【搞系統的】通常指那些構建機器人系統的領軍型人物，這類人是典型的工程師，知識結構以瞭解所有相關學科進展為基礎。很多情況下，這類人才都是做各種填補空白的專案，擅長領域相關的分析。知識結構大多以機電出身，少有機器學習和軟體出身。

【搞機的】機械、傳動、電機（選型等）、液壓、底盤等等技術為基礎，是機器人系統的基礎，也是國內幾人領域的主力軍。通常在紮實的設計能力上，要求有限元等分析手段。是很強調經驗的型別。

【搞電的】嵌入式（包括其中的軟體）、感測器、驅動、閉環控制（PID等）、濾波、通訊協議等等技術是必須的，尤其要求見過的東西多。

【搞軟的】很不幸，這個比傳統的軟體概念大很多，除了通訊、UI之外，決策等演算法問題通通都要這些人來解決。甚至基本的機器視覺、多機協作都要掌握。

==上面是工程型，下面是擴充的細分研究==

【搞導航】注意，很多時候說導航，解決的不是怎麼從A到B的問題，而是定位問題：我在哪？核心技術大多數都是以貝葉斯濾波為基礎的（比如卡爾曼等）。如果細分，則搞SLAM的和搞GPS+慣性+航跡的會分為兩類。這些方向基本上獨立構成問題，專精即可。

【搞規劃】這個才是很多人以為的導航，簡單版是路徑規劃，複雜的可能包括人的步態規劃。這個方向往往沒法完全獨立，大部分研究的人還同時在各種平臺上面做最佳化，需要有工程分析能力。

【搞控制】這個就不是簡單的控制了，而是那些“領先科技20年”的高階控制問題，非線性什麼的是至少的，需要強大的數學基礎。通常是搞理論或是專注於某個具體複雜應用領域的人。

【搞識別】模式識別與機器人是千絲萬縷的聯絡，很多搞識別的也都搞機器人。但基礎知識和機器人學已經沒什麼關係了。

【搞動力學】機械的特殊進化方向，主要是由於其複雜性和在實際應用中大量使用的估算方法，所以變得只有高階應用和科研才會實際使用。

【搞智慧】尤其以科大為代表，同樣機器人最後不是唯一物件了。

一，需要大量的資金支援。

前期和後期都需要很多資金的來支撐機器的開發和測試，直至到後期推廣的費用。

二，一個工程師技術團隊。

市面上的工業機器人很多，憑什麼能脫穎而出？那就需要一個概念新穎，經濟適用，造價成本不高，有一定的實用性和普及型的機器人，才能收到喜愛。

三，國內外的技術參考

對比國內的技術成果，參照國外的團隊開發專案。