人工智能的“传感”要从哪里更靠近“灵性”这种微妙的感觉？近日，苹果公司发表了一篇新的人工智能论文，将光学雷达传感器收集的原始数据转化成3D测绘图，引得传感获得的信息从纯数据向三维立体迈进了一步。供应三维力传感器价格尽管距离“灵性”还有相当的距离，但这项研究仍能启发人们将注意力聚焦于人机交互中信息获取和处理的一端。配备“初脑” 传感器可以更智能。“阿尔法狗”的两个远亲最近也火了：一个是互联网大会上展示“唇语识别”的搜狗中文“汪仔”；另一个是在深圳实现了无人驾驶公交的“阿尔法巴”。人类获取信息，80%是通过眼睛；在人工智能捕获信息的过程中，视觉传感器也占据着相当重要的地位——目前主要有雷达、视频两种方式。视频相较于雷达来说，供应三维力传感器价格是整体展现，呈现情况不易受干扰，而雷达对周围环境进行3D建模，会比一般的照相摄像头能包含更多深度信息。

“怎样让机器人变得更聪明？”，目前有很多的机器人企业正在思考这个问题，除了视觉，力觉的运用在让机器人变得更智能的方面也有了更多的探索，力传感器的使用就是一个很好的例子。“力传感器+机器人”能碰撞出什么火花？大到机器人的运动控制，小到零件的插孔装配，力传感器的在机器人行业的运用价值越来越大。据中国传感器市场现状调研与发展趋势分析报告(2016-2020年)显示，目前我国已有1700多家从事传感器的生产和研发的企业，同时，传感器越来越多地被应用到社会发展及人类生活的各个领域。如工业自动化、农业现代化、航天技术、军事工程、机器人技术、资源开发、海洋探测、环境监测、安全保卫、医疗诊断、交通运输、家用电器等。而作为传感器中的一种，力传感器与机器人的联系也愈发紧密。

调查显示，各个级别上的经理和高管花一半以上的时间都浪费在了行政事务以及具有控制职能的琐碎工作上。举个例子好了，一个普通的商店经理一天大部分时间是来审批各种申请，比如成员生病了，突然要报一笔费用了，突然要外出办公了。这些并不重要，但是在层级结构中却必不可少的工作每天都耗散着管理人员大部分的精力，他们无法真正将精力用在最具有价值的工作上：即不断地去理顺、优化整个商业流程。除了各种烦不胜烦的审批外，摆在管理人员面前的第二个难题就是摞成小山一样的报告了。每天没完没了的报告，涵盖了不同的营运时间段，给不同的上级去看。然而当人工智能介入到管理领域之后，管理的负担会大大降低，现在有很多 SaaS 产品已经开始逐渐拥有了一些人工智能特点，它们能自动地生成（有些是实时查阅）各种报告，有的甚至会给出相应的分析结论。最近，数据分析公司 Tableau 宣布跟 Narrative Science 合作，后者是一家来自芝加哥的公司，专门负责提供各式各样的自然语言生成工具。

本质上来说，这就是一个系统底层，提供了一个“信任层”，或者换句话说，它打造出来了一个“信任不存在”的环境，“信任不存在”的意思是在这个环境里我们压根就不谈信任不信任这回事，这个环境本身已经保证了它万无一失的安全性。进而在这个环境下，产生了一种“智能协议”（smart contracts）。这种全新的协议是通过数字中介来执行的，不需要其他中介来验证交易本身的可靠性，合规性，安全性。在如今这个“数据驱动化”的世界，无处不在的互联网，以及不断普及的物联网，这一切都为“智能协议”和“区块链”提供了最为理想的环境。“智能协议”可以让你完成各式各样的交易，大到买卖一处房产，小到核算员工绩效，通过区块链再给他们发工资，这一切都是可以做到的。

要同时测量多分量力与力矩，就需要用到多维力传感器，也就不可避免地要在使用前进行校准（标定），否则将无法完成电信号至力学量值的转换。校准一般采用砝码进行，因为砝码具备非常高的稳定性和精准度，依靠重力及垂直向下的方向性，这种简单标准载荷的可靠性超过了很多施力装置。也有利用力发生器及高精度力传感器实现自动加载与测量的，然而实现起来相当困难，并且这样的成套装置仍然必须通过砝码进行校准与调试。通过加载可以得到信号，而载荷也是已知的，这样就可以得到信号与载荷的数学关系了。使用时，根据校准获得的数学关系，可以计算出未知载荷。任何力传感器使用前都需要校准。对于二维力传感器，校准是一件复杂的工作，数据处理方法也是多种多样的。力传感器性能的好坏与校准设备及方法密切相关。校准方法需要处理的核心问题是怎样加载（载荷表设计），以及如何得到各分量电信号与载荷确切的数学关系（校准矩阵），还需要评估所得到的数学关系是否足够准确（不确定度分析）。