2018年是機器人行業蓬勃發展的一年，人工智能的快速發展輻射到人們生活、生產制造的方方面面，尤其是AI＋機器人組合，讓機器人脫離了傳統工業機器人的形象，能看會聽的智能機器人、手機對面的客服機器人、各種仿生機器人價值已逐漸顯現，科技的發展從未停止，大數據分析讓機器人更智能，腦洞大開的電波控制機器人，邁向無人駕駛路上的自動駕駛，無人物流、機器人“聽話”的激光導航……

最前沿的技術也將引領著一個行業未來的發展方向，編輯為您盤點2018年機器人領域十大技術，下面一起來看看：

一、語音交互技術

語音交互已經成為人工智能領域最成熟也是落地最快的技術，尤其是深度學習的發展，將語音識別、語音合成以及自然語言理解的處理速度提升到了一個新的高度。國內外企業都在不斷深入探索，結合了人工智能領域技術開發出來的人工智能語音識別機器人產品已經成功替代了人工服務和銷售工作，現代的語音識別技術正在改變人們進行搜索、購物和發現娛樂內容的方式。隨著語音助手應用范圍不斷擴大，對機器說話將很快像對人說話一樣司空見慣。

微軟（亞洲）互聯網工程院宣布，推出新一代的語音交互技術“全雙工語音交互感官”（Full-duplex Voice Sense），并已完成產品化落地。全雙工本來是通訊傳輸領域的一個屬于，即允許數據在兩個方向上，與之對應的就是半雙工。

傳統語音識別和機器對話時都類似于半雙工，無論單輪還是多輪連續識別，都需要你說完一句話，機器人才能理解并給出回應，有點像傳統武俠游戲的回合式pick。

全雙工語音交互感官有四項核心技術：邊聽邊想、節奏控制器、聲音場景的理解、自然語言理解與生成模型。

這項新技術可以預測人類即將說出的內容，實時生成回應，并控制對話節奏，從而使長程語音交互成為可能。采用該技術的智能硬件設備，也不需要用戶每輪交互時都說出喚醒詞，僅需一次喚醒就可以實現連續對話，使人魚機器的對話更像人與人的自然交流。

二、大數據分析

在大數據時代，數據越來越多，而人類的解讀能力是固定的。計算機可以幫助人類找到自己的盲點，數據化讓計算機和人類得以溝通和結合。人們迫切希望在由普通機器組成的大規模集群上實現高性能的以機器學習算法為核心的數據分析，為實際業務提供服務和指導，進而實現數據的最終變現。基于大數據的分析模式最近只在全球制造業大量出現，其優勢在于能夠優化產品質量、節約能源，提高設備服務。

AI智能產業的發展腳步已越來越接近市場，在云計算 互聯網技術 以及計算機 移動硬件等的支撐下，用數據決策 經驗逐步讓位的觀點被政府與社會各界接受并采用。機器人作為AI最為代表的集成產品，其自身功能自然而然與大數據密切高度關聯融合。

三、激光雷達導航技術

傳統AGV機器人大多采用磁軌導航技術，即在地面上貼好固定的磁帶，在電磁感應創制能感受到磁場的強狂下，AGV便可在預先設定的路線上穿梭，處不美觀之外，還非常容易受損，維護成本高。

激光雷達是以發射激光束探測目標的位置、速度等特征量的雷達系統。其工作原理是向目標發射探測信號（激光束）然后將接收到的從目標反射回來的信號（目標回波）與發射信號進行比較，作適當處理后，就可獲得目標的有關信息，如目標距離、方位、高度、速度、姿態、甚至形狀等參數，從而對目標進行探測、跟蹤和識別。

激光雷達導航技術不僅可以實現路徑規劃、避障、還可實現小于10mm的高精度，同時還不用額外安裝反光板，具有定位精度高、路徑柔性高和智能化程度高的優點。

四、電波控制技術

遠程臨場機器人在未來會成為人們生活中的不可或缺的一部分。用戶需要佩戴一頂可以讀取腦電波數據的帽子，然后通過想象來訓練機器人的手腳做出相應的反應，換句話說就是通過意念來控制機器人的運動。它不僅可以通過軟件來在識別各種運動控制命令，還能在行徑過程中主動避開障礙物，靈活性很高，也更容易使用。

麻省理工學院計算機科學和人工智能實驗室（CSAIL）與波士頓大學的研究人員正在試圖建立一個反饋系統，借助這個系統，機器人不需要學習復雜的人類語言或以其他方式從人類獲得命令，取而代之的是，人類依靠腦電波和一個特殊的電極帽就可以指揮機器人。

五、人工智能

足夠大的技術輻射效應，正在將人工智能推向全球經濟發展的制高點。足以比肩歷史上其他幾種通用技術所帶來的變革性影響，例如19世紀的蒸汽機、20世紀的工業機器人和21世紀的信息技術。

真正的人工智能體現在其卓越的學習能力，核心是算法，高速進步的算法；對于真正的人工智能而言，最重要的永遠是大數據，只有擁有完整的數據，人工智能才能真正的發展起來。

人工智能將在未來的方方面面影響著我們，目前人工智能在各行各業都已經有了或多或少的應用案例，比如媒體、零售電商、音樂、電影網站上的個性化推薦也已經司空見慣。

六、3D視覺技術

機器人智能化已成為“中國制造2025”的核心環節之一，視覺技術代表著機器的眼睛，過去生產中，機械臂抓取物體都是固定位置的工件，而3D視覺幫助機器人對物件進行3D掃描，獲取建模數據，不需要固定就可自動獲取物體的立體信息，再通過算法精準定位，給出機器人手臂最佳移動路線，使得對目標的把控更加精準和高效。

3D機器視覺技術整合人工智能正成為主流趨勢，讓工業機器人具備人腦思維，以執行更高精度、更復雜的工作。比如日本的安川機器人MH24配備3D視覺系統，能使機器人準確的抓取放在料框內雜亂的工件，并且準確的擺放，可廣泛應用與汽車零部件，3C行業，家電等行業的無序分揀作業。中國的愛普生六軸機器人C4通過3D視覺識別不規則物品，柔性度高，對于混料的情況也能準確識別抓取，應用于玩具等領域。此外，3D視覺可配置潔凈型機器人，用于醫療行業物料抓取。

隨著3D視覺的應用越來越廣泛、技術發展越來越快，3D視覺技術將被應用到更多類型機器人和智能硬件上面，視覺產品也會逐漸的小型化、智能化。

七、仿生技術

仿生機器人是機器人研究中一個熱門的領域，人們試圖從動物界的生物身上獲取靈感，并運用到機器人身上，使之可以應對一些復雜的地形場景。仿生機器人誕生到發展短短數十年，積累的研究成果已經非常豐厚，開辟了機器恩領域獨特的技術和研究方向。

除了越來越逼真的仿人機器人，各種各樣的仿動物機器人同樣令人眼界大開。例如曼徹斯特大學團隊受到蜘蛛超強彈力啟發，開發出來彈跳距離能夠達到身體長度的6倍以上的蜘蛛機器人；美國斯坦福大學還研發出一款“壁虎”仿生機器人，主要是依據庇護四只腳媳婦墻壁就可以承擔整個身體重量特點，這類機器人可以應用在需要強大抓取李的場景中，例如拾取太空垃圾等。陸地之外還有水下仿生機器人，外形逼真，擺脫了線纜控制后進入水中更加自如且不易被察覺，更方便近距離觀察海洋生物，幫助漁民進行水下作業等。

八、自動駕駛技術

自動駕駛汽車是汽車界與機器人界碰撞、融合的產物，它匯集了機電一體化、環境感知、電子與計算機、自動控制以及人工智能等一系列高科技。汽車作為人類重要的交通工具，隨著這些子技術的融合、發展與突破，必將變得越來越智能，最終實現全天候無人駕駛。

未來，通過互聯網+和大數據技術，能有效實現人、車、路的有機協同。在未來，除了單一車輛能實現自動駕駛之外，包括道路、行人在內的整個云端城市交通系統，都將與大數據平臺相連。

九、虛擬仿真技術

再造一個虛擬現場—以非常逼真的模擬手段虛擬出現實機器人的工作狀態，該技術使用真正的機器人程序和配置文件，與現場機器人一致，可實現操作者對機器人的虛擬遙控操作，比如在工作崗的機器人，導入工作模型后可自動生成跟蹤加工曲線需要的機器人路徑，大大縮短任務時間；在維修檢測、娛樂體驗、現場救援、軍事偵察等領域有應用價值。

目前大多數應用于以機器人為單元的智慧工廠場景，機器人生產線虛擬仿真下的控制系統能夠實現觸控控制功能，用戶可以實現生產場景漫游，通過人機交互技術實現縮放觀看生產流水線整體與局部的細節。

另外結合三維模型構建，基于圖像建模的方法在控制成本情況下，讓視覺體驗達到真實感強，而交互體驗自動化程度高的效果。最重要的功能是生產線設備運行數據讀取與處理，可通過編程控制實時讀取真實設備運動數據量，并按照統一頻率進行刷新控制。而虛擬系統根據運動數據控制設備運轉，保證實際生產工序流程狀態進行同步仿真。

十、驅控一體化技術

近年來隨著國內3C電子、新能源汽車等產業的高速增長，市場對制造設備的智能化要求高漲，這也驅動中國運動控制行業在技術革新和市場運營方面的發展速度加快，尤為明顯的就是越來越多的伺服壓力機廠家已經運用驅控一體化系統替代傳統的PLC+驅動器控制方法。

機器人也越來越多樣化，小型化的機器人成為新趨勢，“驅控一體化”技術不僅是節省成本更是提高性能的一種新方式，機器人的成本主要是由機器人控制系統+伺服驅動器*6+低壓電氣設備+安全繼電器+線纜+電控柜+人工成本構成，驅控一體設備可以有效降低機器人成本。