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很高興回答這個問題。
這幾年隨著人工智能、5G和相關技術的突破，也帶動機器人行業迅猛發展，各個行業都有相應的智能機器人出現，那麼機器人發展的制約和技術瓶頸到底存不存在，我們從以下方面來分析：
1、移動場景下AI技術的應用
機器人的目的是代替人類完成工作，比如簡單重複的機械勞動、危險的火災現場代替人類去救火、幽深的海底代替人類去探險等等。
要代替人類去工作，那麼機器人必須對外界要有很精準、清晰的認識，這樣才能幫助他們去完成任務，比如：碰到障礙知道繞行避開、遇到危險知道躲避等等。這就需要機器人有良好的“眼睛”和“大腦”。
A、“眼睛”可以通過攝像頭、各種精密傳感器準確探知。各種高清的、大小不一的的攝像頭技術已經相對成熟，這一塊完全滿足機器人的需要，精密智能傳感技術相對薄弱。
B、“大腦”則需要藉助強大的AI技術，通過對數據識別、分析，綜合判斷，給機器人以準確、清晰的判斷。比如語音識別、人臉識別、物體識別等等，只有讓機器人明白了這是什麼東西，才能更好的幫助人類完成任務，AI技術發展迅速，但是依然不足以滿足機器人的需要。
2、機械運動、電器控制部分相關核心技術
機器人總是要動的，不能運動的機器人充其量只能稱為超級電腦。
機器人的運動需要精密的機械運動控制模塊，精密的電器傳輸，如今的技術滿足精密度要求不高的機器人沒有問題，但是要讓機器人像人一樣靈活自如的運動還相差甚遠，需要不斷進步和發展。
3、精密智能傳感技術
上面提到，機器人需要準確感知周圍的世界，那麼精密高靈敏度的傳感器就是它們的觸覺和神經，目前的機器人在這一步和人的差距最大。
要讓機器手的觸感、對自然風、氣溫的感知達到一個相對靈敏的程度，這樣才能幫助人類做更多跟細緻的工作。
4、輕薄堅硬的材料技術
機器人需要輕薄堅硬的材料作為身體，這樣才能保證機器人的靈活和堅韌，目前已經有許許多多這樣的材料，但是價格相對昂貴，需要進一步研發更加便宜的材料，以滿足日後大量機器人的使用。比如戰爭機器人，再厲害經不起其他機器人的撞擊，那也一下子就玩完了。
5、人機交互技術
機器人需要和人有良好的互動、溝通和交流，這樣作為人類未來的朋友，才會合作愉快，一個操作複雜不友好的機器人是不會受到歡迎的。
希望我的回答能讓您滿意，幫到您。
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智能機器人的發展是一個系統性的工程。
所有的機器人，不論是工業機器人，服務機器人，醫療機器人，乃至特殊的軍工，特種設備機器人都包含的兩大類核心：
1、基礎的硬件：控制系統，驅動系統，傳動方式
2、軟件應用工藝：如工業機器人的焊接，噴塗，打磨等軟件工藝包。服務機器人的應用交互系統。醫療機器人的手術，護理應用系統。
3、輔助配套設備：力覺傳感器，視覺傳感器，激光雷達導航系統等。
由於機器人也分多種形式，我們就一個一個來說：先說工業機器人。
一、工業機器人——當前應用最廣泛的機器人
工業機器人的各類結構，其實都可以同人類相互類比。
1、控制機器人的大腦，是通過機器人控制中的控制系統來控制機器人的動作。這種控制系統有幾家是在Windows系統的基礎上開發的，也有完全獨立開發的系統。目前微軟等國外企業最推的機器人系統開發平臺是ROS平臺。不少服務機器人，例如巡邏機器人，積木類教育機器人都有在這個平臺上面開發應用的。
通過調用指令，或者編寫程序來控制工業機器人
2、機器人的手臂：也就是我們能夠看到的機器人的鋼鐵的結構。帶動機器人鋼鐵的結構運動的是伺服電機。我們看到的機器人手臂都是中空的，內部都是各類齒輪，螺桿，減速機相互傳動。
這個可以清晰的看到機器人的內部傳動結構。一般情況下，小型的輕負載機器人會採用皮帶傳動結構，大型重負載基本都是螺桿傳動的結構。
人類通過程序，設定機器人的末端從這個點移動到另外一個點。機器人控制系統會進行運動學的逆解，然後傳遞信號給伺服電機，伺服電機帶動減速機，螺桿，或者皮帶傳動方式進行移動。
至於有看過工業機器人行業新聞的朋友，一直強調與國內減速機是核心的問題，這是比較片面。因為減速機只是影響了運動控制的一方面因數。
3、外部傳感設備。例如力傳感器在機器人手動示教方面，機器人打磨，裝配應用上面就是非常的有用。
機器人視覺，目前機器人2D視覺已經非常成熟，且應用極為廣泛，在檢測，裝配，塗膠等領域都是性價比非常高的應用。
機器人視覺一般都是通過色差，珊線等形式來實現檢測。對於高端的人工智能圖像系統，工業領域也在開始嘗試在檢測工序中使用。
從工業機器人的角度來說，技術難點集中在：實現高精度，高速度的運動控制，以及同人實現協作化工作。
1、高精度，工業機器人當前最優的重複定位精度是±0.01mm，基本上沒有比這個更高的了。但是這個精度在一些精密的行業，例如電子類行業仍然還有一定短板。
2、高速度下的穩定性。考量工業機器人的品質，基本上都是通過穩定性來考量，能否穩定的工作10000個小時等等。機器人的穩定性同控制系統的算法補償，以及硬件例如減速機，殼體結構都有關係。這不是一個獨立性的誰好，整體結構就一定能提升的概念。這是一個系統的問題。
3、協作化應用。目前大量開發的協作機器人，都是在探索人類和機器人共同處在一個工作環境中配合工作。
此外，工業機器人的發展，還受到應用場景的制約，這主要反映在，工業機器人是非常市場化的產品，如果沒有客戶使用，你這個產品就是一個失敗的產品。例如開發一個負重高達10噸的機器人，基本上就等於是廢鐵。不過真的有人生產過。
二、服務類機器人
服務類機器人非常龐雜，包括我們見到的掃地機器人，送餐機器人，政務導航機器人，巡邏機器人等等。都算是服務類機器人。
這類服務機器人，硬件難點並不到，主要難點在於軟件的交互系統。這包括兩大類：圖像智能，以及語音智能。
目前國內對於圖像智能和語音智能，都有非常成熟的產業鏈，以及獨角獸。圖像智能：商湯科技，曠視科技，依雲科技，雲從科技等。語音智能例如科大訊飛，百度語音等幾家。
目前圖像智能和語音智能，都集中在大數據的機器人訓練，說白了就是給機器人餵養各類數據，同時優化算法，實現機器人的進化。
三、服務類機器人中一個特殊的存在：醫療機器人
醫療機器人很特殊，主要在於醫療機器人的應用領域非常嚴格，要求非常高端。那真的是精密化的典範。目前國內在手術機器人方面的開發和應用。仍然在起步階段。主要集中在兩個環節有壓力：1、機械手臂的精度控制，2、應用於特殊手術的操作系統的專門開發。
你看到這四條手臂，都是需要精確，並且協調的控制系統來統籌的。
四、仿人型機器人
目前來說最典型的仿人型機器人，也是最出名的就是波士頓動力的atlas了。
Atlas強悍的地方就在於，其運動控制的技術非常了不起，如果能夠實現運動學上面的高速計算，並且可以實現機體的平衡。Atlas談不上是智能機器人，但是絕對可以說是一個運動控制技術最高峰的機器人。
智能機器人以及人工智能都是未來社會發展的主要課題，歡迎關注交流！
機器人觀察
人工智能走向產業應用的過程中，從向企業和個人用戶提供人工智能產品服務的角度，企業要進入某一個垂直領域缺乏的是相關領域的數據和知識。
如果與醫院合作，技術企業如果沒有經驗豐富的醫生，無法判斷醫學影像的數據是否正確。而人工智能缺乏相關專業知識和經驗，在出錯的時候也無法判斷是由於標註錯誤還是由於圖像不夠清晰造成。
技術企業與垂直行業互動的時候，需要讓行業理解，人工智能不是超人類智慧，無法做到提供給機器一個數據庫就可以得到想要的結果，這是目前雙方合作前面對的挑戰之一。
正如軟銀創始人孫正義說的，“跟上人工智能帶來的時代顛覆需要真正的專注。”人工智能已經經過了學術研究階段，正處於現實應用階段。未來將被廣泛應用到企業的商業模式、醫療保健以及交通運輸中。
從目前人工智能技術的發展趨勢來看，未來人工智能對於商業模式的影響在以下幾個方面有所體現：
第一：個性化服務將得到快速發展。隨著人工智能產品的大面積採用，一個重要的結果就是生產力水平的大幅度提升，這會使得人們在進行消費時有了更多的選擇，產品將逐漸從批量生產轉向個性化生產。
第二：產業鏈將得到整合和壓縮。人工智能產品的應用將全面實現產業鏈的整合，不僅會進一步壓縮商品流通過程中的中間環節，同時也會高效率整合生產環節的產業鏈，從而全面提升生產效率。未來在人工智能技術的推動下，產品的生產和流程環節中的傳統人力崗位將逐漸減少，這也會在很大程度上降低產品的生產和流通成本。
第三：研發費用佔比將逐漸提升。在人工智能技術的推動下，企業更多的資源將向研發領域傾斜，產品創新能力將是未來企業謀求更大發展的核心能力，所以研發費用的佔比未來將持續攀升。
雖然人工智能技術未來的發展前景非常廣闊，但是目前人工智能技術依然處在發展的初期，而且由於人工智能技術對於應用場景有較多的挑戰，所以人工智能產品的全面應用還需要很長一段時間。
