未来，机器人在国防领域的应用前景也比较广阔。智能机器人未来将广泛参与到各种社会活动中，包括工作、学习和生活，所以在智能化社会里，能够与智能机器人进行交流和合作是非常重要的，从目前已有的知识结构来看，掌握一门编程语言是有必要的。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续在头条写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
ai智能电话机器人有什么作用？
中国移动、中国联通、中国电信、淘宝、天猫、京东的客服就是典型的ai智能电话机器人。还有，那些带有口音、乡味，并不断变换区号、性别，对你越来越”亲热“的骚扰电话，也是ai智能电话机器人大打来的。目前，ai智能电话机器人已经在客服、咨询等方面取代了人工。在为企业带来成本节约的同时，ai也被滥用，成为骚扰电话的主要来源。
人工智能在工业机器人方面有哪些应用？
一、机器人的市场规模报告数据显示，全球机器人市场规模持续扩大，工业、特种机器人市场增速稳定，服务机器人增速突出。2018 年，全球机器人市场规模将达到298.2 亿美元，2013-2018 年的平均增长率约为15.1%。其中，工业机器人168.2 亿美元，服务机器人92.5 亿美元，特种机器人37.5 亿美元，占比分别为56%、31%、13%。
二、探测机器人中的智能技术深度强化学习：使用深度强化学习是在复杂度可以接受的情况下，让机器人通过试错来学习，能 控制机器人在复杂环境中完成避开障碍，收集物品并到达指定地点等任务。深度强化学习的应用较好的解决了传统算法中存在容易陷入局部最优、在相近的障碍物群中震荡且不能识别 路径、在狭窄通道中摆动以及障碍物附近目标不可达等问题，并且大大提高了机器人轨迹跟踪和动态避障的实时性和适应性.深度模仿学习：经过多年的发展，模仿学习已经能够很好的解决多步决策问题，其训练目标是使模型生成的状态-动作轨迹分布和输入的轨迹分布相匹配。
激光SLAM: 激光SLAM 系统通过对不同时刻两片点云的匹配与比对，计算激光雷达相对运动的距离和姿态的改变，也就完成了对机器人自身的定位。激光雷达距离测量比较准确，误差模型简单，在强光直射以外的环境中运行稳定，点云的处理也比较容易。视觉SLAM技术：视觉SLAM 可以帮助机器人获取三维空间环境信息，使其具备自主移动、路径规划、场景理解等功能。
视觉SLAM 的优点是它所利用的丰富纹理信息。例如两块尺寸相同内容却不同的广告牌，基于点云的激光SLAM 算法无法区别他们，而视觉则可以轻易分辨。无线5G 技术 ：得益于5G 的1ms 的延迟时间， 5G 的速度提高将简化数据收集。5G 无线连接技术将给机器人带来极大的灵活性并更快的传回数据， 5G 的云化统一架构也将使能未来的云端实现实时控制。
三维物体识别：三维数据由传感器直接获得，可以表示为深度图、点云、网格、CAD 等不同形式。其中点云数据获取便捷，易于存储，具有离散和稀疏特性，方便扩展为高维的特征信息。另外，大部分立体视觉传感器具有主动发光单元，因此在不同的光照环境下 仍然可以得到相似的结果。这就使得三维视觉相对于传统的二维视觉受环境和观测条件影响较小。
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