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摘要：随着智能化技术在各个行业的不断应用，给人们的生活带来较大的影响，作为智能化技术前沿的智能协作机器人在发展过程中需要深度学习算法进行辅助。本文首先概述了深度学习算法的概念，进而分析智能协作机器人应用深度学习算法的可行性，提出实用阶段存在的问题，希望对其未来发展具有一定帮助。
关键词：深度学习算法;智能协作机器人;应用
前言
智能机器人的应用范围随着科学技术的不断发展而不断增加，已经成为未来发展的留下趋势之一。当下智能机器人已经开始在人们日常生活的部分领域得到应用，给人们的日常生活带来了较大的便利，智能机器人之间以及机器人和人之间的未来协作发展离不开深度学习算法的应用。
一、深度学习算法的概念
深度学习算法指的是以人类思维模式作为样本设计的一种深度计算形式。其主要是通过计算的方式对人类大脑中的不同思考形式进行模拟，并将其应用在完善智能机器人的逻辑程序中，以此达到让智能机器人具有人类化思考模式的目的。就深度学习算法而言，其主要是一种由简单到复杂的思维计算过程，通过将深层次的抽象思維活动简化成计算特性，再通过智能机器人计算组合的方式深入发展为类人的抽象思维活动中，以各种数据结果的方式进行展示。深度学习算法顾名思义是智能机器人以大量数据信息作为基础进行学习的一种形式，并且由于数据的表现形式呈多元化形式，例如可以用像素点的方式对一幅画进行衡量，而像素的向量可以被固定形状和形式进行体现，由于深度学习算法非常通俗易懂，因此对于编程方面也有一定的价值，这也是深度学习算法的应用优势之一。
二、智能协作机器人应用深度学习算法的可行性
（一）以模型为基础的深度学习算法
和没有模型作为基础的深度学习算法相比，以模型为基础的深度学习算法在执行不同任务时有着较大的应用优势。人类在数万年的进化过程中也是根据不同的事物进行想象和发展后，才积累起的生存经验，而这些原始生存经验在当下社会中也具有一定的适应性，可以帮助人类在生活和工作领域得到更好的发展。这些经验便是人类建立的一种模型，也是人类制定出的固有生存模式。智能机器人同样也可以制定出固有的模式，智能机器人在正常生产生活活动中，其自身的处理系统会产生相应的经验信息，将智能机器人产生的经验汇总在一起，便可以形成智能机器人的一个模型。而在智能机器人执行的不同任务阶段形成了不同的模型数据，智能机器人之间的协作便可以得到实现和简化，智能机器人只需要在模型约束下完成任务的指令或者任务动作。
（二）无模型作为基础的深度学习算法
没有模型作为基础的深度学习算法指的是在进行算法设计时，没有相应的经验和例子作为参照，在这种一片空白的情况下进行深度学习算法的设计完全是在一个新的领域进行开拓。没有模型为基础的深度学习算法设计对于智能机器人而言是一项新的调整任务，也是智能机器人重新进行经验积累，产生新模型的一个阶段。因此，在此阶段智能机器人需要不断进行优化更新，以此才能完善自身模型，将利益收获达到最大。若想达到这种效果，智能机器人在没有模型作为基础的深度学习算法中便需要自身具有足够的性能标准作为支撑元素。例如智能机器人在进行Policy函数的描述阶段，首先便需要智能机器人具有强大的表达能力，而在这种未知因素的条件下，很可能会造成一系列复杂的问题发生。所以，只有智能机器人具有良好的表达能力，才能让设计人员对问题进行整体的梳理，进而寻找出最优的解决方法。
除此之外，智能机器人在没有模型作为基础的深度学习算法中还需要有较为强大的数据支撑，这样才能使智能机器人在深度学习算法中形成一个参照点位，进而实现在没有模型作为基础的深度学习算法中达到智能机器人之间可以进行良好协作的目的。对于没有模型作为基础的深度学习算法中，智能机器人之间的协作大多是以最基础的形式来进行的，即将不同智能机器人之间的经验信息进行共享操作，达到智能机器人之间数据信息的整合。在多个智能机器人进行数据信息收集的情况下，既可以使其获得大量的数据信息作为支撑，也可以将汇总所需的时间进行缩短。但是这种方式也存在资金投入较多的缺陷，因此只能在资金实力较强的大公司发展和进行[1]。
三、智能协作机器人实际应用深度学习算法时存在的问题
（一）智能协作机器人缺乏技能迁移的有效技术
现阶段建立的深度学习算法神经系统在形态上较为复杂，由工作人员对智能机器人进行形成任务经验的辅助开发是一项资金投入大且人力资源占用多的项目。而实际上这些辅助形成的智能机器人经验在价值和应用方面并不能达到经济效益的平衡，即设计研究人员投入大量人力和物力资源后完成的设计在其他智能机器人以及其他任务上没有任何帮助，都需要重新设计。这种循环的设计工作会产生较大的人力和物力资源消耗，投入的研究成本和回收的经济效益差距较大。尽管在一些较为相近或者相似的任务中存在一定的适应方法，但在任务内容差距较大时，还是无法得到完全的采用，无法实现智能机器人之间的协作，也就更不可能在智能机器人协作方面进行应用了。就现阶段智能机器人协作应用的技术水平而言，实现智能机器人的技能迁移还存在较大的难度，只能在未来科技法中寻找新型技术来进行此类问题的解决。
（二）无法保证智能协作机器人在特殊任务中的成功率
对于智能机器人执行的部分特殊任务中，任务对于成功率的要求较高时，这类任务一般会涉及到技术的工艺要求或者人类的生命安全等因素，就这类较为复杂的情况而言，通过人工辅助形成的智能机器人深度学习算法便达不到这些任务要求中的成功率。智能机器人作为人类设计的一种产品，其在性能方面必然会存在一定不足和误差，这种问题对于智能机器人而言是较为普遍的。因此，在执行要求较高的任务时，智能机器人的协作能力可能会受到一定影响，导致出现相应的问题，进而造成较为严重且无法预测的不良后果。
但是在一些智能机器人执行的成功率要求不高的任务中，智能机器人之间便可达到充分协作的效果。对于智能机器人的定义较多，有些智能的定义过于简单，使智能机器人的概念也受到了影响。一个机器人是否为智能机器人的基本条件应该是可以自主进行学习和改进，以这个标准对现阶段的智能手机中智能机器人进行划分，其智能算是在手机中体现人类智能的一种应用。对于当下计算机技术中真正具备自主学习和改进的人工智能算法，其中代表性较强的便是深度学习算法，智能机器人之间的协作还可以通过程序设计在特定场景下实现，但对智能机器人协作要求更高的人机交互协作，则是要求智能机器人在自主工作学习的基础上，可以识别理解人类动作和语言表达的含义等要求，目前深度学习算法还不能达到对人类动作和语言操作等要求的理解，也就无法对其做出正确的反应[2]。
结束语
综上所述，对于智能机器人协作能力的发展方面，深度学习算法有着非常重要的复杂作用，但也存在相应的风险，现阶段对于智能机器人协作能力应用深度学习算法的要求，不能仅限于对以往固定规则的优化，而是应让智能机器人可以理解相对意义模糊的人类动作，以此才能使深度学习算法在智能机器人协作方面得到更好的应用。
参考文献
[1]徐春雷，吴海伟，刁瑞盛，等.基于深度强化学习算法的“电网脑”及其示范工程应用[J].电力需求侧管理，2021，23（04）：73-78.
[2]周盛世，陈佳，刘成林，等.基于改进DDPG算法的机器人路径规划算法研究[J].南京理工大学学报，2021，45（03）：265-270+287.
关键词：深度学习算法;智能协作机器人;应用
前言
智能机器人的应用范围随着科学技术的不断发展而不断增加，已经成为未来发展的留下趋势之一。当下智能机器人已经开始在人们日常生活的部分领域得到应用，给人们的日常生活带来了较大的便利，智能机器人之间以及机器人和人之间的未来协作发展离不开深度学习算法的应用。
一、深度学习算法的概念
深度学习算法指的是以人类思维模式作为样本设计的一种深度计算形式。其主要是通过计算的方式对人类大脑中的不同思考形式进行模拟，并将其应用在完善智能机器人的逻辑程序中，以此达到让智能机器人具有人类化思考模式的目的。就深度学习算法而言，其主要是一种由简单到复杂的思维计算过程，通过将深层次的抽象思維活动简化成计算特性，再通过智能机器人计算组合的方式深入发展为类人的抽象思维活动中，以各种数据结果的方式进行展示。深度学习算法顾名思义是智能机器人以大量数据信息作为基础进行学习的一种形式，并且由于数据的表现形式呈多元化形式，例如可以用像素点的方式对一幅画进行衡量，而像素的向量可以被固定形状和形式进行体现，由于深度学习算法非常通俗易懂，因此对于编程方面也有一定的价值，这也是深度学习算法的应用优势之一。
二、智能协作机器人应用深度学习算法的可行性
（一）以模型为基础的深度学习算法
和没有模型作为基础的深度学习算法相比，以模型为基础的深度学习算法在执行不同任务时有着较大的应用优势。人类在数万年的进化过程中也是根据不同的事物进行想象和发展后，才积累起的生存经验，而这些原始生存经验在当下社会中也具有一定的适应性，可以帮助人类在生活和工作领域得到更好的发展。这些经验便是人类建立的一种模型，也是人类制定出的固有生存模式。智能机器人同样也可以制定出固有的模式，智能机器人在正常生产生活活动中，其自身的处理系统会产生相应的经验信息，将智能机器人产生的经验汇总在一起，便可以形成智能机器人的一个模型。而在智能机器人执行的不同任务阶段形成了不同的模型数据，智能机器人之间的协作便可以得到实现和简化，智能机器人只需要在模型约束下完成任务的指令或者任务动作。
（二）无模型作为基础的深度学习算法
没有模型作为基础的深度学习算法指的是在进行算法设计时，没有相应的经验和例子作为参照，在这种一片空白的情况下进行深度学习算法的设计完全是在一个新的领域进行开拓。没有模型为基础的深度学习算法设计对于智能机器人而言是一项新的调整任务，也是智能机器人重新进行经验积累，产生新模型的一个阶段。因此，在此阶段智能机器人需要不断进行优化更新，以此才能完善自身模型，将利益收获达到最大。若想达到这种效果，智能机器人在没有模型作为基础的深度学习算法中便需要自身具有足够的性能标准作为支撑元素。例如智能机器人在进行Policy函数的描述阶段，首先便需要智能机器人具有强大的表达能力，而在这种未知因素的条件下，很可能会造成一系列复杂的问题发生。所以，只有智能机器人具有良好的表达能力，才能让设计人员对问题进行整体的梳理，进而寻找出最优的解决方法。
除此之外，智能机器人在没有模型作为基础的深度学习算法中还需要有较为强大的数据支撑，这样才能使智能机器人在深度学习算法中形成一个参照点位，进而实现在没有模型作为基础的深度学习算法中达到智能机器人之间可以进行良好协作的目的。对于没有模型作为基础的深度学习算法中，智能机器人之间的协作大多是以最基础的形式来进行的，即将不同智能机器人之间的经验信息进行共享操作，达到智能机器人之间数据信息的整合。在多个智能机器人进行数据信息收集的情况下，既可以使其获得大量的数据信息作为支撑，也可以将汇总所需的时间进行缩短。但是这种方式也存在资金投入较多的缺陷，因此只能在资金实力较强的大公司发展和进行[1]。
三、智能协作机器人实际应用深度学习算法时存在的问题
（一）智能协作机器人缺乏技能迁移的有效技术
现阶段建立的深度学习算法神经系统在形态上较为复杂，由工作人员对智能机器人进行形成任务经验的辅助开发是一项资金投入大且人力资源占用多的项目。而实际上这些辅助形成的智能机器人经验在价值和应用方面并不能达到经济效益的平衡，即设计研究人员投入大量人力和物力资源后完成的设计在其他智能机器人以及其他任务上没有任何帮助，都需要重新设计。这种循环的设计工作会产生较大的人力和物力资源消耗，投入的研究成本和回收的经济效益差距较大。尽管在一些较为相近或者相似的任务中存在一定的适应方法，但在任务内容差距较大时，还是无法得到完全的采用，无法实现智能机器人之间的协作，也就更不可能在智能机器人协作方面进行应用了。就现阶段智能机器人协作应用的技术水平而言，实现智能机器人的技能迁移还存在较大的难度，只能在未来科技法中寻找新型技术来进行此类问题的解决。
（二）无法保证智能协作机器人在特殊任务中的成功率
对于智能机器人执行的部分特殊任务中，任务对于成功率的要求较高时，这类任务一般会涉及到技术的工艺要求或者人类的生命安全等因素，就这类较为复杂的情况而言，通过人工辅助形成的智能机器人深度学习算法便达不到这些任务要求中的成功率。智能机器人作为人类设计的一种产品，其在性能方面必然会存在一定不足和误差，这种问题对于智能机器人而言是较为普遍的。因此，在执行要求较高的任务时，智能机器人的协作能力可能会受到一定影响，导致出现相应的问题，进而造成较为严重且无法预测的不良后果。
但是在一些智能机器人执行的成功率要求不高的任务中，智能机器人之间便可达到充分协作的效果。对于智能机器人的定义较多，有些智能的定义过于简单，使智能机器人的概念也受到了影响。一个机器人是否为智能机器人的基本条件应该是可以自主进行学习和改进，以这个标准对现阶段的智能手机中智能机器人进行划分，其智能算是在手机中体现人类智能的一种应用。对于当下计算机技术中真正具备自主学习和改进的人工智能算法，其中代表性较强的便是深度学习算法，智能机器人之间的协作还可以通过程序设计在特定场景下实现，但对智能机器人协作要求更高的人机交互协作，则是要求智能机器人在自主工作学习的基础上，可以识别理解人类动作和语言表达的含义等要求，目前深度学习算法还不能达到对人类动作和语言操作等要求的理解，也就无法对其做出正确的反应[2]。
结束语
综上所述，对于智能机器人协作能力的发展方面，深度学习算法有着非常重要的复杂作用，但也存在相应的风险，现阶段对于智能机器人协作能力应用深度学习算法的要求，不能仅限于对以往固定规则的优化，而是应让智能机器人可以理解相对意义模糊的人类动作，以此才能使深度学习算法在智能机器人协作方面得到更好的应用。
参考文献
[1]徐春雷，吴海伟，刁瑞盛，等.基于深度强化学习算法的“电网脑”及其示范工程应用[J].电力需求侧管理，2021，23（04）：73-78.
[2]周盛世，陈佳，刘成林，等.基于改进DDPG算法的机器人路径规划算法研究[J].南京理工大学学报，2021，45（03）：265-270+287.