#中一管理# 机器人技术的落地难度要大得多。因为机器人领域的问题，无法通过直接把数据“投喂”给深度学习算法就能“简单粗暴”地解决，而是涉及复杂操控、精细运动及合理规划等多个环节，同时需要机械工程部件与具备AI的感知系统、精细运动控制系统之间的相互配合。这些问题并非无法攻克，但是整个机器人系统的优化需要一定的时间，而且需要跨学科的协作。
精准复刻人类的视觉、运动和操控能力是机器人技术的基础。一个合格的机器人不仅要具备自动化能力，还应该拥有自主性。这意味着当人们把决策权交给机器人时，机器人需要能够根据环境的变化进行规划、收集信息并反馈、即时调整或临场发挥。当机器人被赋予了视觉、触觉和运动能力之后，AI就可以执行难度比以前高很多的任务，而且可以执行的任务的数量也大大增加了。
不过，在20年内，机器人技术很难完美地达到人类在视觉、触觉、操控、移动和协调等方面的水平。人们将在特定环境中独立开发机器人的各单项能力，然后随着时间的推移，逐渐攻破各技术之间的壁垒。
如今，机器人领域的计算机视觉技术已经趋于成熟，而且已经用于老年人安全监测（如老年人手里的机器人助手，可以在发现老年人遇到困难时，快速拨打监控中心的电话）、流水线作业检测、能源及公共运输行业的异常情况监测等方面。同时，机器人移动平台可以在室内空间实现自主导航；自主移动机器人（AMR）能够“看见”前方障碍物，规划路径，在仓储间搬运货物；机械臂可以用在焊接、装配等流水线上，执行物体的抓取、操作和移动任务，在电商的配送中心完成物品的拣选工作。
未来，机器人的能力会变得越来越强。例如，搭载了摄像头和其他传感器（如激光雷达）的机器人视觉技术，将成为智慧城市和自动驾驶汽车的重要组成部分。机器人移动平台将不再局限于室内作业；自主移动机器人有可能到达任何地方，自主导航，成群结队地高效作业；机械臂将拥有柔软的皮肤，能够抓取易碎的物体，然后通过反复的试验以及对人类的观察，学习承担新任务、掌握新技巧。另外，机器人的视觉、运动和操控能力，将在一次又一次的复杂任务中得到磨炼，进而实现更好的协作、更高效的结合。
