AI系統(tǒng)：硬件+感知識(shí)別+數(shù)據(jù)+算法

AI的原理

利用物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)得到現(xiàn)實(shí)世界和人體數(shù)據(jù)，再通過(guò)算法給對(duì)象貼標(biāo)簽，分類，也就是識(shí)別對(duì)象，再找出對(duì)象之間的相關(guān)性和量，以及行為的概率，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題和規(guī)律，再提供to b服務(wù)或者to c千人千面的個(gè)性化服務(wù)。

舉例子：AI其實(shí)就是我們喂給機(jī)器目前已有的數(shù)據(jù)，機(jī)器就會(huì)從這些數(shù)據(jù)里去找出一個(gè)最能滿足（此處用“擬合”或可提升逼格）這些數(shù)據(jù)的函數(shù)，當(dāng)有新的數(shù)據(jù)需要預(yù)測(cè)的時(shí)候，機(jī)器就可以通過(guò)這個(gè)函數(shù)去預(yù)測(cè)出這個(gè)新數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的結(jié)果是什么。

所以在做智能產(chǎn)品之前問(wèn)自己什么信息是可以采集的，什么信息可以通過(guò)算法統(tǒng)計(jì)得到的，現(xiàn)實(shí)世界又有什么問(wèn)題效率低下可以改善？

那人類是如何思考的？

可看我之前整理的記憶原理篇，總結(jié)為輸入-意識(shí)-感官識(shí)別-編碼-關(guān)聯(lián)-存儲(chǔ)-分類-重復(fù)-輸出。

有沒(méi)有發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在的AI很像人呢？？？？只是沒(méi)有情感和真正的意識(shí)

人腦構(gòu)成：

電腦----模擬大腦

馮諾伊曼pc：

所以一款產(chǎn)品的智能模型：

機(jī)器智能學(xué)習(xí)分類：

監(jiān)督式學(xué)習(xí)(訓(xùn)練數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)被標(biāo)識(shí))、非監(jiān)督式學(xué)習(xí)（關(guān)聯(lián)規(guī)則，數(shù)據(jù)并不被特別標(biāo)識(shí)）、半監(jiān)督式學(xué)習(xí)（預(yù)測(cè)和分類，部分沒(méi)有被標(biāo)識(shí)，對(duì)未標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模）、強(qiáng)化學(xué)習(xí)（輸入數(shù)據(jù)直接反饋到模型，模型必須對(duì)此立刻作出調(diào)整，也就是輸出）。

具體見(jiàn)這篇

AI核心：物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)+模式識(shí)別+數(shù)據(jù)多維度多+業(yè)務(wù)規(guī)則+算法

基礎(chǔ)層：

物聯(lián)網(wǎng)IOT（二維碼標(biāo)簽和識(shí)讀器、RFID標(biāo)簽和讀寫器、攝像頭、定位GPS、無(wú)線傳輸zigbee、短距離通信如NFC等）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片、傳感器融合、圖形處理器GPU、集成電路可編程器器件門序列FPGA、通信技術(shù)ICT（如WAN/ LAN/藍(lán)牙/ VPN/PBX/視頻監(jiān)控/網(wǎng)絡(luò)安全等）、自然語(yǔ)言處理、模式識(shí)別（語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、指紋、人臉）、機(jī)器視覺(jué)（提供傳感器模型，系統(tǒng)構(gòu)造，物體定位，特征檢測(cè)、缺陷判斷，目標(biāo)識(shí)別，技術(shù)和運(yùn)動(dòng)跟蹤）、人機(jī)交互（AR/VR等）、深度學(xué)習(xí)等算法（生成分析預(yù)測(cè)優(yōu)化）、大數(shù)據(jù)(匯集、存儲(chǔ)、云計(jì)算、可視化)、云計(jì)算、GPS、SLAM、路徑規(guī)劃等、一手?jǐn)?shù)據(jù)

框架層：

TensorFlow, Caffe, Theano, Torch, DMTK, DTPAR, ROS等框架或操作系統(tǒng)

應(yīng)用平臺(tái)層：

行業(yè)應(yīng)用分發(fā)和運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，機(jī)器人運(yùn)營(yíng)平臺(tái)。

解決方案層：

智能廣告、智能診斷、自動(dòng)寫作、身份識(shí)別、智能投資顧問(wèn)、智能助理、無(wú)人車、機(jī)器人等場(chǎng)景應(yīng)用。交通規(guī)劃和預(yù)測(cè)、情感分析等技能。ET能實(shí)現(xiàn)直播實(shí)時(shí)字幕、看圖說(shuō)話、個(gè)性化推薦、體育視頻分析，幫助人們更好地接受和處理各種格式的信息；還能提供包括智能客服、工業(yè)設(shè)備異常檢測(cè)、法庭庭審速記、金融風(fēng)控、電子商務(wù)惡意行為監(jiān)、智能外賣調(diào)度、智能投顧將幫助金融機(jī)構(gòu)開(kāi)拓用戶、公共服務(wù)（安防監(jiān)控，無(wú)人機(jī)、預(yù)測(cè)警務(wù)應(yīng)用可以應(yīng)用于反恐、維護(hù)公共治安）、液化氣泄漏、雨天窗戶自動(dòng)關(guān)閉系統(tǒng)，澆花，喂魚(yú)等，遠(yuǎn)程了解老人小孩狀況、檢測(cè)用戶的英語(yǔ)口語(yǔ)能力并進(jìn)行打分。

應(yīng)用范圍：

人工智能更易于解決符合以下特點(diǎn)的商業(yè)問(wèn)題：

●行業(yè)存在持續(xù)痛點(diǎn)；

●商業(yè)流程本身具備數(shù)字化的信息輸入，問(wèn)題可以細(xì)分并清晰地界定，商業(yè)流程存在重復(fù)，且獲得的結(jié)果的溝通以書(shū)面溝通或單項(xiàng)溝通為主；

●商業(yè)流程較少受整體商業(yè)環(huán)境的復(fù)雜影響。

應(yīng)用類型

包括對(duì)象和行為的識(shí)別、分析、預(yù)測(cè)、監(jiān)控、控制、自動(dòng)化。

案例：

1）物流配送

傳統(tǒng)外賣配送采用人工調(diào)度，由派單員進(jìn)行手工派單，所依據(jù)的是有限的餐廳和配送員的數(shù)據(jù)，因此派單隨機(jī)性強(qiáng)，配送效率低，派單高峰時(shí)，爆單現(xiàn)象頻發(fā)，派單本身的人工成本較高?；ヂ?lián)網(wǎng)外賣應(yīng)用的火爆，積累大量外賣場(chǎng)景的相關(guān)數(shù)據(jù)后，阿里云大數(shù)據(jù)孵化器團(tuán)隊(duì)采用人工智能技術(shù)，基于外賣場(chǎng)景的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，分析餐廳、配送員、訂餐人、配送路徑的特點(diǎn)、并結(jié)合業(yè)務(wù)規(guī)律、天氣等數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)智能調(diào)度高級(jí)算法，實(shí)現(xiàn)機(jī)器實(shí)時(shí)智能調(diào)度，從而合理利用運(yùn)力，提高配送效率。當(dāng)場(chǎng)景應(yīng)用形成正循環(huán)后，甚至能夠提前對(duì)用戶行為（如提醒訂餐）和餐廳行為（如點(diǎn)菜和出餐速度分析）等進(jìn)行影響分析，從而進(jìn)一步提高外賣場(chǎng)景的整體效率。

2）跑步提醒

Stepp它可以在你的跑步過(guò)程中追蹤整個(gè)下肢的運(yùn)動(dòng)動(dòng)態(tài)，并通過(guò)耳機(jī)讓你在跑步中獲得實(shí)時(shí)指導(dǎo)，對(duì)你的跑步姿勢(shì)和受傷可能性進(jìn)行提醒，通過(guò)Stepp讓你在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中獲得世界級(jí)，個(gè)性化的跑步教練

3）與虛擬世界互動(dòng)

如果你每次戴上虛擬現(xiàn)實(shí)頭盔的第一個(gè)動(dòng)作就是想要伸手摸摸自己在屏幕中看到的一切，現(xiàn)在這款Gloveone虛擬現(xiàn)實(shí)手套可以幫你完成這個(gè)愿望?？梢赃@么說(shuō)，戴上Gloveone手套之后，就可以摸到虛擬顯示頭盔中看到的所有東西。例如說(shuō)河流、蘋果甚至是面前的美女。此外，戴上這款手套后手指還可以感受到風(fēng)、雨、雪甚至是迎風(fēng)飛舞的蜻蜓蝴蝶。

4）監(jiān)測(cè)植物環(huán)境

Plant Friends 是一個(gè)植物環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)。它能監(jiān)測(cè)土壤濕度、空氣溫度和空氣濕度，并將通過(guò)電子郵件和短信提醒你當(dāng)你的植物口渴了。電池供 電的系統(tǒng)，無(wú)線，Arduino和覆盆子基于APi和附帶了一個(gè)Android應(yīng)用程序。應(yīng)用程序使您能夠查看實(shí)時(shí)和歷史數(shù)據(jù)(溫度、濕度、土壤水分)在 你的手機(jī)上。

在農(nóng)業(yè)、類似于種植，比如對(duì)土壤酸堿度、濕度的自動(dòng)識(shí)別幫助我們灌溉，預(yù)測(cè)產(chǎn)量，都是可以做到的。比如可以通過(guò)衛(wèi)星云圖預(yù)測(cè)某種作物它的產(chǎn)能和產(chǎn)量

5）監(jiān)測(cè)身體反應(yīng)

相親：智能隱形眼鏡可以通過(guò)記錄你的身體反應(yīng)來(lái)追蹤你觀察最頻繁的人，比如激素水平增加、信息素產(chǎn)生加速等。在更深的層面上，這種技術(shù)還可以根據(jù)物理、化學(xué)以及神經(jīng)信號(hào)等，確認(rèn)你的核心性格特征，比如你對(duì)沖突或在社交場(chǎng)合如何反應(yīng)，以便進(jìn)行完美匹配。而穿戴技術(shù)以及VR的發(fā)展，將使戀愛(ài)進(jìn)一步數(shù)碼化和情景化。

6）跟蹤人類活動(dòng)

這款智能水壺，配置了720毫升的容量，并配置了App操作使用，也可以通過(guò)藍(lán)牙連接手機(jī)。當(dāng)它計(jì)算出你身體開(kāi)始缺水時(shí)，壺身就會(huì)發(fā)亮，提示你該喝水了。

Hatch Baby智能尿布?jí)|，你可以通過(guò)App就能了解到嬰兒的體重變化，每一餐攝入的食物量和水量，以及換尿布的時(shí)間等，并且這個(gè)尿布?jí)|還可以隨著嬰兒體型而調(diào)整大小。

運(yùn)動(dòng)健身：川崎智能羽拍完美內(nèi)置一顆智能芯片，它能夠記錄你扣殺、平擋、拋球、搓球等的次數(shù)、力度、弧度以及消耗的卡路里，讓你更加了解每一次運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，了解自己的動(dòng)作殺傷力和爆發(fā)力，更好地調(diào)整動(dòng)作技術(shù)水準(zhǔn)。在川崎智能羽球?qū)俚摹爸悄苡鹎颉盇PP里，可以針對(duì)用戶每周運(yùn)動(dòng)情況所作的一個(gè)健康統(tǒng)計(jì)，通過(guò)運(yùn)動(dòng)頻次、運(yùn)動(dòng)時(shí)間和卡路里消耗情況，綜合評(píng)估你的健康狀態(tài)。并根據(jù)用戶個(gè)人BMI(身體質(zhì)量指數(shù))設(shè)定適合自己的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。讓你的運(yùn)動(dòng)更具效率!

7）智能教學(xué)

推薦學(xué)習(xí)路徑：傳統(tǒng)教學(xué)中，學(xué)生接受老師傳播知識(shí)內(nèi)容的時(shí)間是一致的，包括信息量也是一致的。上課45分鐘的時(shí)間里10個(gè)知識(shí)點(diǎn)，前20分鐘有些學(xué)生已經(jīng)學(xué)到了10個(gè)知識(shí)點(diǎn);而剩下的時(shí)間里，學(xué)會(huì)的學(xué)生可能開(kāi)始懈怠。智適應(yīng)教育將學(xué)生畫像+內(nèi)容側(cè)寫、機(jī)器學(xué)習(xí)+概率圖模型結(jié)合進(jìn)行個(gè)性化學(xué)習(xí)內(nèi)容和路徑相匹配;針對(duì)學(xué)生做出一個(gè)最為精準(zhǔn)的學(xué)習(xí)路徑的推薦。同時(shí)，根據(jù)教育測(cè)量學(xué)、認(rèn)知診斷理論，能把每個(gè)學(xué)生他所缺的部分都精準(zhǔn)規(guī)劃出來(lái)

檢測(cè)詞匯量：先給你第15級(jí)的單詞，測(cè)完之后如果你會(huì)了，我們就知道你的詞匯量是在1.5到3萬(wàn)之間。如果你不會(huì)，我們就知道你的詞匯量在0到1.5萬(wàn)之間，以此類推。

8）監(jiān)測(cè)銷售運(yùn)營(yíng)

比如通過(guò)銷售和客戶的通話錄音，分析銷售在溝通過(guò)程中是否提到公司所需的關(guān)鍵詞，這是白名單，同時(shí)還可以有黑名單，識(shí)別銷售與客戶在溝通語(yǔ)音進(jìn)行分析判斷。

9）聲音轉(zhuǎn)文字，圖片轉(zhuǎn)文字，語(yǔ)音合成

10）監(jiān)控環(huán)境

防盜：在車上安裝GPS定位器可以有效防盜防丟，隨時(shí)跟蹤掌握愛(ài)車的情況，還能在開(kāi)車的時(shí)候做到導(dǎo)航的作用，更能做到一次性充電長(zhǎng)久使用想去哪就去哪就是這么輕松。

微型攝像頭：迷你的造型，走到哪里都可以隨處攜帶，可以應(yīng)變各種意外

11）智能搜索+問(wèn)答：

智能理賠、智能客服

企業(yè)商業(yè)模式類型：

1）生態(tài)構(gòu)建者（大量計(jì)算能力投入，積累海量?jī)?yōu)質(zhì)多維度數(shù)據(jù)，建立算法平臺(tái)、通用技術(shù)平臺(tái)和應(yīng)用平臺(tái)，以場(chǎng)景應(yīng)用為入口，積累用戶）

2）技術(shù)算法驅(qū)動(dòng)者（算法平臺(tái)和通用技術(shù)平臺(tái)）

3）應(yīng)用聚焦者（掌握細(xì)分市場(chǎng)數(shù)據(jù)，選擇合適的場(chǎng)景構(gòu)建應(yīng)用，建立大量多維度的場(chǎng)景應(yīng)用，抓住用戶）

4）垂直行業(yè)先行者（如滴滴出行、曠視科技）

5）基礎(chǔ)設(shè)施提供者（以芯片或硬件）五類競(jìng)爭(zhēng)定位模式

數(shù)據(jù)的來(lái)源

方式一，自籌數(shù)據(jù)，即從零開(kāi)始，投入大量人力采集數(shù)據(jù)。例如，很多聊天機(jī)器人公司聘請(qǐng)人類擔(dān)任“AI訓(xùn)練師”，讓他們手動(dòng)創(chuàng)建或核實(shí)虛擬助手做出的預(yù)測(cè)。一旦能夠引發(fā)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，即形成“更多用戶—更多數(shù)據(jù)—更優(yōu)智能算法—更好產(chǎn)品—更多用戶”的正循環(huán)后，所需人力就無(wú)需再跟隨用戶數(shù)量同步增加，這種簡(jiǎn)單的自建數(shù)據(jù)策略就能取得成功。另一些公司采取向消費(fèi)者提供特定領(lǐng)域免費(fèi)應(yīng)用的策略，以此來(lái)快速積累數(shù)據(jù)。例如，Madbits、Clarifai等圖像識(shí)別公司都推出了免費(fèi)的照片應(yīng)用，以便為圖像識(shí)別核心業(yè)務(wù)收集更多的圖像數(shù)據(jù)。

方式二，公共數(shù)據(jù)。美國(guó)聯(lián)邦政府已在Data.gov數(shù)據(jù)平臺(tái)開(kāi)放了來(lái)自多個(gè)領(lǐng)域的13萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)。這些領(lǐng)域包括圖中所列的農(nóng)業(yè)、商業(yè)、氣候、生態(tài)、教育、能源、金融、衛(wèi)生、科研等十多個(gè)主題。

方式三，產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)協(xié)同，即下游創(chuàng)業(yè)或行業(yè)公司和產(chǎn)業(yè)鏈上游的數(shù)據(jù)或平臺(tái)型公司建立合作，連接對(duì)雙方均有利的產(chǎn)品或數(shù)據(jù)，例如：益海鑫星、有理數(shù)科技和阿里云數(shù)加平臺(tái)合作，以海洋局的海量遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)和全球船舶定位畫像數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，打造圍繞海洋數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)，服務(wù)于漁業(yè)、遠(yuǎn)洋貿(mào)易、交通運(yùn)輸、金融保險(xiǎn)、石油天然氣、濱海旅游、海水墾殖、環(huán)境保護(hù)等眾多行業(yè)，從智能指導(dǎo)遠(yuǎn)洋金槍魚(yú)捕撈到智能預(yù)測(cè)船舶在港時(shí)間，場(chǎng)景豐富。

幾大公司目前布局情況：

IBM——是人工智能布局最早的公司，源于沒(méi)有抓住移動(dòng)時(shí)代，它提前針對(duì)下一個(gè)時(shí)代進(jìn)行布局。

AI技術(shù)：語(yǔ)音語(yǔ)義、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （曾收購(gòu)過(guò)AlchemyAPI）

整體解決方案：商業(yè)解決方案Waston API（提供了一套完整的API，語(yǔ)音到文本、文本到語(yǔ)音、權(quán)衡分析、獨(dú)特見(jiàn)解、提問(wèn)和回答、語(yǔ)氣分析器以及視覺(jué)識(shí)別。）

云平臺(tái)：IBM Bluemix開(kāi)放云技術(shù)平臺(tái)（ PaaS+ 7 種 IBM Watson 服務(wù)）、機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)SystemML

硬件：人工智能芯片TrueNorth

產(chǎn)業(yè)布局：深藍(lán)計(jì)算機(jī)；智能機(jī)器人（與蘋果、與軟銀機(jī)器人Pepper）合作；物聯(lián)網(wǎng)；醫(yī)療服務(wù)；VR游戲。

Google-Alphabet——人工智能實(shí)力最強(qiáng)大的公司

AI技術(shù)：視覺(jué)、語(yǔ)音、自然語(yǔ)言、大數(shù)據(jù)、 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練+深度? ? 學(xué)習(xí)（曾收購(gòu)過(guò)Dark blue labs、Vision factory、Deepmind、Jetpac、DNNresearch一堆技術(shù)公司）

云平臺(tái)：第二代機(jī)器學(xué)習(xí)系TensorFlow（包括了各種“預(yù)訓(xùn)練”模型、自然語(yǔ)言處理、推薦系統(tǒng)、模式識(shí)別以及預(yù)測(cè)功能）

硬件：人工智能加速器芯片TPUs （Tensor processing units）

產(chǎn)業(yè)布局：無(wú)人駕駛、基于智能手機(jī)的各種app應(yīng)用與插件、智能家具（硬件手表、家具中樞Google Home）、VR生態(tài)（Daydream平臺(tái)、VR頭顯與控制器、適用的手機(jī)。

下面具體講解幾個(gè)核心技術(shù)

計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)：

識(shí)別流程：

計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)與企業(yè)：

語(yǔ)音識(shí)別流程：

語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)及企業(yè)：

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人類至今尚未明白人腦的工作原理，不過(guò)這沒(méi)關(guān)系，我們可以先復(fù)制出一個(gè)人腦的計(jì)算模型：一件事情并非像計(jì)算機(jī)程序那樣輸入指令輸出結(jié)果，而是在人腦的多個(gè)神經(jīng)元傳遞，每個(gè)神經(jīng)元都對(duì)信息進(jìn)行自己的加工，最后輸出的結(jié)果。計(jì)算機(jī)科學(xué)家用同樣的方式，在輸入和輸出之間，加入了非常多的“節(jié)點(diǎn)”，每個(gè)節(jié)點(diǎn)會(huì)對(duì)前一個(gè)節(jié)點(diǎn)傳來(lái)的數(shù)據(jù)，按照自己擁有的一個(gè)權(quán)重系數(shù)進(jìn)行加工，有時(shí)候節(jié)點(diǎn)還會(huì)分層。這就是“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”

開(kāi)放技術(shù)平臺(tái)API：

IBM的開(kāi)放沃森分析平臺(tái)、臉譜網(wǎng)的wit.ai開(kāi)放平臺(tái)、科大訊飛的AIUI開(kāi)放平臺(tái)、AI語(yǔ)音功能

技術(shù)操作系統(tǒng)（包括物聯(lián)網(wǎng)連接、人機(jī)交互、云存儲(chǔ)和一體化、并行計(jì)算等要素）：

谷歌的TensorFlow，facebook的Torc，Caffe（圖像處理）

附上AI核心之大數(shù)據(jù)版圖（17年）：

全部公司見(jiàn)這里：

AI中國(guó)公司排名：

AI應(yīng)用之機(jī)器人

產(chǎn)業(yè)鏈：

主要國(guó)家：

日（發(fā)那科、安川、歐地希、川崎、不二越）、美（AdeptTechnology、AmericanRobot、美國(guó)百特、雅馬哈機(jī)器、精工愛(ài)普生、愛(ài)德普）、德（庫(kù)卡、徠斯）、韓（現(xiàn)代重工）、中、瑞士（ABB、史陶比爾）、意大利（柯馬）

分類：

家用、工業(yè)、專用。

家用服務(wù)機(jī)器人：

主要包括家政服務(wù)機(jī)器人（包括烹飪、清潔、割草機(jī)等家庭作業(yè)）、娛樂(lè)機(jī)器人（如樂(lè)高玩具）、助殘機(jī)器人、教育助手、個(gè)人交通機(jī)器人和家庭安全與監(jiān)視機(jī)器人。其中，家政服務(wù)機(jī)器人和娛樂(lè)機(jī)器人占據(jù)主要市場(chǎng)份額。

工業(yè)及專用機(jī)器人作業(yè)種類（一般是特殊環(huán)境和高精度要求）：

移動(dòng)運(yùn)輸搬運(yùn)、分揀、裝卸、整車的焊接、零部件的焊接、堆垛、激光加工、冶金鑄造、密封涂膠、塑料的生產(chǎn)加工、切割、研磨、包裝、噴漆、掃描測(cè)量和檢驗(yàn)、真空環(huán)境下工作的機(jī)器人、潔凈環(huán)境中使用的工業(yè)機(jī)器人。

軍用、戶外（如水下機(jī)器人、消防救援、農(nóng)業(yè)）、地外星球探測(cè)、公共服務(wù)（醫(yī)療等）

應(yīng)用市場(chǎng)排名：

國(guó)內(nèi)外工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)商一覽

分布在北京、哈爾濱、沈陽(yáng)、大連、南京、上海、合肥、蘇州、寧波、長(zhǎng)沙、廣東等

上游是核心零部件，主要的是減速機(jī)和控制系統(tǒng)，這相當(dāng)于機(jī)器人的‘大腦’，中游是機(jī)器人本體，就是機(jī)器人的‘身體’，下游是系統(tǒng)集成商（將批量的機(jī)器人、網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)以及其他輔助設(shè)備組成一個(gè)生產(chǎn)車間），國(guó)內(nèi)95%的企業(yè)都集中在這個(gè)環(huán)節(jié)上。上游產(chǎn)業(yè)價(jià)值最高，減速機(jī)為核心物質(zhì)

一般的機(jī)器人都由機(jī)械結(jié)構(gòu)、控制驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)、感知系統(tǒng)、交互系統(tǒng)等部分組成。

通用軟件平臺(tái):

機(jī)器視覺(jué)是現(xiàn)有的機(jī)器人從自動(dòng)化設(shè)備轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄軝C(jī)器的一個(gè)關(guān)鍵因素。最初是作為機(jī)器人的輔助工具，提高柔性和對(duì)工作環(huán)境的反饋，主要應(yīng)用于引導(dǎo)和定位、檢測(cè)和識(shí)別等，隨著工業(yè)大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，未來(lái)將使機(jī)器視覺(jué)成為智能生產(chǎn)系統(tǒng)的主導(dǎo)，做出決策和預(yù)判斷

注意看阿里寫的《人工智能 未來(lái)制勝之道》，寫的很好

《人工智能標(biāo)準(zhǔn)化白皮書(shū)2018》