人工智能热度不减，伴随着《西部世界》的热播，科技圈对 Google 翻译能力的热议，人们的面孔上杂糅了兴奋和恐惧两种表情：兴奋是因为新技术会催生出新的行业、机会、生活形态；恐惧是因为似乎每个人未来的饭碗都被人工智能的阴影所笼罩。面对这样一场扑面而来的浪潮，每个人望向自己的未来都忧心忡忡，但在人群之外，似乎某种岗位上的人会“逃过此劫”：他们在办公桌后面得意洋洋地翘起双脚，打开报纸，然后斜过眼从报纸的边缘投射出锐利的目光，每天都在观察着员工们的一举一动。他们就是各大公司的高级经理，管理人员。之所以他们会如此的笃定，其实道理很简单。机器所能取代无非是简单的，机械化的劳动，而“管人”这件事儿，还得人来做。

多维力传感器是一种能够同时测量两个方向以上力及力矩分量的力传感器，多维力完整的形式是六维力/力矩传感器，即能够同时测量三个力分量和三个力矩分量的传感器，优质毫牛级三维力传感器采购目前广泛使用的多维力传感器就是这种传感器。在笛卡尔坐标系中力和力矩可以各自分解为三个分量。那么，多维力传感器有什么优点呢？多维力传感器与单轴力传感器相比，除了要解决对所测力分量敏感的单调性和一致性问题外，优质毫牛级三维力传感器采购还要解决因结构加工和工艺误差引起的维间（轴间）干扰问题、动静态标定问题以及矢量运算中的解耦算法和电路实现等。

我们经常接触到一些客户，他们通常认为，零部件定位和定量的方法是使用视觉传感器。但实际上这不是独一的解决方案。不可否认，视觉系统是零部件定位或量化的好方式，但采用力传感器来寻找和检测零部件也是可行的。确定他们在X-Y平面上的位置是一回事，确定他们所处的高度又是另一回事。实际上，要做到这一点，需要一套3D视觉系统。如果是一堆物体，你不需要知道整堆物体的确切树良，只需要每次去那堆物体里找就可以了。机器人只需确定那堆物体的高度，然后不断调整其抓取高度就可以了。另一种使用力传感器的搜索功能是传感器的“自由模式”。这有可能是未能充分利用FT传感器的参数。“自由模式”或“零重力”模式将让您“解放”机器人的轴，这将使它能够提高其合规性。这就使得力全部作用在零部件的中心，不会有额外的力作用在机器人的轴上。

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。

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。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，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。

关节扭矩传感器分为动态和动态两大类。扭矩传感器是对各种旋转或非旋转机械部件上对扭矩力矩感知的检测，并将扭矩力的物理变化转换成精确的电信号。扭矩传感器可以应用在制造粘度计，电动（气动，液力）扭矩扳手，它具有精度高，频响快，可靠性好，寿命长等优点。应用领域：一、交(直）流电动机、伺服电机、步进电机；二、汽车发动机、柴油机、转向器、车身整体刚性扭转以及其他部件加工过程的控制和检测；三、电（手）动执行器，各种阀门自动开闭控制。四、石油开采和提炼过程控制和监测、火(水）力发电设备的监测、矿石筛选控制，风力发电设备的监测。五、各种材料扭矩寿命试验。六、铁路机械设备过程控制等等，具体如下：1、检测发电机、电动机、内燃机等旋转动力设备输出扭矩极功率。2、检测减速机、风机、泵、搅拌机、卷扬机、螺旋桨，钻探机械等设备的负载扭矩极输入功率。