《机器人智能接收发射发送对接组装制造→太空运行装备部队》。#科技部向全社会征集颠覆性技术研发方向#前沿科研著作编号00018→机器人太空智能裝备研发运行运用机器人太空智能装备，是运行在太空的《机器人智能接收发射发送对接组装制造建设装备部队》，负责太空接收发射发送对接组装制造建设。
武器能否智能化，如何做？
智能化武器能在没有人类干预的情况下选择和攻击目标。例如，它们可能包括武装四轴飞行器，可以搜索和消灭符合某些预定标准的人，但不包括巡航导弹或遥控无人驾驶飞机，而人类可以对其做出所有目标选择。人工智能技术已经发展到这样一个地步:在几年内，而不是几十年内，部署这样的系统——如果不是法律上的话实际上是可行的，而且风险很大。
自主智能武器被称为继火药和核武器之后的第三次战争革命。有许多支持和反对智能武器的论点，例如，用机器代替人类士兵对所有者来说是好事，但反过来说却是坏事，因为这降低了参战的门槛。今天人类面临的关键问题是，是开始全球人工智能军备竞赛，还是阻止它开始。如果任何主要军事力量推进人工智能武器的发展，全球军备竞赛几乎是不可避免的，这一技术轨迹的终点是显而易见的:自主武器将成为明天的AK-47。
与核武器不同，智能武器不需要昂贵或难以获得的原材料，因此对于所有重要的军事大国来说，它们将变得无处不在和廉价，可以大规模生产。 智能武器出现在黑市上并落入恐怖分子、独裁者和军阀等手中只是时间问题。自主武器是暗杀、破坏国家稳定、征服人口和有选择地杀害某一特定族群等任务的理想武器。因此，我们认为军事人工智能军备竞赛对人类无益。
人工智能有很多方法可以让战场对人类更安全，尤其是平民，而不用创造新的杀人工具。正如大多数化学家和生物学家对制造化学或生物武器不感兴趣一样，大多数人工智能研究人员对制造人工智能武器也不感兴趣，也不希望其他人这样做玷污他们的领域，这可能会引起公众对人工智能的强烈反对，从而削弱其未来的社会效益。事实上，化学家和生物学家广泛支持成功禁止化学和生物武器的国际协定，正如大多数物理学家支持禁止天基核武器和致盲激光武器的条约一样。
人工智能在工业机器人方面有哪些应用？
一、机器人的市场规模报告数据显示，全球机器人市场规模持续扩大，工业、特种机器人市场增速稳定，服务机器人增速突出。2018 年，全球机器人市场规模将达到298.2 亿美元，2013-2018 年的平均增长率约为15.1%。其中，工业机器人168.2 亿美元，服务机器人92.5 亿美元，特种机器人37.5 亿美元，占比分别为56%、31%、13%。
二、探测机器人中的智能技术深度强化学习：使用深度强化学习是在复杂度可以接受的情况下，让机器人通过试错来学习，能 控制机器人在复杂环境中完成避开障碍，收集物品并到达指定地点等任务。深度强化学习的应用较好的解决了传统算法中存在容易陷入局部最优、在相近的障碍物群中震荡且不能识别 路径、在狭窄通道中摆动以及障碍物附近目标不可达等问题，并且大大提高了机器人轨迹跟踪和动态避障的实时性和适应性.深度模仿学习：经过多年的发展，模仿学习已经能够很好的解决多步决策问题，其训练目标是使模型生成的状态-动作轨迹分布和输入的轨迹分布相匹配。
激光SLAM: 激光SLAM 系统通过对不同时刻两片点云的匹配与比对，计算激光雷达相对运动的距离和姿态的改变，也就完成了对机器人自身的定位。激光雷达距离测量比较准确，误差模型简单，在强光直射以外的环境中运行稳定，点云的处理也比较容易。视觉SLAM技术：视觉SLAM 可以帮助机器人获取三维空间环境信息，使其具备自主移动、路径规划、场景理解等功能。
视觉SLAM 的优点是它所利用的丰富纹理信息。例如两块尺寸相同内容却不同的广告牌，基于点云的激光SLAM 算法无法区别他们，而视觉则可以轻易分辨。无线5G 技术 ：得益于5G 的1ms 的延迟时间， 5G 的速度提高将简化数据收集。5G 无线连接技术将给机器人带来极大的灵活性并更快的传回数据， 5G 的云化统一架构也将使能未来的云端实现实时控制。
三维物体识别：三维数据由传感器直接获得，可以表示为深度图、点云、网格、CAD 等不同形式。其中点云数据获取便捷，易于存储，具有离散和稀疏特性，方便扩展为高维的特征信息。另外，大部分立体视觉传感器具有主动发光单元，因此在不同的光照环境下 仍然可以得到相似的结果。这就使得三维视觉相对于传统的二维视觉受环境和观测条件影响较小。
怎么研发运行《机器人太空智能装备》，它对人类创建太空基地好吗？
#科技部向全社会征集颠覆性技术研发方向# 前沿科研著作编号00018→机器人太空智能裝备研发运行运用机器人太空智能装备，是运行在太空的《机器人智能接收发射发送对接组装制造建设装备部队》，负责太空接收发射发送对接组装制造建设。把来自地空太空组件，通过智能对接组装加工，建设成为人类所需要的太空运行产品和运行设施设备。
是人类在《太空
