【机器学习智能硬件开发全解】（一）—— 政安晨：从深度认知开始

从深刻认知开始

作者政安晨依据自身多年研发经验，本着成过的功与踩过的坑都是浮云的态度，为各位小伙伴们进行一个系列的智能硬件开发领域的示范解析，让对智能硬件感兴趣的小伙伴们少走弯路。

这是一路走一路全是干货的文章系列，相信聪明的您不会失望。

小伙伴们要晓得，智能硬件开发的本质是在刀尖上跳舞、在芥子里洞天，要想成为这个领域里面的佼佼者，要有对有限资源的深度驾驭能力，而这个驾驭能力则是建立在对芯片、电路、信号、传感、嵌入式系统、编译、C、RTOS、通信协议等等的深刻理解之上，是背景知识、是经验、也是直觉。

作者政安晨试图以这个系列的文章，将自己近二十年的经验分享给大家，希望小伙伴们能通过我的文章少走些弯路。

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收录专栏: 机器学习智能硬件开发全解

希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！

智能硬件领域涉及庞杂，仿若星辰大海，美丽奇幻、千姿百态、无尽探索，却好像不太抓得到。

智能硬件

智能硬件的本质

智能硬件是指集成了人工智能、物联网和其他先进技术的硬件设备。它可以具备感知、分析和决策等能力，能够与用户进行交互，实现自主学习和智能化操作。

智能硬件可以是各种类型的设备，比如智能手机、智能手表、智能家居设备、智能穿戴设备等。这些设备内部集成了各种传感器、处理器和网络连接功能，并通过软件和算法实现智能化功能。

智能硬件的特点包括：

感知能力：智能硬件能够通过各种传感器感知周围的环境和用户的行为，如温度、湿度、光线、运动等。
数据处理和分析能力：智能硬件能够处理和分析从传感器获取的数据，并通过机器学习和人工智能算法提供更加智能化的功能和服务。
交互能力：智能硬件通过触摸屏、语音识别、手势控制等方式与用户进行交互，提供更加便捷的操作和体验。
远程控制和连接能力：智能硬件可以通过无线网络连接到互联网，实现远程控制和数据交互，与其他智能设备进行联动。

智能硬件的应用领域非常广泛，如智能家居、智能健康、智能交通、智能物流等。随着人工智能和物联网技术的不断发展，智能硬件将在各个领域中扮演更加重要的角色，并为人们的生活和工作带来更多便利和智能化的体验。

智能硬件的本质是通过集成先进的计算、感知和通信技术，使传统硬件获得智能化的能力。具体来说，智能硬件包括一系列具有智能特性的物理设备，不仅能够感知和收集环境信息，还能够通过内置的计算和处理能力进行数据分析和决策，并与其他设备或网络进行通信和交互。智能硬件的本质是将软件和硬件融合在一起，实现物理世界与数字世界的无缝连接，提供更智能、便捷和个性化的服务和体验。

智能硬件一般具备以下组件：

作为智能硬件“大脑”、负责控制设备的微控制器;

用于检测设备及其周边环境的输入设备;

用于提示信息或直接作用于周边环境的输出设备;

用于连接服务端或控制端的网络接口。

微控制器

微控制器（Micro Controller Unit，MCU）也可称为单片机，是把中央处理器的频率与规格做适当缩减，并将存储器、定时/计数器、各种输入/输出接口等集成在一块集成电路芯片上所形成的芯片级的微型计算机，用于协调和指挥设备工作。

简单来说，微控制器，咱们有时也称为SOC——片上系统，就是一套计算机系统集成到一块芯片上，这块芯片就相当于一台计算机。

它的体积小、质量轻、价格便宜、输入/输出接口简单。

而且它修改一条机器指令只需重编所对应的程序，增加一条机器指令只需在控制存储器中增加一段程序。

例如：

空调能使室温达到某个特定温度，是因为微控制器中有一段程序，这段程序的用途就是检测连接在微控制器（输入端子）上的温度传感器的状态，并控制空调中的温度控制部件（蒸发器、压缩机、冷凝器等），以便使室温达到目标温度。

输入设备

输入设备是指向计算机系统输入信息的设备。

对于智能硬件来说，输入设备主要是指传感器，它能够获取智能硬件自身和周边环境信息以及用户的操作信息等。

例如，有些智能音箱搭载了触控屏、物理按键、摄像头、麦克风阵列等传感器，这些传感器能够帮助智能音箱更全面地掌控周边环境信息：触控屏和物理按键可以获取用户的操作信息，摄像头能够获取周边环境的图像信息，麦克风阵列能够获取周边环境的声音信息。

值得注意的是，传感器的类型和精度在一定程度上决定了智能硬件的性能，所以在智能硬件的研发过程中，选择合适的传感器非常重要。

输出设备

输出设备是指将计算机系统的信息返给外界环境的设备。

这些设备能够将智能硬件返回的信息通过图像、声音、行为等形式表现出来。

举个例子，智能机器人可以通过显示屏显示其工作状态给用户，通过声音来提醒用户，通过做出特定动作来服务用户。

由此可见，智能硬件的输出设备能够通过不同的方式传递信息给用户，并对外界环境进行一定程度的干预。因此，在智能硬件的研发过程中，考虑如何搭配不同的输出设备以使智能硬件更高效和舒适地传达信息给用户是十分必要的。

网络接口

网络接口是指计算机系统与网络进行连接的接口。

智能硬件需要通过网络与服务器、用户端软件或网络中的其他智能设备进行通信，以便积累和分析检测到的数据，以及通过用户端软件对智能硬件进行控制。

智能硬件可以通过有线和无线两种方式进行连接。

对于摆放在固定位置的智能硬件，比如智能制动贩卖机或者用于监控特定位置的安防设备，可以使用有线连接方式。虽然有线连接方式要考虑线路排布问题，但网络通信更加稳定。

对于放在室内的智能硬件，比如智能家居类产品，可以使用Wi-Fi这种无线方式进行连接。

对于在移动中使用的智能硬件，比如智能穿戴类产品，可以使用蜂窝网络这种无线方式进行连接，比如在设备中插入网卡，或者与手机连接后通过手机联网。

举例说明智能硬件

举个简单的例子来说明如何将传统设备改造为智能硬件。

假设要对一个普通的水杯进行改造，使其变成一个能监测水温、通过App提醒喝水的智能水杯。

我们可以通过三步改造来实现：

A . 实现水量监测功能：为水杯增加一个压力传感器，通过计算水杯底部受到的压力来判断水量，在每次压力较小时，则判定水被喝掉了。

B. 实现饮水量App提醒功能：为水杯增加一个Wi-Fi模块，通过Wi-Fi与手机App进行通信，在一定时间内喝掉的水未到达手机App设定的目标值时，则发出提醒信号给手机App进行提示。

此外，在实现了水杯与手机App的通信功能后，我们还可以利用水杯获取的饮水量、饮水时间等数据创造附加价值，比如生成用户饮水量和饮水时间的日报、月报、周报等，并根据科学的数据分析结果，为用户提供合理的健康饮水建议等服务。

C.实现监测水温的功能：给水杯增加一个温度传感器，以检测水杯中的水温，并将水温数据经过机器学习算法，形成监测水温的小型神经网络，传送到手机App，以便用户查看，并对用户喝水的行为进行预测和提醒。

通过以上三步，我们就完成了对传统设备的改造。

值得注意的是，上述例子旨在帮助读者更好地理解传统设备智能化的大致思路，实际的改造过程远比上述例子复杂，而且实现每个功能的方式也不唯一。

改造后的智能水杯的工作示意图如下图所示：

智能水杯通过传感器来检测外界数据，并将数据上传至云端（互联网），并在云端进行机器学习算法训练，云端再与用户的手机App进行通信，下发这些数据和预测结果以及控制行为。这样，用户就能够查看智能水杯所获取的数据了，除了查看智能水杯的数据，用户还能够通过手机App实现对智能水杯的控制，这就是典型的物联网设备的工作方式。

物联网

物联网的本质

物联网（Internet of Things，IoT）是新一代信息技术的重要组成部分，从字面意思理解就是万物相连的互联网。

物联网有三层意思：

第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上进行延伸和拓展的网络；

第二，物联网将互联网的终端设备（个人电脑、手机等）延伸和扩展到了物品与物品之间的信息交换和通信。

第三，物联网与人工智能算法的融合，将进一步拓展智能硬件的应用价值，让物联网成为连接各类人工智能边缘算法的必然路径。

如下图所示，物联网是对互联网的延伸和拓展，物联网中的设备数量将远远超越传统的互联网中的设备数量。

如上图所示：物联网中的设备数量远超互联网中的设备数量

物联网通过传感器、射频识别技术、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等传感设备与技术，采集物品周围或内部的声、光、热、电、力、位置、生物、化学等信息，并按约定的协议将物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物品（及其周围环境）的智能化识别、监控、操控、定位、跟踪和管理。

物联网的工作示意图如下所示：

物联网中的各种终端设备其实都是智能硬件，即物联网终端设备是具备接入互联网能力且具备与其他设备共享和处理数据能力的智能硬件。

而且，智能硬件是物联网的关键组成要素，与物联网相辅相成，互为支撑。

如果没有智能硬件的承载，就没有物与物之间的信息传输，这样物联网就无法延伸和拓展。

反之，如果没有物联网，智能硬件就只能收集与处理本地数据，无法实现更智能化的功能。

基础框架

物联网的基础框架可以分为三层：感知层、网络层、应用层。

感知层

感知层位于物联网三层结构中的底层，其功能为“感知”，是实现物联网全面感知能力的核心，能通过传感网络获取环境信息。

对于人类而言，感知层是使用五官和皮肤，通过视觉、味觉、嗅觉、听觉和触觉感知外部世界。

对于物联网而言，感知层是运用射频识别器、全球定位系统、红外感应器、摄像头等传感设备识别外界事物并采集数据。这些传感设备让物体也具备了“感受和知觉”，从而实现对物体的智能化控制。数据采集完成后，感知层通过RFID、条码、工业现场总线、蓝牙、红外等短距离传输技术传送数据。

感知层由基本的感应器件（例如RFID标签和读写器、各类传感器、摄像头、GPS、二维码标签和识读器等）以及感应器组成的网络（例如RFID网络、传感器网络等）两大部分组成。该层的核心技术包括射频技术、新兴传感技术、无线网络组网技术、现场总线控制技术等，涉及的核心产品包括传感器、电子标签、传感器节点、无线路由器、无线网关等。

网络层

网络层位于物联网三层结构中的第二层，其功能为“传送”，是连接感知层与应用层的纽带，能够通过网络进行信息传输。

网络层由各种私有网络、互联网、有线通信网、无线通信网、网络管理系统和云计算平台等组成，在物联网中起信息传输的作用。网络层相当于人的神经中枢系统，负责将感知层获取的信息安全可靠地传输到应用层，然后根据不同的应用需求进行信息处理。

感知层获取到的数据可以通过移动通信网、互联网、企业内部网、各类专网、小型局域网等网络进行传输。各种类型的网络有着不同的特点和应用场景，互相组合才能发挥出最大的作用。因此在实际应用中，信息传输通常经由多种网络。网络层所需要的关键技术包括长距离有线和无线通信技术等。长距离无线传输方式主要包括NB-IoT、LoRa、eMTC、5G/6G/7G等，短距离无线传输方式主要包括ZigBee、Wi-Fi、蓝牙等。不同的应用场景对应不同的传输方式。选择合适的方式是网络层最终实现客户需求的关键因素。

应用层

应用层位于物联网三层结构中的顶层，其功能为“处理”，是物联网和用户（包括人、组织和其他系统）的接口，能够通过云计算平台进行信息处理并提供丰富的基于物联网的应用。

应用层将物联网与各行业相结合，依托神经网络的机器学习算法，实现对物理世界的实时控制、精确管理和科学决策。

例如：

智能安防中的智能摄像头能够采集用户家中的图像和声音等信息，并将这些信息上传到特定的服务器，然后由服务器对这些信息进行存储和分析（AI训练）以及预测。当检测出用户家中有吵闹声或有其他人出现时，自动采取相关措施，比如通过手机App通知用户或报警等。其中，服务器对数据的处理和自动采取相关措施都属于应用层的工作。

从结构上划分，物联网应用层包括三部分：

物联网中间件，是指一种独立的系统软件或服务程序，可以将各种公用的功能进行统一封装，提供给物联网应用层使用；

物联网应用，是指用户直接使用的各种应用，如智能操控、远程医疗、智能安防、智能出行等；

云计算与人工智能网络，用于助力物联网海量数据的存储和分析（AI训练）以及预测，感知层收集到大量的、多样化的数据，需要进行相应的处理才能作为科学决策的依据。

云计算

智能硬件通常将收集到的数据上传到互联网，与服务器进行通信和交换信息。

在过去，为了支持智能硬件功能的实现，智能硬件厂商需要去购买硬件设备（服务器、带宽、存储等）以及软件服务（数据库、分析工具等），还需要专门的工作人员（运维工程师等）来维护服务器的正常运行。

智能硬件厂商的规模越大，需要购置的服务器就越多。众多的服务器可能会变成一个数据中心，服务器的数量将直接影响数据中心的数据处理能力。而其中的设备、人力、建设、维护等各方面成本是中小型智能硬件厂商难以承担的。于是，云计算应运而生。

云计算是分布式计算技术的一种，基本思想是通过网络“云”将庞大的计算处理程序划分成无数个较小的子程序，然后通过多个服务器所组成的巨大系统分析和处理这些子程序，最后将得到的结果返给用户。

早期的云计算基本上是简单的分布式计算，负责任务分发，并进行计算结果的合并。

利用这项技术，可以在数秒内完成对数以千万计甚至亿计的信息的处理，从而达到与超级计算机同样强大效能的网络服务能力。

现阶段的云计算已不只是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、网络存储、虚拟化、负载均衡、内容分发网络等计算机和网络技术发展融合的结果。

广义上讲，云计算是一种计算服务（计算服务包括服务器、存储、数据库、网络、软件、分析等方面，主要用于分析和处理数据），而提供计算资源的网络被称为“云”。

云计算把许多计算资源集合起来，通过软件实现自动化管理，只需要很少的人参与，就能让资源快速运行起来。

基于云计算，智能硬件厂商可通过互联网获得计算能力，而无须耗费巨额资金去购买数据库、软件和设备。服务器等IT基础设施或软件都由云服务供应商升级、维护。

我们可以将计算资源视为一种可以在互联网上流通的商品，就像水、电、煤气这类资源一样，可以方便地按需购买和使用。

值得注意的是，云计算不是一种全新的网络技术，而是一种全新的网络应用概念。云计算的核心概念就是以互联网为中心，提供快速且安全的云计算服务与数据存储，让每个使用互联网的用户都可以使用网络上的庞大计算资源与数据中心。

云计算对智能硬件的影响

云计算能够为智能硬件带来以下改变：

第一，云计算使智能硬件产品更智能。

物联网时代下，智能硬件将产生海量的数据，而传统的硬件架构的服务器很难满足数据管理和处理要求。

云计算利用其规模较大的计算集群和较高的传输能力，能有效地促进物联网数据的传输和计算。

此外，云计算集成了大量大数据和AI应用，可以满足智能硬件产品在不同场景下的数据采集、数据存储、数据分析等需求。

比如一款智能体脂秤不仅能测量用户的体重和体脂等信息，还能够把用户的体测信息上传至云端，建立用户的体测数据档案，并能够结合历史体测数据评估用户的健康情况和预测用户体测信息的变化趋势，提供合理的生活、饮食、运动等方面的建议。

这些使智能硬件更智能的功能和服务，都是基于云计算（结合人工智能和大数据）实现的。

第二，云计算使减小智能硬件产品的体积和降低成本成为可能。

以增强现实（AR）设备为例，AR的本质是在现实世界中有机地融合虚拟信息，增强人们对真实环境的感知体验。

为了给终端用户带来良好的体验，AR设备需要能准确地识别和跟踪目标，并具备高质量的图像渲染能力，这就要求其具备一定的计算能力和一些其他特性，需要算力更强的芯片以及其他电子元器件。

这无疑会让AR设备的成本和重量增加、尺寸和功耗增大，从一定程度上降低了用户的购买欲望以及操作体验。

如果利用云计算的数据存储和高速计算能力来完成图像的高质量渲染以及虚拟对象位置的准确识别，则会降低AR设备因本地渲染和计算而引起的额外的设备功耗，减少对AR设备本地存储的限制，使AR设备不必安装昂贵的芯片以及其他电子元器件。

通过云计算，AR设备性能得到了明显的改善，为用户带来了更好的操作体验。

人工智能

人工智能是研究与开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它试图了解智能的实质，并对人的意识、思维过程进行模拟，生产出以与人类相似的方式做出反应的智能机器或系统。

该领域的研究包括但不限于机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理、专家系统、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、计算机视觉、自动程序设计等方面。

简单来理解，人工智能就是能够模仿人类智能执行任务的系统或机器，它可以根据收集到的大量信息不断地进行迭代，并能够根据历史数据和实时数据做出预测。

当人工智能（AI）与物联网（IoT）相结合，AIoT的概念就诞生了，即物联网将智能硬件产生、收集的海量数据存储于云端，通过大数据分析以及人工智能系统，实现万物数据化、万物智联化。

AIoT不是新技术，而是人工智能技术与物联网在实际应用中的融合，是一种新的IoT应用形态。物联网通过其网络终端的智能硬件以及各种传感器，使人工智能系统能够感知到外界并与之进行交互。

比如人工智能系统可以通过摄像头去看，可以通过麦克风去听，可以通过喇叭去说，还可以通过各种传感器去感受外界的声、光、热、电、力等。如果说人工智能系统是大脑，那么物联网就是让人工智能系统具备感知能力和行动能力的身体。人工智能系统分析并处理数据后，再通过智能硬件（比如机械臂、无人机等）与外部世界进行交互。

这样的协同模式将使物联网中的智能硬件表现得更加智能，从而更好地满足用户需求。

人工智能对智能硬件的影响

人工智能能够为智能硬件带来以下改变。

第一，人工智能能够使智能硬件根据外界环境自主行动，从而减少人的参与。

人工智能系统常常被集成在云端（有时也会在边缘终端中，如PC/本地工作站等），而物联网将智能硬件收集到的海量数据不断地上传到云端。

这些数据被人工智能系统处理和分析后，转化为具体的操作指令，再通过物联网传递给终端的智能硬件来实施。

比如，亚马逊的智能仓储机器人通过云端线路管控系统（类似于铁路的调度中心）自动规划路线，并将货物投到对应的300多辆货车当中。在此过程中，人工智能系统通过大数据分析和实时采集数据来指挥智能分拣机器人工作，不需要人为控制和干预。

第二，人工智能使智能硬件能够根据历史和实时数据，对未来的情况进行一定的预测和分析。

基于分析历史数据和实时数据对用户行为进行预测，并主动为用户提供服务和建议这样的功能，基本上是无法通过智能硬件本身来实现的，所以单凭智能硬件还远远不能满足用户对智能化服务的需求，而人工智能可以。

人工智能系统所处理的数据越多，它的积累和学习就越多，进而不断地提升预测的准确率，变得越来越智能。

比如自动驾驶公司通过雷达、声呐、GPS和摄像头等传感器，持续收集路况信息、行驶区域的地图信息、场景信息（交通灯、车道等）等，并通过人工智能系统进行分析，以此来预测道路中的行人、其他车辆的运动轨迹和位置。基于预测结果，可以合理规划车速、车辆行动轨迹等，从而保证自动驾驶车辆能够安全和正确地应对各种环境。

智能硬件产品分类

根据智能硬件产品的应用场景和领域，我们可以将智能硬件产品分为多种类别，比如智能穿戴、智能家居、智能交通、智能医疗、智能教育、智能制造等。因为以上几类智能硬件产品相对其他类别的智能硬件产品更常见且渗透率更高，所以下面主要对它们进行介绍。

智能穿戴产品

智能穿戴产品是指将日常穿戴产品与智能化设计相结合，开发出的可以穿戴的产品的总称：

比如智能手表、智能耳机、智能头盔等。智能穿戴产品内置了多种传感器，一般都能够接入互联网与手机App进行通信，功能包括健康管理、运动监测、定位导航、社交通信等。

通过智能穿戴产品，人们得以更好地感知外部环境信息与监测自身的信息。

智能穿戴产品通常可以分为以下几种类型：

手戴类设备：指戴在手上的智能硬件产品，比如智能手表、智能手环、智能戒指等。

头戴类设备：指戴在头上的智能硬件产品，比如智能耳机、AR设备、智能头盔等。

穿着类设备：指穿在身上的智能硬件产品，比如智能跑鞋、智能鞋垫、智能服饰等。

智能家居产品

智能家居可能是目前普及程度最高的智能硬件产品。

它是指以住宅为载体，利用网络通信、物联网、安全防范、自动控制等多种技术将家居生活有关的设施进行集成，打造高效的家居日程事物管理系统，使家居生活变得更加便捷、安全、舒适和环保。

智能家居不是一款智能硬件设备，而是多个家居类的智能硬件组成的一个智能化家居环境。

智能家居通过物联网技术将居家环境中的多种设备（比如照明设备、温控设备、安防设备等）连接到一起，实现家电控制、环境监测、远程控制等多种功能，为人们提供智能卫浴、智能睡眠、智能安防等多种服务。

智能家居产品通常可以分为以下几种类型：

家用电器类：指具备智能化系统的家用电器，比如智能电视、智能投影仪、智能洗衣机、智能扫地机器人等。

安全监测类：指具备智能化的外部环境监测设备，比如智能摄像头、智能恒温器、智能门锁、智能门禁等。

生活用品类：指具备智能化系统的生活用品，比如智能马桶盖、智能水杯、智能窗帘、智能床垫等。

智能交通产品

智能交通产品是智能交通系统中最外围的智能硬件设备。

智能交通系统是指将计算机、传感器、自动控制等多种技术综合应用于整个交通运输管理体系，从而形成一种安全、高效、节能的综合运输系统，比如智慧停车、智慧出行、智慧公路等。智能交通终端是智能交通系统面向厂商或用户的智能硬件设备。

其中，面向用户的智能交通终端通常可以分为以下两种类型：

交通工具类：指结合了智能技术的交通工具，比如智能电动车、智能滑板、智能平衡车、智能自行车等。

车载工具类：指结合了智能技术的车载设备，比如智能车载导航仪、智能行车记录仪、智能车载净化器等。

智能医疗产品

智能医疗产品是指将计算机、传感器、自动控制等多种技术综合应用于整个医疗管理体系，使医疗信息能够被智能化采集、转换、传输、处理，从而实现患者与医护人员、医疗机构、智能医疗设备之间互动的产品。

与智能交通类似，智能医疗系统也是一套智能化的管理体系，以智能医疗产品作为系统的外围设备。智能医疗产品通常能够检测人体的生理数据，并可以将这些数据上传至云端，在云端经过一系列分析和处理后，向用户展示数据并提供建议，实现智能医疗产品的健康医疗价值。

智能医疗产品通常可以分为以下两种类型：

健康类：指具备智能化系统，但达不到医疗级别的具备人体数据监测相关功能的智能设备，比如智能人体秤、智能床垫、智能手环、智能头带等。

医疗类：指具备智能化系统，且达到了医疗级别的具备人体数据监测相关功能的智能设备（医疗器械），比如智能手术机器人、智能胰岛泵、智能血糖仪等。

智能教育产品

智能教育产品是指将教育和学习场景中的用品与智能化设计相结合，开发出的能够应用于教育和学习场景的教具类设备的统称。

比如智能黑板、智能编程机器人、智能学习机等。智能教育产品通常结合大量第三方的学习资料来供终端用户教学或学习。智能黑板中包含大量的课件，老师通过拖动、滑动等操作即可轻松地将课程内容展示给学生，从而达到良好的课堂学习效果。

智能教育产品通常可以分为：

教学类：指具备智能化系统的教学工具和教学设施等，比如智能黑板、VR智能教室、智能答题器等。

自学类：指能够直接教授使用者某些特定内容的智能化设备，比如智能编程机器人、智能点读笔、智能学习机等。

智能制造产品

智能制造产品是智能制造系统中最外围的智能硬件设备。

智能制造系统是具有信息感知、自动决策、自动执行等功能的先进制造过程、系统和模式的总称。

它是人机一体化系统，能够通过物联网、大数据、云计算、人工智能等技术模拟人的智力活动，以取代一部分生产制造中人的脑力和体力劳动。其涉及的内容主要包括智能生产、智能物流、智能工厂等。而智能制造设备则是智能制造系统中的智能硬件设备，主要应用于生产制造环境，比如智能物流机器人、智能机械臂、智能机床、智能分拣机器人等。

当然，还有其它智能硬件产品，以后会越来越多，智能度会越来越强。