具身智能领域再掀波澜！穹彻智能完成数亿元Pre-A轮融资，助力人工智能走进真实世界！

李飞飞，斯坦福大学计算机科学系教授，斯坦福视觉实验室负责人，斯坦福大学人工智能实验室（SAIL）前负责人。专业领域是计算机视觉和认知神经科学。2016年11月李飞飞加入谷歌，担任谷歌云AI/ML首席科学家。2018年9月，返回斯坦福任教，现为谷歌云AI/ML顾问。10月20日斯坦福大学「以人为中心的AI计划」开启，李飞飞担任联合负责人。11月20日李飞飞不再担任SAIL负责人，Christopher Manning接任该职位。

在学术研究领域，人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体（intelligent agent）

人工智能领域的「规划」通常是指智能体执行的任务/动作的自动规划和调度，其目的是进行资源的优化。常见的规划方法包括经典规划（Classical Planning）、分层任务网络（HTN）和 logistics 规划。

在机器学习领域，表征学习（或特征学习）是一种将原始数据转换成为能够被机器学习有效开发的一种技术的集合。在特征学习算法出现之前，机器学习研究人员需要利用手动特征工程（manual feature learning）等技术从原始数据的领域知识（domain knowledge）建立特征，然后再部署相关的机器学习算法。虽然手动特征工程对于应用机器学习很有效，但它同时也是很困难、很昂贵、很耗时、并依赖于强大专业知识。特征学习弥补了这一点，它使得机器不仅能学习到数据的特征，并能利用这些特征来完成一个具体的任务。

机器人学（Robotics）研究的是「机器人的设计、制造、运作和应用，以及控制它们的计算机系统、传感反馈和信息处理」 [25] 。 机器人可以分成两大类：固定机器人和移动机器人。固定机器人通常被用于工业生产（比如用于装配线）。常见的移动机器人应用有货运机器人、空中机器人和自动载具。机器人需要不同部件和系统的协作才能实现最优的作业。其中在硬件上包含传感器、反应器和控制器；另外还有能够实现感知能力的软件，比如定位、地图测绘和目标识别。之前章节中提及的技术都可以在机器人上得到应用和集成，这也是人工智能领域最早的终极目标之一。