触觉感知技术与实体经济融合领域 触觉可以感知位置、力度、温度、幅度等人手要做的精细事务，相对于行为技术，人工智能触觉感知技术应用在身体感知需要比较细腻的应用领域。 在行业应用上，要做虚拟手术、远程，就必须有触觉，比如远程手术、人造皮肤传感技术已在实验室实现，是未来服务机器人的皮肤雏形。 在陪护行业应用上，随着老龄化人口的增加，养老、康复照料问题是社会共同面临的难题
天津工博会激光加工展
触觉感知技术与实体经济融合领域
触觉可以感知位置、力度、温度、幅度等人手要做的精细事务，相对于行为技术，人工智能触觉感知技术应用在身体感知需要比较细腻的应用领域。
在行业应用上，要做虚拟手术、远程，就必须有触觉，比如远程手术、人造皮肤传感技术已在实验室实现，是未来服务机器人的皮肤雏形。
在陪护行业应用上，随着老龄化人口的增加，养老、康复照料问题是社会共同面临的难题，康复工成本逐年上升，陪护机器人的市场空间很大，其功能需求包括服务、安全监护、人机交互以及多媒体娱乐等。
机器学习技术与实体经济融合领域
机器学习是人工智能技术体系的一个通用环节，机器学习使用归纳、综合方法，运用数据导入算法模仿人类智能。学习方式主要分为有数据学习和无数据学习：当前有数据学习显然广受欢迎，包括“监督学习”“无监督学习”“半监督学习”“深度学习”“迁移学习”等；无数据学习法主要为“强化学习”。有数据学习的典型应用为深度学习，深度学习包括DNN(深度神经网络)、CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)和LSTM(长短期记忆网络)等，它不依赖数字经济的发展，而是由人做数据标签，采用神经网络算法，学习效率不高、能源资源浪费，如AlphaGo下场棋要消耗3000美元电费。
强化学习只需要人类输入规则，机器就能通过自我奖励、自我诱导方式，跟自己下百万盘棋，不断自我完善，AlphaGo Zero三天内就打败了已经学习了几千盘棋的AlphaGo；数字技术发展越好、标准化数据量越大的领域往往人工智能发展越迅速，这就说明机器的学习能力不是人为训练的结果，而是数字经济发展到一定阶段顺其自然的结果。从使用场景上来说，有数据学习适用于规则活动领域的人工智能，是经验、控制使然；无数据学习适用于、无定论的领域，比如棋类竞赛、新药探索、艺术创作等，是、自由使然。
新发展格局对传统制造业发展提出更高要求
一方面，传统制造业转型升级的要求难以适应并且匹配国内多层次需求的现状。我国区域发展不平衡，不同地区的市场发育水平也存在差异，使得传统制造业在区域间顺畅转移较为困难。根据当代国际工业化标准，我国东部沿海发达地区已进入工业化后期，传统制造业面临着向内陆转移的压力。虽然中西部地区处于工业化发展阶段，但是受制于市场发育水平、生态环境约束和区域政策条件等，中西部难以完全承接东部传统制造业的转移。与此同时，东部地区加快新型基础设施建设，对制造业的技术含量有更高要求，传统制造业转型升级的驱动力将更大；而中西部地区处于城镇化加速发展阶段，传统建筑业等仍具有一定生命力，传统制造业转型升级的现实经济激励不强。
救援机器人未来趋势
救援机器人未来趋势
那么，我们要如何将广阔前景转化为现实呢？智能制造网认为，首先要从解决制约救援机器人落地的技术问题入手。目前，机器人不仅存在移动性、和感知性、通信续航等共性关键技术问题，同时根据机器人类别的不同，其还面临技术障碍。这些问题导致机器人落地困难，接下来我们还需要针对性的解决。
面对共性关键技术，我国需要从行业层面出发，结合、企业与资本的力量，共同加速技术合作研发与突破、完善相关标准制定。而针对每一类救援机器人的问题，例如消防机器人的防火问题、矿用救援机器人的防爆问题、水下机器救援机器人的抗压与密封问题等，则需要我国重视细分领域的技术发展。
其次，也需要我国救援机器人遵循市场发展需求和趋势。在上述共性与特殊问题作用下，未来救援机器人势必朝着产品多样化、功能集成化、行为自主化、任务协同化、装备轻量化、续航持久化等趋势发展。我国相关企业需要紧跟趋势、把握机遇，让救援机器人能够迎合未来应用需求，成为应急救援的新利器。
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