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服务机器人蓝海在望 未来发展沿3方面推进
根据IFR发布的2016年世界服务机器人统计报告，专业服务机器人2015年总销量为4.11万台，与2014年的3.29万台相比上升了25%，总销售额为46亿美元，同比上升14%。而在个人/家庭服务机器人领域，2015年约售出540万台，同比增长16%，销售额为22亿，较2014年增长4%。
在数据呈现之外，对于服务机器人，国家和相关团体也给予了重视。比如中国机器人产业联盟，就在不久前，其宣布将陆续发布3项联盟标准和17项机器人产业联盟标准。
从这种种迹象来看，在可预见的未来，服务机器人的前景是极其可观的。说白了，机器人就是一个各项技术的综合体，而按照大方向来分类，主要分为三部分，分别是感知、认知交互和运动控制。
感知——智能的步
通常来讲，机器人的感知就是借助于各种传感器来识别周边环境，相当于人的眼、耳、鼻、皮肤等：
视觉感知： 即计算机视觉，类比于人类的视觉系统。用摄影头代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等。
当前，服务机器人的计算机视觉已经相当完善了，像人脸识别、图像识别、定位测距等等。可以说，在为人类提供服务时，“看得见东西”的机器人比“盲人”机器人有用的多。
声音感知： 即语音识别，语音是人机交互常用、便捷的方式，由此，对于服务机器人而言，语音识别是必须具备的重要功能之一。
“服务机器人在语音识别上已经超过了人类。”此前，清华教授、中国人工智能学会理事孙富春曾这样表示。如果仅仅只是在表面上识别文字，参看科大讯飞语音识别97%的准确率，服务机器人确确实实已经达到了人类的需求水平。而在此后，服务机器人的目标则是进一步深入文字的背后。
其他感知： 在服务机器人身上，以上两种重要的感知已经得到了的体现，而在其他的方面，人们仍处在不断的探索之中。
以“皮肤感知”为例，为了让机器人在外表更接近人类，以及更多的感知，不少团队一直在努力研究一种“敏感皮肤”，力图做到柔软、敏感性强等特性。在此之上，已经有不少成果展现在了公众的面前，微风、蚊虫降落等感知已是小菜一碟。此外，还有嗅觉等等，这些都是一个服务机器人所应具备的功能。
认知交互——服务机器人价值实现的关键
不管是人类还是机器人，感知都是基层的一部，而认知则是往上再进一步的升华。在认知的基础上，服务机器人才能理解人类的各个方面，才能与人类更自然的进行交互：
自然语言处理： 前面提到，在识别语音之后，服务机器人所要做的就是深入文字的背后，这指的就是“自然语言处理”。
目前，自然语言处理这块可以说是服务机器人的一大缺陷。虽然服务机器人也可以与人类进行一些连续语音交互，但其仍不能达到令人满意的程度。或许也可以这样说，服务机器人较好的做到了自然语言处理，但在自然语言理解方面仍是一个“牙牙学语的婴孩”。
深度学习： 在人类面前，机器人就是一张白纸，它们需要学习人类的各方面，像说话、做家务等等，而在这方面，深度学习算法就是一个关键。
利用深度学习算法，在加以大量数据的训练，服务机器人就可以模仿人类形成自己的一套做事方法，并在之后加以运用。以人脸识别为例，科学家们利用数据库中的人类照片对算法进行训练，让之将照片与人名相对接，在不断的纠错中提高其识别的准确率。
如果将人工智能技术的研究比作造房子的话，深度学习算法就是底下的“地基”，承担着一项技术的所有“风险”。此外，在认知交互方面，除了语义理解和向人类学习，服务机器人还需要对“感情”进行理解，如此，它才能够真正的贴近人类，实现自己的真正价值，尤其是注重情感交流的陪护型服务机器人。
运动控制——足式机器人是未来趋势
在运动控制上，服务机器人主要涉及两方面，一个是定位导航，一个是平衡性。
在定位导航 ，服务机器人需要完成定位、建图和路径规划，对此，大部分公司采取的都是SLAM技术。以扫地机器人为例，借助于计算机视觉和SLAM技术，其系统内部将进行建图和路径规划，在此之后，扫地机器人在运转过程中将不再是没头没脑的乱撞，而是能够有规划的扫地，并自行返回充电，毫不拖泥带水。
而在平衡性上 ，纵观市面上的服务机器人，九成以上都是轮式或履带式，足式机器人是相当之少见。
相比如足式，轮式和履带式底盘的确具有更强的稳定性、可靠性和耐用性。从当前市场来看，这两种底盘是适宜的选择，然而，从长远的角度来讲，足式机器人才是未来趋势。轮式和履带式底盘将服务机器人的运动范围局限在了平地和一点点坡度的地面，而在未来，服务机器人的服务范围必将扩大，行走环境也将变得多样化，比如楼梯，因而其底盘也必须得到改变。
未来，服务机器人的家庭普及率将逐年增长，与此同时，服务机器人的性能也会在用户的体验反馈中不断提升。
需要注意的是，以上所提技术皆为机器人本身所搭载的技术，做到了这些，服务机器人只是实现了“机器人”的价值。而在“服务”上面，服务机器人和厂商还需做其他的工作，比如接口协议的统一、机器人的通信技术等等。
（原标题：解析服务机器人：感知、认知交互和运动控制）
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