?其實(shí)，機(jī)器人就是一個各項(xiàng)技術(shù)的綜合體，而按照大方向來分類，主要分為三部分，分別是感知、認(rèn)知交互和運(yùn)動控制。從這種種跡象來看，在可預(yù)見的未來，服務(wù)機(jī)器人的前景是極其可觀的。?

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　　服務(wù)機(jī)器人藍(lán)海在望?未來發(fā)展沿3方面推進(jìn)

　　根據(jù)IFR發(fā)布的2016年世界服務(wù)機(jī)器人統(tǒng)計(jì)報(bào)告，全球?qū)I(yè)服務(wù)機(jī)器人2015年總銷量為4.11萬臺，與2014年的3.29萬臺相比上升了25%，總銷售額為46億美元，同比上升14%。而在個人/家庭服務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域，2015年約售出540萬臺，同比增長16%，銷售額為22億，較2014年增長4%。

　　在數(shù)據(jù)呈現(xiàn)之外，對于服務(wù)機(jī)器人，國家和相關(guān)團(tuán)體也給予了重視。比如中國機(jī)器人產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，就在不久前，其宣布將陸續(xù)發(fā)布3項(xiàng)聯(lián)盟標(biāo)準(zhǔn)和17項(xiàng)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟標(biāo)準(zhǔn)。

　　從這種種跡象來看，在可預(yù)見的未來，服務(wù)機(jī)器人的前景是極其可觀的。說白了，機(jī)器人就是一個各項(xiàng)技術(shù)的綜合體，而按照大方向來分類，主要分為三部分，分別是感知、認(rèn)知交互和運(yùn)動控制。

　　感知——智能的第一步

　　通常來講，機(jī)器人的感知就是借助于各種傳感器來識別周邊環(huán)境，相當(dāng)于人的眼、耳、鼻、皮膚等：

　　視覺感知：?即計(jì)算機(jī)視覺，類比于人類的視覺系統(tǒng)。用攝影頭代替人眼對目標(biāo)進(jìn)行識別、跟蹤和測量等。

　　當(dāng)前，服務(wù)機(jī)器人的計(jì)算機(jī)視覺已經(jīng)相當(dāng)完善了，像人臉識別、圖像識別、定位測距等等?？梢哉f，在為人類提供服務(wù)時，“看得見東西”的機(jī)器人比“盲人”機(jī)器人有用的多。

　　聲音感知：?即語音識別，語音是人機(jī)交互最常用、最便捷的方式，由此，對于服務(wù)機(jī)器人而言，語音識別是必須具備的重要功能之一。

　　“服務(wù)機(jī)器人在語音識別上已經(jīng)超過了人類。”此前，清華教授、中國人工智能學(xué)會理事孫富春曾這樣表示。如果僅僅只是在表面上識別文字，參看科大訊飛語音識別97%的準(zhǔn)確率，服務(wù)機(jī)器人確確實(shí)實(shí)已經(jīng)達(dá)到了人類的需求水平。而在此后，服務(wù)機(jī)器人的目標(biāo)則是進(jìn)一步深入文字的背后。

　　其他感知：?在服務(wù)機(jī)器人身上，以上兩種最重要的感知已經(jīng)得到了完美的體現(xiàn)，而在其他的方面，人們?nèi)蕴幵诓粩嗟奶剿髦小?/p>

　　以“皮膚感知”為例，為了讓機(jī)器人在外表更接近人類，以及更多的感知，不少團(tuán)隊(duì)一直在努力研究一種“敏感皮膚”，力圖做到柔軟、敏感性強(qiáng)等特性。在此之上，已經(jīng)有不少成果展現(xiàn)在了公眾的面前，微風(fēng)、蚊蟲降落等感知已是小菜一碟。此外，還有嗅覺等等，這些都是一個服務(wù)機(jī)器人所應(yīng)具備的功能。

　　認(rèn)知交互——服務(wù)機(jī)器人價值實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵

　　不管是人類還是機(jī)器人，感知都是最基層的一部，而認(rèn)知則是往上再進(jìn)一步的升華。在認(rèn)知的基礎(chǔ)上，服務(wù)機(jī)器人才能理解人類的各個方面，才能與人類更自然的進(jìn)行交互：

　　自然語言處理：?前面提到，在識別語音之后，服務(wù)機(jī)器人所要做的就是深入文字的背后，這指的就是“自然語言處理”。

　　目前，自然語言處理這塊可以說是服務(wù)機(jī)器人的一大缺陷。雖然服務(wù)機(jī)器人也可以與人類進(jìn)行一些連續(xù)語音交互，但其仍不能達(dá)到令人滿意的程度?；蛟S也可以這樣說，服務(wù)機(jī)器人較好的做到了自然語言處理，但在自然語言理解方面仍是一個“牙牙學(xué)語的嬰孩”。

　　深度學(xué)習(xí)：?在人類面前，機(jī)器人就是一張白紙，它們需要學(xué)習(xí)人類的各方面，像說話、做家務(wù)等等，而在這方面，深度學(xué)習(xí)算法就是一個關(guān)鍵。

　　利用深度學(xué)習(xí)算法，在加以大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，服務(wù)機(jī)器人就可以模仿人類形成自己的一套做事方法，并在之后加以運(yùn)用。以人臉識別為例，科學(xué)家們利用數(shù)據(jù)庫中的人類照片對算法進(jìn)行訓(xùn)練，讓之將照片與人名相對接，在不斷的糾錯中提高其識別的準(zhǔn)確率。

　　如果將人工智能技術(shù)的研究比作造房子的話，深度學(xué)習(xí)算法就是最底下的“地基”，承擔(dān)著一項(xiàng)技術(shù)的所有“風(fēng)險(xiǎn)”。此外，在認(rèn)知交互方面，除了語義理解和向人類學(xué)習(xí)，服務(wù)機(jī)器人還需要對“感情”進(jìn)行理解，如此，它才能夠真正的貼近人類，實(shí)現(xiàn)自己的真正價值，尤其是注重情感交流的陪護(hù)型服務(wù)機(jī)器人。

　　運(yùn)動控制——足式機(jī)器人是未來趨勢

　　在運(yùn)動控制上，服務(wù)機(jī)器人主要涉及兩方面，一個是定位導(dǎo)航，一個是平衡性。

　　在定位導(dǎo)航?，服務(wù)機(jī)器人需要完成定位、建圖和路徑規(guī)劃，對此，大部分公司采取的都是SLAM技術(shù)。以掃地機(jī)器人為例，借助于計(jì)算機(jī)視覺和SLAM技術(shù)，其系統(tǒng)內(nèi)部將進(jìn)行建圖和路徑規(guī)劃，在此之后，掃地機(jī)器人在運(yùn)轉(zhuǎn)過程中將不再是沒頭沒腦的亂撞，而是能夠有規(guī)劃的掃地，并自行返回充電，毫不拖泥帶水。

　　而在平衡性上?，縱觀市面上的服務(wù)機(jī)器人，九成以上都是輪式或履帶式，足式機(jī)器人是相當(dāng)之少見。

　　相比如足式，輪式和履帶式底盤的確具有更強(qiáng)的穩(wěn)定性、可靠性和耐用性。從當(dāng)前市場來看，這兩種底盤是最適宜的選擇，然而，從長遠(yuǎn)的角度來講，足式機(jī)器人才是未來趨勢。輪式和履帶式底盤將服務(wù)機(jī)器人的運(yùn)動范圍局限在了平地和一點(diǎn)點(diǎn)坡度的地面，而在未來，服務(wù)機(jī)器人的服務(wù)范圍必將擴(kuò)大，行走環(huán)境也將變得多樣化，比如樓梯，因而其底盤也必須得到改變。

　　未來，服務(wù)機(jī)器人的家庭普及率將逐年增長，與此同時，服務(wù)機(jī)器人的性能也會在用戶的體驗(yàn)反饋中不斷提升。

　　需要注意的是，以上所提技術(shù)皆為機(jī)器人本身所搭載的技術(shù)，做到了這些，服務(wù)機(jī)器人只是實(shí)現(xiàn)了“機(jī)器人”的價值。而在“服務(wù)”上面，服務(wù)機(jī)器人和廠商還需做其他的工作，比如接口協(xié)議的統(tǒng)一、機(jī)器人的通信技術(shù)等等。