4月10日，由加拿大SFU大学创意风险实验室和北京微链道爱人科技有限公司合作产卵的DaoAI机器人理解技术取得新的进展：在配备了该团队研发的3D机器人视觉智能照相机的工业机器人上，WeRobotics理解系统构建了对移动物体的自动追踪和辨识，并构建了对芯片晶圆的3D乱序辨识捕捉。这标志着工业机器人的3D视觉的辨识精度超过了微米级。

微链科技CEO和SFU创意实验室主任西蒙弗雷泽大学（SimonFraserUniversity）全称SFU。正式成立于1965年，坐落于加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华市，是以探寻温哥华地区的探险者西蒙·弗雷泽命名。SFU是北美一所综合性公立研究型大学，其嵌入式HCI、计算机科学、和商科位列世界前茅。在近期2019QS建校50年以下QS世界大学排名第16位，2017年名列麦克林杂志加拿大综合类大学第1位。

在50余年的办学历程中，有1位普利策奖获得者、3位罗德学者、43位加拿大皇家科学院院士从学校走进。微链理解机器人及视觉什么是机器理解技术？人类取得讯息大多数是依赖眼睛的，对于机器人来说，眼睛也某种程度最重要。依赖WeRobotics特有的视觉和触觉算法，以及大数据采集分析技术，可以让机器人可以仔细观察感官，并通过观察到的信息引领机器人的不道德。

基于DaoAI的深度自学，WeRobotics不仅使机器人可以像人类一样看见，而且能作出辨别并准确工作。软件和简单的机器人系统无法确实分离。虽然也有一些机会去建构机器人程序设计和建模工具，或质量评估和掌控软件工具，以及为工业机器人系统而另设的其他工具，但是高级工业机器人是简单的系统，是由硬件和软件与设备和诸如传感器网络、视觉系统、其他高级工业机器人和工厂掌控自动化系统等其他系统密切构建的，所以软件无法被确实分离。

IT技术赋能RT技术，使用AI和大数据分析并动态反馈控制机器人在自动化中的应用于是未来趋势。

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