要同時測量多分量力與力矩，就需要用到多維力傳感器，也就不可避免地要在使用前進行校準（標定），否則將無法完成電信號至力學量值的轉換。校準一般采用砝碼進行，因為砝碼具備非常高的穩(wěn)定性和精準度，依靠重力及垂直向下的方向性，這種簡單標準載荷的可靠性超過了很多施力裝置。也有利用力發(fā)生器及高精度力傳感器實現(xiàn)自動加載與測量的，然而實現(xiàn)起來相當困難，并且這樣的成套裝置仍然必須通過砝碼進行校準與調試。通過加載可以得到信號，而載荷也是已知的，這樣就可以得到信號與載荷的數(shù)學關系了。使用時，根據校準獲得的數(shù)學關系，可以計算出未知載荷。任何力傳感器使用前都需要校準。對于二維力傳感器，校準是一件復雜的工作，數(shù)據處理方法也是多種多樣的。力傳感器性能的好壞與校準設備及方法密切相關。校準方法需要處理的核心問題是怎樣加載（載荷表設計），以及如何得到各分量電信號與載荷確切的數(shù)學關系（校準矩陣），還需要評估所得到的數(shù)學關系是否足夠準確（不確定度分析）。

要同時測量多分量力與力矩，就需要用到多維力傳感器，也就不可避免地要在使用前進行校準（標定），否則將無法完成電信號至力學量值的轉換。校準一般采用砝碼進行，因為砝碼具備非常高的穩(wěn)定性和精準度，依靠重力及垂直向下的方向性，這種簡單標準載荷的可靠性超過了很多施力裝置。也有利用力發(fā)生器及高精度力傳感器實現(xiàn)自動加載與測量的，然而實現(xiàn)起來相當困難，并且這樣的成套裝置仍然必須通過砝碼進行首次校準與調試。使用時，根據校準獲得的數(shù)學關系，可以計算出未知載荷。任何力傳感器使用前都需要校準。對于多維力傳感器，校準是一件復雜的工作，數(shù)據處理方法也是多種多樣的。力傳感器性能的好壞與校準設備及方法密切相關。

人工智能ET是阿里云研發(fā)的基于強大的云計算和大數(shù)據處理能力的人工智能產品，專業(yè)運動力學測試系統(tǒng)具備語音識別、圖像視頻識別和情感分析的技能。掃臉支付技術是螞蟻金服生物識別技術小組推出的一個生物識別支付方式。它基于人的深度神經的網絡讓計算機熟悉人的大腦，并通過海量的人臉圖像數(shù)據不斷地訓練?，F(xiàn)在它已能識別人臉中的600多個關鍵點，專業(yè)運動力學測試系統(tǒng)廠家通過交叉驗證和動態(tài)識別，整個識別率可以達到到99.6%以上，遠超人的肉眼識別能力，而結合最新一代的眼紋識別技術，其識別率可達99.9%。機構認為，人工智能浪潮已經掀起，有望成為未來IT產業(yè)發(fā)展的焦點。BBC預測，人工智能市場將繼續(xù)保持高速增長，到2020年，全球人工智能市場規(guī)模將達到183億美元。艾瑞咨詢數(shù)據顯示，去年我國人工智能市場規(guī)模約12億元人民幣，未來5年的增長率將達到50%。

在所有類型的工作中，對有觸覺的機器人需求比較大的就是打磨工作，因為在打磨工作中，粉塵對人體的傷害很大，并且打磨工作強度大且安全事故頻發(fā)。ABB德國研究中心首席科學家丁昊博士指出，打磨主要是分為兩塊，一個是傳感器，能夠接受到比較可靠的信息，而且這個信息相對來說比較精準，一個是控制，主要是力控，基于模型的控制相對來說會比較可靠。他們通過市場調研發(fā)現(xiàn)力傳感器在工業(yè)級的主要運用領域是裝配和打磨，而現(xiàn)在他們研究的力傳感器主要是針對打磨工序。而就目前的市場情況來看，對于打磨精度要求較高的行業(yè)主要是3C行業(yè)，而且3C行業(yè)勞動密集度高，迫切需要實現(xiàn)自動化改造。再加上3C行業(yè)的柔性化需求，需要更高智能的打磨機器人才能更好的滿足市場需求。