智能机器人行业系列报告

从技术的角度来看,服务机器人的多场景属性决定了其交互方式的多元化,智能型服务机器人涉及到语音、语义分析、情感分析、动作捕捉等多个维度的交互。我们认为,要达到人机融合的程度,需要突破三方面的核心技术模块,分别是环境感知模块、人机交互及识别模块、运动控制模块。

感知模块:多传感融合是未来大趋势,低成本SLAM+激光雷达是核心

服务机器人要实现智能化的交互体验,首先要具备环境感知能力。感知方式中,采用多传感融合是大趋势,包括视觉识别、结构光、毫米波雷达、超声波、激光雷达等。考虑到家庭和公共场合的应用场景,未来低成本的激光雷达+SLAM方案是不错的选择。随着商业化加快,激光雷达也有望迈向低成本化。

交互模块:语音识别已达到商用门槛,语义理解仍然提升

伴随计算能力的提升,自动语音识别(ASR)识别能力越来越强。目前不少企业的语音识别错误率已经达到了实用门槛。而在语义理解方面,词法和句法基本解决,语义目前仅是浅层处理,自然语言处理仍然困难重重,未来有望伴随深度学习算法得以突破。除了语音交互方式外,图像识别算法突破也将会对语音语义交互领域形成补充。

运控模块:步态和非步态,不是替代而是共生

运动控制模块增强了服务机器人的移动和运动属性,目前家用服务机器人大多以电机控制为主。从产品属性看,有步态行走和万向轮为代表的非步态行走,我们认为二者互有优劣,存在场景差异,不存在替代关系,可以共存。舵机是运控领域里比较核心的部件,对价格敏感,目前国内已经有企业突破了服务机器人专用舵机技术。

其他模块:AI智能芯片通用与专用并行,操作系统领域国产系统正在孕育

芯片是是机器人的大脑,包括通用芯片和专用芯片,对于机器人来说,通用芯片和专用芯片各有千秋,未来各司其职,涉及到深度神经网络,通用芯片中GPU和FPGA在解决复杂运算上优于传统CPU。操作系统方面,目前主要以ROS和安卓系统为主,TuringOS、iBotOS等国产系统也在不断突破和孕育。