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。
人工智能在金融领域有哪些应用场景和作用？
据「AI 应用前沿」长期的行业观察，人工智能在金融领域的应用场景和作用 如下：智能信贷信贷是银行业的典型业务场景。其中，审批效率有限是传统金融信贷服务中长期存在的痛点。随着大众金融消费观念的逐步变化，小额高频的信贷服务需求正逐步成为一大趋势。而随着人工智能技术与金融科技的发展，信贷服务也逐渐向着高效的运作模式转变。
如移大数据征信、基于机器学习技术开发信用风险量化模型、通过拍照、视频、移动终端数据同步等手段核实客户信息等智能技术的应用都在提升信贷服务的效率和效果。智能反洗钱随着经济全球化的发展与技术的迭代更新，洗钱犯罪同样“与时俱进”，随着新技术与场景变的更加隐蔽，且成本与风险日益降低。犯罪网络化、专业化、国际化的趋势愈发明显，而洗钱犯罪的模式也愈发复杂。
