比较标准 | 人工智能 (AI) | 机器人 |
焦点 | 创造可以执行类似人类任务的机器 | 建造可以与世界进行物理交互的机器 |
方法 | 机器学习、自然语言处理、计算机视觉 | 机械工程、电子学、控制系统、机电一体化 |
应用 | 医疗健康、金融、交通、聊天机器人、个人助理 | 制造业、工业自动化、太空探索 |
数据要求 | 用于训练机器学习模型并进行预测的大型数据集 | 用于在物理世界中导航并与对象交互的传感器数据 |
技能组合 | 计算机科学、数学、统计学、深度学习 | 机械工程、电子、控制系统、机电一体化 |
示例 | 语音识别、图像分类、决策 | 自动驾驶汽车、无人机、机械臂在制造业中的应用 |
局限性 | 受限于可用数据的质量和数量,需要大量的计算资源 | 受限于机器人的物理能力,需要精度和可靠性 |
未来 | 快速发展的领域,在许多领域都有可能取得重大突破 | 材料、执行器和控制系统的进步将使更先进的机器人得以开发 |
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