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在近期的苏州MEMS(微机电系统)市场年会上，国内家庭机器人专家以对传感器的应用需求为脉络，梳理了陪伴机器人的发展思路。
家庭机器人一般分为三类
如果可以，你会为家里添置一台什么样的机器人?
目前来说，家庭智能机器人主要可以分为三种类型，***种是应用型机器人，有着非常明确的功能，比如开始逐渐普及的扫地机器人、擦窗机器人等。第二种是社交陪伴型机器人，能够和人类互动交流，陪伴用户一起成长。国内外许多企业已经开始研发社交陪伴型机器人，例如阿尔法机器人、小优等，并且在未来的一到两年内，家庭社交陪伴型机器人有可能会成为消费类市场的重点。
***后一类是仿生机器人，从原理上仿生生物的动作、表情、思考方式等，如本田研发的Asimo机器人可以完美模仿两脚运动，完成很多非常复杂的动作，包括上下楼梯等，美国的情感机器人索菲亚则可根据人类语言反馈不同的表情，达到和人类交流的目的。
处理器大脑是认知技术核心
“不管是应用型机器人、社交陪伴型机器人，还是仿生机器人，其核心功能需求都是相似的，分别是感知、认知和动作行为控制能力。”东莞凡豆信息科技有限公司总经理朱晓明介绍说，感知就是通过MEMS传感器，感知外部环境;认知是把信息在机器人脑中进行分析处理，然后转化为机器人的经验，使其能够伴随经验成长;动作行为控制可以理解为操控机器人的肢体动作、表情反馈等。
处理器大脑是认知技术的核心，决定了机器人的智能程度。如IBM设计的超级计算机Watson，在美国电视问答节目Jeopardy中击败人类选手而一战成名，引起不小的轰动。随后Watson被应用在医疗、银行、调查机构等多个领域，而且IBM正在努力让Watson能比人类更智能。
但是，现阶段市面上能见到的大部分社交陪伴型机器人，仍采用传统的手机或者平板的成熟解决方案，虽然能够实现基本功能，但是没有针对性。因为对于不同性质的安川机器人配件，应该选择或者偏重不同的功能。
“社交陪伴机器人应具备云端大脑，否则就是只拥有有限知识的玩具，不会智能地伴随着用户的成长而成长。”朱晓明说，“但其智能化功能不能全通过云端实现，需要在云端和本地做一个合理的区分，保证在断网的情况下，机器人依旧能够完成基本工作。同时，数据处理也是如此，需要优化本地和云端的存储和处理。”
机器人的感知与感觉
机器人与MEMS行业紧密相连，因为所有能想到的MEMS传感器，都在机器人身上得到体现，促进机器人智能化的发展。让我们来看看几个主要的技术实现状态。
语音是机器人***基本的要求，从***初的故事机、点读笔到功能逐渐丰富的云机器人，市面上也有许多在售的语音互动机器人，如语兜机器人、乐视推出的乐小宝、儿童教育机器人小优、国外的COGNI-TOYS等，其核心价值都是通过语音架构，实现和小孩的互动交流。
语音通过麦克风获取，然后提取和保存用户的声音特征，通过终端和云端的配合，对于一些简单的语音，终端直接可以实现。但是，对于复杂的语音，机器人一般都会将语音发送到云端进行识别，然后再返回终端，这时你可能会感觉到明显的交流停顿。
另外，云端光能理解语言文字还远远不够，必须进一步理解其中的语意，让机器人大脑真正懂得用户的语意。因此，机器人通过语意的理解掌握用户的需求，而用户的反馈又可以验证语意的理解是否准确，从而逐渐培养机器人的智力智商。因为语言非常丰富，所以语意的理解也会千变万化，需要经过长时间的语句和说话方式积累，通过大量的数据堆积来分析语意。同时，还需要有感情识别，在用户声调变高、语速变快时候，能够理解用户正处在生气的状态。现阶段真正完全依赖语音控制的应用还比较少。另外，在复杂的环境中，声音本身的辨识度也会下降，语音识别也将更加困难。
在家庭中，机器人***好能够记住每一个家庭成员的样子，识别用户的表情，甚至识别手
势动作，陌生人入侵等。因此，视觉同样是必不可少的功能。这就是人脸识别。通过人脸识别找到人脸部的特征点，机器人还可以进一步达到识别感情的效果，例如：眼睑的动作、下巴往上还是往下、嘴型怎么样等，就可以知道这个表情背后的含义。此外，还有手势识别和动作识别，都可以通过摄像头捕获，使机器人更加智能化。
触觉系统将让机器人更加智能
“无论是人脸识别、手势识别，还是动作识别，其实本质就是图像处理和理解。”朱晓明表示，机器人的芯片解决方案架构可以从优化目前手机芯片中CPU+GPU的架构入手，根据CPU做指定识别、数据处理和操作系统，GPU可以处理大量的图像信息的分工，重新优化架构从而提高效率。
另外，触碰感知可以让机器人和人的互动变得简单，“逗一下，或者给机器人挠痒，或者拍一下打招呼，机器人都能感觉到，并且做出正确的反馈。如果加上人工皮肤的真实质感，或者能对外部表面质地和物理性能做到全面感知，这样的机器人触觉系统将让他们更加***。”
