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Q.AI C2 模型的算法智能
Q.AI 模型 C2 的算法智能帖子首先出现在 Quasi Robotics 上。
来源:Quasi Robotics 博客每个 C2 型自主移动机器人的核心都是 Q.AI，Quasi 的专有智能引擎。 Q.AI 不是单一的整体人工智能模型，也不是在海量数据集上训练的黑盒神经网络。相反，它是精心设计的专门算法的编排，可以在微控制器和处理器上高效运行。下面来看看 Q.AI，即 C2 型的算法智能。
结果是在现实工业环境中出现可预测、可解释且非常智能的行为。
这种算法智能胜过统计猜测的哲学从一开始就定义了 Q.AI。
随着时间的推移建立的算法基础
Q.AI 的开发始于 2018 年，早在人工智能成为营销流行语之前。从一开始，Quasi 的创始人就深受 Peter Norvig 和 Stuart Russell 的著作《人工智能：现代方法》的影响。
一个核心理念清晰可见。智能源自多个精心设计的算法的交互，每个算法都解决一个特定的问题领域。
Q.AI 不是依赖于需要不断重新训练和大量计算资源的重型机器学习模型，而是建立在轻量级、高效且专业的算法之上。
在实践中，七到十种算法协同工作来处理感知、定位、运动规划、避障、任务执行、安全逻辑和系统健康监控。他们共同表现出聪明、适应性强和有目的的行为。
算法系统了解其行为的原因，并可以解释、重现和验证这些行为。
边缘微控制器编排智能
Q.AI 的定义特征之一是以微控制器为中心的架构。 Q.AI 不是将所有计算推至单个高功率 CPU，而是将责任分配给多个微控制器。
专为流程设计的分层架构
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