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在科技飞速发展的今天，机器人已经逐渐深入到我们生活和工作的各个领域。从工业生产线上不知疲倦的机械臂，到探索未知环境的智能探测机器人，再到贴心陪伴的家用服务机器人，它们的身影无处不在。而在这些机器人的背后，C 语言作为一种强大且高效的编程语言，发挥着至关重要的作用。 C 语言为何适合机器人编程 C 语言诞生于 20 世纪 70 年代，凭借其简洁高效、可移植性强以及对硬件的直接操控能力，成为机器人编程领域的宠儿。 机器人的运行环境往往对资源有着严格的限制，需要程序占用较少的内存和运行空间。C 语言具有出色的代码执行效率，能够生成紧凑的机器码，满足机器人在资源有限条件下的运行需求。同时，机器人的硬件种类繁多，从各种传感器到执行机构，C 语言可以直接对硬件进行操作，实现对寄存器、内存地址等底层资源的访问，方便地与各种硬件设备进行交互。此外，C 语言的可移植性使得基于它编写的机器人程序能够在不同的硬件平台上运行，降低了开发成本和维护难度。 C 语言在机器人编程中的基础应用 控制机器人的运动 机器人的运动控制是其最基本的功能之一。通过 C 语言，可以精确地控制机器人的行走、转向、升降等动作。以一个简单的两轮驱动机器人为例，我们可以通过控制两个电机的转速和转向来实现机器人的前进、后退、左转和右转。 #include // 定义电机控制引脚#defineMOTOR1_PIN10#defineMOTOR2_PIN11// 函数声明voidsetMotorSpeed( int motorPin, int speed);intmain(){// 控制机器人前进setMotorSpeed(MOTOR1_PIN, 255 );setMotorSpeed(MOTOR2_PIN, 255 );// 保持一段时间// 具体的延时函数实现根据硬件平台而定// 这里简单表示for( int i = 0 ; i < 1000000 ; i++);// 控制机器人停止setMotorSpeed(MOTOR1_PIN, 0 );setMotorSpeed(MOTOR2_PIN, 0 );return0;}voidsetMotorSpeed( int motorPin, int speed){// 这里需要根据实际的硬件驱动方式来编写具体的设置电机速度的代码// 例如通过PWM控制电机速度// 简单示例：假设我们有一个函数来设置PWM值// setPWM(motorPin, speed);printf( "设置电机 %d 的速度为 %d\n" , motorPin, speed);} 传感器数据采集 机器人要实现智能化，离不开各种传感器的支持。C 语言可以轻松地与各类传感器进行接口，采集环境数据。比如，使用红外传感器检测障碍物，通过温度传感器获取环境温度等。 #include // 定义红外传感器引脚#defineIR_SENSOR_PIN5// 函数声明intreadIRSensor( int sensorPin);intmain(){while( 1 ){ int sensorValue =readIRSensor(IR_SENSOR_PIN); if 100 ){printf( "检测到障碍物\n" );}else{printf( "前方无障碍物\n" );}// 延时一段时间for( int i = 0 ; i < 1000000 ; i++);}return0;}intreadIRSensor( int sensorPin){// 这里需要根据实际的硬件电路和传感器驱动方式来编写读取传感器值的代码// 简单示例：假设返回一个随机模拟值 int value = rand ()% 200 ;return value ;} 构建复杂的机器人行为逻辑 在掌握了基本的运动控制和传感器数据采集后，我们可以利用 C 语言的逻辑控制结构，如条件语句、循环语句等，构建复杂的机器人行为逻辑。例如，让机器人根据传感器检测到的信息自主决策，实现避障、路径规划等功能。 #include // 定义电机控制引脚和传感器引脚#defineMOTOR1_PIN10#defineMOTOR2_PIN11#defineIR_SENSOR_PIN5// 函数声明voidsetMotorSpeed( int motorPin, int speed);intreadIRSensor( int sensorPin);intmain(){while( 1 ){ int sensorValue =readIRSensor(IR_SENSOR_PIN); if 100 ){// 检测到障碍物，进行避障操作setMotorSpeed(MOTOR1_PIN,- 100 );setMotorSpeed(MOTOR2_PIN, 100 );// 保持一段时间for( int i = 0 ; i < 1000000 ; i++);}else{// 没有障碍物，继续前进setMotorSpeed(MOTOR1_PIN, 255 );setMotorSpeed(MOTOR2_PIN, 255 );}}return0;}voidsetMotorSpeed( int motorPin, int speed){// 这里需要根据实际的硬件驱动方式来编写具体的设置电机速度的代码// 例如通过PWM控制电机速度// 简单示例：假设我们有一个函数来设置PWM值// setPWM(motorPin, speed);printf( "设置电机 %d 的速度为 %d\n" , motorPin, speed);}intreadIRSensor( int sensorPin){// 这里需要根据实际的硬件电路和传感器驱动方式来编写读取传感器值的代码// 简单示例：假设返回一个随机模拟值 int value = rand ()% 200 ;return value ;} 总结与展望 通过 C 语言，我们能够为机器人赋予丰富的功能和智能化的行为。从简单的运动控制到复杂的环境感知与决策，C 语言为机器人编程提供了坚实的基础。随着机器人技术的不断发展，C 语言也将不断演进和完善，与新兴的技术如人工智能、物联网等深度融合，为机器人领域带来更多的创新和突破。无论是专业的机器人开发者，还是对机器人编程充满热情的爱好者，掌握 C 语言都将是开启机器人智能世界大门的重要钥匙。让我们一起在 C 语言的世界里，为机器人的未来发展贡献自己的智慧和力量

早期概念与探索阶段（19 世纪以前） ：在古代，人类就对自动机械充满了想象，如古希腊时期的希罗发明的自动门、水钟等自动装置，中国古代的指南车、木牛流马等，虽然这些装置不能称之为真正的机器人，但为后来机器人的发展奠定了思想基础。 从概念走向实践阶段（19 世纪～20 世纪初） ：随着工业革命的到来，自动机概念开始与实际机械设计结合，出现了具有实际功能的自动机械，例如雅卡尔提花机等，可通过穿孔卡片控制编织图案，为后续可编程控制的机器人发展提供了灵感。 现代机器人产业萌芽期（1920 年代～1950 年代） ：1920 年，捷克作家发表的《罗萨姆的万能机器人》剧本创造出 “机器人” 一词。1954 年，G.C.Devol 提出 “通用重复操作机器人” 方案并在 1961 年获得专利。1958 年，Joseph F.Engel Berger 创建世界上第一个机器人公司 Unimation，并设计出第一台 Unimate 机器人，这是一台用于压铸的五轴液压驱动机器人，标志着机器人开始走向产业化。 工业应用成长期（1960 年代～1970 年代） ：这期间是机器人发展最快、最好的时期。1967 年日本召开第一届机器人学术会议，对机器人进行了定义。1979 年 Unimation 公司推出了 PUMA 系列工业机器人，技术较为先进；同年日本山梨大学的牧野洋研制成具有平面关节的 SCARA 型机器人。整个 70 年代，机器人在工业生产中逐步推广应用。 快速发展期（1980 年代～2000 年代） ：随着计算机科学技术、控制技术和人工智能的发展，机器人技术得到迅速发展，机器人具备了简单的感知与反馈能力，不仅在工业领域广泛应用，还逐渐扩展到科技和国防等各个领域。 智能化时期（2000 年代～至今） ：AI 技术取得突破，给机器人带来了革命性变化，机器人开始具备更高级的自主性与智能，能执行更复杂任务，如自动驾驶汽车、智能协作机器人等。搭载深度学习算法的机器人出现，可通过自主学习掌握识别、规划、决策等能力，适应复杂多变的环境。 机器人的发展趋势 智能化程度不断提高 ：随着人工智能技术的不断发展，机器人将能够更好地感知和理解周围的环境和状态，通过深度学习和强化学习等技术，不断优化自身的决策和行动能力，实现更复杂的任务和功能，如情感识别、自然语言处理等。 自主化水平持续提升 ：自主导航、自主学习、自主决策等技术将不断成熟，机器人将能够在复杂的环境中自主探索、规划路径和执行任务，减少对人类的依赖，实现更高程度的自主性和独立性，如无人配送机器人、星际探索机器人等。 协同化作业更加紧密 ：借助物联网、5G 等技术，机器人将能够与其他机器人以及人类进行更加紧密的协同工作，实现资源共享、任务分配和优势互补，提高工作效率和质量，如工业生产中的人机协作机器人、多机器人协同救援等。 人机融合深度发展 ：人机交互技术将不断创新，机器人将能够更好地理解人类的意图和情感，实现更加自然、流畅的人机交互，如脑机接口技术的发展，将使人类可以直接用大脑控制机器人，同时机器人也可以将感知到的信息反馈给人类大脑，实现人机融合。 小型化与微型化趋势明显 ：随着微机电系统（MEMS）、纳米技术等的发展，机器人将朝着小型化、微型化方向发展，能够在狭小的空间内工作，如微型医疗机器人可以进入人体内部进行微创手术、疾病诊断等。 多模态与通用化发展 ：未来的机器人将具备多种模态的感知和交互能力，能够综合利用视觉、听觉、触觉、嗅觉等多种传感器信息，实现更加全面、准确的感知和理解。同时，通用化机器人的研发将成为重点，能够适应多种不同的任务和环境，而不是针对特定任务的专用机器人。 机器人作为新兴产业发展动力强劲，在未来的发展中，将为人类社会带来前所未有的机遇和挑战，我们应积极应对，推动机器人技术的健康、可持续发展。

以人形机器人和通用人工智能为代表的新技术、新产品、新业态蓬勃发展，正成为全球科技创新的制高点与未来产业的新赛道。 01、Optimus-Gen 2来了，人形机器人管家还远吗？ 没有一点点防备， 特斯拉人形机器人Optimus-Gen 2来了！ 12月13日，马斯克于社交媒体上公布了特斯拉第二代人形机器人的产品演示，并预计将于本月内发布。 在视频中，Optimus-Gen 2相比上一代有了大幅改进，不仅拥有AI大模型的加持，并在没有其他性能影响的前提下（相比上一代）将体重减少10kg，更包含： 由特斯拉设计的致动器和传感器； 2-Dof（自由度）的脖子，可以让机器人在一定幅度内转头； *图片来源网络 11-DoF 全新双手，手指伸展灵活得像个真人； *图片来源网络 所有手指都配备触觉传感器，可以处理精致的物体，比如鸡蛋； *图片来源网络 行走速度提高 30%； 人体脚部几何形状，走路方式也和人类相似； 脚力 / 扭矩感应； 铰接式脚趾部分； 它甚至还能做一个均匀的90度深蹲，众所周知，做这个动作需要调动全身多个关节来保持平衡；更能随着音乐翩翩起舞。 *图片来源网络 看起来，似乎我们距离拥有机器人管家的设想不远了。 02、产业链细分技术市场空间前景可期 人形机器人，其灵感来源于人类的身体，来自人类的感知和运动技能，以及人类在环境中使用工具的能力。 人形机器人通过集仿生学原理和机器电控原理于一体，通过模仿人体结构、运动特性等，设计出具有优越性能的机电结构。 从1969年发展至今，人形机器人产业已经发生了不少变化： 主导国家从日本变为美国、中国。早期，人形机器人由本田等日本企业主导。现今包括波士顿动力、 Agility Robotics、特斯拉、优必选科技、小米等全球范围内的企业均已推出人形机器人产品，并且在持续迭代研发； 研发目的从科学展示与教育培训变为多场景作业，企业积极探索人形机器人商业化落地。 而拆分其产业链架构来看，主要仍分为上中下游三部分。 具体来看，上游为人形机器人本体结构、伺服驱动器、智能感知、驱动控制、支撑环境五个模块的供应商；中游则是人形机器人产品集成商；下游为人形机器人可能的应用场景，如商业服务、科学 研究、科学展示等。 *图片来源：《人形机器人技术专利分析报告》 大模型赋能人形机器人，“具身智能”进化的关键一环 由于在传统的深度学习模型中，机器智能往往局限于特定场景，而在大模型赋能下，机器人可以与真实世界进行多模态交互，从而实现“具身智能”，拥有不断进化、跨场景应用的能力。 可以说AI大模型的发展决定了人形机器人产品力的天花板。 智能感知：传感是智能化的必要基础 而要产生人形机器人智能化的直观体现，就需要智能感知、执行控制和智能决策合三为一。 因为，传感器可以将外部信息以及自身状态信息传递给机器人控制系统，从而为人形机器人的决策提供必要条件。 比如在Optimus-Gen 2的升级中，就有特斯拉设计的传感器加持，而触觉传感器的加入，也让其具备了处理更精致物体，例如鸡蛋的能力。 对于智能传感器和发射器解决方案的全球领导者来说，艾迈斯欧司朗认为，在任何应用中，机器人都需要对周围环境有可靠的感测能力，从而确保产品功能的效率、有效性和安全性。 传感和照明技术正是实现环境感知这一目标的关键。 比如，精准紧凑的飞行时间距离测量传感器(1/2/3D)、激光雷达系统（EEL和VCSEL）、用于泛光照明和点阵照明的照明器、在近红外光谱中支持3D主动立体视觉和结构光（路径扫描传感器、人脸识别、物体避让）解决方案的高性能成像器……，它们都将使人形机器人更加智能、使用更加便捷，并在无防护区域提供更安全的人机交互界面。 伺服驱动：精准执行 在伺服系统中，要实现精准执行，除了需要减速器和电机这2大核心硬件，也离不开编码器。 作为人形机器人的内部传感器，它可用于测量人形机器人的自身状态，比如让机器人感知自身的运动状态，使得机器人可以按照规定的位置、轨迹等参数运动。 而艾迈斯欧司朗的磁性位置传感器具备的对外部磁场几近“免疫”的能力，成为其“入主”高性能应用领域的核心优势。 之前，艾迈斯欧司朗专家就曾表示，除了在汽车，其位置传感器的另一个增长点就是各类电机。当下，电机的用量与日俱增，而电机的发展趋势正由过去的有刷电机向无刷电机过渡。对于无刷电机来说，位置传感器更是必不可少的一个组成部分。 而对人形机器人来说，几乎每个关节都会使用两个或多个位置传感器。 特别是马斯克早在特斯拉2023年股东大会上便表示，人形机器人将是今后特斯拉主要的长期价值来源，“如果人形机器人和人的比例是2比1左右，那么人们对机器人的需求量可能是100亿乃至200亿个，远超电动车的数量。” 这其中的市场空间，值得想象。 03、技术专利储备，中国后来居上 2022~2023年，在人工智能为通用人形机器人带来新的想象力之际，特斯拉、亚马逊、微软、三星等多家全球巨头企业都在纷纷投入人形机器人的研发中。而在国内，人形机器人也在 2023 年成为了最受关注的新兴产业之一。 今年11月初，工业和信息化部印发了《人形机器人创新发展指导意见》，将人形机器人定位为“集成人工智能、高端制造、新材料等先进技术，有望成为继计算机、智能手机、新能源汽车后的颠覆性产品，将深刻变革人类生产生活方式，重塑全球产业发展格局”的科技竞争新高地、未来产业新赛道，以及经济发展新引擎。 而下一代颠覆性产品的推出，离不开技术专利这个基座。 11月27日，人民网研究院发布了《人形机器人技术专利分析报告》，对全球范围内的人形机器人技术专利进行了深度分析，并对人形机器人行业发展至今的技术专利布局趋势进行阐述。 据悉，中国已累计申请6618件人形机器人技术专利，是申请人形机器人技术专利数量最多的国家。 *图片来源：《人形机器人技术专利分析报告》 特别是自2000年来，在人形机器人技术领域，中国的专利集中度整体呈下降趋势，并在2014年后在20%~30%间波动。因此，目前，中国的专利集中度较低，可以推知，中国在该领域的竞争相对激烈，行业活力较强。 *图片来源：《人形机器人技术专利分析报告》 此外，在人形机器人的技术分支上，本体结构、智能感知、驱动控制是三个主要的技术专利布局领域，其中，关节、腿部、机器视觉、步态控制等技术是重点的专利布局分支。 *图片来源：《人形机器人技术专利分析报告》 总结来说，在全球人形机器人产业占位的竞争中，中国正在加速投入。 04、产业化落地，拐点已至？ 随着国内外标杆企业持续推进，以及未来更多潜在重磅玩家的参与，或将带来新一轮人形机器人产业发展的热潮。 国内外标杆企业持续推进人形机器人技术升级和商业化落地 *图片来源：国海证券 在过往，人形机器人领域也曾出现过不少明星产品，但这些产品都遭遇了商业化落地难的问题，主要还是缘于： 1.核心部件门槛高 伺服驱动器是人形机器人实现运动的核心部件，但技术应用门槛高，只有同时具备体积小、重量轻、大扭矩、高精度等性能，才能保证人形机器人在不断变化的环境中安全、顺畅地工作； 2.系统化集成能力要求高 人形机器人产品技术难度大且集合度高，是机械设计、运动控制、人工智能等领域高精尖技术的综合体现。而当前市面上的企业缺少将大量高难度技术规模化的能力，无法形成有效的人形机器人集合系统； 3.难与多个应用场景共振 人形机器人难以与多个应用场景共振，无法适应多场景的不同需求。人形机器人想要在各领域中落地都需投入大量研发时间和成本，企业研发出的人形机器人无法与多个场景匹配； 4.成本高昂 人形机器人的生产成本高，人形机器人需要多个部件、高性能硬件等做支撑，如相较于工业机器人只需要使用六到七个关节，人形机器人需使用几十个关节以满足人形机器人灵活行走的要求，因此人形机器人生产成本高昂。 但随着人形机器人本体技术的不断成熟，以及AI大模型等前沿技术的快速发展，情况正在发生变化。AI大模型提升了机器人的智能化水平，人形机器人不仅在机械方面取得突破，人机交互方面的能力也在不断提升。 人形机器人正式进入了商业化的初级阶段，全球范围内的多家企业也开始入局人形机器人。 而在商业化的过程中，寻找合适的场景尤为重要。现阶段，工业制造成为了最受关注的场景之一。 在国内，不仅优必选人形机器人针对工业领域的应用进行了多方面的布局，其一是研发了应用于工业领域的人形机器人Walker S；其二是与多家新能源汽车头部企业合作，分阶段规划人形机器人在制造业场景中的应用。 小米也在积极推进仿人机器人在自有制造系统中的分阶段落地，将在北京亦庄建设通用仿人机器人创新示范项目，开展面向3C工厂和汽车工厂等典型制造场景的创新应用示范。 无独有偶，在今年特斯拉二季度的业绩会上，马斯克明确示，特斯拉已经生产了10台擎天柱，预计在今年11月份进行行走测试，计划明年在特斯拉工厂进行实用性测试，据特斯拉透露的未来方向，擎天柱的应用场景未来会全程接管汽车生产领域，实现真正的无人生产。 未来，人工智能教育、智慧物流、智慧康养、商用服务，甚至是家庭管家都将是人形机器人试图冲击的前景领域。

随着人工智能（AI）技术的飞速发展，其在军事领域的应用日益广泛，极大地改变了传统的战争形态和作战方式。AI不仅提升了军事作战的效率和精度，还为军事决策、装备研发、后勤保障等方面带来了革命性的变革。 一、AI在军事领域的应用 军事决策支持：AI技术可以通过大数据分析和机器学习算法，为军事指挥官提供实时的战场态势分析、敌情预测和作战方案优化等支持。这有助于指挥官更加准确地把握战场情况，制定更为科学的作战计划。 自主武器系统：AI技术已经广泛应用于自主武器系统中，如无人机、无人战车等。这些装备能够自主感知、识别目标和进行打击，大大提高了作战的灵活性和效率。同时，自主武器系统还可以减少人员伤亡，降低战争成本。 情报收集与分析：AI技术可以自动从海量信息中筛选出有价值的情报，并进行深度分析和挖掘。这有助于军事人员及时发现潜在威胁，掌握敌情动态，为军事决策提供有力支持。 军事训练和模拟：AI技术可以构建高度逼真的虚拟战场环境，为军事训练提供有力的支持。通过模拟实战场景，军事人员可以在不真实投入的情况下进行训练，提高作战技能和应对能力。 二、AI在军事领域的前景 智能化战争：随着AI技术的不断发展和应用，未来的战争将更加智能化。自主武器系统和无人化装备将成为战场上的主力军，而人类将更多地扮演指挥和决策的角色。这将使得战争更加高效、精确和致命。 网络化作战：AI技术将推动军事领域向网络化作战方向发展。通过构建高度协同的作战网络，不同军种、不同部队之间可以实现信息共享、资源互补和协同作战，从而大大提高作战效能。 1. 自动驾驶车辆（无人机、地面车辆和船舶） 自主车辆（包括无人机、地面车辆和船只）是 2024 年人工智能（AI）在军事领域的主要应用之一。在现代战场上，自动驾驶汽车正在彻底改变军事行动。无人机（又称无人驾驶飞行器（UAV））走在前列，增强了情报、监视和侦察（ISR）任务。这些无人机可以组成蜂群，像昆虫群一样协同工作，高效地共享信息并协调行动，以完成目标识别和战场评估等任务。在地面上，自动地面车辆（AGV）正在崭露头角。这些由人工智能驱动的机器能应对危险的地形，并在极少的人工监督下执行后勤支持和侦察任务，减轻了士兵的负担。在海洋领域，水面和水下的自动船只在监视、地雷探测和反潜战中发挥着至关重要的作用。它们在敌对环境中工作，提供重要数据并维持战略存在。人工智能增强了它们的决策和数据处理能力，这对海上安全至关重要。 2. 网络安全 人工智能在网络安全领域的应用有多种技术，包括异常检测、预测分析和自动响应系统。美国国防部（DoD）已将人工智能纳入其网络安全行动，以加强对关键基础设施和敏感数据的保护。人工智能工具被用于持续监控网络、检测异常情况和实时应对网络事件，帮助抵御间谍活动和网络恐怖主义。其次，DARPA 的 “网络大挑战 ”旨在开发无需人工干预即可检测和修补软件漏洞的自主系统。这项计划展示了人工智能在自动化传统上由人类处理的网络安全任务方面的潜力。最后，以无人机监控应用而闻名的 Project Maven 也将人工智能用于网络安全。它利用机器学习算法分析大型数据集，识别潜在的安全威胁和漏洞。 3. 战斗模拟 战斗模拟是人工智能（AI）在军事行动中最重要的应用之一，为训练和作战准备提供了变革潜力。战斗模拟在军事战略规划和训练中发挥着至关重要的作用。美国军事分析人员可以通过模拟探索与伊朗、俄罗斯等国冲突的潜在结果，深入了解战略影响和后勤挑战，而无需承担现实世界的风险。这些模拟为测试各种战略和了解不同情景的后果提供了一个虚拟战场。美国陆军采用人工智能驱动的模拟软件来创建近似真实场景的虚拟作战环境，根据个人需求量身定制训练演习。Sentient Digital等公司正在开发先进的人工智能军事训练软件，利用强化学习提高战备水平。此外，生成式人工智能通过生成逼真的图像和自适应场景，提高了训练项目的真实性和挑战性，从而推动了军事模拟的发展。全球人工智能军事应用市场正在经历显著增长。根据 http://Market.us 的预测，人工智能军事市场预计将以 12.4% 的复合年增长率（CAGR）增长，从 2022 年的 79 亿美元增至 2032 年的 247 亿美元。 4. 情报、监视和侦察 情报、监视和侦察（ISR）是人工智能（AI）在军事领域的主要应用之一。人工智能驱动的 ISR（情报、监视和侦察）系统利用计算机视觉、机器学习和自主平台等先进技术来分析大量图像和视频数据。这些系统可提高目标识别、跟踪和物体识别能力。例如，人工智能可以处理包括社交媒体在内的各种来源的数据，以提高态势感知能力。在乌克兰战争中，人工智能工具协助翻译和分析截获的通信，这是现实世界中的一个显著应用。人工智能的使用加快了情报分析的速度，使军事人员能够专注于最关键的信息。在资金方面，人工智能在军事应用方面的投资也非常可观。美国国防部（DOD）正在大力资助人工智能研发，以保持技术优势。国防部 2024 财年的预算申请包括 18 亿美元用于人工智能和机器学习，以促进决策和增强无人系统。同样，中国也在大力投资人工智能，以在 2035 年前实现军事能力现代化。 5. 威胁评估 威胁评估领域的人工智能系统整合了来自卫星、传感器和情报报告等多个来源的大量数据，以提供实时态势感知和预测见解。基于人工智能的威胁评估系统通过整合来自卫星、传感器和其他情报来源的数据来提供全面的态势感知，从而加强军事行动。这些系统可实时检测异常情况和潜在威胁，从而实现快速反应，提高战备状态。自主监视系统，包括人工智能驱动的无人机和无人驾驶飞行器（UAV），可收集有关潜在威胁和敌方动向的实时情报。人工智能在国防和安全领域的市场正在迅速扩大，2023 年的估值估计为 106 亿美元，预计到 2023 年将达到 391 亿美元，年复合增长率为 9.5%。此外，人工智能对网络安全至关重要，因为它可以监控网络中的异常活动和潜在网络威胁，从而采取先发制人的措施来保护敏感信息和基础设施。严重依赖人工智能技术的全球网络安全市场在 2023 年的价值为 1904 亿美元，预计到 2028 年将增长到 2985 亿美元，复合年增长率为 9.4%。 6. 决策（战略和战术战斗管理） 人工智能（AI）正越来越多地融入军事行动，极大地增强了战略、作战和战术层面的决策过程。在战略层面，人工智能有助于分析复杂的数据集，找出模式和趋势，帮助快速应对威胁和制定长期计划。它可以模拟场景并预测结果，通过战争博弈等演习改进战略决策。在作战方面，人工智能通过处理卫星图像等来源的实时数据，优化后勤、管理供应链和协调部队行动。人工智能还能检测和应对威胁，保护军事通信和信息系统，从而加强网络安全。例如，麦肯锡公司强调，人工智能驱动的物流解决方案可将运营成本最多降低 15%，将交付效率提高 25%。以下是修订版，采用了更有条理的方法：在战术上，人工智能通过提供实时数据分析和威胁评估，为无人机操作和自动驾驶车辆导航等场景中的决策提供支持，从而发挥至关重要的作用。人工智能通过整合来自多个传感器的数据来提高态势感知能力，从而提供全面的战场视角。与此相关，特斯拉计划在 2024 年底前投资 10 亿美元建造 Dojo 超级计算机。这项投资是特斯拉推进自动驾驶能力的更广泛战略的一部分。总体而言，特斯拉对人工智能和自动驾驶的承诺是巨大的，计划到 2024 年底累计投资超过 100 亿美元。 7. 智能武器 智能武器利用人工智能提高军事行动的精确性、决策性和效率，减少人为干预，提高现代战争的整体效能。人工智能在智能武器中最显著的应用之一是美国国防部的 “Project Maven ”项目。它通过处理视频数据来提高目标识别能力和战场感知能力。2020 年，它成功识别并锁定了自由堡的一辆退役坦克，与 HIMARS 系统协调进行精确打击，展示了人工智能在实时战斗中的有效性。 8. 军事后勤 军事后勤涉及管理供应链、运输和维护，以保持部队装备精良、随时待命。人工智能在军事物流中的应用包括预测性维护，F-35 喷气式战斗机的自主物流信息系统（ALIS）等系统可预测和预防设备故障，从而减少停机时间和成本。人工智能还能通过实时数据分析和预测性洞察优化供应链管理，将资源分配和物流效率提高 20% 以上。人工智能驱动的云服务，如美国陆军与 IBM 合作使用的云服务，可简化数据处理和决策。此外，正在探索将人工智能驱动的无人驾驶车辆用于自主补给任务，以提高安全性并确保在恶劣条件下及时运送物资。美国国防部联合人工智能中心（JAIC）领导着人工智能在军事后勤领域的整合，重点关注可扩展的应用，以提高效率和效益。与此同时，埃德-戴利（Ed Daly）将军领导的陆军物资式指挥部正在将人工智能融入后勤，以提高及时性和效率，旨在为任务的成功提供与 “相关速度 ”相一致的支持。 9. 运输和伤员护理 运输和伤员护理是 2024 年人工智能（AI）在军事领域的首要应用之一。人工智能通过优化后勤、降低成本以及管理资源和部队的高效移动，大大加强了军事运输。它还有助于开发未来可用于军事用途的自动驾驶汽车。在伤员救护方面，人工智能通过分析医疗数据和提供治疗建议为医护人员提供支持，但由于人工智能在处理生死攸关的决策方面存在局限性，因此人工智能的监督仍然至关重要。在战斗伤员救护领域，创新的人工智能解决方案正在产生重大影响。由 Charles River Analytics 公司开发的自动化加固战斗伤员救护（ARC3）系统可协助医护人员诊断伤情、监控病人，并在无法立即撤离时提供治疗指导。该系统使医护人员能够在充满挑战的条件下做出明智的决定。同样，同样来自 Charles River Analytics 公司的 “战斗伤员救护集合预测”（EPIC3）移动应用程序利用机器学习预测危及生命的伤害，并通过用户友好的界面提供逐步治疗指导。EPIC3 根据用户的技能水平量身定制，可提高医护人员在危急情况下的决策能力。 10. 预测性维护 预测性维护是人工智能（AI）在军事行动中的重要应用，旨在提高军事装备和系统的可靠性和效率。预测性维护利用人工智能算法分析军事装备上安装的各种传感器的数据。这种分析有助于预测部件可能出现故障的时间，从而进行主动维护调度。德勤公司的一份报告提到，预测性维护可将生产率提高 25%，故障率降低 70%，维护成本降低 25%。美国政府问责局（GAO）指出，美国国防部（DoD）每年在维护方面的支出约为 900 亿美元，目前正在努力实施预测性维护，以提高战备状态并降低成本。

旋转花键在产业用机器人中是关键的组件之一，如果机器人中的旋转花键损坏，会对机器人的运行和性能产生一定影响。以下是可能的影响： 1、功能受限：旋转花键用于连接两个旋转部件（例如电机轴和传动轴），如果花键损坏，会导致它们之间的连接变得不牢固。这可能导致传动效率下降，机器人的某些功能可能无法正常运行。 2、震动和噪音：损坏的旋转花键会导致连接部件之间的游动，从而产生震动和噪音，这可能会对机器人的稳定性和工作环境产生不利影响。 3、寿命缩短：旋转花键的损坏可能会引起加剧的磨损和摩擦，从而缩短机器人的使用寿命。 4、安全隐患：旋转花键的损坏可能导致部件的松动和脱落，这可能会引发安全隐患，如零件飞出或机器人失控等。 5、能源浪费：损坏的旋转花键可能导致机器人的能源浪费，如果旋转花键无法正常工作，机器人可能需要更多的功率才能完成旋转操作，这会增加机器人的能源消耗并降低其能效。 因此，旋转花键的损伤对产业机器人的正常运行和性能有重要影响，需要及时检测和修复，以确保机器人的可靠性和效率。