概要：让机器人实现智能的关键技术在最近十年会发展到什么程度？整个产业的应用前景将会如何？

目前的机器人已经能够胜任精确、重复性的工作，但很多时候，它还不能够灵活地为新任务进行自我调整，也不能应付一个不熟悉的或不确定的情景。不过，这些情况都在发生改变，机器人正在变得更加智能。我们不禁要问，让机器人实现智能的关键技术到底是什么？这些技术在最近十年会发展到什么程度？整个产业的应用前景将会如何？

随着家用机器人的应用需求不断增加，人工智能相关技术不断进步，硬件性能的增长，服务机器人近年来开始从实验室走向家庭，并从扫地机器人等单一功能向多功能的个人机器人发展。

感知、认知和行为控制

机器人的技术按照通常的理解分为三个部分，感知、认知和行为控制。感知主要是基于视觉，听觉及各种传感器的信息处理；认知部分则负责更高层的语义处理，如推理，规划，记忆，学习等；行为控制部分专门对机器人的行为进行控制。

提到机器人，一个最近经常提及的词是人工智能。人工智能是用计算机来实现类似于人的智能行为的一门学科。机器人本身即是人工智能的一个终极应用目标之一。所以谈到机器人，人们很容易联想到人工智能。人工智能的确对于机器人非常重要，上面提到的三个部分的技术都与人工智能相关。

从应用角度看，机器人由于有一定的自主性，能与人和环境交互，与之前的计算设备（包括电脑，手机等）相比，对智能的要求较高，这也是人工智能逐渐受到关注的一个原因。

传统的人工智能做为一门学科，起源于20世纪50年代的达特茅斯会议，后来经过几次大起大落，在基础理论和方法上积累了丰富的成果。从早期的符号计算系统，到专家系统，再到90年代发展起来的机器学习，大数据分析，都可以算是人工智能的范畴。在图像、语音、搜索、数据挖掘、社会计算等领域，又派生出了一些相关的应用研究。其中与机器人联系较为紧密的包括计算机视觉，语音和自然语言处理，还有智能体（Agent）等。

从技术上看，人工智能要达到人类级别的智能，要走的路还非常远，因为目前对人的智能机理尚未研究清楚。但从实用角度看，根据目前技术的进展，如果能够部分模拟人的智能行为（比如认出主人并进行相应的交互）并达到较好的用户体验，将会在短期内取得突破性进展。当然这在技术研发上还需进一步解决技术的实用性、鲁棒性问题。毕竟以往的不少机器人都还在实验室或者受限的环境中（比如养老院）进行研发和测试，而新兴的家庭服务机器人，将在家庭环境中独立或者半独立地（通过与人的协作）完成某些服务，这对技术的鲁棒性提出了更高要求。其中的一些，如计算机视觉、语音识别等核心技术还在不断地改进中，还没有发展到完全成熟。所有这些，都决定了需相当深入的研发工作，才能实现真正的实用化、智能化的家庭服务机器人系统。

机器人不是一堆机械和芯片

在以往对服务机器人的研究中，一个典型的目标应用是机器人可以做家务劳动，这就要求机器人可以用手臂去操作物体（抓放）。在这些方面的研究虽然较多，但从目前的技术进展看，在几年内实现机器人做家务劳动，仍有诸多的挑战。

1、目前的机器人，尤其是人形机器人的成本过高。举例说，一条机器人的手臂可能需几万美元，而机器人的手部就需要1万多美元，整个机器人的造价，更是普通家庭无法承受的。

2、机械手的灵巧程度，仍然难以和人手相媲美。

3、在安全性方面也存在需要解决的问题。有着钢铁之躯的机器人一旦进入家庭，由于程序错误，不小心挥挥手、伸伸胳膊，都可能对血肉之躯的人造成巨大伤害。

机器人如果暂时不能做家务劳动那又有何用，这是不少人关心的一个问题。如果不能应用，机器人不过是一堆机械和芯片而已。目前除了类似扫地机器人这样能够实现比较单一功能的机器人外，还有不少机器人的用途正在发展之中。

机器人作为一个新型智能设备，普通用户最关心的是机器人可以为他们做些什么？如前文所述，机器人目前还难以实现类似做家务这样的应用。而要达到人的智力水平，也还需要较长的发展时间。所以在应用方面也需要针对人工智能技术，特别是感知认知技术的现状进行设计，要充分利用最新技术，实现在过去看来不可能实现的功能。预计未来十年，市场上出现的服务机器人将具有以下特点。

1、机器人将实现低成本。在前文中提到，如果让服务机器人进入专业或家庭服务领域，成本需足够低。专业服务机器人的成本可以相对高些，而家庭服机器人则需严格控制成本。

2、机器人将拥有多功能特点。目前在家庭中使用的服务机器人主要是扫地机器人这样能够实现单一功能的机器人。未来多功能的机器人将有较大的发展，出于成本考虑，机器人中的某些处理器将可以用于多种应用。同时随着技术的发展，机器人的应用将越来越多，机器人将可以像人一样完成不同的任务。

3、具有独特的应用。这是用户购买使用服务机器人的主要动机，这些应用不是简单移植已有的电脑或手机的应用，而是具有独特的机器人应用的特点，如自主性，操控类似于人并能够与人进行互动等。

4、可与人协作完成任务。因为机器人是为人服务的，所以需要与人进行多方面的互动，以了解主人对服务的需求。另一方面是受制于机器人的智能和人相比还是有很大差距，所以有些任务还不能独立完成，需借助于人的帮助才能完成。

5、机器人将有高安全性特点。这包含信息安全和物理安全两方面。即不给用户带来安全隐患，甚至能主动检测并制止一些有潜在安全威胁的行为。著名的阿西莫夫三大定律，规定了基本的机器人安全规则。当然如何具体实现这些安全性，尤其是物理安全，还需要在机器人硬件和软件上下功夫。

家庭服务机器人和专业服务机器人的未来将会如何发展，已成为业界关心的话题。

家庭服务机器人将会实现如下几类较典型的应用。

1、家庭服务机器人将实现各种助手类的应用。智能手机上流行的个人助理软件（Siri，Cortana等），将从虚拟的无形演变为有物理外形的机器人能够实现的功能。可以设想，机器人助手可以帮用户查询一些如：天气，限行尾号等信息，或对用户进行提醒。听上去好像与手机上的体验并无区别，但实际上在体验上已有不少改变。用户和机器人互动的时候可用更自然的方式，像和人交流一样，甚至可以看到机器人的表情，使服务显得更加个性化。除了这些应用，服务机器人还可在更多的场景中作为人的助手。比如服务机器人可以作为人的健身助手（见图1），当人在健身的时候，机器人可像健身教练一样提供一些建议。相信此类应用随着技术的发展，将会越来越丰富。

2、家庭服务机器人将助力少儿教育。因为服务机器人具有自主性和移动性，将会为少儿教育带来无限的可能和更广泛的应用空间。

3、家庭服务机器人将可实现老人看护。包括中国在内的许多国家，正在或将要步入老龄化社会。中国的老人一般希望居家养老，而子女又忙于工作，即使住在一起也无法一直在身边照看老人。诸如提醒老人吃药或紧急情况时及时救助等，如果能由家庭服务机器人来完成，将大大提高老人居家养老的生活质量，也使得子女更放心。老人看护将是未来机器人的一个应用热点，具有极大的社会价值。机器人能完成的事还有很多，除了与健康辅助直接相关的功能，还可帮助老人读书读报，与老人简单聊天等，进行情感方面的关怀。

对于专业服务机器人，其应用根据专业应用领域的不同，而有较大区分。

1、在物流中心进行货物分发。据悉，这项应用已开始在亚马逊等公司实际使用。未来将不断地升级，如能够自动取货等。

2、在零售店，柜台，前台等处为客户服务。这些服务机器人能够和客人打招呼，并回答一些基本问题，还可以帮客户提包，端茶送水，并为客户指路。

3、机器人摄影师。机器人摄影师可以不知疲倦地穿梭于宾客之间，帮人们拍出高质量的照片。当然此功能在家庭服务机器人上，同样是个新鲜的功能。

4、智能安防机器人。在一些警力不足的地方，如果有智能安防机器人24小时巡逻，则会有很好的震慑力，减少犯罪的发生。

关键技术与挑战

可以预见，未来服务机器人有不少有趣的应用，但从技术实现的角度看还存在诸多挑战。

前面提到过机器人的三大技术领域，包括感知、认知和行为控制。其中行为控制技术相对来说，已经有不少技术积累。而对于在不久的将来可以实际大规模应用的服务机器人，将会更偏向于发展低成本的机器人。诸如机械结构比较简单的轮式机器人（只有轮式移动平台加上一个可活动的头，一般没有手臂或者手臂比较简单），由于其控制部分较为简单，因此在感知和认知方面的技术，显得尤为重要。根据以往机器人领域的研究进展和对应用的初步分析可以认为如下的感知、认知技术，将是实现应用的关键。

1、三维导航定位技术。不管什么机器人，只要可移动，即需要在家庭或其他环境中进行导航定位。其中SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）技术可同时进行定位和建图，在学术研究方面已经有不少技术积累。但对于实际系统，由于实时性低成本（比如无法采用比较昂贵的雷达设备）的要求和家庭环境的动态变化（物品的摆放），因而对导航定位技术提出了更高要求，仍需进一步研发。

2、视觉感知技术。其中包含人脸识别、手势识别、物体识别和情绪识别等相关技术。视觉感知技术，是机器人和人交互的一个非常重要的技术。

3、语言交互技术。其中包含语音识别、语音生成、自然语言理解和智能对话系统等。

4、文字识别技术。生活中有不少文字信息，如书报和物体的标签信息，这也要求机器人能够通过摄像头来进行文字识别。与传统的扫描后识别文字相比，其可通过摄像头来进行文字的识别。

5、认知技术。机器人需要逐步实现规划、推理、记忆、学习和预测等认知功能，从而变得更加智能。

从目前的研究现状看，服务机器人面对的关键技术均有了长足进步，但还有相当多的问题要解决。

推动技术的研发与实际应用结合

英特尔中国研究院的一个重要研究方向是服务机器人，研究范围主要包括鲁棒的三维导航定位、人和环境的视觉感知以及人-机器人交互（包含感知、认知、行为控制的结合）等领域，致力于为英特尔的合作伙伴提供先进的服务机器人技术。

研究方法以特定的目标应用领域为出发点，并以此来推动技术的研发和在实际应用中的测试。前面提到的助手类应用、少儿教育应用、老人看护应用，是研究重点。

为了进行应用测试，英特尔中国研究院建立了实际的机器人硬件原型，图3是平板机器人原型。左边是其内部结构，由一个带有英特尔Realsense摄像头的电脑来控制一个全向移动底盘和头部的转动，其高度可调，以便适应成人与儿童的互动要求。

目前研究院已经在视觉感知等领域取得了阶段性成果。如图4中，显示了利用Realsense摄像头和SLAM技术生成家庭环境地图，这在后续就可用来定位导航。研究院还开发了鲁棒的跟踪技术，可在多人同时出现的情况下，长时间正确地跟踪一个特定用户。在未来还会研发出更多相关技术和应用，这些技术也将服务于业界的合作伙伴助力开发出先进的服务机器人产品。

对于机器人技术，大家关心的一个问题是，是否需要采用专用的人工智能芯片。

目前探索的一个方向被称作混血计算（Hybridcomputing），其是指用通用处理器和其他架构一起合作来进行计算。不过，还处于早期探索的阶段。

一个架构是否能成功地应用于服务机器人，需要看性能是否满足应用的需求，功耗等是否合适，这是一个考虑多种因素平衡的选择。

可以说现在的通用处理器与已有的一些其他计算单元（如向量处理单元、GPU），已经可以为服务机器人提供一个理想的硬件架构，尤其是多功能的具有感知、认知功能的服务机器人。目前机器人主要的瓶颈，还是在应用需求的开发和感知、认知技术上。当然，未来的架构，也会随着对应用的深入开发而不断创新。硬件设计面临的挑战越来越大，需要不断地适应未来发展的演变。同时也可以考虑用FPGA架构来为一些比较专门的应用提供加速，这样在应用发生变化的时候，将具有更多的灵活性。

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凭什么代替人工？工业机器人的内部结构（附视频）

中国制造业发展的步伐越来越快，中国工厂使用的工业机器人数量越来越多，要想成为工业机器人技术型人才，工业机器人的内部构造必须要了解，下面为大家介绍一下通用工业机器人的构造。

首先看一下机器人手臂关节动画模拟

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德国kuka工业机器人的主要内部结构构造

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一、机器人驱动装置

概念：要使机器人运行起来, 需给各个关节即每个运动自由度安置传动装置 作用：提供机器人各部位、各关节动作的原动力。

驱动系统：可以是液压传动、气动传动、电动传动, 或者把它们结合起来应用的综合系统; 可以是直接驱动或者是通过同步带、链条、轮系、谐波齿轮等机械传动机构进行间接驱动。

1、电动驱动装置

电动驱动装置的能源简单，速度变化范围大，效率高，速度和位置精度都很高。但它们多与减速装置相联，直接驱动比较困难。

电动驱动装置又可分为直流(DC)、交流(AC)伺服电机驱动和步进电机驱动。 直流伺服电机电刷易磨损，且易形成火花。无刷直流电机也得到了越来越广泛的应用。 步进电机驱动多为开环控制，控制简单但功率不大，多用于低精度小功率机器人系统。

电动上电运行前要作如下检查：

1）电源电压是否合适（过压很可能造成驱动模块的损坏）； 对于直流输入的+/-极性一定不能接错，驱动控制器上的电机型号或电流设定值是否合适（开始时不要太大）；

2）控制信号线接牢靠，工业现场最好要考虑屏蔽问题（如采用双绞线）；

3）不要开始时就把需要接的线全接上，只连成最基本的系统，运行良好后，再逐步连接。

4）一定要搞清楚接地方法，还是采用浮空不接。

5）开始运行的半小时内要密切观察电机的状态，如运动是否正常，声音和温升情况，发现问题立即停机调整。

2、液压驱动

通过高精度的缸体和活塞来完成，通过缸体和活塞杆的相对运动实现直线运动。

优点：功率大，可省去减速装置直接与被驱动的杆件相连，结构紧凑，刚度好，响应快，伺服驱动具有较高的精度。

缺点：需要增设液压源，易产生液体泄漏，不适合高、低温场合，故液压驱动目前多用于特大功率的机器人系统。

选择适合的液压油。 防止固体杂质混入液压系统，防止空气和水入侵液压系统 。机械作业要柔和平顺机械作业应避免粗暴，否则必然产生冲击负荷，使机械故障频发，大大缩短使用寿命。要注意气蚀和溢流噪声。作业中要时刻注意液压泵和溢流阀的声音，如果液压泵出现“气蚀”噪声，经排气后不能消除，应查明原因排除故障后才能使用。 保持适宜的油温。液压系统的工作温度一般控制在30～80℃之间为宜。

3、气压驱动

气压驱动的结构简单，清洁，动作灵敏，具有缓冲作用。 .但与液压驱动装置相比，功率较小，刚度差，噪音大，速度不易控制，所以多用于精度不高的点位控制机器人。

（1）具有速度快、系统结构简单，维修方便、价格低等特点。适于在中、小负荷的机器人中采用。但因难于实现伺服控制，多用于程序控制的机械人中，如在上、下料和冲压机器人中应用较多。

（2）在多数情况下是用于实现两位式的或有限点位控制的中、小机器人中的。

（3）控制装置目前多数选用可编程控制器(PLC控制器)。在易燃、易爆场合下可采用气动逻辑元件组成控制装置。

二、直线传动机构

传动装置是连接动力源和运动连杆的关键部分，根据关节形式，常用的传动机构形式有直线传动和旋转传动机构。

直线传动方式可用于直角坐标机器人的X、Y、Z向驱动，圆柱坐标结构的径向驱动和垂直升降驱动，以及球坐标结构的径向伸缩驱动。

直线运动可以通过齿轮齿条、丝杠螺母等传动元件将旋转运动转换成直线运动，也可以有直线驱动电机驱动，也可以直接由气缸或液压缸的活塞产生。

1、齿轮齿条装置

通常齿条是固定的。齿轮的旋转运动转换成托板的直线运动。

优点：结构简单。

缺点：回差较大。

2、滚珠丝杠

在丝杠和螺母的螺旋槽内嵌入滚珠，并通过螺母中的导向槽使滚珠能连续循环。

优点：摩擦力小，传动效率高，无爬行，精度高

缺点：制造成本高，结构复杂。

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自锁问题：理论上滚珠丝杠副也可以自锁,但是实际应用上没有使用这个自锁的,原因主要是：可靠性很差，或加工成本很高；因为直径与导程比非常大，一般都是再加一套蜗轮蜗杆之类的自锁装置。

三、旋转传动机构

采用旋转传动机构的目的是将电机的驱动源输出的较高转速转换成较低转速，并获得较大的力矩。机器人中应用较多的旋转传动机构有齿轮链、同步皮带和谐波齿轮。

1、齿轮链

（1）转速关系

（2）力矩关系

2、同步皮带

同步带是具有许多型齿的皮带，它与同样具有型齿的同步皮带轮相啮合。工作时相当于柔软的齿轮。

优点：无滑动，柔性好，价格便宜，重复定位精度高。

缺点：具有一定的弹性变形。

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3、谐波齿轮

谐波齿轮由刚性齿轮、谐波发生器和柔性齿轮三个主要零件组成，一般刚性齿轮固定，谐波发生器驱动柔性齿轮旋转。

主要特点：

(1)、传动比大，单级为50—300。

(2)、传动平稳，承载能力高。

(3)、传动效率高,可达70%—90%。

(4)、传动精度高,比普通齿轮传动高3—4倍。

(5)、回差小，可小于3’。

(6)、不能获得中间输出，柔轮刚度较低。

谐波传动装置在机器人技术比较先进的国家已得到了广泛的应用。仅就日本来说，机器人驱动装置的60％都采用了谐波传动。

美国送到月球上的机器人，其各个关节部位都采用谐波传动装置，其中一只上臂就用了30个谐波传动机构。

前苏联送入月球的移动式机器人“登月者”，其成对安装的8个轮子均是用密闭谐波传动机构单独驱动的。德国大众汽车公司研制的ROHREN、GEROT R30型机器人和法国雷诺公司研制的VERTICAL 80型机器人等都采用了谐波传动机构。

四、机器人传感系统

1、感受系统由内部传感器模块和外部传感器模块组成, 用以获取内部和外部环境状态中有意义的信息。

2、智能传感器的使用提高了机器人的机动性、适应性和智能化的水准。

3、智能传感器的使用提高了机器人的机动性、适应性和智能化的水准。

4、对于一些特殊的信息, 传感器比人类的感受系统更有效。

五、机器人位置检测

旋转光学编码器是最常用的位置反馈装置。光电探测器把光脉冲转化成二进制波形。轴的转角通过计算脉冲数得到，转动方向由两个方波信号的相对相位决定。

感应同步器输出两个模拟信号——轴转角的正弦信号和余弦信号。轴的转角由这两个信号的相对幅值计算得到。感应同步器一般比编码器可靠，但它的分辨率较低。

电位计是最直接的位置检测形式。它连接在电桥中，能够产生与轴转角成正比的电压信号。但是，由于分辨率低、线性不好以及对噪声敏感。

转速计能够输出与轴的转速成正比的模拟信号。如果没有这样的速度传感器，可以通过对检测到的位置相对于时间的差分得到速度反馈信号。

六、机器人力检测

力传感器通常安装在操作臂下述三个位置：

1、安装在关节驱动器上。可测量驱动器/减速器自身的力矩或者力的输出。但不能很好地检测末端执行器与环境之间的接触力。

2、安装在末端执行器与操作臂的终端关节之间，可称腕力传感器。通常，可以测量施加于末端执行器上的三个到六个力/力矩分量。

3、安装在末端执行器的“指尖”上。通常，这些带有力觉得手指内置了应变计，可以测量作用在指尖上的一个到四个分力。

七、机器人－环境交互系统

1、机器人-环境交互系统是实现工业机器人与外部环境中的设备相互联系和协调的系统。

2、工业机器人与外部设备集成为一个功能单元，如加工制造单元、焊接单元、装配单元等。也可以是多台机器人、多台机床或设备、多个零件存储装置等集成 。

3、也可以是多台机器人、多台机床或设备、多个零件存储装置等集成为一个去执行复杂任务的功能单元。

八、人机交互系统

人机交互系统是使操作人员参与机器人控制并与机器人进行联系的装置。 该系统归纳起来分为两大类: 指令给定装置和信息显示装置。

End

来源：工业机器人

人工智能赛博物理操作系统

AI-CPS OS

“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今天，企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。

AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化，这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的意愿，这些将不可能实现。

领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量，领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：

1. 重新行业布局：你的世界观要怎样改变才算足够？你必须对行业典范进行怎样的反思？

2. 重新构建企业：你的企业需要做出什么样的变化？你准备如何重新定义你的公司？

3. 重新打造自己：你需要成为怎样的人？要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必须如何去做？

AI-CPS OS是数字化智能化创新平台，设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端，可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉，形成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：

1. 精细：这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。

2. 智能：模型随着时间（数据）的变化而变化，整个系统就具备了智能（自学习）的能力。

3. 高效：企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。

4. 不确定性：数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验，其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域：技术、文化、制度。

5. 边界模糊：数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长：

1. 创造虚拟劳动力，承担需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”，以区别于传统的自动化解决方案；

2. 对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升，提高资本效率；

3. 人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，开辟崭新的经济增长空间。

给决策制定者和商业领袖的建议：

1. 超越自动化，开启新创新模式：利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能，为企业创造新商机；

2. 迎接新一代信息技术，迎接人工智能：无缝整合人类智慧与机器智能，重新

   评估未来的知识和技能类型；

3. 制定道德规范：切实为人工智能生态系统制定道德准则，并在智能机器的开

   发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践；

4. 重视再分配效应：对人工智能可能带来的冲击做好准备，制定战略帮助面临

   较高失业风险的人群；

5. 开发数字化+智能化企业所需新能力：员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说，创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。

子曰：“君子和而不同，小人同而不和。”  《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能，像君子一般融合，一起体现科技就是生产力。

如果说上一次哥伦布地理大发现，拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现，拓展的就是人们的数字空间。在数学空间，建立新的商业文明，从而发现新的创富模式，为人类社会带来新的财富空间。云计算，大数据、物联网和区块链，是进入这个数字空间的船，而人工智能就是那船上的帆，哥伦布之帆！

新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。

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产业智能官  AI-CPS

用“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能），在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能；实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。

长按上方二维码关注微信公众号： AI-CPS，更多信息回复：

新技术：“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能”；新产业：“智能制造”、“智能农业”、“智能金融”、“智能零售”、“智能城市”、“智能驾驶”；新模式：“财富空间”、“数据科学家”、“赛博物理”、“供应链金融”。

官方网站：AI-CPS.NET

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