第125章 智慧的核心技術(第2/2 頁)
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保持上下文連貫；transformer 架構掀起革命，Gpt 與 bERt 基於此大放異彩，Gpt 側重生成，產出連貫文字，bERt 強調雙向理解，提升各類 NLp 任務精度。
（三）應用場景與效益
智慧客服藉助 NLp 與使用者對話，解答疑問、處理投訴，降低人工客服成本，提高響應速度；內容創作方面，AI 寫作助手生成新聞稿、小說、文案，雖情感細膩度稍欠，但效率驚人；輔助教育領域，AI 批改作文、智慧答疑，個性化輔導學生學習，解放教師精力。
（四）難點與發展願景
語言歧義、文化背景差異加大理解難度，一詞多義、地域俗語常讓機器 “摸不著頭腦”；情感分析精度待提升，難以精準捕捉人類複雜情感；未來，NLp 將與知識圖譜深度融合，融入常識、背景知識，提升語言理解全面性；拓展多語言互動，打破語言壁壘，促進全球交流。
四、機器人技術：智慧的 “實體化身”
（一）機器人的機械與智慧架構
機器人集機械設計、電子控制、智慧演算法於一身。機械結構決定運動靈活性，關節、自由度設計適配不同任務；感測器提供環境感知，視覺、力覺、觸覺感測器讓機器人 “看清”“摸準” 周圍；智慧控制系統整合機器學習、規劃演算法，依據感知資訊規劃行動路線，做出決策。
（二）工業與服務機器人應用
工業機器人是製造業 “尖兵”，汽車生產線上精準焊接、裝配零部件，提高生產效率、產品質量；協作機器人人機協同，分擔工人繁重、危險任務，且可快速程式設計切換任務；服務機器人百花齊放，物流機器人在倉庫高效分揀、搬運貨物，醫療
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