人工智能和机器人的科技树越来越大，或不久将诞生生命！

近期，清华大学－中国工程院知识智能联合研究中心与中国人工智能学会吴文俊人工智能科学技术奖评选基地共同发布了备受瞩目的《2019人工智能发展报告》。这份报告详细遴选了13个重点领域，涉及人工智能的尖端技术及应用。其中，机器人技术和深度学习成为引领行业发展的两大核心。这份报告强调了深度学习在图像和语音等感知类问题上的突破性进展。

机器学习作为一门多学科交叉的学科，一直在探索计算机如何模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识和技能。从阿兰·图灵创造的图灵测试到IBM科学家亚瑟·塞缪尔开发的跳棋程序，再到伟博斯在神经网络反向传播算法中的贡献，机器学习经历了漫长的发展历程。特别是Hinton在2006年提出的深度学习算法，大大推动了机器学习的发展，让图像和语音等感知类问题取得了实质性的突破。深度学习的出现标志着人工智能进入了一个崭新的时代。

在计算机视觉领域，这门让计算机智能化地“看”的科学正在催生出众多实际应用，如人脸识别、智能视频监控等。计算机视觉技术利用摄像机和电脑来模拟人的眼睛，实现分割、分类、识别、跟踪等功能。经过多年的发展，计算机视觉经历了马尔的计算视觉、多视几何与分层三维重建和基于学习的视觉三个主要历程。如今，计算机视觉技术已经广泛应用于远程视频会议、考古、虚拟现实、视频监控等诸多领域。

《2019人工智能发展报告》揭示了人工智能领域的繁荣景象和未来巨大的发展潜力。随着深度学习、计算机视觉等技术的不断进步，人工智能将在更多领域发挥重要作用，推动社会进步和发展。在Hartely与Zisserman合著的著作中，对计算机视觉领域给出了系统而全面的总结。随着大数据时代的到来，全自动重建技术逐渐崭露头角。这种重建技术并非一蹴而就，它需要经过反复优化，而这一过程无疑需要消耗大量的计算资源。以三维重建北京中关村地区为例，为了得到完整的重建效果，我们需要收集海量的地面和无人机图像。想象一下，若我们获取了数万幅高分辨率的图像，如何将它们与三维场景相匹配、标定相机位置并重建出场景的三维结构？这无疑是个人工无法完成的任务，因此全自动流程成为了必然选择。

基于学习的视觉研究是计算机视觉领域的一个重要分支，它以机器学习为技术支撑。从早期的流形学习子空间法到现今的深度学习视觉法，该领域经历了长足的发展。随着大数据的涌现和计算能力的提升，计算机视觉正面临巨大的发展机遇与挑战。学术界和工业界均视其为前瞻性的研究领域，多项研究成果已成功应用于人脸识别、智能视频监控等领域。

语音识别技术已成为人机交流的一种自然有效方式。它让机器识别并理解人类的语音信号，将语音转化为文本或命令。这一技术的历史可追溯至20世纪50年代，经历了从简单的数字识别到连续语音识别的技术进步。隐马尔科夫模型、基于知识的语音识别、人工神经网络等技术都在这一领域发挥了重要作用。如今，随着深度学习的兴起，语音识别的精度大大提高，广泛应用于工业、通信、医疗等多个领域。手机语音助手便是其中的典型应用之一。

机器人技术的进步使得它们与人类及其他生物的距离越来越近。无论是模拟人类行为还是其他生物的机械，如机器狗、机器猫等，都展现出了令人惊叹的智能化程度。机器人的发展不仅仅是技术的进步，更是对人类生活方式的一次深刻变革。随着技术的不断进步，我们有理由相信，未来的机器人将在更多领域发挥重要作用。智能机器人：全球研究热点与工业革命的助推器

智能机器人如今已成为全球科研的焦点和工业进步的衡量尺度。从最初的工业应用领域，到如今医疗服务、教育娱乐、勘探勘测、生物工程、救灾救援等多领域的广泛布局，机器人技术的飞速发展正是计算机技术、网络技术、MEMS技术等创新的助推结果。

回溯历史长河，智能机器人的形象逐渐丰满的历程可谓波澜壮阔。始于1961年，美国麻省理工学院的Lincoln实验室将计算机与带有接触传感器的遥控操纵器相结合，诞生了能凭触觉判断物体状态的机器人。随后的岁月里，计算机图像处理、物体辨识的研究也取得了累累硕果。到了20世纪70年代，工业机器人开始在汽车制造业的流水线生产中大展身手，随后在制造业发达国家的工业生产中广泛应用。

随着技术的不断进步，机器人正朝着智能化方向发展。这些智能机器人配备了多种传感器，能够融合各种信息，适应多变的环境，具备强大的自适应能力、学习能力和自治功能。智能机器人的发展历经了可编程示教、具备感知能力和自适应能力的机器人，直至如今的智能机器人三个阶段。这其中涉及的多传感器信息融合、导航与定位、路径规划、机器人视觉智能控制和人机接口等关键技术，都是推动机器人技术不断向前的重要动力。

进入21世纪，随着劳动力成本的上升和技术进步，制造业的转型升级成为必然趋势，机器人替代人的热潮应运而生。与此服务机器人在人工智能的推动下也开始走进千家万户。全球众多科技公司在机器人领域大展身手，机器人的智能特质日益凸显。例如，波士顿动力公司的机器狗Spot和双足人形机器人Atlas，它们的出色表现令人惊叹不已。Spot不仅能前往指定地点，避开障碍，在极端环境下保持平衡，还能背负多种硬件模块，为各种任务提供所需技能。而Atlas则已经掌握了多项技能，包括体操等，不断刷新人们对机器人的认知。

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