感知计算是指使机器能够解释和响应现实世界感官输入（如图像、声音、手势或环境数据）的技术。这些系统将硬件（如摄像头、麦克风或传感器）与软件算法（如计算机视觉或语音识别）相结合，以模仿类似人类的感知。例如，使用面部识别解锁门的安全系统或理解口头命令的语音助手都是感知计算的应用。目标是创建以直观的方式与用户或环境交互的系统，从而减少对传统输入方法（如键盘或触摸屏）的依赖。
从技术角度来看，感知计算通常依赖于经过训练以处理原始传感器数据的机器学习模型。例如，捕获视频流的摄像头可以使用卷积神经网络 (CNN) 来实时检测对象。开发这些系统的开发人员通常会处理诸如降噪（例如，过滤音频中的背景声音）、延迟优化（确保响应速度足够快以进行用户交互）和准确性改进（最小化手势检测中的误报）等挑战。像 OpenCV 用于图像处理，TensorFlow Lite 用于在边缘设备上部署轻量级模型，或基于云的 API（例如 Azure Cognitive Services）等工具提供了简化实现的框架。一个关键的考虑因素是在计算效率与性能之间取得平衡，尤其是在部署在像智能手机或物联网传感器等资源受限的设备上时。
实际应用跨越各个行业。在医疗保健领域，可穿戴设备使用加速计和心率传感器来监测患者的运动和生命体征。汽车系统使用激光雷达和摄像头进行防撞。开发人员还必须解决伦理和技术限制，例如在处理视觉或音频数据时确保隐私。例如，智能家居设备可能会在本地处理语音命令，而不是将数据发送到云端，以保护用户隐私。通过专注于模块化设计（例如将传感器数据收集与处理层分离），开发人员可以创建适应性强的系统，这些系统可以随着新硬件或算法的进步而发展，而无需进行全面改造。