要讓機器人能真正像人一樣思考，則不僅需要為其配備類人的“大腦”，與人相近的認知外界的方式也是不可或缺的。耳聰目明和頭腦靈活都是人類擁有良好智力的表現，機器人亦需中樞與終端并重。
深度學習能力是反映機器人智能化程度的重要標志，因而也是當前各大科技公司研發的重點。通過研究和模擬人類神經網絡的結構及運轉方式，并將科研成果逐步應用于設計實踐，機器人的深度學習能力不斷增強，智力日益提高，“思維”變得越來越像人。不過，要讓機器人能真正像人一樣思考，則不僅需要為其配備類人的“大腦”，與人相近的認知外界的方式也是不可或缺的。
人類對外界的認知主要來源于五種感官，即視覺、聽覺、嗅覺、味覺和觸覺五感。因此，當前業界在賦予機器人以類人的知覺時，也主要據此分成五個分支。無論是虛擬機器人還是實體機器人，只要是往類人的方向發展，則都繞不開對這五類感官的模仿。只不過根據定位與功能的不同，而在感官種類與感知程度上有所差異。
視覺
人類所感知的信息有大約90%來自于視覺，相應地，機器視覺在機器人五感中也占有舉足輕重的地位。機器人的“視覺器官”主要有光敏傳感器、色敏傳感器等。
上個月，美國卡內基梅隆大學工程學院的研究人員開發出一種可以自動識別和分類不同種類的金屬3D打印粉末的機器視覺技術，準確率超過95%，有望在5年內普及。計算機的粉末識別能力實際上比訓練有素的人更好。研究人員認為他們的工作會有助于未來的自主微觀結構分析研究。
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