人工智能的“传感”要从哪里更靠近“灵性”这种微妙的感觉？近日，苹果公司发表了一篇新的人工智能论文，将光学雷达传感器收集的原始数据转化成3D测绘图，引得传感获得的信息从纯数据向三维立体迈进了一步。尽管距离“灵性”还有相当的距离，但这项研究仍能启发人们将注意力聚焦于人机交互中信息获取和处理的一端。配备“初脑” 传感器可以更智能。“阿尔法狗”的两个远亲最近也火了：一个是互联网大会上展示“唇语识别”的搜狗中文“汪仔”；另一个是在深圳实现了无人驾驶公交的“阿尔法巴”。人类获取信息，80%是通过眼睛；在人工智能捕获信息的过程中，视觉传感器也占据着相当重要的地位——目前主要有雷达、视频两种方式。视频相较于雷达来说，是整体展现，呈现情况不易受干扰，而雷达对周围环境进行3D建模，会比一般的照相摄像头能包含更多深度信息。

本质上来说，这就是一个系统底层，提供了一个“信任层”，或者换句话说，它打造出来了一个“信任不存在”的环境，“信任不存在”的意思是在这个环境里我们压根就不谈信任不信任这回事，这个环境本身已经保证了它万无一失的安全性。供应大量程六维力传感器厂家进而在这个环境下，产生了一种“智能协议”（smart contracts）。这种全新的协议是通过数字中介来执行的，不需要其他中介来验证交易本身的可靠性，合规性，安全性。在如今这个“数据驱动化”的世界，无处不在的互联网，以及不断普及的物联网，这一切都为“智能协议”和“区块链”提供了最为理想的环境。供应大量程六维力传感器厂家“智能协议”可以让你完成各式各样的交易，大到买卖一处房产，小到核算员工绩效，通过区块链再给他们发工资，这一切都是可以做到的。

要同时测量多分量力与力矩，就需要用到多维力传感器，也就不可避免地要在使用前进行校准（标定），否则将无法完成电信号至力学量值的转换。校准一般采用砝码进行，因为砝码具备非常高的稳定性和精准度，依靠重力及垂直向下的方向性，这种简单标准载荷的可靠性超过了很多施力装置。也有利用力发生器及高精度力传感器实现自动加载与测量的，然而实现起来相当困难，并且这样的成套装置仍然必须通过砝码进行校准与调试。通过加载可以得到信号，而载荷也是已知的，这样就可以得到信号与载荷的数学关系了。使用时，根据校准获得的数学关系，可以计算出未知载荷。任何力传感器使用前都需要校准。对于二维力传感器，校准是一件复杂的工作，数据处理方法也是多种多样的。力传感器性能的好坏与校准设备及方法密切相关。校准方法需要处理的核心问题是怎样加载（载荷表设计），以及如何得到各分量电信号与载荷确切的数学关系（校准矩阵），还需要评估所得到的数学关系是否足够准确（不确定度分析）。

虽然六维力传感器在机器人自由度上可以达到六个维度的自由度，大大提升机器人的智能水平，但是目前工业领域市场上的使用情况并不是很乐观，特别是国内市场用到六维力传感器的打磨机器人产品并不是很多。目前用到浮动主轴的方式比较多，单维力控。据了解，价格高是六维力传感器进入工业级领域的最大门槛，一个六维力传感器的价格高达几万，几乎和一台3C打磨机器人的价格一样，也就是说一台配置了六维力传感器的打磨机器人价格高达十几万，那么还有必要购买一台配置如此高的机器人来完成打磨工序吗？这是令企业纠结的问题。

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