机器人中的人工智能正在彻底改变世界，装备并赋予机器人更高的智能、效率和认知决策能力，在未来的行动中。

机器人领域已经取得了很大的进步，变得越来越适应不断变化的环境。机器人的自主性可以细分为以下功能：感知、规划、操控、导航和协作。将人工智能和机器人结合起来，通过加强学习，有利于实现更优化的自主化程度。现有的机器人可以自主完成一套专门的任务，如驾驶汽车、搬运箱子、捡拾物品等。

在过去的几年里，计算机提高了传感和视觉的质量，导致人工智能在机器人技术中的另一个应用得到改善：感知。这对于规划以及建立自我意识至关重要，它能促进机器人与环境中其他元素之间更顺畅的互动。这个领域也被称为社会机器人学，包括认知机器人学和人与机器人的交互。

人与机器人交互的基本思想指向提高机器人的感知能力和非语言交流能力，以使机器人能够轻松地与人类并驾齐驱。认知机器人则关注的是基于经验和模仿人类认知系统的知识获取的自主能力。这也是人工智能进步真正能够大放异彩，克服众多挑战，重新定义机器人智能的地方。那么，这些由人工智能驱动的技术有哪些支撑着机器人技术的发展呢？

新兴技术与AI在机器人领域齐头并进

以下是一些可以补充人工智能的技术，为未来的机器人技术赋能。

物联网（IoT）。目前，在我们的家中，有许多智能设备随叫随到。此外，你还有工厂里的机器人，协助生产和其他活动。物联网的进步可以帮助机器人超越所有障碍，并被证明比他们的人类同行更好。

云计算和网络安全。随着越来越多的工业设备采用在线运行的方式，物理服务器对它们的管理可能是一个挑战。云计算应该提供理想的流程来存储、管理、监控，甚至保护这些设备不受威胁行为者的影响。

通信技术：5G将成为通信的未来。随着人工智能和机器人的发展，各行业将需要高质量的通信来操作/管理工业机器人和其他机器人。

机器人中新兴的AI/ML应用

在自动化成为各行各业常态的今天，人们越来越需要机器人和其他技术，如AI-ML，为客户提供一系列服务。人们选择相信机器人可以取代人类劳动并使其被淘汰的观念。然而，这是不可行的。一个管理良好的人工智能机器人可以补充人类的努力，提供更好的服务，但它永远无法使人类的干预百分之百地被淘汰。现在让我们看看人工智能在机器人中的新兴应用。

计算机视觉

虽然有关联，但正确的说法必须是机器视觉或机器人视觉。赋予机器人视觉能力不仅仅包括计算机算法，工程师还需要考虑帮助机器人处理物理数据的摄像头硬件。机器人视觉和机器视觉在运动学上有一点区别。机器人视觉涉及到机器人对物理环境的影响能力和参考框架的校准。网络大数据推动了计算机视觉的研究，有助于改进基于ML的预测学习技术。自动车辆和无人机正在利用激光雷达、超声波和雷达技术来提供基于360度视觉的应用。以下是一些机器视觉在机器人领域的应用。

半导体行业

半导体行业一直在部署机器人进行机械以及智能任务的制造操作，这需要机器视觉。这些任务围绕着缺陷检测及其分类。机器人使用机器视觉来处理从机器人中实施的高分辨率摄像头获得的图像。

在零售业中，自动化有多种表现形式。一些比较成熟的应用与配送和装运活动有关，如分类、包装等。一个相对较新的应用是机器人在客户服务中的使用，以协助寻找、定位、建议顾客正在寻找的物品。机器视觉在这里帮助进行物体（物品）和人脸（顾客）识别。

店铺库存管理是零售行业的另一个应用。这个功能与扫描货架、统计可用库存等有关。为了执行这些任务，机器人需要能够识别产品代码和价格，这是机器视觉的另一个应用。这类零售机器人的两个很好的例子是Tally（世界上第一个机器人自主货架审计和分析解决方案）和OSHbot（在Orchard's的部分门店中使用的人型机器人，帮助他们找到他们要找的产品）。

农业

农业机器人执行的许多任务都需要机器视觉算法。从播种到处理杂草，机器视觉确保了所有这些任务的成功执行。例如，在无人驾驶拖拉机中，负责耕种的拖拉机利用机器视觉来导航它们的路径，对物体进行分类并避开障碍物。同样的原理也适用于播种，使机器人能够紧跟行间，将种子植入到应该植入的地方。这种人工智能应用辅助的另一组任务是果蔬的采摘。通过机器视觉算法来完善蔬果的导航和检测过程。

模仿学习

模仿学习方法使用贝叶斯或概率模型，让机器人在世界中行动，使其回报最大化。工业应用包括腿部运动、多地形移动导航器和仿人机器人，部署逆向最优控制方法。这种原理也被称为机器人示范学习或机器人编程(LfD)示范(PbD)，其根源在于最终用户可以教机器人执行额外的任务，而无需任何编程。在这种方法中，通常为机器人提供一系列已经知道的行为和动作，这些行为和动作要么是事先学习的，要么是预先编程的。下面的图形说明了这方面的例子。

自我监督学习

这是一种学习方法，有助于让机器人'变得聪明。他们利用人工智能来生成他们的训练例子，以提高性能。他们使用近距离数据来检测和拒绝物体，例如，灰尘和雪，并识别粗糙地形中的障碍物。自我监督学习也被用于车辆动力学建模和3D场景分析。另一个相关的应用是工具的操作，通过面向任务的抓取促进工具的定位，从而实现工具的操作。例如，抓起一把锤子，用它来扫地或敲击的任务。

辅助和医疗技术

辅助机器人可以捕捉数据，处理信息，并执行可以让老一辈和残疾人受益的动作。这种人工智能技术也被用于驾驶辅助工具中。此外，还有提供治疗效益的运动治疗机器人。以下是一些医疗机器人技术和技术的进步。

外科手术

也许是最常用的医疗机器人之一，达芬奇手术系统帮助外科医生在进行手术时，只需做几个非常小而精确的切口。这意味着更少的失血和感染并发症，从而使病人的恢复过程更快。

诊断系统

这也是医疗机器人真正可以大显身手的地方。利用AI和ML，机器人可以更好地完成诊断任务。一个例子是利用面部识别软件对患者进行一些疾病和障碍的筛查。人工智能可以扫描医疗文件和记录，以识别中风、糖尿病等疾病的高危患者。

活检

MURAB项目（核磁共振和超声机器人辅助活检）是一种旨在通过活检进行早期癌症诊断的技术。MURAB通过微创手术扫描并收集数据，为外科医生提供3D图像，让他们知道自己需要从哪里准确获得活检。

综上所述，AI和ML可以大规模改变机器人行业。不得不承认，该技术仍处于起步阶段，还有很大的发展空间。然而，发展中的技术将确保AI继续为机器人领域赋能。AI-ML与其他新兴技术一起，可以在未来将AI机器人的边界推向一个完全不同的水平。