机器人大量应用后，人的价值何在？
与其讨论「机器人将会取代掉多少电视圈的职位」，上下料机械手，不如思考一下，机器人如果认真做剪接的话，上下料机械手技术咨询，真的会比活人剪的好吗？我的想法是，重点在美学，以及思想。当然，上下料机械手技术开发，有一天若是机器人「深度学习」学得够深够多，终究也是会把人类的一切通通学走的；但「美学」与「思想」，毕竟是人类先弄出来的。所以在这个基础上，我一点也不认为机器人剪接做出来的东西，会剪得比活人剪接师剪的好。
它们现阶段或许可以帮着大规模自动量产内容（像是内容农场或即时新闻短稿）的市场需求，但还有一段很长的进阶期。
那么，现在我们再回过头来思考这个问题吧：「机器人将会取代掉多少电视圈的职位」？
其实结果在我们自己身上。
机器人，其实应该只是为我们代劳的手脚。但问题是，如果我们的日常工作内容，都只是一些随时可被机器人取代的东西，且无法展现出「人性」的内在价值，那么，被机器人取代也是刚好而已。
机器人
机器人（英语：Robot）包括一切模拟人类行为或思想与模拟其他生物的机械（如机器狗，机器猫，机器车等）。狭义上对机器人的定义还有很多分类法及争议，有些电脑程序甚至也被称为机器人。在当代工业中，机器人指能自动执行任务的人造机器装置，用以取代或协助人类工作，一般会是机电装置，由计算机程序或是电子电路控制。
智能机器人的关键技术
随着社会发展的需要和机器人应用领域的扩大，上下料机械手技术转让，人们对智能机器人的要求也越来越高。智能机器人所处的环境往往是未知的、难以预测的，在研究这类机器人的过程中， 主要涉及到以下关键技术 :多传感器信息融合多传感器信息融合技术是近年来十分热门的研究课题，它与控制理论、信号处理、人工智能、概率和统计相结合 ， 为机器人在各种复杂、动态、不确定和未知的环境中执行任务提供了 1种技术解决途径。机器人所用的传感器有很多种 ，根据不同用途分为内部测量传感器和外部测量传感器两大类。内部测量传感器用来检测机器人组成部件的内部状态 ， 包括: 特定位置、角度传感器 ; 任意位置 、角度传感器; 速度、角度传感器 ; 加速度传感器; 倾斜角传感器; 方位角传感器等 。外部传感器包括:视觉( 测量、认识传感器)、触觉(接触、压觉 、滑动觉传感器)、力觉( 力、力矩传感器)、接近觉(接近觉、距离传感器)以及角度传感器( 倾斜、方向、姿式传感器)。多传感器信息融合就是指综合来自多个传感器的感知数据， 以产生可靠、准确或更全方面的信息。经过融合的多传感器系统能够更加完善、准确地反映检测对象的特性， 消除信息的不确定性，提高信息的可靠性。融合后的多传感器信息具有以下特性 :冗余性、互补性、实时性和低成本性。多传感器信息融合方法主要有贝叶斯估计、Dempster-Shafer 理论、卡尔曼滤波 、神经网络、小波变换等。
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