网上有关“人工智能落地,危机中的迷茫”话题很是火热，小编也是针对人工智能落地,危机中的迷茫寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助到您。

激光雷达、高算力芯片、高清大屏，以及冰箱彩电大沙发……这些新势力车企们吸引消费者们的“利器”，变得不再那么好用了，因为它们已经不再是新势力们的专属。

在2023上海车展上，传统品牌们带来的新车数量，其实是要远高于新势力们的，而且从传统品牌的这些新车中，我们也看到了那些之前属于新势力们的“标签化”的硬件，就比如激光雷达、高清大屏等。

其实市面上目前主流的传统品牌，几乎都已经经历了3—5年的电动化和智能化的升级转型，在此次上海车展上，它们不约而同地拿出了最新进展。

我们看到沃尔沃的全新电动旗舰车型EX90用上了Luminar激光雷达，同时还是用了英伟达Orin和高通骁龙8155芯片，原本“专属于”新势力们的硬件已经直接放在了EX90上。比亚迪旗下的仰望U8和腾势N7也都用上了激光雷达，而且还是用了不同品牌的激光雷达。

奇瑞星途的星纪元STERRA ES和红旗的E001也都在车顶位置布置了激光雷达。在传统品牌的车型中，激光雷达这种配置逐渐变得不再是那么稀缺，高阶智能驾驶也不再是新势力车型的专属，传统品牌一样可以在这方面发力。

而到了智能座舱方面，这一次大众带来了全新的ID.7轿车，外观内饰与去年亮相的概念车区别不大，内饰中使用上了15英寸的2K大屏，物理按键仅剩“双闪”开关，而且车机系统也是大众全新开发的。宝马带来了曾在今年CES展会上亮相过的i Vision Dee概念车，不但外部车漆会变色，座舱内也用虚拟投影取代了屏幕，而且宝马将会在今后的量产车上减少屏幕数量。传统车企们在智能座舱方面激进地卷起来，新势力们看了都颤抖。

我们能明显地看出来，传统品牌们在智能化方面，与新势力们的差距在不断缩小，新势力们在近两年有些原地踏步。我们以蔚小理为代表，在从2020年底开始，蔚小理三家的产品都开始向“第二代”车型产品过渡，而且它们也算是把“套娃”这件事儿玩明白了，它们玩起套娃来，大众都得直呼内行。

虽然它们在二代平台上已经做了充分的技术冗余，尤其是在智能化方面，但是受到法律法规和芯片性能的影响，它们的很多功能是无法完全落地实现的，在传统车企们还没有开启电动智能化转型之初，它们还没有搞明白自己到底要做什么，要怎么做，这个阶段新势力们靠着智能化逐渐打开并站稳了市场，而且让大家形成了只有新势力才有智能车机和智能驾驶的观念。可是当全行业都开始向智能化转型，而且开始逐步落地之后，也就是现在这个阶段，新势力们被卡住无法向上的智能化就要“泯然众人矣”了。

对于传统品牌们来说，在电动化转型之初的稍显落后，属于是正常表现，因为大体量的车企在转型中，肯定无法完全考虑全面，没法做到细致地瞻前顾后，所以会出现手忙脚乱的情况，进而也就导致了发展过程中智能化开局落后的局面。

而且传统车企们也会有迷茫，比如到底是全栈自研还是找供应商合作，大众就因为软件自研进展太慢导致集团旗下新车无法发布，大众完全的自研也导致了哪里都落后。但是当去年迪斯被“炒鱿鱼”之后，大众新CEO奥博穆虽然继续延续了迪斯的电动化转型之路，但是开始主张合作了，不再自己闷头闭门造车了。去年大众开始了与高通、大疆、地平线、科大讯飞的合作，在全新的ID.7上，已经使用上了与科大讯飞合作的智能语音助手。

大众的开窍只是冰山一角，其实我们会发现，抛开传统车企们自研的一部分智能化之外，它们可以比较轻松地从供应商那里获得提升智能化的方案，因为这些传统车企们过去就是这么做的。

就比如我们老生常谈的Mobileye和博世，传统车企们要想获得辅助驾驶的功能，过去可以直接找它们买黑盒方案，蔚小理等新势力们一开始也是这么做的，只是因为要做出差异化，增强竞争力，新势力们抛弃了它们，选择了自研，可是像Mobileye已经开始了转型，下一代芯片就会提供黑白盒都提供，而且也会融合激光雷达，还不需要车企们去花高价自己去跑路试、优化系统等，买过来就能实现和新势力们同样水平的功能，消费者们基本上只看疗效，不太会揪着你这是自研的还是买的供应商方案，用起来方便，功能配置多就行。

这就是我们说传统车企们仍然可以从这些供应商手中，比较轻松容易地提升智能化的原因，就算Mobileye不行，英伟达、高通、地平线，甚至是华为它们也都有成熟的可打包方案，这几年自动驾驶的快速发展，让车企们不用再非得去自研，新势力们通过花高价自研获得的能力，供应商们手里就有现成的。

类似的情况不只有辅助驾驶领域，智能座舱方面也是一样，新势力们普遍选择用高通芯片+安卓底层系统去开发自己的智能车机，为了多音区语音识别去狂卷。但是像博世还有一些巨头企业，它们也在做智能化的融合方案，甚至供应商们手中已经有了舱驾一体的解决方案，传统车企们不用再去自己卷，供应商们随时欢迎车企们的到来。特别是在如今这个AI人工智能技术大爆炸的时期，大家的起跑线几乎都是一样的，过去那一套语音系统纯自研的模式，在AI大语言模型面前，就变得有些幼稚了。

新势力们烧钱自研的高阶辅助驾驶和智能座舱系统，其实在目前这个阶段，已经不太能形成过去的壁垒了，车企们想要升级车辆的智能化，巨头供应商和互联网公司都有完全的解决方案和合作方案，像上个月有那么多的国内车企宣布座舱将接入百度的AI语言大模型文心一言的时候，智能化开发的局面就已经不同了。

所以说智能化将不再是新势力们的优势，传统品牌通过自研+供应商+AI人工智能，可以在短期内就能达到新势力们目前的水平，新势力们又要拿什么去拼呢？

大家也看到了，新势力车型已经开始在平台架构上发起新一波的攻势了，就比如向价位更低的车型上普及800V架构，用全新的车身结构、底盘架构去增强车辆的硬实力，用成本更低的智能化解决方案去代替目前的高成本方案，而最直观的就是用价格去卷对手，可是不断地降价，最直观带来的问题就是会杀伤自己，而且降价甚至已经带不来销量上的增长，头部新势力们的销量增速已经明显放缓，又有什么能救得了它们呢？

最近大家都在传一句玩笑话，说“买电动车，不能买杂牌车”，这个“杂牌车”指的是BBA等传统品牌的电动车型，可是从最近的市场表现和上海车展上的智能化发展来看，这句话已经变味了。

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人工情感的理论危机

活着

　这，是新的时代。

　群蚁排衙的代码划过计算机昏黑的屏幕，如流星坠入夜空无尽的黑。人工智能是一个时代的标志，它让机器的存在显得更为必要，也让它们学会活着。

　科幻**中的高新技术已成为现实，或许不久，那双机械的手就会敲开你的家门，与你共同生活。

　“计算机像人类一样思考”，库克并不担心，他或许是科技产业的领军者，但也绝非仅是如此。“我更担心人类想像计算机一样思考。”这是一种提醒？亦或是一种预言。

　历史犹如一条河，人们往往只旅经桥上，却很少望着桥下那条奔流的鲜血浑浊的猛兽。自人还未自称为人时，两颗种子便种在心中。一颗长为树，一颗长为花。树的影子时常遮蔽花的身姿。但新的时代中，花的芳香已飘散开来，伴着时间的风无处不在。

　活着，还是活着？

　有的人倚在树下，望着白云流过湛蓝的天空，手却不经意间触碰到了花蕊。

　优胜劣汰，活着的法则。这颗蓝色星球已不如往日，她已步入中老年期，却负担着往日无法比拟的压力。人工智能，是一柄微笑着的刀。是被人从刀鞘中取出，还是胸膛中取出，这取决于如何活着。

　诚然，一条条代码还未被情感裹挟，“像人类一样思考”如天方夜谭。它们只是更讲究结果。“一亿还是一千万？”人工智能的驱动，必然选择前者。

　人所不同。他会徘徊，他会迷茫。理性释然，以历智慧生物的地位，他会迁就前者。但树已成年，参天厚实。价值观，同情心让你游离，或许剩余九千万将给予那些底层的人，或许用于治愈衰微的地球。

　时代释然，这是个浮躁的年代。名利比以往更令人陶醉。“想计算机一样思考”是完美的，但人非完美，如同时代。

　忘记如何活着，忘记如何思考，忘记如何存在。

　确实人工智能正在普及，但请别让它代替你活着。

　这是新的时代，但别忘记旧日的活法。

篇二

围棋高手李世石惨败人工智能，写作机器人转瞬间创作优美华章，护理机器人为健康生活保驾护航……人工智能不断在各个领域刷新着人们的认知。可面对这个方兴未艾的新事物，人们在享受生活之华丽转型、机器之轻松便捷的同时，对人工智能的日益强大也产生了恐慌——人工智能是否会导致机器人像删除垃圾邮件一样“删除”人类？

　是的，正如霍金预言：“全面化人工智能可能意味着人类的终结。”随着人工智能日益渗透我们的生活，人类社会面临着生存竞争、伦理困境等方方面面的严峻挑战，然而，冷静想一想，AI其实本质上与互联网、智能手机等科技相差无几，其终极目标都是为了让我们的生活更快捷方便，我们为何要对AI的到来感到恐慌？私以为，面对人工智能全面化的大势之趋，我们理应勇立潮头，迎战AI洪流。

　毋庸置疑，人工智能无可比拟的学习速度，不知疲倦的高能运作，面面俱到的系统分析，以及庞大繁杂的数据体系，势必会占据了人类相当比重的生存空间，机器人种种优势人类也难以企及，但是，AI的诞生不是为了消灭、打败人类，而是要让人类不断突破自我，寻找新的可能。在几十年前，我们谁能想到如今的互联网科技能彻底改变我们的生活？同样地，我们也无法否认未来在AI时代我们的生活会再次被*。拒绝AI更是对更美好未来的拒绝，唯有与AI同行，让复杂的世界更简单，我们才能迎来更好的时代。

　其实，哪一次技术革命没有没有给人类带来红利？——蒸汽机的创造，使人类从农业手工业时代进入了工业社会；电动机的诞生，使人类从工业社会跨入了“电气时代”，而以原子能、电子计算机、空间技术和生物工程为主要标志的信息技术革命，更是翻开了自动化、信息化时代的篇章。每一次技术革命，伴随的都是生产力的发展和人类自身的解放。人类以惊世骇俗的创造力与超乎想象的决心意志排除万难，刷新高度，又有什么理由被AI的洪流击倒呢？

　是的，无论是哪个时代，“被替代”的隐患始终存在，但也恰恰是这些隐患与挑战，筛选着、鞭策着人们。成也挑战，败也挑战，关键在于当洪流袭来，你是否有勇立潮头，发现机遇的勇气。正如王鼎钧所言，“时代像筛子，筛得多数人流离失所，筛得少数人出类拔萃。”我相信，那些自甘堕落，向人工智能俯首称臣的人只会在社会中逐渐淡去，唯有那勇立潮头的少数人才能提升自我，在AI洪流中暗藏的机遇中大放异彩。

　人工智能之大势已成定局，然人类未来之命运犹未可知。面对AI洪流，是消沉，还是迎战？由君定夺。

篇三

随着时代的进步，科技在不断发展，人工智能以各种形式出现在我们的生活中，小到一片几纳米的芯片，大到整个互联网的交互系统，可以说我们的生活离不开人工智能。

　人工智能使我们的生活变得更加便利，就按“付款”这最基本的资金流通方式来说，从最早人们出门在外需要拿着大把的钱币，到后来出现了银行卡，人们可以施行刷卡支付，再到现在支付宝，微信支付，人们甚至不用带卡仅需扫二维码即可完成支付。是人工智能造就了现今如此快捷的生活方式

　人工智能也使得人类在工作上更加有效率。最早的人力劳动不仅耗时耗力，在精度方面也有着极大的限制，如今的电子一体化科技不仅节省了大量的人力资源，其工作精度也达到了人工不可超越的程度。人工智能可以说是现今最伟大的发明之一。

　人工智能有众多的好处，是否人工智能便可完全取代人类了呢？我想答案是未必的。人工智能说到底依旧是由人类开发出的程序，它只能单一地完成人类给其施加的指令，它的形式是单调且僵硬的。

　假如你把心理调节师这一职务交给一个人工智能去做，我想它应该会使一个患上抑郁症的人变得更为抑郁，甚至我认为它都能使一个普通的正常人也变得抑郁烦躁。这样的原因是显而易见的，人类的情绪千变万化，一个情绪的背后可能隐藏着更多的情绪，这是人工智能所无法了解的。

　所以我们不必担心人工智能是否会在将来超越人类从来替代人类，值得我们思考的应是人类是否因为人工智能而变得懒惰，死板，没有情趣。如果人类变得像人工智能那样，我想这个世界将会变得十分恐怖，人们只追求工作的效率而不顾及后果，人类失去了交流，社会变得单一无趣，生活也失去了原来的多彩而变为黑白两色

　人工智能的益处众多，我们应提倡且更多得去运用这一伟大的科技。与此同时我们也要对人工智能有所思考，不能因其的诸多便利而忘了属于人类最珍贵的东西——人情。

计算机理论界所开展的针对各种生理指标方面的“人工情感”方法，主要存在如下危机根本无法解决：

（1）要建立情感的识别系统和表达系统，就必须对情感的基本类型进行划分，以确立情感的基本模态。然而，情感的基本类型究竟应该根据什么原则和标准来划分，有何理论根据？

（2）对于同一类型情感，无论是情感感受强度，还是情感表达强度和情感生理唤醒程度，都可以采用不同的生理指标进行计算和测量，究竟应该选用哪一个生理指标为主要尺度呢？

（3）对于同一类型情感采用同一个生理指标进行测量和计算时，由于受到许多环境因素、人体其它生理因素和精神因素的影响，其测量值的差异性和波动性如何消除。

（4）不同的情感类型所产生的不同生理指标之间往往没有通约性，那么，不同类型的情感之间如何进行相互比较和统一度量？

（5）人的情感内容和感情方式是极为丰富的，各种情感之间相互渗透、相互作用、相互转化，往往有着相当复杂而且变化频繁的关系，那么对于情感的计算就需要真正天文数字般的情感数据资源库，还需要海量的计算模型与计算工作量，而人脑为何并不需要？

（6）有些复杂而微妙的情感，如怀疑、犹豫、迷茫、怜悯、尴尬、自我表现等，其生理指标的变化往往极其微弱而且短暂，对于它们的计算和测量如何进行？

（7）有些情感（如“对敌人的仇恨”与“对亲人的生气”）往往具有相同或相近的生理指标，但两者所表达的价值内涵往往相差很大，如何进行区别？

（8）情感的感受强度和表达强度与各种生理指标的变化量度通常不是成线性函数关系，大部分都是呈非线性的、不连续的、模糊的、概率性的、波动的函数关系，因此采用生理指标的变化量来计算情感的感受强度和表达强度，如何消除其误差性和不确定性。

（9）假如能够计算出人的情感感受强度、表达强度和生理唤醒程度，这些计算值又代表了什么样的客观价值意义？如何使电脑或机器人具有和谐、友好、灵活的人机界面？总之，对于情感的感受强度、表达强度和生理唤醒指标的计算实际上只是对于情感的表面形式的计算，而不是对于情感的客观内容的计算，因此不可能实现真正意义的“人工情感”。 为了实现用人工的方法和技术来模仿、延伸和扩展人的情感的目的，就必须首先建立情感的数学模型，实现对情感的内部逻辑关系及其运动变化进行严密的逻辑推理与精确的数学运算。然而，针对情感能否进行精确计算和人工化，理论界存在激烈的争论，具体体现在三个方面。

可能性与不可能性

一种观点认为，人的情感如同人的智能一样是可以进行计算，并在此基础上可以实现情感的人工化或数字化。协同学领袖哈肯曾经预言，“从长远的观点看，有希望制造出以自组织方式执行程序的协同计算机来模拟人类智能”，他系统阐述了他的脑活动和认知的协同学研究结果。另一种观点认为，情感具有不可计算性，人工情感是不可能实现的。他们认为，有些问题是可计算的，即对于这些问题存在可解的算法；但是还有一些问题不是可计算的，即对于这些问题不存在可解的算法。例如，停机问题是不可计算的，程序验证问题是不可计算的，检查一个图灵机是否接受一个给定的输入符号串是不可计算的，“波斯特对应问题”是不可计算的，等等。他们认为，认知的本质是计算，无论是人脑还是计算机，都是操作、处理符号的形式系统，而信息的收集、存储和处理的过程都是算法可计算的，因此认知和智能的任何活动都是图灵意义上的算法可计算的。与现代计算机不同，大脑不是一种通用图灵机，大脑的每一部分都是特异化的，并且是在相互作用中完成整体心智活动的，体现出一种内在的、依存性的、整体自涌现的形式，难以难以计算。哥德尔严格区分了心、脑和计算机的功能，他认为，心脑同一论是我们时代的偏见，心的可计算主义是应当批判的，假定存在超过人心的机器我们能证明吗？托尼·霍尔说：“大脑思维和计算机算法，乍一想这两者有相似性，但我们对大脑了解得非常少，基本结构都远远没有弄清楚。机器是不可能取代大脑的。”他说，比如编程，人的灵感机器没有，机器只能用来排错，机器只是助手。他们认为，欲望、情感和意志是具有主体意识的人类本身专有的，一旦它们脱离人就不存在了或者说变成假的了，情感只有是真时才能起作用，不可想象一台机器会自发地产生那些根本不属于它的特性；情感是不能制造的，模拟永远是假的；情感与人的社会性需求密切相关，电脑不具有任何社会性需求，因而不可能具有真正的情感，具有人类情感的电脑就象永动机一样永远不会实现，除非它具有独立意志。

必要性与不必要性

一种观点认为，人工智能基础理论已经处于相对停滞的状态，人工情感是人工智能必须面对的课题，是人工智能进一步发展的瓶颈，人机界面的人性化、程序运行的自主化、智能资源的效率化等都需要立即解决情感的可计算问题，解决人工情感的一系列基础理论问题和具体技术问题，人工情感已经具有了很迫切的社会需要。另一种观点认为，人工情感是科学研究上一种多余的“奢侈”。人类思维是一个巨大的系统工程，其基本的流程至今还没有完全研究清楚，很多内容甚至不能用语言表达，但肯定不会像二进制那样简单。人脑含有大约1000亿个神经元，每个神经元还有大约1万个连接，在如此复杂且高效的系统中，信息的处理远非人类想像得那么简单，情感型电脑对硬件和软件有着极为特殊的要求，人类在21世纪时的技术手段和思维高度远没有达到要求，对情感进行计算几乎是不可能的，即使能够部分做到，也将会付出高昂的代价，人机交互技术水平已经基本满足了人们的要求，指望某一种技术使得智能化或是交互形式在便捷性上有巨大的发展，基本上是不现实的，也是没有必要的。这种观点还认为，还没有形成对于情感计算机强烈的社会需求，如果技术的高度超过了社会的需求，其结果要么是技术本身被人们所遗弃，要么是技术的存在使人类的本性退化。智能化的最终目的是延伸人的控制力，但智能化似乎进入了绝对化的发展空间，大多数研究人员忽视了两个关键问题——智能化的效果和智能化的成本。技术的成本确实是一个无法回避的问题，“如果智能化的成本在某一时刻超过了人力资本，那么还会有谁去用智能设备呢？”

现实性与非现实性

一种观点认为，人工情感是即将到来的现实。克里克认为：“现在是可以用科学的方法研究意识的时候了，人的意识和精神活动完全由神经细胞、胶质细胞的行为和构成方式、以及影响它们的原子、离子和分子性质所决定，它们完全由物理化学规律支配”。生物计算机的出现，使人工情感变得越来越现实化，科学家发现了分子之间自发的组成具有计算能力的系统的方法，最可能成为生物计算机运算单元的是DNA（脱氧核糖核酸）或RNA（核糖核酸）。另一观点认为，人工情感是件遥远的事情。计算技术发展到今天，对大脑结构和思维本质的无知成了人工智能的“音障”，它们的阻力像激波一样难以突破。21世纪初对于大脑如何工作还没有一个像样的理论基础，里克·雷斯特认为，大脑太复杂了，没有人知道它怎么活动，谈不上模拟大脑的算法，“假设有可以模拟大脑算法的机器，这样的机器有智能和意识吗”。 张亚勤和微软亚洲研究院的两位副院长张宏江、沈向洋在合写的文章中说，一些科学家提出，“人类思维的规则几乎是不可能被完全破译的，所以机器所能够接受的永远都只是残缺不全的‘人的智能’，再强大的机器也不可能再现人类思维的复杂机制。” 由于大脑结构的复杂性、意识的复杂性、认知过程的复杂性、常识知识结构的复杂性等等，也由于意识最重要特征是它的意向性、自明性或自指性，彭罗斯认为这些特征显然是超越逻辑的，是超越算法的。人的情感思维与电脑的智能思维是两种完全不同的思维方式，电脑的最基本构成是处理器、内存和总线结构，它们只能对电路的开关作出反应和发生作用，这就决定了电脑的“思维”方式的有限性；电脑不存在意识，没有心理平衡问题，无法建立主体价值观，不能自动对所有的感受进行过滤，以便处理有用和必要的事情；人脑绝不是单纯处理0和1的装置，它直接接受和处理模拟信号，它的记忆是经验块堆的建立、关联和组合，如果电脑实现人脑功能，它必须在结构和工作机理上彻底翻新；人不会制造完美，大自然则能，人脑是目前物质的最高实现形式，人类只能实现人脑与电脑的交互，根本不可能制造具有真正的人脑思维方式的电脑；人是感性和理性的矛盾统一体，未来电脑可以让我们的社会数字化，但我们却难以让它感性化。总之，电脑距我们人脑还有遥远的距离，中间似乎隔着许多不可逾越的鸿沟。 人工情感包括三个方面：情感识别、情感表达与情感理解（或情感思维）。世界各国的科学家在情感识别与情感表达两个方面所取得的成果非常显著，但在情感理解或情感思维方面却收获甚微。其根本原因在于，到目前为止，没有一个科学家能够真正了解情感的哲学本质及客观目的是什么，没有创立一个全新的、科学的、数学化的情感理论，没有建立一个真正的情感数学模型。

21世界初的人工智能实际上只是人工认知，它是狭义的人工智能。知、情、意是人类三种基本的思维形式，那么广义的人工智能应该包括人工认知、人工情感和人工意志三个方面，因此要想由狭义的人工智能朝向广义的人工智能发展，就必须首先解决一系列有关情感的基本理论问题：什么是情感？情感的客观目的是什么？认知与情感到底有何区别？等等，而这些深层次的理论问题是当今的哲学、思维科学、生命科学和心理学等没能真正解决的。计算机的人工智能水平在经历了一段时间的突飞猛进之后，如今已经接近了它的理论上的发展极限，显然，不解决上述深层次的、哲学层面上的理论问题，不解决“人工智能”、“人工情感”和“情感计算”理论所存在的一系列严重的危机与哲学错误，要想研究真正意义的情感机器人是绝对不可能的。

人工情感理论存在三个方面的严重缺陷：

情感的哲学本质

情感是人类的一种主观意识，它必然是人脑对于某一种客观存在的主观反映，这种客观存在就是“价值”（或利益），情感与价值的关系就是主观与客观的关系，因此情感的哲学本质就是人脑对于事物价值特性的一种主观反映，情感的思维实际上就是人脑对于“价值”的思维，对于情感的计算实际上就是对于价值的计算。而21世纪初所有人工情感的研究者们都不知道这一点，他们总是试图通过测量和计算情感产生过程的各种生理指标（如心率、血压、脑电波、呼吸、瞳孔直径、激素分泌、血液成份等）的变化数据来确定情感强度的变化情况，来研究情感的变化规律，其结果必然是：“在主观范围内绕圈子，在表面形式上打循环”。情感是人脑对于事物价值特征的主观反映，其客观目的在于引导人更好地识别价值、消费价值、创造价值和表达价值，因此情感的识别实际上就是价值的识别，情感的表达实际上就是价值的表达，情感的计算实际上就是价值的计算。

情感的主要功能

21世纪初的人工情感研究者们只知道情感的功能作用在于使人或机器更具有“人情味”、更友好、更容易形成自然而亲切的人与机交互，营造真正和谐的人机环境。事实是，情感的功能远非如此！情感除了帮助建立机器人的人性化界面，还能够有效地提高思维的效率与速度，而且，情感还有一个更重要的功能，那就是：情感是人的行为灵活性、决策自主性和思维创造性的根本来源。智能机器人主要的缺陷在于：只能按照人预先编制的程序进行动作，不能自主地确立和调整价值目标，不能创造性地制订和修改总体规划及行为方案，不能总结经验和吸取教训。智能机器人一旦具有了情感，就能够以“达到既定的意志目标”为行为方向，以内设的“价值观系统（或情感系统）、认知系统和意志系统”为价值计算依据，以“实现最大价值率”为行为准则，建立一系列价值计算的函数关系式或约束方程式，再根据机器人所处的自然环境和人文社会环境确定若干个边界条件，选定情感和意志的动力特性参数，就可以主动地、创造性地调整“整体规划、行为方案和具体动作”，然后对行为的最终结果进行价值评价，以便及时地修正价值观系统（或情感系统）、认知系统和意志系统，达到总结经验和吸取教训的目的。

情感的内在逻辑程序

21世纪初，人工情感的研究者们完全不了解情感运行的内在逻辑程序，只知道人在进行情感反应时各种生理指标的变化数据。事实上，人在进行情感表达、情感识别和情感思维过程中，遵循着特定的逻辑程序。情感表达的逻辑程序大致是：人通过感觉器官接收刺激信号，大脑就会把以前存储在“价值观系统”中该事物的“主观价值率”提取出来，与自身的“中值价值率”进行比较、判断和计算。当前者大于后者时，就会在大脑中的边缘系统（该组织决定着情感的正负）的“奖励区域”产生正向的情感反映（如满意、自豪）；当前者小于后者时，就会在大脑中的边缘系统的“惩罚区域”产生负向的情感反映（如失望、惭愧）。大脑然后对价值的目标指向、变化方式、变化时态、对方的利益相关性等进行判断，从而确定和选择情感表达的基本模式。此外，情感识别、情感计算与情感调控也遵循着特定的逻辑程序。如果不了解情感运行的内在逻辑程序，就不可能研制出真正意义的情感机器人。

情感的数学模型

21世纪初的心理学没有建立任何的情感数学模型，也不知道情感的数学变化规律。显然，要实现情感的数字化，就必须首先建立情感的数学模型。事实上，人的情感可以通过情感矩阵来进行描述，并可以进行情感的交集运算与并集运算，情感强度的变化有着特定的数学规律。情感是人脑对于事物价值特性的主观反映，虽然，事物的“价值率高差”在根本上决定着人的情感强度，但在一般情况下，情感的强度并不与事物的价值率高差成正比，而是一种特殊的指数函数关系。

正是上述的理论障碍，在根本上决定了情感机器人的发展局限性。但各国所声称拥有情感的机器人，最多只能模拟人的某些情感表达方式，并进行一些简单的情感识别，不可能具有真正意义上的内在情感思维。

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