人工智能核心技术：机器人视觉与自然语言处理

机器若要像人类一样感知世界并实现自然交流，必须具备两大核心能力：视觉感知与语言理解。本节将系统介绍机器人视觉和自然语言处理（NLP）这两项关键技术的工作原理、实际应用场景以及典型知识体系，助你快速构建全面认知。

一、机器人视觉

人类获取的信息中，超过90%来自视觉。要使机器人具备与人类相当的信息获取能力，必须发展机器人视觉系统。如今，机器视觉技术已实现多种识别与感知功能，并在各行各业得到广泛应用。下面列举机器人视觉的主要功能与应用场景：

• 视觉识别功能：涵盖人脸识别、信息标识（如二维码、条形码）、OCR识别（光学字符识别）等。
• 探测物体与环境：例如自动辅助驾驶系统借助摄像头实时识别道路、行人及障碍物。
• 事件检测与信息收集：如道路视频监控中的异常行为检测与关键信息提取。
• 图像与图像序列索引：构建图像数据库，实现快速检索（例如以图搜图）。
• 对象与场景模型构造：典型应用包含医学图像分析系统、地理图形模型（如三维重建）。
• 自动检测：在智能制造领域，机器视觉用于产品外观缺陷检测、尺寸测量等。