2016年，中國服務機器人市場已進入盲目發(fā)展狀態(tài)，產品缺乏統(tǒng)一標準，技術含量低，同質化嚴重，很多企業(yè)就是在鉆政策的空子撈錢，資本“高燒”嚴重。

在資本泡沫與市場隱患下，中國服務機器人該如何發(fā)展，未來的發(fā)展之路又在哪里呢？

傳感器的發(fā)展

傳感器是服務機器人的“眼鏡”“耳朵”和“鼻子”。借助傳感器，服務機器人才能獲取到主人的表情、語氣、周圍環(huán)境等各種信息。傳感器的精度與集成度，直接決定了機器人認知觀察、空間定位與自主規(guī)避策略的選擇和執(zhí)行質量。今后，紅外傳感器、超聲波傳感器、觸覺傳感器、視覺傳感器等類型的精度越來越高，助力服務機器人完成更復雜的任務，提供更好的的服務。

已經開售的Pepper服務機器人，集成了大量的3D傳感器、觸摸傳感器、緩沖傳感器、激光傳感器，能識別，并根據(jù)人的情緒做出更豐富的、更人性化的反應。

芯片的發(fā)展

芯片是服務機器人的“大腦”，承擔著數(shù)據(jù)分析和處理的任務，進而決定了服務機器人的運算能力、移動性能等。今后，服務機器人性能的提升對芯片的要求將越來越高。高通相關負責人表示，不遠的將來，機器人對芯片的要求將超過智能手機。

2014年8月，IBM發(fā)布的SyNAPSE芯片，集成了“神經元”和“突觸”內核，能模擬人類大腦，推動服務機器人向著智能化的方向發(fā)展。2016年12月，杜克大學的研究人員研發(fā)了一款針對機器人領域的運動規(guī)劃芯片，將規(guī)避物體速度提升了三個數(shù)量級。

深度學習算法的進步

服務機器人“服務于人”的本質，決定了服務機器人最終將朝著人性化、智能化的方向發(fā)展。目前的服務機器人在功能上面臨著諸多瓶頸，比如無法很好的理解人類口頭語言的復雜性，而深度學習算法將改變這種現(xiàn)狀。深度學習算法通過對人腦神經網(wǎng)絡的模仿，使服務機器人不再是一個“固化”的工具，而是一個會思考的貼心“秘書”，更好的理解人類的語言、行動和意圖，提供更加貼心的服務。

定位導航算法的進步

服務機器人在現(xiàn)實生活中面臨的首要問題是如何高效地規(guī)避障礙物體。定位導航算法（SLAM）是服務機器人完成路徑規(guī)劃的基礎。通過對算法的優(yōu)化，服務機器人可以在未知的環(huán)境中，更好地生成地圖、規(guī)劃路線，從而安全而高效地躲避障礙物。

自從谷歌在無人駕駛汽車使用基于激光雷達技術的雷達SLAM算法后，雷達SLAM算法受到了服務機器人企業(yè)的關注，該算法具有誤差小、指向性好、聚焦性高等優(yōu)點，在未來將逐漸成為行業(yè)內的主流。目前，優(yōu)地科技等企業(yè)已經在旗下的服務機器人中，已全面采用雷達SLAM算法。

綜合來看，隨著傳感器與芯片的發(fā)展，深度學習算法和SLAM算法的進步，以及應用領域的細化，服務機器人市場將面臨“大洗牌”，服務機器人市場回歸理性，更有利于市場的健康發(fā)展，也更有利于為消費者帶來生活上的便利。