服务机器人是多种技术的融合和实现

 　　2015年服务机器人企业如春笋般崛起，2016年上半年业界即有“服务机器人正经历资本寒冬”的说法出现。2016年5月31日，中国工业和信息化部发布解读称，中国服务机器人市场开始迅速增长。预计到2020年，服务机器人年销售收入有望超过300亿元人民币。政府的权威报告让“资本寒冬”的说法不攻自破。以2015年为分界点，不少2015年前进入行业的品牌已经开始B、C轮融资，而2015年后才进入市场的部分品牌也完成了A轮融资，从实际情况来看，该行业依然是热门投资领域。

 

　　服务机器人实际上是多种技术的融合和实现，包括语音交互、导航定位、运动控制、后台调度管理、多传感技术、通信等多领域技术。要让产品成功商用，这些技术缺一不可。

 

　　多传感器融合技术：

　　最终体现产品差异化功能

 

　　传感器如同机器人的“五官”，机器人通过传感器获取外界信息，以满足探测和数据采集的需要。系统通过综合、互补、修正、分析所得信息，从而完成决策，快速作出反应。未来的机器人想要做得更像人，多传感器融合技术至关重要。比如日本Pepper机器人就配有1个3D传感器、5个触摸传感器、2个陀螺仪、2个声波定位仪、3个缓冲传感器、6个激光传感器。通过这项技术，Pepper能识别人的表情、语气、周围环境，并根据人的情绪做出更丰富的、更人性化的反应。

 

 

　　目前我国主流服务机器人主要配有红外传感器、超声波传感器、触觉传感器、视觉传感器等。实际上，如果服务机器人想要完成更多、更复杂的任务，还需配备更多的传感器。多传感器融合技术的成熟与否，将直接体现在服务机器人的差异化功能上。

 

　　深度学习算法：

 

　　机器学习里的重要突破“机器学习里面最重要的一个突破，就是深度学习。”李开复最近在公开演讲中表示，“深度学习，简单的理解，就是给非常非常大的神经元，用特别大量的数据充进去训练。它就可以在某个领域，在识别方面、分类方面，或者预测方面，远远超过任何过去的算法。”

 

　　据报道， 2016年12月中国机器人产业联盟将陆续发布3项联盟标准，17项机器人产业联盟标准。2017年，垂直应用场景与产业标准两大现实因素也是服务机器人企业需要考量的重点。垂直应用场景的选择决定了机器人深耕的领域、方向，而能否符合标准规范则决定了机器人能否进入市场销售。此外，连接器的质量也对机器人的运行有着十分重要的作用。目前市面上广泛被用在机器人的连接器是XT60，XT90等，这系列连接器都经过了严格的考验，拥有着十分优秀的性能。