物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備通常用于處理特定任務(wù)。機(jī)器人需要對開發(fā)人員可能沒有預(yù)料到的意外情況做出反應(yīng)。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)幫助機(jī)器人處理這種情況。

機(jī)器人和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的相似之處在于，它們都依靠傳感器來了解其環(huán)境，快速處理大量數(shù)據(jù)并決定如何響應(yīng)。大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序處理定義明確的任務(wù)，而機(jī)器人則自動處理預(yù)期的情況。讓我們考慮六種不同的向量：

1.傳感器

物聯(lián)網(wǎng) ：固定傳感器的二進(jìn)制輸出。“門是打開還是關(guān)閉？”

機(jī)器人：來自多個傳感器的復(fù)雜輸出。“在我面前是什么？我該如何瀏覽它呢？“

2.處理

物聯(lián)網(wǎng) ：使用眾所周知的編程方法處理的簡單數(shù)據(jù)信號流。

機(jī)器人：由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算處理的大型復(fù)雜數(shù)據(jù)流。

3.流動性

物聯(lián)網(wǎng)：傳感器是靜止的，信號處理在云端完成。

機(jī)器人：載有傳感器的機(jī)器人是移動的，信號處理是在本地和自動完成的。

4.回應(yīng)

物聯(lián)網(wǎng) ：針對情況采取的行動已明確界定。

機(jī)器人：可以采取多種行動來應(yīng)對這種情況。

5.學(xué)習(xí)

物聯(lián)網(wǎng) ：應(yīng)用程序通常不會自行“發(fā)展”并開發(fā)新功能。

機(jī)器人 ：機(jī)器學(xué)習(xí)和其他技術(shù)用于讓機(jī)器人“學(xué)習(xí)”并提高他們應(yīng)對新情況的能力。例如，隨著更多情況的處理，自動駕駛汽車會變得更加智能。

6.設(shè)計

物聯(lián)網(wǎng)：固定式傳感器。集中處理，電力隨時可用。需要傳感器和云之間的通信通道。

機(jī)器人： 重量，尺寸和功率需求是重要的設(shè)計考慮因素。溝通能力不太重要。

拓?fù)?/p>

物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序主要集中在邊緣設(shè)備上，自身的智能很少。低成本傳感器將信號傳輸?shù)皆浦械目刂浦行?，該控制中心分析?shù)據(jù)流并決定要采取的行動。中央集線器的成本可以通過數(shù)千個基于傳感器的應(yīng)用程序進(jìn)行攤銷，使物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序更加經(jīng)濟(jì)實(shí)惠。網(wǎng)絡(luò)連接和延遲限制了物聯(lián)網(wǎng)可以滿足的應(yīng)用范圍。

機(jī)器人和無人機(jī)以分散模式運(yùn)行。他們擁有自己的高度決策能力，即使斷開連接也可以自行運(yùn)作。機(jī)器人通常只會分享他們遇到的意外情況的詳細(xì)信息。這允許通過將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于收集的反饋來改進(jìn)其算法。

思考很難

對機(jī)器人進(jìn)行編程以執(zhí)行相同的任務(wù)需要視覺傳感器（攝像機(jī)）來提供連續(xù)的視覺輸入，圖形處理單元（GPU）用于處理視覺信號流，中央處理單元（CPU）用于控制電機(jī)功能。

機(jī)器人依靠多個高分辨率傳感器來生成復(fù)雜的數(shù)據(jù)流。這需要更多的處理能力和多個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來并行處理它們。

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備則通常用于處理特定任務(wù)。這可以像檢測門是否打開的傳感器一樣簡單，并且中央集線器發(fā)送警報以通知所有者門是打開的。機(jī)器人需要對開發(fā)人員可能沒有預(yù)料到的意外情況做出反應(yīng)。這可能是如何繞過他們路徑中的障礙物。

人工智能（AI）平臺和機(jī)器學(xué)習(xí)幫助機(jī)器人處理這種情況。隨著更多機(jī)器人的部署和分享他們遇到的意外情況，他們會越來越“聰明”。