發布日期：2022-10-09 點擊率：88
日萌社
人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度學習實戰（不定時更新）
1.1 人工智能概述
1 人工智能應用場景
2 人工智能小案例
案例一：
參考鏈接：
案例二：
參考鏈接：
案例三：
查看更多：
3 人工智能發展必備三要素：
數據算法計算力
CPU,GPU,TPU
計算力之CPU、GPU對比：
CPU主要適合IO密集型的任務
GPU主要適合計算密集型任務
提問：什么類型的程序適合在GPU上運行？
（1）計算密集型的程序。
所謂計算密集型(Compute-intensive)的程序，就是其大部分運行時間花在了寄存器運算上，寄存器的速度和處理器的速度相當，從寄存器讀寫數據幾乎沒有延時。可以做一下對比，讀內存的延遲大概是幾百個時鐘周期；讀硬盤的速度就不說了，即便是SSD, 也實在是太慢了。
（2）易于并行的程序。
GPU其實是一種SIMD(Single Instruction Multiple Data)架構， 他有成百上千個核，每一個核在同一時間最好能做同樣的事情。
CPU和GPU的區別：
Google TPU 介紹：
4 人工智能、機器學習和深度學習
人工智能和機器學習，深度學習的關系
機器學習是人工智能的一個實現途徑深度學習是機器學習的一個方法發展而來
4 小結
人工智能應用場景【了解】
網絡安全、電子商務、計算模擬、社交網絡 … ...人工智能必備三要素【知道】
數據、算法、計算力人工智能和機器學習，深度學習的關系【知道】
機器學習是人工智能的一個實現途徑深度學習是機器學習的一個方法發展而來
1.2 人工智能發展歷程
1 人工智能的起源
1.1 圖靈測試
測試者與被測試者（一個人和一臺機器）隔開的情況下，通過一些裝置（如鍵盤）向被測試者隨意提問。
多次測試（一般為5min之內），如果有超過30%的測試者不能確定被測試者是人還是機器，那么這臺機器就通過了測試，并被認為具有人類智能。
1.2 達特茅斯會議
1956年8月，在美國漢諾斯小鎮寧靜的達特茅斯學院中，
? 約翰·麥卡錫（John McCarthy）
? 馬文·閔斯基（Marvin Minsky，人工智能與認知學專家）
? 克勞德·香農（Claude Shannon，信息論的創始人）
? 艾倫·紐厄爾（Allen Newell，計算機科學家）
? 赫伯特·西蒙（Herbert Simon，諾貝爾經濟學獎得主）等科學家正聚在一起，討論著一個完全不食人間煙火的主題：
用機器來模仿人類學習以及其他方面的智能。
會議足足開了兩個月的時間，雖然大家沒有達成普遍的共識，但是卻為會議討論的內容起了一個名字：
人工智能
因此，1956年也就成為了人工智能元年。
2 發展歷程
人工智能充滿未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以來60余年的發展歷程，學術界可謂仁者見仁、智者見智。我們將人工智能的發展歷程劃分為以下6個階段：
第一是起步發展期：1956年—20世紀60年代初。
人工智能概念提出后，相繼取得了一批令人矚目的研究成果，如機器定理證明、跳棋程序等，掀起人工智能發展的第一個高潮。
第二是反思發展期：20世紀60年代—70年代初。
人工智能發展初期的突破性進展大大提升了人們對人工智能的期望，人們開始嘗試更具挑戰性的任務，并提出了一些不切實際的研發目標。然而，接二連三的失敗和預期目標的落空（例如，無法用機器證明兩個連續函數之和還是連續函數、機器翻譯鬧出笑話等），使人工智能的發展走入低谷。
第三是應用發展期：20世紀70年代初—80年代中。
20世紀70年代出現的專家系統模擬人類專家的知識和經驗解決特定領域的問題，實現了人工智能從理論研究走向實際應用、從一般推理策略探討轉向運用專門知識的重大突破。專家系統在醫療、化學、地質等領域取得成功，推動人工智能走入應用發展的新高潮。
第四是低迷發展期：20世紀80年代中—90年代中。
隨著人工智能的應用規模不斷擴大，專家系統存在的應用領域狹窄、缺乏常識性知識、知識獲取困難、推理方法單一、缺乏分布式功能、難以與現有數據庫兼容等問題逐漸暴露出來。
第五是穩步發展期：20世紀90年代中—2010年。
由于網絡技術特別是互聯網技術的發展，加速了人工智能的創新研究，促使人工智能技術進一步走向實用化。1997年國際商業機器公司（簡稱IBM）深藍超級計算機戰勝了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。以上都是這一時期的標志性事件。
第六是蓬勃發展期：2011年至今。
隨著大數據、云計算、互聯網、物聯網等信息技術的發展，泛在感知數據和圖形處理器等計算平臺推動以深度神經網絡為代表的人工智能技術飛速發展，大幅跨越了科學與應用之間的“技術鴻溝”，諸如圖像分類、語音識別、知識問答、人機對弈、無人駕駛等人工智能技術實現了從“不能用、不好用”到“可以用”的技術突破，迎來爆發式增長的新高潮。
3 小結
人工智能的起源【了解】
圖靈測試達特茅斯會議人工智能的發展經歷了六個階段【了解】
起步發展期反思發展期應用發展期低迷發展期穩步發展期蓬勃發展期
1.3 人工智能主要分支
1 主要分支介紹
通訊、感知與行動是現代人工智能的三個關鍵能力，在這里我們將根據這些能力/應用對這三個技術領域進行介紹：
計算機視覺(CV)、自然語言處理(NLP)
在 NLP 領域中，將覆蓋文本挖掘/分類、機器翻譯和語音識別。機器人
1.1 分支一：計算機視覺
計算機視覺(CV)是指機器感知環境的能力。這一技術類別中的經典任務有圖像形成、圖像處理、圖像提取和圖像的三維推理。物體檢測和人臉識別是其比較成功的研究領域。
當前階段：
計算機視覺現已有很多應用，這表明了這類技術的成就，也讓我們將其歸入到應用階段。隨著深度學習的發展，機器甚至能在特定的案例中實現超越人類的表現。但是，這項技術離社會影響階段還有一定距離，那要等到機器能在所有場景中都達到人類的同等水平才行(感知其環境的所有相關方面)。
發展歷史：
1.2 分支二：語音識別
語音識別是指識別語音(說出的語言)并將其轉換成對應文本的技術。相反的任務(文本轉語音/TTS)也是這一領域內一個類似的研究主題。
當前階段：
語音識別已經處于應用階段很長時間了。最近幾年，隨著大數據和深度學習技術的發展，語音識別進展頗豐，現在已經非常接近社會影響階段了。
語音識別領域仍然面臨著聲紋識別和「雞尾酒會效應」等一些特殊情況的難題。
現代語音識別系統嚴重依賴于云，在離線時可能就無法取得理想的工作效果。
發展歷史：
百度語音識別：
距離小于1米，中文字準率97%+支持耳語、長語音、中英文混合及方言
1.3 分支三：文本挖掘/分類
這里的文本挖掘主要是指文本分類，該技術可用于理解、組織和分類結構化或非結構化文本文檔。其涵蓋的主要任務有句法分析、情緒分析和垃圾信息檢測。
當前階段：
我們將這項技術歸類到應用階段，因為現在有很多應用都已經集成了基于文本挖掘的情緒分析或垃圾信息檢測技術。文本挖掘技術也在智能投顧的開發中有所應用，并且提升了用戶體驗。
文本挖掘和分類領域的一個瓶頸出現在歧義和有偏差的數據上。
發展歷史：
1.4 分支四：機器翻譯
機器翻譯(MT)是利用機器的力量自動將一種自然語言(源語言)的文本翻譯成另一種語言(目標語言)。
當前階段：
機器翻譯是一個見證了大量發展歷程的應用領域。該領域最近由于神經機器翻譯而取得了非常顯著的進展，但仍然沒有全面達到專業譯者的水平；但是，我們相信在大數據、云計算和深度學習技術的幫助下，機器翻譯很快就將進入社會影響階段。
在某些情況下，俚語和行話等內容的翻譯會比較困難(受限詞表問題)。
專業領域的機器翻譯(比如醫療領域)表現通常不好。
發展歷史：
1.5 分支五：機器人
機器人學(Robotics)研究的是機器人的設計、制造、運作和應用，以及控制它們的計算機系統、傳感反饋和信息處理。
機器人可以分成兩大類:固定機器人和移動機器人。固定機器人通常被用于工業生產(比如用于裝配線)。常見的移動機器人應用有貨運機器人、空中機器人和自動載具。機器人需要不同部件和系統的協作才能實現最優的作業。其中在硬件上包含傳感器、反應器和控制器；另外還有能夠實現感知能力的軟件，比如定位、地圖測繪和目標識別。
當前階段：
自上世紀「Robot」一詞誕生以來，人們已經為工業制造業設計了很多機器人。工業機器人是增長最快的應用領域，它們在 20 世紀 80 年代將這一領域帶入了應用階段。在安川電機、Fanuc、ABB、庫卡等公司的努力下，我們認為進入 21 世紀之后，機器人領域就已經進入了社會影響階段，此時各種工業機器人已經主宰了裝配生產線。此外，軟體機器人在很多領域也有廣泛的應用，比如在醫療行業協助手術或在金融行業自動執行承銷過程。
但是，法律法規和「機器人威脅論」可能會妨礙機器人領域的發展。還有設計和制造機器人需要相對較高的投資。
發展歷史：
總的來說，人工智能領域的研究前沿正逐漸從搜索、知識和推理領域轉向機器學習、深度學習、計算機視覺和機器人領域。
大多數早期技術至少已經處于應用階段了，而且其中一些已經顯現出了社會影響力。一些新開發的技術可能仍處于工程甚至研究階段，但是我們可以看到不同階段之間轉移的速度變得越來越快。
2 小結
人工智能主要分支【了解】
計算機視覺語音識別文本挖掘/分類機器翻譯機器人
1.4 機器學習工作流程
1 什么是機器學習
機器學習是從數據中自動分析獲得模型，并利用模型對未知數據進行預測。
2 機器學習工作流程
機器學習工作流程總結
1.獲取數據2.數據基本處理3.特征工程4.機器學習(模型訓練)5.模型評估
結果達到要求，上線服務沒有達到要求，重新上面步驟
2.1 獲取到的數據集介紹
數據簡介
在數據集中一般：
一行數據我們稱為一個樣本一列數據我們成為一個特征有些數據有目標值（標簽值），有些數據沒有目標值（如上表中，電影類型就是這個數據集的目標值）
數據類型構成：
數據類型一：特征值+目標值（目標值是連續的和離散的）數據類型二：只有特征值，沒有目標值
數據分割：
機器學習一般的數據集會劃分為兩個部分：
訓練數據：用于訓練，構建模型測試數據：在模型檢驗時使用，用于評估模型是否有效劃分比例：
訓練集：70% 80% 75%測試集：30% 20% 25%
2.2 數據基本處理
? 即對數據進行缺失值、去除異常值等處理
2.3 特征工程
2.3.1什么是特征工程
特征工程是使用專業背景知識和技巧處理數據，使得特征能在機器學習算法上發揮更好的作用的過程。
意義：會直接影響機器學習的效果
2.3.2 為什么需要特征工程(Feature Engineering)
機器學習領域的大神Andrew Ng(吳恩達)老師說“Coming up with features is difficult, time-consuming, requires expert knowledge. “Applied machine learning” is basically feature engineering. ”
注：業界廣泛流傳：數據和特征決定了機器學習的上限，而模型和算法只是逼近這個上限而已。
2.3.3 特征工程包含內容
特征提取特征預處理特征降維
2.3.4 各概念具體解釋
特征提取
將任意數據（如文本或圖像）轉換為可用于機器學習的數字特征
2.4 機器學習
選擇合適的算法對模型進行訓練（具體內容見1.5）
2.5 模型評估
對訓練好的模型進行評估（具體內容見1.6）
3 小結
機器學習定義【掌握】
機器學習是從數據中自動分析獲得模型，并利用模型對未知數據進行預測機器學習工作流程總結【掌握】
1.獲取數據2.數據基本處理3.特征工程4.機器學習(模型訓練)5.模型評估
結果達到要求，上線服務沒有達到要求，重新上面步驟獲取到的數據集介紹【掌握】
數據集中一行數據一般稱為一個樣本，一列數據一般稱為一個特征。數據集的構成：
由特征值+目標值（部分數據集沒有）構成為了模型的訓練和測試，把數據集分為：
訓練數據（70%-80%）和測試數據（20%-30%）特征工程包含內容【了解】
特征提取特征預處理特征降維
完整機器學習項目的流程（拓展閱讀）
1?抽象成數學問題
明確問題是進行機器學習的第一步。機器學習的訓練過程通常都是一件非常耗時的事情，胡亂嘗試時間成本是非常高的。
這里的抽象成數學問題，指的明確我們可以獲得什么樣的數據，抽象出的問題，是一個分類還是回歸或者是聚類的問題。
2?獲取數據
數據決定了機器學習結果的上限，而算法只是盡可能逼近這個上限。
數據要有代表性，否則必然會過擬合。
而且對于分類問題，數據偏斜不能過于嚴重，不同類別的數據數量不要有數量級的差距。
而且還要對數據的量級有一個評估，多少個樣本，多少個特征，可以估算出其對內存的消耗程度，判斷訓練過程中內存是否能夠放得下。如果放不下就得考慮改進算法或者使用一些降維的技巧了。如果數據量實在太大，那就要考慮分布式了。
3?特征預處理與特征選擇
良好的數據要能夠提取出良好的特征才能真正發揮作用。
特征預處理、數據清洗是很關鍵的步驟，往往能夠使得算法的效果和性能得到顯著提高。歸一化、離散化、因子化、缺失值處理、去除共線性等，數據挖掘過程中很多時間就花在它們上面。這些工作簡單可復制，收益穩定可預期，是機器學習的基礎必備步驟。
篩選出顯著特征、摒棄非顯著特征，需要機器學習工程師反復理解業務。這對很多結果有決定性的影響。特征選擇好了，非常簡單的算法也能得出良好、穩定的結果。這需要運用特征有效性分析的相關技術，如相關系數、卡方檢驗、平均互信息、條件熵、后驗概率、邏輯回歸權重等方法。
4?訓練模型與調優
直到這一步才用到我們上面說的算法進行訓練。現在很多算法都能夠封裝成黑盒供人使用。但是真正考驗水平的是調整這些算法的（超）參數，使得結果變得更加優良。這需要我們對算法的原理有深入的理解。理解越深入，就越能發現問題的癥結，提出良好的調優方案。
5?模型診斷
如何確定模型調優的方向與思路呢？這就需要對模型進行診斷的技術。
過擬合、欠擬合 判斷是模型診斷中至關重要的一步。常見的方法如交叉驗證，繪制學習曲線等。過擬合的基本調優思路是增加數據量，降低模型復雜度。欠擬合的基本調優思路是提高特征數量和質量，增加模型復雜度。
誤差分析 也是機器學習至關重要的步驟。通過觀察誤差樣本全面分析產生誤差的原因:是參數的問題還是算法選擇的問題，是特征的問題還是數據本身的問題……
診斷后的模型需要進行調優，調優后的新模型需要重新進行診斷，這是一個反復迭代不斷逼近的過程，需要不斷地嘗試， 進而達到最優狀態。
6?模型融合
一般來說，模型融合后都能使得效果有一定提升。而且效果很好。
工程上，主要提升算法準確度的方法是分別在模型的前端（特征清洗和預處理，不同的采樣模式）與后端（模型融合）上下功夫。因為他們比較標準可復制，效果比較穩定。而直接調參的工作不會很多，畢竟大量數據訓練起來太慢了，而且效果難以保證。
7?上線運行
這一部分內容主要跟工程實現的相關性比較大。工程上是結果導向，模型在線上運行的效果直接決定模型的成敗。 不單純包括其準確程度、誤差等情況，還包括其運行的速度(時間復雜度)、資源消耗程度（空間復雜度）、穩定性是否可接受。
這些工作流程主要是工程實踐上總結出的一些經驗。并不是每個項目都包含完整的一個流程。這里的部分只是一個指導性的說明，只有大家自己多實踐，多積累項目經驗，才會有自己更深刻的認識。
1.5 機器學習算法分類
根據數據集組成不同，可以把機器學習算法分為：
監督學習
無監督學習
半監督學習強化學習
1 監督學習
定義：
輸入數據是由輸入特征值和目標值所組成。
函數的輸出可以是一個連續的值(稱為回歸），或是輸出是有限個離散值（稱作分類）。
1.1 回歸問題
例如：預測房價，根據樣本集擬合出一條連續曲線。
1.2 分類問題
例如：根據腫瘤特征判斷良性還是惡性，得到的是結果是“良性”或者“惡性”，是離散的。
2 無監督學習
定義：
輸入數據是由輸入特征值組成，沒有目標值
輸入數據沒有被標記，也沒有確定的結果。樣本數據類別未知；需要根據樣本間的相似性對樣本集進行類別劃分。
舉例：
3 半監督學習
定義：
訓練集同時包含有標記樣本數據和未標記樣本數據。
舉例：
監督學習訓練方式：
4 強化學習
定義：
實質是make decisions 問題，即自動進行決策，并且可以做連續決策。
舉例：
小孩想要走路，但在這之前，他需要先站起來，站起來之后還要保持平衡，接下來還要先邁出一條腿，是左腿還是右腿，邁出一步后還要邁出下一步。
小孩就是?agent，他試圖通過采取行動（即行走）來操縱環境（行走的表面），并且從一個狀態轉變到另一個狀態（即他走的每一步），當他完成任務的子任務（即走了幾步）時，孩子得到獎勵（給巧克力吃），并且當他不能走路時，就不會給巧克力。
主要包含五個元素：agent, action, reward, environment, observation；
強化學習的目標就是獲得最多的累計獎勵。
監督學習和強化學習的對比
拓展閱讀：Alphago進化史 漫畫告訴你Zero為什么這么牛：
獨立同分布IID(independent and identically distributed)
1.獨立同分布(i.i.d.)
在概率統計理論中，如果變量序列或者其他隨機變量有相同的概率分布，并且互相獨立，那么這些隨機變量是獨立同分布。
在西瓜書中解釋是：輸入空間中的所有樣本服從一個隱含未知的分布，訓練數據所有樣本都是獨立地從這個分布上采樣而得。
2.簡單解釋 — 獨立、同分布、獨立同分布
（1）獨立：每次抽樣之間沒有關系，不會相互影響
舉例：給一個骰子，每次拋骰子拋到幾就是幾，這是獨立；如果我要拋骰子兩次之和大于8，那么第一次和第二次拋就不獨立，因為第二次拋的結果和第一次相關。
（2）同分布：每次抽樣，樣本服從同一個分布
舉例：給一個骰子，每次拋骰子得到任意點數的概率都是六分之一，這個就是同分布
（3）獨立同分布：i.i.d.，每次抽樣之間獨立而且同分布
3.機器學習領域的重要假設
IID獨立同分布即假設訓練數據和測試數據是滿足相同分布的，它是通過訓練數據獲得的模型能夠在測試集獲得好的效果的一個基本保障。
4.目前發展
機器學習并不總要求獨立同分布，在不少問題中要求樣本數據采樣自同一個分布是因為希望用訓練數據集得到的模型可以合理的用于測試數據集，使用獨立同分布假設能夠解釋得通。
目前一些機器學習內容已經不再囿于獨立同分布假設下，一些問題會假設樣本沒有同分布。
1.6 模型評估
模型評估是模型開發過程不可或缺的一部分。它有助于發現表達數據的最佳模型和所選模型將來工作的性能如何。
按照數據集的目標值不同，可以把模型評估分為分類模型評估和回歸模型評估。
1 分類模型評估
準確率
預測正確的數占樣本總數的比例。
其他評價指標：精確率、召回率、F1-score、AUC指標等
2 回歸模型評估
均方根誤差（Root Mean Squared Error，RMSE）
RMSE是一個衡量回歸模型誤差率的常用公式。 不過，它僅能比較誤差是相同單位的模型。
舉例：
那么使用均方根誤差求解得：
其他評價指標：相對平方誤差（Relative Squared Error，RSE）、平均絕對誤差（Mean Absolute Error，MAE)、相對絕對誤差（Relative Absolute Error，RAE)
3 擬合
模型評估用于評價訓練好的的模型的表現效果，其表現效果大致可以分為兩類：過擬合、欠擬合。
在訓練過程中，你可能會遇到如下問題：
訓練數據訓練的很好啊，誤差也不大，為什么在測試集上面有問題呢？
當算法在某個數據集當中出現這種情況，可能就出現了擬合問題。
3.1 欠擬合
因為機器學習到的天鵝特征太少了，導致區分標準太粗糙，不能準確識別出天鵝。
欠擬合（under-fitting）：模型學習的太過粗糙，連訓練集中的樣本數據特征關系都沒有學出來。
3.2 過擬合
機器已經基本能區別天鵝和其他動物了。然后，很不巧已有的天鵝圖片全是白天鵝的，于是機器經過學習后，會認為天鵝的羽毛都是白的，以后看到羽毛是黑的天鵝就會認為那不是天鵝。
過擬合（over-fitting）：所建的機器學習模型或者是深度學習模型在訓練樣本中表現得過于優越，導致在測試數據集中表現不佳。
上問題解答：
訓練數據訓練的很好啊，誤差也不大，為什么在測試集上面有問題呢？
4 小結
分類模型評估【了解】
準確率回歸模型評估【了解】
RMSE -- 均方根誤差擬合【知道】
舉例 -- 判斷是否是人欠擬合
學習到的東西太少模型學習的太過粗糙過擬合
學習到的東西太多學習到的特征多，不好泛化
1.8 深度學習簡介
1 深度學習 —— 神經網絡簡介
深度學習（Deep Learning）（也稱為深度結構學習【Deep Structured Learning】、層次學習【Hierarchical Learning】或者是深度機器學習【Deep Machine Learning】）是一類算法集合，是機器學習的一個分支。
深度學習方法近年來，在會話識別、圖像識別和對象偵測等領域表現出了驚人的準確性。
但是，“深度學習”這個詞語很古老，它在1986年由Dechter在機器學習領域提出，然后在2000年有Aizenberg等人引入到人工神經網絡中。而現在，由于Alex Krizhevsky在2012年使用卷積網絡結構贏得了ImageNet比賽之后受到大家的矚目。
卷積網絡之父：Yann LeCun
深度學習演示
鏈接:
2 深度學習各層負責內容
神經網絡各層負責內容：
1層：負責識別顏色及簡單紋理
2層：一些神經元可以識別更加細化的紋理，布紋，刻紋，葉紋等
3層：一些神經元負責感受黑夜里的黃色燭光，高光，螢火，雞蛋黃色等。
4層：一些神經元識別萌狗的臉，寵物形貌，圓柱體事物，七星瓢蟲等的存在。
5層：一些神經元負責識別花，黑眼圈動物，鳥，鍵盤，原型屋頂等。
4 小結
深度學習的發展源頭--神經網絡【了解】多層神經網絡，在最初幾層是識別簡單內容，后面幾層是識別一些復雜內容。【了解】
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智能傳感器
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本詞條由“科普中國”科學百科詞條編寫與應用工作項目
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。
智能傳感器（intelligent sensor）是具有信息處理功能的傳感器。智能傳感器帶有微處理機，具有采集、處理、交換信息的能力，是傳感器集成化與微處理機相結合的產物。與一般傳感器相比，智能傳感器具有以下三個優點：通過軟件技術可實現高精度的信息采集，而且成本低；具有一定的編程自動化能力；功能多樣化。一個良好的‘智能傳感器’是由微處理器驅動的傳感器與儀表套裝，并且具有通信與板載診斷等功能。智能傳感器能將檢測到的各種物理量儲存起來，并按照指令處理這些數據，從而創造出新數據。智能傳感器之間能進行信息交流，并能自我決定應該傳送的數據，舍棄異常數據，完成分析和統計計算等。
[1]
中文名
智能傳感器
外文名
intelligent sensor
定 義
具有信息處理功能的傳感器
特 點
高精度的信息采集，成本低
目錄
1
簡介
2
通信
3
診斷程序
4
定義
5
功能
6
特點
7
發展進步
?
應用與方向
?
應用產業
8
注意事項
9
推動產業升級
智能傳感器簡介
編輯
語音
自動化領域所取得的一項最大進展就是智能傳感器的發展與廣泛使用。但究竟什么是“智能”傳感器？下面，來自6個傳感器廠家的專家對這一術語進行了定義。據Honeywell工業測量與控制部產品經理Tom Griffiths的定義：“一個良好的‘智能傳感器’是由微處理器驅動的傳感器與儀表套裝，并且具有通信與板載診斷等功能，為監控系統和/或操作員提供相關信息，以提高工作效率及減少維護成本。”智能傳感器集成了傳感器、智能儀表全部功能及部分控制功能，具有很高的線性度和低的溫度漂移，降低了系統的復雜性、簡化了系統結構。
智能傳感器通信
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無故障通信“智能傳感器的優勢，”GE Fanuc自動化公司控制器產品經理Bill Black說，“是能從過程中收集大量的信息以減少宕機時間及提高質量。”MTS傳感器公司Temposonics（磁致伸縮位移傳感器）產品經理David Edeal對此補充說：“分布式智能的基本前提是，在適當位置和時間擁有有關系統、子系統或組件的狀態的全部知識，以進行‘最優的’過程控制決策。”Cognex公司Checker機器視覺部產品營銷經理John Keating繼續補充說，“對于一種真正的‘智能’（機器視覺）傳感器，它應該不需要使用者懂得機器視覺。”
智能傳感器
智能傳感器必須具備通信功能。“最起碼，除了滿足最基本應用的反饋信號，‘智能’傳感器必須能傳輸其它信息。”Edeal表示。這可以是疊加在標準4-20 mA過程輸出、總線系統或無線安排上的HART（可尋址遠程傳感器高速通道的開放通信協議）信號。該領域正在增長的因素是IEEE 1451——一系列旨在為不同廠家生產的傳感器提供即插即用能力的智能傳感器接口標準。
智能傳感器診斷程序
編輯
語音
智能傳感器可對其運行的各個方面進行自監控，包括“攝像頭的污濁，超容忍限或不能開關等，”GE Fanuc自動化公司的Black說。Pepperl+Fuchs公司智能系統經理Helge Hornis補充說，“（除此之外），還有線圈監控功能，目標超出范圍或太近。”它也可以對工況的變化進行補償。“‘智能’傳感器，”Omron電子有限公司戰略創意總監Dan Armentrout表示，“必須首先能監視自身及周圍的環境，然后再決定是否對變化進行自動補償或對相關人員發出警告。”很多智能傳感器都能重裝到控制現場，通過提供“可設置參數，使用戶能替換一些‘標準’傳感器，”Hornis說道，“例如，典型的傳感器一般都設置為常開（NO）或常關（NC），而智能傳感器則能設置為以上任何一種狀態。”智能傳感器擁有很多優勢。隨著嵌入式計算功能的成本繼續減少，“智能”器件將被更多地應用。獨立的內部診斷功能可避免代價高昂的宕機，從而迅速收回投資
智能傳感器定義
編輯
語音
智能傳感器系統是一門現代綜合技術，是當今世界正在迅速發展的高科技新技術，但還沒有形成規范化的定義。早期，人們簡單、 機械地強調在工藝上將傳感器與微處理器兩者緊密結合， 認為“傳感器的敏感元件及其信號調理電路與微處理器集成在一塊芯片上就是智能傳感器”。關于智能傳感器的中、英文稱謂，尚未有統一的說法。John Brignell和Nell White認為“Intelligent Sensor”是英國人對智能傳感器的稱謂， 而“Smart Sensor” 是美國人對智能傳感器的俗稱。 而Johan H.Huijsing在“Integrated Smart Sensor”一文中按集成化程度的不同，分別稱為“Smart Sensor”、 “Integrated Smart Sensor”。 對“Smart Sensor”的中文譯名有譯為“靈巧傳感器”的， 也有譯為“智能傳感器”的。《智能傳感器系統》書上的定義： “傳感器與微處理器賦予智能的結合，兼有信息檢測與信息處理功能的傳感器就是智能傳感器(系統)”；模糊傳感器也是一種智能傳感器(系統)，將傳感器與微處理器集成在一塊芯片上是構成智能傳感器(系統)的一種方式。（《智能傳感器系統》，劉君華，西安電子科技大學出版社）《現代新型傳感器原理與應用》書上的定義：所渭智能式傳感器就是一種帶行微處理機的，兼有信息檢測、信息處理、信息記憶、邏輯思維與判斷功能的傳感器。（ 《現代新型傳感器原理與應用》 ，劉迎春，葉湘濱等，國防工業出版社，2000.5）
智能傳感器功能
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語音
概括而言， 智能傳感器的主要功能是：(1) 具有自校零、 自標定、 自校正功能；(2) 具有自動補償功能；(3) 能夠自動采集數據， 并對數據進行預處理；(4) 能夠自動進行檢驗、 自選量程、 自尋故障；(5) 具有數據存儲、記憶與信息處理功能；(6) 具有雙向通訊、標準化數字輸出或者符號輸出功能；(7) 具有判斷、決策處理功能。可實現的功能智能傳感器的功能是通過模擬人的感官和大腦的協調動作，結合長期以來測試技術的研究和實際經驗而提出來的。是一個相對獨立的智能單元，它的出現對原來硬件性能苛刻要求有所減輕，而靠軟件幫助可以使傳感器的性能大幅度提高。1、信息存儲和傳輸——隨著全智能集散控制系統(SmartDistributedSystem)的飛速發展，對智能單元要求具備通信功能，用通信網絡以數字形式進行雙向通信，這也是智能傳感器關鍵標志之一。智能傳感器通過測試數據傳輸或接收指令來實現各項功能。如增益的設置、補償參數的設置、內檢參數設置、測試數據輸出等。2、自補償和計算功能——多年來從事傳感器研制的工程技術人員一直為傳感器的溫度漂移和輸出非線性作大量的補償工作，但都沒有從根本上解決問題。而智能傳感器的自補償和計算功能為傳感器的溫度漂移和非線性補償開辟了新的道路。這樣，放寬傳感器加工精密度要求，只要能保證傳感器的重復性好，利用微處理器對測試的信號通過軟件計算，采用多次擬合和差值計算方法對漂移和非線性進行補償，從而能獲得較精確的測量結果壓力傳感器。3、自檢、自校、自診斷功能——普通傳感器需要定期檢驗和標定，以保證它在正常使用時足夠的準確度，這些工作一般要求將傳感器從使用現場拆卸送到實驗室或檢驗部門進行。對于在線測量傳感器出現異常則不能及時診斷。采用智能傳感器情況則大有改觀，首先自診斷功能在電源接通時進行自檢，診斷測試以確定組件有無故障。其次根據使用時間可以在線進行校正，微處理器利用存在EPROM內的計量特性數據進行對比校對。4、復合敏感功能——我們觀察周圍的自然現象，常見的信號有聲、光、電、熱、力、化學等。敏感元件測量一般通過兩種方式：直接和間接的測量。而智能傳感器具有復合功能，能夠同時測量多種物理量和化學量，給出能夠較全面反映物質運動規律的信息。如美國加利弗尼亞大學研制的復合液體傳感器，可同時測量介質的溫度、流速、壓力和密度。復合力學傳感器，可同時測量物體某一點的三維振動加速度（加速度傳感器）、速度（速度傳感器）、位移（位移傳感器），等等。
[2]
5、智能傳感器的集成化----由于大規模集成電路的發展使得傳感器與相應的電路都集成到同一芯片上，而這種具有某些智能功能的傳感器叫作集成智能傳感器集成智能傳感器的功能有三個方面的優點：較高信噪比：傳感器的弱信號先經集成電路信號放大后再遠距離傳送，就可大大改進信噪比。改善性能：由于傳感器與電路集成于同一芯片上，對于傳感器的零漂、溫漂和零位可以通過自校單元定期自動校準，又可以采用適當的反饋方式改善傳感器的頻響。信號規一化：傳感器的模擬信號通過程控放大器進行規一化，又通過模數轉換成數字信號，微處理器按數字傳輸的幾種形式進行數字規一化，如串行、并行、頻率、相位和脈沖等。
智能傳感器特點
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智能式傳感器是一個以微處理器為內核擴展了外圍部件的計算機檢測系統。相比一般傳感器，智能式傳感器有如下顯著特點：1.提高了傳感器的精度智能式傳感器具有信息處理功能，通過軟件不僅可修正各種確定性系統誤差(如傳感器輸入輸出的非線性誤差、服度誤差、零點誤差、正反行程誤并等)而且還可適當地補償隨機誤差、降低噪聲，大大提高了傳感器精度。2.提高了傳感器的可靠性集成傳感器系統小型化，消除了傳統結構的某些不可靠因素，改善整個系統的抗干擾件能;同時它還有診斷、校準和數據存儲功能(對于智能結構系統還有自適應功能)，具有良好的穩定性。3.提高了傳感器的性能價格比在相同精度的需求下，多功能智能式傳感器與單一功能的普通傳感器相比，性能價格比明顯提高，尤其是在采用較便宜的單片機后更為明顯。4.促成了傳感器多功能化智能式傳感器可以實現多傳感器多參數綜合測量，通過編程擴大測量與使用范圍;有一定的自適應能力，根據檢測對象或條件的改變，相應地改變量程反輸出數據的形式;具有數字通信接口功能，直接送入遠地計算機進行處理;具有多種數據輸出形式(如Rs232串行輸批，PIO并行輸出，IEE-488總線輸出以及經D/A轉換后的模擬量輸出等)，適配各種應用系統。
[3]
智能傳感器發展進步
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電子自動化產業的迅速發展與進步促使傳感器技術、特別是集成智能傳感器技術日趨活躍發展，隨著半導體技術的迅猛發展，國外一些著名的公司和高等院校正在大力開展有關集成智能傳感器的研制，國內一些著名的高校和研究所以及公司也積極跟進，集成智能傳感器技術取得了令人矚目的發展。國產智能傳感器逐漸在智能傳感器領域邁開步伐，運用軍工產品的生產線和工藝，精度高，穩定性好，成本低，采用高性能微控制器（MCU），同時具備數字和模擬兩種輸出方式，同時針對用戶的特定需求（如組網式測量，自定義通訊協議），均可在原產品基礎上進行二次開發，周期極短，為用戶節省時間，提高效率。已廣泛應用于航空、航天、石油、化工、礦山、機械、大壩、地質、水文等行業中測量各種氣體和流體的壓力、壓差、流量和流體的高度和重量。
智能傳感器應用與方向
智能傳感器已廣泛應用于航天、航空、國防、科技和工農業生產等各個領域中。例如，它在機器人領域中有著廣闊應用前景，智能傳感器使機器人具有類人的五官和大腦功能，可感知各種現象，完成各種動作。在工業生產中，利用傳統的傳感器無法對某些產品質量指標（例如，黏度、硬度、表面光潔度、成分、顏色及味道等）進行快速直接測量并在線控制。而利用智能傳感器可直接測量與產品質量指標有函數關系的生產過程中的某些量（如溫度、壓力、流量等），利用神經網絡或專家系統技術建立的數學模型進行計算，可推斷出產品的質量。
智能傳感器
在醫學領域中，糖尿病患者需要隨時掌握血糖水平，以便調整飲食和注射胰島素，防止其它并發癥。通常測血糖時必須刺破手指采血，再將血樣放到葡萄糖試紙上，最后把試紙放到電子血糖計上進行測量。這是一種既麻煩又痛苦的方法。而“葡萄糖手表”,其外觀像普通手表一樣，戴上它就能實現無疼、無血、連續的血糖測試。“葡萄糖手表”上有一塊涂著試劑的墊子，當墊子與皮膚接觸時，葡萄糖分子就被吸附到墊子上，并與試劑發生電化學反應，產生電流。傳感器測量該電流，經處理器計算出與該電流對應的血糖濃度，并以數字量顯示。
智能傳感器應用產業
1、應用于電池拓展閱讀基于智能傳感器的彈藥庫溫/濕度監控系統設計
智能傳感器注意事項
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好的傳感器的設計是經驗加技術的結晶。一般理解傳感器是將一種物理量經過電路轉換成一種能以另外一種直觀的可表達的物理量的描述。比如轉換成僅依賴于此測物理量的較高的電壓電流等信號，再顯示出來。因此需要注意幾點：1、一般所測得的物理量是非常小的，通常還帶有作為傳感器物理轉換元件固有的轉換噪聲。比如傳感器在1被放大倍率下的信號強度為0.1~1uV，此時的背景噪聲信號也有這么大的水平，甚至于將其湮滅。如何將有用信號盡量取出并且壓低噪聲是傳感器設計的首要解決的問題。2、傳感器電路一定要簡單精煉。設想具有3級放大電路的，帶有2級有源濾波器的放大回路，放大了信號的同時也將噪聲放大了，如果噪聲不是明顯偏離有用信號頻譜，則無論怎樣濾波兩者同時放大，結果信噪比沒有提高。因此傳感器電路一定要精煉簡約。能省1只電阻或電容就一定要將它去掉。這一點是許多設計傳感器的工程師們容易忽略的問題。已知的情況是，傳感器電路隨著噪聲的問題困擾，電路越修改越復雜，成為怪圈。
[4]
3、功耗問題。傳感器通常在后續電路的前端，有可能需要較長的引線連接。當傳感器功耗較大時引線的連接將會所有的無謂噪聲以及電源噪聲引入使得后續電路愈發難以設計。在夠用的情況小如何降低功耗也是一個不小的考驗。4、元器件的選用和電源回路。元器件的選用一定要夠用為好，只要器件指標在需要的范圍之內就可以了，余下的就是電路設計問題。電源是傳感器電路設計過程一定要遇到的難題，不要追求無法達到的電源指標，而選擇一款帶有較好的共模抑制比的運放，采用差分放大電路設計可能最普通的開關電源以及器件就能滿足你的要求。電源的退偶一定要可靠設計，并且遵循器件手冊的要求，寧多勿少。
[5]
智能傳感器推動產業升級
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智能傳感器作為廣泛地系統前端感知器件，既可以助推傳統產業的升級，例如，傳統工業的升級、傳統家電的智能化升級；又可以對創新應用進行推動，比如機器人、VR/AR（虛擬現實/增強現實）、無人機、智慧家庭、智慧醫療和養老等領域。在工業領域，傳統企業面臨人力成本提高、市場需求下降等問題，傳統企業開始從勞動密集型轉向自動化、智能化。在整個轉型中，智能傳感器發揮著至關重要的作用，推動傳統工業的轉型升級。2015年我國傳感器市場規模達1100億元，預計到2020年將達到2115億元，年復合增長率達到14%。但是由于國內傳感器企業技術水平、生產工藝、規模和盈利能力等方面的差距導致國內傳感器市場高度依賴進口。特別是高端傳感器方面，由于種類多、跨學科研發技術水平高、開發成本大，企業不愿承擔開發風險，造成我國高端傳感器基本依靠進口。2015 年，我國中高端傳感器進口比例達到80%。智能傳感技術是智能制造和物聯網的先行技術，作為前端感知工具，具有非常重要的意義。
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傳感科技創造智慧生活
簡述智能傳感器技術原理
智能傳感器（intelligentsensor）是具有信息處理功能的傳感器。智能傳感器帶有微處理機，具有采集、處理、交換信息的能力，是傳感器集成化與微處理機相結合的產物。與一般傳感器相比，智能傳感器具有以下三個優點：通過軟件技術可實現高精度的信息采集，而且成本低；具有一定的...
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聽聽周報-蘋果AirPods需求低于市場預期｜藍牙構成智能傳感器接口
1、智能跳繩智能跳繩，內置智能藍牙模...
2020-12-010
專知學術
專知學術，高品質專業學術文摘訂閱
智能傳感器有什么不一樣
隨著測控系統自動化、智能化的發展，傳統的傳感器已經不能滿足一定的數據處理能力以及自檢、自校、自補償的功能，智能傳感器和多功能傳感器的研發和應用已經走向市場。智能傳感器的結構及特點傳感器像人的五官一樣，是獲取信息的重要工具。它在工業生產、國防建設和科學技術領域發揮著巨大的作用...
2019-04-190
參考資料
1.
張福學．傳感器電子學及其應用：國防工業出版社，1990年
2.
智能傳感器系統
．超星發現．2010[引用日期2017-11-27]
3.
走向智能傳感器時代
．超星發現．2015[引用日期2017-11-27]
4.
智能傳感器
．電子發燒友網[引用日期2017-11-27]
5.
智能傳感器技術綜述
．超星發現．2014[引用日期2017-11-27]
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智能傳感器類型
所謂智能傳感器就是由傳感器和微處理器 (或微計算機) 及相關的電路組成的傳感器。傳感器將被測量轉換成相應的電信號， 然后送到信號調理電路中進行濾波、放大、模一數轉換后， 送到微計算機中。計算機是智能傳感器的核心， 它不僅可以對傳感器測量的數據進行計算、存儲、處理， 還可以通過反饋回路對傳感器進行調節。由于計算機充分發揮了各種軟件的功能， 可以完成硬件難以完成的任務， 從而降低了傳感器的制造難度， 提高了傳感器的性能， 降低了成本。智能傳感器大體上可以分三種類型， 即具有判斷能力的傳感器； 具有學習能力的傳感器；具有創造能力的傳感器。
滄正稱重傳感器CAZF-W130
智能傳感器的功能
1、自校準功能。操作者輸入零值或某一標準量值后, 自校準軟件可以自動地對傳感器進行在線校準。
2、自補償功能。可以通過軟件對傳感器的非線性、溫漂、時漂、響應時間等進行自動補償。
3、數值處理功能。根據內部的程序自動處理數據, 例如進行統計處理, 剔除異常數值等。
4、自診斷功能。接通電源后, 可以對傳感器自檢各部分是否正常。在內部出現操作問題時, 能夠立即通知系統通過輸出信號表明傳感器發生故障, 并可診斷發生故障的部件。位移傳感器
5、雙向通信功能。智能傳感器的微處理器與傳感器之間構成閉環, 微處理器不但接收、處理傳感器的數據, 還可以將信息反饋至傳感器, 對測量過程進行調節和控制, 它可以采用一種可懂且可接受的方式與系統接口。
6 、數字量輸出功能。智能傳感器輸出數字信號, 可以很方便地與計算機或接口總線相連。此外, 新興的智能傳感器技術還包括遙控設定、可編程序以及防止非法侵襲等特征, 在性能上更加完整和先進。
7 、信息存儲和記憶功能。
智能傳感器的應用
近年來， 智能傳感器已經廣泛應用在航天、航空、國防、科技和工農業生產等各個領域中， 特別是隨著高科技的發展， 智能傳感器倍受青睬， 例如它在智能機器人的領域中有著廣闊的應用前景。智能傳感器如同人的五官， 可以使機器人具有各種感知功能。已經實用化的智能傳感器有很多種類。例如智能檢測傳感器、智能流量傳感器、智能位置傳感器、智能壓力傳感器、智能加速度傳感器等。
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