AI快速的发展会给创业者带来更多的机会，但这不表示每一个从事这一行业的人都能够获得成功。事实上，人工智能是一个庞大的概念，其中包含了很多的领域和层级，每一层或者每一个领域都有很多的选择。之所以人工智能的概念在提出了这么多年之后才迎来爆发——它在2017年就已经成为了一个受人追捧的创投风口，是因为在早年的研究中人们很难让人工智能的产品落地，换言之就是让其更接地气一点。虽然这是一个可以预见的，在未来会成为人们现在手里拿着的智能机一样普及的前沿技术，但在现在，并不是所有领域都对创业者那么的友好。很显然，作为一项前景光明的产业，在经历了动荡之后又有产品如雨后春笋般冒出，人工智能已经不可避免的成为被巨头们分割的“蛋糕”。精尖人工智能领域又牵涉到技术要求和资金要求，只能是大公司争夺的领域，对于中小型的创业者来说，又能抓住那些接地气的产品呢?我认为在提到此类高新技术产业的创业者时应该分为两类，一类是自身拥有过硬的技术又不愿意加入大公司准备自己创业的人，另一类是自身技术并不足够让自己研发出新的产品，却也想在人工智能这一桌饕餮盛宴上分一杯羹的人。首先，对于自身掌握一点或较高技术的人，可以选择研发产品。当然，产品的选择几乎是一件会决定创业成败的事情。如上文所说，现在人工智能创业的两大阻碍，一为产品不落地，不够接地气;二为精尖人工智能技术巨头割据。那么什么是比较接地气的产品呢?可以理解为真正能够让普通人使用的产品。举一个简单的反例：先前曾经曝出美国军方要求谷歌为其研究可以用于监控的AI，这种技术对于普通人来说未免过于高大上。对于初创公司来说，如何能够让自己的产品取得销售量，就是如何能够逃过巨头吞并的方法。

机器人系统是由机器人和作业对象及环境共同构成的整体，其中包括机械系统、驱动系统、控制系统和感知系统四大部分。机器人是一种自动化的机器，这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器。机器人的定义至今还没有机器人的定义。要给机器人下一个合适的并为人们普遍接受的定义是困难的。专家们采用不同的方法来定义这个术语。它的定义还因公众对机器人的想象以及科学幻想小说、电影和电视中对机器人形状的描绘而变得更为困难。为了规定技术、开发机器人新的工作能力和比较不同国家和公司的成果，就需要对机器人这一术语有某些共同的理解。世界上对机器人还没有统一的定义，各国有自己的定义。这些定义之间差别较大。这种差别的部分原因是很难区别简单的机器人与其密切相关的运送材料的“刚性自动化”技术装置。美国机器人协会(RIA)把机器人定义为“一种用于移动各种材料、零件、工具或专用装置的，通过可编程序动作来执行种种任务的，并具有编程能力的多功能机械手”。显然，这里指的是工业机器人。日本工业机器人协会(JIRA)定义工业机器人为“一种装备有记忆装置和末端执行器的，能够转动并通过自动完成各种移动来代替人类劳动的通用机器”。工作原理机器人系统实际上是一个典型的机电一体化系统，其工作原理为：控制系统发出动作指令，控制驱动器动作，驱动器带动机械系统运动，使末端操作器到达空间某一位置和实现某一姿态，实施作业任务。末端操作器在空间的实际位姿由感知系统反馈给控制系统，控制系统把实际位姿与目标位姿相比较，发出下一个动作指令，如此循环，直到完成作业任务为止。

机器人（Robot）是一种能够半自主或全自主工作的智能机器。机器人能够通过编程和自动控制来执行诸如作业或移动等任务。历史上较早的机器人见于隋炀帝命工匠按照柳抃形象所营造的木偶机器人，施有机关，有坐、起、拜、伏等能力。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。发展阶段①一代机器人：示教再现型机器人。1947年，为了搬运和处理核燃料，美国橡树岭国家实验室研发了世界上头一台遥控的机器人。1962年美国又研制成功PUMA通用示教再现型机器人，这种机器人通过一个计算机，来控制一个多自由度的机械，通过示教存储程序和信息，工作时把信息读取出来，然后发出指令，这样机器人可以重复地根据人当时示教的结果，再现出这种动作。比方说汽车的点焊机器人，它只要把这个点焊的过程示教完以后，它总是重复这样一种工作。②二代机器人：感觉型机器人。示教再现型机器人对于外界的环境没有感知，这个操作力的大小，这个工件存在不存在，焊接的好与坏，它并不知道，因此，在20世纪70年代后期，人们开始研究二代机器人，叫感觉型机器人，这种机器人拥有类似人在某种功能的感觉，如力觉、触觉、滑觉、视觉、听觉等，它能够通过感觉来感受和识别工件的形状、大小、颜色。③三代机器人：智能型机器人。20世纪90年代以来发明的机器人。这种机器人带有多种传感器，可以进行复杂的逻辑推理、判断及决策，在变化的内部状态与外部环境中，自主决定自身的行为。控制方式①操作型机器人：能自动控制，可重复编程，多功能，有几个自由度，可固定或运动，用于相关自动化系统中。②程控型机器人：按预先要求的顺序及条件，依次控制机器人的机械动作。③示教再现型机器人：通过引导或其他方式，先教会机器人动作，输入工作程序，机器人则自动重复进行作业。④数控型机器人：不必使机器人动作，通过数值、语言等对机器人进行示教，机器人根据示教后的信息进行作业。⑤感觉控制型机器人：利用传感器获取的信息控制机器人的动作。⑥适应控制型机器人：机器人能适应环境的变化，控制其自身的行动。⑦学习控制型机器人：机器人能“体会”工作的经验，具有一点学习功能，并将所“学”的经验用于工作中。⑧智能机器人：以人工智能决定其行动的机器人。

随着人工智能技术的快速发展，越来越多的企业开始探索如何在业务中应用AI技术。而选择一个合适的AI框架，不仅可以提高开发效率，还能够保证应用的稳定性和可扩展性。本文将介绍5个较佳的AI框架，帮助开发者快速搭建自己的AI应用。一、TensorFlowTensorFlow是Google开源的一个深度学习框架，它具有高度的灵活性和可扩展性，能够支持多种机器学习算法和深度学习模型。TensorFlow具有丰富的API和工具库，能够快速构建和训练模型，并实现有效的模型推理和部署。同时，TensorFlow还支持多种编程语言，包括Python、C和Java等，可以满足不同开发者的需求。二、PyTorchPyTorch是Facebook开源的一个深度学习框架，它具有简单易用的API和强大的动态计算图功能，能够快速构建和训练深度学习模型。PyTorch还支持多种硬件平台和分布式训练，可以实现有效的模型训练和部署。同时，PyTorch还具有强大的社区支持和活跃的开发者社区，可以帮助开发者解决各种问题。三、KerasKeras是一个神经网络API，它基于TensorFlow、Theano和CNTK等深度学习框架开发，提供了一种简单易用的方式来构建和训练深度学习模型。Keras具有简洁的API和易于使用的工具库，能够快速构建和训练各种深度学习模型，包括卷积神经网络、循环神经网络和自编码器等。同时，Keras还支持多种编程语言，包括Python和R等，可以满足不同开发者的需求。四、CaffeCaffe是一个基于C开发的深度学习框架，它具有效率的计算能力和快速的模型训练能力，能够支持多种深度学习模型和算法。Caffe具有简单易用的API和有效的计算库，能够实现快速的模型训练和推理。同时，Caffe还具有强大的社区支持和丰富的模型库，可以帮助开发者快速搭建自己的深度学习应用。五、MXNetMXNet是一个基于Python和C的深度学习框架，它具有高度的灵活性和可扩展性，能够支持多种深度学习模型和算法。MXNet具有简单易用的API和效率的计算库，能够实现快速的模型训练和推理。同时，MXNet还支持多种编程语言和分布式训练，可以满足不同开发者的需求。

人工智能应用（Applicationsofartificialintelligence）的泛围很广，包括：医药，诊断，金融贸易，机器人控制，法律，科学发现和玩具。许多种人工智能应用深入于每种工业的基础。90年代和21世纪初，人工智能技术变成大系统的元素；但很少人认为这属于人工智能领域的成就。应用场景计算机科学人工智能（AI）产生了许多方法解决计算机科学较困难的问题。它们的许多发明已被主流计算机科学采用，而不认为是AI的一部份。下面所有内容原在AI实验室发展：时间分配，介面演绎员，图解用户介面，计算机鼠标，快发展环境，联系表数据结构，自动存储管理，符号程序，功能程序，动态程序，和客观指向程序。金融银行用人工智能系统组织运作，金融投资和管理财产。2001年8月在模拟金融贸易竞赛中机器人战胜了人。金融机构已长久用人工神经网络系统去发觉变化或规范外的要求，银行使用协助顾客服务系统；帮助核对帐目，发行信用卡和恢复密码等。医院和医药医学临床可用人工智能系统组织病床计划；并提供医学信息。人工神经网络用来做临床诊断决策支持系统。用人工智能在医学方面还有下列潜在可能：计算机帮助解析医学图像。这样系统帮助扫描数据图像，从计算X光断层图发现疾病，典型应用是发现肿块、心脏声音分析。重工业在工业中已普遍应用机器人。它们常做对人是危险的工作。全世界日本是利用和生产机器人的先进国；1999年世界范围使用1,700,000台机器人。顾客服务人工智能是自动上线的好助手，可减少操作，使用的主要是自然语言加工系统。呼叫中|心的回答机器也用类似技术，如语言识别软件可使计算机的顾客较好操作。运输汽车的变速箱已使用模糊逻辑控制器。运程通讯许多运程通讯公司正研究管理劳动力的机器；如BT组研究可管20000工程师的机器。玩具和游戏1990年企图用基本人工智能大量为教育和消遣生产民用产品。大众在生活的许多方面都在应用人工智能技术。音乐技术常会影晌音乐的进步，科学家想用人工智能技术尽量赶上音乐家的活动；现正集中在研究作曲，演奏，音乐理论，声加工等。

机器人学（英文：robotics）是与机器人设计、制造和应用相关的科学。又称为机器人技术或机器人工程学，主要研究机器人的控制与被处理物体之间的相互关系。全世界已有近百万台机器人在运行，机器人技术已形成为一个很有发展前景的行业，机器人对国民经济和人民生活的各个方面已产生重要影响。发展历程我国的机器人学科形成较晚，1985年前后在几个学会下设立了机器人专业委员会，1987年6月由中国电子学会、中国自动化学会、中国机器工程学会、中国汽车工程学会和中国宇航学会联合主办的“首届机器人学术讨论会”在北京卧佛寺召开，标志着我国机器人学学科大联合的良好开端，到2000年10月，我国先后联合举办过6届机器人学术会议，并增加了中国人工智能学会、中国机器人工程协会、国家高技术发展计划智能机器人专家组合和空间机器人专家组等4个合办单位，扩大了大联合势头。随着工业自动化和计算机技术的发展，机器人开始进入大量生产和实际应用阶段。尔后由于自动装备海洋开发空间探索等实际问题的需要，对机器人的智能水平提出了更高的要求。特别是危险环境，人们难以胜任的场合更迫切需要机器人，从而推动了智能机器人的研究。机器人学的研究推动了许多人工智能思想的发展，有一些技术可在人工智能研究中用来建立世界状态的模型和描述世界状态变化的过程。关于机器人动作规划生成和规划监督执行等问题的研究，推动了规划方法的发展。此外由于机器人是一个综合性的课题，除机械手和步行机构外，还要研究机器视觉触觉听觉等信感技术，以及机器人语言和智能控制软件等。可以看出这是一个设计精尖机械信息传感技术人工智能方法智能控制以及生物工程等学科的综合技术。这一课题研究有利于促进各学科的相互结合，并大大推动人工智能技术的发展。

人工智能技术是一种模拟人类智能思维过程的技术。它可以让计算机系统具备感知、理解、学习、推理、规划、决策等能力，从而实现自主决策和智能交互。人工智能技术主要包括：机器学习、数据挖掘、自然语言处理和人机交互等关键技术。随着互联网、大数据和云计算技术的发展，人工智能技术在医疗健康、智能交通、金融投资、教育培训等领域得到了广泛应用，人工智能在人类生产生活中将会发挥越来越重要的作用。人工智能技术包括但不限于以下几个方面：机器学习：是人工智能的核心技术，通过给机器大量数据和反馈，使其自我学习和优化算法，达到更准确和智能的预测和决策。自然语言处理：让计算机理解自然语言，能够正确的处理文本，实现语音识别、自动翻译、智能问答等功能。计算机视觉：让计算机可以像人一样“看”，识别图像和视频，并且理解场景，实现自动驾驶、智能监控、人脸识别等功能。语音识别：通过识别语音，将人的声音转化为文本或指令，实现智能助手、语音搜索等功能。机器人技术：让机器具备人类行为特征和认知能力，通过仿真和机器学习，实现自主决策和智能互动。智能推选：通过对用户行为和数据的分析，自动推选内容，提升用户体验和服务准确度。人工智能技术的发展趋势是多样化和协同化。在技术层面，深度学习、强化学习、自适应学习等技术不断发展和应用，将推动人工智能技术的突破和应用场景的拓展。在应用层面，人工智能将越来越广泛地应用于各个行业和领域，包括医疗、金融、教育、农业、物流等，为人们提供更好的服务和解决方案。同时，人工智能技术还将与云计算、物联网、区块链等技术协同发展，为实现数字化转型和智能化社会提供更多可能性。

智能机器人之所以叫智能机器人，这是因为它有相当发达的“大脑”。在脑中起作用的是处理器，这种计算机跟操作它的人有直接的联系。主要的是，这样的计算机可以进行按目的安排的动作。正因为这样，我们才说这种机器人才是机器人，尽管它们的外表可能有所不同。定义我们从广泛意义上理解所谓的智能机器人，它给人的较为深刻的印象是一个特别的进行自我控制的“活物”。其实，这个自控“活物”的主要器官并没有像人那样微妙而复杂。智能机器人具备形形色|色的内部信息传感器和外部信息传感器，如视觉、听觉、触觉、嗅觉。除具有感受器外，它还有效应器，作为作用于周围环境的手段。这就是筋肉，或称自整步电动机，它们使手、脚、长鼻子、触角等动起来。由此也可知，智能机器人至少要具备三个要素：感觉要素，反应要素和思考要素。我们称这种机器人为自控机器人，以便使它同前面谈到的机器人区分开来。它是控制论产生的结果，控制论主张这样的事实：生命和非生命有目的的行为在很多方面是一致的。正像一个智能机器人制造者所说的，机器人是一种系统的功能描述，这种系统过去只能从生命细胞生长的结果中得到，它们已经成了我们自己能够制造的东西了。智能机器人能够理解人类语言，用人类语言同操作者对话，在它自身的“意识”中单独形成了一种使它得以“生存”的外界环境——实际情况的详尽模式。它能分析出现的情况，能调整自己的动作以达到操作者所提出的要求，能拟定所希望的动作，并在信息不充分的情况下和环境迅速变化的条件下完成这些动作。当然，要它和我们人类思维一模一样，这是不可能办到的。不过，仍然有人试图建立计算机能够理解的某种“微观世界”。

ArtificialIntelligence缩写为AI，亦称智械、机器智能，指由人制造出来的可以表现出智能的机器。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现。人工智能于一般教材中的定义领域是“智能主体（intelligentagent）的研究与设计”，智能主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰·麦卡锡于1955年的定义是“制造智能机器的科学与工程”。安德里亚斯·卡普兰（AndreasKaplan）和迈克尔·海恩莱因（MichaelHaenlein）将人工智能定义为“系统正确解释外部数据，从这些数据中学习，并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力”。人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围很广。AI的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超卓的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移物、使用工具和操控机械的能力等。当前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学，以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。思维来源于大脑，而思维控制行为，行为需要意志去实现，而思维又是对所有数据采集的整理，相当于数据库，所以人工智能可能会演变为机器替换人类。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体流行语”。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。人了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。

人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、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。人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。人工智能是智能学科重要的组成部分，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。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。人工智能是一门颇富挑战性的科学，从事这项工作的人须懂得计算机知识，心理学和哲学等。人工智能是包括非常广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等。总的来说，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。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体流行语”。[2]2021年9月25日，为促进人工智能健康发展，《新一代人工智能伦理规范》发布。关于什么是“智能”，涉及到诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等问题。人了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是人工智能。人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。