智能机器作为全新一代信息科技、人工智能、自动化以及机器人等技术的有机结合，已经成为科技领域的发展趋势。这其中，新一代信息技术与自动化技术的交融与创新在不断推进，从而使“自动化”这一概念的含义得到了更为深入的拓展：它不仅限于替代人力完成繁重的体力劳动，更逐步蔓延至协助人类进行高强度的脑力工作，以及对人机整体系统的协调、控制以及优化。随着新一代信息技术与机器人技术的紧密融合，某些机器人已然具备了较为出色的思维感知与学习理解能力。以日本研制的仿生机器人ASIMO为例，除了能够自由行走并模仿人类做出各种动作之外，还拥有基础的记忆存储能力、识别功能并能自我完成简单任务，甚至可以根据他人的位置来预测自己的移动路径，并能使用手势语言进行交流。值得一提的是，在2014年6月份，一款计算机聊天程序成功地通过了著名的“图灵测试”，即通过回答一系列随机问题使得三分之一的考官误以为它是一位“13岁男孩”。按照这项测试的标准，这意味着计算机已经初步具备了类似人类的思考能力。

  这些并非偶然出现的现象，它们预示着人类与机器之间的界限正逐渐变得模糊不清，机器正在逐步超越人机界限，向真正意义上的智慧生物迈进。

  尽管一台未联网的机器同样可以表现出某种程度的“智能”，但这需要依靠预先设定好的程序或者外部指令才能得以执行，并且在面对环境变化时，其自主解决问题的能力相对较弱。这类智能机器虽然具备一定的认知能力，但是却无法实现广泛的交互、深度的学习以及智能的决策，就如同人类个体如果缺乏相互交流、获取大量外部知识和信息的话，他们的力量将会显得微不足道。

  美国学者詹姆斯·库夫纳早在2010年便提出了“云机器人”的理念。如今，包括中国、美国以及欧洲在内的众多科研机构均在积极投入到这个领域的研究之中，并取得了显著的成果——机器人之间通过连接云计算平台，实现了知识的共享与远程协作。

  “智能机器云”进一步将这一理念延伸到所有类型的机械装置之上，即让所有的智能机器能够通过互联网接入云计算平台，构建起一个“云+管+端”的机群系统。这样一来，一方面，我们可以通过定期更新操作系统来实现系统的升级换代，同时也可以随时下载应用程序来扩展机器的功能（即所谓的软件定义的机器），从而大大降低对预先设定程序或输入指令的依赖性；另一方面，我们还可以实时地上传数据至云计算平台，从而形成一个庞大的知识数据库。智能机器可以随时随地与其他机器进行交流互动，或者在云端寻找解决问题的策略，从而使得智能机器的知识储备和经验积累得到极大的丰富。

  “智能机器云”所构建的跨设备、跨地域的分布式系统，形成了一个机器与“云”之间的信息闭环，为机器智能化开辟了全新的发展空间——即不再仅仅关注如何提高机器自身的智能水平，而是将其智慧集中于“云”中，从而实现机器间更为广泛且深入的交互、学习和决策优化，进而有效降低开发成本。

  美国学者弗兰克·列维和理查德·莫尼恩在其合著的《新劳动分工》一书中指出，模式识别和复杂沟通是人类相对于数字化劳动力所独有的优势所在。在当今信息技术飞速发展的时代背景下，机器智能化所带来的巨大变革随时可能发生，人类的相对优势正在逐渐减弱，机器的崛起似乎已经不再遥不可及。

  中国作为全球制造业的重要基地以及互联网领域的后起之秀，拥有着雄厚的工业基础和广泛的内需市场。伴随着制造装备产业的蓬勃发展和互联网加速从消费者导向向生产领域的深度整合，我国在ICT尖端领域的研发和制造能力亦日趋成熟。为了充分利用并增强我国在此方面的独特竞争优势，积极推动新一代信息技术与制造业的深度融合，我国已经明确将智能制造作为未来发展的战略重心，从而加快了产品、装备、生产、管理以及服务等各个环节的智能化升级步伐；与此同时，除了智能手机以外，各类诸如智能家电、可穿戴设备等具备联网功能的智能产品也正在逐步走向普及——这意味着智能机器在生产和生活各领域都拥有着广阔的发展空间，面临着前所未有的良好发展机遇。

  智能机器作为智慧生产、生活的关键载体，其进步与创新离不开一个由工业技术与ICT深度融合、智能软硬件紧密协作构成的有机整体。这个整体需要我们攻克的关键核心技术包括但不限于智能传感器、芯片、操作系统、人工智能等，旨在提升智能机器的软硬件综合实力；充分发挥本土生产企业的比较优势，依托于庞大的国内市场环境，分阶段、分层次地在智能制造发展水平存在差异的行业和领域中加以推广，加快智能机器的应用普及速度；通过云计算、大数据的深度运用，推动“智能机器云”的快速发展，以此来支撑并完善包括智能工厂、智慧家居、智能医疗、智能交通等在内的全方位智能化生态体系。