1、机器（qì）视觉（jiào）硬（yìng）件可（kě）采（cǎi）集周围环境信（xìn）息，目前常用的视觉（jiào）传感器主要有：摄（shè）像（xiàng）头、ToF 镜头和（hé）激（jī）光雷达技术（shù）。机（jī）器视觉相机（jī）的（de）目的（de）是将通过镜头投影到传（chuán）感器的图像传送到能（néng）够储存、分析和（或（huò）者）显示的机器（qì）设备上。可以（yǐ）用一个简单（dān）的终端显示图像，例如利用计算机系（xì）统（tǒng）显示、存（cún）储以（yǐ）及分析图像。

激光（guāng）雷达技术 。激光雷达是一种采（cǎi）用非接触激光测距技术（shù）的扫（sǎo）描式传（chuán）感器，其工作（zuò）原理与一般的雷达系统类（lèi）似，通过（guò）发射激光光束来探测目标，并（bìng）通过搜集反射回来的光束来形（xíng）成点云和获取数据，这（zhè）些数据经（jīng）光电处理（lǐ）后（hòu）可生成为精确的三（sān）维立体图（tú）像（xiàng）。采用这项技（jì）术，可以准确的获（huò）取（qǔ）高（gāo）精度的物理空间环（huán）境信息，测距精度可达厘米级。

ToF 摄像头技术 。TOF 是飞行时间（Time of Flight）技术的缩（suō）写，即传感器发出经调制（zhì）的近红外（wài）光，遇（yù）物体后反（fǎn）射，传感器（qì）通过计算光线发（fā）射和反射时间差或相（xiàng）位（wèi）差，来（lái）换（huàn）算被拍摄景物的（de）距离，以（yǐ）产生深度信息，此外再结合传统的相机（jī）拍摄，就能将（jiāng）物体的三（sān）维轮廓以不同颜色代表不同（tóng）距离的地（dì）形图方式呈现出来。

2、 AI 视觉技术算（suàn）法帮助机器人识别周（zhōu）围环境，视（shì）觉（jiào）技术包括：人脸技术（shù）、物体（tǐ）检（jiǎn）测、视觉（jiào）问答、图像描述、视觉（jiào）嵌（qiàn）入式技术等。

人脸（liǎn）技（jì）术：人脸检测能快（kuài）速检测人脸并（bìng）返（fǎn）回人脸（liǎn）框位（wèi）置，准确识（shí）别多种人脸属性；人脸（liǎn）比对通过提（tí）取人脸的特征，计算（suàn）两张人脸（liǎn）的（de）相似度并（bìng）给出（chū）相似度（dù）百分比；人（rén）脸查找是（shì）在一个指定人脸库中查找相似的（de）人（rén）脸；给定一（yī）张照片，与指定人（rén）脸库中的 N 个人脸进行比对，找出最相似的一张（zhāng）脸或多张人（rén）脸。根据待识别人脸与现有人脸库中的人（rén）脸匹（pǐ）配程度（dù），返回用户信息（xī）和（hé）匹配度，即 1：N 人脸检（jiǎn）索。

物体检测：基于深（shēn）度学习及大规（guī）模图像（xiàng）训练的物（wù）体检（jiǎn）测技术，可准确识（shí）别图（tú）片中的物体类（lèi）别、位置、置信度等综合信息。视（shì）觉问答：视觉问答（VQA）系统可将图（tú）片（piàn）和问题（tí）作为输入，产生一条（tiáo）人类语言作（zuò）为输出。图（tú）像描述（shù）：需要能够抓住图（tú）像（xiàng）的（de）语义（yì）信息（xī），并生成人类可读的句子。视觉嵌（qiàn）入式（shì）技术：包括人体（tǐ）检测（cè）跟踪（zōng）、场景识（shí）别（bié）等。

3、 SLAM 技（jì）术赋予（yǔ）机器人更好的规划移动的能（néng）力，在（zài）SLAM 理论中，第一（yī）个问题（tí）称为定位（wèi）（LocalizaTIon），第二个称为建图（Mapping），第三个则是随后的（de）路径（jìng）规划。通过机器视觉的（de）映（yìng）射，机器（qì）人可以通过（guò）复杂的算法同时定（dìng）位并绘制出位置环境的（de）地图，通过 SLAM 技术可以有效解决规划不合理，路径规划无（wú）法覆盖所有地区，导致清洁效（xiào）果一般的问题。

当完全不含 SLAM 的时候，由于没有地图没有路径规划，扫地机器人每次碰到（dào）障碍物会沿着随机方向折（shé）返，无（wú）法覆盖到（dào）每（měi）一个区域。当（dāng）有（yǒu） SLAM 的时候，可覆（fù）盖至任（rèn）意区域。此外，扫地机器人还配（pèi）备摄像头，用来识（shí）别（bié）鞋、袜子、动物粪便等物品，达到智能规避。

4、基于 ToF 机器视觉的超宽带定位技术，机（jī）器人中，基于 ToF 技术（shù），主要可用来进行（háng）高精度测（cè）距与（yǔ）定位，目前常用（yòng）的就是（shì）超宽（kuān）带定位技术。UWB（超宽（kuān）带（dài））是一种无（wú）线通信技（jì）术，可用于高精（jīng）度测距与（yǔ）定位（wèi）。UWB 传感器精简设（shè）备分为标（biāo）签和（hé）基站两种。其基（jī）本工作方式是采用 TOF（TIme of flight）的（de）方（fāng）式来进（jìn）行无（wú）线测距，根据测距（jù）值快速（sù）准确计（jì）算出位置。

5、 AI 自然语（yǔ）言处（chù）理（lǐ）是人机交互的重要技术，人类（lèi）获取信（xìn）息的手段中 90％依（yī）靠视觉，但表达自己的方式 90％依（yī）靠语言（yán）。语（yǔ）言是（shì）人机交（jiāo）互中最自然的方式。但（dàn）是自然语言（yán）处理（lǐ） NLP 的难度很大，在语法、语（yǔ）义（yì）、文化（huà）中均存在（zài）差（chà）异，还有方言（yán）等非标准的语言产生。随着 NLP 的成熟，人类与机器（qì）的语音交互越来越（yuè）便捷，也将推动（dòng）机（jī）器人向（xiàng）更“智能化（huà）”发展。

机器人的阵列式麦克风和扬（yáng）声器（qì）技术已经比较成（chéng）熟，随着近年（nián）智能音箱＋语音（yīn）助手的快速发展，麦克（kè）风阵列和微型扬声器（qì）被（bèi）广泛使用。 在（zài）钢铁（tiě）侠陪伴机（jī）器人中，与（yǔ）用户的语音交互都（dōu）依靠麦克（kè）风阵（zhèn）列和扬声器，此类（lèi）陪伴（bàn）机器（qì）人就如同会动的“智能音箱”，拓展了边界形（xíng）态。目前对话（huà）机（jī）器人可分为通用对话机器人和（hé）专业领域对话机（jī）器（qì）人（rén）。自然（rán）语言处理的技术发展，将提升机器人与人（rén）类（lèi）的交互体验，让机器人显得更（gèng）为“智能”。

6、 AI 深（shēn）度学习算法帮助机器人向（xiàng）产生自我意识中进化，硬件：AI 芯片技术的发展，使机器人拥有更高算力。 由于摩（mó）尔定律的发（fā）展，单位（wèi）面（miàn）积芯片容纳的晶体管个（gè）数不断增长，推动芯片（piàn）小型（xíng）化（huà）和 AI算（suàn）力（lì）的（de）提升（shēng）。此外，异构芯片如 RISC－V 架构芯（xīn）片的产生，也为 AI 芯片的算力提（tí）升提供了硬件支持。

算法（fǎ）：AI 深度学习算（suàn）法是机器人的未来 。AI 深度学习算法给予机器人（rén）通过输入变量学习的能力。未来的机器人能否拥有自主（zhǔ）意识（shí），需要 AI 技术的不（bú）断（duàn）发展。 深度学习算法给（gěi）机器人（rén）获得（dé）自（zì）我意识提出了一种可能性。通（tōng）过对神（shén）经网络模型的（de）训练，一些（xiē）算（suàn）法已经可以在（zài）单点（diǎn）的领域超越（yuè）人类，Alpha Go 的成功，让我们看到人类在（zài） AI 技术中，已可（kě）实（shí）现（xiàn）单类别的自我学习（xí）能力，并在一些领域，如“围棋、德州（zhōu）扑克、知识竞赛”等单（dān）个领域（yù）已经可以媲美甚（shèn）至打败人（rén）类。

AI 深度学习（xí）算法（fǎ），使机器人拥有了智能（néng）决策的能力，摆脱了（le）之前单一输入对应单一输出的编程逻辑，也让机器人更加“智能”。 但是（shì），机器人在“多模态”领域，仍无法（fǎ）与人类媲（pì）美。特别是如嗅觉、味觉（jiào）、触觉、心（xīn）理学等无（wú）法量化的信号，仍未（wèi）能找到合理（lǐ）的量化方式。