機器人中的人工智能正在徹底改變世界，裝備并賦予機器人更高的智能、效率和認知決策能力，在未來的行動中。

機器人領域已經取得了很大的進步，變得越來越適應不斷變化的環境。機器人的自主性可以細分為以下功能：感知、規劃、操控、導航和協作。將人工智能和機器人結合起來，通過加強學習，有利于實現更優化的自主化程度。現有的機器人可以自主完成一套專門的任務，如駕駛汽車、搬運箱子、撿拾物品等。

在過去的幾年里，計算機提高了傳感和視覺的質量，導致人工智能在機器人技術中的另一個應用得到改善：感知。這對于規劃以及建立自我意識至關重要，它能促進機器人與環境中其他元素之間更順暢的互動。這個領域也被稱為社會機器人學，包括認知機器人學和人與機器人的交互。

人與機器人交互的基本思想指向提高機器人的感知能力和非語言交流能力，以使機器人能夠輕松地與人類并駕齊驅。認知機器人則關注的是基于經驗和模仿人類認知系統的知識獲取的自主能力。這也是人工智能進步真正能夠大放異彩，克服眾多挑戰，重新定義機器人智能的地方。那么，這些由人工智能驅動的技術有哪些支撐著機器人技術的發展呢？

新興技術與AI在機器人領域齊頭并進

以下是一些可以補充人工智能的技術，為未來的機器人技術賦能。

物聯網（IoT）。目前，在我們的家中，有許多智能設備隨叫隨到。此外，你還有工廠里的機器人，協助生產和其他活動。物聯網的進步可以幫助機器人超越所有障礙，并被證明比他們的人類同行更好。

云計算和網絡安全。隨著越來越多的工業設備采用在線運行的方式，物理服務器對它們的管理可能是一個挑戰。云計算應該提供理想的流程來存儲、管理、監控，甚至保護這些設備不受威脅行為者的影響。

通信技術：5G將成為通信的未來。隨著人工智能和機器人的發展，各行業將需要高質量的通信來操作/管理工業機器人和其他機器人。

機器人中新興的AI/ML應用

在自動化成為各行各業常態的今天，人們越來越需要機器人和其他技術，如AI-ML，為客戶提供一系列服務。人們選擇相信機器人可以取代人類勞動并使其被淘汰的觀念。然而，這是不可行的。一個管理良好的人工智能機器人可以補充人類的努力，提供更好的服務，但它永遠無法使人類的干預百分之百地被淘汰。現在讓我們看看人工智能在機器人中的新興應用。

計算機視覺

雖然有關聯，但正確的說法必須是機器視覺或機器人視覺。賦予機器人視覺能力不僅僅包括計算機算法，工程師還需要考慮幫助機器人處理物理數據的攝像頭硬件。機器人視覺和機器視覺在運動學上有一點區別。機器人視覺涉及到機器人對物理環境的影響能力和參考框架的校準。網絡大數據推動了計算機視覺的研究，有助于改進基于ML的預測學習技術。自動車輛和無人機正在利用激光雷達、超聲波和雷達技術來提供基于360度視覺的應用。以下是一些機器視覺在機器人領域的應用。

半導體行業

半導體行業一直在部署機器人進行機械以及智能任務的制造操作，這需要機器視覺。這些任務圍繞著缺陷檢測及其分類。機器人使用機器視覺來處理從機器人中實施的高分辨率攝像頭獲得的圖像。

在零售業中，自動化有多種表現形式。一些比較成熟的應用與配送和裝運活動有關，如分類、包裝等。一個相對較新的應用是機器人在客戶服務中的使用，以協助尋找、定位、建議顧客正在尋找的物品。機器視覺在這里幫助進行物體（物品）和人臉（顧客）識別。

店鋪庫存管理是零售行業的另一個應用。這個功能與掃描貨架、統計可用庫存等有關。為了執行這些任務，機器人需要能夠識別產品代碼和價格，這是機器視覺的另一個應用。這類零售機器人的兩個很好的例子是Tally（世界上第一個機器人自主貨架審計和分析解決方案）和OSHbot（在Orchard's的部分門店中使用的人型機器人，幫助他們找到他們要找的產品）。

農業

農業機器人執行的許多任務都需要機器視覺算法。從播種到處理雜草，機器視覺確保了所有這些任務的成功執行。例如，在無人駕駛拖拉機中，負責耕種的拖拉機利用機器視覺來導航它們的路徑，對物體進行分類并避開障礙物。同樣的原理也適用于播種，使機器人能夠緊跟行間，將種子植入到應該植入的地方。這種人工智能應用輔助的另一組任務是果蔬的采摘。通過機器視覺算法來完善蔬果的導航和檢測過程。

模仿學習

模仿學習方法使用貝葉斯或概率模型，讓機器人在世界中行動，使其回報最大化。工業應用包括腿部運動、多地形移動導航器和仿人機器人，部署逆向最優控制方法。這種原理也被稱為機器人示范學習或機器人編程(LfD)示范(PbD)，其根源在于最終用戶可以教機器人執行額外的任務，而無需任何編程。在這種方法中，通常為機器人提供一系列已經知道的行為和動作，這些行為和動作要么是事先學習的，要么是預先編程的。下面的圖形說明了這方面的例子。

自我監督學習

這是一種學習方法，有助于讓機器人'變得聰明。他們利用人工智能來生成他們的訓練例子，以提高性能。他們使用近距離數據來檢測和拒絕物體，例如，灰塵和雪，并識別粗糙地形中的障礙物。自我監督學習也被用于車輛動力學建模和3D場景分析。另一個相關的應用是工具的操作，通過面向任務的抓取促進工具的定位，從而實現工具的操作。例如，抓起一把錘子，用它來掃地或敲擊的任務。

輔助和醫療技術

輔助機器人可以捕捉數據，處理信息，并執行可以讓老一輩和殘疾人受益的動作。這種人工智能技術也被用于駕駛輔助工具中。此外，還有提供治療效益的運動治療機器人。以下是一些醫療機器人技術和技術的進步。

外科手術

也許是最常用的醫療機器人之一，達芬奇手術系統幫助外科醫生在進行手術時，只需做幾個非常小而精確的切口。這意味著更少的失血和感染并發癥，從而使病人的恢復過程更快。

診斷系統

這也是醫療機器人真正可以大顯身手的地方。利用AI和ML，機器人可以更好地完成診斷任務。一個例子是利用面部識別軟件對患者進行一些疾病和障礙的篩查。人工智能可以掃描醫療文件和記錄，以識別中風、糖尿病等疾病的高危患者。

活檢

MURAB項目（核磁共振和超聲機器人輔助活檢）是一種旨在通過活檢進行早期癌癥診斷的技術。MURAB通過微創手術掃描并收集數據，為外科醫生提供3D圖像，讓他們知道自己需要從哪里準確獲得活檢。

綜上所述，AI和ML可以大規模改變機器人行業。不得不承認，該技術仍處于起步階段，還有很大的發展空間。然而，發展中的技術將確保AI繼續為機器人領域賦能。AI-ML與其他新興技術一起，可以在未來將AI機器人的邊界推向一個完全不同的水平。