什么是AI机器人？
可以说AI机器人是指一种能够通过人工智能的技术实现，在一定程度能够通过自主行为、学习和适应环境的机器。可以是实体的机械设备，也可以是某种软件程序，并不是说机器人就一定是硬件的机械设备形态，也并不是单纯的人形机器人。
以往的机器人可能只能执行单一的指令跟功能，但是有了AI赋能以后，机器人在执行AI功能的过程中，已经开始具备扩展跟纠错的能力。也就是说它们可以执行更多的不同的指令，并在没有实现的时候自行进行反思、修改，进而去达到指令效果。
同时，根据不同的应用场景，AI机器人可以分为多种类型，如工业机器人、服务机器人、家庭机器人、医疗机器人、教育机器人等。此外还有专门用于执行特定任务的软件机器人，比如聊天机器人、虚拟助手等，如RPA就是典型的软件服务机器人，如果与AI智能化进行结合，在输出需求和目标结果后，其能自动进行语义判断和行为执行设计，相信能在对应的环节上更大幅度提升效果。
当然，AI机器人首先是通过集成先进的算法和技术，使其能在多个行业中发挥重要作用，为各个领域带来显著的价值提升。
当前大部分领域依旧在工业制造环境下，自然就离不开AI+机器视觉的概念。
而工业机器视觉具体可以理解为软硬件一体化的集成系统，其目的是代替人眼对被测物进行观察和判断。从组成上，机器视觉系统硬件设备主要包括光源、镜头、相机等，软件主要包括传统的数字图像处理算法和基于深度学习的图像处理算法，这个相对而言都比较好理解。
系统工作时首先依靠硬件系统将外界图像捕捉并转换成数字信号反馈给计算机，随后依靠软件算法对数字图像信号进行处理。工业机器视觉在识别的精确度、速度、客观性、可靠性、工作效率、工作环境要求、数据价值方面都优于人眼。过去的工业机器视觉系统主要针对垂直场景的少量数据进行小模型的训练，而大模型的发展主要是助力工业机器视觉实现应用性能的提升和应用场景的拓宽。简单的说，主要变化在于使用场景的扩大与精细，满足更多的应用模态，不仅仅局限在单纯的图文信息数据上，此外思维能力与策略搜索强化融合，数学能力和应对复杂任务的规划能力更强。
AI 机器人的发展因素
1、各行业对自动化和数据管理效率的需求的增长。
2、希望降低劳动成本，提高生产力的需求。
3、服务精准化和响应速度提升的需求。
4、日常生活中消费者对机器人的服务感知需求。
相信在此基础上，会衍生出多个维度的发展趋势，如生成式AI集成下的机器人服务、协作性质的机器人服务、以及移动便利的操作机器人服务和人形机器人应用服务等。
目前市场上投入的除了制造行业机器人外，较为多见的应该各政务服务大厅的政务引导或办事机器人。
相对于早期，当前不少城市已经将政务服务大模型融合到政务办事引导机器人中，辅助业务引导和政务问答。
基于相关项目和多次体验，可以政务服务大模型虽然在提升政务服务效率和质量方面展现出巨大潜力，但依旧也存在一些服务局限性。
如何破局的相关思考
首先，政务服务大模型本身就存在服务的局限性。可以说政务服务大模型在智能算法的准确性和实战性仍需提升，主要服务事项之间的关联协同不够，业务不协同、服务不便捷等问题频频存在，导致机器人引导的部分问题与柜台解释存在差异，相对通用问题准确性较高，但对应个性化的问题或服务基本上处于答非所问，当然这与用户自身对办理业务事项的表达也不无关系。
解决对应的问题，依然需要持续搜集和构建面向政务服务的多地域多语言多事项口语语料库，并以大模型与领域业务专家协同的方式构建面向政务服务的政务口语知识图谱，确保应答能够使用老百姓听懂的语言，能够保证大模型在政策理解与群众表达之间的语境能达成一致，政策的解读与指引能够做到相得益彰。不妨考虑社区基层的互动能力，能够借助网络问答在社区体系中构建大规模非政务领域口语问答语料库，结合大规模政务语料库，对模型进行预训练，并利用有限的政务服务口语语料进行微调和迁移学习，提升模型的政务口语理解能力，当然这是一种理想化的应用思路。在有限样本和数据条件下，尽可能利用有限高质量数据，在领域专家知识的引导下实现面向政务服务的口语化诉求到书面化表达之间的精准映射，利用数据-知识-模型的协同训练方式，促进模型与业务数据之间的协同调度和资源共享，关键还是各部门之间的整体协同效率和开放程度的问题。