這個機器人-1/怎么樣？ex robot機器人現狀ex robots機器人是世界領先的仿生人形機器人制造商，現狀持久性。在著名電影《我，機器人》中，講述了一個機器人爭權奪利催生自我意識和智慧的故事，而在《終結者》中，甚至出現了機器人滅絕人類的案例。

經濟全球化加劇了市場競爭，制造業(yè)智能化、柔性化、無人化成為發(fā)展趨勢，工業(yè)自動化行業(yè)獲得了廣闊的發(fā)展空間。近年來，德國提出了“工業(yè)4.0”計劃，美國提出了“國家制造業(yè)創(chuàng)新網絡”，日本提出了“創(chuàng)新型產業(yè)結構計劃”，中國也提出了“中國制造2025”發(fā)展規(guī)劃。他們的共同點是充分利用物聯網、5G通信、機器人、人工智能等技術手段，提高制造業(yè)的智能化和無人化程度。

ZionMarketResearch的調查數據顯示，截至2017年，全球工業(yè)自動化市場規(guī)模已達2071.7億美元。由于物聯網、5G技術和人工智能技術的逐漸成熟和商業(yè)應用，預計到2024年，全球工業(yè)自動化市場規(guī)模將達到3219.3億美元，年復合增長率約為6.5%。根據ResearchAndMarkets的數據，2018年工業(yè)自動化服務市場規(guī)模已達421億美元，預計2024年將達到706億美元，年復合增長率約為9%。

圖像識別的發(fā)展經歷了字符識別、數字圖像處理與識別、物體識別三個階段。字符識別的研究始于1950年，一般識別字母、數字和符號，從印刷體字符識別到手寫體字符識別都有廣泛應用。數字圖像處理和識別的研究始于1965年。與模擬圖像相比，數字圖像具有存儲、傳輸和壓縮方便、傳輸過程中不易失真、處理方便等巨大優(yōu)勢，為圖像識別技術的發(fā)展提供了強大的推動力。

是以數字圖像處理和識別為基礎，結合人工智能和系統(tǒng)學的研究方向，其研究成果廣泛應用于各行業(yè)和檢測機器人。現代圖像識別技術的缺點之一是自適應性能差。一旦目標圖像被強噪聲污染或目標圖像嚴重不完整，往往得不到理想的結果。圖像識別的數學本質屬于模式空間到類別空間的映射問題。目前，在圖像識別的發(fā)展中，主要有三種識別方法:統(tǒng)計模式識別、結構模式識別和模糊模式識別。