電子發燒友網報道（文/李彎彎）感知智能是指通過各種傳感器獲取信息的能力，它涵蓋了視覺、聽覺、觸覺等感知能力，能夠讓計算機模仿人類的感知過程，實現更加精確和高效的數據分析和處理。

感知智能的關鍵在于數據的獲取、處理和分析。它是指將物理世界的信號通過攝像頭、麥克風等硬件設備，借助語音識別、圖像識別等前沿技術，映射到數字世界，再將這些數字信息進一步提升至可認知的層次，比如記憶、理解、規劃、決策等。

感知智能是AI與現實世界交互的基礎

感知智能可以幫助機器人根據所攜帶的傳感器對所處周圍環境進行環境信息的獲取，并提取環境中有效的特征信息加以處理和理解，最終通過建立所在環境的模型來表達所在環境的信息。

感知智能是人工智能與現實世界交互的基礎和關鍵，是人工智能服務于工業社會的重要橋梁，它對于信息進行智能化的感知及測量，將有助于人工智能對信息進行識別、判斷、預測和決策，對不確定信息進行整理挖掘，實現高效的信息感知，使得物理系統更加智能，智能感知涉及諸多工程領域，如海洋船舶、航空航天、土木建筑、生物化學等，這些領域都離不開對于信息的智能感知和處理。

感知智能的發展經歷了多個階段。傳統傳感技術階段（20世紀50年代到80年代）：這個階段主要是通過傳感器將感受到的信息轉換為電信號或其他信號，實現最基礎的數據采集功能。但是這個階段的傳感器無法識別和自處理無效數據，應用范圍有限。

智能傳感技術階段（20世紀80年代至今）：這個階段在傳統傳感器的基礎上，加入了微型處理器，使得傳感器具備了采集、處理、交換信息的能力。與傳統的傳感器相比，智能傳感終端可以通過軟件技術實現高精度的信息采集，具有一定的編程自動化能力，成本低且功能多樣化。

智能感知技術階段（2020年左右興起）：這個階段在智能傳感技術的基礎上，搭載了不同量級的邊緣計算能力與云計算能力，提高了對環境感知的準確性，更精準地判斷突發情況的原因和類型，并且對類似突發的情形做出事前預判和事后決策。

感知智能的應用現狀和發展趨勢

感知智能的應用現狀主要集中在智能語音、計算機視覺和生物體征識別等領域，對應的上層應用包括智能對話、圖像識別和人體識別等，被廣泛應用于智能客服、智能安防、智能監控等解決方案中。目前，我國感知智能的算法研發和應用落地相對成熟，而認知智能正在加速發展過程中，未來將有著更廣闊的應用空間。

感知智能的應用案例包括谷歌的DeepMind開發的AI系統“Streams”，用于協助醫生處理和識別醫學圖像數據，提高醫療診斷的準確率和速度；IBM開發的醫學問診系統“Watson”，能夠分析病歷、化驗和影像數據等醫療資料，幫助醫生快速診斷疾病和提供治療方案；以及在智能交通領域中，感知技術可以通過傳感器實時獲取道路交通狀況、車輛位置和速度等信息，優化交通信號燈的控制，提高道路通行效率，并且為自動駕駛車輛提供準確的環境感知，避免事故的發生。

此外，感知智能還在智能家居、工業制造等領域得到了廣泛應用。例如，在智能家居中，感知技術可以通過各種傳感器和智能設備實現自動控制和智能化管理，提高家居的安全性、舒適性和節能性。在工業制造中，感知技術可以實時監測設備的運行狀態和生產過程，提高生產效率和產品質量。

感知智能的發展趨勢體現在：1、多傳感器融合：多傳感器融合能夠實現物理上的合二為一，在一個緊湊的傳感器器件中集成多種傳感器，同時實現多傳感器的數據融合。這種技術可以彌補單一傳感器信號的誤差和缺陷，通過數據模型及融合算法解決數據異質、數據沖突等問題，最終給出一致性結論或者提供有效決策支撐。在自動駕駛、機器人等場景下，多傳感器融合已經成為重要的技術壁壘，需要在傳感器組合方案、成本、算力與通信等資源分配間反復調試和權衡。

2、人工智能與物聯網的結合：物聯網技術的發展為感知智能提供了更廣闊的應用場景。通過物聯網技術，可以實現設備的互聯互通，實現遠程監控和控制。同時，物聯網技術還可以與人工智能技術相結合，實現智能化管理和控制，提高生產效率和能源利用效率。

3、邊緣計算和云計算的結合：隨著云計算技術的發展，越來越多的數據被傳輸到云端進行處理。但是，由于網絡帶寬和延遲等問題，云計算的處理速度和實時性受到限制。因此，邊緣計算技術被廣泛應用于感知智能領域，將數據處理和分析的環節盡可能地靠近數據源頭，減少數據傳輸的延遲和成本。同時，云計算和邊緣計算也可以結合起來，實現數據的分布式存儲和處理，提高數據處理效率。

總結

感知智能已經被廣泛應用于工業智能、機器人、工業互聯網、車聯網、無人駕駛等新興信息化產業中，為各領域的智能化升級提供了重要的技術支持。多傳感器融合、人工智能與物聯網的結合等技術趨勢的發展，將進一步推動感知智能的應用，為各領域的智能化升級提供重要的技術支持。