随着人工智能技术的快速发展，感知计算成为近年来最引人注目的技术方向之一。但是，感性操作阶段是谁提出的？这是一个复杂的问题，需要多角度分析。
感性操作阶段是谁提出的？
从历史上看，感知计算的概念可以追溯到20世纪80年代日本学者东一高桥提出的“认知工程”概念。该理论主张人的认知过程分为感知、表征和推理三个阶段，感知是认知过程中最基本也是最重要的一步。在此基础上，高桥丰一提出了第一个感知计算模型——CAC(认知的计算解剖学)，并通过模型的实现取得了良好的研究成果。
从学术上看，知觉操作的研究也在逐渐深入。2005年，英国牛津大学的Marc Toussaint等人提出了一个名为SEM bed(sensor-based extended Markov decision processes)的感知操作模型，主张从感知输入入手，通过感知变换将感知信号转化为状态，从而进行学习和决策。同年，卡内基梅隆大学的马夏尔·赫伯特(Martial Hebert)等人提出了一种叫做“运动稳定性视觉服务”的算法，可以实现对机器人的高精度控制。
从应用领域来看，感知计算应用广泛。其中，表现突出的领域是机器人技术领域。机器人需要具备感知、决策和执行三种能力，其中感知能力是机器人获取外界环境信息的关键。知觉操作理论为知觉能力的研究提供了一个完整的框架。在移动机器人领域，感知计算技术可以用来提取移动机器人的环境信息。例如，激光雷达和摄像机可以使用感知计算技术来获取移动机器人的位置和距离等信息。此外，在无人驾驶汽车领域，传感技术也是一个非常重要的应用方向，因为汽车需要实时感知周围的物体，以避免碰撞。动态障碍物从摄像机获得的图像信息也可以通过感知操作技术进行处理。
总的来说，感性操作阶段是一个逐步深入的历史过程，在学术界和应用领域得到了广泛的关注和应用。感知计算技术将成为未来AI行业的重要方向之一，未来将会有更多的研究人员和企业参与到感知计算的研究和应用中。
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