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人工智能（AI）目前正在為社會的方方面面帶來革新。比如，通過結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘和深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢，如今可以利用人工智能來分析各種來源的大量數(shù)據(jù)，識別各種模式、提供交互式理解和進(jìn)行智能預(yù)測。
盡管糾偏傳感器在研究層面展現(xiàn)出AI產(chǎn)業(yè)駛?cè)胨{(lán)海的潛力，但在產(chǎn)業(yè)界卻不溫不火。
有分析文章指出，在人工智能硬件領(lǐng)域，有芯片和糾偏傳感器兩個方向，在芯片領(lǐng)域國內(nèi)還有幾家數(shù)得出的企業(yè)，而糾偏傳感器幾乎全部依賴進(jìn)口。
“腦電波的測量儀器基本是進(jìn)口產(chǎn)品，糾偏傳感器的精度等性能比較穩(wěn)定?！敝袊鴺?biāo)準(zhǔn)化研究院研究員張運紅說。
相較于應(yīng)用層面和系統(tǒng)層面，這個起著支撐作用的“棟梁”元件沒能入得大多數(shù)投資者和產(chǎn)業(yè)者的眼?！安粫v故事，引不來投資，”有分析這樣調(diào)侃。
中國科學(xué)院軟件研究所研究員戴國忠的觀點更加系統(tǒng)，“糾偏傳感器是人機交互的重要組成部分，人機交互和人工智能是不同的著力方向，”他對這兩個領(lǐng)域60年來的歷史進(jìn)行了分析，得出規(guī)律：人工智能熱的時候，人機交互的發(fā)展將處于低谷。而人機交互受時，人工智能的熱潮就會反落回去。
這樣的此消彼長可以追溯到它們誕生時，“斯坦福大學(xué)人工智能實驗室主任約翰·麥卡錫等人提出人工智能時試圖構(gòu)建能復(fù)制人類行為的計算機系統(tǒng)，而麻省理工學(xué)院的心理學(xué)和人工智能約瑟夫·利克萊德提出人機交互時，則是希望機器能夠完成人類交給的任務(wù)?！贝鲊艺f，追求目標(biāo)趨同，但是研究思路和方法不同。
盡管在實際的產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中，二者是難分彼此的，這種學(xué)術(shù)上的區(qū)分很大程度上更有助于明確研究目標(biāo)和方向，引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)均衡發(fā)展，避免“一哄而上”“一頭熱”。
糾偏傳感器遇冷正在引得業(yè)內(nèi)觀察者，希望那些冷門但重要的AI必備區(qū)域，不會成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的短板，而是能夠推進(jìn)AI實現(xiàn)一個整體進(jìn)化。 http://www.lecotech.com.cn/