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。

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。专业六维力传感器采购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。专业六维力传感器采购对于二维力传感器，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）。

关节扭矩传感器分为动态和动态两大类。扭矩传感器是对各种旋转或非旋转机械部件上对扭矩力矩感知的检测，并将扭矩力的物理变化转换成精确的电信号。扭矩传感器可以应用在制造粘度计，电动（气动，液力）扭矩扳手，它具有精度高，频响快，可靠性好，寿命长等优点。应用领域：一、交(直）流电动机、伺服电机、步进电机；二、汽车发动机、柴油机、转向器、车身整体刚性扭转以及其他部件加工过程的控制和检测；三、电（手）动执行器，各种阀门自动开闭控制。四、石油开采和提炼过程控制和监测、火(水）力发电设备的监测、矿石筛选控制，风力发电设备的监测。五、各种材料扭矩寿命试验。六、铁路机械设备过程控制等等，具体如下：1、检测发电机、电动机、内燃机等旋转动力设备输出扭矩极功率。2、检测减速机、风机、泵、搅拌机、卷扬机、螺旋桨，钻探机械等设备的负载扭矩极输入功率。

多维力传感器是工业机器人智能化发展过程中的重要组成部分，在机械臂拖动示教、磨抛、去毛刺、齿轮装配等市场方向发挥着不可替代的作用，了解其组成结构可以更好的进行安装应用，并且可以更好的解决在搭配机械臂过程中遇到的问题。NBIT多维力传感器主要由弹性元件（或弹性体）、上盖板、下盖板、电源组桥板和电源板接口组成。其中，弹性元件（或弹性体）是核心部件，直接关系着传感器的各项性能指标，电源组桥板有时会分为两块，即电源板和组桥板。