随着大数据、传感器和深度学习等技术的发展,人工智能将成为各行各业的颠覆性力量。人工智能在某些特定的任务,如计算机视觉和语音识别等领域中取得了优异的成果。但是在面对复杂场景时,人工智能仍然容易被复杂的场景或物体迷惑,尽管这些场景对于人类来说非常简单。因此,人工智能在应用于日常生活的过程中仍然面临自主性差、人机交互不良等问题。基于人工智能所面临的自主性差、人机交互不良等问题,本文中以"机器自主感知人体,环境自主适应人体"为核心,提出了"智能感知"的概念。通过对"智能感知"的基本概念、组成和应用三方面进行详细的分析,阐述了如何将"智能感知"应用于各行业。基于"智能感知",通过人与机器和环境三者的交互感知、交互理解,实现在无人为输入信息情况下的随时随地、不知不觉,机器主动感知人体、环境自主适应人体。以"智能感知"概念的重要组成部分——人体状态感知为目标,分别对如何通过摄像头代替专用传感器实现人体状态信息的获取,以及通过算法从数据中挖掘出表征人体状态的特征量进行了研究。通过利用摄像头代替血压和心率的专用传感器,实现了基于高速摄像机的动态血压的非接触获取,以及基于手机摄像头的心率的非接触获取。采用深度神经网络实现了简单的说话人识别,并通过非线性方法对新生儿哭声中所包含的生物特征进行挖掘,得到了可以用于表征个体的情绪状态和神经系统活动的复杂度的特征量。