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chatgpt的火爆使用让人工智能掀起了新一轮的话题革命。当前的全球情况数据显示，人工智能、机器学习和机器人技术等创新产品几乎每个领域都普遍流行，无论是农业、医疗保健、教育、还是传统汽车、工业，而且这个领域可能很难说完全。人工智能和机器学习机器人技术的人才正在大量涌入。人工智能不再“蜀道难”，而会在未来几十年普遍被使用。人工智能和机器学习辅助的机器人技术将颠覆从圆珠笔到导弹的各个领域。

本节内容和目录

  目录

1.1 无处不在的人工智能

1.2 人工智能在机器人技术中的应用

1.2.1 人工智能技术和机器人自动驾驶汽车

1.2.2 人工智能技术和机器人在农业中的应用

1.2.3 医疗保健

1.2.4 仓库

1.3 须知和挑战

1.2.2 人工智能技术和机器人在农业中的应用

农田是比较简单的非道路自动驾驶场景，使用计算机视觉、机器人技术和机器学习可以完成一般导航，另外利用人工智能和机器人技术可以分析杂草在哪里生长。与人类劳动者相比，人工智能机器人可以帮助以更高的产量和更快的速度收获农作物。

人工智能、机器学习和机器人技术的集成为农学家提供了有用且可操作的见解，以帮助提高他们的农场生产力。通过获得这些信息，农民可以确保高产和低运营成本，从而迈向农场的成功。在农场引入机器人技术的主要基础是通过自动化灌溉、种子分发、病虫害防治和收获等农场活动来减少繁重的劳动；你说出来，你就拥有了。这使种植者有更多时间专注于生产任务。强调机器人技术确保精度的主要优势，它有助于减少土地潜力的浪费，从而为有效的土地利用创造空间。绿色经济的机器人化可以帮助监控质量提升、环境保护等。农业殖民地正逐渐转向这些技术，确保农场在更广阔的前景中取得巨大成功。这就需要人工智能生成的机器人不断增长，以改善全球农业状况。人工智能和机器人技术的播种将带来可持续发展，这也是联合国和世界关注的焦点。

用农业机器人控制杂草

杂草灭活已经成为农民的首要任务，因为他们面临着多样性杂草和除草剂“免疫”风险。在美国杂草科学协会的一项研究中，仅玉米和大豆作物中的杂草不受控制，估计农民每年就会遭受 430 亿美元的损失。

人工智能和机器人技术可以通过视觉识别出杂草品类这样可以减少 80-90% 的除草剂使用。通过安装使用计算机视觉和机器学习的摄像头来即时决定植物是否是杂草，目前由公司实现用语义分割识别出杂草的整个像素区域再用工具除掉。例如，当除草机器人行驶在农田中时，它以20HZ的速度处理图像，将其与包含一百万张图像的库进行比较。如果它检测到杂草，它会为每株植物确定适当的处理方法，落实在杂草上。它了解不同的大小和物种，能够减少人为错误并在创纪录的时间内进行杂草控制。

用农业机器人避障对行

尝试利用深度学习结合百度飞桨的农业算法包进行更复杂的识别和分割检测。百度飞桨(PaddlePaddle)的深度学习技术让拖拉机和农业机器人学会了视觉导航，可以根据水稻秧苗的种植情况实时调整航向，避免压苗等情况出现，更好地保养和管理水稻秧苗。飞桨图像分割开发套件PaddleSeg中的ICNet模型将秧苗按列从背景中分割出来，并以此为基础实现了秧苗列中心线的精准提取，准确率能达到95％以上，处理每帧图像耗费的时间仅300ms左右（包括ICNet网络的分割预测时间和后续导航线提取的时间），完全满足农机作业环境下的速度要求。

使用神经网络处理后的结果

智能防治害虫

人工智能和无人机正在帮助农民对抗疾病和害虫。阿根廷莱昂内斯使用的一种特殊无人机摄像机低空飞行了 150 多亩的小麦，能够逐个秸秆检查作物，以查看可能威胁其生产的真菌感染迹象。该机器人由计算机视觉提供图像。人工智能能够自己学习如何标记每个潜在威胁，无论是昆虫、真菌、孢子还是其他危险。对于农民来说，无人机是作业的“眼睛”，人工智能和机器学习是“大脑”。

1.2.3 医疗保健

机器人技术正在日益扰乱和改变医疗保健市场。嵌入机器学习 的机器人技术已经成为医疗保健链的重要组成部分，包括功能测试、手术、研究、数据集成等。人工智能和机器人技术通过提供辅助机器人、精确诊断和远程治疗来帮助医疗保健行业。机器人的主动分析使他们能够检测患者健康图中的微小和复杂模式。

有研究机构使用基于U-NET的网络模型用于分割CT的肺部图像，将细微变化统计显示以快速审阅是否感染奥密克戎变异株和白肺现象。

图片来源于

https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fphys.2021.676118/full

1.2.4 仓库

仓储机器人类同于自动驾驶机器人且在熟知的仓库环境中，通过目标检测、识别快速完成定位搬运等功能。配备人工智能技术的自主移动机器人（AMR），可以快速完成仓库的布局，并实时安全地绕过仓库障碍物。这些车辆运输零件和成品的行驶距离，每天相当于一个人绕北京外环走一个圈。

在大型仓库中，自动导引车 (AGV) 或自动导引车 (AGC) 用于将仓库中的库存从一个地方运输到另一个地方。现代化工厂夜以继日地工作，因此 AGS 或 AGC 等系统必须24*7 的工作。空中无人机是仓库中使用的另一项创新，可以在短时间内以最小的努力维持对当前库存的快速扫描和优化。采用机器人技术的明显的好处——最小的错误、适应性、安全性等。安全是机器人技术的一大优势，因为它可以防止工人从事危险的任务，例如从高处拉货。安全是机器人技术的一大优势，因为它可以防止工人从事危险的任务，例如在高处搬货。因此，机器人替代了平凡而危险的任务。

1.3 须知和挑战

如何成为人工智能机器人工程师呢？

人工智能工程师属于算法工程师，所以需要必备一定的算法基础和数据基础，另外还有较强的编程开发能力。

我们用框图总结。

笔者认为，人工智能工程师需要具备一定的能力，包括：数据选择、 分析应用场景、选择合适的网络模型 、选择合适的框架、数据标注、模型训练、将机器学习模型转换为应用程序接口(API) 、与团队协调构建应用框架、设置和管理应用架构 。

其他技能：

编程技能： 专业人士必须学会用Python、Java、R、C++等编程，开发和实现模型。

线性代数、概率和统计： 一些复杂的 AI 模型，例如朴素贝叶斯、隐马尔可夫、线性判别分析和高斯混合模型，都是基于统计、概率和线性代数的不同方面。

Spark 和大数据技术： 要处理来自实时应用程序的大量数据，专业人员必须熟悉 Spark 和大数据技术，如Hadoop、Apache Spark、MongoDB 和 Cassandra。

算法和框架： 机器学习和深度学习算法用于实现人工智能模型，因此专业人员必须了解这些算法和框架，例如 TensorFlow keras、paddle、Caffe 和 PyTorch。

沟通和解决问题的能力： 人工智能工程师必须具备有效的沟通和解决问题的能力，才能准确地表达他们的想法并简化障碍，从而从模型中产生可操作的见解。

人工智能融合机器人后的应用，除了上述说明后，还需要了解嵌入式Linux的环境基础操作，进一步说，机器人结构ID、运动学等都需要了解。

下载1：<轮式自主移动机器人编程实战>全部源码
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源码包括A*算法、puresuit算法、dwa算法、栅格建图、move2pose、mqttWaypoint、定位等。
下载2：OPI2的人工智能摄像头
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