2.2 感知功能的構成及一般進程

2.1節討論的感知功能不但十分龐大，而且與學術界和業界所熟悉的傳感技術、模式識別在實現過程、模式和目的等方面具有顯著差別。本節將介紹實現該功能的一般流程、技術構成及傳感技術、模式識別的異同。

2.2.1 一般感知進程

按照智能體對感知信號或符號的處理模式，感知對象可分為五類：物理量、化學量、生物量、可識別符號和還原符號，后兩者也就是模擬或數字的音視頻。物理量、化學量、生物量分別對應感知對象的物質屬性，其中物理量的類型最多，對智能體成長和發展的作用最大；可識別符號與還原符號來自信息網絡或特定的信息系統，區別在于，前者智能體可以直接識別并通過感知和描述變成智能體可用的信息，后者則重新轉換為模擬信號，經由物理信號接收的通道實現感知。動態復雜場景與靜態孤立感知對象，其感知進程也有所不同。

顯然，不同的感知對象及場景存在不同的感知進程。不區分感知對象及場景的一般感知過程如圖2.4所示，由9個階段、30個流程構成。

9個階段及其細化的流程分別如下所述。

1．確定通道

智能體感知通道只有兩大類，但每類的具體通道一般有多條。針對具體的感知需求，需要確定使用哪一條或哪幾條通道。第一步確定了感知的來源。

2．確定大類

感知器的位置以同類聚合為主。感知對象進入感知通道后，下一步的流程就是通過一定的方法，進入適合的大類區域。

3．確定處理器

一個感知大類有大量的微處理器。有的類可以直接到達感知處理器接收一個特定感知對象的內容，有的類可能還需要經過一次甚至多次細分，才能到達最終的感知處理器。需要強調的是，有的感知對象及其對應的感知功能組可能會對輸入對象以分解組合的模式來感知。如對以光波方式輸入的物理信號，感知功能組可以由三原色感知顏色，由特殊感知器感知物體邊界，然后由一個感知器組完成整體的符號轉換。

4．轉換

每個感知處理器將接收到的內容，不管如何來到這一感知器，均轉換為智能體確定的、統一的符號系列。

5．標識

每個感知處理器在轉換結束后，根據給定的規則和標識體系，對該感知客體添加兩類標識，一類是唯一的客體標識，另一類是可區分的客體間關系標識。其目的是可溯源、可連接客體相互關系，以保持一致性、可用性。

感知的標識是智能體標識體系中的一部分，標識規則要確定智能體所獲取信息的初始位置。初始位置是一個多維度的概念，既是指空間和時間的絕對或相對位置，更是指一個為描述體系所規定的含義單元的位置，還是指不同的感知框在一個場景或狀態中的位置，也包含了對一個個場景或狀態的時空、含義標識。標識規則的原則是唯一性、相關性和可修改的彈性。唯一性是指感知的所有信息，在不同的維度、不同的尺度（規模、范圍等）均是唯一的；相關性是指感知對象的所有含義相關，都可以唯一地標識；彈性是指能容納各類可能產生的修改、調整。

6．識別

識別與處置決策是感知過程中兩個核心環節。

識別基于感知處理器能識別的對象，即人頭像感知器識別人頭像、馬頭像感知器識別馬頭像、眼睛識別器識別眼睛、睫毛識別器識別睫毛，圖形識別器識別圖形、圓形識別器識別圓形、多邊形識別器識別多邊形、曲線識別器識別曲線、中文識別器識別中文、“馬”字識別器識別“馬”、“馬”字識別器識別“馬”、顏色識別器識別顏色、紅色識別器識別紅色、綠色識別器識別綠色、藍色識別器識別藍色、語音識別器識別語音、漢語語音識別器只識別漢語語音、北京話識別器只識別北京話、張三的語音識別器只識別張三的語音等。

在一個識別框中，如何找到可識別的對象，基于每個傳感器特定的方法或算法，并隨感知實踐而持續完善。

識別組合是識別過程的最后環節，也是較為復雜的流程。識別組合主要有三類：一是同一感知器同一感知框的組合，將圖形與圖形、字符與字符、物體與物體等組合起來，形成更加系統、完整的識別內容；二是同一感知器不同感知框的組合，如物體與聲音的組合，目的同上；三是同一感知功能在不同感知器相關感知框已識別對象的組合，目的是獲得更加系統、完整的識別內容。不同感知器的組合屬于感知功能組內甚至跨功能組的協同，基礎是標識或感知結果。

7．處置決策

識別過程會產生多種可能的結果：有或無、一個或多個、確定或不確定。每個傳感器根據給定的判斷規則、過程或算法，給出處置決策。

感知框有兩種決策流程：一是放棄，二是保存。決策的確定有不同的承擔主體。若沒有發生感知的關聯性，即迄今為止的感知過程只發生在一個感知器中，則由該感知器做出決策；若有一個或多個環節發生了幾個感知器的協同，則由這幾個感知器的上位功能組做出決策。

感知結果也有兩種決策流程：一種是確定性足夠高，直接輸送到下一個環節，描述區；另一種是不太確定，需要通過交互模式來確認，無論結果如何，確認后除需要對識別對象再次判定外，還需要通過后處理對傳感器的經驗進行修改，還要對有記錄、保存在感知存儲區的類似識別對象重新識別。

8．處置實施

處置實施是處置決策的自然后續流程。這個流程不進行獨立判斷，只按照規定模式，將感知框及感知結果傳輸到相應的區域。

9．后處理

后處理有多條進程。一是交互結果產生的處理，涉及的環節視結果的不同而不同，如圖2.4所示，將轉向標識、識別、處置決策等流程。二是根據描述結果，如有需要反饋至前面的環節，則按規則處置。三是根據規則，決定是否、用何種方式對感知存儲區的內容實施再感知操作。再感知操作有兩大類，一是用智能體擁有的模式識別方法處理，得到的結果轉向相應感知器確認；二是感知器的感知經驗確認提升后，在存儲區匹配，以獲得新的成果。無論何種方式，由感知器最后確定識別內容是前提。來自學習通道的其他可能需要反饋到相關環節的，應實現相關的調整。

各階段的流程如表2.2所示。

2.2.2 感知功能模塊及其實現

根據2.2.1節對感知流程的分析，可以從中辨析出實現的功能模塊。以模塊涉及的傳感功能部件的類型為標準，可以將其區分為單一傳感器的功能模塊、多傳感器或多傳感功能組的模塊、跨智能體不同功能系統的模塊。以模塊承擔的感知功能為標準，可以將其區分為感知分類模塊、符號轉換模塊、標識模塊、識別模塊、組合模塊、處置決策模塊、交互模塊、后處理模塊、規則模塊、協同模塊、成長模塊等。本小節的討論基于這一系列展開，兼顧其他方式區分的模塊。還有一些對實現感知功能來說不可缺少的模塊，如資源申請模塊、通道就緒模塊、處置實施模塊、與智能體其他功能系統連接的通信連接模塊等。由于這些模塊功能的實現路徑一目了然，本書不做專門的討論。

1．感知分類模塊

感知分類模塊的功能是將感知對象與一個或一組感知器建立對應關系。前面已經說明，這個過程有三個流程，第三個流程又可能需要幾次細化，考慮到不同類型及不同場景的感知對象與感知器對應的路徑存在數量巨大的匹配模式，感知分類模塊是一組模塊的總稱。

感知對象與感知器匹配的實現基于兩個出發點。第一，歸入感知通道和大類基于對感知對象來源特征的判斷。如圖2.4所示兩個層次的大類判斷，顯然有很多方式來識別。第二，大類下面細分類別多的，如視頻，先通過類別特征分類，然后由感知器來確定；細分類別少的，直接由感知器確定。

來自信息網絡通道的智能體可識別符號，基本上直接匹配到具備相應功能的符號識別感知器。不同的文字、不同類型的圖片、語音或視頻分別通向可以識別的感知微處理器。

來自信息網絡，需要還原到物理信號識別的，比直接源自物理信號的感知對象更容易實現與感知器的匹配，因為匹配特征提取更加直接。

對于復雜的感知對象，匹配也是可以實現的。笨拙但肯定可操作的是全循環。完整的循環過程設計一定可以感知對象到達智能體已經擁有的相應感知器。當然，如果智能體沒能擁有相應的感知器，則留待其成長之后。對于基于環境的物理信號感知，可以調動傳感器的物理位置，對于可調整的場景，也可以反之。由感知器能力區分物理信號類型是主要的分類模式，如三原色感知器識別復雜顏色、聲音感知器識別聲波、電化學感知器感知生物電的變化等。

2．符號轉換模塊

對于每個感知器的每次感知都要進行符號轉換。只有轉換為智能體規定的、專用的特定符號體系，才能為智能體對感知信息的處理創造基礎。符號轉換模塊可實現是顯然的。

3．標識模塊

標識模塊有三大功能要求：一是基于統一的智能體標識體系；二是對感知對象的客觀存在給出唯一標識；三是基于當時擁有的信息，完整標識當前感知對象與其他感知對象在時間、空間、場景或事件中的關系。

感知標識體系是智能體標識體系的一個組成部分，在智能體控制功能體系下的規則功能子體系的規范下，由感知功能體系維護和使用。

針對其可區分的顆粒度，對感知對象以物理存在標準賦予唯一標識。一般地，一次靜態感知的對象可以區分三種顆粒度：框、單點和組。框是指一個感知器一次感知的內容，如視頻的一幀、音頻的一段。單點是指一框中被感知器能區分的最小單元。組是指感知器可以在框中區分出來的具有獨立含義的一組單點集合，一個單點可以歸入多個組中。對于動態的關聯對象，則需要根據感知的目的來區分更大的標識單元，區分的依據是對象的次序關系、時空關系等。存在性標識基于顆粒度及標識規則，標識規則應該作為智能體初始、賦予的一項內容。

一個感知對象與其他感知對象間關系的標識基于智能體已有的知識。隨著感知的積累及其構成中成長通道作用的發揮，關系的標識會日臻完善。

4．識別模塊

識別模塊的功能是將感知器擁有的可識別內容與感知對象匹配，確定是否存在一致或相似的內容。如果存在，則要確定數量及位置；如果相似，則要給出相似度。相似度的確定規則應該前置于感知器中。

5．組合模塊

組合是感知功能中重要且復雜的部分。重要性體現在感知結果中最有意義的部分大都產生于組合后，復雜性體現在組合可能的多樣性和不確定性。顯然，如果感知器擁有的經驗中已經存在組合出來的有意義內容，則無須組合。

組合的重要性和復雜性不僅體現在一個感知框中的組合，更體現在同一感知器的不同感知框內容的組合，以及不同感知器的相關內容的組合。對于前者，例如，同一個人出現在一個視頻中或相關靜態框中，需要組合；對于后者，同一個人講話的形態與語音通常由不同的感知器識別，需要組合成一體。

組合的實現基于確定的規則和流程，并在感知的進程中不斷完善。由于智能體感知不追求全部識別、全部準確，因此上述組合功能是能夠實現的。

6．處置決策模塊

處置決策模塊承擔對感知結果判斷并做出處置決定的功能。提交描述、交互、保存或放棄，都基于事先存在的判斷準則。判斷準則應當是初始、賦予的一個組成部分，并根據感知的結果、依據給定原則持續完善。來自后處理的決策判斷，流程和規則均與前述相同。

7．交互模塊

交互模塊功能是智能體交互功能體系的一個子集。它在交互功能體系的管理下執行感知部分的交互性任務。實現交互并不復雜。智能體通過特定的網絡或直接通道向約定或非約定的智能體提出問題，得到回答。提出的問題基于感知器特征，對模糊、不確定的任務提出問題，如文字的變體、影響不清晰等原因。交互以“這是什么”“這是××嗎”“這兩者是××關系嗎”或類似問題為主。對于交互的結果處理也以是、不是、是什么三類為主。一些有價值的中間性、調整性問答，在該感知器及感知功能組的交互能力提升的基礎上，用常規推理模式實現。

交互模塊不僅需要實現交互，還要對交互的結果做出確定性評價。為了后者，需要在交互開始時對向誰提問、向多少智能體提問、如何提問進行設計，以方便得出確定性的結論。

8．后處理模塊

后處理模塊承擔所有離開感知處理區域并將與感知處理相關的任務反饋給感知器的功能。成長通道及交互結果是后處理任務的主要來源。后處理功能的特征是感知功能體系與智能體其他功能體系之間的銜接，將感知功能向其他部分提交任務的結果和其他功能體系對感知部分的建議分配到感知部分相應的功能階段落實。這些后處理功能的實現均根據預先確定的流程及規則，并在總結處理經驗中調整。

表2.1中，9.4和9.5所要求的處理功能不同于其他后處理模塊，需要單獨表述。9.4描述的是如何將保存于感知存儲區的未經識別的對象通過與2.2.1節中討論的不同方式進行處理，找出對智能體有價值的對象。不同方式是指所有已經證明有效并且是智能體能夠支持的模式識別方法。智能體能夠支持三個基本含義：一是計算資源能夠支持，二是無須額外標識，三是后處理或學習功能體系擁有并可以操作。理論上，智能體可以擁有規模很大的計算資源，但這些資源被智能體各類構成部件從不停息的處理所占用，且很多模式識別方法需要的計算資源強度很大，并不是智能體所能支持的。無須額外標識是指用作識別的感知對象除在感知標識階段已經標識以外，不再啟動任何標識行動。智能體發展的一個基本原則是利用所有已知的智能成果，但已有的成果被智能體所用需要條件、時間和代價，智能體擁有并能操作的方法只是已經存在并使用的模式識別方法的一個子集。被識別出來的對象將由后處理系統依據9.5的方式交由相應的感知器確認（其實是一個再識別過程），后續的處理同感知器識別以后的流程。9.5則由后處理模塊觸發，僅啟動改變了知識和經驗的感知器，開始描述與2.2.1節相同的感知過程。

9．規則模塊

規則模塊承擔所有實現感知功能需要的規則的補充和修改，在必要并有能力時，也可能需要制定新的規則。

規則是感知功能系統所有功能實現的基礎，主要有分類規則、標識規則、轉換規則、識別規則、組合規則、交互規則、判斷規則、控制規則、協同規則等。

列舉的，或可以預期的必要的規則都應該成為智能體初始、賦予的組成部分。同時，對規則的修改、完善同樣需要規定原則和流程。

第一次判斷規則基于傳感器的特征，判斷的目的是確認一個感知框的內容是否屬于該傳感器可以感知的范疇。確認的基礎是將轉換后的結果與該傳感器之前感知的經驗值比對，規則就是符合率，符合率初始基于人類知識，并在智能體持續的感知過程中調整。調整的基礎是智能體成長過程的學習，其內容將在學習和成長相關章節詳細討論。第二次判斷規則的形成和發展過程與第一次相似，依據組合的結果來決定。一般地，沒有組合成果，即在一個感知框中沒有一個組合成果的，傳輸到存儲區，有一個及以上組合成果的，傳輸到描述區。描述及此后智能過程對該組合的評價將反饋到組合區，作為組合形成和評價規則的基礎。

組合是感知的核心功能。感知器的組合主要應對四類場景：一是對視頻的框識別其中有意義的組，二是對視頻中同步的音頻進行組合，三是將一個事件或狀態同一時間的感知進行組合，四是將接收的一段符號組合為有意義的組。

組合的規則基于感知器的功能和承擔的任務，來源是普遍性的模式識別規則或特殊性的背景知識引導。一個感知器對感知對象如何組合，來源是初始、賦予及持續的來自描述、記憶、學習等功能體系的反饋。

所有規則和原則均在初始、賦予時系統地嵌入智能體，并對操作系統如何適應學習、成長過程中的調整給予預留功能模塊。

10．協同模塊

協同既指感知功能體系內部不同傳感器、不同傳感器組之間的協同，也指智能體能跨功能體系的協同。例如，感知結果的組合，交互功能的實現，來自控制通道的指令的實施，資源的申請和管理，等等。

協同模塊的核心是當各個功能銜接時，按給定的格式、流程、參數等，實現協同的互操作。協同模塊的基礎功能是相似的，智能體可以自行發展和增加新的協同模塊。

11．成長模塊

智能體在發展過程中積累經驗、持續成長是智能體構建和發展必須遵循的基本原則。感知功能在初始、賦予之后，應該能夠通過自身的感知實踐積累經驗，并將經驗按照一定的控制流程和原則轉換為既有功能的調整、擴展和完善。

成長主要體現在三方面。一是感知器數量的增加和范圍的增長。數量增加是指同類增加，可以有更強的并行處置能力，提高了智能體對來自外部的海量感知對象的處理速度。范圍增長是指增加新的類型，擴展了智能體感知的范圍，直至將所有需要增加并能增加的感知器類型都稱為智能體的感知構件。二是感知微處理器識別能力的成長。成長既體現在物理能力方面，如辨別的精細程度，還體現在邏輯能力、匹配算法、已辨識對象的體系化增加等方面。例如，對人臉的識別，從最早只可以辨識幾個開發、維護人員，到千萬以上量級的人臉識別。三是識別流程的優化與規則的完善。例如，感知功能前端的分類、中間的匹配與識別，后端的組合、處置決策與后處理，也經由實踐總結而持續提升、優化。成長將在2.5節進一步討論。

2.2.3 感知功能系統的組件及其實現

感知功能系統的組件如圖2.5所示，包含三個核心部件：感知微處理器、感知功能組和感知功能系統及兩個協同部件：感知通道、協同功能，其中兩個協同部件不屬于感知功能系統。

1．感知微處理器

所有感知對象均通過感知微處理器決定智能體對感知對象的辨識，因此它是感知功能系統的基礎，其他功能組件以它為中心。

如圖2.6所示，一般而言，感知微處理器由一組硬件、一套軟件和一個知識庫構成，是一個獨立的可以成長的處理中心。

感知微處理器的硬件由三部分構成，即傳感器、處理器和連接鏈路。傳感器區分可感知的信號或符號，完成接收過程。傳感器以已有的傳感技術為基礎，在智能體達到十分強大的功能之前，利用已有的傳感技術是唯一的實現路徑。處理器承擔軟件運行和知識庫管理，一般使用專用芯片，如FPGA。鏈路實現微處理器所有連接功能。

感知微處理器的軟件是實現并持續改善識別感知對象的規則和流程的工具，其本質上是一個專用操作系統。它的主要功能有：執行微處理器的所有感知流程，完善規則，管理知識庫。不同的感知微處理器功能不同，使用的規則和知識庫復雜性不同，軟件的規模和復雜程度也不同。有的感知是直接的、不變的，其使用的規則和知識庫相對簡單；有的感知過程比較復雜，如需要若干感知微處理器的協同，以及層次分解和疊加，相應的規則及知識庫相對復雜。感知微處理器軟件采用初始賦予基本功能、在感知實踐中持續完善的策略。所以軟件實際上可依次分為兩個部分：執行感知、提升感知能力。智能體對自身軟件的修改、補充、增加有專門的功能系統予以實現，關于感知微處理器的軟件，需要感知微處理器軟件的配合。

一個自有的知識或經驗庫是感知微處理器完成感知任務、不斷提升識別能力的主要載體。或者說，感知微處理器的識別能力除所使用的規則與軟件外，主要的基礎是知識庫擁有相關知識的數量。知識和經驗庫保存了該感知微處理器所有能識別或已識別的不重復的對象，是智能體記憶相對于該處理器的一個鏡像。識別人的臉、眼睛、耳朵、眉毛的感知器，保留了所有已識別的人臉、人眼、人耳、眉毛；字符識別感知器則以一個特定的字符為單位，保留與該字符相關的、已識別的所有變形，如漢字的繁簡體、美術字體等。

感知微處理器以已經存在的傳感器為基礎，是一個龐大的家族，不同類別的功能存在重大差異。按表2.1的分類，狀態變量的感知是最簡單的，與傳感器功能相同的地方最多。圖形、物體的感知比狀態變量復雜一些，需要一定復雜程度的匹配及組合，提升過程主要依靠經驗的積累，在積累過程中，交互模式與以模式識別為主體的學習模式并重。單個文字的識別技術并不復雜，將同一文字的不同變體集中到一個標準字符下，交互成為主要的方式，學習過程對知識庫的增長也有重要作用。文字識別的主要內容是組合，既要通過一個個字符感知器保證智能體對含義的把控，又要將分割的文字重新按輸入對象的上下文組合、復原，這個復原還要保證智能體的理解和管理，需要良好的感知功能組設計。音、視頻感知復雜度高的原因是其中包含大量內容，識別其中含義的難度整體比較大。音、視頻識別需要針對感知對象的特征，分別設計專用的流程、規則。而事件、場景的感知，采用感知對象一致的技術，重點在設計基于識別目的的重組過程。

感知微處理器接受感知功能組和感知功能體系的管理。感知微處理器與外部的連接，接受感知及其他功能系統的反饋，以及感知結果的組合、調整，分別接受感知功能組和感知功能系統的管理、控制。

2．感知功能組

感知功能組的主要功能是管理一類在感知過程中需要協同工作的感知微處理器，以更加有效地實現感知目的。感知功能組有多個層次，可能是穩定的長期存在，也可能是臨時的，因為特殊的需要形成。功能組的形成機制在于感知發展的實際需求，穩定的基于對應的記憶單元的穩定，臨時的基于相關功能組某個進程的需求。

有兩類主要的協同需求，即感知對象接收過程的協同和組合過程的協同。接收過程協同的目的是優化和還原。優化是指從感知通道進入的感知對象到感知微處理器接受的過程如何實現最優。如視頻，有的對象可能適合廣播式發布后由不同的感知器分別接收，功能組從組合的角度整合；有的對象可能適合先用三元色感知器、形狀感知器感知后，再由特定物體感知器集成，等等。

組合過程的協同是還原感知對象被感知器切割的部分，通過組合識別回復感知對象包含的有價值內容。功能組的組合是指感知器自身組合基礎之上的所有有意義的組合，至少在三個場景下需要組合協同：一是前述視頻感知，采取分光、分簡單形狀，所有參與這個過程的感知器需要協同組合；二是字符感知器還原文本相關的字符集，需要協同組合；三是事件和場景感知通常需要跨越多個感知框，需要功能組進行更加復雜的感知協同。

功能組協同基于自身的知識庫及必要的特殊規則，如針對字符的文本匹配規則、針對分光感知的成物組合規則、針對場景的全局性組合規則、針對事件的事件對象時間系列抽取規則等。

功能組是一個基于概念體系的層次結構。在智能體已經擁有的知識圖譜基礎上進行組合的管理和控制。

3．感知功能系統

感知功能系統是指在感知微處理器及感知功能組之上的整體性功能系統，它承擔微處理器的成長管理、功能組成立和調整管理、感知通道及其他資源使用和調整的協調、所有跨功能系統的連接與交流等。因此，在感知功能系統組成中，兩側的部分均由它代表感知系統參與管理、協調。

微處理器成長管理主要有兩部分。一是指微處理器的增加。感知功能系統向資源管理系統提出感知器的增加方案，包括已經有的感知器數量增加，以及智能體還沒有但社會上已經使用的傳感器。但傳感器不等于感知微處理器，需要在此基礎上增加相應的軟件和知識庫。功能增長，可以通過復制實現；新增功能則需要再構建新的軟件和知識庫。知識庫初始可以通過交互獲取，軟件本質上是在類似微處理器軟件基礎上的編制，提交軟件功能系統完成。二是指知識庫成長的管理，特別是跨功能組的知識庫更新協調。

一個功能組就是一組關聯的概念，具有概念體系或知識圖譜的所有特征。智能體的概念體系在不斷調整，所以功能組成立和調整管理經常發生。功能組的調整由功能體系統一管理，基礎是智能體記憶系統的變化。

感知通道及其他資源使用和調整的協調是感知功能系統與智能體其他系統的工作性交互，是智能體一級功能系統必須承擔的事項。所有的協調都基于確定的流程和給定的規則，這些流程和規則由程序執行。跨功能系統的協同對智能體生存發展至關重要。所有這類規則和流程的改變必須剛性地基于給定的規則和流程，每次改變必須遵循確定的原則，嚴格按照確定的流程執行。

感知通道有兩類：一類是感知物理信號的。這個通道就是感知器能達到的感知環境。無論是直接的外部狀態感知，如攝像頭、錄音機、溫度計等需要的感知環境，還是需要特殊裝置的感知環境，如煉鐵高爐內需要掌控的狀態、輸氣管道的運行狀態等。直接通道是一般智能體感知必須具備的，也是必然可以具備的。特殊通道則依據智能體的應用需求而定。無論何種需求，智能體只利用已經成熟的技術，無須另行開發。另一類是感知邏輯符號的，即感知已經是電磁形態存在的符號。符號的感知通道就是智能體與外部信息系統或網絡的接口，也是已經存在的，在智能體發展到成熟階段之前，無須另行研發。

信息傳輸網絡是感知功能實現的重要組成部分。前述討論已經介紹，智能體對感知的要求是將最基本的單元作為最小單位。以視頻為例，無論用何種方式，都需要數以萬計、十萬計的感知器，智能體傳感器的總數可能達到十億量級，盡管有很多傳感器只感知一個特定的量，只需要一條信息線路，但所有感知部分的傳輸通道數量依然是驚人的。由于距離、環境、感知對象的不同，感知信號傳輸系統采用不同的線路和控制、處理技術。但所有這些線路或技術，都是已經存在的，在智能體進入成熟階段之前，不需要研發新的傳輸通道。

感知微處理器和感知功能組的功能實現基于各自的操作系統，感知功能系統不僅應對這些軟件系統進行有效的管理，還有實現自身功能的軟件，這些軟件系統應能夠滿足圖2.4及表2.2討論的全部功能需求。

2.2.4 智能體感知與傳感系統和模式識別

智能體感知功能體系的全部目的是將外部的對象轉變為自身能管理、利用的信息，滿足自己知識增長和任務執行的需求，這必然需要借用傳感器系統和模式識別的功能或方法。

傳感器或傳感系統是智能體必須借助的一類重要組件。傳感器的一般結構如圖2.7所示，其功能是將外部的被測量轉換為系統可用的電量，它可以是模擬的，也可以是數字的。傳感器是智能體感知處理器的前端部分，用于完成所有信號的接收和初步轉換，感知處理器從傳感器的轉換電量處接收電信號并開始后續的處理。傳感器門類眾多，到2018年，市面上已經有3.5萬多種傳感器，它們具有廣泛的感知功能。智能體在發展到成熟期之前，可以借用所有的傳感器為自身的成長和發展服務。

一般地，感知功能系統借用傳感器只是用來接收物理信號或還原邏輯符號，如果有必要，還承擔部分轉換工作。感知系統的目的是將每次感知識別的成果轉變成智能體記憶中的一部分，而不只是完成某種任務。用于自動化控制系統的傳感器，在智能體承擔類似任務時，將發揮全部作用。對于智能體，利用傳感器完成了需要執行的任務，并不等于感知功能已經完成，它還需要保留信息，成為記憶，即智能體知識和經驗集合中的一個組成部分，成為智能體學習的一次來源。

感知功能系統借用人類社會取得的所有在傳感器及模/數、數/模轉換等其他領域的成果，如光學字符識別技術。

感知功能系統在后處理環節（也可以稱為學習環節）使用模式識別技術來辨識保留在感知存儲區域中的未感知對象，有需要時，也可能在感知對象的前處理中使用模式識別算法。隱馬爾可夫模型、高斯混合模型與深度神經網絡的結合^[4，5]，可能有助于優化、加速語音及圖像的感知。

模式識別系統的目的與感知功能系統的感知目的不同^[4]，智能體將此作為工具利用，而不能直接使用模式識別的成果。