AI智能机器人的实施需要多方面的知识，包括计算机科学、人工智能、机器学习、数据科学、软件工程和硬件工程等。以下是实施AI智能机器人所需的一些关键知识：
1. 计算机科学基础：了解计算机系统的基本组成，如处理器、内存、存储设备、输入输出设备等。熟悉操作系统、网络通信、数据库等基础知识。
2. 编程语言：掌握至少一种编程语言，如Python、Java、C++等，以便进行算法设计和编程实现。
3. 人工智能与机器学习：了解人工智能的基本概念，如感知、推理、学习、规划等。熟悉机器学习算法，如监督学习、无监督学习、强化学习等。
4. 深度学习：深入学习深度学习理论和技术，如神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。了解深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。
5. 自然语言处理（NLP）：了解自然语言处理的基本概念，如词法分析、句法分析、语义分析等。熟悉文本挖掘、情感分析、机器翻译等NLP技术。
6. 计算机视觉：了解计算机视觉的基本概念，如图像处理、特征提取、目标检测、图像分类等。熟悉计算机视觉相关的算法和技术，如卷积神经网络（CNN）、深度神经网络（DNN）等。
7. 传感器与执行器：了解各种传感器的工作原理和应用领域，如温度传感器、湿度传感器、光敏传感器等。熟悉执行器的工作原理和类型，如电机、伺服电机、步进电机等。
8. 硬件工程：了解机器人硬件系统的组成，如传感器、执行器、控制器、电源等。熟悉硬件设计原理和开发工具，如PCB设计、电路仿真等。
9. 软件工程：了解软件开发流程和方法，如需求分析、设计、编码、测试、维护等。熟悉软件架构设计，如分层架构、模块化设计等。
10. 项目管理：了解项目管理的基本概念和方法，如项目计划、风险管理、团队协作等。熟悉敏捷开发方法，如Scrum、Kanban等。
11. 法规与伦理：了解相关法律法规，如数据保护、隐私权、知识产权等。熟悉机器人伦理问题，如人机交互、自动化带来的社会影响等。
12. 跨学科知识：了解其他领域的知识，如心理学、社会学、经济学等，以便更好地理解AI智能机器人的应用背景和应用场景。
通过学习和实践，不断积累相关领域的知识和经验，才能成功实施AI智能机器人。
