1、機器視覺硬體可採集周圍環境資訊

　　目前常用的視覺感測器主要有：攝像頭、ToF 鏡頭和鐳射雷達技術。

　　機器視覺相機 。機器視覺相機的目的是將透過鏡頭投影到感測器的影象傳送到能夠儲存、分析和（或者）顯示的機器裝置上。可以用一個簡單的終端顯示影象，例如利用計算機系統顯示、儲存以及分析影象。

　　鐳射雷達技術 。鐳射雷達是一種採用非接觸鐳射測距技術的掃描式感測器，其工作原理與一般的雷達系統類似，透過發射鐳射光束來探測目標，並透過蒐集反射回來的光束來形成點雲和獲取資料，這些資料經光電處理後可生成為精確的三維立體影象。採用這項技術，可以準確的獲取高精度的物理空間環境資訊，測距精度可達釐米級。

　　ToF 攝像頭技術 。TOF 是飛行時間（Time of Flight）技術的縮寫，即感測器發出經調製的近紅外光，遇物體後反射，感測器透過計算光線發射和反射時間差或相位差，來換算被拍攝景物的距離，以產生深度資訊，此外再結合傳統的相機拍攝，就能將物體的三維輪廓以不同顏色代表不同距離的地形圖方式呈現出來。

　　2、 AI 視覺技術演算法幫助機器人識別周圍環境

　　視覺技術包括：人臉技術、物體檢測、視覺問答、影象描述、視覺嵌入式技術等。

　　人臉技術：人臉檢測能快速檢測人臉並返回人臉框位置，準確識別多種人臉屬性；人臉比對透過提取人臉的特徵，計算兩張人臉的相似度並給出相似度百分比；人臉查詢是在一個指定人臉庫中查詢相似的人臉；給定一張照片，與指定人臉庫中的 N 個人臉進行比對，找出最相似的一張臉或多張人臉。根據待識別人臉與現有人臉庫中的人臉匹配程度，返回使用者資訊和匹配度，即 1：N 人臉檢索。

　　物體檢測：基於深度學習及大規模影象訓練的物體檢測技術，可準確識別圖片中的物體類別、位置、置信度等綜合資訊。

　　視覺問答：視覺問答（VQA）系統可將圖片和問題作為輸入，產生一條人類語言作為輸出。

　　影象描述：需要能夠抓住影象的語義資訊，並生成人類可讀的句子。

　　視覺嵌入式技術：包括人體檢測跟蹤、場景識別等。

　　3、 SLAM 技術賦予機器人更好的規劃移動的能力

　　SLAM，全稱叫做 Simultaneous Localization and Mapping，中文叫做同時定位與建圖。在SLAM 理論中，第一個問題稱為定位（Localization），第二個稱為建圖（Mapping），第三個則是隨後的路徑規劃。透過機器視覺的對映，機器人可以透過複雜的演算法同時定位並繪製出位置環境的地圖，透過 SLAM 技術可以有效解決規劃不合理，路徑規劃無法覆蓋所有地區，導致清潔效果一般的問題。

▲SLAM 技術

　　當完全不含 SLAM 的時候，由於沒有地圖沒有路徑規劃，掃地機器人每次碰到障礙物會沿著隨機方向折返，無法覆蓋到每一個區域。當有 SLAM 的時候，可覆蓋至任意區域。此外，掃地機器人還配備攝像頭，用來識別鞋、襪子、動物糞便等物品，達到智慧規避。

　　4、基於 ToF 機器視覺的超寬頻定位技術

　　機器人中，基於 ToF 技術，主要可用來進行高精度測距與定位，目前常用的就是超寬頻定位技術。

　　UWB（超寬頻）是一種無線通訊技術，可用於高精度測距與定位。UWB 感測器精簡裝置分為標籤和基站兩種。其基本工作方式是採用 TOF（Time of flight）的方式來進行無線測距，根據測距值快速準確計算出位置。

　　5、 AI 自然語言處理是人機互動的重要技術

　　人類獲取資訊的手段中 90％依靠視覺，但表達自己的方式 90％依靠語言。語言是人機互動中最自然的方式。但是自然語言處理 NLP 的難度很大，在語法、語義、文化中均存在差異，還有方言等非標準的語言產生。隨著 NLP 的成熟，人類與機器的語音互動越來越便捷，也將推動機器人向更“智慧化”發展。

　　機器人的陣列式麥克風和揚聲器技術已經比較成熟，隨著近年智慧音箱＋語音助手的快速發展，麥克風陣列和微型揚聲器被廣泛使用。在鋼鐵俠陪伴機器人中，與使用者的語音互動都依靠麥克風陣列和揚聲器，此類陪伴機器人就如同會動的“智慧音箱”，拓展了邊界形態。

　　目前對話機器人可分為通用對話機器人和專業領域對話機器人。自然語言處理的技術發展，將提升機器人與人類的互動體驗，讓機器人顯得更為“智慧”。

　　6、 AI 深度學習演算法幫助機器人向產生自我意識中進化

　　硬體：AI 晶片技術的發展，使機器人擁有更高算力。由於摩爾定律的發展，單位面積晶片容納的晶體管個數不斷增長，推動晶片小型化和 AI算力的提升。此外，異構晶片如 RISC－V 架構晶片的產生，也為 AI 晶片的算力提升提供了硬體支援。

　　演算法：AI 深度學習演算法是機器人的未來 。AI 深度學習演算法給予機器人透過輸入變數學習的能力。未來的機器人能否擁有自主意識，需要 AI 技術的不斷髮展。深度學習演算法給機器人獲得自我意識提出了一種可能性。透過對神經網路模型的訓練，一些演算法已經可以在單點的領域超越人類，Alpha Go 的成功，讓我們看到人類在 AI 技術中，已可實現單類別的自我學習能力，並在一些領域，如“圍棋、德州撲克、知識競賽”等單個領域已經可以媲美甚至打敗人類。

　　AI 深度學習演算法，使機器人擁有了智慧決策的能力，擺脫了之前單一輸入對應單一輸出的程式設計邏輯，也讓機器人更加“智慧”。但是，機器人在“多模態”領域，仍無法與人類媲美。特別是如嗅覺、味覺、觸覺、心理學等無法量化的訊號，仍未能找到合理的量化方式。

　　7、 AI＋5G 拓展機器人的活動邊界，提供更大算力和更多儲存空間，形成知識共享

　　4G 時代，移動機器人的四大痛點 ：

　　1）工作範圍受限：只能在固定的範圍內執行任務，構建的地圖不便於共享，難以在大尺度環境下工作。

　　2） 業務覆蓋受限：運算有限，識別效能仍需提升；能力有限，僅能發現問題，難以快速批次部署。

　　3） 提供服務受限：複雜業務能力差，互動能力有待提高，特種業務部署效率低。

　　4） 運維成本高：部署效率低，每個場景都需構建地圖，規劃路徑；，配備巡檢任務等。

　　這四大痛點，制約了移動機器人在 4G 時代的滲透。總體來說，就是機器人仍需要更多的儲存空間和更強的運算能力。5G 的低延時、高速率、廣連線將能夠解決目前的這些痛點。

　　5G 對於移動機器人的賦能：

　　1）拓展機器人的工作範圍 。5G 對於機器人的最大賦能就是拓展了機器人的物理邊界，5G 對於 TSN（時間敏感網路）的支援，使機器人的活動邊界從家庭走向社會的方方面面。我們大可以想象未來人類與機器人共同生活的場景。在物流、零售、巡檢、安保、消防、指揮交通、醫療等方面，5G 和 AI 都能夠賦能機器人，幫助人類實現智慧城市。

　　2） 為機器人提供更大算力和更多儲存空間，形成知識共享。5G 對雲機器人的推動，為機器人提供更大算力和更多儲存空間：彈性分配計算資源：滿足複雜環境中的同步定位和製圖。訪問大量資料庫：識別和抓取物體；基於外包地圖的長期定位。形成知識共享 ：多機器人間形成知識共享。

首先非常感謝在這裡能為你解答這個問題，讓我帶領你們一起走進這個問題，現在讓我們一起探討一下。

  我們認為AI和5G與機器人技術結合，正在不斷催生新的消費電子品類。AI解決機器理解世界，以及人機互動的問題。5G拓展機器人的活動邊界，併為機器人提供更大的算力和儲存空間（雲協作機器人）。根據國際機器人聯合會（IFR）的測算，2017年全球服務機器人市場規模85億美元，相當於工業機器人市場的約54%。隨著計算機視覺等AI技術的運用，我們已經看到掃地，物流，平衡車等品類開始大規模商業化，湧現出科沃斯，石頭，九號，Geek+, 快倉，海康機器人等優秀企業。展望未來，我們看好，AI+5G技術持續賦能，陪伴，醫療，商業零售，及仿生等新機器人品類不斷成熟。

根據IFR的分類方法，機器人大致可分為工業機器人和服務機器人兩類。

傳統的工業機器人主要應用於汽車整車和零部件、電子製造、金屬和機械、食品加工等方面，其主要特點是按照預定的程式，沿規定路徑完成規定動作。

AI人工智慧的應用，催生了服務機器人。服務機器人涵蓋的範圍非常廣泛，包括醫療、物流、農業、商業、民用等方面。透過AI技術的使用，可透過資料採集、分析、計算，服務機器人能夠學人類的行為，理解人類的意圖，與人類產生協作。5G技術在機器人中的應用，透過低延時、高速率、廣連線的特點，可以拓展服務機器人的應用邊界，併為機器人提供更大算力和更多儲存空間，並形成知識共享。

在以上的分享關於這個問題的解答都是個人的意見與建議，我希望我分享的這個問題的解答能夠幫助到大家。