丽莎老师讲机器人之去掉摄像头的计算机视觉。

计算机视觉向来是隐私捍卫者的噩梦。这一担忧体现在人工智能驱动的人脸识别技术（计算机视觉的一种典型应用）的拥趸者与另一部分想法设法利用AI技术避开这种侵入式监视的人之间的冲突日益加剧。
普通摄像头无法透过墙壁观测，这意味着主流计算机视觉在任何摄像头无法拍摄到的空间都难以有所作为。但正如盲人可以使用其他感官来弥补视觉缺陷一样，即使在缺乏视觉输入的情况下，人工智能驱动的计算机视觉平台仍然能够做出准确的视觉推断。
从更广泛的意义上讲，计算机视觉正日益包括所有可以转化为视觉模式的传感器输入。 随着前沿人工智能技术的发展，通过身体反射的无线电频率信号，人体四处走动产生的压力和振动以及人体散发的热量模式，来推断出高度精确的视觉图像逐渐成为可能。所有上述描述的方法都可以作为人体的独特标志来“看”你，即使你已经成功地将你隐藏在摄像头难以窥探的地方也无济于事。
不久以后，可能就没有必要为了获得室内和室外场景中足够好的视觉图像而到处安装摄像头了。
 下面简要介绍一下最新的研究成果，其中大部分依赖于前沿的AI技术：
WiFi传感姿势识别：
即使你独自呆在门窗紧闭的房间，你的身份可能会通过你的身体反射的WiFi信号而暴露出来。正如最近一篇文章中所讨论的那样，麻省理工学院的研究人员开发了一种穿墙式扫描监测器，它可将Wi-Fi，传感器和人工智能算法结合起来，模拟人们在不透明屏障另一侧的活动。这种被称为RF-Pose的技术相当于回声定位，能够根据人体反射的Wi-Fi信号来追踪无法看见的人和其他物体的二维“人物线条画”轮廓。当与走路方式，手势和运动模式识别的AI应用进行相关和交叉训练时，这种方法在83％的情况下都可以识别这些线条画轮廓对应的特定个体。
压力传感步态识别：
正如最近的文章中所讨论的，曼彻斯特大学的研究人员已经建立了一个AI驱动的脚步识别系统，可以以近乎完美的准确度感知个人步态的独特模式。这种被称为SfootBD的技术是一种被动传感器，可分析每个人特有的走路方式中的重量分布和步态速度这两大因素以及行走方式的三维度量。他们还将脚步压力信号与通过高分辨率摄像头获得的走路姿势的视觉图像相关联。为了训练人工智能，研究人员通过监测被试者在公共场景下（机场安全检查站和工作场所）和在家中的行走模式，收集了大量的相关数据，包含120多个个体的脚步信号，并使用地面上的压力垫监测每个人的步态。他们还设置了一组冒名顶替者来测试算法，使其能够检测出是否有人试图假冒他人的步态。
热传感活动识别：
热传感技术算不上什么新技术，事实上它常用于楼宇自动化，能源管理，安全和门禁系统。 热传感器可检测个体或物体在红外光谱中发出的热量。 新一代超级传感器都支持热传感器输入，它还可以检测声音，振动，光线和电磁活动。 谷歌等公司对能够全面处理所有这些数据的人工智能技术进行了大量投资，从而以精确的精度感应室内和室外场景中的个体及其所从事的活动。
生成式传感视角恢复：
研究人员正在构建“生成查询网络”的AI模型，可以从多个角度观察视觉场景，然后从任何新的视角对其进行描述。DeepMind是Alphabet旗下一家以人工智能研究为重点的子公司，其构建的人工智能模型可以自动构建数据驱动的视觉图像，甚至可以高度准确地推断部分被遮挡的场景内发生的情况。 DeepMind的研究人员在三个虚拟环境中测试了这种方法：矩形桌面，虚拟机器人手臂和简易迷宫。它使用了生成对抗网络（GAN），其中生成器AI模型构建场景，判别器AI模型评估其合理程度。GAN使用矢量表征有效地构建了场景中的各种细节，包括物体的形状，位置和颜色。
显然，这些工具可以为执法部门，间谍机构和各地的军事机构所用。但这不一定是坏事。 摄像头是一种侵入性工具，在许多对可见性有合法社会需求的环境中无法引入：
• 可以帮助警察发现相邻房间里的人是否拥有武器，以及他们具体位于房间何处，从而消除意外因素并最大限度地减少伏击的可能性。
• 可以使住宅，办公室或其他建筑物中的每个房间都得到持续监控和安全保护，而不必花费大量费用在整个场地中安装摄像头。
• 还可能可以帮助护理人员持续监控老年人，残疾人和处于不同医疗状况的群体的走动情况，而不会发生像持续摄像头监控一样的隐私侵犯。

丽莎老师讲机器人之建筑机器人。

近年来，建筑业发展不断提速。机器人的影响也越来也大，建筑机器人正是从现在工程机械建筑行业的市场需求出发，加快建筑业的转型升级，从而不断的推动建筑领域实现自动化、智能化变革。
随着机器人产品的广泛应用，建筑领域也开始尝试利用机器人来提升建筑施工效率。因此，专业的建筑机器人正在逐步从研发走向落地，在房屋、高塔、桥梁、地铁建造中发挥积极作用。
测绘机器人、砌墙机器人、预制板机器人、施工机器人、钢梁焊接机器人、混凝土喷射机器人、施工防护机器人、地面铺设机器人、装修机器人、清洗机器人、隧道挖掘机器人、拆除机器人，形成了一个庞大的建筑机器人家族。
1、焊接机器人（Robo Welder）
这个机器人“身怀绝技”，但基于建筑工程的多样性、精致性和复杂性，此机器人目前仅能处理全部建筑工程工作量的1%，如果借助此焊接机器人“实现建筑行业彻底变革”，还需要做出更多的研究。
2、砌砖机器人山姆100
砌砖机器人山姆100是由美国的建筑机器人公司研发，它能在一小时内砌好300~400块砖，每天能砌3000块砖，速度是普通砌砖工人的5~6倍。
整套山姆100系统包括传送带、砂浆泵、喷嘴和机械臂。砖块运到机械臂时就已经由喷嘴抹好了水泥，机械臂只需将砖垒起来就行。
山姆100系统最适用于建筑大面积的平墙，但山姆100也胜任某些精细建筑。但山姆100是半自动系统，运作时还需要两位工人帮忙，一位工人将砖块放上传送带，另一位工人要协助抹掉墙上多余的水泥。
3、全自动砌砖机器人“哈德良”
全自动砌砖机器人“哈德良”原型由澳大利亚工程师马克·皮瓦茨在2015年研发，并发展为“哈德良X”。它可以一天24小时不间断工作，每小时能砌1000块砖，两天内就能砌完一栋房子。
“哈德良X”，能够3D扫描周围环境，精确地计算出每一块砖头的位置，然后用28米长的伸缩臂拿起砖头，用压力挤出砂浆或胶粘剂，涂在待黏结的砖块上，按顺序放置砖块；它还可以裁切砖块。
“哈德良X”被安装在卡车背上，能够在建筑工地内自由行动。但其仍处于研发原型阶段，未能生产出商业版本。
4、仿生机器人“T-HR3”
T-HR3机器人高154厘米，重75千克，拥有29个机身部件，部件能够在多个轴上移动，可以执行复杂的动作。
控制者通过控制力量的扭矩伺服模块以及主控系统，能让T-HR3做出与控制者相同的动作。T-HR3未来可在家中、建筑工地、灾区和医疗机构协助人类工作。
有了机器人的强大驱动力，建筑业开始迈步进入新时代，传统的施工方式正逐渐被取代。例如：香港维多利亚港湾的新世界大厦，就采用了国内企业自主研发、世界首创的建筑施工防护机器人，操作简单、安全可靠，节省了大量人力成本。如今，这类机器人已经在海内外多个国家得到成功应用。
此外，如“神”一般存在的砌砖机器人等也体现了自动化、智能化产品的强大。砌砖机器人在2天内就砌起一幢新房的砖墙，也可以全年无休地工作，如果要人类砖匠来做，需要一个月以上的时间才能完成等量工作。
建筑机器人以积极的姿态加速发展，在全球各国中也实现愈加广阔的应用。从目前来看，建筑机器人发展颇为全面，从设计、测绘到施工，几户都有涉猎，这也给工程机械的建筑业从业人员带来些许担忧，建筑机器人会引发建筑业的就业危机吗？
建筑机器人的应用使得许多建筑步骤省去了人类的参与，造成部分工程建筑业从业人员的工作受到影响。但是建筑机器人的发展还处于初级阶段，离大规模普及还为时尚远，对于工程机械建筑行业的影响还是很小的。
随着建筑机器人发展渐趋成熟，应用不断深入，未来一部分的建筑业工作岗位应该会淘汰。但是，与此同时，建筑机器人会需要一些具备专业技能的人员来进行操控和维护，才能保证建筑施工的安全与稳妥。

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丽莎老师讲机器人之用AI识别P图痕迹。

各路PS大神的作品常常令人难辨真假，其中不少还被用来炮制假新闻，给社会造成了极大的负面影响。不过PS痕迹躲得过人眼，却躲不过AI的眼睛。
Adobe 正在研究利用 AI 识别假照片中的PS痕迹。来自 Adobe 研究中心和马里兰大学的研究人员使用双流（two-stream） 双流快速区域卷积神经网络对其进行培训以检测具体照片。
其中之一是从图片中的 RGB 流中检测对比度差异和非自然边界，另一种是使用隐写分析丰富模型来找出真实区域和改变区域之间“噪音”的不一致性。 后者是因为当对象从 A 图（源）中移除并附加到 B 图（目的地）时，源图像和目标图像的“噪点”将不一致。 这两种信息通过双线性汇聚层形成最终数据。
实验显示，这种方法确实可以识别图像是否已经经过处理，并且可以显示处理该图片所用到的技术：拼接、复制等。
Adobe表示，该技术还处于初级阶段，但他们希望继续推进该项技术，用来监测数字媒体中的虚假图片信息。

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丽莎老师讲机器人之坦桑尼亚的农民利用AI给农作物看病。

通过一个名为“Nuru”的APP，坦桑尼亚农民可以用AI给自家地里种的木薯看病。

木薯是热带湿地低收入农户的主要食用作物，养活了大约5亿非洲人民。于坦桑尼亚农民来说，木薯就是水稻、小麦一般的存在。

木薯很容易受到病虫害的侵扰，而且由于症状发展缓慢，农民很难及时发现问题所在，经常给坦桑尼亚农民带来沉重的损失。

为此，宾夕法尼亚大学的一个研究机构开发了一款名为“Nuru”的APP。该研究机构和国际热带农业研究所（IITA）合作，标注数以万计的木薯作物图片，识别和区分木薯上的各种病害，并利用谷歌机器学习框架TensorFlow来训练机器学习模型。

使用者只需要将手机摄像头对准木薯叶子，就可以自动框选出叶片上发病的区域，如果发现疾病，Nuru还可以给出最佳的处理意见。

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丽莎老师讲机器人之五角大楼秘密研究AI侦测导弹。

五角大楼正开展多个秘密项目，研究使用人工智能技术的计算机系统，以侦测和应对能够运载核武器的导弹袭击。
AI强大的学习能力可以帮助人类以更快的速度和更高的准确度筛查卫星图像等海量数据，查找导弹处于准备发射状态的征兆，并及时采取外交手段，或对导弹进行摧毁或拦截。
据悉，美国政府已对这些人工智能项目加大投入。总统特朗普提出的下一财政年度国防预算案为其中一个项目划拨8300万美元，是最初所获资金的3倍多，这表明人工智能侦测导弹研究正受到重视。
军方已对一个追踪导弹移动发射装置的早期原型系统作内部测试。首都华盛顿的军方和私营企业研究人员参与研究，所采用的技术来自中央情报局风险投资基金资助的几家商业企业。人工智能导弹侦测项目的基本要素有望在本世纪20年代初期具备实用价值。

丽莎老师讲机器人之机器人完美操刀视力恢复手术。

在一项12名斜视患者手术研究中，一款名为PREEYES的机器人程序手术操作系统，成功帮助患者恢复视力，同时未造成任何传统手术可能带来的流血等副作用。牛津大学的科研人员表示，PREEYES完美规避了人类做眼部手术时因手抖带来的眼部损伤风险。
在视力恢复手术方面，机器人程序再次赶超人类。在机器人程序操作的视力恢复手术中，医生插入手术工具，先将受损薄膜从视网膜中分离出来，然后将其从眼部移除，完成手术后工具从切口处原路离开眼球，整个手术由医生操控脚踏开关完成，并且可随时停止整个程序。
2016年9月，英国牛津市70岁的William接受了该手术，术后他表示其视力已恢复如初，这也是世界上第一台由机器人程序操作的手术。操作该手术的牛津约翰拉德克利夫医院的外科医生们表示，机器人程序手术将带来新的变革，William在接受BBC采访时也表示机器人程序操作的手术关键在于其精准性，而这是人类无法企及的。
该医院首席外科医生教授表示，2019年，机器人手术设备将开始用于精准视网膜基因疗法，最低限度降低视网膜手术损伤。此应用一旦成功，将成为人类历史上具有突破性意义的事情。他认为PREEYES甚至可以直接用于疏通眼部血管、视神经注射治疗等。

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丽莎老师讲机器人之AI目前的最大贡献。

美国咨询公司认为，人工智能可将医疗效果提高30%到40%，减少多达50%的医疗成本。
对于中国来说，这尤为重要。农村地区医疗服务稀缺，而在城市地区，由于病人总数巨大，医疗资源非常紧张。中国人口老龄化进一步给医疗体系施加了压力。
目前国家已经制定了智能医疗战略，这是其2017年7月公布的整体人工智能战略计划的重要组成部分。
这个计划要求全方位发展人工智能相关的医疗技术，例如智能诊断、可穿戴设备、智能健康监测、机器人辅助手术、智能医疗影像识别以及重点关注老年人护理的医疗基因组学。
去年食品药品监督管理总局批准人工智能诊断器械加入医疗设备名单。今年5月份，成立智慧医疗专业委员会作为研究平台，在医疗人工智能方面进行交流及合作。
医疗行业非常适合使用人工智能。医生很依赖感官搜集关于病人健康的信息，例如视觉和听觉。深度学习等人工神经网络手段非常适合进行这类工作。
初创企业最热衷的，包括使用人工智能深度学习处理医疗影像，例如CT和X光片。顶级医院的放射科每天通常要处理数万张扫描图像。人工智能深度学习已经用于分析及标注患处。阿里巴巴医疗部门使用人工智能解读CT片，腾讯觅影使用人工智能发现癌症的早期迹象。
研究人员还使用人工智能获取常规医疗知识。例如科大讯飞股份有限公司和清华大学创造的人工智能系统不仅成功通过了去年中国全国医师资格考试，且得分超过96%的考试者。
由于追踪活动和心率的可穿戴医疗设备越来越便宜，消费者现在可自己检测自身的健康状况。人们越来越多使用可穿戴设备意味着网上可以获取大量日常健康数据。大数据和人工智能预测分析师可在出现更多重大医疗疾病前持续检测并提醒用户。
人工智能使用增加，再加上可供使用的医疗数据和计量生物学数据，将使中国以更低成本为更多人提供高质量个性化医疗服务，通过持续观测和预警让人们更加健康。

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丽莎老师讲机器人之俄罗斯程序员打造终结者机器人。

终结者是卡梅隆导演的系列科幻电影，在片中让人印象深刻的无疑是阿诺.施瓦辛格所扮演的未来机器人终结者，然而终结者似乎离我们并不遥远，根据外媒报道，在几天前，来自俄罗斯的一位程序员公布了由他打造的T-800终结者机器人。
这位俄罗斯程序员叫做Alexander Osipovich，1984年，还是一个孩子的他看了终结者电影，给他极大的震撼，他希望也可以打造一个终结者机器人，2008年进入大学开始学习编程，从那时起就开始在为终结者机器人而努力，在接下来的两年时间里，开发出了多个程序版本。
但是这和电影当中的机器人还是有非常大的差距，尤其是外形上，随着3D打印开始出现，决定要好好利用这个机会，当时很多科技公司正在推广DIY项目，不久该程序员就从谷歌收到了一份原理图，所需要的就是用3D打印技术把需要的零件都打印出来。
在买了一个3D打印机，并花了4年的时间制造出了所需要的各个零件，这个机器人目前只能局限于轮椅上，只可以移动头部，但是它却有一个强大的功能，可以自己从网络上搜集信息，查找答案来回答各种问题，最重要的是，这个机器人有自己的知识库，它在不断学习各种知识。
下一步的计划是让这个机器人通过程序控制可以自己运动，还希望开发一个程序让机器人可以自己识别周围的各种对象，到目前为止，制作这个机器人花费了3500美元（折合人民币约2.3万）。

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丽莎老师讲机器人之机器人汉堡店。

平常吃的汉堡是怎么来的？
是连锁快餐店里，保温箱里那些很久之前做好、汁水尽失的汉堡？
还是美式餐厅里，现点现做、要等很久的汉堡？
湾区的一家名为Creator的汉堡店即将重新定义汉堡快餐——现点现做，肉汁丰富，只要5分钟，未来还能像subway一样支持定制。
因为，这是一个机器人做主厨的汉堡店。
据Bloomberg报道，这家店将于6月27日在旧金山开业，主厨是一位机器人，毕业于Creator烹饪机器人公司。
主厨的全身上下布满了零件：20台计算机；350个传感器；50个操作部件。这些零件让它能够完成切开面包、添加蔬菜、烹饪牛肉饼、淋上酱汁等一系列步骤，整个过程只需要5分钟。
机器主厨的最前面是一些透明的玻璃管，装了洋葱、西红柿和片和酸黄瓜等原料；这些蔬菜是主厨的人类助理提前清洗、削头去尾处理好再整齐的装进去的。
制作汉堡的第一步是准备面包。准备好的面包被木块和气压推送，穿过滑道，然后机器将面包切开，放在定制的托盘上，沿着传送带向前推进。
传送带的第一站是酱汁，有包括烧烤酱、洋葱酱、香菇酱和芥末酱在内的8种酱汁可供选择；然后进入蔬菜环节，酸黄瓜、西红柿和洋葱被切片放进面包里，撒上切碎的生菜以及芝士丝——为了便于融化，芝士被削成了细丝。
下一个步骤依然是硕大的玻璃管，里面装满了各种调料粉，当传送带上的面包经过这里时，调味粉将被洒在酱汁、蔬菜和芝士的上一层。
之后就是汉堡的核心牛肉饼了。
作为一台机器厨师，它对出品的要求甚至高过了一般的人类厨师。
我们知道，瘦肉都是由肌肉纤维组成的，这意味着瘦肉都有同一个方向的纹路，有时候，如果肉质不嫩或者火候过了，想要咬断这些纤维会是非常费劲的一件事。
因此，在处理这类瘦肉的时候，聪明的厨师会沿着与纤维垂直的方向，将纤维切断，这样的肉吃起来更为鲜嫩，酥松适口。
但是，普通汉堡中的牛肉饼大多是绞肉机沿着随机方向切的，切成肉糜后再被重新组合成肉饼。
而这台机器厨师则选择了严格按照与瘦肉纤维垂直的方向来切，以保证牛肉饼入口时鲜嫩多汁。
最后，出炉的牛肉饼被放进已经装满酱汁、蔬菜、和调料的面包里，一个汉堡就这样完成了。
烹饪完毕后，主厨再将汉堡交给人类服务员，递送到顾客的手上。
在车库做研发的“堡二代”创始人：研发这台机器厨师的Creator公司，他的创始人名叫Alex Vardakostas，今年33岁，是一位“堡二代”，南加州的A’s Burgers就是他们家开的。另外，他还有两位姨妈也有自己的汉堡连锁店。
作为一个每天都在跟汉堡打交道的人，Alex可能有些腻烦了：“当你每天做400个一模一样的汉堡时，你会忍不住的想如何才能让这份工作舒服一点。”
因此，Alex提出了一个问题：我们为什么不用机器来做汉堡呢？
与人类厨师一样，机器可以完成切面包、烘烤、切西红柿这些工作；
与人类厨师不一样的是，机器可能会做的更棒，比如更迅速的切西红柿。
更重要的是，机器可不会在自己感冒的时候戴着口罩进厨房烹饪，这对吃汉堡的顾客来说，卫生更有保障。
于是，Alex坚信：机器做汉堡，应当和自动驾驶一样成为无处不在的技术。
接下来，他就在爸妈的车库里开始开始了研发过程。
不过，一个年轻人每天闷在车库里不出门工作实在是太让人不解了，Alex只好对外声称自己失业了：“失业总比在家里做汉堡机器人听上去更容易让社会接受。”看来美国的七大姑八大姨跟中国版的差不多。
2010年，他在爸妈的车库里研发出了汉堡机器人的第一代原型；两年后，他成立了Creator公司，找到来自苹果、特斯拉、迪士尼甚至NASA的专家，以及部分美国知名餐厅的餐饮业大拿，组建了一支集研发、设计和机器人技术于一体的专业团队。
现在，汉堡机器人已经做成了，他终于可以光明正大的对外宣称自己在做汉堡机器人，在帮普罗大众改善伙食。
除了改善伙食，用机器来做汉堡其实是一门非常划算的买卖。
就本文讨论的情况而言，其他餐厅的食材成本大约占到30%，而Creator机器汉堡店的食材成本高达40%，因为分母变小了，尤其是在人力方面节约了成本。
整个门店只需要两种员工：往机器里添加食材的帮厨，和前台下单、收款、包装汉堡并递给顾客的服务员。
如果能给机器加一个包装递送的部分，再结合现在大火的无人零售，这家店可能只需要帮厨一个人了，又能砍掉一半的雇员工资。
而开店成本也相对低一些。开一家麦当劳的平均花费约为150万美元，但Creator机器汉堡店的花费要比这低得多。
另外，由于汉堡的生产过程是机器完成的，所以店面内不再需要后厨，腾出了一大块面积变为顾客就坐区，也提高了坪效。
因此，他们的汉堡也十分便宜，一个汉堡只要6美元。要知道，这家店开在寸土寸金的旧金山，和微软、Saleforce、领英以及Yelp这样的土豪互联网公司做邻居，6美元的价格，现点现做的丰富肉汁，感动人心，价格厚道，简直是汉堡界的小米。
所以这家公司的商业价值也被一些资本巨头所看好。虽然Alex没有对外公开，不过根据Business Insider此前的爆料，Creator公司在2017年获得了来自谷歌风投等1800万美元投资。
至于这家店的汉堡到底好不好吃，有兴趣的朋友可以到旧金山去尝一尝。
机器做的汉堡：烟熏汉堡，丰富的烧烤酱和洋葱酱，加上海盐和和融化的切达芝士，创造出了足够的烟熏感；
主打产品Creator汉堡和世界汉堡，加入了Creator公司独有的太平洋酱——栗色的酱汁来自数千个岛屿上的丰富物产，肉饼看起来不起眼，但吃起来有油煎的香脆和丰富的肉汁；
另外，这家店还模仿了汉堡名厨Nick Balla创造的爸爸汉堡和Tumami汉堡，前者用到了瓜子芝麻酱，后者则加入了熏牡蛎蛋黄酱和香菇酱。
另外，Creator正在准备招募更多厨师来参与汉堡的研发。
机器人汉堡店的下一步想法
目前，这家机器人汉堡店只在周三和周四的午餐时间开放，由于能接待的人数有限，有好奇心的吃货们可以在线上预约系统预定，在7月10日之前都可以预约8月的位置。
除了品尝菜单上的汉堡之外，Creator还准备开发汉堡定制APP，顾客能够以毫升为单位定制酱汁的量，选择不同的芝士组合和数量配比。
另外，Creator公司准备把机器汉堡店推广到其他城市，据创始人Alex的计划，他不准备进入其他像旧金山这样超级富裕的大城市，而是希望把店开在一些对高配低价汉堡有需求小城市，以及机场航站楼、火车站、体育馆和大学这些人流聚集的地方。
希望这台机器可以让我们不受建筑门店的限制自由开店，让更多人享受到汉堡的乐趣。

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丽莎老师讲机器人之机器人为什么在八年前突然盛行？

对机器人学的研究从20世纪60年代就已经开始了，那么为什么在2010年后机器人才突然成为主流趋势呢？除了供给端驱动以外，我们也应该从需求端驱动方面来考虑这个问题。
从需求端来说，因为社会原因，反移民政策加大了普通工作的自动化需求，实际上，德国、日本和韩国的工人平均拥有工业机器人的数量是全世界最高的。这三个国家同样有着低生育率和庞大的汽车制造产业。未来随着老龄化问题的凸显，人们也希望在维持低移民率的前提下依靠护理机器人来解决相关问题。在供应链和制造领域，机器人的使用可以促进精细和重复性工作（如焊接和电路组装）的标准化，也可以把人力劳动从单调的低价值工作（如搬运医院的脏衣物）中解放出来。
尽管谷歌、沃尔沃、奥迪、梅塞德斯奔驰和其他一些公司已经在开发无人驾驶汽车，但很多传统的汽车生产商所采取的方式还是在原有的汽车上加入机器人或“轻量机器人”。不管是自动泊车技术，还是路径跟随(偏道警示)、近端探测(包括辅助停车的倒车雷达和预防追尾的前置传感器)、全球卫星定位系统，现代汽车所装备的各种系统所采用的传感器、逻辑结构和介入方式都符合基本的机器人定义。
一、摩尔定律
二、部件

三、数学

四、人才

五、资金

六、其他