服務機械人的市場前景大好，在這其中，它都有哪些關鍵技術？
根據ifr發布的2023年世界服務機械人統計報告，全球專業服務機械人2023年總銷量為4.11萬台，與2023年的3.29萬台相比上公升了25%，總銷售額為46億美元，同比上公升14%。而在個人/家庭服務機械人領域，2023年約售出540萬台，同比增長16%，銷售額為22億，較2023年增長4%。
在資料呈現之外，對於服務機械人，國家和相關團體也給予了重視。比如中國機械人產業聯盟，就在不久前，其宣布將陸續發布3項聯盟標準和17項機械人產業聯盟標準。
從這種種跡象來看，在可預見的未來，服務機械人的前景是極其可觀的。說白了，機械人就是乙個各項技術的綜合體，而按照大方向來分類，主要分為三部分，分別是感知、認知互動和運動控制。
通常來講，機械人的感知就是借助於各種感測器來識別周邊環境，相當於人的眼、耳、鼻、**等：
視覺感知：即計算機視覺，模擬於人類的視覺系統。用攝影頭代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等。
當前，服務機械人的計算機視覺已經相當完善了，像人臉識別、影象識別、定位測距等等。可以說，在為人類提供服務時，「看得見東西」的機械人比「盲人」機械人有用的多。
聲音感知：即語音識別，語音是人機互動最常用、最便捷的方式，由此，對於服務機械人而言，語音識別是必須具備的重要功能之一。
「服務機械人在語音識別上已經超過了人類。」此前，清華教授、中國人工智慧學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%的準確率，服務機械人確確實實已經達到了人類的需求水平。而在此後，服務機械人的目標則是進一步深入文字的背後。
其他感知：在服務機械人身上，以上兩種最重要的感知已經得到了完美的體現，而在其他的方面，人們仍處在不斷的探索之中。
以「**感知」為例，為了讓機械人在外表更接近人類，以及更多的感知，不少團隊一直在努力研究一種「敏感**」，力圖做到柔軟、敏感性強等特性。在此之上，已經有不少成果展現在了公眾的面前，微風、蚊蟲降落等感知已是小菜一碟。此外，還有嗅覺等等，這些都是乙個服務機械人所應具備的功能。
不管是人類還是機械人，感知都是最基層的一部，而認知則是往上再進一步的昇華。在認知的基礎上，服務機械人才能理解人類的各個方面，才能與人類更自然的進行互動：
自然語言處理：前面提到，在識別語音之後，服務機械人所要做的就是深入文字的背後，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機械人的一大缺陷。雖然服務機械人也可以與人類進行一些連續語音互動，但其仍不能達到令人滿意的程度。或許也可以這樣說，服務機械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乙個「牙牙學語的嬰孩」。
深度學習：在人類面前，機械人就是一張白紙，它們需要學習人類的各方面，像說話、做家務等等，而在這方面，深度學習演算法就是乙個關鍵。
利用深度學習演算法，在加以大量資料的訓練，服務機械人就可以模仿人類形成自己的一套做事方法，並在之後加以運用。以人臉識別為例，科學家們利用資料庫中的人類**對演算法進行訓練，讓之將**與人名相對接，在不斷的糾錯中提高其識別的準確率。
如果將人工智慧技術的研究比作造房子的話，深度學習演算法就是最底下的「地基」，承擔著一項技術的所有「風險」。此外，在認知互動方面，除了語義理解和向人類學習，服務機械人還需要對「感情」進行理解，如此，它才能夠真正的貼近人類，實現自己的真正價值，尤其是注重情感交流的陪護型服務機械人。
在運動控制上，服務機械人主要涉及兩方面，乙個是定位導航，乙個是平衡性。
在定位導航，服務機械人需要完成定位、建圖和路徑規劃，對此，大部分公司採取的都是slam技術。以掃地機械人為例，借助於計算機視覺和slam技術，其系統內部將進行建圖和路徑規劃，在此之後，掃地機械人在運轉過程中將不再是沒頭沒腦的亂撞，而是能夠有規劃的掃地，並自行返回充電，毫不拖泥帶水。
而在平衡性上，縱觀市面上的服務機械人，九成以上都是輪式或履帶式，足式機械人是相當之少見。
相比如足式，輪式和履帶式底盤的確具有更強的穩定性、可靠性和耐用性。從當前市場來看，這兩種底盤是最適宜的選擇，然而，從長遠的角度來講，足式機器人才是未來趨勢。輪式和履帶式底盤將服務機械人的運動範圍侷限在了平地和一點點坡度的地面，而在未來，服務機械人的服務範圍必將擴大，行走環境也將變得多樣化，比如樓梯，因而其底盤也必須得到改變。
未來，服務機械人的家庭普及率將逐年增長，與此同時，服務機械人的效能也會在使用者的體驗反饋中不斷提公升。
需要注意的是，以上所提技術皆為機械人本身所搭載的技術，做到了這些，服務機械人只是實現了「機械人」的價值。而在「服務」上面，服務機械人和廠商還需做其他的工作，比如介面協議的統
一、機械人的通訊技術等等。
2016-12-16 18:31
韓璐
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