人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指让计算机或机器具有类似于人类的智能和学习能力的技术。人工智能技术与机器人技术的结合将改变传统的机器人行业格局，就像智能手机对传统手机的颠覆一样。本文从人工智能技术的发展趋势、机器人行业的现状和未来展望、以及人工智能技术对机器人行业的影响和机会三个方面进行了分析，旨在为相关领域的研究者和从业者提供一些参考和启示。
目前的机器人已经能够胜任精确、重复性的工作，但很多时候，它还不能够灵活地为新任务进行自我调整，也不能应付一个不熟悉的或不确定的情景。不过，这些情况都在发生改变，机器人正在变得更加智能。我们不禁要问，让机器人实现智能的关键技术到底是什么？这些技术在近十年会发展到什么程度？整个产业的应用前景将会如何？
随着家用机器人的应用需求不断增加，人工智能相关技术不断进步，硬件性能的增长，服务机器人近年来开始从实验室走向家庭，并从扫地机器人等单一功能向多功能的个人机器人发展。
感知、认知和行为控制机器人的技术按照通常的理解分为三个部分，感知、认知和行为控制。感知主要是基于视觉，听觉及各种传感器的信息处理；认知部分则负责更高层的语义处理，如推理，规划，记忆，学习等；行为控制部分专门对机器人的行为进行控制。
提到机器人，一个最近经常提及的词是人工智能。人工智能是用计算机来实现类似于人的智能行为的一门学科。机器人本身即是人工智能的一个终极应用目标之一。所以谈到机器人，人们很容易联想到人工智能。人工智能的确对于机器人非常重要，上面提到的三个部分的技术都与人工智能相关。
从应用角度看，机器人由于有 的自主性，能与人和环境交互，与之前的计算设备（包括电脑，手机等）相比，对智能的要求较高，这也是人工智能逐渐受到关注的一个原因。
传统的人工智能做为一门学科，起源于20世纪50年代的达特茅斯会议，后来经过几次大起大落，在基础理论和方法上积累了丰富的成果。从早期的符号计算系统，到专家系统，再到90年代发展起来的机器学习，大数据分析，都可以算是人工智能的范畴。在图像、语音、搜索、数据挖掘、社会计算等领域，又派生出了一些相关的应用研究。其中与机器人联系较为紧密的包括计算机视觉，语音和自然语言处理，还有智能体（Agent）等。
从技术上看，人工智能要达到人类级别的智能，要走的路还非常远，因为目前对人的智能机理尚未研究清楚。但从实用角度看，根据目前技术的进展，如果能够部分模拟人的智能行为（比如认出主人并进行相应的交互）并达到较好的用户体验，将会在短期内取得突破性进展。当然这在技术研发上还需进一步解决技术的实用性、鲁棒性问题。毕竟以往的不少机器人都还在实验室或者受限的环境中（比如养老院）进行研发和测试，而新兴的家庭服务机器人，将在家庭环境中独立或者半独立地（通过与人的协作）完成某些服务，这对技术的鲁棒性提出了更高要求。其中的一些，如计算机视觉、语音识别等核心技术还在不断地改进中，还没有发展到 成熟。全这些，都决定了需相当深入的研发工作，才能实现真正的实用化、智能化的家庭服务机器人系统。
机器人不是一堆机械和芯片
在以往对服务机器人的研究中，一个典型的目标应用是机器人可以做家务劳动，这就要求机器人可以用手臂去操作物体（抓放）。在这些方面的研究虽然较多，但从目前的技术进展看，在几年内实现机器人做家务劳动，仍有诸多的挑战。
1、目前的机器人，尤其是人形机器人的成本过高。举例说，一条机器人的手臂可能需几万美元，而机器人的手部就需要1万多美元，整个机器人的造价，更是普通家庭无法承受的。
2、机械手的灵巧程度，仍然无法和人手相媲美。
3、在性方面也存在需要解决的问题。有着钢铁之躯的机器人一旦进入家庭，由于程序错误，不小心挥挥手、伸伸胳膊，都可能对血肉之躯的人造成巨大伤害。
机器人如果暂时不能做家务劳动那又有何用，这是不少人关心的一个问题。如果不能应用，机器人不过是一堆机械和芯片而已。目前除了类似扫地机器人这样能够实现比较单一功能的机器人外，还有不少机器人的用途正在发展之中。
机器人作为一个新型智能设备，普通用户最关心的是机器人可以为他们做些什么？如前文所述，机器人目前还无法实现类似做家务这样的应用。而要达到人的智力水平，也还需要较长的发展时间。所以在应用方面也需要针对人工智能技术， 是感知认知技术的现状进行设计，要充分利用Z新技术，实现在过去看来不可能实现的功能。预计未来十年，市场上出现的服务机器人将具有以下特点。
1、机器人将实现低成本 。在前文中提到，如果让服务机器人进入专业或家庭服务领域，成本需足够低。专业服务机器人的成本可以相对高些，而家庭服机器人则需严格控制成本。
2、机器人将拥有多功能特点。目前在家庭中使用的服务机器人主要是扫地机器人这样能够实现单一功能的机器人。未来多功能的机器人将有较大的发展，出于成本考虑，机器人中的某些处理器将可以用于多种应用。同时随着技术的发展，机器人的应用将越来越多，机器人将可以像人一样完成不同的任务。
3、具有独特的应用 。这是用户购买使用服务机器人的主要动机，这些应用不是简单移植已有的电脑或手机的应用，而是具有独特的机器人应用的特点，如自主性，操控类似于人并能够与人进行互动等。
4、可与人协作完成任务 。因为机器人是为人服务的，所以需要与人进行多方面的互动，以了解主人对服务的需求。另一方面是受制于机器人的智能和人相比还是有很大差距，所以有些任务还不能独立完成，需借助于人的帮助才能完成。
5、机器人将有高性特点 。这包含信息和物理两方面。即不给用户带来隐患，甚至能主动检测并制止一些有潜在威胁的行为。著名的阿西莫夫三大定律，规定了基本的机器人规则。当然如何具体实现这些性，尤其是物理，还需要在机器人硬件和软件上下功夫。
家庭服务机器人和专业服务机器人的未来将会如何发展，已成为业界关心的话题。
家庭服务机器人将会实现如下几类较典型的应用。
1、家庭服务机器人将实现各种助手类的应用。智能手机上流行的个人助理软件（Siri，Cortana等），将从虚拟的无形演变为有物理外形的机器人能够实现的功能。可以设想，机器人助手可以帮用户查询一些如：天气，限行尾号等信息，或对用户进行提醒。听上去好像与手机上的体验并无区别，但实际上在体验上已有不少改变。用户和机器人互动的时候可用更自然的方式，像和人交流一样，甚至可以看到机器人的表情，使服务显得更加个性化。除了这些应用，服务机器人还可在更多的场景中作为人的助手。比如服务机器人可以作为人的健身助手，当人在健身的时候，机器人可像健身教练一样提供一些建议。相信此类应用随着技术的发展，将会越来越丰富。
2、家庭服务机器人将助力少儿教育。因为服务机器人具有自主性和移动性，将会为少儿教育带来无限的可能和更广泛的应用空间。
3、家庭服务机器人将可实现老人看护。包括中国在内的许多 ，正在或将要步入老龄化社会。中国的老人一般希望居家养老，而子女又忙于工作，即使住在一起也无法一直在身边照看老人。诸如提醒老人吃药或紧急情况时及时救助等，如果能由家庭服务机器人来完成，将大大提高老人居家养老的生活质量，也使得子女更放心。老人看护将是未来机器人的一个应用热点，具有 的社会价值。机器人能完成的事还有很多，除了与健康辅助直接相关的功能，还可帮助老人读书读报，与老人简单聊天等，进行情感方面的关怀。
对于专业服务机器人，其应用根据专业应用领域的不同，而有较大区分。
1、在物流中心进行货物分发。据悉，这项应用已开始在亚马逊等公司实际使用。未来将不断地升级，如能够自动取货等。
2、在零售店，柜台，前台等处为客户服务。这些服务机器人能够和客人打招呼，并回答一些基本问题，还可以帮客户提包，端茶送水，并为客户指路。
3、机器人摄影师。机器人摄影师可以不知疲倦地穿梭于宾客之间，帮人们拍出高质量的照片。当然此功能在家庭服务机器人上，同样是个新鲜的功能。
4、智能安防机器人。在一些警力不足的地方，如果有智能安防机器人24小时巡逻，则会有很好的震慑力，减少犯罪的发生。
关键技术与挑战
可以预见，未来服务机器人有不少有趣的应用，但从技术实现的角度看还存在诸多挑战。
前面提到过机器人的三大技术领域，包括感知、认知和行为控制。其中行为控制技术相对来说，已经有不少技术积累。而对于在不久的将来可以实际大规模应用的服务机器人，将会更偏向于发展低成本的机器人。诸如机械结构比较简单的轮式机器人（只有轮式移动平台加上一个可活动的头，一般没有手臂或者手臂比较简单），由于其控制部分较为简单，因此在感知和认知方面的技术，显得尤为重要。根据以往机器人领域的研究进展和对应用的初步分析可以认为如下的感知、认知技术，将是实现应用的关键。
1、三维导航定位技术 。不管什么机器人，只要可移动，即需要在家庭或其他环境中进行导航定位。其中SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术可同时进行定位和建图，在学术研究方面已经有不少技术积累。但对于实际系统，由于实时性低成本（比如无法采用比较昂贵的雷达设备）的要求和家庭环境的动态变化（物品的摆放），因而对导航定位技术提出了更高要求，仍需进一步研发。
2、视觉感知技术 。其中包含人脸识别、手势识别、物体识别和情绪识别等相关技术。视觉感知技术，是机器人和人交互的一个非常重要的技术。
3、语言交互技术 。其中包含语音识别、语音生成、自然语言理解和智能对话系统等。
4、文字识别技术 。生活中有不少文字信息，如书报和物体的标签信息，这也要求机器人能够通过摄像头来进行文字识别。与传统的扫描后识别文字相比，其可通过摄像头来进行文字的识别。
5、认知技术。机器人需要逐步实现规划、推理、记忆、学习和预测等认知功能，从而变得更加智能。
从目前的研究现状看，服务机器人面对的关键技术均有了长足进步，但还有相当多的问题要解决。
推动技术的研发与实际应用结合
英特尔中国研究院的一个重要研究方向是服务机器人，研究范围主要包括鲁棒的三维导航定位、人和环境的视觉感知以及人-机器人交互（包含感知、认知、行为控制的结合）等领域，致力于为英特尔的合作伙伴提供的服务机器人技术。
研究方法以特定的目标应用领域为出发点，并以此来推动技术的研发和在实际应用中的测试。前面提到的助手类应用、少儿教育应用、老人看护应用，是研究重点。
为了进行应用测试，英特尔中国研究院建立了实际的机器人硬件原型。左边是其内部结构，由一个带有英特尔Realsense摄像头的电脑来控制一个全向移动底盘和头部的转动，其高度可调，以便适应成人与儿童的互动要求。
目前研究院已经在视觉感知等领域取得了阶段性成果。显示了利用Realsense摄像头和SLAM技术生成家庭环境地图，这在后续就可用来定位导航。研究院还开发了鲁棒的跟踪技术，可在多人同时出现的情况下，长时间正确地跟踪一个特定用户。在未来还会研发出更多相关技术和应用，这些技术也将服务于业界的合作伙伴助力开发出的服务机器人产品。
推动技术的研发与实际应用结合
对于机器人技术，大家关心的一个问题是，是否需要采用专用的人工智能芯片。
目前探索的一个方向被称作混血计算（Hybrid computing），其是指用通用处理器和其他架构一起合作来进行计算。不过，还处于早期探索的阶段。
一个架构是否能成功地应用于服务机器人，需要看性能是否满足应用的需求，功耗等是否合适，这是一个考虑多种因素平衡的选择。
可以说现在的通用处理器与已有的一些其他计算单元（如向量处理单元、GPU），已经可以为服务机器人提供一个理想的硬件架构，尤其是多功能的具有感知、认知功能的服务机器人。目前机器人主要的瓶颈，还是在应用需求的开发和感知、认知技术上。当然，未来的架构，也会随着对应用的深入开发而不断创新。硬件设计面临的挑战越来越大，需要不断地适应未来发展的演变。同时也可以考虑用FPGA架构来为一些比较专门的应用提供加速，这样在应用发生变化的时候，将具有更多的灵活性。
人工智能技术的发展趋势
人工智能是数据和算法的集合，计算能力（芯片）不断跃升是人工智能能够得以广泛应用的基础。今天，人工智能仍处于弱人工智能的阶段，形成突破的领域仍比较局限。根据Venture Scanner对人工智能产业进行调研，将人工智能企业分为以下十三个类别：
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深度学习/机器学习 (通用) Machine Learning (General)
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深度学习/机器学习 (应用) Machine Learning (Applications)
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自然语言处理 (通用) Natural Language Processing
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自然语言处理 (语音识别) Speech Recognition
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自然语言处理 (文本分析/生成) Text Analysis/Generation
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计算机视觉 (通用) Computer Vision
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计算机视觉 (图像识别) Image Recognition
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计算机视觉 (视频分析/生成) Video Analysis/Generation
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计算机视觉 (面部识别) Facial Recognition
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计算机视觉 (场景理解) Scene Understanding
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专家系统/知识图谱 Expert Systems/Knowledge Graphs
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智能助理/聊天机器人 Intelligent Assistants/Chatbots
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机器人过程自动化 Robotic Process Automation
从这些类别中可以看出，目前人工智能技术主要集中在感知、理解和交互等方面，即让机器具有看、听、说、读、写等能力，以及与人类或其他机器进行有效沟通和协作的能力。这些技术主要依赖于深度学习、神经网络、自然语言处理、计算机视觉等方法，以及大量的标注数据和强大的计算资源。
未来，人工智能技术将朝着更高层次的认知、推理和创造等方向发展，即让机器具有思考、解决问题、生成新知识和新产品等能力。这些技术将需要更多的逻辑推理、知识表示、规划决策、强化学习等方法，以及更多的常识知识和领域专家知识。
机器人行业的现状和未来展望
机器人是指具有一定程度的自主性和可编程性，可以执行特定任务或与环境交互的物理实体。机器人是一种典型的光机电一体化的机械化装置，包括本体结构、感知系统、决策系统、控制系统和执行系统等部分。机器人的发展历程可以分为以下几个阶段：
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1.0 自动化机器人 Automation Robots
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2.0 数字化机器人 Digital Robots
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3.0 协作机器人 Collaborative Robots
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4.0 自主机器人 Autonomous Robots
1.0 自动化机器人是指按照预设的程序和规则执行固定任务的机器人，主要应用于工业生产线、电子和汽车制造等领域。这类机器人的优点是高效、精确、稳定，缺点是缺乏灵活性、适应性和智能性，不能应对复杂和变化的环境和需求。
2.0 数字化机器人是指利用信息技术和网络技术提升机器人的功能和性能的机器人，主要应用于服务业、医疗业、教育业等领域。这类机器人的优点是能够与人类或其他机器进行简单的交互和协作，缺点是仍然受限于预设的程序和规则，不能实现真正的自主学习和创新。
3.0 协作机器人是指利用人工智能技术赋予机器人更高层次的智能和学习能力的机器人，主要应用于智能制造、智慧城市、智能家居等领域。这类机器人的优点是能够与人类或其他机器进行深度的交互和协作，缺点是仍然需要一定程度的监督和指导，不能完全自主地完成复杂和未知的任务。
4.0 自主机器人是指利用人工智能技术赋予机器人超越人类的智能和创造能力的机器人，主要应用于探索未知领域、解决重大挑战、创造新价值等领域。这类机器人的优点是能够完全自主地感知、理解、规划、决策、执行和创新，缺点是可能引发伦理、法律、安全等问题，需要制定相应的规范和监管。
目前，全球多个发达国家都非常重视机器人产业，美国、德国、中国和日本四国是其中发展最迅速的，均发布了各自的产业规划。根据国际机器人联合会（IFR）发布的《2021年世界机器人报告》，2020年全球工业机器人销量为26.4万台，同比下降2%，中国市场占比为44%，同比增长19%；全球服务机器人销量为3.7万台，同比增长32%，中国市场占比为11%，同比增长78%。从这些数据中可以看出，中国已经成为全球最大的工业机器人市场，并且在服务机器人市场也有较快的增长。
未来，随着经济社会的发展和变化，以及科技创新的推动，机器人行业将迎来更广阔的发展空间和更多样化的应用场景。根据IDC预测，2021年至2025年期间，全球工业机器人市场将以9.6%的复合年增长率增长；全球服务机器人市场将以23.9%的复合年增长率增长。其中，工业机器人市场将受益于制造业转型升级、服务机器人市场将受益于消费升级、社会老龄化、疫情防控等因素的驱动。具体来看，以下几个方面将是机器人行业的重点和热点：
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智能制造：智能制造是指利用信息技术和人工智能技术，实现制造过程的数字化、网络化、智能化和柔性化，提高生产效率、质量和灵活性，降低成本和资源消耗。智能制造是工业4.0的核心内容，也是中国制造2025的重要目标。智能制造对机器人的需求非常大，尤其是协作机器人、移动机器人、视觉导航机器人等，可以实现多样化、定制化、自适应的生产模式，满足不同行业和场景的需求。
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智慧城市：智慧城市是指利用信息技术和人工智能技术，实现城市管理、服务、生活的智能化和优化，提高城市效率、安全和可持续性，增强城市魅力和竞争力。智慧城市对机器人的需求也非常大，尤其是安防机器人、巡检机器人、清洁机器人、配送机器人等，可以实现城市的监测、维护、保障和服务，提升城市居民的幸福感和满意度。
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智能家居：智能家居是指利用信息技术和人工智能技术，实现家庭环境、设备、服务的智能化和个性化，提高家庭舒适度、便捷度和安全度，增强家庭品质和价值。智能家居对机器人的需求也非常大，尤其是扫地机器人、厨房机器人、陪伴机器人等，可以实现家庭的清洁、烹饪、娱乐等功能，满足家庭成员的不同需求和喜好。
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智能医疗：智能医疗是指利用信息技术和人工智能技术，实现医疗诊断、治疗、管理、服务的智能化和优化，提高医疗质量、效率和可及性，降低医疗成本和风险，增强医疗效果和体验。智能医疗对机器人的需求也非常大，尤其是外科手术机器人、康复训练机器人、护理服务机器人等，可以实现医疗的精准、微创、个性化和连续性，改善医患关系和医疗环境。
人工智能技术对机器人行业的影响和机会
人工智能技术对机器人行业的影响主要体现在以下几个方面：
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提升了机器人的性能和功能：通过深度学习等方法，让机器人具有更强大的感知、理解、交互和学习能力，使得机器人可以处理更复杂和多变的任务和环境，提高了机器人的精度、速度、稳定性和灵活性。
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降低了机器人的成本和门槛：通过云计算等技术，让机器人可以利用更多的数据和算力资源，降低了机器人的硬件要求和运行成本，使得机器人可以更广泛地普及和应用，降低了机器人的开发和使用门槛。
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扩大了机器人的应用领域和市场空间：通过自然语言处理等技术，让机器人可以与人类或其他机器进行更自然和友好的沟通和协作，使得机器人可以更好地适应不同的行业和场景的需求，扩大了机器人的应用领域和市场空间。
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创造了机器人的新价值和新模式：通过强化学习等技术，让机器人可以自主地探索、创新和优化，使得机器人可以生成新的知识和新的产品，创造了机器人的新价值和新模式。
基于以上的影响，人工智能技术为机器人行业带来了以下几个方面的机会：
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技术创新：在感知、理解、交互、学习等方面，不断提出新的方法、模型、算法，提升机器人的智能水平和性能指标，突破现有的技术瓶颈和限制。
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产品创新：在本体结构、感知系统、决策系统、控制系统、执行系统等方面，不断设计新的形态、功能、特性，满足不同的用户需求和使用场景，形成差异化和优势化的产品。
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服务创新：在医疗、教育、娱乐、安防等方面，不断开发新的应用、内容、体验，提供更高质量、更高效率、更高可及性的服务，形成更强粘性和更高溢价的服务。
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模式创新：在生产、销售、运营、维护等方面，不断探索新的方式、流程、平台，构建更低成本、更高效益、更可持续的模式，形成更强竞争力和更高壁垒的模式。
