2015年服務(wù)機(jī)器人企業(yè)如春筍般崛起，2016年上半年業(yè)界即有“服務(wù)機(jī)器人正經(jīng)歷資本寒冬”的說法出現(xiàn)。2016年5月31日，中工業(yè)和信息化部發(fā)布解讀稱，中服務(wù)機(jī)器人市場開始迅速增長。預(yù)計到2020年，服務(wù)機(jī)器人年銷售收入有望超過300億元人民幣。政府的權(quán)威報告讓“資本寒冬”的說法不攻自破。以2015年為分界點，不少2015年前進(jìn)入行業(yè)的品牌已經(jīng)開始B、C輪融資，而2015年后才進(jìn)入市場的部分品牌也完成了A輪融資，從實際情況來看，該行業(yè)依然是熱門投資領(lǐng)域。
　　服務(wù)機(jī)器人實際上是多種技術(shù)的融合和實現(xiàn)，包括語音交互、導(dǎo)航定位、運動控制、后臺調(diào)度管理、多傳感技術(shù)、通信等多領(lǐng)域技術(shù)。要讓產(chǎn)品成功商用，這些技術(shù)缺不可。
　　定位導(dǎo)航技術(shù)：
　　得雷達(dá)SLAM者，走得更遠(yuǎn)
　　行業(yè)的服務(wù)機(jī)器人企業(yè)，八成都采用了SLAM技術(shù)。簡單來說，SLAM技術(shù)是指機(jī)器人在未知環(huán)境中，完成定位、建圖、路徑規(guī)劃的整套流程。
　　隨著谷歌無人駕駛車的使用，基于激光雷達(dá)技術(shù)的雷達(dá)SLAM算法也變成了科研界的熱門話題。據(jù)介紹，雷達(dá)SLAM雖然成本較高，但卻是目前穩(wěn)定、可靠、高性能的SLAM方式。剛剛完成A輪融資的深圳優(yōu)地科技有限公司，旗下優(yōu)地機(jī)器人采用的正是雷達(dá)SLAM。這種技術(shù)定位精度控制在±10mm內(nèi)，能夠確保機(jī)器人在完全未知的環(huán)境中創(chuàng)造地圖，同時根據(jù)地圖進(jìn)行定位、導(dǎo)航、自主規(guī)劃路線。也就是說你下達(dá)任務(wù)后以后它就能自主規(guī)劃路線、完成任務(wù)后回到迎賓地點，無需人工操作，與谷歌無人駕駛技術(shù)有異曲同工之妙。
　　SLAM技術(shù)目前已廣泛應(yīng)用于AR、機(jī)器人、無人駕駛等新興領(lǐng)域，其中雷達(dá)SLAM因良好的指向性與高度聚焦性，成為行業(yè)主流定位導(dǎo)航方式。
　　運動控制技術(shù)：
　　輪動機(jī)器人更符合市場需求
　　有趣好玩的雙足機(jī)器人你定都見過，然而事實是這類機(jī)器人穩(wěn)定性差，移動速度慢，并且推就倒。而輪式、履帶式的服務(wù)機(jī)器人則擁有更好的平衡性，在運動過程中更穩(wěn)定。
　　“我們的機(jī)器人采用自主研發(fā)的輪式底盤，輪式底盤具有更強(qiáng)的穩(wěn)定性、可靠性和耐用性。”優(yōu)地科技負(fù)責(zé)人接受采訪時表示，“比如有的機(jī)器人只能在平地行走，而我們機(jī)器人可以爬坡，只要坡度不超過15度都可以，整機(jī)可以承重40kg。”
　　目前雙足機(jī)器人主要有電機(jī)和液壓兩種運動控制方式，前者結(jié)構(gòu)相對簡單，但負(fù)載能力有限;后者雖然有較大的負(fù)載能力，但結(jié)構(gòu)復(fù)雜。而輪式、履帶式機(jī)器人的運動控制方式主要由縱向控制和橫向控制兩部分組成，前者調(diào)節(jié)移動速度;后者調(diào)節(jié)移動軌跡。在運動、避障過程中，輪式、履帶式機(jī)器人能夠根據(jù)速度的不同采取不同的控制策略，以保持整體的穩(wěn)定性。從目前的技術(shù)發(fā)展和實用性來看，輪式、履帶式的機(jī)器人顯然更符合市場需求。
　　多傳感器融合技術(shù)：
　　終體現(xiàn)產(chǎn)品差異化功能
　　傳感器如同機(jī)器人的“五官”，機(jī)器人通過傳感器獲取外界信息，以滿足探測和數(shù)據(jù)采集的需要。系統(tǒng)通過綜合、互補、修正、分析所得信息，從而完成決策，快速作出反應(yīng)。未來的機(jī)器人想要做得更像人，多傳感器融合技術(shù)至關(guān)重要。比如日本Pepper機(jī)器人就配有1個3D傳感器、5個觸摸傳感器、2個陀螺儀、2個聲波定位儀、3個緩沖傳感器、6個激光傳感器。通過這項技術(shù)，Pepper能識別人的表情、語氣、周圍環(huán)境，并根據(jù)人的情緒做出更豐富的、更人性化的反應(yīng)。
　　目前我主流服務(wù)機(jī)器人主要配有紅外傳感器、超聲波傳感器、觸覺傳感器、視覺傳感器等。實際上，如果服務(wù)機(jī)器人想要完成更多、更復(fù)雜的任務(wù)，還需配備更多的傳感器。多傳感器融合技術(shù)的成熟與否，將直接體現(xiàn)在服務(wù)機(jī)器人的差異化功能上。
　　深度學(xué)習(xí)算法：
　　機(jī)器學(xué)習(xí)里的重要突破
　　“機(jī)器學(xué)習(xí)里面重要的個突破，就是深度學(xué)習(xí)。”李開復(fù)近在公開演講中表示，“深度學(xué)習(xí)，簡單的理解，就是給非常非常大的神經(jīng)元，用特別大量的數(shù)據(jù)充進(jìn)去訓(xùn)練。它就可以在某個領(lǐng)域，在識別方面、分類方面，或者預(yù)測方面，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過任何過去的算法。”
　　所謂深度學(xué)習(xí)算法，就是機(jī)器人模仿人腦構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并通過信息收集、建立模型的方式來解釋數(shù)據(jù)，以達(dá)到機(jī)器學(xué)習(xí)的功能。機(jī)器人通過解析、學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，更易理解人類的語言、行動，并做出更精準(zhǔn)的回應(yīng)。谷歌的阿爾法狗在“出道前”就是不斷地和自己下棋，研習(xí)棋譜，讓系統(tǒng)進(jìn)行自我博弈，并迅速完成自我進(jìn)化。
　　傳統(tǒng)機(jī)器人無法理解語意、環(huán)境，而深度學(xué)習(xí)算法的出現(xiàn)則改變了這種現(xiàn)狀。獲取的復(fù)雜數(shù)據(jù)模型越多，機(jī)器人就越“聰明”，它不再是機(jī)械性地完成任務(wù)，而是有“思考”、有“判斷”地模仿人類做出相應(yīng)的舉動。不過，受技術(shù)水平、大數(shù)據(jù)獲取難題以及云運算效率等因素限制，目前深度學(xué)習(xí)算法還存在定的瓶頸，想要廣泛應(yīng)用于服務(wù)機(jī)器人中，恐怕還需要段時間。
　　智能語音、通信技術(shù)和后臺管理技術(shù)等都將是企業(yè)能否搶占市場份額的關(guān)鍵技術(shù)。因文章篇幅限制，這里不再展開討論。
　　據(jù)報道，2016年12月中機(jī)器人產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟將陸續(xù)發(fā)布3項聯(lián)盟標(biāo)準(zhǔn)，17項機(jī)器人產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟標(biāo)準(zhǔn)。2017年，垂直應(yīng)用場景與產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)兩大現(xiàn)實因素也是服務(wù)機(jī)器人企業(yè)需要考量的重點。垂直應(yīng)用場景的選擇決定了機(jī)器人深耕的領(lǐng)域、方向，而能否符合標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范則決定了機(jī)器人能否進(jìn)入市場銷售。