在人工智能時代,，RT將取代IT成為全球經(jīng)濟增長的新引擎,。作為集機械,、電子,、控制,、計算機,、傳感器、人工智能等多學科先進技術(shù)于一體的現(xiàn)代制造業(yè)重要的自動化裝備,，智能機器人的誕生對未來的生產(chǎn)生活產(chǎn)生了革命性影響。

根據(jù)美國機器人協(xié)會的定義,，智能機器人是一種可編程和多功能的操作機或是為了執(zhí)行不同的任務而具有可用電腦改變和可編程動作的專門系統(tǒng)。它具有至少一項或多項擬人功能,，另外還可能程度不同的具有某些環(huán)境感知（如視覺,、力覺、觸覺,、接近覺等），以及語言功能乃至邏輯思維,、判斷決策功能等,，從而使他能在要求的環(huán)境中代替人進行作業(yè)。從應用角度,，常見的智能機器人包括工業(yè)機器人,、服務機器人及特種機器人等。

智能機器人具有自動化,、智能化、精密化、綠色化的特點,，是戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的支柱，是實現(xiàn)生產(chǎn)過程和產(chǎn)品使用過程節(jié)能減排的重要手段,。智能機器人生產(chǎn)效率高,，產(chǎn)品質(zhì)量好，符合我國產(chǎn)業(yè)升級大趨勢,。我國正處于由傳統(tǒng)裝備向先進制造裝備轉(zhuǎn)型的時期,，隨著“十四五”規(guī)劃的發(fā)布，我國智能機器人發(fā)展的深度和廣度日益提升,，其市場潛力巨大,，發(fā)展前景廣闊。

1920年,，捷克作家K.凱比克在科幻劇本《羅薩姆的萬能機器人》中首次提出了ROBOT這個名詞?，F(xiàn)在已被人們作為機器人的專用名詞。

20世紀50,、60年代,，隨著機構(gòu)理論和伺服理論的發(fā)展，機器人進入了使用化階段,。1954年美國的G.C.Devol發(fā)表了“通用機器人”專利,；1960年美國AMF公司生產(chǎn)了柱坐標Versatran機器人,，可做點位和軌跡控制,，是世界上第一種用于工業(yè)生產(chǎn)上的機器人。

20世紀70年代,，隨著計算機技術(shù),、現(xiàn)代控制技術(shù),、傳感技術(shù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展，機器人行業(yè)得到了迅速發(fā)展,。1974年美國俄亥俄州辛辛那提的Milacron公司成功開發(fā)了多關(guān)節(jié)機器人,；1979年，Unimation公司推出了PUMA機器人,，它是一種多關(guān)節(jié),、全電動驅(qū)動、多CPU二級控制的機器人,，采用了VAL專用語言,，可搭配視覺、觸覺,、力感等傳感器,，在當時是一種技術(shù)先進的工業(yè)機器人,，現(xiàn)在的智能機器人結(jié)構(gòu)大體上是以此為基礎的。

這一時期的機器人屬于“示教再現(xiàn)”（Tech-in/Playback）型機器人,，只具有記憶,、存儲能力，按相應程序重復作業(yè),，但對周圍環(huán)境基本沒有感知與反饋控制能力,。這種機器人被稱作第一代機器人。

進入20世紀80年代,，隨著傳感技術(shù),，包括視覺傳感器、非視覺傳感器（力覺,、觸覺,、接近覺等）以及信息處理技術(shù)的發(fā)展，出現(xiàn)了第二代機器人—有感覺的機器人,。它能夠獲得作業(yè)環(huán)境和作業(yè)對象的部分有關(guān)信息,，進行一定的實時處理，引導機器人進行作業(yè),。第二代機器人已進入了實用化,，在工業(yè)生產(chǎn)中得到了廣泛應用。

第三代機器人是目前正在研究的“智能機器人”,。它不僅具有比第二代機器人更加完善的環(huán)境感知能力,，而且還具有邏輯思維、判斷和決策能力,，可根據(jù)作業(yè)要求與環(huán)境信息自主地進行工作,。

根據(jù)其智能程度的不同，智能機器人分為三種：

在設計制作之后,，機器人無需人的干預,，能夠在各種環(huán)境下自動完成各項擬人任務,。自主型機器人的本體上具有感知,、處理、決策,、執(zhí)行等模塊,，可以就像一個自主的人一樣獨立地活動和處理問題。全自主移動機器人的最重要的特點在于它的自主性和適應性,，自主性是指它可以在一定的環(huán)境中,，不依賴任何外部控制，完全自主地執(zhí)行一定的任務,。適應性是指它可以實時識別和測量周圍的物體,，根據(jù)環(huán)境的變化，調(diào)節(jié)自身的參數(shù)，調(diào)整動作策略以及處理緊急情況,。交互性也是自主機器人的一個重要特點,，機器人可以與人、與外部環(huán)境以及與其他機器人之間進行信息的交流,。由于全自主移動機器人涉及諸如驅(qū)動器控制,、傳感器數(shù)據(jù)融合、圖像處理,、模式識別,、神經(jīng)網(wǎng)絡等許多方面的研究，所以能夠綜合反映一個國家在制造業(yè)和人工智能等方面的水平,。因此,，許多國家都非常重視全自主移動機器人的研究。

機器人通過計算機系統(tǒng)與操作員或程序員進行人-機對話,，實現(xiàn)對機器人的控制與操作,。雖然具有了部分處理和決策功能，能夠獨立地實現(xiàn)一些諸如軌跡規(guī)劃,、簡單的避障等功能,，但是還要受到外部的控制。

又稱外部受控機器人,。機器人的本體上沒有智能單元只有執(zhí)行機構(gòu)和感應機構(gòu),，它具有利用傳感信息(包括視覺、聽覺,、觸覺,、接近覺、力覺和紅外,、超聲及激光等)進行傳感信息處理,、實現(xiàn)控制與操作的能力。受控于外部計算機,，在外部計算機上具有智能處理單元,，處理由受控機器人采集的各種信息以及機器人本身的各種姿態(tài)和軌跡等信息，然后發(fā)出控制指令指揮機器人的動作,。

智能機器人的研究從60年代初開始,，經(jīng)過幾十年的發(fā)展，目前,，基于感覺控制的智能機器人(又稱第二代機器人)已達到實際應用階段,，基于知識控制的智能機器人(又稱自主機器人或下一代機器人)也取得較大進展，已研制出多種樣機,。

按用途分類在用途上,，智能機器人與普通機器人在用途上有許多相似之處,，但因其智能性使得它能做更復雜的工作，完成更高級的任務,?？梢苑譃楣I(yè)智能機器人、服務智能機器人和特種智能機器人三類,。

工業(yè)智能機器依據(jù)具體應用的不同,，通常又可以分成焊接機器人、裝配機器人,、噴漆機器人,、碼垛機器人、搬運機器人等多種類型,。作為具有智能的工業(yè)機器人,，他們在很多方面超越了傳統(tǒng)機器人。焊接機器人,，包括點焊(電阻焊)和電弧焊機器人,，用途是實現(xiàn)自動的焊接作業(yè)。裝配機器人,，比較多地用于電子部件電器的裝配,。噴漆機器人，代替人進行噴漆作業(yè),。碼垛,、上下料、搬運機器人的功能則是根據(jù)一定的速度和精度要求,，將物品從一處運到另一處,。在工業(yè)自動化生產(chǎn)中應用機器人，可以方便迅速地改變作業(yè)內(nèi)容或方式,，以滿足生產(chǎn)要求的變化,。比如，改變焊縫軌跡,，改變噴漆位置,，變更裝配部件或位置等等。隨著對工業(yè)生產(chǎn)線柔性的要求越來越高,，對各種機器人的需求也就越來越強烈,。

機器人技術(shù)不僅在工業(yè)生產(chǎn)、科學探索中得到了廣泛應用,，也逐漸滲透到人們的日常生活領域，服務機器人就是這類機器人的一個總稱,。盡管服務機器人的起步較晚,，但應用前景十分廣泛,，目前主要應用在清潔、護理,、引導,、娛樂和代替人對設備維護保養(yǎng)等場合。國際機器人聯(lián)合會給服務機器人的一個初步定義是,，一種以自主或半自主方式運行,，能為人類的生活、康復提供服務的機器人,，或者是能對設備運行進行維護的一類機器人,。

特種智能機器人應用于復雜和特殊環(huán)境，執(zhí)行某種特殊任務,。它不可能像工業(yè)領域的機器人那樣總是具有良好結(jié)構(gòu)化的或抑制的環(huán)境,，其使用環(huán)境的有關(guān)信息往往是多義、不完全或不準確的,，而且可能隨著時間改變,。近年來，特種機器人的發(fā)展非常迅速,，新的機型不斷問世;整機性能不斷提高;應用領域越來越廣泛,，已經(jīng)涉及到醫(yī)療、海洋探測,、巡檢,、航空航天、核檢測等很多領域,。

數(shù)據(jù)來源：北拓資本整理

智能機器人行業(yè)的上游行業(yè)主要是標準的機械零部件,、電子元器件等行業(yè)，以及制造設備所用的鋼材,、非金屬材料等原材料行業(yè),；下游行業(yè)主要是汽車、電子電氣,、醫(yī)療等行業(yè)及致力于智能化生產(chǎn)加工和物流的行業(yè),。

智能機器人上游行業(yè)主要包括機器人原形研發(fā)、計算機自動控制軟件,、人工智能,、傳感和無線通信、精密機械,、光機電一體化,、能源、材料等,，不同類型的智能制造裝備涉及的細分產(chǎn)業(yè)不同,，但整體可劃分為設計研發(fā),、模塊部件和自動控制三部分。

智能機器人行業(yè)的下游應用領域廣闊,，其中主要包括汽車及汽車零部件工業(yè),、電子電氣工業(yè)等制造業(yè)，家庭清潔,、醫(yī)療康復,、娛樂等服務業(yè)以及核環(huán)境、航空航天,、軍事,、勘探等特種領域行業(yè)。

下游行業(yè)企業(yè)通常會有長期穩(wěn)定,、相互依賴,、互利互惠的合作伙伴，但若宏觀經(jīng)濟環(huán)境發(fā)生不利變化,，影響下游行業(yè)景氣程度,，則對本行業(yè)產(chǎn)品的需求將減少，從而在一定程度限制本行業(yè)的發(fā)展,。

數(shù)據(jù)來源：智能機器人行業(yè)研究報告

現(xiàn)階段,，受我國科技發(fā)展以及智能化相關(guān)產(chǎn)品普及程度極大提高的影響，智能機器人市場迎來發(fā)展小高峰,。根據(jù)產(chǎn)業(yè)網(wǎng)整理,，2016年我國智能機器人市場規(guī)模僅368.2億元;隨后2017年迅速增長至483.7億元，同比增速達到37%,，接近40%,。雖然2018年我國智能機器人市場規(guī)模增速放緩但仍維持在10%以上，共計實現(xiàn)銷售額539億元,。2020年我國智能機器人市場突破700億元,。

數(shù)據(jù)來源：公開資料整理

我國智能機器人從不同用途分類，大致可分為三種類型：工業(yè)智能機器人,、服務智能機器人以及特種智能機器人,，其中工業(yè)智能機器人為當前我國普及度最高的機器人種類，占據(jù)最多市場份額,。從我國2019年機器人市場結(jié)構(gòu)來看,，工業(yè)機智能器人占比最高，達到66%;其次為服務智能機器人,，占比25%;特種智能機器人應用程度相對較低,，占比僅為9%，不足10%。

工業(yè)智能機器人作為我國三種不同類型機器人中占據(jù)最多市場份額的工業(yè)機器人,，由于下游消費端行業(yè)眾多,，在我國產(chǎn)業(yè)全面智能化發(fā)展的當下,，其市場需求亦不斷擴張,，目前我國工業(yè)機器人市場規(guī)模已位居全球前列。2019年我國工業(yè)機器人銷售額已突破400億元,，較2016年有較大漲幅,。

數(shù)據(jù)來源：中國國家產(chǎn)業(yè)網(wǎng)統(tǒng)計，北拓資本整理

當前工業(yè)機器人市場不斷擴大,，工業(yè)機器人行業(yè)持續(xù)涌入創(chuàng)新型企業(yè)完善產(chǎn)業(yè)生態(tài),，行業(yè)賽道將進一步優(yōu)化細分。通過對工業(yè)機器人從業(yè)務規(guī)模,、創(chuàng)新力度,、品牌價值、投融資情況等維度分析,，我國工業(yè)機器人市場競爭格局可分為以下三大類,。第一類主要是傳統(tǒng)工業(yè)機器人廠商，如埃斯頓,、埃夫特,、博實股份、新時達,、新松以及云南昆船等企業(yè);第二大類主要涉足協(xié)作機器人本體及應用,，如傲博、節(jié)卡,、珞石,、艾利特等；第三大類主要涉足工業(yè)機器人平臺及AI應用,，如庫柏特,、梅卡曼德、阿丘科技等,。

與工業(yè)機器人和服務機器人類似,，2016-2019年在全國智能化產(chǎn)品推廣不斷深入的情況下我國特種機器人市場規(guī)模也呈現(xiàn)穩(wěn)步增長態(tài)勢,。2019年我國特種機器人市場規(guī)模為52.5億元，較2016年增長25.2億元,。

增速方面,，我國特種機器人市場的表現(xiàn)介于工業(yè)機器人與服務機器人之間，2018年后雖有下滑但降幅相對工業(yè)機器人市場而言較小,，總體表現(xiàn)與我國整體機器人市場擴張速度展現(xiàn)較高一致性,。

數(shù)據(jù)來源：中國國家產(chǎn)業(yè)網(wǎng)統(tǒng)計，北拓資本整理

智能機器人關(guān)鍵技術(shù)總體包括感知技術(shù)、智能決策,、運動控制,、人機交互和多機器人協(xié)作技術(shù)等。

智能機器人感知是機器人方向最核心技術(shù)之一,，利用人工智能現(xiàn)有的成果,，把人工智能的現(xiàn)有成果與機器人有機的結(jié)合，從環(huán)境感知,、知識獲取與推理等角度,，是機器人像人一樣具備外界感知能力。感知機器人是機器人與人,、機器人與環(huán)境,、以及與機器人直接進行交換的基礎。感知的目的,，首先對機器人地圖構(gòu)建功能的補充，對環(huán)境的重新構(gòu)建,，以滿足實時更新所處位置地理信息需要,；其次是幫助智能機器人對周遭物體進行探測、識別和跟蹤,，以做到能夠?qū)θ粘Ｐ⌒臀矬w近乎完美的區(qū)分,；最后是使機器人能夠觀察人類、理解人類行動,，最終達到機器人能夠與人類友好共存的條件,。具體來講，機器人感知通常需要借助各種傳感器幫助來替代人類的感覺,，如視覺,、觸覺、聽覺以及動感等,。

對機器視覺定義為：機器視覺是通過光學的裝置和非接觸的傳感器自動地接收和處理一個真實物體的圖像,，以獲得所需信息或用于控制機器人運動的裝置。簡而言之,，機器視覺就是利用機器代替人眼進行測量和判斷,。在機器視覺系統(tǒng)中，傳感器通常以光纖開關(guān),、接近開關(guān)等形式出現(xiàn),，用以判斷被測對象的位置和狀態(tài),，告知圖像傳感器進行正確采集。

盡管功能與人類視覺相仿,，機器視覺卻擁有其超越人類的獨特之處：首先是精確性,，人眼受物理條件限制，視覺距離和準確程度都無法與精度能夠達到千分之一英寸的機器相比,；其次是重復性,，機器視覺可以達到無數(shù)次重復觀測之后仍然保持精確的水平，而人類視覺則會因疲勞感產(chǎn)生誤差,；第三是高速度,，機器視覺更擅長捕捉高速運動的物體，這一點對工業(yè)機器人在流水線上的應用尤其有利,；最后是低成本,，機器視覺在工業(yè)生產(chǎn)中對人類的替代可以實現(xiàn)連續(xù)工作，因而極大地提高了工作效率,，也降低了勞力成本,。

具體而言，視覺傳感器是指通過對攝像機拍攝到的圖像進行圖像處理,，來計算對象物的特征量（面積,、重心、長度,、位置等）,，并輸出數(shù)據(jù)和判斷結(jié)果的傳感器。視覺傳感器具有從一整幅圖像捕獲光線的數(shù)以千計的像素,。圖像的清晰和細膩程度通常用分辨率來衡量,，以像素數(shù)量表示。因此,，無論距離目標數(shù)米或數(shù)厘米遠,，傳感器都能“看到”十分細膩的目標圖像。在捕獲圖像之后,，視覺傳感器還可以將收到的信息與內(nèi)存中的基準圖像進行比較,，以做出分析。作為提取環(huán)境特征最多的信息源,，視覺傳感器是機器視覺系統(tǒng)當之無愧的核心,。

同樣，視覺傳感器也是機器人中最重要的傳感器之一,。最早的視覺傳感器出現(xiàn)于20世紀50年代后期,，于60年代開始首先嘗試處理積木世界，隨后逐漸發(fā)展到處理桌子,、椅子,、臺燈等室內(nèi)景物,，直至能夠處理戶外的現(xiàn)實世界。20世紀70年代后,，具備實用性的機器人視覺系統(tǒng)開始出現(xiàn),，被用于集成電路生產(chǎn)、精密電子產(chǎn)品裝配,、飲料罐裝箱場合的檢驗及定位等,。直到今天，在農(nóng)業(yè),、工業(yè),、醫(yī)學等領域，機器人視覺因其非接觸,、速度快,、精度高、現(xiàn)場抗干擾能力強等突出優(yōu)點而備受重視,，得到了廣泛應用,。

傳統(tǒng)的圖像傳感器可分為CCD和CMOS兩類。隨著集成電路工藝的發(fā)展,，CMOS以其體積小,、工作電壓低、性能穩(wěn)定等優(yōu)點逐漸在上世紀90年代占據(jù)機械式圖像傳感器的市場主流,。但這種傳感器卻存在明顯的缺陷：由于拍攝方式的問題,，現(xiàn)有的圖像處理需要逐幀處理，造成驚人計算量,，而提高幀率則會帶來更大的計算量。這一缺點在拍攝高速運動的物體時尤其明顯,。而近幾年出現(xiàn)的DVS（Dynamic Vision Sensors,，動態(tài)視覺傳感器）則從視網(wǎng)膜的工作原理中得到啟發(fā)，通過仿視網(wǎng)膜神經(jīng)系統(tǒng)的列陣結(jié)構(gòu)大幅減少不必要的數(shù)據(jù)和計算工作,、提高輸出速度,，保證即使是高速運動的物體也能被清晰拍攝并實時播放。未來,，這種動態(tài)視覺傳感器的應用將能極大改善飛行器機器人的性能,，為自主飛行機器人的發(fā)展提供新的可能。

觸覺傳感器是用于機器人模仿觸覺功能的傳感器,。觸覺是機器人獲取環(huán)境信息的一種僅次于視覺的重要知覺形式,，可直接測量對象和環(huán)境的多種性質(zhì)特征。觸覺感知的主要任務是為獲取對象與環(huán)境信息,，以及為完成某種任務而對機器人與對象,、環(huán)境相互作用時的一系列物理特征量進行檢測,。廣義來看，觸覺包括接觸覺,、壓覺,、力覺、滑覺和冷熱覺等,，狹義時則專指機械手與對象接觸面上的力感覺,。

機器人觸覺傳感器的主要功能分為兩種：第一是檢測功能，包括對操作對象的狀態(tài),、機械手與操作對象的接觸狀態(tài)以及操作對象的物理性質(zhì)進行檢測：第二種是識別功能,，即在檢測的基礎上提取操作對象的形狀、大小和剛度等特征加以分類和目標識別,。

對于機器人觸覺傳感器的研究稍晚于機器人的出現(xiàn),，但在發(fā)展歷程上卻遠遠落后，與視覺傳感器的進步相比尤顯不足,。從20世紀70年代開始,，機器人研究已經(jīng)成為學界熱點，但此時對觸覺傳感器的研究僅限于一些基本課題,，觸覺傳感器的開發(fā)數(shù)量也非常稀少,；到80年代，這一技術(shù)進入研究,、發(fā)展的快速增長期,，對傳感器的設計、原理和制作方法都進行了大量研究,，主攻方向也從傳感器本身轉(zhuǎn)向適應工業(yè)自動化的需求：90年代至今,，觸覺傳感技術(shù)的研究繼續(xù)保持著快速增長，并開始向多元化發(fā)展,。進入新世紀,，科學家們借鑒仿生學原理，參照人類皮膚對環(huán)境的敏銳感知改進觸覺感應器,，不斷發(fā)展其性能,，甚至令機器人觸覺感應器獲得了“電子皮膚”的稱號。與人類皮膚不同的是,，現(xiàn)在的觸覺感應器不僅能夠?qū)穸?、溫度和力度等感覺用定量的方式表達出來，還可以幫助傷殘者獲得失去的感知能力,。

近些年,，機器人觸覺感應器的研究屢結(jié)碩果，在各個領域的應用都得到了極大的拓展02年,，美國科研人員在內(nèi)窺鏡手術(shù)的導管頂部安裝觸覺傳感器,，可檢測疾病組織的剛度,，根據(jù)組織柔軟度施加合適的力度，保證手術(shù)操作的安全：2008年,，日本 Kazuto Takashima等人設計了壓電三維力觸覺傳感器,，將其安裝在機器人靈巧手指端，并建立了肝臟模擬界面外科醫(yī)生可以通過對機器人靈巧手的控制,，感受肝臟病變部位的信息,，進行封閉式手術(shù)2009年，德國菲勞思夫制造技術(shù)和應用材料研究院的馬庫斯梅瓦爾研制出新型觸覺系統(tǒng)的章魚水下機器人,，可精確地感知障礙物狀況,，可以自動完成海底環(huán)境的勘測工作；2016年韓國首爾大學開發(fā)的新型毛狀電子皮膚,，能使機器人快速分辨出呼吸引起的輕微空氣波動或者心跳震動,，未來將可以廣泛應用于假肢、心率監(jiān)視器和其他機器人服務中,。2018年,，麻省理工的Cheetah（獵豹）機器人已經(jīng)進化到了第三代。比起前輩們,，Cheetah3最耀眼的升級,，可能就是不太需要攝像頭了，直接利用觸覺信息完成動作,。不管是走在凹凸不平的地面,，還是爬上布滿施工殘余的樓梯，它都可以悠然地閉著眼睛輕微空氣波動或者微弱地心跳震動,，未來將可以廣泛應用于假肢,、心率監(jiān)視器以及其他機器人服務中。

目前觸覺傳感器包括：兩指或三指多傳感機械手,，可以按要求同時配置紅外傳感器,、角度傳感器、觸覺傳感器等,，并可安裝在UR機械臂、Baxter機器人等配合使用,；靈巧手及觸覺傳感器,，通過線驅(qū)動實現(xiàn)多種手勢及多種手型，同時還配有多陣列觸覺傳感器和多感知指尖裝置,；數(shù)據(jù)手套,，可以獲得比傳統(tǒng)動作捕捉系統(tǒng)更加豐富的測量信息，同時還可覆蓋所有手臂關(guān)節(jié),，以穩(wěn)定獲得人體手臂及手部各關(guān)節(jié)的速度及姿態(tài)信息,；靈巧操作系統(tǒng),，結(jié)合人工智能技術(shù)與機器人技術(shù)開發(fā)而成，可以應用于生產(chǎn)線或物流線上的自動質(zhì)量檢驗及智能分揀等,。

機器人的聽覺系統(tǒng)是一種方便,、智能化的機器人與外界系統(tǒng)交互的方式。盡管聽覺定位精度遜色于視覺,，但其仍然具有獨特的價值,。由于聲音信號的衍射性能，聽覺具有全向性,，相較于視覺,、激光等其他傳感信號而言不需要直線視野，因而對于需要在有視野遮蔽障礙物或光線不足甚至黑暗環(huán)境下工作的機器人來說非常重要,。

聽覺傳感器是一種可以檢測,、測量并顯示聲音波形的傳感器，應用廣泛,。對機器人來說,，其作用相當于一個話筒（麥克風），用來接收聲波,、顯示聲音的振動圖像,。在某些環(huán)境下，機器人需要測知聲音的音調(diào)和響度,、區(qū)分左右聲源甚至需要判斷聲源的大致方位,；有些條件下，機器人需要與人類進行語音交流,。因此,，聽覺傳感器的存在能夠使機器人更好地完成這些任務。

得益于傳感器熱潮,，聲音傳感器在上世紀80年代被日本,、美國和俄羅斯等國先后重視并大力發(fā)展，從最初的單一話筒功能逐漸演變?yōu)楝F(xiàn)在的多功能集合體,，甚至能夠測量噪聲強度,、配合各種采集器和計算機一起使用。這期間,，聲音傳感器的精度也得到了很大提高,。目前市場流行的精密傳聲器動態(tài)范圍高達178dB，極大地拓展了其服務范圍,，為這一技術(shù)應用于機器人聽覺系統(tǒng)奠定了良好的基礎,。

根據(jù)需要，一般RA（Robot Audition，機器人聽覺）的功能包括聲源信號的定位與分離,、自動語音識別和說話識別等,。其中，涉及到聽覺傳感器的部分主要包括兩點,，首先是包括聲源定位和距離測定等在內(nèi)的聲音測量定位,，其次則是語音識別，就是利用聽覺傳感器解決“聽得到”和“聽得懂”的問題,。

在聲音測量定位方面,，自1995年Irie第一次將聲源定位技術(shù)用于智能機器人以來，經(jīng)過二十多年的發(fā)展,，目前已經(jīng)取得了很多重大成果,。其中，近幾年隨著多傳感器機器人的興起,，機器人的視聽覺交叉感知技術(shù)研究成為新的熱門,。這一技術(shù)能夠感知機器人周圍環(huán)境最直觀的表現(xiàn)形式，而且能夠同時克服視覺受光照干擾和聽覺受到噪聲干擾的缺陷,，利用兩項信息互相補充完善機器人的空間定位能力,。2017年12月，國內(nèi)首創(chuàng)的視聽機器人在深圳正式發(fā)布,，標志著家庭服務機器人的智能化邁向了新的高度,。

目前語音識別技術(shù)已比較成熟，可以實現(xiàn)機器人與人的語音交互自然化,、個性化以及場景化,，能夠任意打斷且不影響機器人理解用戶需求，進行精準的內(nèi)容推薦和服務,。

環(huán)境感知是移動機器人研究的關(guān)鍵技術(shù)之一,。機器人周圍的環(huán)境信息可以用來導航、避障和執(zhí)行特定的任務,。獲取這些信息的傳感器既需要足夠大的視場來覆蓋整個工作區(qū),，又需要較高的采集速率以保證在運動的環(huán)境中能夠提供實時的信息。

近年來,，激光雷達在移動機器人導航中的應用日益增多,。這主要是由于基于激光的距離測量技術(shù)具有很多優(yōu)點，特別是其具有較高的精度,，通過二維或三維地掃描激光束或光平面,，激光雷達能夠以較高的頻率提供大量的、準確的距離信息,。與其它距離傳感器相比，激光雷達能夠同時考慮精度要求和速度要求,，這一點特別適用于移動機器人領域,。此外,，激光雷達不僅可以在有環(huán)境光的情況下工作，也可以在黑暗中工作,，而且在黑暗中測量效果更好,。

激光雷達早前更多應用在軍事領域，隨著技術(shù)的發(fā)展和成本的降低,，目前為止機器人,、無人機、無人駕駛等領域也成為了激光雷達的重要應用領域,。和視覺的方式一樣,，激光雷達的屬性也有一定的短板——這類傳感器無法在雨霧天氣工作，而且激光雷達在真正意義上還沒開始大規(guī)模量產(chǎn),，因此成本較高,。

掃地機器人是目前激光雷達應用最廣泛的領域，激光雷達配合SLAM（SimultaneousLocalization And Mapping）算法,，可以讓掃地機器人在房間里實現(xiàn)智能清掃,，清掃的過程中繪制地圖，實時傳輸?shù)绞謾CAPP,，就算用戶不在家,，也可以通過手機APP查看清掃情況，以及安排其他地方清掃,。

圖片來源：網(wǎng)絡

智能決策技術(shù)對于機器人系統(tǒng)中自主性的實現(xiàn)至關(guān)重要,。該技術(shù)是決定機器人在無人操控的狀態(tài)下通過算法得出滿足特定約束條件的最優(yōu)決策能否成功的關(guān)鍵。盡管這類技術(shù)最常見的用武之地在于無人駕駛汽車的導航問題以及自主飛行器或航海探測器的線路規(guī)劃問題,，但其實它的影響更為廣泛,，從路徑規(guī)劃到運動規(guī)劃，再到任務規(guī)劃都離不開這一技術(shù)的作用,；而這類技術(shù)的應用范圍也不止探測器或智能汽車,，它還可以應用在人形機器人、移動操作平臺甚至多機器人系統(tǒng)等處,，在數(shù)字動畫角色模擬,、人工智能電子游戲、建筑設計,、機器人手術(shù)以及生物分子研究中都能夠發(fā)揮作用,。

具體來說，目前實現(xiàn)智能決策仍然主要依靠應用算法,，包括模仿學習,、遷移學習、強化學習等。在本地或云端構(gòu)建一套機器人訓練仿真平臺,，對機器人的關(guān)鍵數(shù)據(jù)進行建模,，在仿真環(huán)境里進行機器人訓練，從而做出決策,。平臺的架構(gòu),、算法庫豐富度、開源性等因素都決定決策的速度,、準備率和穩(wěn)定性,。

機器人動力學是對機器人結(jié)構(gòu)的力和運動之間關(guān)系與平衡進行研究的學科，主要通過分析機器人的動力學特性來建造模型,、研究算法以決定機器人處理對物體的動態(tài)響應方式,。而機器人控制技術(shù)，指的是為使機器人完成各種任務和動作所執(zhí)行的各種控制手段,，既包括各種硬件系統(tǒng),，又包括各種軟件系統(tǒng)。

自20世紀70年代以來,，隨著電子技術(shù)與計算機科學的發(fā)展,，計算機運算能力大大提高而成本不斷下降，這就使得人們越來越重視發(fā)展各種考慮機器人動力學模型的計算機實時控制方案,，以充分發(fā)揮出為完成復雜任務而設計得日益精密從而也越加昂貴的機器人機械結(jié)構(gòu)的潛力,。因此，在機器人研究中,，控制系統(tǒng)的設計已顯得越來越重要,，成為提高機器人性能的關(guān)鍵因素。

最早的機器人采用順序控制方式,，而隨著計算機的發(fā)展,，現(xiàn)已通過計算機系統(tǒng)來實現(xiàn)機電裝置的功能，并采用示教再現(xiàn)的控制方式,。目前機器人控制技術(shù)的發(fā)展越來越智能化,，離線編程、任務級語言,、多傳感器信息融合,、智能行為控制等新技術(shù)都可以應用到機器人控制中來。作為影響機器人性能的關(guān)鍵部分,，機器人控制系統(tǒng)在一定程度上制約著機器人技術(shù)的發(fā)展,。然而傳統(tǒng)的機器人控制系統(tǒng)存在結(jié)構(gòu)封閉、功能固定,、系統(tǒng)柔性差,、可重構(gòu)性差,、缺乏運行時再配置機制、組件的開發(fā)和整合限制在某種語言上等問題,。如今出現(xiàn)了各種基于網(wǎng)絡,、PC、人臉識別,、實時控制等技術(shù)的機器人控制系統(tǒng)，精度高,、功能全,、穩(wěn)定性好，并逐漸向標準化,、模塊化,、智能化方向發(fā)展。

智能化的控制系統(tǒng)為提高機器人的學習能力也奠定了基礎,。2016年,，伯克利大學的人工智能團隊利用深度學習和強化學習策略向控制軟件提供即時視覺和傳感反饋，使一個名為BRETT（Berkeley Robot for the Elimination ofTedious Tasks）的機器人成功通過學習來提升自己的家務技能,。這種人工智能與機器人學交叉運用的結(jié)果使得機器人能夠?qū)⒁粋€任務中獲得的經(jīng)驗推廣到另一個任務中,，從而提高機器人的學習能力，使其能夠掌握更多技能,。

人機交互即人與機器人相互作用的研究,，其研究目的是開發(fā)合適的算法并指導機器人設計，以使人與機器人之間更自然,、高效地共處,。最早開始研究人機交互的出發(fā)點是學者們希望能夠探討如何才能減輕人類操縱計算機時的疲勞感，由此開啟了人機工程學的先河,。1969年可謂是人機界面學發(fā)展史的里程碑,，這一年在英國劍橋大學召開了第一屆人機系統(tǒng)國際大會，同年第一份專業(yè)雜志IJMMS（International Journal of Mechatronicsand Manufacturing Systems,，國際人機研究）創(chuàng)刊,。到了20世紀80年代初期，學界先后出版了六本專著,，從理論和實踐兩個方面推動了人機交互的發(fā)展,。20世紀90年代后期以來，隨著高速處理芯片,、多媒體技術(shù)及互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展與普及,，人機交互向著智能化的方向發(fā)展，這一技術(shù)關(guān)注的重點也由計算機的反饋轉(zhuǎn)向以人為中心,。

人機交互技術(shù)大致可以分為四個階段：基本交互,、圖形式交互,、語音式交互和感應式交互（體感交互）?；窘换ト匀煌Ａ粼谧钤嫉臓顟B(tài),，人與機器的關(guān)系僅僅是人工手動輸入與機器輸出的交互狀態(tài)，比如早期的按鈕式電話,、打字機與鍵盤,；圖形交互時期是隨著電腦的出現(xiàn)而開始的，以顯示屏,、鼠標問世為標志,，在觸屏技術(shù)成熟期達到巔峰；語音交互最開始是單向的,，即語音識別,，如科大訊飛的語音識別系統(tǒng)，后來微軟的Cortana,、小冰,，蘋果的Siri以及Google公司的Google Now突破了單向交互的壁壘，實現(xiàn)了人機雙向語音對話,；最后,，隨著當前機器人的發(fā)展越來越強調(diào)交互形式的智能化，體感交互將成為未來交互發(fā)展的新方向,。體感交互是直接從人的姿勢的識別來完成人于機器的互動,，主要是通過攝像系統(tǒng)模擬建立三維的世界，同時感應出人與設備之間的距離與物體的大小,。目前,，索尼發(fā)明的觸控型投影儀已經(jīng)實現(xiàn)了體感交互。未來,，這種交互方式將成為先前各種技術(shù)的結(jié)合,，包括即時動態(tài)捕捉、圖像識別,、語音識別,、VR等技術(shù)，最終衍生出多樣化的交互形式,，而機器人有望在未來成為體感交互的載體,。

在機器人向智能化的發(fā)展中，多機器人協(xié)作系統(tǒng)是一類具有覆蓋性的技術(shù)集成平臺,。如果說單個機器人的智能化還只是使個體的人變得更聰明,，那么多機器人協(xié)作系統(tǒng)則不但要有一批聰明的人，還要求他們能有效地合作,。所以它不僅反映了個體智能,，而且反映了集體智能,，是對人類社會生產(chǎn)活動的想象和創(chuàng)新探索。

多機器人協(xié)作系統(tǒng)有著廣泛的應用背景,，它與自動化向非制造領域的擴展有著密切的聯(lián)系,，由于應用環(huán)境轉(zhuǎn)向非結(jié)構(gòu)化，多移動機器人系統(tǒng)應能適應任務的變化以及環(huán)境的不確定性,，必須具有高度的決策智能,，因而，對多移動機器人協(xié)作的研究已不單純是控制的協(xié)調(diào),，而是整個系統(tǒng)的協(xié)調(diào)與合作,。在這里，多機器人系統(tǒng)的組織與控制方式在很大程度上決定了系統(tǒng)的有效性,。

多機器人協(xié)作系統(tǒng)還是實現(xiàn)分布式人工智能的典范。分布式人工智能的核心是把整個系統(tǒng)分成若干智能,、自治的子系統(tǒng),，它們在物理和地理上分散，可獨立地執(zhí)行任務,，同時又可通過通信交換信息,，相互協(xié)調(diào)，從而同完成整體任務,，這無疑對完成大規(guī)模和復的任務是富有吸引力的,，因而很快在軍事、信及其他應用領域得到了廣泛重視,。多機器協(xié)作系統(tǒng)正是這種理念的具體實現(xiàn),，其中每個機器人都可看作是自主的智能體，這種多智體機器人系統(tǒng)MARS（MulTI—AgentRoboTIcSystems）現(xiàn)已成為智能機器人核心關(guān)鍵技術(shù),。

目前機器人的研究正處于第三代智能機器人階段,，智能化水平仍在發(fā)展優(yōu)化。圍繞未來的智能機器人,，以下幾點是有待發(fā)展的技術(shù)方向：

利用通信網(wǎng)絡技術(shù)將各種機器人連接到計算機網(wǎng)絡上,，并通過網(wǎng)絡對機器人進行有效的控制。網(wǎng)絡化技術(shù)包括網(wǎng)絡遙操作控制技術(shù),、眾多信息組的壓縮與擴展方法及傳輸技術(shù)等,；隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和5G時代帶來，機器人聯(lián)網(wǎng)和上云將成為必然趨勢,；

與傳統(tǒng)的計算方法相比,，以模糊邏輯、基于概率論的推理,、神經(jīng)網(wǎng)絡,、遺傳算法和混沌為代表的軟計算技術(shù)具有更高的魯棒性,、易用性及計算的低耗費性等優(yōu)點，應用到機器人技術(shù)中,，可以提高其問題求解速度,，較好地處理多變量、非線性系統(tǒng)的問題,；

各種算法的出現(xiàn)推動了人工智能的發(fā)展,，強化學習、蟻群算法,、免疫算法等可以用到機器人系統(tǒng)中,，使其具有類似人的學習能力，以適應日益復雜的,、不確定和非結(jié)構(gòu)化的環(huán)境,；

隨著人工智能方法、機器人技術(shù)以及多智能體系統(tǒng)(MultiAgentSystem：MAS)等研究的深入,，如何組織和控制多個機器人來協(xié)作完成單機器人無法完成的復雜任務,，在復雜未知環(huán)境下實現(xiàn)實時推理反應以及交互的群體決策和操作，已經(jīng)成為機器人未來重要發(fā)展方向,。

人機交互的需求越來越向簡單化,、多樣化、智能化,、人性化方向發(fā)展,，因此需要研究并設計各種智能人機接口如多語種語音、自然語言理解,、圖像,、手寫字識別等，以更好地適應不同的用戶和不同的應用任務,，提高人與機器人交互的和諧性,。

智能機器人雖然是新興技術(shù)產(chǎn)業(yè)，但其成長仍然會遵循智能手機等類似市場的路徑,，從核心技術(shù)的突破,，到新產(chǎn)品的出現(xiàn)，而后在部分群體和市場中率先應用,，隨著產(chǎn)量提升帶動成本大幅降低,，之后實現(xiàn)大規(guī)模應用和普及。

而當前的智能服務機器人隨著市場應用逐步拓展,，AI技術(shù)程度,，產(chǎn)量提升，成本下降,，大范圍爆發(fā)即將來臨,。對于技術(shù)和產(chǎn)品類公司來說,，應該抓住哪些機會實現(xiàn)異軍突起呢？我們結(jié)合行業(yè)內(nèi)創(chuàng)業(yè)者調(diào)研,，總結(jié)了三大行業(yè)機會：

AI是智能機器人的核心技術(shù),，通用型AI機器人決策系統(tǒng)往往能夠連接更多機器設備，實現(xiàn)不同品牌和類型的設備邊緣計算和互聯(lián)互通,，同時可實現(xiàn)云端計算,，特別是面向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的智能制造，需要統(tǒng)一的平臺來進行數(shù)據(jù)收集,、分析,、計算和決策。

針對客戶的某種柔性化和智能化需求,，特別關(guān)注行業(yè)的付費性、智能化升級難度,、規(guī)模復制性,、人力替代性等因素，等到市場開始爆發(fā),，這些因素將助推智能機器人的快速復制。

創(chuàng)業(yè)公司如果能抓住具體需求,，深耕垂直領域,，針對垂直場景不斷優(yōu)化技術(shù)，提升性能,，降低成本,，實現(xiàn)產(chǎn)品工程化落地。另外,，從行業(yè)發(fā)展速度來看,，單純的技術(shù)突破已經(jīng)不能成為壁壘，市場渠道,、響應速度和工程化能力至關(guān)重要,。

智能機器人產(chǎn)業(yè)正在逐步進入工業(yè),、家居,、汽車、商場等不同場景,，這些場景是天然的數(shù)據(jù)流量入口,，帶來新的數(shù)據(jù)交換，也能發(fā)揮更大商業(yè)價值,。

對于AI類公司來說,，數(shù)據(jù)重要性不言而喻,，數(shù)據(jù)堪比AI的石油，不僅能夠促進算法和性能的提升,，還有利于深入行業(yè)應用,，為企業(yè)創(chuàng)造價值。而對于服務類公司而言,，可以基于大數(shù)據(jù)更好地做目標畫像,，推出個性化服務、精細化運營以及精準化營銷,。因此,，除了輸出技術(shù)、銷售產(chǎn)品,，數(shù)據(jù)也有望成為智能機器人公司商業(yè)化的落腳點,。

當前智能機器人的應用場景愈加廣泛,，苛刻的外部環(huán)境對機器人的體積、重量,、靈活度等提出了更高的要求,。與此同時，隨著研發(fā)水平不斷提升,、工藝設計不斷創(chuàng)新,，以及新材料相繼投入使用，智能機器人正向著小型化,、輕型化,、柔性化的方向發(fā)展，類人精細化操作能力不斷增強,。

人機交互成為重要發(fā)展方向,。隨著機器人易用性、穩(wěn)定性以及智能水平的不斷提升,，機器人的應用領域逐漸由搬運,、焊接、裝配等操作型任務向加工型任務拓展,。人機協(xié)作將人的認知能力與機器人的效率結(jié)合在一起,，從而使機器人原理圍欄和屏障，可以安全,、簡便的進行人機交互,。

結(jié)語

“機器人→智能機器人” 將是大勢所趨，智能機器人時代AI將直接決定機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展，機器人有望通過視覺,、力覺等全方位感知技術(shù)和決策算法改善人機交互,。與此同時找到合適的落地場景，完成數(shù)據(jù)量的積累,，持續(xù)進行智能機器人產(chǎn)品工程化落地,，將有助于形成有競爭力的智能化應用。