如何在灾难救援中准确定位被困人员的位置？如何在无人机操作中提高系统精度？如何在人机交互中更好地实现动作检测和姿势识别？如何在自动驾驶中实现更准确的自主导航？…各种场景都离不开MEMS惯性传感器的作用。
MEMS技术具有非常广阔的市场前景，特别是在物联网时代。由于各种应用场景和产品生产技术的多样化，为企业带来了巨大的发展机遇。
惯性传感器是对物理运动做出反应的装置，如线性位移或角度旋转，并通过电子电路将反应转换为电信号进行放大和处理。加速度计和陀螺仪是最常见的MEMS惯性传感器，加速度计是一种敏感的轴向加速度，并转换为可用的输出信号；陀螺仪是一种传感器，可以测量敏感运动体相对于惯性空间的运动角速度。此外，MEMS惯性组合测量单元也广泛应用于需要运动控制的设备，因为它可以实现组合导航，减少误差。MEMS惯性传感器在20世纪90年代开始大规模应用于汽车工业和国防工业，20世纪初开始应用于手机等消费电子领域。预计物联网将引领下一波增长浪潮。
简言之，MEMS惯性传感器的研究成果对物体的导航、导航、各种交通工具的自动驾驶和各种智能可穿戴设备的应用具有重要意义。
加速度计是MEMS该领域最早开始研究的传感器之一。经过多年的发展，MEMS加速度计的设计和加工技术越来越成熟。根据不同的敏感机制，MEMS加速度计可分为压阻式、热流式、谐振式和电容式。易受压阻材料影响，温度效应严重，灵敏度低，横向灵敏度高，精度低；由于传热介质本身的特性，设备频率响应缓慢，线性差，容易受到外部温度的影响。因此，这两种加速度计主要用于测量民用或军事领域的高g值，精度要求相对较低。导航级的精度在理论上是可以实现的，但目前的技术状态还不能满足实用化的要求。
此外，由于精度高、技术成熟、环境适应性强，是目前最成熟、应用最广泛的技术MEMS加速度计MEMS提高加工能力和ASIC电路检测能力提高，电容式MEMS加速度计的精度也在提高。目前，硅微加速度计大多采用集成包装，并在此基础上不断向高精度、数字化、高可靠性方向发展。
根据美国Draper实验室实验室对加速度计的预测MEMS加速度计将取代石英柔性和液浮加速度计；高精度机电加速度计仍保持原有应用领域，部分领域将被微机电化MEMS替换加速度计。
自20世纪80年代以来，对角速率一直很敏感MEMS陀螺仪越来越受到重视。根据性能指标，MEMS陀螺仪通常可分为速率级、战术级和惯性级。可用于消费电子产品、手机、数码相机、游戏机和无线鼠标；适用于工业控制、智能汽车、火车、汽船等领域；可用于卫星、航空航天导航、制导、控制等参数要求严格的场景。
据美国Draper实验室对2020年陀螺仪实验室对陀螺仪的分析和预测MEMS陀螺仪将占据中低精度应用领域，即消费级应用。基本功能是测量直线加速度、倾斜角度、旋转速度、振动频率和强度，这些基本的物理信号可以通过应用程序的开发衍生出各种功能。
这是是基于MEMS新型惯性测量装置用于测量物体的角速度和加速度信息，是实现小型无人机、交通工具等导航制导的核心部件。，系统中的应用也越来越普遍。特别是在成本和体积敏感的应用领域，MEMS惯性测量组合单元将取代传统的惯性测量单元，体积大，成本高。
从目前的行业应用来看，但价格压力巨大，竞争激烈根据赛迪智库数据，2016-2021年中国MEMS年复合增长率预计为15%，2020年将超过110亿元。
从国内外竞争的角度来看，国际大厂已经能够实现系统级九轴惯性传感器的包装，并逐步向方向演变，如九轴惯性传感器与气体、温湿度传感器集成产品，相比之下，大多数国内产品只有六轴产品，包装尺寸与国际产品仍有很大差距。
近几年来，MEMS惯性传感器发展迅速，精度不断提高。虽然与光纤陀螺和激光陀螺相比仍有很大差距，但它们未来随着MEMS材料工艺和制造工艺不断发展，MEMS惯性导航系统的精度会不断提高，成本也会不断降低。
产品技术水平的提高将刺激需求的增长，需求的推广也将加速技术的进步。导航、自动驾驶和个人可穿戴设备对惯性传感器的精度需求逐渐提高，精细测量需求和智能化的发展也对传感器的精度提出了越来越高的要求。此外，产品设备体积小、功耗低、多功能，并且，随着MEMS惯性传感器的应用范围越来越广泛，工作环境越来越复杂，(如光学陀螺与原子陀螺结合MEMS 工艺制造的MEMS陀螺，以及使用SiC、SiN、由聚合物等材料制成的微机械谐振加速度计等。
- 认知智能是计算机科学的一个分支科学，是智能科学发展的高级阶段，它以人类认知体系为基础，以模仿人类核心能力为目标，以信息的理解、存储、应用为研究方向，以感知信息的深度理解和自然语言信息的深度理解为突破口，以跨学科理论体系为指导，从而形成的新一代理论、技术及应用系统的技术科学。 认知智能的核心研究范畴包括：1.宇宙、信息、大脑三者关系；2.人类大脑结构、功能、机制；3.哲学体系、文科体系、理科体系；4.认知融通、智慧融通、双脑(人脑和电脑)融通等核心体系。 认知智能四步走：1.认知宇宙世界。支撑理论体系有三体（宇宙、信息、大脑）论、易道论、存在论、本体论、认知论、融智学、HNC 等理论体系；2.清楚人脑结构、功能、机制。支撑学科有脑科学、心理学、逻辑学、情感学、生物学、化学等学科。3.清楚信息内涵规律规则。支撑学科有符号学、语言学、认知语言学、形式语言学等学科。4.系统落地能力。支撑学科有计算机科学、数学等学科。 认知智能CI机器人是杭州道翰天琼智能科技有限公司旗下产品。认知智能机器人是依托道翰天琼10年研发的认知智能CI体系为核心而打造的认知智能机器人大脑，是全球第一个认知智能机器人大脑。具有突破性，创新性，领航性。是新一代智能认知智能的最好的产品支撑。 认知智能机器人技术体系更加先进，更加智能，是新一代智能，认知智能领域世界范围内唯一的认知智能机器人。 认知智能机器人是新时代的产物，是新一代智能认知智能的产物。代表了新一代智能认知智能最核心的优势。和人工智能机器人大脑相比，优势非常明显。智能度高，客户粘性大，客户满意度高，易于推广和传播等核心特点。 依托认知智能机器人平台提供的机器人大脑服务，可以赋能各个行业，各个领域的智能设备，各类需要人机互动的领域等。认知智能机器人平台网址：www.weilaitec.com，www.citec.top。欢迎注册使用，走进更智能机器人世界。 认知智能和人工智能的优劣势对比主要可以分为四大方面： 第一：时代发展不同。人工智能是智能时代发展的第二个阶段，认知智能是智能时代发展的第三个阶段。时代发展上决定了认知智能更显具有时代领先性。 第二：基础理论体系不同。人工智能的基础理论体系以数学为基础，以统计概率体系为基础。认知智能基础理论体系以交叉许可理论体系为基础。包含古今中外哲学体系，心理学体系，逻辑学体系，语言学体系，符号学体系，数学体系等学科。其基础理论体系更加具有创新性，突破性和领先性。且交叉学科理论体系的研究也是未来智能发展的大方向。其具体理论体系，还包含三体论（宇宙，信息，大脑三者关系），融智学，和HNC等。 第三：技术体系不同。人工智能的核心技术体系主要是算法，机器学习，深度学习，知识图谱等。其主要功用在感知智能。感知智能其核心主要是在模仿人类的感知能力。认知智能的核心技术体系是以交叉学科理论体系而衍生出来的。具体包含三大核心技术体系，认知维度，类脑模型和万维图谱。认知智能的技术体系核心以类脑的认知体系为基础。以全方位模仿类脑能力为目标。人工智能以感知智能为基础的体系，只能作为认知智能中的类脑模型技术体系中的感知层技术体系。类脑模型大致包含，感知层，记忆层，学习层，理解层，认知层，逻辑层，情感层，沟通层，意识层等9大核心技术层。因此人工智能的核心只是作为认知智能类脑模型中的感知层。因此在技术体系上，人工智能和认知智能基本上没有太多的可比性。 第四：智能度成本等方面的不同：人工智能产品的综合智能程度，普遍在2-3岁左右的智力水平。认知智能产品其智能程度大致在5-8岁左右。认知智能体系构建的机器人更加智能。且更省时间，更省人力和资金。优势非常多。具体请看下列的逐项对比。
- 在平台注册账号
- 登录平台，进入后台管理页面，创建应用，然后查看应用，查看应用相关信息。
- 在应用信息页面，找到appid,appkey秘钥等信息，然后写接口代码接入机器人应用。
| userid |
String |
无 |
平台注册账号 |
| appid |
String |
无 |
平台创建的应用id |
| key |
String |
无 |
平台应用生成的秘钥 |
| msg |
String |
"" |
用户端消息内容 |
| ip |
String |
"" |
客户端ip要求唯一性,无ip等可以用QQ账号，微信账号，手机MAC地址等代替。 |
示例代码JAVA：
import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.net.HttpURLConnection; import java.net.URL; public class apitest { /** * Get请求，获得返回数据 * @param urlStr * @return */ private static String opUrl(String urlStr) { URL url = null; HttpURLConnection conn = null; InputStream is = null; ByteArrayOutputStream baos = null; try { url = new URL(urlStr); conn = (HttpURLConnection) url.openConnection(); conn.setReadTimeout(5 * 10000); conn.setConnectTimeout(5 * 10000); conn.setRequestMethod("POST"); if (conn.getResponseCode() == 200) { is = conn.getInputStream(); baos = new ByteArrayOutputStream(); int len = -1; byte[] buf = new byte[128]; while ((len = is.read(buf)) != -1) { baos.write(buf, 0, len); } baos.flush(); String result = baos.toString(); return result; } else { throw new Exception("服务器连接错误！"); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { try { if (is != null) is.close(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } try { if (baos != null) baos.close(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } conn.disconnect(); } return ""; } public static void main(String args []){ //msg参数就是传输过去的对话内容。 System.out.println(opUrl("http://www.weilaitec.com/cigirlrobot.cgr?key=UTNJK34THXK010T566ZI39VES50BLRBE8R66H5R3FOAO84J3BV&msg=你好&ip=119.25.36.48&userid=jackli&appid=52454214552")); } }