机器人生物识别方法是什么，语音识别是什么？
智汇有初｜为什么AI手势控制是下一个AI语音控制交互方式？https://www.toutiao.com/i6952765947732132384/
摘要：人类进入人工智能时代，从机械地替代人类动作的自动化技术到智能地代替人类“思考”的AI技术，一场交互方式革命正在发生，已经爆发的AI语音控制交互方式，正在崛起的AI手势控制交互方式，甚至未来的高层次脑电流交互方式，我们需要重新审视技术世界的交互思维。
一、概述在语言诞生前，手势是人类最基本、最原始、最简单的沟通方式，也是最能抵抗环境干扰的交互方式，如语音控制需要近距离安静、单纯的环境才能进行精准识别，智汇有初Space Touching技术为语音控制之外提供一种新的AI交互方式。以噪音环境、无菌环境、触电环境、野战环境……激烈的谈话环境不适合语音识别的使用，无菌实验室需要尽可能避免交叉感染，高电压场景无接触绝缘；野外作战传递信息不允许语音为例，单一的AI交互方式无法满足，为手势控制提供了发挥空间。或者更具体的场景，如智能汽车、智能手机、平板电脑、笔记本电脑、智能手表和智能电视……AI交互方式正在进入科技巨头IoT体系：在智能电视（或智慧屏）的客厅，正在播放中的电视不适合语音控制精准识别，一个手势就能解决问题。在驾驶汽车时，正在播放的广播或音乐不适合语音控制，而手势控制不仅可以避开声音干扰，更可以避免视线离开的交通事故风险，一个手势搞定。在厨房油烟机运转时，厨房的噪音形成强大语音干扰，而手势控制不仅绕开噪音干扰，更避免做饭的手接触油烟机。也就是说，像手机、台灯、开关、门、窗……智慧生活全场景，都可以手势控制代替语音控制，毕竟眼睛比耳朵信息读取能力更强。二、Space Touching技术业务场景在AI视觉算法领域，有人脸识别、肢体识别、步态识别、手势识别…… 智汇有初的主要研究方向“高精度”人机交互视觉算法，包括物体识别、肢体识别、步态识别、手势识别，重点突破高精度算法，做到0.01mm（八分之一头发丝直径）动作的识别。而且，智汇有初Space Touching技术可以识别108种动作，识别距离做到了3米以上，做到无网络物体识别，进一步扩大了高精度应用场景：在高精度电路板场景大批量电路板表面瑕疵人眼无法做到智汇有初0.01毫米识别精度可以在高精度宝石加工表面场景珍贵珠宝艺术要求无止境人眼和放大镜难以识别瑕疵智汇有初0.01毫米识别精度可以在高精度机器人动作矫正场景分毫误差决定工业品生死的领域人的波动性大而不准智汇有初0.01毫米识别精度可以……
一瓶红酒需要长时间静止一旦红酒柜存在震动酒的品质就大受影响而小震动肉眼难见除了这些高精度使用场景的客户需求外，智汇有初的业务场景已经做到了“汽车的门、空调、音箱、窗、后视镜手势控制改装”、“智能油烟机开关、风量手势控制改装”、“抓娃娃机前后左右移动、抓取手势控制定制”、“电脑触控板前后左右移动、隐藏网页、放大网页、开关手势控制”、“窗帘的开关”、“实体大屏的手势控制游戏互动”、“投影屏幕的手势控制游戏互动”等消费场景。在AI x IoT互联互通生态中，智汇有初已经具备高精度识别与控制技术能力，并得到实体场景验证，联合智能电视（或智慧屏）厂商、智能汽车厂商定制手势控制交互方式，相信这一天不会太久。三、Space Touching技术逻辑在技术方面来讲，AI语音识别模拟人类耳朵，而AI视觉识别模拟人类眼睛，是一种继一维按键、二维触屏的第三代三维交互方式，取代遥控器、按键、触控板，实现“手势识别、步态识别、人体动作识别”，用户“少交互、AI交互、隔空交互”，提升交互效率和体验，也更科技、安全、方便。第一步：识别动作摄像头或位置传感器，对空间的手势、关节姿态、物体运动等精准识别；第二步：信息处理图像处理器和处理软件，基于图像处理算法，建立人体动作模型；第三步：执行动作驱动硬件交互执行，实现人体空间动作的精准定位与识控。一个技术商业化就要做到商业化需求的指标，Space Touching技术有三大技术指标领跑全球。a.微：将空间动作识别技术实现模块化；b.精：识别精准度达0.01mm；c.小：模块体积全球最小。以手势控制娃娃机为例，技术模块约为“1元硬币”大小。以光电脑为例，没有硬件外设，体积做到了巴掌大。四、AI的学习与数据优化闭环像人一样，从一个懵懂的婴儿什么都不懂到一个博士毕业的科技工作者，人的学习让人变得越来越适应、理解世界的规则，并形成自己的独特智商资产壁垒，领先不学无术的人。其实，AI手势控制也经历了AI语音控制、AI人脸识别同样的算法、数据问题，从一个只有初级算法工具的阶段到数据不断积累迭代，不断完善、升级算法的策略、方式，深度学习的AI算法逐渐达到用户的需求目标，并越来越精确，越来越好用，形成精准度和大数据的壁垒，建立自己的护城河。10年前开始，智汇有初的哈尔滨工业大学博士团队就开始做Space Touching技术研发工作，而航天领域的工科强校哈尔滨工业大学机器人专业又是中国第一，大批企业合作实验数据和长期的算法策略实践成为难得的资源，可以说，0.01mm识别精度非哈尔滨工业大学机器人博士无法突破。五、未来憧憬智汇有初的哈尔滨工业大学机器人博士研发团队，10年的研发做到了多点手势识别、0.01mm识别精度、108种动作识别以及技术的小模块化，在识别精度、算法策略、业务场景方面进行了许多探索和尝试，大场景低精度的肢体识别难度不大，人场景更近的高精度手势识别需求更高频，也坚信手势控制技术的爆发是时间问题：
ABB机器人能识别什么格式的外部文件？
目前ABB机器人的IRC5控制柜只支持FAT32的文件系统格式，FAT32之外的系统格式ABB机器人会不识别。这也就是为什么有的小伙伴的U盘在电脑中正常使用，但是在机器人中无法识别。自己的U盘是什么文件系统可以在电脑的磁盘属性中查看。机器人概念和人工智能概念的区别？
一、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
或多自由度
机器人。特种机器人则是除工业机器人之外的、用于非制造业并服务于人类的各种先进机器人，包括：服务机器人、水下机器人、娱乐机器人、军用机器人、农业机器人等。在特种机器人中，有些分支发展很快，有独立成体系的趋势，如服务机器人、水下机器人、军用机器人、微操作机器人等
机械制造与自动专业的学生如何能学习机器人方面的知识？
兴趣是第一位的。
其次，【机器人学是一门高度交叉的工程学科】为什么要说这个？是因为这里面有两个重要的词：交叉、工程。
A：【交叉】意味着机器人学涉及的知识范围非常广泛，上至院士，下至爱好者，没有能一个人搞定所有事的。中国学术界，一般来说倾向于把涉及的技术分为三大类：感知、认知、动作，近年来又补充了协同，这里简单介绍：
1.感知技术核心的是传感基础，其中包括了：传感器（各类传感器，基于什么原理的都有）、信号处理（核心使用的技术是各类滤波、多传感器融合等）、模式识别（视觉、语音、运动捕捉等）等等。
2.认知是理解环境的部分，现在主流的核心手段是（基于认知科学的）机器学习技术。人机交互的理解部分一般也放在这里。
3.动作是从事的人最多的部分，传统工业机器人几乎所有问题都在这里面。动作首先包括了机械、电子（拖动）这些看得见的部分，然后还包括了于控制理论为核心的运动控制，规划理论为核心的运动规划，
4.协同是后来被补充进体系的（暂定，未普遍接受），主要包括了网络化和多机器人。网络化大部分问题是工程性质的。多机器人则主要研究如果每个机器人单独决策时，如何全局最优等问题。
B：【工程】机器人是工程学科，意味着你不能理科思维去学习他。你无法通过【学习基础理论=》推演出各种问题答案】这条路走下去，因为所有的研究都是基于【你的系统使用了什么设备】为基础的。所以搞这行的基础之一就是，你要知道你有什么可以使用的。
对于一般的团队，通常机电部分和软件算法部分至少是不同人的（普通嵌入式软件归机电部分，但复杂闭环之类的可能归算法）。对于一个具体的人来说，一般我们都会具体的区分这个人是做机器人哪部分的，而各部分之间的基础技术可能完全不同。
【问题来了】学机器人到底需要什么技术呢？看到这里题主肯定更迷茫了，这么多怎么学？实际上说，我们肯定不需要都学，这里给出一些典型的场景和搭配，名字都一般的俗称，给题主一些参考：
【搞系统的】通常指那些构建机器人系统的领军型人物，这类人是典型的工程师，知识结构以了解所有相关学科进展为基础。很多情况下，这类人才都是做各种填补空白的项目，擅长领域相关的分析。知识结构大多以机电出身，少有机器学习和软件出身。
【搞机的】机械、传动、电机（选型等）、液压、底盘等等技术为基础，是机器人系统的基础，也是国内几人领域的主力军。通常在扎实的设计能力上，要求有限元等分析手段。是很强调经验的类型。
【搞电的】嵌入式（包括其中的软件）、传感器、驱动、闭环控制（PID等）、滤波、通讯协议等等技术是必须的，尤其要求见过的东西多。
【搞软的】很不幸，这个比传统的软件概念大很多，除了通讯、UI之外，决策等算法问题通通都要这些人来解决。甚至基本的机器视觉、多机协作都要掌握。
＊上面是工程型，下面是扩充的细分研究＊
【搞导航】注意，很多时候说导航，解决的不是怎么从A到B的问题，而是定位问题：我在哪？核心技术大多数都是以贝叶斯滤波为基础的（比如卡尔曼等）。如果细分，则搞SLAM的和搞GPS+惯性+航迹的会分为两类。这些方向基本上独立构成问题，专精即可。
【搞规划】这个才是很多人以为的导航，简单版是路径规划，复杂的可能包括人的步态规划。这个方向往往没法完全独立，大部分研究的人还同时在各种平台上面做优化，需要有工程分析能力。
【搞控制】这个就不是简单的控制了，而是那些“领先科技20年”的高端控制问题，非线性什么的是至少的，需要强大的数学基础。通常是搞理论或是专注于某个具体复杂应用领域的人。
【搞识别】模式识别与机器人是千丝万缕的联系，很多搞识别的也都搞机器人。但基础知识和机器人学已经没什么关系了。
【搞动力学】机械的特殊进化方向，主要是由于其复杂性和在实际应用中大量使用的估算方法，所以变得只有高端应用和科研才会实际使用。
【搞智能】尤其以科大为代表，同样机器人最后不是唯一对象了。
还有很多很多，人数相对少些，就不多说了。注意后面的都是研究分化。还可以按特定领域分，这里就不列了。
如果你打算搞机器人，那么最好首先在基础里面选一个，着重自己的，同时了解其他几个就好，如果有兴趣。可以细化方向。搞机器人没有严格上必须会的（或许英语是例外）。
关于【机器人生物识别方法是什么】和【语音识别是什么】的介绍到此就结束了，热烈欢迎大家留言讨论，我们会积极回复。感谢您的收藏与支持！
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