電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/李彎彎）感知智能是指通過各種傳感器獲取信息的能力，它涵蓋了視覺、聽覺、觸覺等感知能力，能夠讓計算機模仿人類的感知過程，實現(xiàn)更加精確和高效的數(shù)據(jù)分析和處理。

感知智能的關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)的獲取、處理和分析。它是指將物理世界的信號通過攝像頭、麥克風(fēng)等硬件設(shè)備，借助語音識別、圖像識別等前沿技術(shù)，映射到數(shù)字世界，再將這些數(shù)字信息進一步提升至可認(rèn)知的層次，比如記憶、理解、規(guī)劃、決策等。

感知智能是AI與現(xiàn)實世界交互的基礎(chǔ)

感知智能可以幫助機器人根據(jù)所攜帶的傳感器對所處周圍環(huán)境進行環(huán)境信息的獲取，并提取環(huán)境中有效的特征信息加以處理和理解，最終通過建立所在環(huán)境的模型來表達(dá)所在環(huán)境的信息。

感知智能是人工智能與現(xiàn)實世界交互的基礎(chǔ)和關(guān)鍵，是人工智能服務(wù)于工業(yè)社會的重要橋梁，它對于信息進行智能化的感知及測量，將有助于人工智能對信息進行識別、判斷、預(yù)測和決策，對不確定信息進行整理挖掘，實現(xiàn)高效的信息感知，使得物理系統(tǒng)更加智能，智能感知涉及諸多工程領(lǐng)域，如海洋船舶、航空航天、土木建筑、生物化學(xué)等，這些領(lǐng)域都離不開對于信息的智能感知和處理。

感知智能的發(fā)展經(jīng)歷了多個階段。傳統(tǒng)傳感技術(shù)階段（20世紀(jì)50年代到80年代）：這個階段主要是通過傳感器將感受到的信息轉(zhuǎn)換為電信號或其他信號，實現(xiàn)最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)采集功能。但是這個階段的傳感器無法識別和自處理無效數(shù)據(jù)，應(yīng)用范圍有限。

智能傳感技術(shù)階段（20世紀(jì)80年代至今）：這個階段在傳統(tǒng)傳感器的基礎(chǔ)上，加入了微型處理器，使得傳感器具備了采集、處理、交換信息的能力。與傳統(tǒng)的傳感器相比，智能傳感終端可以通過軟件技術(shù)實現(xiàn)高精度的信息采集，具有一定的編程自動化能力，成本低且功能多樣化。

智能感知技術(shù)階段（2020年左右興起）：這個階段在智能傳感技術(shù)的基礎(chǔ)上，搭載了不同量級的邊緣計算能力與云計算能力，提高了對環(huán)境感知的準(zhǔn)確性，更精準(zhǔn)地判斷突發(fā)情況的原因和類型，并且對類似突發(fā)的情形做出事前預(yù)判和事后決策。

感知智能的應(yīng)用現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢

感知智能的應(yīng)用現(xiàn)狀主要集中在智能語音、計算機視覺和生物體征識別等領(lǐng)域，對應(yīng)的上層應(yīng)用包括智能對話、圖像識別和人體識別等，被廣泛應(yīng)用于智能客服、智能安防、智能監(jiān)控等解決方案中。目前，我國感知智能的算法研發(fā)和應(yīng)用落地相對成熟，而認(rèn)知智能正在加速發(fā)展過程中，未來將有著更廣闊的應(yīng)用空間。

感知智能的應(yīng)用案例包括谷歌的DeepMind開發(fā)的AI系統(tǒng)“Streams”，用于協(xié)助醫(yī)生處理和識別醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)，提高醫(yī)療診斷的準(zhǔn)確率和速度；IBM開發(fā)的醫(yī)學(xué)問診系統(tǒng)“Watson”，能夠分析病歷、化驗和影像數(shù)據(jù)等醫(yī)療資料，幫助醫(yī)生快速診斷疾病和提供治療方案；以及在智能交通領(lǐng)域中，感知技術(shù)可以通過傳感器實時獲取道路交通狀況、車輛位置和速度等信息，優(yōu)化交通信號燈的控制，提高道路通行效率，并且為自動駕駛車輛提供準(zhǔn)確的環(huán)境感知，避免事故的發(fā)生。

此外，感知智能還在智能家居、工業(yè)制造等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。例如，在智能家居中，感知技術(shù)可以通過各種傳感器和智能設(shè)備實現(xiàn)自動控制和智能化管理，提高家居的安全性、舒適性和節(jié)能性。在工業(yè)制造中，感知技術(shù)可以實時監(jiān)測設(shè)備的運行狀態(tài)和生產(chǎn)過程，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

感知智能的發(fā)展趨勢體現(xiàn)在：1、多傳感器融合：多傳感器融合能夠?qū)崿F(xiàn)物理上的合二為一，在一個緊湊的傳感器器件中集成多種傳感器，同時實現(xiàn)多傳感器的數(shù)據(jù)融合。這種技術(shù)可以彌補單一傳感器信號的誤差和缺陷，通過數(shù)據(jù)模型及融合算法解決數(shù)據(jù)異質(zhì)、數(shù)據(jù)沖突等問題，最終給出一致性結(jié)論或者提供有效決策支撐。在自動駕駛、機器人等場景下，多傳感器融合已經(jīng)成為重要的技術(shù)壁壘，需要在傳感器組合方案、成本、算力與通信等資源分配間反復(fù)調(diào)試和權(quán)衡。

2、人工智能與物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合：物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展為感知智能提供了更廣闊的應(yīng)用場景。通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，可以實現(xiàn)設(shè)備的互聯(lián)互通，實現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控和控制。同時，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)還可以與人工智能技術(shù)相結(jié)合，實現(xiàn)智能化管理和控制，提高生產(chǎn)效率和能源利用效率。

3、邊緣計算和云計算的結(jié)合：隨著云計算技術(shù)的發(fā)展，越來越多的數(shù)據(jù)被傳輸?shù)皆贫诉M行處理。但是，由于網(wǎng)絡(luò)帶寬和延遲等問題，云計算的處理速度和實時性受到限制。因此，邊緣計算技術(shù)被廣泛應(yīng)用于感知智能領(lǐng)域，將數(shù)據(jù)處理和分析的環(huán)節(jié)盡可能地靠近數(shù)據(jù)源頭，減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t和成本。同時，云計算和邊緣計算也可以結(jié)合起來，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式存儲和處理，提高數(shù)據(jù)處理效率。

總結(jié)

感知智能已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于工業(yè)智能、機器人、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、無人駕駛等新興信息化產(chǎn)業(yè)中，為各領(lǐng)域的智能化升級提供了重要的技術(shù)支持。多傳感器融合、人工智能與物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合等技術(shù)趨勢的發(fā)展，將進一步推動感知智能的應(yīng)用，為各領(lǐng)域的智能化升級提供重要的技術(shù)支持。