2025年3月31日，“2025工程机械绿智生态创新大会”在北京盛大举行。这是一场意义非凡的行业盛会，聚焦于“绿智”“生态”“创新”三大关键词，为工程机械行业的可持续发展描绘了清晰的蓝图。
“绿智”，即绿色与智能的深度融合，代表着工程机械行业在节能减排、低碳环保的基础上，通过智能化技术提升设备性能与工作效率，实现产业升级与可持续发展；“生态”则强调行业倡导构建绿色供应链，打造可持续发展的产业生态系统；而“创新”是驱动行业变革的核心动力，涵盖技术创新、产品创新、商业模式创新等多个层面，为工程机械行业注入源源不断的活力，助力企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。在大会上，AI领域科学家发表了题为《AI与机器人》的主旨演讲。
AI与机器人：从感知、决策到控制的进化之旅
人工智能（AI）与机器人技术的融合正深刻地改变着我们的世界。机器人正朝着更加智能化、自主化的方向发展，而这一过程需要历经从感知、决策到控制的三大进化阶段。
感知：机器人的“五官”与“触觉”
感知是机器人与外界交互的第一步，也是其智能化的基础。机器人需要通过感知来获取环境信息、执行任务并确保自身安全。感知能力的提升，让机器人能够更好地理解周围世界，从而做出合理的决策。
1、视觉感知：从二维到三维的跨越
视觉是机器人最重要的感知方式之一。传统的二维图像识别技术已经取得了显著进展，但仅限于平面信息的获取。如今，通过双目视觉技术，机器人能够实现从二维到三维的转变，从而更准确地感知物体的深度和空间位置。此外，激光雷达和三维点云技术也为机器人提供了更丰富的环境信息，使其能够在复杂场景中进行精准导航。AI识别和3D识别技术的引入，进一步提升了机器人对物体的识别能力和对场景的理解能力。多模态感知技术的融合，更是让机器人能够综合利用多种感知方式，获得更全面、准确的环境信息。
2、触觉感知：赋予机器人“皮肤”的智慧
触觉感知是机器人与物理世界直接交互的关键。力觉感知使机器人能够感知物体的重量和压力，从而实现精准的抓取和操作；摩擦感知则让机器人能够根据物体表面的特性调整抓取方式；温湿度感知则为机器人提供了对环境条件的感知能力，使其能够在不同环境下保持稳定性能。这些触觉感知技术的发展，让机器人能够更加自然地与环境进行交互。
3、听觉感知：让机器人“听见”世界
通过声音采集和识别技术，自然语言理解技术的引入，让机器人能够进行复杂的对话和交流。这不仅提升了人机交互的自然性，也为机器人的自主决策提供了更多依据。
决策：机器人的“大脑”与“智慧”
决策是机器人智能化的核心环节。AI技术的深度应用更是加深了机器人决策能力的提升，让机器人能够更加灵活地应对各种任务和环境变化。
1、行为树：决策的“蓝图”
行为树是经典的决策框架，它通过将复杂的任务分解为一系列简单的子任务，从而实现对机器人行为的高效管理。
2、大模型驱动：机器人智能决策的 “大脑”
大模型凭借其强大的学习和推理能力，为机器人决策带来了质的飞跃。通过对海量数据的学习，大模型能够理解复杂的任务指令，分析各种可能的情况，并做出更加智能、合理的决策。在自动驾驶领域，大模型可以综合分析来自传感器的路况信息、交通规则以及其他车辆和行人的行为模式，实时规划出最佳行驶路线，同时应对各种突发状况，如道路施工、交通事故等。
人机协同的机械化学家云设施，在这种模式下，人类专家的专业知识和经验与机器人的精准执行能力相结合，实现优势互补。在科学研究中，机械化学家云设施可以协助科学家进行实验设计、数据分析等工作，人类科学家则根据机器人的反馈结果进行深入思考和决策调整，共同推动科研项目的进展。
控制：机器人的“肢体”与“动作”
控制是机器人将决策转化为实际行动的关键环节。精准、高效、安全的控制能力是机器人实现任务目标的重要保障。
1、机器人仿真：虚拟世界的“试炼”
通过建立机器人的精确模型，研究人员可以在虚拟环境中对机器人的行为进行模拟和优化。仿真技术不仅降低了实验成本，还提高了研发效率。通过在虚拟环境中进行大量的实验和优化，机器人能够在实际应用中表现出更优异的性能。
2、强化学习与大模型组件：智能控制的“加速器”
强化学习算法让机器人能够在与环境的交互中不断学习和优化控制策略。大模型组件的引入则为机器人控制提供了更强大的智能支持。通过将大模型的知识和强化学习的自适应能力相结合，机器人能够在复杂任务中实现更精准、更高效的控制。
3、自动导航：机器人的“自由行走”
自动导航是机器人控制的重要应用之一。通过先进的导航技术，机器人能够在复杂的环境中自主规划路径并避开障碍。这不仅提升了机器人的自主性，也为机器人的广泛应用提供了可能。
融合案例：AI 与机器人携手，共创无限可能
在实际应用中，机器人与人工智能的融合已经取得了许多令人瞩目的成果。以下是一些实际案例，展示了这种融合的强大潜力。
1、无序分拣：解放人力，精准抓取，高效分类，提高效率
在物流和仓储领域，无序分拣是一个极具挑战性的任务。通过视觉感知和AI识别技术，机器人能够精准地识别和抓取各种形状和大小的物体。决策系统则根据物体的特征和任务要求，将其分类并放置到指定位置。这种智能化的分拣方式不仅节省了大量人力成本，还显著提升了物流配送的速度和质量。
2、大部段多机器人对接：复杂任务的协同作业
在高端制造领域，大部段多机器人对接是一项关键任务。多个机器人需要协同工作，以实现高精度的对接和装配。通过建模、仿真和强化学习技术，机器人能够在复杂的环境中实现精准控制和协同作业。这种多机器人协同系统不仅提高了生产效率，还提升了产品质量。
3、农产品加工装备：助力农业智能化
在农业领域，通过视觉感知和触觉感知技术，机器人能够精准地识别和处理各种农产品。决策系统则根据农产品的特性和加工要求，调整机器人的操作方式。这种智能化的农产品加工装备不仅提高了加工效率，还保证了农产品的质量。
4、管道智能巡检机器人：保障基础设施安全
管道智能巡检机器人承担着重要的安全监测任务。通过视觉感知和听觉感知技术，机器人能够实时监测管道的运行状态。决策系统则根据监测数据，及时发现潜在的安全隐患并发出警报。
5、外骨骼机器人：人类能力的延伸
外骨骼机器人是机器人与人工智能融合的另一重要应用，为人体提供辅助力量和支持。这种外骨骼机器人不仅能够帮助残疾人恢复行动能力，还能在工业和军事领域发挥重要作用。
未来，机器人与AI的融合将继续深化，我们有理由相信，AI和机器人将在更多领域发挥重要作用，特别是机械工业，乃至工程机械行业，都将带来广泛而深入的影响。
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2025 CM GIEI | AI与机器人：从感知、决策到控制的进化之旅
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来源：匠客工程机械
2025年3月31日，“2025工程机械绿智生态创新大会”在北京盛大举行。这是一场意义非凡的行业盛会，聚焦于“绿智”“生态”“创新”三大关键词，为工程机械行业的可持续发展描绘了清晰的蓝图。
“绿智”，即绿色与智能的深度融合，代表着工程机械行业在节能减排、低碳环保的基础上，通过智能化技术提升设备性能与工作效率，实现产业升级与可持续发展；“生态”则强调行业倡导构建绿色供应链，打造可持续发展的产业生态系统；而“创新”是驱动行业变革的核心动力，涵盖技术创新、产品创新、商业模式创新等多个层面，为工程机械行业注入源源不断的活力，助力企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。在大会上，AI领域科学家发表了题为《AI与机器人》的主旨演讲。
AI与机器人：从感知、决策到控制的进化之旅
人工智能（AI）与机器人技术的融合正深刻地改变着我们的世界。机器人正朝着更加智能化、自主化的方向发展，而这一过程需要历经从感知、决策到控制的三大进化阶段。
感知：机器人的“五官”与“触觉”
感知是机器人与外界交互的第一步，也是其智能化的基础。机器人需要通过感知来获取环境信息、执行任务并确保自身安全。感知能力的提升，让机器人能够更好地理解周围世界，从而做出合理的决策。
1、视觉感知：从二维到三维的跨越
视觉是机器人最重要的感知方式之一。传统的二维图像识别技术已经取得了显著进展，但仅限于平面信息的获取。如今，通过双目视觉技术，机器人能够实现从二维到三维的转变，从而更准确地感知物体的深度和空间位置。此外，激光雷达和三维点云技术也为机器人提供了更丰富的环境信息，使其能够在复杂场景中进行精准导航。AI识别和3D识别技术的引入，进一步提升了机器人对物体的识别能力和对场景的理解能力。多模态感知技术的融合，更是让机器人能够综合利用多种感知方式，获得更全面、准确的环境信息。
2、触觉感知：赋予机器人“皮肤”的智慧
触觉感知是机器人与物理世界直接交互的关键。力觉感知使机器人能够感知物体的重量和压力，从而实现精准的抓取和操作；摩擦感知则让机器人能够根据物体表面的特性调整抓取方式；温湿度感知则为机器人提供了对环境条件的感知能力，使其能够在不同环境下保持稳定性能。这些触觉感知技术的发展，让机器人能够更加自然地与环境进行交互。
3、听觉感知：让机器人“听见”世界
通过声音采集和识别技术，自然语言理解技术的引入，让机器人能够进行复杂的对话和交流。这不仅提升了人机交互的自然性，也为机器人的自主决策提供了更多依据。
决策：机器人的“大脑”与“智慧”
决策是机器人智能化的核心环节。AI技术的深度应用更是加深了机器人决策能力的提升，让机器人能够更加灵活地应对各种任务和环境变化。
1、行为树：决策的“蓝图”
行为树是经典的决策框架，它通过将复杂的任务分解为一系列简单的子任务，从而实现对机器人行为的高效管理。
2、大模型驱动：机器人智能决策的 “大脑”
大模型凭借其强大的学习和推理能力，为机器人决策带来了质的飞跃。通过对海量数据的学习，大模型能够理解复杂的任务指令，分析各种可能的情况，并做出更加智能、合理的决策。在自动驾驶领域，大模型可以综合分析来自传感器的路况信息、交通规则以及其他车辆和行人的行为模式，实时规划出最佳行驶路线，同时应对各种突发状况，如道路施工、交通事故等。
人机协同的机械化学家云设施，在这种模式下，人类专家的专业知识和经验与机器人的精准执行能力相结合，实现优势互补。在科学研究中，机械化学家云设施可以协助科学家进行实验设计、数据分析等工作，人类科学家则根据机器人的反馈结果进行深入思考和决策调整，共同推动科研项目的进展。
控制：机器人的“肢体”与“动作”
控制是机器人将决策转化为实际行动的关键环节。精准、高效、安全的控制能力是机器人实现任务目标的重要保障。
1、机器人仿真：虚拟世界的“试炼”
通过建立机器人的精确模型，研究人员可以在虚拟环境中对机器人的行为进行模拟和优化。仿真技术不仅降低了实验成本，还提高了研发效率。通过在虚拟环境中进行大量的实验和优化，机器人能够在实际应用中表现出更优异的性能。
2、强化学习与大模型组件：智能控制的“加速器”
强化学习算法让机器人能够在与环境的交互中不断学习和优化控制策略。大模型组件的引入则为机器人控制提供了更强大的智能支持。通过将大模型的知识和强化学习的自适应能力相结合，机器人能够在复杂任务中实现更精准、更高效的控制。
3、自动导航：机器人的“自由行走”
自动导航是机器人控制的重要应用之一。通过先进的导航技术，机器人能够在复杂的环境中自主规划路径并避开障碍。这不仅提升了机器人的自主性，也为机器人的广泛应用提供了可能。
融合案例：AI 与机器人携手，共创无限可能
在实际应用中，机器人与人工智能的融合已经取得了许多令人瞩目的成果。以下是一些实际案例，展示了这种融合的强大潜力。
1、无序分拣：解放人力，精准抓取，高效分类，提高效率
在物流和仓储领域，无序分拣是一个极具挑战性的任务。通过视觉感知和AI识别技术，机器人能够精准地识别和抓取各种形状和大小的物体。决策系统则根据物体的特征和任务要求，将其分类并放置到指定位置。这种智能化的分拣方式不仅节省了大量人力成本，还显著提升了物流配送的速度和质量。
2、大部段多机器人对接：复杂任务的协同作业
在高端制造领域，大部段多机器人对接是一项关键任务。多个机器人需要协同工作，以实现高精度的对接和装配。通过建模、仿真和强化学习技术，机器人能够在复杂的环境中实现精准控制和协同作业。这种多机器人协同系统不仅提高了生产效率，还提升了产品质量。
3、农产品加工装备：助力农业智能化
在农业领域，通过视觉感知和触觉感知技术，机器人能够精准地识别和处理各种农产品。决策系统则根据农产品的特性和加工要求，调整机器人的操作方式。这种智能化的农产品加工装备不仅提高了加工效率，还保证了农产品的质量。
4、管道智能巡检机器人：保障基础设施安全
管道智能巡检机器人承担着重要的安全监测任务。通过视觉感知和听觉感知技术，机器人能够实时监测管道的运行状态。决策系统则根据监测数据，及时发现潜在的安全隐患并发出警报。
5、外骨骼机器人：人类能力的延伸
外骨骼机器人是机器人与人工智能融合的另一重要应用，为人体提供辅助力量和支持。这种外骨骼机器人不仅能够帮助残疾人恢复行动能力，还能在工业和军事领域发挥重要作用。
未来，机器人与AI的融合将继续深化，我们有理由相信，AI和机器人将在更多领域发挥重要作用，特别是机械工业，乃至工程机械行业，都将带来广泛而深入的影响。
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