admin 一、人工智能和机器人有什么区别？
性质不同
1、人工智能
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。
2、机器人
机器人是一种能够半自主或全自主工作的智能机器。
二、特点不同
1、人工智能
人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉
等等，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
2、机器人
机器人具有感知、决策、执行等基本特征，可以辅助甚至替代人类完成危险、繁重、复杂的工作，提高工作效率
与质量，服务人类生活，扩大或延伸人的活动及能力范围。
三、应用不同
1、人工智能
机器视觉
，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别
，掌纹识别，专家系统
，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。
2、机器人
我国的机器人专家从应用环境出发，将机器人也分为两大类，即工业机器人和特种机器人。工业机器人是指面向工业领域的多关节机械手
二、人工智能与机器人操作是一样吗？
人工智能跟机器人是不同于的两种概念，前者只是某一类领域的智能，比如说语音翻译，现在这个也可以说是人工智能最普及和最成熟的了，或者是识别物体，是花是草，目前的人工智能主要是利用大数据来匹配的，怎么说都是一个领域的，我们现在并没有能力把它做成完整的像人一样的系统，不过，这已经够了，能满足现阶段的生产与生活。
机器人，人们能想象到的是像终结者那样，有能力，有思维，能变形各种识别，各种感应。。但现在的机器人就只是与人工智能相结合，如，扫地机器人，餐厅服务机器人这种简单的劳动，而人脑将去做更高级的事情。
三、机器人工程和人工智能有区别吗？
1. 定义和目标不同：机器人工程旨在研发和制造机器人，以完成特定的任务。而人工智能则是指模拟人类智能的一种技术，旨在使计算机系统能够以智能的方式进行行为和决策。
2. 技术和应用领域不同：机器人工程主要涉及机械工程、电子工程、控制工程等领域，用于制造和设计机器人的硬件和软件。而人工智能则主要涉及计算机科学、数学、语言学等领域，用于开发和应用人工智能系统和算法。
3. 操作和控制不同：机器人通常需要外部输入和控制才能执行任务，例如预设的程序或者遥控器等。而人工智能系统则是自动进行行为和决策的，通常不需要外部干预或控制。
4. 目标和功能不同：机器人主要被用于完成特定的定点或线性任务，例如生产线上的物流、装配和加工等。而人工智能系统则可以用于识别图像、语言处理、自然语言生成、机器学习、数据分析等多种领域。
四、工业机器人和人工智能的区别？
工业机器人和人工智能（AI）都在工业领域发挥着重要作用，但它们的工作原理和目标有所不同。以下是工业机器人和人工智能之间的主要区别：
1. 工作原理：
工业机器人：工业机器人是一种机械设备，通过编程和预设的动作执行任务。它们的动作通常是预先设定的，基于特定的任务需求。工业机器人可以在生产线上快速执行重复性任务，提高生产效率。
人工智能：人工智能是一种计算机技术，它通过算法和机器学习使计算机具有类似于人类的智能。人工智能系统能够根据输入的数据自动学习、推理、优化和预测，无需预先编程。人工智能系统可以应用于各种领域，如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。
2. 目标：
工业机器人：工业机器人的主要目标是实现自动化生产，提高生产效率，减少人工错误。它们通常用于重复性高、危险性大或需要精确控制的生产环境。
人工智能：人工智能的目标是模拟和扩展人类智能，使计算机能够执行复杂、创造性和需要策略的任务。人工智能系统可以帮助企业和组织优化决策过程、提高生产力、降低成本，并在各个领域提供创新解决方案。
3. 应用场景：
工业机器人：工业机器人主要应用于制造业、物流、化工、食品和饮料等领域，用于完成自动化装配、搬运、分拣、喷涂等任务。
人工智能：人工智能广泛应用于多个行业和领域，如医疗、金融、教育、交通、娱乐等。人工智能可以用于自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等方面，提高各行业的服务质量和效率。
总之，工业机器人和人工智能在工作原理、目标和应用场景方面存在显著差异。工业机器人主要实现自动化生产和提高生产效率，而人工智能旨在模拟和扩展人类智能，应用于各领域的创新解决方案。在工业领域，两者可以相互配合，共同推动工业自动化和智能化发展。
五、人工智能和机器人区别？
机器人，能够完成某些指令和任务，即使是被动的被操控的，并非智能的，仍然是机器人。机器人主要是在外形态，硬件上的体现。
人工智能则是软件上的，体现在内在的智慧和学习上，能够自主的去完成所分配的任务，且在任务完成中可以自我完善和学习，不断的自我提升，具备相当程度的自主能动性。
六、工业机器人和人工智能的区别？
“智能机器人”与“工业机器人”的区别:工业机器人也有人工智能;智能机器人概念很广。
我国的机器人专家从应用环境出发，将机器人分为两大类，即工业机器人和智能机器人。
工业机器人就是面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器人。
目前，国际上的机器人学者，从应用环境出发将机器人也分为两类：制造环境下的工业机器人和非制造环境下的服务与仿人型机器人，这和我国的分类是一致的。
是有独立机械机构和控制系统，能自主的 、运动复杂、工作自由度多、操作程序可变，可任意定位的自动化操作机。
在简要介绍智能机器人及发展状况的基础上，深入阐述了机器人在其路径规划算法的研究现状，对全局的路径规化算法作出了详细的研究，指出各种算法的优缺点，提出建立嵌入式能机器人路径规划平台，实现了基于嵌入式实时系统的智能机器人路径规划算法。
智能机器人是人工智能的理想研究平台，是一个在感知、思维、效应方面全面模拟人的机器系统，浙江瓦力人工智能技术的综合试验场，可以全面地考察人工智能各个领域的技术。
七、大数据，人工智能，机器人三者之间到底有什么关系？
大数据，人工智能，机器人是三个行业。观察员从相互联系和各行业不同的结构进行分析。
【友情提醒：内容很长，干货很多。关注：机器人观察员，我是你们机器人行业朋友】
一、相互联系
大数据是基础，人工智能是核心，机器人是执行对象。
这是一个：五官信息——大脑处理——手脚执行的过程。
大数据采集的数据：当下普及的数据，主要分为：结构性数据可以获取，同时可以针对包括文字，图片，声音进行识别及处理。在数据获取方面，现在的机器人视觉，音频采集，既刻意做到实时采集，同时可以做到在终端计算，对于要求更高一些的可以进行边缘计算，再高级的那就进行云端计算。
具备数据分析的能力：现在比较多的逻辑分析，神经树分析，以及那些你们听不懂的高端逻辑分析。归类到最基层都是，归类，相关性，模型回归分析，更为高深的分析方式都是在这些数据的归纳以及训练中，慢慢建立起来的。
很明显咱们这篇文章，不是介绍技术的，就是介绍，我也没有能力在一篇文章中介绍完。
类比一下人类学习的过程。
大数据
1、归类分析：我们从小学习，一直都在被训练，被教育规则，规则就是归类分析的一种。我们看到有胸，有长头发都归类为女性。当然根据动态的环境获取信息，我们会发现这是一个什么样的女性，是漂亮的，还是一个伪娘。（这里面就是类似于归类，这类归类用大数据比较好理解）
2、相关性分析：类似于，将单个条件做纵向相关，例如，我们慢慢的发现，女人喜欢购物，喜欢逛街，你如果谈恋爱，最好是带她去逛街，去看电影。
这种相关性，毕竟不是像客观条件一下，客观条件是女人都有胸，但这种女人爱逛街，女人出现的场景在衣服店，都是关联到女性这个个体上面，社会没有一个固定的规则说，女人都爱逛街（确实有人不喜欢）。这类相关性分析，就是模型分析的基础。
在机器人中，我们训练的时候，例如说训练无人驾驶，我们会在汽车进行右转的时候，看看右转专用道的旁边有没有行人，电动车等？为什么，因为根据视觉动作，你要根据出现的场景判定，这些行人不要闯红灯。不然一个“鬼探头”，那就惨了。
现在应用最典型的是什么？是电销机器人。现在给你们打电话最多的不是真实的客户，都是机器人。拨通电话后，你沉默不语，机器人会直接说，如果你问了某一个关键词，那么系统制动设定一个话术回复。这就是最简单的大数据分析。
3、模型分析
很多人都有疑问，为什么做人工智能的都是大公司，为什么大公司都进步这么快？
我来简单的说一下，即使你召集几个人做了一个智能语音，你也不能做到高端的人工智能！为什么？人工智能需要训练！训练人工智能的方式就是给他喂数据，喂超过PB级别的数据。
你没有语料库，科大讯飞，百度，阿里巴巴，腾讯，微软，facebook都是超级大公司，都是即时通讯系统，能够拿到国家级别的各类语料信息。同时国家也同你采集这些信息。（这里看到你的信息被收集了吧！这都是要授权的。）
例如无人驾驶，更是难度极高。因为你要训练无人驾驶系统，很显然需要能够难道大量的路况数据，以及各类交通场景的数据。这个一般人也拿不到啊，只有交通系统才有。
模型分析，比较典型的是判断。属于高深的一种机器学习。
模型学习，你可以理解为，我们训练一个新员工工作，怎么去训练？让他做一件事情，做一个方案！方案就是模型，你可以不会，你什么都没接触过，客户，供应商都没接触过，但用这个模型你知道怎么做，在进行第一步行动后，根据反馈数据做下一步反馈。
谷歌那个alpha Go算是这类的代表了。下围棋的训练。
一切指向人工智能：大脑
人工智能解释为：机器人的智商或许更好理解。
我们介绍了大数据的作用，那么一切都是为了人工智能的出现，或者说机器人的智商能够更高服务的。
我们看到，当前主要的人工智能集中在：智能语言，图像智能，无人驾驶。这三种应用场景。
为什么是这三种？语言智能，是一切智能的基础，因为语言是人来创造的数据。你我沟通都是靠语言。语言智能不单单包含识别语言，还包括情感分析，情感分析的含义就是理解你的意思。
图像识别，是人类生活的三维世界同外部物质交互的唯一媒介。当然还包括触觉，还有嗅觉。后面我们介绍这两种感官。
所以图像识别就很有必要了，不然你认为我们国家的安保系统，支付系统，以及公共交通系统都是通过什么这么方便的？还不是通过面部图像识别。
那么无人驾驶就属于这两种应用更为复杂，并且落地场景最合适的一种应用。毕竟无人驾驶相对而言，不需要极其高端的情感判断。我不需要考虑你是不是不高兴，我只需要判断你的车和我的的状态。
语言智能，图像智能，以及高端的各类智能分析，都是相当于机器人的大脑。做到智能够高。
机器人——执行机构
执行机构，熟悉工业的朋友，应该知道，我们一般会把一个自动化的结构，叫做执行机构。机器人说白了，就是通过控制器（含有人工智能算法的芯片）——驱动动力（电动机）——金属结构驱赶。
当然机器人也需要同外部进行反馈，这时候就是传感器的天下了，包括力觉传感器，以及气敏传感器等。
这里用工业机器人的结构说明一下运动，智能机器人的结构式一样的。没有任何区别，区别就在于运动模型的复杂程度。
每个关节都是伺服电机+减速机进行驱动
高端的仿人型机器人，也同样是这样的方式。只是更为复杂。
波士顿动力的atlas机器人。
二、大数据，人工智能，机器人是三个行业
1、大数据行业——互联网行业淘金行业，工业自动化大咖的领域
有联系，但这三个也是三个很庞大的行业。现在大数据，在互联网，工业自动化都有很多应用。举个例子：对于当下电商，以及今日头条这种企业，可以分析观众的模型。获取你的用户喜欢从而分析你。这就是典型的大数据应用。
很多互联网的从业者都是知道，低端的爬虫工程师，高端的数据架构工程师就是典型的大数据分析的典型。那么工业领域是怎么做的呢？有根据离散制造，还是过程制造专门做好的数字孪生平台，以及MES系统。这就是典型工业大数据的分析平台。
现在工业自动化的大咖，都在这个领域玩耍，例如西门子，施耐德，博世，通用都是工业自动化数字化先行者。
就这个样子（不好意思，图片不是我，我没出境）
2、人工智能行业：
你们熟悉的商汤科技，依图科技，云丛科技，旷视科技都是图像智能的大企业。应用在智能终端，例如手机，安防监控，公共场所安防，智能家具等等都比较多。
像科大讯飞，百度，腾讯等等在智能语言上面技术比较领先，也在智能家居，智能终端应用较多。现在的人工智能努力在做的是，拓展各类应用场景。
当然，比较牛的例如华为这种，开始做AI智能芯片，也就是属于人工智能终端硬件产品。
3、机器人行业：
工业机器人，及服务机器人。
当前发展最好的应当属于工业机器人，国内埃斯顿，汇川技术，新松都是工业机器人的佼佼者。并且应用场景非常丰富。
服务机器人领域，当前以教育服务机器人发展的最好，优必选算是这个领域的领先者了。国外的NAO是这个行业的领先品牌。
综述：未来的天下肯定是人工智能的时代，你我都不能错过。错过了就真的没有机会喽！
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