★传感器和执行器（4）。人工智能、先进机器人的长征与地缘政治

亚马逊的机器人主管在2019年4月表示，仓库实现完全自动化 "至少需要10年时间"（Rachel England, 终端设备（Endgadget，2019年5月2日）。同时，正如我们在下文中详述的那样，中国的工业机器人产量自2018年9月（-16.4%）至2019年3月（-14%）持续下降，并且 2019年4月 -7.3%（中国国家统计局）。这些事实意味着什么？为什么它很重要？什么是机器人，为什么它们实际上对整个人工智能（AI）领域，包括深度学习也至关重要？从GAFAM到中国等国家的主要利益相关者，在战略、政治和地缘政治方面有什么利害关系？这些都是本文所要解决和回答的问题。

以往研究结果的总结

正如我们所探讨的人工智能的驱动因素（见 人工智能--力量、驱动力和赌注)，我们发现一个人工智能代理或系统需要一个双胞胎接口来插入现实中。这个孪生接口由传感器和执行器组成。传感器将感知人工智能的环境，并将其转换为人工智能可以理解的输入。在这个过程的最后，执行器将实现相反的过程，将只有人工智能可以理解的输出转化为不仅是人类可以理解的东西，而且还可以根据人工智能-代理的目的在这个世界上采取行动（见传感器和执行器（1））。 在现实中插入人工智能).

内容 - 分两部分出版。 目录仅在以下情况下成为互动的 成员.

• 第一部分 迈向先进机器人的长征
  1. 你好，机器人...
     • 机器人和高级机器人
     • 关于人工智能和机器人
  2. 将机器人带入世界
     • 重新审视机器人技术战略
     • 衰退还是清醒的重新评估？
  3. 总是要付出代价的。..
     • 还有三个障碍需要克服
     • 行为者和利害关系：从IT公司到中国和其他国家
• 第二部分 把人变成执行者（即将出版）。

因此，我们有一个在现实中插入人工智能代理的顺序过程。

同时，我们发现，这个连续的过程也必须考虑不同类型的世界、环境或 "现实"：数字或虚拟和物理或物质，我们将在本文的第二部分重新审视这一设想。因此，双胞胎界面也是两种类型的世界或现实之间的桥梁。

转到实际案例，首先是物联网，我们强调了我们的传感器和执行器的两种类型的桥梁：数字-数字，以及数字-材料。通过智能农业的例子，我们表明，那些基于人工智能/深度学习（DL）的系统，能够设计、创造和部署整个人工智能/深度学习序列，从材料到数字到材料，更加强大。在这些情况下，执行器是 "真正的物理事物"，如智能喷灌机和智能拖拉机（见 人工智能、物联网和农业的未来。智能农业安全？(1) 和 (2).

• 新太空竞赛 (1) - 金砖五国与太空采矿
• 美国核复兴所需的铀：满足前所未有的需求 (1)
• 突尼斯 ESFSI 早期预警系统和指标高级培训第五年
• 迈向美国核复兴？
• 战争中的人工智能 (3) - 中东的超级战争
• 战争中的人工智能（2）--为中美战争做准备？
• 尼日尔：法国核能未来的新威胁？
• 重新审视铀供应安全 (1)

有鉴于此，任何能够理解人工智能输出，然后将其转化为物质世界中的行动的设备、机器或技术都将是一种强大的资产。他们确实将允许全面采用人工智能，因为直接的效率，从而使用。顺便说一下，在这里我们开始实际上包括了我们最后的人工智能驱动因素，使用和使用，但我们将在以后回到这部分。回到我们的双胞胎界面和人工智能代理需要什么，例如，3D打印可以是一个非常有趣的执行者。同样的，机器人也是或者应该是一个执行者的选择。

文章的概要

因此，在这篇文章中，我们首先看一下机器人，它们是什么，以及从我们的人工智能代理的角度看它们应该是什么。然后，我们强调了在迈向先进机器人的漫长征途中所面临的一些障碍。我们专注于消费类机器人这一困难领域，并将其与 "简单 "类型的机器人进行对比，从而对机器人战略产生影响。然后，我们探讨了全球市场的放缓，可能是重新评估，并强调了中国工业机器人产量的下降。最后，我们强调，考虑到经济、政治和地缘政治的利害关系，为什么主要的利益相关者--即大型IT公司和一些国家，如中国，还有沙特阿拉伯和阿联酋--不要让相关的和强化的困难拖累他们，甚至更糟的是阻止他们。

在下一篇文章中，我们将讨论演员克服 "机器人挑战 "的方法，在一个具有挑战性的背景下，考虑到其中的利害关系，这就更加重要了：人类正在被变成执行器。

你好，机器人...

机器人和高级机器人

机器人被定义为：。

机器人
能够通过人的直接控制、计算机控制或两者兼而有之的方式执行一套动作的动力机器。它至少由一个平台、软件和一个电源组成。

美国陆军，"机器人和自主系统战略"，2017年3月

由于它们专注于行动，那么机器人就是首选的执行者。事实上，我们接下来找到了机器人自主系统或RAS的定义。

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文章第一部分 3430字 - 加上参考书目

特色图片。图片由 苏金-索曼 从 淘宝网，公共领域。

部分书目

阿托斯。 2022年旅程报告。解决数字困境, 2018.

Morley, Janine, Kelly Widdicks, Mike Hazas, "数字化、能源和数据需求。互联网流量对总体和峰值电力消耗的影响"。 能源研究与社会科学,第38卷, 2018年4月，第128-137页，DOI: 10.1016/j.erss.2018.01.018

Dupeyroux, Julien, Julien R. Serres and Stéphane Violle, "AntBot：一个六条腿的行走机器人，能够像沙漠中的蚂蚁一样在户外环境中回家。“, 科学机器人学, 2019年2月13日:第4卷，第27期, DOI: 10.1126/scirobotics.aau0307

Saravia, Sofia, Efram Slen,和Gaurav Pendse, 纳斯达克全球信息服务，"人工智能和机器人技术。行业报告和投资案例"纳斯达克全球信息服务，2018年1月31日。

国际机器人联合会（IFR），史蒂芬-怀亚特的演讲 2019年世界机器人技术展望。