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机器人由三个主要模块和六个子系统组成。三个主要模块是传感器模块，控制模块和驾驶模块。六个子系统是驾驶系统，机械结构系统，感觉系统，机器人 - 环境交换系统，人类计算机交换系统和控制系统。
驾驶系统主要是指驱动机械系统的驾驶设备。驱动器上的驱动源，驱动系统可以分为三种类型：电气，液压和气压，以及将它们结合起来的全面系统。一部分等同于人类的肌肉。
控制系统的任务基于机器人的操作指令程序和传感器的信号控制机器人反馈的执行机构，以便完成规定的运动和功能。
扩展信息
根据控制方法对机器人进行分类：
①操作机器人：可以自动控制，可以反复编程，多功能和几个自由度，可以修复或移动以用于相关的自动化系统。
②程序 - 控制机器人：根据预要求的顺序和条件，控制机器人的机械作用。
③演示教学复制机器人：通过指导或其他方式，首先教机器人动作，输入工作程序，并自动重复该操作。
CNC机器人：您无需移动机器人动作。机器人由价值，语言等教授，并且机器人在教学后根据信息进行操作。
⑤感觉控制机器人：使用传感器获得的信息来控制机器人的动作。
⑥适应控制机器人：机器人可以适应环境的变化并控制自己的行动。
⑦学习控制 - 型机器人：机器人“经验”工作的经验具有一定的学习功能，并且在工作中使用了“学习”的经验。
⑧智能机器人：通过人工智能决定其行为的机器人。
我们知道，基础设施是人工智能产品的原始基础。那么什么是基础架构？
传感器是一种物理设备或生物器官，可以检测或感觉到外部信号，物理状况或化学成分，并将知情的信息船体提供给其他设备或器官，例如人体皮肤会感到炎热，潮湿，干燥传感器将这些信号传输到大脑和大脑将指导添加衣服和饮用水以打开窗户和打开通风的行为。
传感器的功能是将信号模式转换为另一种信号模式。如何对传感器进行分类？
根据不同的字段，将传感器分为以下类型：压力传感器，温度传感器，pH传感器，流动传感器，液位传感器，超声传感器，超声传感器，浸泡传感器，照明传感器等。几个：几个：几个：
（1）生物传感器
这是一种分析装置，将所有类型的生物反应转换为电信号。在目前，生物传感器主要用于医疗保健，食物测试和Huanjiang测试领域。
（2）光传感器
它是将光信号转换为电信号的传感器。它可以理解为模拟的视觉能力。图像传感CCD，CMOS，人体传感灯，人体感应开关，光控制开关，手机屏幕屏幕精神调整等都是光敏性的。传感器的应用实例。
（3）声音传感器
声音传感器可以理解为人AI产品的耳朵。通用的走廊声音控制灯使用声音传感器。
（4）化学传感器
它对各种化学物质敏感，并将其浓度转化为电信号，这是AI产品的“鼻子”。在目前，化学传感器广泛用于空气污染监测，矿物资源的检测，气象观察，工业自动化和工业自动化和农业新鲜保存。
通常，当前的传感器主要用于四种类型的人工智能产品，即：可穿戴应用，高级辅助驾驶系统，健康监测和工业控制。
凭借图像识别，语音识别，搜索/推荐引擎等的价值，其值已在应用程序中得到广泛认可。过程训练和推理的两个关键链接需要强大的计算功能。因此，筹码已成为竞争领域的关键。
AI芯片的类别是什么？可以根据目的将其分为以下三个类别：仿真培训，云推理，设备最终推理
（1）模拟训练链接的芯片
此过程是处理大量数据和复杂的深神经网络，因此需要GPU来提高深层模型的训练效率。与CPU相比，GPU具有强大的并行计算功能和浮动点功能，并且还可以提供更快的处理。Speed，较少的服务器输入和较低的功耗。在PGU中，Google提供的TPU也可以提供深层培训链接中的网络加速功能。
（2）云 - 提取的芯片
目前，主流AI应用程序需要通过云提供服务，将收集到的数据传递到云服务器，然后将服务器的CPU，GPU，GPU，TOPU删除以推断任务，然后将处理结果返回到终端。因此，推理链接放在云中。
（3）终端设备的芯片。
它也可以称为嵌入式设备的芯片，例如智能手机，智能安全摄像头，机器人和其他设备来使用此类芯片。
根据定制程度进行分配，可以将其分为通用芯片，半定量芯片（FPGA芯片）和完整的定制芯片（ASIC）。
3.基本平台
（1）大数据技术
大数据技术是人工智能的先决条件，大数据的目的只是从大量数据中挖掘出一个算数的价值。
（2）云计算技术
根据国家国家标准与技术研究所的定义：云计算是根据使用量付款的模型。该模型提供可用，方便的和按需在线访问，并输入可配置的计算资源共享池（包括资源包括资源包括资源包括资源包括资源包括资源包括资源包括资源包括资源包括资源包括资源包括资源包括资源。网络，服务器，存储，应用程序软件，服务），只要它们只需要管理或与服务几乎没有互动，就可以快速提供这些资源。
云计算技术大大降低了企业的经济消费。
人工智能是一门具有挑战性的科学。那些从事这项工作的人必须了解计算机知识，心理学和哲学。人工智能包括一门非常广泛的科学科学。它由不同的领域组成，例如机器学习，计算机视觉等。总的来说，人工智能研究的主要目标之一是使机器能够竞争一些通常需要人类智能才能完成工作的人类智能。但是不同的时代。不同的人对这项“复杂工作”有不同的理解。
人工智能的定义可以分为两个部分，即“人造”和“智能”。“人造”更好地理解，争议不是很好。有时我们必须考虑什么是人类和制造，还是水平是什么。人类的智力是如此之高，以至于它可以创造人工智能，依此类推，但总的来说，“人造系统”是通常的人造系统。
智能控制四个单元结构理论：自从富林教授提出了1971年“智能控制”的概念以来，智能控制已从双重理论（人工智能和控制理论）到四个元理论（人工智能，信息理论，操作和控制理论）。
人工智能（AI）：这是一个知识处理系统，具有记忆，学习，信息处理，形式语言，鼓舞人心的推理等功能。
自动控制（AC）：描述系统的动态特性是动态反馈。
运行科学（OR）：这是一种定量优化方法，例如线性计划，网络计划，调度，优化决策 - 制定和多目标优化方法。
信息理论（IT）：这是一种用于研究信息，信息特征，信息处理和人类计算机通信过程效率的数学理论。
扩展信息：
信息理论作为智能控制结构的任何子集都是基于以下原因：
1.信息理论是解释知识和智力的一种手段；
2.控制理论，系统理论和信息理论是紧密互动的；
3.信息理论已成为控制智能机器的工具；
4.信息熵成为智能控制的量度；
5.信息理论参与整个智能控制过程，并在执行级别中起核心作用。
三个大脑出现在人工智能领域。它们是Google Brain，IBM人脑模拟芯片，Baidu Brain。兵工智能大脑分为以下三个部分：大数据，计算能力和深度学习，它们形成了人工智能的大脑。它们相互补充，取决于每个其他并相互推广，使得能够将人工智能应用于各行各业。这项技术的进步与互联网革命相当，人类生产和组织效率的效率将进一步提高。
人工智能大脑简介
“ Google Brain”是Google X Lab.Google购买大量人工智能公司，机器人公司，智能家庭公司，并大力开发诸如无人汽车，智能眼镜等技术的主要研究项目。计划使用Google的大脑作为中枢神经系统，为无人汽车，工厂机器人，智能家居和智能眼镜提供连续来源。
2014年8月，IBM释放了突触，可以模拟人脑，即“自适应塑料望远镜电子神经形态系统”芯片。这种芯片可以模仿人脑的操作模式。认知计算必须通过传统的计算体系结构远远遥不可及。“百度脑”项目的重点是世界上最强大的研究团队。使用计算机技术模拟人脑，它已经可以达到2-3岁儿童的智力水平。
人工智能是一种用于模拟，扩展和扩展智能的研发的新技术，方法，技术和应用系统。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。
人工智能（人工智能），英语缩写是AI。它是一种新技术，方法，技术和应用系统，用于智能理论，方法，技术和应用系统，用于模拟，扩展和扩展。
人工智能是计算机科学的一个分支。它试图理解智力的本质，并可以生产一种可以响应人类智力的新智能机器。自然语言处理和专家系统。
由于人工智能的诞生，理论和技术变得越来越成熟，并且应用领域正在不断扩展。可以想象，人工智能在未来带来的科学和技术产品将是人类智慧的“容器”。人工智能可以模拟人类意识和思维的信息过程。尽管人工智能不是人工智能，但它不是人类的智能，它可以像人类一样思考，最终超越人类的智慧。
优势：
1.在生产方面，机械和人工智能实体具有较高的效率和低成本，取代了人们的各种能力，人工劳动将被大大解放。
2.人类的环境问题将在一定程度上得到改善，更少的资源可以满足更大的需求。
3.人工智能可以提高人类了解世界并适应世界的能力。
缺点：
1.人工智能取代了人类做各种事情。人类失业率将大大增加，人类将处于无依赖生存状态。
2.如果不能合理地使用人工智能，那么坏人可能会使用它来犯罪，那么人类将感到恐慌。
3.如果我们不能很好地控制和使用人工智能，我们将受到人工智能的控制和利用，那么人类将死亡，世界将变得恐慌。
结论：以上是首席CTO注释给您的架构的全部内容。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您仍然想进一步了解这一点，请记住收集并关注此网站。