大会智能交通峰会上，众多专家一致认为：“作为未来产业发展的战略制高点，我国智能网联汽车产业发展已取得显著成效，目前的重点是从关键技术创新、基础设施建设、标准法规完善、商业模式探索等方面协同发力，加快形成产业竞争优势。”
“提高智能网联汽车的测试效率，降低测试成本，保障测试的有效性，是当前智能网联汽车迫切需要解决的一大难题。”带领团队做了近30年传统车辆测试的长安大学副校长赵祥模说，我国目前在智能网联汽车测试方面存在5个问题：缺少科学系统多维度智能网联汽车测试评价理论体系，测试场景数据库还不够完善、场景数据结构与自动重构技术亟待突破，柔性测试工具链和自适应加速测试技术不完善，封闭测试场景构建方法和场地测试技术以及核心测试装备有待突破，没有完善的系统级或者整车级测试评价标准体系。据了解，长安大学已开展有关工作，具体包括在国内建设了首个智能网联高速公路测试基地，建设全国高校唯一车联网与智能汽车测试场，开展智能网联汽车测试场景构建方法研究和部署工作，研发一些测试工具和测试移动平台，开放国内外首套智能驾驶室内测试平台，开展网联环境下群体控制测试，开展广泛深入的国际合作等。
《光明日报》（2021年05月25日 09版）
[责编：袁晴]人工智能的六个发展阶段，一起来看看吧
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
人工智能充满未知的探索道路曲折起伏，人工智能的发展历程基本划分为以下6个阶段：
1、起步发展期：1956年—20世纪60年代初
人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。
2、反思发展期：20世纪60年代—70年代初
人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标落空使人工智能发展走入低谷。
3、应用发展期：20世纪70年代初—80年代中
20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。
4、低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中
随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
5、稳步发展期：20世纪90年代中—2010年
由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。
6、蓬勃发展期：2011年至今
随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长新高潮。
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人工智能的发展，主要经历哪几个阶段
人工智能的发展主要经历了五个阶段：（1）萌芽阶段，上世纪50年代，以申农为首的科学家共同研究了机器模拟的相关问题，人工智能正式诞生；（2）第一发展期，上世纪60年代是人工智能的第一个发展黄金阶段，该阶段的人工智能主要以语言翻译、证明等研究为主；（3）瓶颈阶段，上世纪70年代经过科学家深入的研究，发现机器模仿人类思维是一个十分庞大的系统工程，难以用现有的理论成果构建模型；（4）第二发展期，已有人工智能研究成果逐步应用于各个领域，人工智能技术在商业领域取得了巨大的成果；（5）平稳发展阶段，上世纪90年代以来，随着互联网技术的逐渐普及，人工智能已经逐步发展成为分布式主体，为人工智能的发展提供了新的方向。
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人工智能的六个发展阶段，一起来看看吧
原标题：人工智能的六个发展阶段，一起来看看吧人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能充满未知的探索道路曲折起伏，人工智能的发展历程基本划分为以下6个阶段：
1、起步发展期：1956年—20世纪60年代初人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。
2、反思发展期：20世纪60年代—70年代初人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标落空使人工智能发展走入低谷。
3、应用发展期：20世纪70年代初—80年代中20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。
4、低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
5、稳步发展期：20世纪90年代中—2010年由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。
6、蓬勃发展期：2011年至今随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长新高潮。
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责任编辑：思必驰：人工智能新阶段，从感知智能向认知智能变迁
我不大喜欢把它们的设备称为音响，因为在我看来，音响是它外在的表现形态，而不是产品的核心，它的核心是把家居智能助理做到以智能终端的形式来呈现。为什么选择音响，音响是最好的音频交互载体，责任之一就是用于交互、传输。
什么叫认知智能？我们回过头来看，人工很好理解，而智能以人的大脑为例，我们把它分为四个模块：计算智能、感知智能、认知智能、抽象思维智能。现在人工智能开始迈入从感知智者到认知智能的变迁阶段。
所谓的感知智能就是能听，能说，是表达能力。在语音技术上，传统的能识别，能合成，就具备了感知智能，能在这种表达、吸收的交互方式以外，能理解，能反馈，能进行一定情况下的思考和适应，下一个阶段是抽象思维智能。这也是从专业化的智能走向泛智能的一个阶段。未来的大脑方向肯定是往泛智能化走，而在当前阶段内，我们都会停留在一个专业智能，也就是现在的认知智能方向，是基于某个场景、环境某种理解下的交互智能。
传统的语音交互技术是线性方式，要求信号识别回来以后，理解、识别必须准确，行动选择必须非常明确，用户指令要求非常清晰，如果中间一个环节出现了问题，就会有很大的BUG，识别率达不到100%，机器就不智能。
在智能硬件物联网的时代下，各家公司包括BAT，包括垂直的语音公司，我们所做的端到端的非配合的自然口语交互，是一个简单的框架型，在传统的感知以外我们要求加入一个认知智能的东西，理解、交互从而进行一些预测，逐步我们会在这个认知层后面去加一些抽象思维的东西，最后成为生长智能。
在这种端到端的非配合的口语交互的行为下，我们不再单纯的关注识别率本身，97%或者98%，在落实到具体的场景里面，利用性是有问题的。所谓的97%、98%的识别率更多是在理想环境下，理想的输入设备、理想的语速、理想的发音。而就算97%的识别率，其实还有3%的空洞，这个空洞如何来满足？这个空洞是如何产生的？是由于人与人的交互过程中是有极大的不确定性。在真实的非配合的口语交互里面，不确定性和复杂性使得3%识别率的空洞永远没有办法得到满足。
人工智能的基础是大数据和深度学习，但是它并不是一切。在大数据以外，数据本身积累再多是无法去满足的。比如说语意表达，非配合和配合的语意表达的问题，所提到的在不同的知识库存复杂交互的问题，以及现在逐步提到的声文识别、情绪识别、年龄识别、声源定位等各个语音信号处理和识别率，还包括语义理解方面的问题，这些东西是大数据所不能解决的问题。
认知型自然口语交互是什么？传统语音交互要求人机交互在所有环节里面必须确保100%的准确性，而认知型口语交互不是在这个环境下，我们让机器在某种程度上去理解当时的语境、说话的环境感知，从而帮助机器加深进一步的了解，这些东西不是简单的识别率能概括的。
什么是对话？是你说一句我说一句？对话不仅仅是语音信息，我们在做智能语音交互技术的时候，第一步把信号抓取进来，把信频信息信号分离，最后会转成文本信号再来进行理解交互，所以从广泛的意义来讲，对话不仅仅是语音信息还包括了文本信息甚至图象交互信息。
从语音交互、对话交互的类型来看，我们会把它分成四个方向：问答式交互、任务式交互、命令式交互、闲聊式交互。
问答式交互，最传统的就是信息的搜索。命令式交互，很简单一句话：“开灯”、“关灯”，我们常把这种命令式交互做出命令词。最近这两年出现了不少公司，大部分在做闲聊式的语义理解，它的特点是在交互过程里没有非常明确的本体，说话人并不确定地是需要得到什么样的信息，只在乎交互是不是有意思。依靠闲聊式对话的方法，前两年机器人产业得到了非常大的发展，特别是家居类的机器人。今年，80%机器人公司在消失，原因是在真实的生活场景里，一个有意思的东西不能真正产生用户黏性。在真实的生活场景下，让用户产生黏性是帮助用户解决需求的问题，也就是从亚马逊的Ecoh出来以后，更多的是任务式交互，真正让机器帮用户解决一些问题。
任务式交互是语音交互正在发展和攻克的方向。用户问，附近有人均100元的川菜馆吗？这是一个非常复杂的需求，第一，要找附近的，第二，要找川菜馆，人均100元，这一句简单的问法里面是包含了非常复杂的意义，这个时候会有机器会跟他查询找到结果，包括文本信息、图象信息甚至于其他的音乐信息，有声读物来进行复杂的交互。
从2007年创业到现在，思必驰定位就是AI思必驰，我们在做对话式交互的时候，特别专注于垂直场景，以任务式对话为核心去打造人性化的交互。在整个智能后装的车载市场，思必驰占有率第一，靠的是好玩又实用的人性化语音交互技术。客户找到思必驰做语音定制的功能，我们会主动找很多大厂商来进行沟通，核心的反馈是说，按传统提供技术服务的办法，效率和B端用户需求是不满足的。
大部分语音公司，提供的是定制性的语音交互方案，或者说你提出需求给你做定制方案，定制方案需要的是时间、人力、精力，B端厂商看市场的速度是很快的，他们的产品需求迭代也是很快的。有可能的问题是，我们在新版本还没发过来之前，他新的需求又发过来了，一来一往的过程中浪费的是时间跟人力跟精力。
大部分厂商会集中火力去找更多的大型的BAT客户，而一些说创业型公司或者中小型的创业者的支持力度是有限的，原因在于传统的提供定制解决方案的力度，从成本角度来讲，大部分的厂商会对大客户趋之若鹜，而对中小型客户有一定的怠工，这是当前行业下最主要的问题。
亚马逊机器人出来以后，我们看到的一个机会是，做通用对话定制平台。凭借多年的语音交互技术和能力，面向AI开发者们，思必驰重磅推出了DUI开放平台。DUI平台是国内首个以D对话为核心的一站式交互定制平台，目标是打造国内最专业的AI智能商店。
过去，思必驰希望从底层识别到合成到语音理解，到NOP，到声文全部由思必驰来提供，现在推了DUI以后，我们把所有的外界全部打开，跟其他公司合作，能够给更多的客户提供个性化定制的语音服务，这就是我们所谓的流动的对话智能，流动的就是个性化、专业化，我们认识到分工专业化对一个公司的重要性，思必驰更多的是在走一种开放的生态圈，去联系一切可以联络的对象，给客户提供可流动的、定制个性化AI服务。
2013年，思必驰推出了国内第一个口语交互的平台对话工厂，我们描绘了未来非常美好一种交互方式，现在正在一一变成现实。
分享二：《语音智能新世界》
思必驰战略合作总监管乐
演讲全文，根据现场分享整理（有删减）：
大家好，我叫管乐，在思必驰负责战略投资与合作。今天就语音人工智能跟大家做一个分享。
人机交互的发展史，是终端用户行为习惯以及商业生态模式的发展史。我们可以看到，终端设备越来越小，甚至到了没有屏幕的阶段；应用方面更加个性化；我们从PC互联网的时代到现在物联网、人工智能时代，新的商业模式变迁，决定了我们的交互模式从键盘、鼠标以及触摸式的图形交互界面到了语音交互界面。语音交互成了核心入口之一。
有一个数据叫语音识别率，在手机通用的场景下面，我们的识别率达到97%，甚至更高。但是，在实际体验中还是有差距的。
首先，语音人工智能核心应用场景是物联网端，这些场景与通用场景不太一样。
比如，对着手机说话，往往是一个相对比较安静的状态，但是在物联网终端的状态下，往往有很多噪音，这就需要降噪技术。
跟手机说话，往往离得很近，但是在家居场景下，我们跟终端有3-5米的距离，这就需要提升实音效果。
跟手机说话的时候，手机是静音、不说话的状态，但是我们在跟智能终端设备交流的时候，往往正在播放音乐、新闻，这就需要回声消除。
还有一个叫鸡尾酒效应，虽然现场很多人，但你跟一个人交流的时候，能够专注于跟他交流，这对机器来说挑战非常大，所以需要声源定位技术。
从智能化的发展来看，语音人工智能一定是从一个感知智能到认知智能的时代。以前，对话往往是命令式的，现在，我们要求机器有理解能力，甚至思考能力。往后，机器会具备个性化，具备情感能力，在这个时候，我们的设备不仅仅是助理、秘书，而是一个虚拟人。
从移动互联网到物联网端，从最早的Siri，到微软的虚拟助学、智能音箱，我们可以看到，口语对话的趋势和能力已经加速落地到各类终端，语音交互已经不仅仅是设备控制，而是走向纵深，能帮助用户完成复杂任务。
人工智能的应用已经到了爆发式的阶段，在物联网领域里的应用，包括智能车载，智能家居，机器人等等。在家居应用领域目前是两类，第一类就是内容服务型，比如音箱、智能电视，第二类就是提升体验感，比如通过语音去调整空调的温度。未来还会有机器人玩具，人工智能会大幅拓展产品的功能、边界和使用的感受。
总体来看，人工智能还会应用在各个行业里面，比如智慧教育、智慧医疗、智能客服，人工智能时代，语音人工智能会给这个行业和产业带来更多的融合、突破，甚至可能出现一些产品、行业还有生态上的颠覆。
物联网人工智能时代会从过去以信息为中心，慢慢变成以用户为中心，服务用户，未来每个用户周边都会有很多的端，承载更多的服务交互的目的，不仅仅是查询信息，更多的就是完成任务。
移动互联网场景，是相对固定的，但是物联网的场景就会相对分散，比如家居、车载、甚至商场等等。未来，每个大场景都会产生一个生态，这里面有很多商业机会，当然也会有很多挑战。再一个趋势，端场景行业未来的融合趋势会越来越明显，会在物联网出现新的搜索模式以及新的生态。随着数据的格式、形态还有产生的渠道分布，一定会产生更多的挖掘价值、用户画像、行业创业机会。
我们也非常幸运，成为近年来上升最快的人工智能公司之一。思必驰是一家技术驱动型公司，我们的算法模型是基于国际标准库的，在噪音环境中错词率是7.09%，国际的标准是10%左右，这让思必驰在噪音环境识别情况下远远要优于其他公司。
我们专注于物联网，主要垂直于三个领域，智能车载、智能家具和智能机器人玩具，赋予终端设备嘴巴、耳朵、大脑，让他们能听话、说话，最后成为大家身边的助理、秘书甚至伙伴。
思必驰不仅仅是一家技术公司，还有自己的产业基金，我们有2亿元的天使基金和10亿元的成长基金。另外，在以技术驱动的行业里面，什么最重要？我觉得人才最重要，我们成立了思必驰人工智能研究院，通过研究院进行技术储备、创新以及人才储备。
在物联网、人工智能时代，围绕用户端的自然语言交互是无处不在，无所不能。谢谢大家。
简
讯
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人工智能可以分为哪三个阶段你知道多少！
原标题：人工智能可以分为哪三个阶段？你知道多少！随着人工智能技术的应用越来越广泛，AI即将取代人类的威胁论层出不穷，而恐怖源自未知，是我们对人工智能基础认知的缺失造成了很多空洞的猜测。
业界通常把人工智能分为三个发展阶段：弱人工智能，强人工智能，超人工智能。现阶段的人工智能，无论是会写诗、能一分钟写出一篇财经新闻稿的机器“文人”，还是棋艺纵横天下、能独立开车的运动型选手，都还只属于弱人工智能范围，它们只能在某些方面超过人类。
1、弱人工智能
可以代替人力处理某一领域的工作。目前全球的人工智能水平大部分处于这一阶段。就像超越人类围棋水平的阿尔法狗，虽然已经超越了人类在围棋界的最高水平，不过在其他领域还是差的很远，所以只是弱人工智能。
展开全文2、强人工智能
拥有和人类一样的智能水平，可以代替一般人完成生活中的大部分工作。这也是所有人工智能企业目前想要实现的目标。走到这一步之后，机器人大量替代人类工作，进入生活就成为的现实。
3、超人工智能
人工智能的发展速度是很快的。当人工智能发展到强人工智能阶段的时候，人工智能就会像人类一样可以通过各种采集器、网络进行学习。每天它自身会进行多次升级迭代。而那个时候，人工智能的智能水平会完全超越人类。
超级人工智能更接近于我们幻想中的神或者上帝，科学家们表示，当达到超人工智能时，AI的发展将呈指数级爆发，它将对人类造成极大的冲击，人类之所以能支配地球，因为智慧就是力量，而我们亲手创造的超级人工智能可能成为地球的新一任主宰。返回搜狐，查看更多
责任编辑：曲道奎：人工智能发展进入感知智能阶段
十佳银行理财师大赛复赛即将打响200名选手名单公示！
沈阳新松机器人总裁曲道奎“2017正和岛全球创新大集”于9月12日-13日在沈阳举行。沈阳新松机器人总裁曲道奎出席并演讲。曲道奎认为，人工智能的发展有三个阶段，分别是计算智能、感知智能、认知智能。现在的机器人已经进入到第二个阶段，但距离实现认知智能差距还比较远。
以下为演讲实录：
曲道奎：尊敬的各位领导，各位来宾，特别是各位亲爱的岛亲，大家好！非常高兴有机会参加正和岛全球创新大集。很遗憾到目前为止，我还没有成为正和岛大家庭里面的一员，但是我一直是积极分子，很多活动我都积极参加，我特别羡慕在座的各位拥有正和岛这么好的一个平台。
今天借这个机会给大家分享一下机器人未来发展的新趋势和方向。
刚才，我们修董（修涞贵）从修正制药的角度从创新角度给大家做了分享，我更多的是从人工智能、机器人的角度与大家分享。我们两个加在一起，不能保证未来在座的各位或者人类不生病，但是我们至少不怕生病，因为生病了有修正药业，有我们各种服务机器人陪伴、辅助治疗。
从四个方面跟大家分享。
现在的时代已经不是单独的或者单一技术的时代，我们已经进入一个多项领域技术跨界融合的时代。机器人、AI、IOT这三大技术已经进入深度融合时期，这个融合不是简单的集成或者协同，融合集成的最大区别就是物理，跨界融合更容易产生质的效应。
第二点，通过融合，现在的机器人已经进入2.0时代，机器人包括人工智能已经进入新的发展阶段。
第三点，介绍一下机器人2.0时代已经出现的新技术和产品。
最后做一个简单的总结。
首先，介绍一下深度融合的时代。
前面差不多40年的时间，重点发展还是机器设备的概念，从精度、速度、刚性、环境去考虑，现在的专业服务机器人更多的是非结构化智能时代。第一个阶段叫R1.0时代，现在是R2.0时代。严格来讲，什么叫R1.0什么叫R2.0？R1.0时代，机器人的重点还是集中在机器设备的概念，它的典型的特征是有计算机编程、控制，另外在结构环境下，系统长时间的运行，强调效率、生产率、质量、可靠性，机器人跟机器设备相似。
现在的机器人2.0时代，更多强调的是机器人的自主性，强调非结构环境下的智能和感知。为什么工业4.0有这么大的变化，3.0之前是原始的，跟机器人的发展几乎类似。可以看出，整个人类社会的工业领域的发展，从工业到机器到机器人，他们三者的关系。
工业4.0伴随着的是M2.0，前三次工业革命催生了第一次机器人革命，现在我们进入到了第二代机器人的时代。今天，机器人并不是单一的技术和产品，而是跟AI、IOT等前沿技术在机器人平台上进行融合，形成新的智能技术。这是我们现在最大的变化，也是现在工业4.0的重要支撑。过去强调单一的技术，现在形成了机器人的技术生态。
我们再看一下机器人未来的发展趋势。
第一，机器人已经进入到了新硬件时代，它的主要区别或者标志是智能、灵活、灵巧，这是硬件的典型特征。新型的控制器、边缘计算、新结构、新材料，这是它的特征。
第二，软件定义一切，未来所有的行业软件在里面起着绝对的支撑作用，这个软件跟过去不是一个概念，它是一个软体，更多体现在AI智能上。
第三，交叉、融合、协同跨界融合的时代。
最后，现在的竞争不是单一技术要素的竞争，是多要素竞争的时代，进入了生态平台这个时代，不单是机器人发展，包括人工智能，包括我们未来整个工业4.0都进入了混合时代。
最后我们看一下，我们的机器人R2.0在驱动新一轮的工业革命，这里面包括制造模式的变革，战争模式的变革，包括生活方式的变革，这里面机器人起着重要的支撑作用。
2.0时代典型的技术特征是什么？第一，从感知系统，从人机交互，包括我们的决策，这些都是新一代机器人它具有的技术。传统的机器设备更多的是强调刚性、速度、精度。我们看一下机器人首先跟人工智能的关系，我们可以做一个大概的分类，人工智能的发展分为三个层次。
第一个层次，我们称之为叫做计算智能，第二，感知智能，第三，认知智能。现在的机器人实际已经进入到第二个阶段——感知智能的时代。现在认知智能跟我们距离比较远，真正实用化或者走向实用的是第二阶段，是支撑工业4.0和机器人2.0的典型特征。
另外，除了智能之外，感知技术现在已经在实用过程中，有些已经走出实验室进入了工厂，进入了实际的生产过程。第二点，我们可以通过各种其他的方式进行手把手的提交。第三点，通过我们的视觉，人有眼睛，我们有2D、3D的。第四点，通过人脸识别，进行人机交互。另外一点是传统的人机交互方式是通过键盘、文字实现的，现在是通过语音、视觉、手势，再往后通过表情，这里面的交互技术，视觉、语音，特别在服务机器人这里面现在已经全部进行应用。另外一点，我们通过视觉，进行离线编程、仿真。
自主决策技术，包括视觉、超声等等，各种感知系统形成的数据的深入融合，实现机器人自动的规划，自动的作业、分检等等。这里面有不同的应用。网络技术，通过大数据进行社会的系统。多传感的融合，视觉、导航、传感、控制等，形成新的智能应用。
新松智能制造的系统架构，包括典型的物理设备也包括上层的软件的架构。这是新松数字化工厂的方案，按照智能制造和工业4.0体系架构完整的数字化工厂。
介绍一下典型的2.0时代的技术产品，这里面首先是控制器，这是我们云端控制完全对应，称之为叫做物控制器，物联系统里面典型的控制方法和技术方法，实现对我们栈级边缘计算的控制。各种机器人的感知系统。各种不同的情感机器人，完全可以跟人类协同、协同，改变了过去机器设备和人脱离的现状。
这是一种新的材料来构建机器人。这是我们移动机器人，加入各种不同的服务。这是我们的医疗和我们未来养老、康复里面的一体化机器人。这是高端护理，这是机器人对我们整个未来的健康进行的各种应用。服务机器人在各种类型典型的不同的服务场所。
这是最新的，机器人跟人到底谁更胜一筹，这是人和机器人进行比赛，这是调酒，最终赢的是机器人。这是我们最新的技术，协作机器人和AR整个的合作。实现了我们新的功能。
AR技术实现人机的在虚拟空间的合作，大的生产线的调试，城市，机器人的整个作业的控制，完全是新的方式方法，并且是远程的作业。
另外一个是机器人生产机器人，全数字化的工厂，包括了信息化的仓储系统、机器人智能物流、基于感知的机器人智能制造，MES制造软件系统、ERP系统。机器人的发展跟我们的机器设备，工业整个的进程发展是对应，传统的机器人现在已经走到尽头，机器人新的时代已经来临，另外AI、RT、AT在相互促进，机器人AI的应用平台，AI促进机器人智能进行。更关键的一点，机器人正在向我们两大进化，一是躯体就是本土，灵活性、灵巧性的净进化，另外是机器人在进行智能化的进化。
最后一点，因为大家来了沈阳，我给沈阳做一个简单的推荐。
首先沈阳现在面临一个重大的发展机遇，包括东北的振兴，包括现在“十三五”的规划等等。另外一点，现在新松正在做大的机器人产业生产平台，就在莫子山，包括机器人人工智能、感知系统、智能制造、大数据云等等。包括创新、研发、人才、金融、教育完全智能的平台，这块完全可以为大家提供一个在沈阳成长、投资、兴业的很好的机会。我们的目的是实现全球技术的交流，沈阳产业转型升级创新的示范区，现在沈阳市市政府大力支持。我们的优势，从定位、自然环境、人力资源、政府支持以及基础，都可以为大家奠定一个很好的过来发展的平台。
最后，我作为东道主，欢迎各位岛亲、企业家来我们沈阳投资兴业，大家共谋发展，谢谢！
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