人工智能主要分为三个阶段[：

第一阶段为运算智能，即计算机能够快速运算和记忆存储的功能；

第二阶段为智能感知，即计算机具有通过各种传感器来获取物理世界的信息的能力；

第三阶段为认知智能，即计算机具有了像人一样理解、分析、推理等能力。当前社会正处于智能感知快速发展的阶段，并朝着认知智能的终极目标进军。

智能感知是人工智能与现实世界交互的基础和关键，是人工智能服务于工业社会的重要桥梁，它对于信息进行智能化的感知及测量，将有助于人工智能对信息进行识别、判断、预测和决策，对不确定信息进行整理挖掘，实现高效的信息感知，使得物理系统更加智能，智能感知涉及诸多工程领域，如海洋船舶、航空航天、土木建筑、生物化学等，这些领域都离不开对于信息的智能感知和处理。

人工智能包括信息感知和计算智能两个重要组成部分。信息感知是实现人工智能的基础，计算智能是实现人工智能的关键。

信息感知利用传感系统对被测对象的变化进行测量，是信息处理的首要环节，智能感知技术具有“感、知、联”一体化的功能，涉及数据采集、数据传输与信息处理等过程，涵盖信息采集、过滤、压缩、融合等环节。

其中，信息采集是获取所需事物的测量信息，必须要确保信息的准确性；信息过滤是对所采集的信息进行有效的特征提取；信息压缩是对冗余数据的去除；信息融合是指对传感器感知的信息进行融合处理、识别或判别。

计算智能由贝兹德克于1922年提出的，他认为计算智能取决于制造者提供的数值数据，不依赖于知识。要实现智能感知，就必须完成信息的感知与数据的融合。由此可知，智能感知是面向感知信息，并基于先验知识模型进行融合处理的过程。传感系统实时采集的数据信息通过感知处理，得到测量对象的状态信息。感知系统综合来源于各类传感系统和计算云等的数据，分析、提取、感知数据源的有效信息。采用感知测量网络协作获取的多传感器系统测量数据通过计算智能的方法，提取有效的特征信息，从而提高系统的感知能力。

智能感知与人工智能已成为当今世界高度关注的热门领域，如何将两者进行有机地结合，具有重要的理论和实际应用价值。

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