要讓機器人能真正像人一樣思考，則不僅需要為其配備類人的“大腦”，與人相近的認知外界的方式也是不可或缺的。耳聰目明和頭腦靈活都是人類擁有良好智力的表現，機器人亦需中樞與終端并重。

深度學習不是終點 機器人變聰明還需增強五感

深度學習能力是反映機器人智能化程度的重要標志，因而也是當前各大科技公司研發的重點。通過研究和模擬人類神經網絡的結構及運轉方式，并將科研成果逐步應用于設計實踐，機器人的深度學習能力不斷增強，智力日益提高，“思維”變得越來越像人。不過，要讓機器人能真正像人一樣思考，則不僅需要為其配備類人的“大腦”，與人相近的認知外界的方式也是不可或缺的。

人類對外界的認知主要來源于五種感官，即視覺、聽覺、嗅覺、味覺和觸覺五感。因此，當前業界在賦予機器人以類人的知覺時，也主要據此分成五個分支。無論是虛擬機器人還是實體機器人，只要是往類人的方向發展，則都繞不開對這五類感官的模仿。只不過根據定位與功能的不同，而在感官種類與感知程度上有所差異。

視覺

人類所感知的信息有大約90%來自于視覺，相應地，機器視覺在機器人五感中也占有舉足輕重的地位。機器人的“視覺器官”主要有光敏傳感器、色敏傳感器等。

上個月，美國卡內基梅隆大學工程學院的研究人員開發出一種可以自動識別和分類不同種類的金屬3D打印粉末的機器視覺技術，準確率超過95%，有望在5年內普及。計算機的粉末識別能力實際上比訓練有素的人更好。研究人員認為他們的工作會有助于未來的自主微觀結構分析研究。

聽覺

對于人類而言，聽覺是僅次于視覺的接收外界信息的感官。而當下大熱的智能語音服務，除了對機器人的語言學習能力提出了很高的要求，同時也是對機器人聽覺的重大考驗。與機器聽覺有關的主要是聲敏傳感器。

不滿足于iPhone的Siri等軟件只能識別語音的功能，美國機器人專家Joseph Romano與其合作者在賓夕法尼亞大學創建了一個名叫ROAR(全稱為機器人操作系統的開源音頻識別器)的軟件工具。該軟件能幫助機器人專家訓練機器對更寬泛意義的聲音作出反應。雖然這項技術還處在研發初期階段，但Romano認為它的潛力是巨大的。

嗅覺

比起視覺和聽覺，嗅覺的應用范圍沒有那么廣，但是對于一些用于特定目的的機器人來說是至為關鍵的感官。氣敏傳感器是賦予機器嗅覺的主要機械。

2015年，日本東京大學、住友化學公司和神奈川科學技術研究院借鑒昆蟲的嗅覺結構，開發感知人體汗味的感測器，該裝置可安裝在機器人上，助其迅速發現失蹤者，防止救援隊的二次災害。去年，美國圣劉易斯華盛頓大學的工程師團隊從蝗蟲的嗅覺得到了靈感，開發出新式的仿生機器人感測系統，可用于嗅出爆炸物等危險品。

味覺

機器人無需進食，業界對于機器味覺的研究也相對少些。不過，服務于餐飲業的機器人理所當然地進化出了不錯的品嘗能力。得益于化學傳感器的幫助，機器人有了“味覺”。

去年，西班牙巴利亞多利德大學化學系教授Maria Luz Rodriguez-Mendez開發了一款品酒師機器人Beer Tongue。它擁有“電子舌”， 可以通過傳感器和化學方法品鑒啤酒，分辨準確率已經達到82%。

觸覺

觸覺對于實體機器人無疑十分重要，無論是在工廠里還是在家庭中，擁有觸覺往往能提升機器人的服務質量。機器人觸覺主要通過壓敏、溫敏和流體傳感器來獲得。

日前，美國卡耐基梅隆大學的科學家開發出一個機器人系統Fingervision，其內部配有一臺小型相機來充當手指從而“感知”物體。他們用一對用桌面級3D打印機所打印的夾持器來充當機器人的雙手。Fingervision的意義在于讓龐大的機器人抓取物體的時候，能通過觸覺來感知物品是否出現滑動從而來控制握力。

唯有以敏銳的五感有效收集外界信息，再配合強大的深度學習能力進行信息分析處理，機器人的智能化程度才能得到全面提升。耳聰目明和頭腦靈活都是人類擁有良好智力的表現，機器人亦需中樞與終端并重。