增强感知能力 机器人依赖多种传感器，例如摄像头、激光雷达和超声波传感器等，来收集关于其周围环境的信息。然而，这些传感器产生的原始数据一定要经过处理才能转换成有意义的理解。通过应用人工神经网络（ANN），可以高效地执行特征提取和模式识别任务，从而使机器人能够“解析”其周围的环境。例如，ANN可以从视觉数据中识别出物体的形状、颜色及其所在位置，帮助机器人准确判断其所处环境中存在的对象。

　　提升决策制定的智能水平 一旦机器人获得了对环境的认知，它就需要依据这一些信息来进行决策——决定是不是移动、抓取物品或规避障碍物等。借助于大量示例数据的学习，人工神经网络能够学习到不同情境下的最优行动策略，还可以根据实时环境变化动态调整其行为模式。这不仅使得机器人的反应更为灵活和智能化，还提高了它们应对复杂和不可预测环境的能力。

　　通过利用神经网络，机器人能够对其执行器实施精细调控，确保动作既准确又流畅。例如，在机器人行走时，神经网络能根据地面状况动态调整腿部关节的角度和力度，从而维持机器人的稳定性并提升其移动效率。

　　模拟生物神经元结构和功能的人工神经机器人系统能与生物神经系统直接对话。这类技术已在康复辅助设备如神经假肢中找到了应用场景。以天津大学开发的“神工一号”为例，它作为一款用于中风患者康复训练的人工神经康复机器人，通过模仿中枢神经系统的工作原理，促进了患者的恢复进程。

　　赋予机器人学习和自适应能力是人工神经网络的一大优势，这使得它们能通过实践一直在改进自己的行为模式。特斯拉的Optimus人形机器人就是一个很好的例子，它借助神经网络的力量，在面对复杂地形时表现出色，展示了卓越的学习能力和环境适应性。

　　展望未来，人工神经元和神经网络技术将在机器人领域扮演更重要的角色，特别是在多感官感知、复杂环境下的适应性和高效的人机互动方面。研究人员正致力于开发性能更接近真实神经元的新一代人工感知神经元（ASN），旨在为机器人提供更为细腻且高效的感知能力。

　　总之，人工神经元和神经网络技术不仅增强了机器人的感知、决策和执行能力，而且也是实现智能化机器人不可或缺的技术基石。随着这些技术的慢慢的提升，我们大家可以期待机器人在未来将展现出更高的智能水平和更广泛的应用潜力。

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　　国内率先在自动化领域应用人工神经元网络的企业，开发了人工神经元网络开发平台。

　　专注于3D视觉感知研发技术，拥有较深的神经网络芯片及算法的技术积累，有关技术可用于人形机器人等多形态终端。老规矩，想知道的朋友，睐工重呺：子龙说市事，别搞错了，记得保存收藏，新来的伙伴点点关注！