ADEPT TECH 10315-00940相对智能硬件来说，智能机器一般指较大型的装备或产品，是支撑智能工厂、智能交通、智慧家庭等智能组织体系有效运转的主要载体，也是实现智能制造的核心。智能硬件多由消费电子产品衍生而来，如智能手机、可穿戴设备，也泛指组成智能机器的更小硬件单元如智能传感器，是“载体”的载体。
机器智能化则是机器从体力自动化向认知交流、思维决策和学习自动化发展的历史进程和必然结果，预示着机器的真正崛起。
ADEPT TECH 10315-00940 二、新一代信息技术强化机器智能，打破人机界限
上世纪70、80年代，机器智能化赖以实现的主要技术—人工智能取得了一些显著成果，但计算能力局限严重制约了其发展。90年代以来，神经网络、遗传算法快速发展，1997年“深蓝”计算机战胜当时的国际象棋冠军让人对机器智能化浮想连翩。不过，近半个世纪以来，人工智能技术研究经历了几次起落，较少出现突破性进展，人与机器之间的界限仍然非常明显。
21世纪以来，信息技术发展日新月异，尤其是近十年来，随着越来越多具备计算、感知和交互功能的新产品陆续出现在人们生产和生活中—从第一代苹果智能手机到自动驾驶汽车，从扫地机器人到可储存和释放能量辅助骑行、共享交通信息和监测空气质量的自行车轮，从到能识别各种家电类型和不同时段用电量的智能电表到具有一定学习能力、可自诊断的智能机床……智能机器时代渐行渐近。
（一）新一代信息技术成为人工智能技术突破的重要因素
作为“最通用的通用目的技术”，高端芯片、传感器、宽带网络等快速发展使得制约人工智能发展的感知、传输、处理等瓶颈逐渐消失，一些依赖复杂运算和快速处理的算法和建模得以实现，尤其是互联网、传感器的普及应用提供了海量“训练数据”，有力支撑着人工智能技术的突破发展。
例如认知技术、语音识别等机器学习是人工智能的重要分支。为支撑机器从浅层学习到深度学习，需要更复杂更强大的模型深刻揭示海量数据的复杂信息。机器学习技术借助大数据支撑的新算法和新模型，对来自互联网、移动终端、生产设备的海量数据等进行推算和优化，不断提高机器的认知能力和深度学习水平，并对未知事件做更精准的预测。例如，自上世纪80年代末开始应用研究以来，图像识别技术虽然在手写数字等小规模应用方面取得过一些成果，但受限于运算能力和经验数据的不足，在大规模图像识别方面进展甚微。新一代信息技术发展使得上述瓶颈逐步突破，图像识别、人脸识别技术获得重大进展，2012年百度已推出相应的桌面和移动搜索产品。
目前机器学习技术已广泛运用于矿藏资源定位、生产设备故障诊断等领域。如在工业控制领域，机器学习可改善工艺操作流程，使人与机器、机器与机器交互更加频繁，加快故障诊断和解决速度，提高产品质量和生产效率。
人工智能技术在沉寂了多年
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