很多業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，機(jī)器人現(xiàn)在已經(jīng)由螞蟻進(jìn)化成了猴子，它在工業(yè)領(lǐng)域逐步取代了傳統(tǒng)工人。但是，一些人還是會認(rèn)為它非常傻，他們渴望的是更高層次的類似于科幻電影里的機(jī)器人。那如果把科幻變成現(xiàn)實(shí)，需要攻克哪些技術(shù)門檻呢？

大致來說，機(jī)器人主要分為三個(gè)部分：觀測、分析、執(zhí)行。其所對應(yīng)的技術(shù)分別為：傳感器技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)以及自動控制技術(shù)。

傳感器最初的發(fā)展主要是為了服務(wù)于工業(yè)自動化，通過控制各個(gè)生產(chǎn)節(jié)點(diǎn)上加速度、壓力、溫度、物位等物理類傳感器參量，大幅提高工業(yè)生產(chǎn)的效率。目前這類技術(shù)已較為成熟，根據(jù)不同應(yīng)用，其產(chǎn)品體系也比較豐富。

而目前傳感器對于視覺、聽覺、觸覺、嗅覺、味覺等人類真實(shí)感覺的信息探測還不是非常完善。以深度感知傳感器舉例，其對服務(wù)機(jī)器人的重要性是不言而喻的，雖然目前測量深度信息的方法不少，但主流的還屬于激光雷達(dá)與雙目視覺方案。

激光雷達(dá)方面，目前最出名的要數(shù)谷歌無人車所使用的Velodyne激光雷達(dá)，但由于其主要靠手工打造，想大規(guī)模量產(chǎn)與降價(jià)都不容易。而在雙目視覺方面，龐大的數(shù)據(jù)計(jì)算量便是其面臨的最大問題之一。

此外，對中國企業(yè)而言所面臨的問題更大。有資料顯示，中國中高檔傳感器產(chǎn)品幾乎100%從海外進(jìn)口，90%的芯片依賴國外，國產(chǎn)傳感器可靠性比國外同類產(chǎn)品低1到2個(gè)數(shù)量級。而且更重要的是我國傳感器企業(yè)95%以上的都屬于小型企業(yè)，規(guī)模小，研發(fā)能力弱，效益差。

在分析方面(即機(jī)器人大腦)，雖然機(jī)器人在諸如人臉識別等領(lǐng)域已經(jīng)達(dá)到甚至超過了人類，但總體來說，目前市面上最好的機(jī)器人大腦也僅僅只相當(dāng)于人類幾歲小朋友的智力。是的，人類需要的是一臺“顛覆人類生活方式的機(jī)器”而非一臺“不夠聰明的機(jī)器”。

雖然現(xiàn)在人工智能技術(shù)的突破性發(fā)展主要?dú)w功于深度學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)技術(shù)的成熟，市面上也因此認(rèn)為只要給予機(jī)器足夠多的數(shù)據(jù)，其便能深度學(xué)習(xí)出更高甚至達(dá)到或者超過人類的智能。

最后在運(yùn)動控制方面，目前大多數(shù)機(jī)器人公司都將人形機(jī)器人的研發(fā)作為其技術(shù)能力的展示，可見人形機(jī)器人的難度之大。而機(jī)器人包括人形機(jī)器人在運(yùn)動控制方面最核心的組成部分便是電機(jī)、伺服系統(tǒng)、驅(qū)動系統(tǒng)以及減速機(jī)。

零部件所涉及的技術(shù)含量高，國內(nèi)基本靠進(jìn)口。其中減速機(jī)更是如此，減速器能將電機(jī)的高速運(yùn)速降低到機(jī)器人所適用的速度，因此其對機(jī)器人而言至關(guān)重要。據(jù)了解，一臺機(jī)器人本體上一般有6個(gè)減速機(jī)，但目前國產(chǎn)的減速機(jī)還不能批量生產(chǎn)。

目前機(jī)器人僅僅減速機(jī)就占機(jī)器人成本的35%左右(國內(nèi)企業(yè)購買減速機(jī)的價(jià)格是國外企業(yè)價(jià)格的將近5倍)，電機(jī)、控制器部分占10%左右。因此，機(jī)器人成本下降的關(guān)鍵在于核心零部件尤其是減速機(jī)能率先實(shí)現(xiàn)國產(chǎn)化。

國內(nèi)機(jī)器人使用的減速機(jī)、電機(jī)及驅(qū)動還是以國外供應(yīng)為主，核心技術(shù)主要掌握在ABB、KUKA等幾家國際巨頭手中，其中日本為最大的減速機(jī)出口國。

另外，上述核心部件大多有不同廠商分別生產(chǎn)，以致于整個(gè)系統(tǒng)在集成化與小型化方面仍有很大不足，這在工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域尚不是什么大問題，但在“寸土寸金”的人形機(jī)器人等小型機(jī)器人領(lǐng)域便是一個(gè)大問題。

最后，即使有了聰明的大腦和完善的運(yùn)動控制硬件，我們也還需要有優(yōu)秀的運(yùn)動規(guī)劃算法來輔助，運(yùn)動規(guī)劃算法主要功能就是教機(jī)器人如何走路，如何避過各種障礙物等。目前穩(wěn)定行走的控制理論，在實(shí)際的機(jī)器人的測試和運(yùn)行過程中不是很理想。

波士頓動力算是人形機(jī)器人領(lǐng)域的佼佼者了吧，但其最終還是被谷歌拋棄了，原因據(jù)稱是谷歌認(rèn)為未來幾年不可能推出商業(yè)化產(chǎn)品，谷歌不想再供養(yǎng)了。

另外，美國的著名企業(yè)家、投資人和工程師YobieBenjamin也表示，雖然大家看到的波士頓動力的視頻中機(jī)器人/狗沒有倒，但實(shí)際情況遠(yuǎn)不是這么順利：首先是噪音太大，在實(shí)驗(yàn)中可以聽到很大的響聲；其次是穩(wěn)定性不夠，雖然在視頻中看到它在山地中也能如履平地，但在實(shí)際測試中，即便在平地上也是經(jīng)常會摔倒的，而且不能夠自己站立。

總之，機(jī)器人還有一段很長的路要走。

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