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0 什么是智能系统
随着人工智能技术的发展，越来越的系统表现出智能能力。所谓智能系统是指那些能够模拟人类智能行为的系统，它们通常具备以下特征：
- 感知能力：能够通过传感器或数据输入感知环境状态。
- 推理能力：能够处理信息并做出逻辑判断。
- 学习能力：能够从经验中学习并改进性能。
- 自适应能力：能够根据环境变化调整自身行为。
- 交互能力：能够与人类用户或其他系统进行有效沟通。
- 决策能力：能够在复杂情况下做出决策。
- 执行能力：能够将决策结果反作用于被控对象。
智能系统可以应用于多个领域，包括但不限于：
- 人工智能助理：开发能够执行复杂任务的智能软硬件。
- 机器人技术：设计能够自主操作的机器人。
- 自动驾驶汽车：开发能够无需人类干预自主导航的汽车。
- 智能工厂：实现自动化和优化生产流程。
- 智能家居：提供自动化和个性化的家庭环境控制。
- 医疗诊断：辅助医生进行疾病诊断和治疗决策。
智能系统的核心通常包括机器学习算法、自然语言处理、计算机视觉等技术，它们使得系统能够处理和分析大量数据，从而实现智能化的功能。随着技术的发展，智能系统正变得越来越复杂和强大。
0.1 从“人工的智能系统”到“人工智能的系统”
智能系统是指那些能够模拟人类智能行为的系统。因此我们首先来看一下由人类组成的系统是如何运转的。
如图所示为工厂生产的系统。一个生产流程的管理控制大概分为如下几步：
① 工人观察产品生产的状态（质量、数量等）
② 工人将观察的数据上报给领导层。
③ 领导根据数据进行决策，制定生产计划。
④ 领导将指令下发给工人。
⑤ 工人根据指令操作机器。
而对于智能系统而言，一个完整的运行流程也应该遵循着上面的思路，只不过是用具有”人工智能“的机器来组成一个系统。如图所示，要设计一个智能系统通常包括多个环节，大致可分为感知、传输、处理、执行四个环节。
1.1 感知阶段
人类和动物都具备视觉、听觉、触觉等感知能力。感知智能是指将物理世界的信号通过摄像头、麦克风或者其他传感器的硬件设备，借助语音识别、图像识别等前沿技术，映射到数字世界，再将这些数字信息进一步提升至可认知的层次，也就是让机器感知世界。
物理量转换成信号是感知的基础，而有效信息的提取则是感知智能的重点。
感知能力的建立离不开各类传感器，如图所示，一辆智能汽车上搭载了很多传感器，既有感知自身状态的传感器，也有感知环境的各类传感器。
所谓传感器就是利用各类物理、化学、生物效应将自然界中的物理量转换为电信号的器件。电信号可以非常方便的提供给微处理器进行进一步的分析处理。
在感知阶段，智能系统通过各种传感器或输入设备来收集环境信息。这些传感器可以是视觉（如摄像头）、听觉（如麦克风）、触觉（如压力传感器）、温度、湿度等多种类型。这个阶段的目标是获取尽可能多的、准确的、相关的数据，为后续的处理和决策提供基础。
- 数据采集：传感器实时收集环境数据。
- 信号调理：对原始信号进行放大、滤波等处理，以提高信号质量。
- 数据预处理：对采集的数据进行清洗、去噪、归一化等操作，以提高数据的可用性。
1.2 传输阶段
数据传输阶段涉及将感知阶段收集的数据从传感器传输到处理单元的过程。这一阶段需要确保数据的实时性和完整性，以便于处理单元能够及时准确地接收到数据。
数据编码：将模拟信号转换为数字信号，或对数字信号进行编码，以便于传输。
网络通信：通过有线或无线网络将数据从传感器传输到中央处理单元。
1.3 数据处理（决策）阶段
数据处理阶段是智能系统的核心，涉及对收集的数据进行分析和处理，以做出决策。这一阶段通常包括数据的存储、分析、学习和决策制定。
- 数据存储：将接收到的数据存储在数据库或内存中，以便于进一步处理。
- 特征提取：从数据中提取有用的特征，这些特征有助于理解数据和做出决策。
- 模式识别：使用机器学习算法识别数据中的模式和趋势。
- 决策制定：基于分析结果，使用逻辑推理、规则引擎或优化算法制定决策。
- 学习与适应：系统通过机器学习从经验中学习，不断优化其决策模型。
1.4 执行阶段
执行阶段是智能系统将决策转化为具体行动的过程。这一阶段涉及控制执行器或驱动器，以实现对环境的干预或响应。
- 动作规划：根据决策结果，规划具体的执行动作。
- 命令发送：将执行命令发送到相应的执行器或驱动器。
- 执行控制：监控执行过程，确保执行动作的准确性和及时性。
- 反馈收集：收集执行结果的反馈信息，以评估决策的有效性，并为后续的决策提供依据。
整个智能系统的运行流程是一个闭环系统，每个阶段的输出都会作为下一个阶段的输入，形成一个持续的循环。通过这种循环迭代，智能系统能够不断学习和适应，提高其性能和效率。
0.2 智能系统设计技术学习路线
智能系统涉及”感知、传输、处理（决策）、执行“四个环节，这四个环节涉及了大量技术。相同的功能可以由多种技术、方法实现；不同的功能可能涉及相同的技术。因此，本培训不可能将智能系统开发涉及的所有技术都进行介绍，仅着眼于实现一个完整的系统所涉及的技术。
如图所示，本次培训共分为两个阶段。
第一阶段主要为基础能力的培养，主要以ESP32芯片的开发为背景，培养基本编程能力和项目开发思维。
第二阶段分为主线和两个支线。
第二阶段主线主要培训智能算法，包括基本的Python编程、机器视觉算法入门、深度学习算法入门。
支线一为进阶智能硬件开发，进一步学习如何开发形成一个智能终端设备，同时在硬件上部署智能算法。
支线二为智能软件开发，旨在学习如何给智能系统开发人机交互界面。
最终，支线一和支线二配合完成基于分级控制架构的自动驾驶小车的设计。