作者：Mr. Bright

        提到“智能”，人们脑海中往往会出现“人工智能”（即AI）一词。特别是2016年谷歌开发的围棋软件AlphaGO中盘战胜世界冠军李世石九段之后，阿尔法狗俨然已经成为人工智能的代名词。而阿尔法狗的算法原理“深度学习”也开始进入大众的视野，并逐渐成为热词。以至于有人开始把智能技术与深度学习划等号，一些部门或机构发布的所谓智能专项其实就是关于深度学习的算法软件及其应用。

那么，智能与深度学习是一回事吗？非也！智能，是智慧和能动的总称。智慧是基础，能动是目标。有智慧而无能动，只能称其为“智者”、“聪明”（Smart）。例如，人脸识别系统可以准确识别出来者为何人，但是人脸识别系统本身并不具备其他执行能力。有能动而没智慧，也只能是盲动。例如，普通门禁系统，只能靠人工判断和操作后才能打开。因此，智慧与能力缺一不可，才能使完整的智能。例如，具有人脸识别功能的门禁系统，可以识别来者何人并自动把门打开，这才是智能门禁。

那么，如何才算智慧？智慧是生命所具有的一种创造性思维能力，通俗的理解就是“聪明”。何谓“聪明”？耳听为聪、眼见为明。因此，智慧的第一步应该是感知，即获得外部环境的相关信息。然后基于以往获得的知识与记忆，通过理解、分析、推理、判断等一系列思维活动后，得出相应的结论，并指挥人的四肢采取相应的动作。例如，一个人想要喝一杯水，当手拿起杯子时，手部的皮肤可以感知到杯子的热度，产生的生物电信号传送到大脑，依据之前获得的经验做出判断，这杯水的温度适合饮用还是过热，最后大脑指挥手拿起这杯水一饮而尽，或者直接放下杯子、等待冷却后再饮。

因此，完整的智能过程应该是从感知开始。首先通过感知获得所感兴趣的信息，然后传送至电脑或者微处理器进行分析和判断，最终输出控制信号并驱动相应的执行机构完成相应的动作。感知是智能过程的第一步，没有感知获得相应的信息，也就没有进行分析和判断的依据，所谓的智能化处理（无论是深度学习还是大数据）更是无从谈起。而实现感知功能的载体，就是传感器！

传感器是实现信息获取的器件与装置，它不仅可以代替人的感官来感受外部世界的各种各样信息，并且可以达到人的感官力所不及的范围与精度或速度。传感器不仅是信息流的第一个环节，也是智能过程的首要环节。没有传感器，就无从获取所需的信息，也就无从进行分析和判断，执行机构也就无法做出智能化的动作。

以智能制造的杰出代表工业机器人为例：机器人的本体并不具有智能功能，它仅仅是一个执行机构。只有当机器人配置了相应的传感器（例如触觉传感器、视觉传感器、力觉传感器、接近觉传感器、超声波传感器、听觉传感器），机器人才具备了类似人类的知觉功能和反应能力，才能实现各种各样的智能化制造，包括焊接、喷涂、打磨等等。

生活中随处可见的扫地机器人也是一个生动的实例：当扫地机器人碰到障碍物时，可以自动采取相应的避障功能、绕开障碍物。其原理是扫地机器人配置了相应的障碍传感器，通过分析传感器发出的信号可以判断出前方的障碍，并指挥扫地机器人进行相应的避障动作。一台家用的智能扫地机器人常常配置有十几个传感器，包括悬崖传感器、电子罗盘、陀螺仪、加速计、跌落传感器、轮速计、灰尘感应器等等。配置的传感器越多，再配以相应的算法，其智能化程度也就越高。

因此，智能与传感并非是风马牛不相及的两回事，而是休戚与共、息息相关。传感器必须得到应用的重视，更不能有利于智能之外。

因此我们这样讲：“先传感后智能，无传感不智能！”

（完）

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