达特茅斯会议被广泛承认为,ai是什么意思？

本文目录一览：

• 1、人工智能诞生于什么地方
• 2、人工智能是什么？
• 3、基础篇：问题1.人工智能的发展简史是怎样的？1936-1969（13）
• 4、人工智能、机器学习和深度学习之间的关系
• 5、关于机器人的资料
• 6、1956年达特茅斯机器人研讨会持续了多少时间
• 7、ai是什么意思？
• 8、人工智能技术有哪些？
• 9、人工智能到目前为止经历了几次低谷期

人工智能诞生于什么地方

人工智能诞生于什么地方？答案是A
A. Dartmouth B. London C. New York D. Las Vegas
1955年8月31日，“人工智能”这个词首次出现在一个持续2个月，只有10个人参加的研讨会提案上。在这一年之后的达特茅斯夏季研讨会（1956年Dartmouth Conference）则被广泛认为是人工智能研究的诞生之日。

人工智能是什么？

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）指的是计算机系统通过模拟人类智能和学习能力，完成类似人类智能的任务和活动。这些任务包括视觉感知、语言理解、知识推理、学习和决策等。人工智能是一种模拟和延伸人类智能的技术，可以让计算机系统通过自主学习和演化，逐渐获得越来越高的智能水平。人工智能已经应用于许多领域，如自然语言处理、机器视觉、自动驾驶、智能推荐、医疗诊断等。
工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能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（Artificial Intelligence），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技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，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”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。
优点：
1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。
2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。
3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。
缺点：
1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。
人工智能，是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机实现的智能，同时也指研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现的科学领域。
从实际应用层面来理解的话，人工智能是研究如何用计算机软件和硬件去实现Agent的感知、决策与智能行为的一种技术。
技术研究
用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。
除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。
人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
人工智能是计算机科学的一个分支，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。top域名认为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（Artificial Intelligence，AI）是指计算机像人一样拥有智能能力，是一个融合计算机科学、统计学、脑神经学和社会科学的前沿综合学科，可以代替人类实现识别、认知，分析和决策等多种功能。如当你说一句话时，机器能够识别成文字，并理解你话的意思，进行分析和对话等。
人工智能的起源：人工智能在五六十年代时正式提出，1950年，一位名叫马文·明斯基(后被人称为“人工智能之父”)的大四学生与他的同学邓恩·埃德蒙一起，建造了世界上第一台神经网络计算机。这也被看做是人工智能的一个起点。巧合的是，同样是在1950年，被称为“计算机之父”的阿兰·图灵提出了一个举世瞩目的想法——图灵测试。按照图灵的设想：如果一台机器能够与人类开展对话而不能被辨别出机器身份，那么这台机器就具有智能。而就在这一年，图灵还大胆预言了真正具备智能机器的可行性。
1956年，在由达特茅斯学院举办的一次会议上，计算机专家约翰·麦卡锡提出了“人工智能”一词。后来，这被人们看做是人工智能正式诞生的标志。就在这次会议后不久，麦卡锡从达特茅斯搬到了MIT。同年，明斯基也搬到了这里，之后两人共同创建了世界上第一座人工智能实验室——MIT AI LAB实验室。值得追的是，茅斯会议正式确立了AI这一术语，并且开始从学术角度对AI展开了严肃而精专的研究。在那之后不久，最早的一批人工智能学者和技术开始涌现。达特茅斯会议被广泛认为是人工智能诞生的标志，从此人工智能走上了快速发展的道路。
人工智能的第一次高峰 在1956年的这次会议之后，人工智能迎来了属于它的第一段Happy Time。在这段长达十余年的时间里，计算机被广泛应用于数学和自然语言领域，用来解决代数、几何和英语问题。这让很多研究学者看到了机器向人工智能发展的信心。甚至在当时，有很多学者认为：“二十年内，机器将能完成人能做到的一切。”因此，人工智能项目停滞不前，但却让一些人有机可乘,1973年Lighthill针对英国AI研究状况的报告。批评了AI在实现“宏伟目标”上的失败。由此，人工智能遭遇了长达6年的科研深渊。

基础篇：问题1.人工智能的发展简史是怎样的？1936-1969（13）

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??在我们开始探讨人工智能的相关问题之前，还是先简单回顾一下人工智能发展简史。

一、人工智能的诞生(20世纪三十~五十年代)



????人工智能的概念最早是由约翰·麦卡锡(John McCarthy)在1956年著名的达特矛斯会议(Dartmouth Conference)上提出： 人工智能是指让机器的行为看起来就象是人类所表现出的智能行为一样。 因为社会在不断进步和发展，所以对新技术的认知不可避免存在时空的局限性。人工智能这个定义在六十年后再往回看，已经被赋予了更多新的内容， 个别领域的人工智能应用已经不仅仅是象人类行为一样，甚至已经超越了人类，更快速、更准确、更强大。

?这个定义强调人工智能是人造机器，所“表现”出来一定的智能性也就是 弱人工智能 。主流科学研究也是集中在弱人工智能上，并且取得可观的成就。那既然说到了弱人工智能，就不得说与之对应的另一个分类就是强人工智能。???

?? ????强人工智能一般观点认为： 人类有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器 ，具有以下几种特征：

1、机器有知觉和自我意识；2、机器可以独立思考问题并制定解决问题的最优方案；?3、有自己的价值观和世界观体系；?4、有和生物一样的各种本能，比如生存和安全需求；?5、在某种意义上可以看作一种新的文明。

?比如在好莱坞出品的人工智能的题材科幻电影中，很多机器人都表现出了很强的学习认知能力以及自我意识，这样的人工智能就可以认为属于强人工智能。但遗憾的是当前我们科技发展水平还没有能力创造任何种类的强人工智能。还有 弱人工智能与强人工智能并不是发展阶段的关系，弱人工智能不一定能发展为强人工智能，二者发展路径与理念存在根本的不同。



? ? 让我们来回顾一下在人工智能诞生时期的伟大历史事件：



???????? 1936年，数学家 阿隆佐·邱奇 (Alonzo Churc) 和艾伦·图灵 ( Alan?Turing) 命名邱奇-图灵论题，提出 所有计算或算法都可以由一台图灵机来执行，这也是构建计算机科学的基础之一。 图灵这个人相信大家都有了解了，二战时发明了解码机破解了德国人密码，改变了战争的进程。并且他发表的图灵计算机论文也是现代计算机的原型。他把生物的进化也看做是一种程序，也就是图灵机的基本概念，一切都是数学公式的表达，然后按程序进行。



????????1943年， 沃伦 · 麦卡洛克 (WarrenMcCulloch) 和沃尔特 · 皮茨 (WalterPitts) 两位科学家提出了 “ 神经网络 ” 的概念，正式开启了 AI 的大门。 虽然在当时仅是一个数学理论，但有着极其深远的影响，因为这个理论让人们了解到计算机可以如人类大脑一样进行“深度学习”，描述了人造神经元网络如何实现逻辑功能。



????????1945年博弈论的创立者 冯·诺依曼(John.Von.N eumann)提出了存储程序的概念，在计算机领域建立了不朽的功勋。 他的这一思想被誉为电子计算机时代的开始。到今天计算机的体系结构还基本上是冯 · 诺依曼型。



?1946年2月14日情人节那天，基于 图灵和冯 · 诺伊曼 学说，计算机的先驱者莫克利(J.W.Mauchly)与他的研究生埃克特(J.P.Eckert)在美国合作研发了世界上第一台通用计算机， 这 是现代计算机发展史上重要的里程碑，也 为人工智能的出现奠定了硬件基础。



????????1947年，神经学的研究发现大脑结构是由神经元组成的电子网络，其电平只存在“有”和“无”两种状态，不存在中间状态，这也是人类研究大脑结构的重大成果。



???????? 1948年，计算机时代刚刚进入黎明时， 诺伯特 ?·? 维纳 ( Norbert Wiener)? 就提出了一种“控制论”的概念。他是最先预见到信息技术双重可能性的人，这把双刃剑可能也逃离人类掌控并反过来控制人类。他也成为了最早对机器智能的到来提出批判的学者。



????? ? ?1950 年，图灵发表了一篇划时代的论文，预言了创造出具有真正智能的机器的可能性。 图灵测试是人工智能哲学方面第一个严肃的提案。著名的图灵测试诞生： 如果一台机器能够与人类 ( 通过电子设备 ) 展开间接对话而不能被辨别出其机器身份，那么称这台机器具有智能。 他也因此被誉为“人工智能之父”。同一年，图灵还预言了人类将会创造出具有真正智能的机器的可能性。



1951年， 克 里斯托弗 ?·? 斯特雷奇 (ChristopherStrachey) 使用写出了一个西洋跳棋程序； 迪特里希 ?·? 普林茨 (DietrichPrinz) 写出了一个国际象棋程序。 从这开始游戏 AI 就一直被当做评价 AI 发展水平的标准。



????????1955 年，艾伦·纽厄尔 (Allen Newell) 和赫伯特 · 西蒙 (Herbert?Simon) 在 J. C.? 肖 的协助下开发了“逻辑理论家”。这个程序通过模拟人证明符号逻辑定理的思维活动，证明《数学原理》中的38个定理，其中某些证明比原著更加简明合理。



?1956 年，人工智能诞生 马文· 明斯基 (Marvin Minsky) 与 约翰· 麦卡锡 (John McCarthy) 、克劳德· 香农 (Claude Shannon) 等人一起在美国达特茅斯学院发起并组织“达特茅斯会议”，麦卡锡首次提出了“人工智能”这个概念，纽厄尔和西蒙则展示了编写的“逻辑理论家”。会议上AI的名称和任务得以确定，同时出现了最初的成就和最早的一批研究者，因此这一事件被广泛认为是AI诞生的标志，被誉为“人工智能的起点”。



????????1956 年乔治 ?·? 戴沃尔戴沃尔 ?(Ge orge Devol?) 与约瑟夫 · 恩格尔博格 ( Joseph F·Engelberger ) ， 创建了世界上第一家机器人公司，名为“尤尼梅新”。



????????1956 年，奥利弗·萨尔夫瑞德 (Oliver Selfridge) 研制出第一个字符识别程序，开辟了模式识别这一新的领域。

????????????1957年， 艾伦·纽厄尔 (Allen Newell) 和 赫伯特 · 西蒙 (Herbert?Simon) 等人开始研究一种不依赖于具体领域的通用问题求解器，他们称之为GPS(General Problem Solver)，这一时期，搜索式推理是许多AI程序使用相同的基本算法。原理就像在迷宫中寻找出路一般；如果遇到了死胡同则进行回溯选择其他分支路径往前，这就是“搜索式推理”。这算法主要困难是在很多问题中，线路总数的可能性是一个天文数字。

????????1958年，美国国防部先进研究项目局(Defense Advanced ResearchProjects Agency)成立，主要负责高新技术的研究、开发和应用。几十年来DARPA已为美军研发成功了大量的先进武器系统，同时为美国积累了大量的科技资源储备，并且引领着美国乃至世界军民高技术研发的潮流。



总结一下，最初的人工智能研究是20世纪30年代末到50年代初的一系列科学研究成果交汇的创新的产物。在这些领域的顶级研究人员本身也是多学科跨界的专家，因此需要集各家所长的人工智能，才得以快速发展，其中主要的几个学科成果是：

1、神经学研究发现神经网络；2、维纳的控制论描述了电子网络研究3、香农信息论的数字信号研究；4、图灵的计算理论证明数字信号可以描述任何形式的计算，5、冯·诺依曼提出了存储程序的概念，这些密切相关的想法融合在一起，展现了构建一个电子大脑的可能性，研究如何用机器来模拟人类智能的学科产生了。

二、人工智能逻辑推理时期?(20世纪六十年代)

? ? ? ? 在这一时期，一般认为只要机器被赋予了逻辑推理能力就可以实现人工智能。 不过此后人们失望的发现，制造出来的机器仅仅具备了基本的逻辑推理能力，还远远达不到“智能”的水平。

????早在1958年， 约翰· 麦卡锡 (John McCarthy) 提出了“纳谏者”的程序构想，将逻辑学引入了AI研究界。到了六十年代末麦卡锡和他的学生们发现，实现这一想法运算复杂度极高：即便是证明很简单的定理也需要天文数字的运算步骤。此时，麦卡锡认为，人类怎么思考是无关紧要的：真正的目标应该是解决问题的机器，而不是模仿人类进行思考的机器。因此麦卡锡等人一派也被称为“简约派”。



这一时期的重大事件有：

????????1962年，创立6年时间的公司 “尤尼梅特” ， 推出了世界上首款工业机器人“尤尼梅特”， 开始在通用汽车公司的装配线上服役。



????????1963年6月，麻省理工学院MIT从DARPA，国防部先进研究项目局获得经费资助，其中包括 马文· 明斯基 (MarvinMinsky) 和麦卡锡 (John McCarthy) 五年前建立的 AI 研究组。 此后DARPA每年提供三百万美元，直到七十年代为止。



????????1966年到1972年间，美国斯坦福国际研究所(SRI)研制了具备一定人工智能移动式机器人Shakey,，它能够自主进行感知、环境建模、行为规划并执行任务(如寻找木箱并将其推到指定目的位置)。这是首台采用了人工智能学的移动机器人，引发了人工智能早期研究工作爆发。



????????1966 年， MIT 的系统工程师约瑟夫·魏泽堡 (Joseph Weizenbaum 和精神病学家 ? 肯尼思·科尔比 (Kenneth Colby) 发布了世界上第一个聊天机器人艾丽莎 Eliza 。智能之处在于她能通过脚本“理解”简单的自然语言，并能产生类似人类的互动。而其中最著名的脚本便是模拟罗吉斯心理治疗师的Doctor。作为最早的有情感人工智能机器，可以帮助用户和机器进行对话，缓解压力和抑郁，同时这也是人工智能语音助手最早的雏形。



????????1968年12，加州斯坦福研究所的 道格·恩格勒巴特 ?( Douglas C. Engelbart) 发明了鼠标，被誉为“鼠标之父”。 如果你认为发明鼠标已经很厉害的话，那他还有个更厉害发明，正是他提出了超链接概念，而超链接原理几十年后成了现代互联网的根基。他关于人工智能发展的理念是提倡“智能增强”而非取代人类。

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人工智能、机器学习和深度学习之间的关系

人工智能、机器学习和深度学习之间的关系
1956年，几个计算机科学家相聚在达特茅斯会议（Dartmouth Conferences），提出了“人工智能”的概念。其后，人工智能就一直萦绕于人们的脑海之中，并在科研实验室中慢慢孵化。之后的几十年，人工智能一直在两极反转，或被称作人类文明耀眼未来的预言；或者被当成技术疯子的狂想扔到垃圾堆里。坦白说，直到2012年之前，这两种声音还在同时存在。
过去几年，尤其是2015年以来，人工智能开始大爆发。很大一部分是由于GPU的广泛应用，使得并行计算变得更快、更便宜、更有效。当然，无限拓展的存储能力和骤然爆发的数据洪流（大数据）的组合拳，也使得图像数据、文本数据、交易数据、映射数据全面海量爆发
人工智能（Artificial Intelligence）——为机器赋予人的智能
早在1956年夏天那次会议，人工智能的先驱们就梦想着用当时刚刚出现的计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器。这就是我们现在所说的“强人工智能”（General AI）。这个无所不能的机器，它有着我们所有的感知（甚至比人更多），我们所有的理性，可以像我们一样思考。
人们在电影里也总是看到这样的机器：友好的，像星球大战中的C-3PO；邪恶的，如终结者。强人工智能现在还只存在于电影和科幻小说中，原因不难理解，我们还没法实现它们，至少目前还不行。
我们目前能实现的，一般被称为“弱人工智能”（Narrow AI）。弱人工智能是能够与人一样，甚至比人更好地执行特定任务的技术。例如，Pinterest上的图像分类；或者Facebook的人脸识别。
这些是弱人工智能在实践中的例子。这些技术实现的是人类智能的一些具体的局部。但它们是如何实现的？这种智能是从何而来？这就带我们来到同心圆的里面一层，机器学习。
机器学习—— 一种实现人工智能的方法
机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。
机器学习直接来源于早期的人工智能领域。传统算法包括决策树学习、推导逻辑规划、聚类、强化学习和贝叶斯网络等等。众所周知，我们还没有实现强人工智能。早期机器学习方法甚至都无法实现弱人工智能。
机器学习最成功的应用领域是计算机视觉，虽然也还是需要大量的手工编码来完成工作。人们需要手工编写分类器、边缘检测滤波器，以便让程序能识别物体从哪里开始，到哪里结束；写形状检测程序来判断检测对象是不是有八条边；写分类器来识别字母“ST-O-P”。使用以上这些手工编写的分类器，人们总算可以开发算法来感知图像，判断图像是不是一个停止标志牌。
这个结果还算不错，但并不是那种能让人为之一振的成功。特别是遇到云雾天，标志牌变得不是那么清晰可见，又或者被树遮挡一部分，算法就难以成功了。这就是为什么前一段时间，计算机视觉的性能一直无法接近到人的能力。它太僵化，太容易受环境条件的干扰。
深度学习——一种实现机器学习的技术
人工神经网络（Artificial Neural Networks）是早期机器学习中的一个重要的算法，历经数十年风风雨雨。神经网络的原理是受我们大脑的生理结构——互相交叉相连的神经元启发。但与大脑中一个神经元可以连接一定距离内的任意神经元不同，人工神经网络具有离散的层、连接和数据传播的方向。
例如，我们可以把一幅图像切分成图像块，输入到神经网络的第一层。在第一层的每一个神经元都把数据传递到第二层。第二层的神经元也是完成类似的工作，把数据传递到第三层，以此类推，直到最后一层，然后生成结果。
每一个神经元都为它的输入分配权重，这个权重的正确与否与其执行的任务直接相关。最终的输出由这些权重加总来决定。
我们仍以停止（Stop）标志牌为例。将一个停止标志牌图像的所有元素都打碎，然后用神经元进行“检查”：八边形的外形、救火车般的红颜色、鲜明突出的字母、交通标志的典型尺寸和静止不动运动特性等等。神经网络的任务就是给出结论，它到底是不是一个停止标志牌。神经网络会根据所有权重，给出一个经过深思熟虑的猜测——“概率向量”。
这个例子里，系统可能会给出这样的结果：86%可能是一个停止标志牌；7%的可能是一个限速标志牌；5%的可能是一个风筝挂在树上等等。然后网络结构告知神经网络，它的结论是否正确。
即使是这个例子，也算是比较超前了。直到前不久，神经网络也还是为人工智能圈所淡忘。其实在人工智能出现的早期，神经网络就已经存在了，但神经网络对于“智能”的贡献微乎其微。主要问题是，即使是最基本的神经网络，也需要大量的运算。神经网络算法的运算需求难以得到满足。
不过，还是有一些虔诚的研究团队，以多伦多大学的Geoffrey Hinton为代表，坚持研究，实现了以超算为目标的并行算法的运行与概念证明。但也直到GPU得到广泛应用，这些努力才见到成效。
我们回过头来看这个停止标志识别的例子。神经网络是调制、训练出来的，时不时还是很容易出错的。它最需要的，就是训练。需要成百上千甚至几百万张图像来训练，直到神经元的输入的权值都被调制得十分精确，无论是否有雾，晴天还是雨天，每次都能得到正确的结果。
只有这个时候，我们才可以说神经网络成功地自学习到一个停止标志的样子；或者在Facebook的应用里，神经网络自学习了你妈妈的脸；又或者是2012年吴恩达（Andrew Ng）教授在Google实现了神经网络学习到猫的样子等等。
吴教授的突破在于，把这些神经网络从基础上显著地增大了。层数非常多，神经元也非常多，然后给系统输入海量的数据，来训练网络。在吴教授这里，数据是一千万YouTube视频中的图像。吴教授为深度学习（deep learning）加入了“深度”（deep）。这里的“深度”就是说神经网络中众多的层。
现在，经过深度学习训练的图像识别，在一些场景中甚至可以比人做得更好：从识别猫，到辨别血液中癌症的早期成分，到识别核磁共振成像中的肿瘤。Google的AlphaGo先是学会了如何下围棋，然后与它自己下棋训练。它训练自己神经网络的方法，就是不断地与自己下棋，反复地下，永不停歇。
深度学习，给人工智能以璀璨的未来
深度学习使得机器学习能够实现众多的应用，并拓展了人工智能的领域范围。深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至是更好的电影推荐，都近在眼前，或者即将实现。
人工智能就在现在，就在明天。有了深度学习，人工智能甚至可以达到我们畅想的科幻小说一般。你的C-3PO我拿走了，你有你的终结者就好了。
【注】机器视觉（Machine Vision, MV） & 计算机视觉(Computer Vision, CV)
从学科分类上， 二者都被认为是 Artificial Intelligence 下属科目。
计算机视觉是采用图像处理、模式识别、人工智能技术相结合的手段，着重于一幅或多幅图像的计算机分析。图像可以由单个或多个传感器获取，也可以在单个传感器在不同时刻获取的图像序列，分析是对目标物体的识别，确定目标物体的位置和姿态，对三维景物进行符号描述和解释。在计算机视觉中，经常使用几何模型、复杂的知识表达，采用基于模型的匹配和搜索技术，搜索的策略常使用自底向上、自顶向下、分层和启发式控制策略。
机器视觉则偏重于计算机技术工程化，你问哪个够自动获取和分析特定的图像和场景，以控制相应的行为。具体的说，计算机视觉为机器视觉提供图像和精武分析的理论及算法基础，机器视觉为计算机视觉的实现提供了传感器模型、系统构造和实现手段。因此可以认为，一个机器视觉系统就是一个自动获取一幅或多幅目标物体图像，对所获取图像的各种特征量进行处理、分析和测量，并对测量结果做出定性的分析和定量解释，从而得到有关目标物体的某种认识并做出下相应决策的系统。机器视觉系统的功能包括：物体定位、特征检测、缺陷判断、目标识别、计数和运动跟踪。

关于机器人的资料

机器人既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作的工作，例如生产业、建筑业，或是危险的工作。机器人一般由执行机构、驱动装置、检测装置和控制系统和复杂机械等组成。
执行机构即机器人本体，其臂部一般采用空间开链连杆机构，其中的运动副（转动副或移动副）常称为关节，关节个数通常即为机器人的自由度数。根据关节配置型式和运动坐标形式的不同，机器人执行机构可分为直角坐标式、圆柱坐标式、极坐标式和关节坐标式等类型。
扩展资料中国的机器人专家从应用环境出发，将机器人分为两大类，即工业机器人和特种机器人。所谓工业机器人就是面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器人。而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。
具体包括：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、机器人化机器等。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。
参考资料来源：百度百科——机器人
机器人概述篇
实用上，机器人（Robot）是自动执行工作的机器装置。机器人可接受人类指挥，也可以执行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。机器人执行的是取代或是协助人类工作的工作，例如制造业、建筑业，或是危险的工作。
机器人可以是高级整合控制论、机械电子、计算机、材料和仿生学的产物。目前在工业、医学甚至军事等领域中均有重要用途。
欧美国家认为：机器人应该是由计算机控制的通过编排程序具有可以变更的多功能的自动机械，但是日本不同意这种说法。日本人认为“机器人就是任何高级的自动机械”，这就把那种尚需一个人操纵的机械手包括进去了。因此，很多日本人概念中的机器人，并不是欧美人所定义的。
现在，国际上对机器人的概念已经逐渐趋近一致。一般说来，人们都可以接受这种说法，即机器人是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。联合国标准化组织采纳了美国机器人协会给机器人下的定义：“一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机；或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。”
机器人能力的评价标准包括：智能，指感觉和感知，包括记忆、运算、比较、鉴别、判断、决策、学习和逻辑推理等；机能，指变通性、通用性或空间占有性等；物理能，指力、速度、连续运行能力、可靠性、联用性、寿命等。因此，可以说机器人是具有生物功能的空间三维坐标机器。
机器人发展史
1920年 捷克斯洛伐克作家卡雷尔·恰佩克在他的科幻小说《罗萨姆的机器人万能公司》中，根据Robota(捷克文，原意为“劳役、苦工”)和Robotnik(波兰文，原意为“工人”)，创造出“机器人”这个词。
1939年 美国纽约世博会上展出了西屋电气公司制造的家用机器人Elektro。它由电缆控制，可以行走，会说77个字，甚至可以抽烟，不过离真正干家务活还差得远。但它让人们对家用机器人的憧憬变得更加具体。
1942年 美国科幻巨匠阿西莫夫提出“机器人三定律”。虽然这只是科幻小说里的创造，但后来成为学术界默认的研发原则。
1948年 诺伯特·维纳出版《控制论》，阐述了机器中的通信和控制机能与人的神经、感觉机能的共同规律，率先提出以计算机为核心的自动化工厂。
1954年 美国人乔治·德沃尔制造出世界上第一台可编程的机器人，并注册了专利。这种机械手能按照不同的程序从事不同的工作，因此具有通用性和灵活性。
1956年 在达特茅斯会议上，马文·明斯基提出了他对智能机器的看法：智能机器“能够创建周围环境的抽象模型，如果遇到问题，能够从抽象模型中寻找解决方法”。这个定义影响到以后30年智能机器人的研究方向。
1959年 德沃尔与美国发明家约瑟夫·英格伯格联手制造出第一台工业机器人。随后，成立了世界上第一家机器人制造工厂——Unimation公司。由于英格伯格对工业机器人的研发和宣传，他也被称为“工业机器人之父”。
1962年 美国AMF公司生产出“VERSTRAN”(意思是万能搬运),与Unimation公司生产的Unimate一样成为真正商业化的工业机器人，并出口到世界各国，掀起了全世界对机器人和机器人研究的热潮。
1962年-1963年传感器的应用提高了机器人的可操作性。人们试着在机器人上安装各种各样的传感器，包括1961年恩斯特采用的触觉传感器，托莫维奇和博尼1962年在世界上最早的“灵巧手”上用到了压力传感器，而麦卡锡1963年则开始在机器人中加入视觉传感系统，并在1965年，帮助MIT推出了世界上第一个带有视觉传感器，能识别并定位积木的机器人系统。
1965年约翰·霍普金斯大学应用物理实验室研制出Beast机器人。Beast已经能通过声纳系统、光电管等装置，根据环境校正自己的位置。20世纪60年代中期开始，美国麻省理工学院、斯坦福大学、英国爱丁堡大学等陆续成立了机器人实验室。美国兴起研究第二代带传感器、“有感觉”的机器人，并向人工智能进发。
1968年 美国斯坦福研究所公布他们研发成功的机器人Shakey。它带有视觉传感器，能根据人的指令发现并抓取积木,不过控制它的计算机有一个房间那么大。Shakey可以算是世界第一台智能机器人，拉开了第三代机器人研发的序幕。
1969年 日本早稻田大学加藤一郎实验室研发出第一台以双脚走路的机器人。加藤一郎长期致力于研究仿人机器人，被誉为“仿人机器人之父”。日本专家一向以研发仿人机器人和娱乐机器人的技术见长，后来更进一步，催生出本田公司的ASIMO和索尼公司的QRIO。
1973年 世界上第一次机器人和小型计算机携手合作，就诞生了美国Cincinnati Milacron公司的机器人T3。
1978年 美国Unimation公司推出通用工业机器人PUMA，这标志着工业机器人技术已经完全成熟。PUMA至今仍然工作在工厂第一线。
1984年 英格伯格再推机器人Helpmate，这种机器人能在医院里为病人送饭、送药、送邮件。同年，他还预言：“我要让机器人擦地板，做饭，出去帮我洗车，检查安全”。
1998年 丹麦乐高公司推出机器人(Mind-storms)套件，让机器人制造变得跟搭积木一样，相对简单又能任意拼装，使机器人开始走入个人世界。
1999年 日本索尼公司推出犬型机器人爱宝(AIBO)，当即销售一空，从此娱乐机器人成为目前机器人迈进普通家庭的途径之一。
2002年 丹麦iRobot公司推出了吸尘器机器人Roomba，它能避开障碍，自动设计行进路线，还能在电量不足时，自动驶向充电座。Roomba是目前世界上销量最大、最商业化的家用机器人。
2006年 6月，微软公司推出Microsoft Robotics Studio，机器人模块化、平台统一化的趋势越来越明显，比尔·盖茨预言，家用机器人很快将席卷全球。
机器人分类篇
诞生于科幻小说之中一样，人们对机器人充满了幻想。也许正是由于机器人定义的模糊，才给了人们充分的想象和创造空间。
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。
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。
示教再现型机器人：通过引导或其它方式，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。
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。
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。
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。
学习控制型机器人：机器人能“体会”工作的经验，具有一定的学习功能，并将所“学”的经验用于工作中。
智能机器人：以人工智能决定其行动的人。
我国的机器人专家从应用环境出发，将机器人分为两大类，即工业机器人和特种机器人。所谓工业机器人就是面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器人。而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、机器人化机器等。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。目前，国际上的机器人学者，从应用环境出发将机器人也分为两类：制造环境下的工业机器人和非制造环境下的服务与仿人型机器人，这和我国的分类是一致的。
空中机器人又叫无人机，近年来在军用机器人家族中，无人机是科研活动最活跃、技术进步最大、研究及采购经费投入最多、实战经验最丰富的领域。80多年来，世界无人机的发展基本上是以美国为主线向前推进的，无论从技术水平还是无人机的种类和数量来看，美国均居世界之首位。
机器人品种篇
“别动队”无人机
纵观无人机发展的历史，可以说现代战争是推动无人机发展的动力。而无人机对现代战争的影响也越来越大。一次和二次世界大战期间，尽管出现并使用了无人机，但由于技术水平低下，无人机并未发挥重大作用。朝鲜战争中美国使用了无人侦察机和攻击机，不过数量有限。在随后的越南战争、中东战争中无人机已成为必不可少的武器系统。而在海湾战争、波黑战争及科索沃战争中无人机更成了主要的侦察机种。
法国“红隼”无人机
越南战争期间美国空军损失惨重，被击落飞机2500架，飞行员死亡5000多名，美国国内舆论哗然。为此美国空军较多地使用了无人机。如“水牛猎手”无人机在北越上空执行任务2500多次，超低空拍摄照片，损伤率仅4％。AQM-34Q型147火蜂无人机飞行500多次，进行电子窃听、电台干扰、抛撒金属箔条及为有人飞机开辟通道等。
高空无人侦察机
在1982年的贝卡谷地之战中，以色列军队通过空中侦察发现。叙利亚在贝卡谷地集中了大量部队。6月9日，以军出动美制E-2C“鹰眼”预警飞机对叙军进行监视，同时每天出动“侦察兵”及“猛犬”等无人机70多架次，对叙军的防空阵地、机场进行反复侦察，并将拍摄的图像传送给预警飞机和地面指挥部。这样，以军准确地查明了叙军雷达的位置，接着发射“狼”式反雷达导弹，摧毁了叙军不少的雷达、导弹及自行高炮，迫使叙军的雷达不敢开机，为以军有人飞机攻击目标创造了条件。
鬼怪式无人机
1991年爆发了海湾战争，美军首先面对的一个问题就是要在茫茫的沙海中找到伊拉克隐藏的飞毛腿导弹发射器。如果用有人侦察机，就必须在大漠上空往返飞行，长时间暴露于伊拉克军队的高射火力之下，极其危险。为此，无人机成了美军空中侦察的主力。在整个海湾战争期间，“先锋”无人机是美军使用最多的无人机种，美军在海湾地区共部署了6个先锋无人机连，总共出动了522架次，飞行时间达1640小时。那时，不论白天还是黑夜，每天总有一架先锋无人机在海湾上空飞行。
为了摧毁伊军在沿海修筑的坚固的防御工事，2月4日密苏里号战舰乘夜驶至近海区，先锋号无人机由它的甲板上起飞，用红外侦察仪拍摄了地面目标的图像并传送给指挥中心。几分钟后，战舰上的406毫米的舰炮开始轰击目标，同时无人机不断地为舰炮进行校射。之后威斯康星号战舰接替了密苏里号，如此连续炮轰了三天，使伊军的炮兵阵地、雷达网、指挥通信枢纽遭到彻底破坏。在海湾战争期间，仅从两艘战列舰上起飞的先锋无人机就有151架次，飞行了530多个小时，完成了目标搜索、战场警戒、海上拦截及海军炮火支援等任务。
发射Brevel无人机
在海湾战争中，先锋无人机成了美国陆军部队的开路先锋。它为陆军第7军进行空中侦察，拍摄了大量的伊军坦克、指挥中心、及导弹发射阵地的图像，并传送给直升机部队，接着美军就出动“阿帕奇”攻击型直升机对目标进行攻击，必要时还可呼唤炮兵部队进行火力支援。先锋机的生存能力很强，在319架次的飞行中，仅有一架被击中，有4～5架由于电磁干扰而失事。
除美军外，英、法、加拿大也都出动了无人机。如法国的“幼鹿”师装备有一个“马尔特”无人机排。当法军深入伊境内作战时，首先派无人机侦察敌情，根据侦察到的情况，法军躲过了伊军的坦克及炮兵阵地。
1995年波黑战争中，因部队急需，“捕食者”无人机很快就被运往前线。在北约空袭塞族部队的补给线、弹药库、指挥中心时，“捕食者”发挥了重要的作用。它首先进行侦察，发现目标后引导有人飞机进行攻击，然后再进行战果评估。它还为联合国维和部队提供波黑境内主要公路上军车移动的情况，以判断各方是否遵守了和平协议。美军因而把“捕食者”称作“战场上的低空卫星”。其实卫星只能提供战场上的瞬间图像，而无人机可以在战场上空长时间盘旋逗留，因而能够提供战场的连续实时图像，无人机还比使用卫星便宜得多。
1999年3月24日，以美国为首的北约打着“维护人权”的幌子对南联盟开始了狂轰滥炸，爆发了震惊世界的“科索沃战争”。在持续78天的轰炸过程中，北约共出动飞机3.2万架次，投入舰艇40多艘，扔下炸弹1.3万吨，造成了二战以来欧洲空前的浩劫。
南联盟多山、多森林的地形以及多阴雨天的气候条件，大大影响了北约侦察卫星及高空侦察机的侦察效果，塞军的防空火力又很猛，有人侦察机不敢低飞，致使北约空军无法识别及攻击云层下面的目标。为了减少人员的伤亡，北约大量使用了无人机。科索沃战争是世界局部战争中使用无人机数量最多、无人机发挥作用最大的战争。无人机尽管飞得较慢，飞行高度较低，但它体积小，雷达及红外特征较小，隐蔽性好，不易被击中，适于进行中低空侦察，可以看清卫星及有人侦察机看不清的目标。
在科索沃战争中，美国、德国、法国及英国总共出动了6种不同类型的无人机约200多架，它们有：美国空军的“捕食者”（Predator）、陆军的“猎人”（Hunter）及海军的“先锋”（Pioneer）；德国的CL-289；法国的“红隼”（Crecerelles）、 “猎人”，以及英国的“不死鸟”（Phoenix）等无人机。
无人机在科索沃战争中主要完成了以下一些任务：中低空侦察及战场监视，电子干扰，战果评估，目标定位，气象资料搜集，散发传单以及营救飞行员等。
科索沃战争不仅大大提高了无人机在战争中的地位，而且引起了各国政府对无人机的重视。美国参议院武装部队委员会要求，10年内军方应准备足够数量的无人系统，使低空攻击机中有三分之一是无人机；15年内，地面战车中应有三分之一是无人系统。这并不是要用无人系统代替飞行员及有人飞机，而是用它们补充有人飞机的能力，以便在高风险的任务中尽量少用飞行员。无人机的发展必将推动现代战争理论和无人战争体系的发展。
机器警察
所谓地面军用机器人是指在地面上使用的机器人系统，它们不仅在和平时期可以帮助民警排除炸弹、完成要地保安任务，在战时还可以代替士兵执行扫雷、侦察和攻击等各种任务，今天美、英、德、法、日等国均已研制出多种型号的地面军用机器人。
英国的“手推车”机器人
在西方国家中，恐怖活动始终是个令当局头疼的问题。英国由于民族矛盾，饱受爆炸物的威胁，因而早在60年代就研制成功排爆机器人。英国研制的履带式“手推车”及“超级手推车”排爆机器人，已向50多个国家的军警机构售出了800台以上。最近英国又将手推车机器人加以优化，研制出土拨鼠及野牛两种遥控电动排爆机器人，英国皇家工程兵在波黑及科索沃都用它们探测及处理爆炸物。土拨鼠重35公斤，在桅杆上装有两台摄像机。野牛重210公斤，可携带100公斤负载。两者均采用无线电控制系统，遥控距离约1公里。
“土拨鼠”和“野牛”排爆机器人
除了恐怖分子安放的炸弹外，在世界上许多战乱国家中，到处都散布着未爆炸的各种弹药。例如，海湾战争后的科威特，就像一座随时可能爆炸的弹药库。在伊科边境一万多平方公里的地区内，有16个国家制造的25万颗地雷，85万发炮弹，以及多国部队投下的布雷弹及子母弹的2500万颗子弹，其中至少有20％没有爆炸。而且直到现在，在许多国家中甚至还残留有一次大战和二次大战中未爆炸的炸弹和地雷。因此，爆炸物处理机器人的需求量是很大的。
排除爆炸物机器人有轮式的及履带式的，它们一般体积不大，转向灵活，便于在狭窄的地方工作，操作人员可以在几百米到几公里以外通过无线电或光缆控制其活动。机器人车上一般装有多台彩色CCD摄像机用来对爆炸物进行观察；一个多自由度机械手，用它的手爪或夹钳可将爆炸物的引信或雷管拧下来，并把爆炸物运走；车上还装有猎枪，利用激光指示器瞄准后，它可把爆炸物的定时装置及引爆装置击毁；有的机器人还装有高压水枪，可以切割爆炸物。
德国的排爆机器人
在法国，空军、陆军和警察署都购买了Cybernetics公司研制的TRS200中型排爆机器人。DM公司研制的RM35机器人也被巴黎机场管理局选中。德国驻波黑的维和部队则装备了Telerob公司的MV4系列机器人。我国沈阳自动化所研制的PXJ-2机器人也加入了公安部队的行列。
美国Remotec公司的Andros系列机器人受到各国军警部门的欢迎，白宫及国会大厦的警察局都购买了这种机器人。在南非总统选举之前，警方购买了四台AndrosVIA型机器人，它们在选举过程中总共执行了100多次任务。 Andros机器人可用于小型随机爆炸物的处理，它是美国空军客机及客车上使用的唯一的机器人。海湾战争后，美国海军也曾用这种机器人在沙特阿拉伯和科威特的空军基地清理地雷及未爆炸的弹药。美国空军还派出5台Andros机器人前往科索沃，用于爆炸物及子炮弹的清理。空军每个现役排爆小队及航空救援中心都装备有一台Andros VI。
我国研制的排爆机器人
排爆机器人不仅可以排除炸弹，利用它的侦察传感器还可监视犯罪分子的活动。监视人员可以在远处对犯罪分子昼夜进行观察，监听他们的谈话，不必暴露自己就可对情况了如指掌。
1993年初，在美国发生了韦科庄园教案，为了弄清教徒们的活动，联邦调查局使用了两种机器人。一种是Remotec公司的AndrosVA型和Andros MarkVIA型机器人，另一种是RST公司研制的STV机器人。STV是一辆6轮遥控车，采用无线电及光缆通信。车上有一个可升高到4.5米的支架 ，上面装有彩色立体摄像机、昼用瞄准具、微光夜视瞄具、双耳音频探测器、化学探测器、卫星定位系统、目标跟踪用的前视红外传感器等。该车仅需一名操作人员，遥控距离达10公里。在这次行动中共出动了3台STV，操作人员遥控机器人行驶到距庄园548米的地方停下来，升起车上的支架，利用摄像机和红外探测器向窗内窥探，联邦调查局的官员们围着荧光屏观察传感器发回的图像，可以把屋里的活动看得一清二楚。
机器人指挥
其实并不是人们不想给机器人一个完整的定义，自机器人诞生之日起人们就不断地尝试着说明到底什么是机器人。但随着机器人技术的飞速发展和信息时代的到来，机器人所涵盖的内容越来越丰富，机器人的定义也不断充实和创新。
礼仪机器人
该定义强调了机器人应当仿人的含义，即它靠手进行作业，靠脚实现移动，由脑来完成统一指挥的作用。非接触传感器和接触传感器相当于人的五官，使机器人能够识别外界环境，而平衡觉和固有觉则是机器人感知本身状态所不可缺少的传感器。这里描述的不是工业机器人而是自主机器人。
机器人的定义是多种多样的，其原因是它具有一定的模糊性。动物一般具有上述这些要素，所以在把机器人理解为仿人机器的同时，也可以广义地把机器人理解为仿动物的机器。
1988年法国的埃斯皮奥将机器人定义为：“机器人学是指设计能根据传感器信息实现预先规划好的作业系统，并以此系统的使用方法作为研究对象”。
1987年国际标准化组织对工业机器人进行了定义：“工业机器人是一种具有自动控制的操作和移动功能，能完成各种作业的可编程操作机。”
我国科学家对机器人的定义是：“机器人是一种自动化的机器，所不同的是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”。在研究和开发未知及不确定环境下作业的机器人的过程中，人们逐步认识到机器人技术的本质是感知、决策、行动和交互技术的结合。随着人们对机器人技术智能化本质认识的加深，机器人技术开始源源不断地向人类活动的各个领域渗透。结合这些领域的应用特点，人们发展了各式各样的具有感知、决策、行动和交互能力的特种机器人和各种智能机器，如移动机器人、微机器人、水下机器人、医疗机器人、军用机器人、空中空间机器人、娱乐机器人等。对不同任务和特殊环境的适应性，也是机器人与一般自动化装备的重要区别。这些机器人从外观上已远远脱离了最初仿人型机器人和工业机器人所具有的形状，更加符合各种不同应用领域的特殊要求，其功能和智能程度也大大增强，从而为机器人技术开辟出更加广阔的发展空间。
中国工程院院长宋健指出：“机器人学的进步和应用是20世纪自动控制最有说服力的成就，是当代最高意义上的自动化”。机器人技术综合了多学科的发展成果，代表了高技术的发展前沿，它在人类生活应用领域的不断扩大正引起国际上重新认识机器人技术的作用和影响。
我国的机器人专家从应用环境出发，将机器人分为两大类，即工业机器人和特种机器人。所谓工业机器人就是面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器人。而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、机器人化机器等。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。目前，国际上的机器人学者，从应用环境出发将机器人也分为两类：制造环境下的工业机器人和非制造环境下的服务与仿人型机器人，这和我国的分类是一致的。
乐高RCX机器人
RCX是是一块可编程积木，即课堂机器人（机器人指令系统）的大脑。它是整个用乐高积木、马达、传感器等组建搭建的机器人系统的中枢，就像大脑一样控制、指挥机器人的行为。使用ROBOLAB软件，人们可以创造、搭建、编程真正的机器人，让它运动、做运动、甚至自己去“想”。
RCX不仅可以通过红外发射仪与计算机通信，还可以通过红外收发与其它RCX通信，通过互联网通信，配合丰富多彩的乐高积木和乐高传感器或第三方的仪器设备，适合高校组建创新实验室或机器人课程，让学生们动手创造各种大型机电一体化系统，将抽象的理论知识和构思化为具体的模型。计算机高手们则试图用各种官方或非官门的语言控制RCX，如 C、VB、NQC、Java、LegOS、pbForth等。
作为控制模块和微型电脑，RCX可用于机器人系统模型的输入和输出控制。使用ROBOLAB软件在PC机或苹果机上编写程序，通过连接在计算机串口上的红外线发射仪将程序下载到RCX，RCX即可脱离计算机，独立执行程序，控制一系列输入和输出，来响应周围环境并做出正确的动作。
基于计算机的数据采集。RCX不仅是机器人的大脑，还可作为一个微型便携式计算机连接各种工业传感器，可以采集、储存数据，可以实时上传数据至计算机，人们可以在计算机上进行数据采集、分析和显示。
乐随着高新技术的发展，各种类型的军用机器人已经大量涌现，一些技术发达的国家相继研制了智能程度高、动作灵活、应用广泛的军用机器人。目前军用机器人主要是作为作战武器和保障武器使用。在恶劣的环境下，机器人的承受能力大大超过载人系统，并且能完成许多载人系统无法完成的工作，如运输机器人可以在核化条件下工作，也可以在炮火下及时进行战场救护。在地面上，机器人为联合国维和部队排除爆炸物、扫除地雷；在波黑战场上，无人机大显身手；在海洋中，机器人帮助人清除水雷、探索海底秘密；在宇宙空间，机器人成了火星考察的明星。现在世界上正在研制或已投入使用的军用机器入主要有以下几种。本次军事机器人介绍周将每周介绍一种军用机器人。欢迎观注。
2004年10月26日 第一天 地面机器人
地面军用机器人主要分为智能机器人和遥控机器人。按其功能可分为：排雷(弹)机器人、侦察机器人、保安机器人，甚至还研制有地面微型军用机器人。
全自主机器人美国于1984年开始研制第一台地面自主车辆，可以在人不干预的情况下自己在道路上行驶。992年美国研制出时速75公里的自主车。目前仍有许多技术难题未解决。但地面自主车的研制大大推动了遥控机器人的发展。
排雷(弹)机器人使用排雷机器人不仅可以加快扫雷破障的速度，而且还大大降低了人员的伤亡。如美国研制的"交通警察"战场机器人，它安装了多种传感器，可用于探测建筑物、掩体、隧道等处的地雷；"蜜蜂"式控雷器则具有较快的飞行速度，可以迅速而准确地发现地雷的位置，并通过自身携带的炸药对地雷进行引爆。在1982年爆发的马岛战争中，英国海军就曾用法国研制的的机器人，清除阿根廷布设的水雷。而英国陆军的排弹机器人在拆除恐怖分子放的各种类型的炸弹工作中屡建奇功
机器人概述篇
实用上，机器人（Robot）是自动执行工作的机器装置。机器人可接受人类指挥，也可以执行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。机器人执行的是取代或是协助人类工作的工作，例如制造业、建筑业，或是危险的工作。
机器人可以是高级整合控制论、机械电子、计算机、材料和仿生学的产物。目前在工业、医学甚至军事等领域中均有重要用途。
欧美国家认为：机器人应该是由计算机控制的通过编排程序具有可以变更的多功能的自动机械，但是日本不同意这种说法。日本人认为“机器人就是任何高级的自动机械”，这就把那种尚需一个人操纵的机械手包括进去了。因此，很多日本人概念中的机器人，并不是欧美人所定义的。
现在，国际上对机器人的概念已经逐渐趋近一致。一般说来，人们都可以接受这种说法，即机器人是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。联合国标准化组织采纳了美国机器人协会给机器人下的定义：“一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机；或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。”
机器人能力的评价标准包括：智能，指感觉和感知，包括记忆、运算、比较、鉴别、判断、决策、学习和逻辑推理等；机能，指变通性、通用性或空间占有性等；物理能，指力、速度、连续运行能力、可靠性、联用性、寿命等。因此，可以说机器人是具有生物功能的空间三维坐标机器。
机器人发展史
1920年 捷克斯洛伐克作家卡雷尔·恰佩克在他的科幻小说《罗萨姆的机器人万能公司》中，根据Robota(捷克文，原意为“劳役、苦工”)和Robotnik(波兰文，原意为“工人”)，创造出“机器人”这个词。
1939年 美国纽约世博会上展出了西屋电气公司制造的家用机器人Elektro。它由电缆控制，可以行走，会说77个字，甚至可以抽烟，不过离真正干家务活还差得远。但它让人们对家用机器人的憧憬变得更加具体。
1942年 美国科幻巨匠阿西莫夫提出“机器人三定律”。虽然这只是科幻小说里的创造，但后来成为学术界默认的研发原则。
1948年 诺伯特·维纳出版《控制论》，阐述了机器中的通信和控制机能与人的神经、感觉机能的共同规律，率先提出以计算机为核心的自动化工厂。
1954年 美国人乔治·德沃尔制造出世界上第一台可编程的机器人，并注册了专利。这种机械手能按照不同的程序从事不同的工作，因此具有通用性和灵活性。
1956年 在达特茅斯会议上，马文·明斯基提出了他对智能机器的看法：智能机器“能够创建周围环境的抽象模型，如果遇到问题，能够从抽象模型中寻找解决方法”。这个定义影响到以后30年智能机器人的研究方向。
1959年 德沃尔与美国发明家约瑟夫·英格伯格联手制造出第一台工业机器人。随后，成立了世界上第一家机器人制造工厂——Unimation公司。由于英格伯格对工业机器人的研发和宣传，他也被称为“工业机器人之父”。
1962年 美国AMF公司生产出“VERSTRAN”(意思是万能搬运),与Unimation公司生产的Unimate一样成为真正商业化的工业机器人，并出口到世界各国，掀起了全世界对机器人和机器人研究的热潮。
1962年-1963年传感器的应用提高了机器人的可操作性。人们试着在机器人上安装各种各样的传感器，包括1961年恩斯特采用的触觉传感器，托莫维奇和博尼1962年在世界上最早的“灵巧手”上用到了压力传感器，而麦卡锡1963年则开始在机器人中加入视觉传感系统，并在1965年，帮助MIT推出了世界上第一个带有视觉传感器，能识别并定位积木的机器人系统。
1965年约翰·霍普金斯大学应用物理实验室研制出Beast机器人。Beast已经能通过声纳系统、光电管等装置，根据环境校正自己的位置。20世纪60年代中期开始，美国麻省理工学院、斯坦福大学、英国爱丁堡大学等陆续成立了机器人实验室。美国兴起研究第二代带传感器、“有感觉”的机器人，并向人工智能进发。
1968年 美国斯坦福研究所公布他们研发成功的机器人Shakey。它带有视觉传感器，能根据人的指令发现并抓取积木,不过控制它的计算机有一个房间那么大。Shakey可以算是世界第一台智能机器人，拉开了第三代机器人研发的序幕。
1969年 日本早稻田大学加藤一郎实验室研发出第一台以双脚走路的机器人。加藤一郎长期致力于研究仿人机器人，被誉为“仿人机器人之父”。日本专家一向以研发仿人机器人和娱乐机器人的技术见长，后来更进一步，催生出本田公司的ASIMO和索尼公司的QRIO。
1973年 世界上第一次机器人和小型计算机携手合作，就诞生了美国Cincinnati Milacron公司的机器人T3。
1978年 美国Unimation公司推出通用工业机器人PUMA，这标志着工业机器人技术已经完全成熟。PUMA至今仍然工作在工厂第一线。
1984年 英格伯格再推机器人Helpmate，这种机器人能在医院里为病人送饭、送药、送邮件。同年，他还预言：“我要让机器人擦地板，做饭，出去帮我洗车，检查安全”。
1998年 丹麦乐高公司推出机器人(Mind-storms)套件，让机器人制造变得跟搭积木一样，相对简单又能任意拼装，使机器人开始走入个人世界。
1999年 日本索尼公司推出犬型机器人爱宝(AIBO)，当即销售一空，从此娱乐机器人成为目前机器人迈进普通家庭的途径之一。
2002年 丹麦iRobot公司推出了吸尘器机器人Roomba，它能避开障碍，自动设计行进路线，还能在电量不足时，自动驶向充电座。Roomba是目前世界上销量最大、最商业化的家用机器人。
2006年 6月，微软公司推出Microsoft Robotics Studio，机器人模块化、平台统一化的趋势越来越明显，比尔·盖茨预言，家用机器人很快将席卷全球。
机器人分类篇
诞生于科幻小说之中一样，人们对机器人充满了幻想。也许正是由于机器人定义的模糊，才给了人们充分的想象和创造空间。
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。
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。
示教再现型机器人：通过引导或其它方式，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。
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。
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。
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。
学习控制型机器人：机器人能“体会”工作的经验，具有一定的学习功能，并将所“学”的经验用于工作中。
智能机器人：以人工智能决定其行动的人。
我国的机器人专家从应用环境出发，将机器人分为两大类，即工业机器人和特种机器人。所谓工业机器人就是面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器人。而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、机器人化机器等。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。目前，国际上的机器人学者，从应用环境出发将机器人也分为两类：制造环境下的工业机器人和非制造环境下的服务与仿人型机器人，这和我国的分类是一致的。
空中机器人又叫无人机，近年来在军用机器人家族中，无人机是科研活动最活跃、技术进步最大、研究及采购经费投入最多、实战经验最丰富的领域。80多年来，世界无人机的发展基本上是以美国为主线向前推进的，无论从技术水平还是无人机的种类和数量来看，美国均居世界之首位。
机器人品种篇
“别动队”无人机
纵观无人机发展的历史，可以说现代战争是推动无人机发展的动力。而无人机对现代战争的影响也越来越大。一次和二次世界大战期间，尽管出现并使用了无人机，但由于技术水平低下，无人机并未发挥重大作用。朝鲜战争中美国使用了无人侦察机和攻击机，不过数量有限。在随后的越南战争、中东战争中无人机已成为必不可少的武器系统。而在海湾战争、波黑战争及科索沃战争中无人机更成了主要的侦察机种。
法国“红隼”无人机
越南战争期间美国空军损失惨重，被击落飞机2500架，飞行员死亡5000多名，美国国内舆论哗然。为此美国空军较多地使用了无人机。如“水牛猎手”无人机在北越上空执行任务2500多次，超低空拍摄照片，损伤率仅4％。AQM-34Q型147火蜂无人机飞行500多次，进行电子窃听、电台干扰、抛撒金属箔条及为有人飞机开辟通道等。
高空无人侦察机
在1982年的贝卡谷地之战中，以色列军队通过空中侦察发现。叙利亚在贝卡谷地集中了大量部队。6月9日，以军出动美制E-2C“鹰眼”预警飞机对叙军进行监视，同时每天出动“侦察兵”及“猛犬”等无人机70多架次，对叙军的防空阵地、机场进行反复侦察，并将拍摄的图像传送给预警飞机和地面指挥部。这样，以军准确地查明了叙军雷达的位置，接着发射“狼”式反雷达导弹，摧毁了叙军不少的雷达、导弹及自行高炮，迫使叙军的雷达不敢开机，为以军有人飞机攻击目标创造了条件。
鬼怪式无人机
1991年爆发了海湾战争，美军首先面对的一个问题就是要在茫茫的沙海中找到伊拉克隐藏的飞毛腿导弹发射器。如果用有人侦察机，就必须在大漠上空往返飞行，长时间暴露于伊拉克军队的高射火力之下，极其危险。为此，无人机成了美军空中侦察的主力。在整个海湾战争期间，“先锋”无人机是美军使用最多的无人机种，美军在海湾地区共部署了6个先锋无人机连，总共出动了522架次，飞行时间达1640小时。那时，不论白天还是黑夜，每天总有一架先锋无人机在海湾上空飞行。
为了摧毁伊军在沿海修筑的坚固的防御工事，2月4日密苏里号战舰乘夜驶至近海区，先锋号无人机由它的甲板上起飞，用红外侦察仪拍摄了地面目标的图像并传送给指挥中心。几分钟后，战舰上的406毫米的舰炮开始轰击目标，同时无人机不断地为舰炮进行校射。之后威斯康星号战舰接替了密苏里号，如此连续炮轰了三天，使伊军的炮兵阵地、雷达网、指挥通信枢纽遭到彻底破坏。在海湾战争期间，仅从两艘战列舰上起飞的先锋无人机就有151架次，飞行了530多个小时，完成了目标搜索、战场警戒、海上拦截及海军炮火支援等任务。
发射Brevel无人机
在海湾战争中，先锋无人机成了美国陆军部队的开路先锋。它为陆军第7军进行空中侦察，拍摄了大量的伊军坦克、指挥中心、及导弹发射阵地的图像，并传送给直升机部队，接着美军就出动“阿帕奇”攻击型直升机对目标进行攻击，必要时还可呼唤炮兵部队进行火力支援。先锋机的生存能力很强，在319架次的飞行中，仅有一架被击中，有4～5架由于电磁干扰而失事。
除美军外，英、法、加拿大也都出动了无人机。如法国的“幼鹿”师装备有一个“马尔特”无人机排。当法军深入伊境内作战时，首先派无人机侦察敌情，根据侦察到的情况，法军躲过了伊军的坦克及炮兵阵地。
1995年波黑战争中，因部队急需，“捕食者”无人机很快就被运往前线。在北约空袭塞族部队的补给线、弹药库、指挥中心时，“捕食者”发挥了重要的作用。它首先进行侦察，发现目标后引导有人飞机进行攻击，然后再进行战果评估。它还为联合国维和部队提供波黑境内主要公路上军车移动的情况，以判断各方是否遵守了和平协议。美军因而把“捕食者”称作“战场上的低空卫星”。其实卫星只能提供战场上的瞬间图像，而无人机可以在战场上空长时间盘旋逗留，因而能够提供战场的连续实时图像，无人机还比使用卫星便宜得多。
1999年3月24日，以美国为首的北约打着“维护人权”的幌子对南联盟开始了狂轰滥炸，爆发了震惊世界的“科索沃战争”。在持续78天的轰炸过程中，北约共出动飞机3.2万架次，投入舰艇40多艘，扔下炸弹1.3万吨，造成了二战以来欧洲空前的浩劫。
南联盟多山、多森林的地形以及多阴雨天的气候条件，大大影响了北约侦察卫星及高空侦察机的侦察效果，塞军的防空火力又很猛，有人侦察机不敢低飞，致使北约空军无法识别及攻击云层下面的目标。为了减少人员的伤亡，北约大量使用了无人机。科索沃战争是世界局部战争中使用无人机数量最多、无人机发挥作用最大的战争。无人机尽管飞得较慢，飞行高度较低，但它体积小，雷达及红外特征较小，隐蔽性好，不易被击中，适于进行中低空侦察，可以看清卫星及有人侦察机看不清的目标。
在科索沃战争中，美国、德国、法国及英国总共出动了6种不同类型的无人机约200多架，它们有：美国空军的“捕食者”（Predator）、陆军的“猎人”（Hunter）及海军的“先锋”（Pioneer）；德国的CL-289；法国的“红隼”（Crecerelles）、 “猎人”，以及英国的“不死鸟”（Phoenix）等无人机。
无人机在科索沃战争中主要完成了以下一些任务：中低空侦察及战场监视，电子干扰，战果评估，目标定位，气象资料搜集，散发传单以及营救飞行员等。
科索沃战争不仅大大提高了无人机在战争中的地位，而且引起了各国政府对无人机的重视。美国参议院武装部队委员会要求，10年内军方应准备足够数量的无人系统，使低空攻击机中有三分之一是无人机；15年内，地面战车中应有三分之一是无人系统。这并不是要用无人系统代替飞行员及有人飞机，而是用它们补充有人飞机的能力，以便在高风险的任务中尽量少用飞行员。无人机的发展必将推动现代战争理论和无人战争体系的发展。
机器警察
所谓地面军用机器人是指在地面上使用的机器人系统，它们不仅在和平时期可以帮助民警排除炸弹、完成要地保安任务，在战时还可以代替士兵执行扫雷、侦察和攻击等各种任务，今天美、英、德、法、日等国均已研制出多种型号的地面军用机器人。
英国的“手推车”机器人
在西方国家中，恐怖活动始终是个令当局头疼的问题。英国由于民族矛盾，饱受爆炸物的威胁，因而早在60年代就研制成功排爆机器人。英国研制的履带式“手推车”及“超级手推车”排爆机器人，已向50多个国家的军警机构售出了800台以上。最近英国又将手推车机器人加以优化，研制出土拨鼠及野牛两种遥控电动排爆机器人，英国皇家工程兵在波黑及科索沃都用它们探测及处理爆炸物。土拨鼠重35公斤，在桅杆上装有两台摄像机。野牛重210公斤，可携带100公斤负载。两者均采用无线电控制系统，遥控距离约1公里。
“土拨鼠”和“野牛”排爆机器人
除了恐怖分子安放的炸弹外，在世界上许多战乱国家中，到处都散布着未爆炸的各种弹药。例如，海湾战争后的科威特，就像一座随时可能爆炸的弹药库。在伊科边境一万多平方公里的地区内，有16个国家制造的25万颗地雷，85万发炮弹，以及多国部队投下的布雷弹及子母弹的2500万颗子弹，其中至少有20％没有爆炸。而且直到现在，在许多国家中甚至还残留有一次大战和二次大战中未爆炸的炸弹和地雷。因此，爆炸物处理机器人的需求量是很大的。
排除爆炸物机器人有轮式的及履带式的，它们一般体积不大，转向灵活，便于在狭窄的地方工作，操作人员可以在几百米到几公里以外通过无线电或光缆控制其活动。机器人车上一般装有多台彩色CCD摄像机用来对爆炸物进行观察；一个多自由度机械手，用它的手爪或夹钳可将爆炸物的引信或雷管拧下来，并把爆炸物运走；车上还装有猎枪，利用激光指示器瞄准后，它可把爆炸物的定时装置及引爆装置击毁；有的机器人还装有高压水枪，可以切割爆炸物。
德国的排爆机器人
在法国，空军、陆军和警察署都购买了Cybernetics公司研制的TRS200中型排爆机器人。DM公司研制的RM35机器人也被巴黎机场管理局选中。德国驻波黑的维和部队则装备了Telerob公司的MV4系列机器人。我国沈阳自动化所研制的PXJ-2机器人也加入了公安部队的行列。
美国Remotec公司的Andros系列机器人受到各国军警部门的欢迎，白宫及国会大厦的警察局都购买了这种机器人。在南非总统选举之前，警方购买了四台AndrosVIA型机器人，它们在选举过程中总共执行了100多次任务。 Andros机器人可用于小型随机爆炸物的处理，它是美国空军客机及客车上使用的唯一的机器人。海湾战争后，美国海军也曾用这种机器人在沙特阿拉伯和科威特的空军基地清理地雷及未爆炸的弹药。美国空军还派出5台Andros机器人前往科索沃，用于爆炸物及子炮弹的清理。空军每个现役排爆小队及航空救援中心都装备有一台Andros VI。
我国研制的排爆机器人
排爆机器人不仅可以排除炸弹，利用它的侦察传感器还可监视犯罪分子的活动。监视人员可以在远处对犯罪分子昼夜进行观察，监听他们的谈话，不必暴露自己就可对情况了如指掌。
1993年初，在美国发生了韦科庄园教案，为了弄清教徒们的活动，联邦调查局使用了两种机器人。一种是Remotec公司的AndrosVA型和Andros MarkVIA型机器人，另一种是RST公司研制的STV机器人。STV是一辆6轮遥控车，采用无线电及光缆通信。车上有一个可升高到4.5米的支架 ，上面装有彩色立体摄像机、昼用瞄准具、微光夜视瞄具、双耳音频探测器、化学探测器、卫星定位系统、目标跟踪用的前视红外传感器等。该车仅需一名操作人员，遥控距离达10公里。在这次行动中共出动了3台STV，操作人员遥控机器人行驶到距庄园548米的地方停下来，升起车上的支架，利用摄像机和红外探测器向窗内窥探，联邦调查局的官员们围着荧光屏观察传感器发回的图像，可以把屋里的活动看得一清二楚。
机器人指挥
其实并不是人们不想给机器人一个完整的定义，自机器人诞生之日起人们就不断地尝试着说明到底什么是机器人。但随着机器人技术的飞速发展和信息时代的到来，机器人所涵盖的内容越来越丰富，机器人的定义也不断充实和创新。
礼仪机器人
该定义强调了机器人应当仿人的含义，即它靠手进行作业，靠脚实现移动，由脑来完成统一指挥的作用。非接触传感器和接触传感器相当于人的五官，使机器人能够识别外界环境，而平衡觉和固有觉则是机器人感知本身状态所不可缺少的传感器。这里描述的不是工业机器人而是自主机器人。
机器人的定义是多种多样的，其原因是它具有一定的模糊性。动物一般具有上述这些要素，所以在把机器人理解为仿人机器的同时，也可以广义地把机器人理解为仿动物的机器。
1988年法国的埃斯皮奥将机器人定义为：“机器人学是指设计能根据传感器信息实现预先规划好的作业系统，并以此系统的使用方法作为研究对象”。
1987年国际标准化组织对工业机器人进行了定义：“工业机器人是一种具有自动控制的操作和移动功能，能完成各种作业的可编程操作机。”
我国科学家对机器人的定义是：“机器人是一种自动化的机器，所不同的是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”。在研究和开发未知及不确定环境下作业的机器人的过程中，人们逐步认识到机器人技术的本质是感知、决策、行动和交互技术的结合。随着人们对机器人技术智能化本质认识的加深，机器人技术开始源源不断地向人类活动的各个领域渗透。结合这些领域的应用特点，人们发展了各式各样的具有感知、决策、行动和交互能力的特种机器人和各种智能机器，如移动机器人、微机器人、水下机器人、医疗机器人、军用机器人、空中空间机器人、娱乐机器人等。对不同任务和特殊环境的适应性，也是机器人与一般自动化装备的重要区别。这些机器人从外观上已远远脱离了最初仿人型机器人和工业机器人所具有的形状，更加符合各种不同应用领域的特殊要求，其功能和智能程度也大大增强，从而为机器人技术开辟出更加广阔的发展空间。
中国工程院院长宋健指出：“机器人学的进步和应用是20世纪自动控制最有说服力的成就，是当代最高意义上的自动化”。机器人技术综合了多学科的发展成果，代表了高技术的发展前沿，它在人类生活应用领域的不断扩大正引起国际上重新认识机器人技术的作用和影响。
我国的机器人专家从应用环境出发，将机器人分为两大类，即工业机器人和特种机器人。所谓工业机器人就是面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器人。而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、机器人化机器等。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。目前，国际上的机器人学者，从应用环境出发将机器人也分为两类：制造环境下的工业机器人和非制造环境下的服务与仿人型机器人，这和我国的分类是一致的。
乐高RCX机器人
RCX是是一块可编程积木，即课堂机器人（机器人指令系统）的大脑。它是整个用乐高积木、马达、传感器等组建搭建的机器人系统的中枢，就像大脑一样控制、指挥机器人的行为。使用ROBOLAB软件，人们可以创造、搭建、编程真正的机器人，让它运动、做运动、甚至自己去“想”。
RCX不仅可以通过红外发射仪与计算机通信，还可以通过红外收发与其它RCX通信，通过互联网通信，配合丰富多彩的乐高积木和乐高传感器或第三方的仪器设备，适合高校组建创新实验室或机器人课程，让学生们动手创造各种大型机电一体化系统，将抽象的理论知识和构思化为具体的模型。计算机高手们则试图用各种官方或非官门的语言控制RCX，如 C、VB、NQC、Java、LegOS、pbForth等。
作为控制模块和微型电脑，RCX可用于机器人系统模型的输入和输出控制。使用ROBOLAB软件在PC机或苹果机上编写程序，通过连接在计算机串口上的红外线发射仪将程序下载到RCX，RCX即可脱离计算机，独立执行程序，控制一系列输入和输出，来响应周围环境并做出正确的动作。
基于计算机的数据采集。RCX不仅是机器人的大脑，还可作为一个微型便携式计算机连接各种工业传感器，可以采集、储存数据，可以实时上传数据至计算机，人们可以在计算机上进行数据采集、分析和显示。
乐高公司提供了多种微型电器如红外发射器,触碰传感器，马达，光电传感器等。
机器人概述篇
实用上，机器人（Robot）是自动执行工作的机器装置。机器人可接受人类指挥，也可以执行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。机器人执行的是取代或是协助人类工作的工作，例如制造业、建筑业，或是危险的工作。
机器人可以是高级整合控制论、机械电子、计算机、材料和仿生学的产物。目前在工业、医学甚至军事等领域中均有重要用途。
欧美国家认为：机器人应该是由计算机控制的通过编排程序具有可以变更的多功能的自动机械，但是日本不同意这种说法。日本人认为“机器人就是任何高级的自动机械”，这就把那种尚需一个人操纵的机械手包括进去了。因此，很多日本人概念中的机器人，并不是欧美人所定义的。
现在，国际上对机器人的概念已经逐渐趋近一致。一般说来，人们都可以接受这种说法，即机器人是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。联合国标准化组织采纳了美国机器人协会给机器人下的定义：“一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机；或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。”
机器人能力的评价标准包括：智能，指感觉和感知，包括记忆、运算、比较、鉴别、判断、决策、学习和逻辑推理等；机能，指变通性、通用性或空间占有性等；物理能，指力、速度、连续运行能力、可靠性、联用性、寿命等。因此，可以说机器人是具有生物功能的空间三维坐标机器。
机器人发展史
1920年 捷克斯洛伐克作家卡雷尔·恰佩克在他的科幻小说《罗萨姆的机器人万能公司》中，根据Robota(捷克文，原意为“劳役、苦工”)和Robotnik(波兰文，原意为“工人”)，创造出“机器人”这个词。
1939年 美国纽约世博会上展出了西屋电气公司制造的家用机器人Elektro。它由电缆控制，可以行走，会说77个字，甚至可以抽烟，不过离真正干家务活还差得远。但它让人们对家用机器人的憧憬变得更加具体。
1942年 美国科幻巨匠阿西莫夫提出“机器人三定律”。虽然这只是科幻小说里的创造，但后来成为学术界默认的研发原则。
1948年 诺伯特·维纳出版《控制论》，阐述了机器中的通信和控制机能与人的神经、感觉机能的共同规律，率先提出以计算机为核心的自动化工厂。
1954年 美国人乔治·德沃尔制造出世界上第一台可编程的机器人，并注册了专利。这种机械手能按照不同的程序从事不同的工作，因此具有通用性和灵活性。
1956年 在达特茅斯会议上，马文·明斯基提出了他对智能机器的看法：智能机器“能够创建周围环境的抽象模型，如果遇到问题，能够从抽象模型中寻找解决方法”。这个定义影响到以后30年智能机器人的研究方向。
1959年 德沃尔与美国发明家约瑟夫·英格伯格联手制造出第一台工业机器人。随后，成立了世界上第一家机器人制造工厂——Unimation公司。由于英格伯格对工业机器人的研发和宣传，他也被称为“工业机器人之父”。
1962年 美国AMF公司生产出“VERSTRAN”(意思是万能搬运),与Unimation公司生产的Unimate一样成为真正商业化的工业机器人，并出口到世界各国，掀起了全世界对机器人和机器人研究的热潮。
1962年-1963年传感器的应用提高了机器人的可操作性。人们试着在机器人上安装各种各样的传感器，包括1961年恩斯特采用的触觉传感器，托莫维奇和博尼1962年在世界上最早的“灵巧手”上用到了压力传感器，而麦卡锡1963年则开始在机器人中加入视觉传感系统，并在1965年，帮助MIT推出了世界上第一个带有视觉传感器，能识别并定位积木的机器人系统。
1965年约翰·霍普金斯大学应用物理实验室研制出Beast机器人。Beast已经能通过声纳系统、光电管等装置，根据环境校正自己的位置。20世纪60年代中期开始，美国麻省理工学院、斯坦福大学、英国爱丁堡大学等陆续成立了机器人实验室。美国兴起研究第二代带传感器、“有感觉”的机器人，并向人工智能进发。
1968年 美国斯坦福研究所公布他们研发成功的机器人Shakey。它带有视觉传感器，能根据人的指令发现并抓取积木,不过控制它的计算机有一个房间那么大。Shakey可以算是世界第一台智能机器人，拉开了第三代机器人研发的序幕。
1969年 日本早稻田大学加藤一郎实验室研发出第一台以双脚走路的机器人。加藤一郎长期致力于研究仿人机器人，被誉为“仿人机器人之父”。日本专家一向以研发仿人机器人和娱乐机器人的技术见长，后来更进一步，催生出本田公司的ASIMO和索尼公司的QRIO。
1973年 世界上第一次机器人和小型计算机携手合作，就诞生了美国Cincinnati Milacron公司的机器人T3。
1978年 美国Unimation公司推出通用工业机器人PUMA，这标志着工业机器人技术已经完全成熟。PUMA至今仍然工作在工厂第一线。
1984年 英格伯格再推机器人Helpmate，这种机器人能在医院里为病人送饭、送药、送邮件。同年，他还预言：“我要让机器人擦地板，做饭，出去帮我洗车，检查安全”。
1998年 丹麦乐高公司推出机器人(Mind-storms)套件，让机器人制造变得跟搭积木一样，相对简单又能任意拼装，使机器人开始走入个人世界。
1999年 日本索尼公司推出犬型机器人爱宝(AIBO)，当即销售一空，从此娱乐机器人成为目前机器人迈进普通家庭的途径之一。
2002年 丹麦iRobot公司推出了吸尘器机器人Roomba，它能避开障碍，自动设计行进路线，还能在电量不足时，自动驶向充电座。Roomba是目前世界上销量最大、最商业化的家用机器人。
2006年 6月，微软公司推出Microsoft Robotics Studio，机器人模块化、平台统一化的趋势越来越明显，比尔·盖茨预言，家用机器人很快将席卷全球。
机器人分类篇
诞生于科幻小说之中一样，人们对机器人充满了幻想。也许正是由于机器人定义的模糊，才给了人们充分的想象和创造空间。
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。
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。
示教再现型机器人：通过引导或其它方式，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。
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。
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。
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。
学习控制型机器人：机器人能“体会”工作的经验，具有一定的学习功能，并将所“学”的经验用于工作中。
智能机器人：以人工智能决定其行动的人。
我国的机器人专家从应用环境出发，将机器人分为两大类，即工业机器人和特种机器人。所谓工业机器人就是面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器人。而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、机器人化机器等。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。目前，国际上的机器人学者，从应用环境出发将机器人也分为两类：制造环境下的工业机器人和非制造环境下的服务与仿人型机器人，这和我国的分类是一致的。
空中机器人又叫无人机，近年来在军用机器人家族中，无人机是科研活动最活跃、技术进步最大、研究及采购经费投入最多、实战经验最丰富的领域。80多年来，世界无人机的发展基本上是以美国为主线向前推进的，无论从技术水平还是无人机的种类和数量来看，美国均居世界之首位。
机器人品种篇
“别动队”无人机
纵观无人机发展的历史，可以说现代战争是推动无人机发展的动力。而无人机对现代战争的影响也越来越大。一次和二次世界大战期间，尽管出现并使用了无人机，但由于技术水平低下，无人机并未发挥重大作用。朝鲜战争中美国使用了无人侦察机和攻击机，不过数量有限。在随后的越南战争、中东战争中无人机已成为必不可少的武器系统。而在海湾战争、波黑战争及科索沃战争中无人机更成了主要的侦察机种。
法国“红隼”无人机
越南战争期间美国空军损失惨重，被击落飞机2500架，飞行员死亡5000多名，美国国内舆论哗然。为此美国空军较多地使用了无人机。如“水牛猎手”无人机在北越上空执行任务2500多次，超低空拍摄照片，损伤率仅4％。AQM-34Q型147火蜂无人机飞行500多次，进行电子窃听、电台干扰、抛撒金属箔条及为有人飞机开辟通道等。
高空无人侦察机
在1982年的贝卡谷地之战中，以色列军队通过空中侦察发现。叙利亚在贝卡谷地集中了大量部队。6月9日，以军出动美制E-2C“鹰眼”预警飞机对叙军进行监视，同时每天出动“侦察兵”及“猛犬”等无人机70多架次，对叙军的防空阵地、机场进行反复侦察，并将拍摄的图像传送给预警飞机和地面指挥部。这样，以军准确地查明了叙军雷达的位置，接着发射“狼”式反雷达导弹，摧毁了叙军不少的雷达、导弹及自行高炮，迫使叙军的雷达不敢开机，为以军有人飞机攻击目标创造了条件。
鬼怪式无人机
1991年爆发了海湾战争，美军首先面对的一个问题就是要在茫茫的沙海中找到伊拉克隐藏的飞毛腿导弹发射器。如果用有人侦察机，就必须在大漠上空往返飞行，长时间暴露于伊拉克军队的高射火力之下，极其危险。为此，无人机成了美军空中侦察的主力。在整个海湾战争期间，“先锋”无人机是美军使用最多的无人机种，美军在海湾地区共部署了6个先锋无人机连，总共出动了522架次，飞行时间达1640小时。那时，不论白天还是黑夜，每天总有一架先锋无人机在海湾上空飞行。
为了摧毁伊军在沿海修筑的坚固的防御工事，2月4日密苏里号战舰乘夜驶至近海区，先锋号无人机由它的甲板上起飞，用红外侦察仪拍摄了地面目标的图像并传送给指挥中心。几分钟后，战舰上的406毫米的舰炮开始轰击目标，同时无人机不断地为舰炮进行校射。之后威斯康星号战舰接替了密苏里号，如此连续炮轰了三天，使伊军的炮兵阵地、雷达网、指挥通信枢纽遭到彻底破坏。在海湾战争期间，仅从两艘战列舰上起飞的先锋无人机就有151架次，飞行了530多个小时，完成了目标搜索、战场警戒、海上拦截及海军炮火支援等任务。
发射Brevel无人机
在海湾战争中，先锋无人机成了美国陆军部队的开路先锋。它为陆军第7军进行空中侦察，拍摄了大量的伊军坦克、指挥中心、及导弹发射阵地的图像，并传送给直升机部队，接着美军就出动“阿帕奇”攻击型直升机对目标进行攻击，必要时还可呼唤炮兵部队进行火力支援。先锋机的生存能力很强，在319架次的飞行中，仅有一架被击中，有4～5架由于电磁干扰而失事。
除美军外，英、法、加拿大也都出动了无人机。如法国的“幼鹿”师装备有一个“马尔特”无人机排。当法军深入伊境内作战时，首先派无人机侦察敌情，根据侦察到的情况，法军躲过了伊军的坦克及炮兵阵地。
1995年波黑战争中，因部队急需，“捕食者”无人机很快就被运往前线。在北约空袭塞族部队的补给线、弹药库、指挥中心时，“捕食者”发挥了重要的作用。它首先进行侦察，发现目标后引导有人飞机进行攻击，然后再进行战果评估。它还为联合国维和部队提供波黑境内主要公路上军车移动的情况，以判断各方是否遵守了和平协议。美军因而把“捕食者”称作“战场上的低空卫星”。其实卫星只能提供战场上的瞬间图像，而无人机可以在战场上空长时间盘旋逗留，因而能够提供战场的连续实时图像，无人机还比使用卫星便宜得多。
1999年3月24日，以美国为首的北约打着“维护人权”的幌子对南联盟开始了狂轰滥炸，爆发了震惊世界的“科索沃战争”。在持续78天的轰炸过程中，北约共出动飞机3.2万架次，投入舰艇40多艘，扔下炸弹1.3万吨，造成了二战以来欧洲空前的浩劫。
南联盟多山、多森林的地形以及多阴雨天的气候条件，大大影响了北约侦察卫星及高空侦察机的侦察效果，塞军的防空火力又很猛，有人侦察机不敢低飞，致使北约空军无法识别及攻击云层下面的目标。为了减少人员的伤亡，北约大量使用了无人机。科索沃战争是世界局部战争中使用无人机数量最多、无人机发挥作用最大的战争。无人机尽管飞得较慢，飞行高度较低，但它体积小，雷达及红外特征较小，隐蔽性好，不易被击中，适于进行中低空侦察，可以看清卫星及有人侦察机看不清的目标。
在科索沃战争中，美国、德国、法国及英国总共出动了6种不同类型的无人机约200多架，它们有：美国空军的“捕食者”（Predator）、陆军的“猎人”（Hunter）及海军的“先锋”（Pioneer）；德国的CL-289；法国的“红隼”（Crecerelles）、 “猎人”，以及英国的“不死鸟”（Phoenix）等无人机。
无人机在科索沃战争中主要完成了以下一些任务：中低空侦察及战场监视，电子干扰，战果评估，目标定位，气象资料搜集，散发传单以及营救飞行员等。
科索沃战争不仅大大提高了无人机在战争中的地位，而且引起了各国政府对无人机的重视。美国参议院武装部队委员会要求，10年内军方应准备足够数量的无人系统，使低空攻击机中有三分之一是无人机；15年内，地面战车中应有三分之一是无人系统。这并不是要用无人系统代替飞行员及有人飞机，而是用它们补充有人飞机的能力，以便在高风险的任务中尽量少用飞行员。无人机的发展必将推动现代战争理论和无人战争体系的发展。
机器警察
所谓地面军用机器人是指在地面上使用的机器人系统，它们不仅在和平时期可以帮助民警排除炸弹、完成要地保安任务，在战时还可以代替士兵执行扫雷、侦察和攻击等各种任务，今天美、英、德、法、日等国均已研制出多种型号的地面军用机器人。
英国的“手推车”机器人
在西方国家中，恐怖活动始终是个令当局头疼的问题。英国由于民族矛盾，饱受爆炸物的威胁，因而早在60年代就研制成功排爆机器人。英国研制的履带式“手推车”及“超级手推车”排爆机器人，已向50多个国家的军警机构售出了800台以上。最近英国又将手推车机器人加以优化，研制出土拨鼠及野牛两种遥控电动排爆机器人，英国皇家工程兵在波黑及科索沃都用它们探测及处理爆炸物。土拨鼠重35公斤，在桅杆上装有两台摄像机。野牛重210公斤，可携带100公斤负载。两者均采用无线电控制系统，遥控距离约1公里。
“土拨鼠”和“野牛”排爆机器人
除了恐怖分子安放的炸弹外，在世界上许多战乱国家中，到处都散布着未爆炸的各种弹药。例如，海湾战争后的科威特，就像一座随时可能爆炸的弹药库。在伊科边境一万多平方公里的地区内，有16个国家制造的25万颗地雷，85万发炮弹，以及多国部队投下的布雷弹及子母弹的2500万颗子弹，其中至少有20％没有爆炸。而且直到现在，在许多国家中甚至还残留有一次大战和二次大战中未爆炸的炸弹和地雷。因此，爆炸物处理机器人的需求量是很大的。
排除爆炸物机器人有轮式的及履带式的，它们一般体积不大，转向灵活，便于在狭窄的地方工作，操作人员可以在几百米到几公里以外通过无线电或光缆控制其活动。机器人车上一般装有多台彩色CCD摄像机用来对爆炸物进行观察；一个多自由度机械手，用它的手爪或夹钳可将爆炸物的引信或雷管拧下来，并把爆炸物运走；车上还装有猎枪，利用激光指示器瞄准后，它可把爆炸物的定时装置及引爆装置击毁；有的机器人还装有高压水枪，可以切割爆炸物。
德国的排爆机器人
在法国，空军、陆军和警察署都购买了Cybernetics公司研制的TRS200中型排爆机器人。DM公司研制的RM35机器人也被巴黎机场管理局选中。德国驻波黑的维和部队则装备了Telerob公司的MV4系列机器人。我国沈阳自动化所研制的PXJ-2机器人也加入了公安部队的行列。
美国Remotec公司的Andros系列机器人受到各国军警部门的欢迎，白宫及国会大厦的警察局都购买了这种机器人。在南非总统选举之前，警方购买了四台AndrosVIA型机器人，它们在选举过程中总共执行了100多次任务。 Andros机器人可用于小型随机爆炸物的处理，它是美国空军客机及客车上使用的唯一的机器人。海湾战争后，美国海军也曾用这种机器人在沙特阿拉伯和科威特的空军基地清理地雷及未爆炸的弹药。美国空军还派出5台Andros机器人前往科索沃，用于爆炸物及子炮弹的清理。空军每个现役排爆小队及航空救援中心都装备有一台Andros VI。
我国研制的排爆机器人
排爆机器人不仅可以排除炸弹，利用它的侦察传感器还可监视犯罪分子的活动。监视人员可以在远处对犯罪分子昼夜进行观察，监听他们的谈话，不必暴露自己就可对情况了如指掌。
1993年初，在美国发生了韦科庄园教案，为了弄清教徒们的活动，联邦调查局使用了两种机器人。一种是Remotec公司的AndrosVA型和Andros MarkVIA型机器人，另一种是RST公司研制的STV机器人。STV是一辆6轮遥控车，采用无线电及光缆通信。车上有一个可升高到4.5米的支架 ，上面装有彩色立体摄像机、昼用瞄准具、微光夜视瞄具、双耳音频探测器、化学探测器、卫星定位系统、目标跟踪用的前视红外传感器等。该车仅需一名操作人员，遥控距离达10公里。在这次行动中共出动了3台STV，操作人员遥控机器人行驶到距庄园548米的地方停下来，升起车上的支架，利用摄像机和红外探测器向窗内窥探，联邦调查局的官员们围着荧光屏观察传感器发回的图像，可以把屋里的活动看得一清二楚。
机器人指挥
其实并不是人们不想给机器人一个完整的定义，自机器人诞生之日起人们就不断地尝试着说明到底什么是机器人。但随着机器人技术的飞速发展和信息时代的到来，机器人所涵盖的内容越来越丰富，机器人的定义也不断充实和创新。
礼仪机器人
该定义强调了机器人应当仿人的含义，即它靠手进行作业，靠脚实现移动，由脑来完成统一指挥的作用。非接触传感器和接触传感器相当于人的五官，使机器人能够识别外界环境，而平衡觉和固有觉则是机器人感知本身状态所不可缺少的传感器。这里描述的不是工业机器人而是自主机器人。
机器人的定义是多种多样的，其原因是它具有一定的模糊性。动物一般具有上述这些要素，所以在把机器人理解为仿人机器的同时，也可以广义地把机器人理解为仿动物的机器。
1988年法国的埃斯皮奥将机器人定义为：“机器人学是指设计能根据传感器信息实现预先规划好的作业系统，并以此系统的使用方法作为研究对象”。
1987年国际标准化组织对工业机器人进行了定义：“工业机器人是一种具有自动控制的操作和移动功能，能完成各种作业的可编程操作机。”
我国科学家对机器人的定义是：“机器人是一种自动化的机器，所不同的是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”。在研究和开发未知及不确定环境下作业的机器人的过程中，人们逐步认识到机器人技术的本质是感知、决策、行动和交互技术的结合。随着人们对机器人技术智能化本质认识的加深，机器人技术开始源源不断地向人类活动的各个领域渗透。结合这些领域的应用特点，人们发展了各式各样的具有感知、决策、行动和交互能力的特种机器人和各种智能机器，如移动机器人、微机器人、水下机器人、医疗机器人、军用机器人、空中空间机器人、娱乐机器人等。对不同任务和特殊环境的适应性，也是机器人与一般自动化装备的重要区别。这些机器人从外观上已远远脱离了最初仿人型机器人和工业机器人所具有的形状，更加符合各种不同应用领域的特殊要求，其功能和智能程度也大大增强，从而为机器人技术开辟出更加广阔的发展空间。
中国工程院院长宋健指出：“机器人学的进步和应用是20世纪自动控制最有说服力的成就，是当代最高意义上的自动化”。机器人技术综合了多学科的发展成果，代表了高技术的发展前沿，它在人类生活应用领域的不断扩大正引起国际上重新认识机器人技术的作用和影响。
我国的机器人专家从应用环境出发，将机器人分为两大类，即工业机器人和特种机器人。所谓工业机器人就是面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器人。而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、机器人化机器等。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。目前，国际上的机器人学者，从应用环境出发将机器人也分为两类：制造环境下的工业机器人和非制造环境下的服务与仿人型机器人，这和我国的分类是一致的。
乐高RCX机器人
RCX是是一块可编程积木，即课堂机器人（机器人指令系统）的大脑。它是整个用乐高积木、马达、传感器等组建搭建的机器人系统的中枢，就像大脑一样控制、指挥机器人的行为。使用ROBOLAB软件，人们可以创造、搭建、编程真正的机器人，让它运动、做运动、甚至自己去“想”。
RCX不仅可以通过红外发射仪与计算机通信，还可以通过红外收发与其它RCX通信，通过互联网通信，配合丰富多彩的乐高积木和乐高传感器或第三方的仪器设备，适合高校组建创新实验室或机器人课程，让学生们动手创造各种大型机电一体化系统，将抽象的理论知识和构思化为具体的模型。计算机高手们则试图用各种官方或非官门的语言控制RCX，如 C、VB、NQC、Java、LegOS、pbForth等。
作为控制模块和微型电脑，RCX可用于机器人系统模型的输入和输出控制。使用ROBOLAB软件在PC机或苹果机上编写程序，通过连接在计算机串口上的红外线发射仪将程序下载到RCX，RCX即可脱离计算机，独立执行程序，控制一系列输入和输出，来响应周围环境并做出正确的动作。
基于计算机的数据采集。RCX不仅是机器人的大脑，还可作为一个微型便携式计算机连接各种工业传感器，可以采集、储存数据，可以实时上传数据至计算机，人们可以在计算机上进行数据采集、分析和显示。
乐随着高新技术的发展，各种类型的军用机器人已经大量涌现，一些技术发达的国家相继研制了智能程度高、动作灵活、应用广泛的军用机器人。目前军用机器人主要是作为作战武器和保障武器使用。在恶劣的环境下，机器人的承受能力大大超过载人系统，并且能完成许多载人系统无法完成的工作，如运输机器人可以在核化条件下工作，也可以在炮火下及时进行战场救护。在地面上，机器人为联合国维和部队排除爆炸物、扫除地雷；在波黑战场上，无人机大显身手；在海洋中，机器人帮助人清除水雷、探索海底秘密；在宇宙空间，机器人成了火星考察的明星。现在世界上正在研制或已投入使用的军用机器入主要有以下几种。本次军事机器人介绍周将每周介绍一种军用机器人。欢迎观注。
2004年10月26日 第一天 地面机器人
地面军用机器人主要分为智能机器人和遥控机器人。按其功能可分为：排雷(弹)机器人、侦察机器人、保安机器人，甚至还研制有地面微型军用机器人。
全自主机器人美国于1984年开始研制第一台地面自主车辆，可以在人不干预的情况下自己在道路上行驶。992年美国研制出时速75公里的自主车。目前仍有许多技术难题未解决。但地面自主车的研制大大推动了遥控机器人的发展。
排雷(弹)机器人使用排雷机器人不仅可以加快扫雷破障的速度，而且还大大降低了人员的伤亡。如美国研制的"交通警察"战场机器人，它安装了多种传感器，可用于探测建筑物、掩体、隧道等处的地雷；"蜜蜂"式控雷器则具有较快的飞行速度，可以迅速而准确地发现地雷的位置，并通过自身携带的炸药对地雷进行引爆。在1982年爆发的马岛战争中，英国海军就曾用法国研制的的机器人，清除阿根廷布设的水雷。而英国陆军的排弹机器人在拆除恐怖分子放的各种类型的炸弹工作中屡建奇功机器人（Robot）是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作的工作，例如生产业、建筑业，或是危险的工作。
它是高级整合控制论、机械电子、计算机、材料和仿生学的产物。在工业 本田公司ASIMO机器人
、医学、农业、建筑业甚至军事等领域中均有重要用途现在，国际上对机器人的概念已经逐渐趋近一致。一般
随着高新技术的发展，各种类型的军用机器人已经大量涌现，一些技术发达的国家相继研制了智能程度高、动作灵活、应用广泛的军用机器人。目前军用机器人主要是作为作战武器和保障武器使用。在恶劣的环境下，机器人的承受能力大大超过载人系统，并且能完成许多载人系统无法完成的工作，如运输机器人可以在核化条件下工作，也可以在炮火下及时进行战场救护。在地面上，机器人为联合国维和部队排除爆炸物、扫除地雷；在波黑战场上，无人机大显身手；在海洋中，机器人帮助人清除水雷、探索海底秘密；在宇宙空间，机器人成了火星考察的明星。现在世界上正在研制或已投入使用的军用机器入主要有以下几种。本次军事机器人介绍周将每周介绍一种军用机器人。欢迎观注。
2004年10月26日 第一天 地面机器人
地面军用机器人主要分为智能机器人和遥控机器人。按其功能可分为：排雷(弹)机器人、侦察机器人、保安机器人，甚至还研制有地面微型军用机器人。
全自主机器人美国于1984年开始研制第一台地面自主车辆，可以在人不干预的情况下自己在道路上行驶。992年美国研制出时速75公里的自主车。目前仍有许多技术难题未解决。但地面自主车的研制大大推动了遥控机器人的发展。
排雷(弹)机器人使用排雷机器人不仅可以加快扫雷破障的速度，而且还大大降低了人员的伤亡。如美国研制的"交通警察"战场机器人，它安装了多种传感器，可用于探测建筑物、掩体、隧道等处的地雷；"蜜蜂"式控雷器则具有较快的飞行速度，可以迅速而准确地发现地雷的位置，并通过自身携带的炸药对地雷进行引爆。在1982年爆发的马岛战争中，英国海军就曾用法国研制的的机器人，清除阿根廷布设的水雷。而英国陆军的排弹机器人在拆除恐怖分子放的各种类型的炸弹工作中屡建奇功，备受欢迎。
排爆机器人英国研制的"手推车"排除爆炸物机器人是世界上最有名的排除爆炸物机器人。目前，最新研制的 SuperM(超级手推车)的摄像机可以在距地面65毫米处工作，因此它可以用来检查可疑车辆的底部。SuperM机器人采用橡胶履带，最大速度为55米／分，它有一整套的无线电控制系统及各种设备，其中包括一部彩色电视摄像机、一支猎枪和两个爆炸物排除装置；该车由两组耐用的12伏电池驱动，并装有一个电动制动系统，使其在通过陡坡时能准确地动作。
侦察机器人高技术条件下的战场环境更加复杂，使用机器人不仅可以进入难以涉足的恶劣环境中侦察，而且一旦机器人不幸被"俘"，则可以通过预先设置的程序自动引爆"以身殉职"。美国海军陆战队的GSR侦察机器人是由M114装甲人员输送车改装的，上面装有15台微处理器、卫星导航接收机、声学临近传感器、激光测距机、磁罗盘和一台高分辨率的摄像机等。摄像机装在一个由计算机控制的平台上。如果没有外部导航，该车可以自主地跟踪其它车辆越过障碍物。
保安机器人保安机器人可用于军事基地等重要设施的保卫工作。具有代表性的保安机器人是由美国研制的"徘徊者"，它是一辆重1．8吨的6轮全地形车，它可以按照预编程序的路线，沿着这些设施的外部边界进行巡逻。当发现入侵者时，操作者通过声音传输系统使机器人与入侵者对话，若入侵者不合作，怀有敌意，操作者就可命令机器人攻击入侵者。当该地区受到大规模进攻时，操作者就可调动多台机器人进行阻击，以便为保安人员争取时间。

1956年达特茅斯机器人研讨会持续了多少时间

1956年达特茅斯机器人研讨会持续了两天。
这次研讨会于1956年8月在美国达特茅斯学院举行，旨在讨论和探讨与机器人技术相关的各种问题。会议吸引了来自不同领域的专家学者，包括人工智能、计算机科学、电气工程和机械工程等领域。
在会议期间，与会者就机器人的定义、设计、制造和控制等方面进行了深入的探讨和交流。他们讨论了如何将人工智能技术应用于机器人中，以实现机器人的自主运动和智能控制，以及机器人在各种领域的应用前景。
此外，会议还涉及了机器人伦理和安全问题，以及如何确保机器人的发展和使用符合道德和法律标准。这次研讨会为机器人技术的发展提供了重要的思路和指导，也为未来的机器人研究和应用奠定了基础。
总之，1956年达特茅斯机器人研讨会是一次具有里程碑意义的会议，为机器人技术的发展提供了重要的推动和指导。

ai是什么意思？

ai是指人工智能。
人工智能（Artificial Intelligence），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。
人工智能的起源和发展
人工智能的起源可以追溯到20世纪50年代，在这个时期，计算机刚刚问世，人们开始尝试将计算机应用于智能领域。在1956年举办的达特茅斯会议上，提出了人工智能的概念，标志着人工智能的诞生。在这个时期，人们主要研究的是逻辑推理、自然语言处理和专家系统等问题。
从60年代到80年代，人工智能经历了快速发展的阶段。在这个时期，人们开始研究机器学习、神经网络等技术，使得人工智能的应用范围不断扩大。1985年，机器学习领域的神经网络算法被发明，这一算法在语音识别、图像识别等领域得到广泛应用。
在90年代初期，人工智能经历了一次低谷期。由于当时计算机计算能力较弱，加之数据集和算法方面的限制，导致人工智能的应用受到限制。但是，在这个时期，人们开始研究支持向量机、随机森林等新的机器学习算法，并且计算机计算能力不断提升，这些因素为人工智能的复兴奠定了基础。
21世纪初，随着大数据和云计算等技术的出现，人工智能再次进入了快速发展的阶段。人们开始研究深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术，使得人工智能的应用范围更加广泛。目前，人工智能已经应用于医疗、金融、交通等多个领域，并且在未来还有很大的发展空间。

人工智能技术有哪些？

随着2016年谷歌推出的阿尔法狗战胜围棋顶尖高手，人工智能逐渐成为最热门的技术领域。那么什么是人工智能?简单而言人工智能是指，赋予机器或电脑模拟人类智能行为的能力。
人工智能起源于20世纪50年代，曾经历过两次发展高潮，最后因技术等原因又跌入低谷，直到GPU和云计算技术发展起来，才引发以深度学习技术为代表的第三次，也就是本次人工智能高潮的再次爆发。
人工智能对军事发展会产生何种影响？人工智能在军事领域的应用价值可从以下几个方面说明：
作战数据分类与预测
作战活动中往往会产生大量数据，例如敌军作战单元的活动轨迹、武器毁伤范围、通信系统覆盖范围等等。受自然环境影响，这些数据和理论计算数据差距往往较大，不利于指导作战。人工智能系统通过分类和预测功能得出的数据，则非常接近真实值。准确的数据能催生出战斗力，大大增强武器的命中概率，部队和武器的作战效能也会随之增加。
敌我目标识别
随着信息化技术的发展，作战活动的“观察—判断—决策—攻击”的速度在不断提高。但由于信息系统本身还不够智能，目标识别的效率不是很高。海湾战争期间，美军误伤造成的地面部队损失巨大。而以基于深度学习的图像识别为代表的敌我目标识别技术能为这一问题提供解决方案。
例如在反恐行动中，可以利用安装在城市各处的摄像头，根据犯罪分子的脸部特征、体态特征识别恐怖分子。而在地面和空中武器平台上，一旦雷达、摄像头等传感器使用该算法，即可快速识别敌人的飞机、舰船、坦克等作战单元类型，特别是对于具有一定伪装能力的敌作战单元。
作战数据生成模拟
数据生成模拟指的是人工智能系统利用历史数据、既定规则生成与真实数据一致的大量模拟数据技术，这种模拟数据的真实性甚至可以达到令人工智能系统自身都难以分辨的水平。
作战数据生成模拟技术在军事上的第一个用处就是欺骗系统，如将GAN运用到制造新的电子干扰机，该电子干扰机能够根据对手的雷达信号制造出令其雷达接收机根本无法识别的假信号，达到干扰功率最小、干扰效果最大的目的。到了该电子干扰机普及之时，世界各国以雷达为基础的空防系统就变得形同虚设。这种欺骗系统的军事意义之大，不言而喻。
作战数据生成模拟技术在军事上的第二个用处就是制造虚拟态势。该技术可以根据真实数据的分布规律或战场规则，对其稍加修改，不断生成不同的作战态势，直接用于训练指挥员、战斗员的作战技巧和指挥艺术。
智能作战决策
我们能否制造出如阿尔法狗一般强大的无人坦克、无人机横行战场。这种想法近10年内实现的可能性并不大。真实世界远比围棋复杂，单纯利用图像识别技术识别出战场中敌军的身份和动作意图需要就需要很大的计算量，这大大超过了阿尔法狗的计算能力，更别说还有复杂的自然战场环境和战术背景。而且机器人本身没有“常识”，往往会遇到难以预料的“意外”。
面对智能决策话题，深度学习也并非一筹莫展，阿里巴巴人工智能试验室曾利用双向循环神经网络让游戏《星际争霸》里的作战单元学习人类选手的拦截、围杀等各种战术，其内在算法就是将深度学习和强化学习结合起来，设计出一个巧妙的价值函数，通过和人类选手的反复搏杀，让AI始终求取价值函数最大值，实现学习战术的目的。
但游戏不同于真实世界，真实交战世界中的战术效能、毁伤效果评估十分复杂，远非一个简单的价值函数能够解决。但这样的方法至少让人看到了深度强化学习在智能决策上的巨大潜力。
无人作战平台
无人驾驶指让机器人、汽车、飞行器等智能体拥有自主决策、自主寻路和自主检测目标的能力。就军事领域而言，可让无人作战车辆、无人坦克、无人潜航器、无人机等作战装备在战场上发挥重要作用。
无人驾驶技术涉及的主要领域为无人定位、图像识别、自动控制、路径规划等。 但无人驾驶平台不能处理所有的“意外”问题，因而还不能完全脱离人的操控，“无人+有人”协同作战体系是无人作战平台走向战场的现有作战模式，未来向何种方向发展，仍需拭目以待
　1、大数据
　　大数据，或者称之为巨量资料，指的是需要全新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。也就是说，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。大数据是AI智能化程度升级和进化的基础，拥有大数据，AI才能够不断的进行模拟演练，不断向着真正的人工智能靠拢。
　　2、计算机视觉
　　计算机视觉顾名思义，就是让计算机具备像人眼一样观察和识别的能力，更进一步的说，就是指用摄像机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
　　3、语音识别
　　语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高新技术。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别是人机交互的基础，主要解决让机器听清楚人说什么的难题。人工智能目前落地最成功的就是语音识别技术。
10种最热门的人工智能技术：
自然语言生成：利用计算机数据生成文本。目前应用于客户服务、报告生成以及总结商业智能洞察力。代表性厂商包括：Attivio、Cambridge Semantics、Digital Reason、Lucidworks、Narrative Science和SAS。
语音识别：将人类语音转录和转换成对计算机应用软件来说有用的格式。目前应用于交互式语音应答系统和移动应用领域。代表性厂商包括：NICE、Nuance Communications、OpenText和Verint Systems。
虚拟代理：弗雷斯特公司声称，“虚拟代理可谓是媒体界目前竞相报道的对象。”从简单的聊天机器人，到可以与人类进行交际的高级系统，不一而足。目前应用于客户服务和支持以及充当智能家居管理器。代表性厂商包括：亚马逊、苹果、Artificial Solutions、 Assist AI、Creative Virtual、谷歌、IBM、IPsoft、微软和Satisfi。
机器学习平台：不仅提供了设计和训练模型，并将模型部署到应用软件、流程及其他机器的计算能力，还提供了算法、应用编程接口（API）、开发工具包和训练工具包。目前应用于一系列广泛的企业应用领域，主要涉及预测或分类。代表性厂商包括：亚马逊、Fractal Analytics、谷歌、H2O.ai、微软、SAS和Skytree。
针对人工智能优化的硬件：这是专门设计的图形处理单元（GPU）和设备，其架构旨在高效地运行面向人工智能的计算任务。目前主要在深度学习应用领域发挥作用。代表性厂商包括：Alluviate、克雷、谷歌、IBM、英特尔和英伟达。
决策管理：引擎将规则和逻辑嵌入到人工智能系统，并用于初始的设置/训练和日常的维护和调优。这是一项成熟的技术，应用于一系列广泛的企业应用领域，协助或执行自动决策。代表性厂商包括：Advanced Systems Concepts、Informatica、Maana、Pegasystems和UiPat。
深度学习平台：一种特殊类型的机器学习，包括拥有多个抽象层的人工神经网络。目前主要应用于由很庞大的数据集支持的模式识别和分类应用领域。代表性厂商包括：Deep Instinct、Ersatz Labs、Fluid AI、MathWorks、Peltarion、 Saffron Technology和Sentient Technologies。
生物特征识别技术：能够支持人类与机器之间更自然的交互，包括但不限于图像和触摸识别、语音和身体语言。目前主要应用于市场研究。代表性厂商包括：3VR、Affectiva、Agnitio、FaceFirst、Sensory、Synqera和Tahzoo。
机器人流程自动化：使用脚本及其他方法，实现人类操作自动化，从而支持高效的业务流程。目前应用于人类执行任务或流程成本太高或效率太低的地方。代表性厂商包括：Advanced Systems Concepts、Automation Anywhere、Blue Prism、UiPath和WorkFusion。
文本分析和NLP：自然语言处理（NLP）使用和支持文本分析，为此它借助统计方法和机器学习方法，为理解句子结构及意义、情感和意图提供方便。目前应用于欺诈检测和安全、一系列广泛的自动化助理以及挖掘非结构化数据等领域。代表性厂商包括：Basis Technology、Coveo、Expert System、Indico、Knime、Lexalytics、Linguamatics、Mindbreeze、Sinequa、Stratifyd和Synapsify。
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。
你没看错，所有上面这些都是人工智能技术应用场景
工智能计算机科支企图解智能实质并产种新能类智能相似式做反应智能机器该领域研究包括机器、语言识别、图像识别、自语言处理专家系统等。人工智能（Artificial_Intelligence），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。说起人工智能我们大家都很熟悉，各种人工智能概念，AI概念层不出穷，仔细想来无外乎智能音箱、智能打印机、智能售卖机等等诸如此类似乎没多少“智能”，和我们脑海中的“AI印象”，如：终结者、机器人、阿尔法狗、自动驾驶等技术大相径庭。目前，普遍认为人工智能的研究始于1956年达特茅斯会议，早期人工智能研究中，如何定义人工智能是个喋喋不休的问题，但基调始终是：像人一样决策、像人一样行动、理性的决策、理性的行动等研究方向。

人工智能到目前为止经历了几次低谷期

人工智能在五六十年代时正式提出，1950年，一位名叫马文·明斯基(后被人称为“人工智能之父”)的大四学生与他的同学邓恩·埃德蒙一起，建造了世界上第一台神经网络计算机，这也被看做是人工智能的一个起点。

巧合的是，同样是在1950年，被称为“计算机之父”的阿兰·图灵提出了一个举世瞩目的想法——图灵测试。按照图灵的设想：如果一台机器能够与人类开展对话而不被辨别出机器身份，那么这台机器就具有智能。就在这一年，图灵还大胆预言了真正具备智能机器的可行性。1956年，在由达特茅斯学院举办的一次会议上，计算机专家约翰·麦卡锡提出了“人工智能”一词。后来，这被人们看做是人工智能正式诞生的标志。

就在这次会议后不久，麦卡锡从达特茅斯搬到了MIT。同年，明斯基也搬到了这里，之后两人共同创建了世界上第一座人工智能实验室——MIT AI LAB实验室。值得注意的是，茅斯会议正式确立了AI这一术语，并且开始从学术角度对AI展开了严肃而精专的研究。在那之后不久，最早的一批人工智能学者和技术开始涌现。达特茅斯会议被广泛认为是人工智能诞生的标志，从此人工智能走上了快速发展的道路。

人工智能的第一次高峰：

在1956年的这次会议之后，人工智能迎来了属于它的第一段Happy Time。在这段长达十余年的时间里，计算机被广泛应用于数学和自然语言领域，用来解决代数、几何和英语问题。这让很多研究学者看到了机器向人工智能发展的信心。甚至在当时，有很多学者认为：“二十年内，机器将能完成人能做到的一切。”

人工智能第一次低谷：

70年代，人工智能进入了一段痛苦而艰难岁月。由于科研人员在人工智能的研究中对项目难度预估不足，不仅导致与美国国防高级研究计划署的合作计划失败，还让大家对人工智能的前景蒙上了一层阴影。与此同时，社会舆论的压力也开始慢慢压向人工智能这边，导致很多研究经费被转移到了其他项目上。

在当时，人工智能面临的技术瓶颈主要是三个方面：

第一,计算机性能不足，导致早期很多程序无法在人工智能领域得到应用；

第二，问题的复杂性，早期人工智能程序主要是解决特定的问题，因为特定的问题对象少，复杂性低，可一旦问题上升维度，程序立马就不堪重负了；

第三，数据量严重缺失，在当时不可能找到足够大的数据库来支撑程序进行深度学习，这很容易导致机器无法读取足够量的数据进行智能化。

因此，人工智能项目停滞不前，但却让一些人有机可乘,1973年Lighthill针对英国AI研究状况的报告。批评了AI在实现“宏伟目标”上的失败。由此，人工智能遭遇了长达6年的科研深渊。

人工智能的崛起：

1980年，卡内基梅隆大学为数字设备公司设计了一套名为XCON的“专家系统”。这是一种，采用人工智能程序的系统，可以简单的理解为“知识库+推理机”的组合，XCON是一套具有完整专业知识和经验的计算机智能系统。这套系统在1986年之前能为公司每年节省下来超过四千美元经费。

有了这种商业模式后，衍生出了像Symbolics、Lisp Machines等和IntelliCorp、Aion等这样的硬件，软件公司。在这个时期，仅专家系统产业的价值就高达5亿美元。

人工智能第二次低谷：

可怜的是，命运的车轮再一次碾过人工智能，让其回到原点。仅仅在维持了7年之后，这个曾经轰动一时的人工智能系统就宣告结束历史进程。到1987年时，苹果和IBM公司生产的台式机性能都超过了Symbolics等厂商生产的通用计算机。从此，专家系统风光不再。

人工智能再次崛起：

上世纪九十年代中期开始，随着AI技术尤其是神经网络技术的逐步发展，以及人们对AI开始抱有客观理性的认知，人工智能技术开始进入平稳发展时期。

1997年5月11日，IBM的计算机系统“深蓝”战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，又一次在公众领域引发了现象级的AI话题讨论。这是人工智能发展的一个重要里程。

2006年，Hinton在神经网络的深度学习领域取得突破，人类又一次看到机器赶超人类的希望,也是标志性的技术进步。

2016 年，Google 的 AlphaGo 赢了韩国棋手李世石，再度引发 AI 热潮。

AI不断爆发热潮，是与基础设施的进步和科技的更新分不开的，从 70 年代 personal 计算机的兴起到 2010 年 GPU、异构计算等硬件设施的发展，都为人工智能复兴奠定了基础。同时，互联网及移动互联网的发展也带来了一系列数据能力，使人工智能能力得以提高。

而且，运算能力也从传统的以 CPU 为主导到以 GPU 为主导，这对 AI 有很大变革。算法技术的更新助力于人工智能的兴起，最早期的算法一般是传统的统计算法，如 80 年代的神经网络，90 年代的浅层，2000 年左右的 SBM、Boosting、convex 的 methods 等等。

随着数据量增大，计算能力变强，深度学习的影响也越来越大。2011 年之后，深度学习的兴起，带动了现今人工智能发展的高潮。

人工智能从两次低谷到三次崛起充分证明了，是金子总会发光。也许当时的技术还不足以支撑人工智能这个想法的实现，但是通过历代IT人的努力，属于人工智能的时代终究是来了