2017年是人工智能商業化元年，許多最新的人工智能產品都是在今年上市，但是對于產品的含金量一直都有人質疑，那些按照原定輸入程序進行活動的機械臂、傳送帶等也算是人工智能產品嗎？還有一些擁有機器人外形、只聽標準指令才會活動的機器人也是機器人產品嗎？怎么一點都不智能呢？

現有的機器人產品多是可編程機器，不具有人工智能內涵。

現在所能看到的機器人，通常是可編程機器，只能針對特定的工作任務設定程序，通過傳感器和執行器與物理世界進行交互，能夠自主地或半自主地執行一系列原定動作。

如果機器只有感知能力，本質上只是改變數據輸入方式——機器的數據輸入自動化、無人化、實時化，進而提高輸入效率、降低人力成本，增加采集場景。然而機器的本質還是傳統意義上的功能計算機。就算可以做出決定，也只是在人類設定的規則下的按部就班。

這類機器人包括工廠流水線上的機械臂、陪小朋友念唐詩的教育機器人、拖地機器人等。

他們會執行指令，但是不會自行思考，因此不具有人工智能內涵。

近兩年大熱的人工智能產品指的是具有學習、思考能力的AI產品。

人工智能（AI）是計算機科學的一個分支，它涉及開發計算機程序來完成需要人類智能的任務。AI算法可以解決學習，感知，解決問題，具有語言理解、邏輯推理、判斷歸納等能力。

目前，AI算法用于Google搜索，Amazon推薦引擎和Giiso資訊機器人等，AI算法也只是較大的機器人系統的一部分，它還包括傳感器，執行器和非AI編程。

通常AI涉及一定程度的機器學習，其中算法通過使用已知的輸入和輸出，以某種方式“訓練”以對特定輸入進行響應，將AI與更傳統的編程區分開來的關鍵方面是“智慧”，非AI程序只需執行一個定義的指令序列，AI程序模仿一些人類智力水平。

那么什么是人工智能機器人呢？

人工智能機器人是機器人與AI之間的橋梁，這些是由AI程序控制的機器人。那些依照編程執行重復的一系列運動的機器人不是人工智能機器人，而只是單純的機械臂而已，因為重復的標準運動是不需要人工智能的。

非智能機器人的功能相當有限，而AI算法的出現就是為了讓機器人執行更復雜的任務。我們來看一些例子。

1、 無人駕駛大家聽了很多，百度李彥宏也在前段時間坐著無人駕駛車上北京五環溜達了一圈，深圳12月份也有專家乘坐兩輛無人駕駛公交上路測試。無論是北京還是深圳的交通，除了路線，其他路況絕對不是重復固定的，可以說每時每刻都在變化，這就需要強大的實時數據來做支撐，并且汽車里安置的無人駕駛系統必須具有人類智能，主要是識別類、感應器等方面，懂得分析收取到的路況信息并執行相應的操作，這強大的底層技術就是AI算法。

2、 Giiso資訊機器人這幾年也在媒體界迅速走紅，主要協助媒體工作者在短時間內做初步的寫作、編輯、審核、數據追蹤、智能分發等一系列工作。除了Giiso資訊機器人之外，還有騰訊的Dreamwriter、今日頭條的張小明等均是可以寫稿的機器人，是什么支撐一個機器寫作？據Giiso首席科學家鄭海濤博士所言，依靠的智能語義和知識圖譜這兩大核心技術。

當機器經過足夠多的訓練積累了諸多有用的經驗后，它會在這些大數據的基礎上建立認知能力，對世界有自己的理解后，就可以進行智能決策。因此，在AI時代，我們要讓機器真正意義上認知這個世界，要讓機器與我們更自然地交互，要讓機器可以智能做出決策，都必須要輸入足夠多的知識給機器。

如何給機器輸入知識？核心技術就是知識圖譜，它就像AlphaGo“吃”的棋譜一樣，是將人類掌握的不同知識進行關聯存儲于計算機中，形成網狀結構并持續動態完善，讓機器不斷汲取知識，對世界的認知日益完善。

只有當機器人通過學習后具備了理解、判斷、決斷、行動等一系類的人類能力之后，它才是一個真正意義上的人工智能產品。