感知智能：连接虚拟与现实的桥梁

电子发烧友网报道（文/李弯弯）感知智能是指通过各种传感器获取信息的能力，它涵盖了视觉、听觉、触觉等感知能力，能够让计算机模仿人类的感知过程，实现更加精确和高效的数据分析和处理。

感知智能的关键在于数据的获取、处理和分析。它是指将物理世界的信号通过摄像头、麦克风等硬件设备，借助语音识别、图像识别等前沿技术，映射到数字世界，再将这些数字信息进一步提升至可认知的层次，比如记忆、理解、规划、决策等。

感知智能是AI与现实世界交互的基础

感知智能可以帮助机器人根据所携带的传感器对所处周围环境进行环境信息的获取，并提取环境中有效的特征信息加以处理和理解，最终通过建立所在环境的模型来表达所在环境的信息。

感知智能是人工智能与现实世界交互的基础和关键，是人工智能服务于工业社会的重要桥梁，它对于信息进行智能化的感知及测量，将有助于人工智能对信息进行识别、判断、预测和决策，对不确定信息进行整理挖掘，实现高效的信息感知，使得物理系统更加智能，智能感知涉及诸多工程领域，如海洋船舶、航空航天、土木建筑、生物化学等，这些领域都离不开对于信息的智能感知和处理。

感知智能的发展经历了多个阶段。传统传感技术阶段（20世纪50年代到80年代）：这个阶段主要是通过传感器将感受到的信息转换为电信号或其他信号，实现最基础的数据采集功能。但是这个阶段的传感器无法识别和自处理无效数据，应用范围有限。

智能传感技术阶段（20世纪80年代至今）：这个阶段在传统传感器的基础上，加入了微型处理器，使得传感器具备了采集、处理、交换信息的能力。与传统的传感器相比，智能传感终端可以通过软件技术实现高精度的信息采集，具有一定的编程自动化能力，成本低且功能多样化。

智能感知技术阶段（2020年左右兴起）：这个阶段在智能传感技术的基础上，搭载了不同量级的边缘计算能力与云计算能力，提高了对环境感知的准确性，更精准地判断突发情况的原因和类型，并且对类似突发的情形做出事前预判和事后决策。

感知智能的应用现状和发展趋势

感知智能的应用现状主要集中在智能语音、计算机视觉和生物体征识别等领域，对应的上层应用包括智能对话、图像识别和人体识别等，被广泛应用于智能客服、智能安防、智能监控等解决方案中。目前，我国感知智能的算法研发和应用落地相对成熟，而认知智能正在加速发展过程中，未来将有着更广阔的应用空间。

感知智能的应用案例包括谷歌的DeepMind开发的AI系统“Streams”，用于协助医生处理和识别医学图像数据，提高医疗诊断的准确率和速度；IBM开发的医学问诊系统“Watson”，能够分析病历、化验和影像数据等医疗资料，帮助医生快速诊断疾病和提供治疗方案；以及在智能交通领域中，感知技术可以通过传感器实时获取道路交通状况、车辆位置和速度等信息，优化交通信号灯的控制，提高道路通行效率，并且为自动驾驶车辆提供准确的环境感知，避免事故的发生。

此外，感知智能还在智能家居、工业制造等领域得到了广泛应用。例如，在智能家居中，感知技术可以通过各种传感器和智能设备实现自动控制和智能化管理，提高家居的安全性、舒适性和节能性。在工业制造中，感知技术可以实时监测设备的运行状态和生产过程，提高生产效率和产品质量。

感知智能的发展趋势体现在：1、多传感器融合：多传感器融合能够实现物理上的合二为一，在一个紧凑的传感器器件中集成多种传感器，同时实现多传感器的数据融合。这种技术可以弥补单一传感器信号的误差和缺陷，通过数据模型及融合算法解决数据异质、数据冲突等问题，最终给出一致性结论或者提供有效决策支撑。在自动驾驶、机器人等场景下，多传感器融合已经成为重要的技术壁垒，需要在传感器组合方案、成本、算力与通信等资源分配间反复调试和权衡。

2、人工智能与物联网的结合：物联网技术的发展为感知智能提供了更广阔的应用场景。通过物联网技术，可以实现设备的互联互通，实现远程监控和控制。同时，物联网技术还可以与人工智能技术相结合，实现智能化管理和控制，提高生产效率和能源利用效率。

3、边缘计算和云计算的结合：随着云计算技术的发展，越来越多的数据被传输到云端进行处理。但是，由于网络带宽和延迟等问题，云计算的处理速度和实时性受到限制。因此，边缘计算技术被广泛应用于感知智能领域，将数据处理和分析的环节尽可能地靠近数据源头，减少数据传输的延迟和成本。同时，云计算和边缘计算也可以结合起来，实现数据的分布式存储和处理，提高数据处理效率。

总结

感知智能已经被广泛应用于工业智能、机器人、工业互联网、车联网、无人驾驶等新兴信息化产业中，为各领域的智能化升级提供了重要的技术支持。多传感器融合、人工智能与物联网的结合等技术趋势的发展，将进一步推动感知智能的应用，为各领域的智能化升级提供重要的技术支持。