智能机器人技术体系及核心技术有哪些？

如果你对该问题感兴趣的话，推荐你看看《智能机器人行业技术产业发展白皮书（2023版）》这篇报告，下面是部分摘录的内容，具体请以原报告为准。

1.智能机器人技术体系

目前智能机器人已经步入了新的发展周期，在稳定高效、认知学 习、交互协同和环境感知四大共性功能需求牵引下，随着人工智能、 多模态传感和数字孪生等领域的先进技术快速引入和更新，使智能 机器人的技术框架大规模扩展升级。

传感层：传统机器人主要依赖基础的感知技术，而现代智能机器 人则深度融合了视觉感知与多模态感知技术，为机器人提供更丰富 的环境信息。

执行层：除了传统的执行驱动技术，智能机器人进一步引入了柔 性技术和一体化硬件技术，这增强了其执行和操作的灵活性。 通信层：与仅使用光纤、蓝牙和物联网协议的传统机器人不同， 智能机器人已经成功地应用了 5G/6G 技术，为其提供了更快速和稳 定的通信能力。 操作平台：除了传统的 ROS 框架和硬件抽象技术，智能机器人 还采用了云操作平台和开源开放操作系统，增强了其软件基础设施 的可扩展性和灵活性。

控制层：除了基础的姿态控制和导航定位，智能机器人引入了生 肌电一体控制技术，为其提供了更为精确的控制手段。 智能决策层：传统机器人多依赖优化算法和浅层机器学习，但智 能机器人则融合了自然语言处理、生成式 AI、深度学习、强化学习、 知识图谱和计算机视觉技术，提升其决策的智能度。 数字孪生层：包含运行支撑层、数孪模型层和应用服务层，涉及 边缘计算、云计算、高性能计算、分布式存储、机器学习、实时仿真 和大数据分析等多种技术，为机器人提供了全面的数字化支持。 交互层：通过 HMI、VR、AR、MR、XR 等技术，智能机器人实 现了更为沉浸和自然的用户交互体验。 能源层：在确保功能安全、数据安全和网络安全的基础上，智能 机器人还采用了高密度能量电池和高效能源管理技术，为其提供了 持久而稳定的能源支持。

2.核心技术分析

1. 传感层 传感层是负责获取来自外部环境的信息以支持机器人的决策和 行为，是智能机器人感知能力的数据来源。随着深度视觉和多模态融 合技术的快速发展，已经逐步实现了机器人的全息智能感知。 3D 传感技术实现机器人深度感知。深度视觉感知可以模拟人类 视觉系统，从图像中进行特征提取、识别与分类，其中最新的 3D 传 感技术通过 3D 超声波传感器、3D 激光雷达、stereo 立体照相可以实 时获取环境物体三维空间信息，实现机器人深度感知。例如 Toposens 开发出基于仿生学原理的 3D 超声波传感器，通过基于声音的三角测 量与复杂的噪声过滤软件相结合，精确地检测复杂物体的立体信息。 多传感器、多模态融合实现机器人全息感知。传统的单模态感知 中机器人通过单一传感器获取环境信息，而多传感器、多模态融合综 合利用不同传感器的信息，可以使机器人更好地理解周围环境并做 出相应的反应，提高了物体识别精度和准确性，实现机器人全息感知。 例如 robot flesh 具有先进的光电特性，可以通过可拉伸的光导来编码 触觉刺激，包括变形、温度、振动和损伤刺激。可以用于创造具有高 度逼真触觉反馈的交互式设备。

2. 执行层 执行层是将决策转化为具体的物理元件的指令，以驱动机器人 能够完成特定任务。随着柔性技术和一体化硬件技术的发展，已经逐步实现了机器人的高性能、紧凑化。 柔性技术提升向多任务复杂环境适应性。柔性机器人结合柔性 电子、力感知与控制、人工智能技术，获得了力觉、视觉、声音等感 知能力，应对多任务的通用性与应对环境变化的自适应性大幅提升， 可以提升机器人面对多任务的通用性与应对环境变化的自适应性。 例如东南大学开发的软体机器人，通过整合超声波传感器和柔性摩 擦电传感器，使其具有远程物体定位和多模态认知能力。 高性能的紧凑型执行器进一步提升机器人性能，降低成本。传统 机器人出现伺服电机比机器人尺寸更长时直接影响周边设备动作， 将减速器、编码器、力传感器等核心硬件进行一体化设计，不仅使得 工作范围更加宽广，也同时提升器件性能，降低成本。例如 Nabtesco 开发出 AF 系列紧凑型执行器，使用了 AF 系列紧凑型执行器的机器 人相较于传统机器人有以下优势：节省空间 30%，性能提升，无需密 封设计。

3. 通信层 通信层是实现机器人设备与控制系统以及智能机器人对外交互 的关键部分，当前正在向低时延高带宽的自组织网络发展。无线通信 包含 WiFi、5G/6G 等技术，大量应用机器人内部、机器人与云端以 及人机交互领域。 低时延高带宽通信提升机器人性能与效率。传统通信方式传输 效率低，难以实现无缝的远程交互和数字孪生系统的参数同步，新兴无线通信方式为大带宽、低延迟和高吞吐量的数据传输基础提供了 可能，实现机器人内部数据的传输和对外数据共享，促进了机器人与 人类和其他机器的互动与协作，有效提升数据传输效率，提升机器人 性能与效率。例如 Halma 公司以约 4,700 万美元现金收购了水下机 器人开发商 Deep Trekker，其 Bridge 技术可提供几乎零延迟的水下 无线通信。沃达丰与韩国现代机器人公司合作开发 5G 服务机器人， 将在医院、酒店、餐馆和护理机构应用。 自组织网络保证机器人高效协同控制。无线通信包含 WiFi、 5G/6G 等技术，通过自组网技术可实现多机之间的信息的快速传递 共享，同时自组网能够及时感知网络变化，自动配置或重构网络，保 证数据链路的实时连通，保证机器人高效协同控制，具有高度的自治 性和自适应能力。例如大疆 RoboMaster TT 编队飞行套装机身内置 高性能 Wi-Fi 模块，通过针对性设计的通信网络，无需路由器和额外 设备即可实现无人机自行智能组网。

4. 操作平台 在操作平台，机器人本机及集群控制，能够让机器人系统所有资 源最大限度地发挥作用，当前正在向标准化和智能上云的方向发展。 生机电一体化技术可实现更优的人机交互性，以及人体与机器人更 好的相容性，已经应用到仿生机器人、医疗康复机器人等制造领域。 机器人操作系统走向统一化标准化开发。不同行业应用对于机 器人操作系统存在共性及差异性需求。中间件处于应用和操作系统之间，提供标准接口、协议、数据与服务管理等机器人基础通用功能 模块。由于机器人产业的增长，对底层服务能力的需求已趋于统一化 与标准化。例如 ROS-2 在 ROS（机器人操作系统）的基础上发展而 来，增加了稳定性、生命周期管理、多机协同及加密等功能。AMD 推出专为机器人设计的 Kria KR260，支持本机 ROS 2，便于机器人 功能开发。 智慧上云降低了机器人集群部署成本。完成复杂功能所需的算 力成为了智慧机器人大量部署的瓶颈，通过将算力集中到云平台可 降低成本，促进知识融合和智能发展。例如亚马逊 RobotMaker 将机 器人需要的资源密集型计算流程转移到云端，从而释放本地计算资 源，降低智能机器人大量部署的成本。

5. 控制层 在控制层，管理和执行机器人的各种动作和行为，包括运动逻辑 和序列的生成，是智能机器人指令执行的重要中间环节。随着生机电 一体化控制技术的大幅提高，机器人控制效率与精度也得以提升。 传感-智能-驱动闭环实现机器人灵敏运动。具有单一功能的类生 命机器人难以和人类、环境交互，在具有传感-智能-驱动闭环生命系 统中，智能单元的神经细胞将在生理上连接传感单元和驱动单元，闭 环实现机器人灵敏运动，生机电一体化技术可实现更优的人机交互 性，以及人体与机器人更好的相容性。例如 Optimus 机器人通过神 经网络获得机器人周围环境良好的体积深度渲染；机器人进行了重新训练，使其满足人形机器人对维持平衡、步态规划与控制等特有的 需求。 运动意图识别和神经反馈提升使用便捷性。基于生机电融合技 术制造的康复机器人可感知人体的脑电、肌电、力位等信息，从而判 断人体的运动意图，能够更加智能化的帮助残疾患者、术后康复患者、 年老体弱患者实现康复，提升使用便捷性。基于神经反馈的康复机器 人。例如 MIT 研发的 MIT-MANUS 可以辅助或阻碍手臂的平面运动， 精确测量手臂的平面运动参数，并通过计算机界面为使用者提供视 觉反馈。

6. 智能决策层 智能决策层是智能机器人的大脑，使机器人能够适应和理解复 杂的环境进行自主决策，并与人类和其他机器进行交互，完成复杂任 务需求。通用人工智能作为远景目标和生成式 AI 处于萌芽期，在行 业的具体应用处于初步实现期，智能机器人正在快速走向认知智能。 生成式 AI 辅助精准规划决策。传统 AI 难以实现内容的创新， 生成式 AI 生成合成数据，用于训练用于路径规划的机器学习模型， 以快速学习和适应新的环境和情况，辅助精准规划决策。例如微软将 ChatGPT 植入机器人，通过语言直观地控制机器人手臂、无人机和家 庭助理机器人等多个平台。 通用人工智能提升机器人任务泛化性。通用人工智能具有跨领 域的通用性和综合思维能力，体现了人工智能算法的广度，是具备与人类智能相当水平和通用性质的智能系统，提升机器人任务泛用性。 例如 DeepMind 新发表 RT-2 是一种视觉-语言-行动模型，使机器人 辨识视觉和语言，解释指令并推断哪些物体最符合要求。 专用人工智能提升机器人任务专业性。专用人工智能专注于解 决特殊复杂任务的能力，体现了人工智能算法的深度，提供了“机器 人+场景”模式的技术基础，提升机器人任务专业性。例如谷歌研究利 用机器学习提升机器人穿越复杂越野环境的能力，根据感知的语义 决定运动技能，包括机器人的速度和步态。

7. 数字孪生层 数字孪生层基于高保真智能机器人的数字孪生体实现智能机器 人的无痛设计，离线编程与高效部署，实现机器人的高效部署和全生 命周期精准映射，实现全生命周期的多维属性，实现监控、仿真、预 测、优化等实际功能和应用需求。数字孪生层包括边缘计算、云计算 在内的海量实时数据汇聚、分析和处理技术，基于知识和数据驱动的 多类型，多尺度模型搭建与深度集成技术，和应用服务与运行管理中 的基于实时仿真和虚拟测试等技术。 基于数字孪生实现机器人的高效部署和快速应用。传统机器人 部署需进行大量调试装配，通过数字孪生技术创造一个数字化的反 馈循环，实时模拟和优化其操作，加速了机器人的部署和应用过程， 还确保其在复杂环境中具备更高的适应性和准确性，实现机器人的 高效部署和快速应用。例如 ABB 的新款五轴机器人 IRB 365 通过使用数字孪生技术，可以在几小时内集成到包装生产线中。英伟达发布 Isaac Sim 机器人平台，训练机器人可以通过数字孪生完成，将数据 上传到实体机器人，再进行全面训练。 基于数字孪生实现机器人全生命周期精准映射与高效管理。基 于高保真模型和实时数据同步，机器人的数字孪生体提供了一个全 面、实时、动态的视图，可以在机器人设计到退役的整个生命周期中， 对机器人物理本体进行高精度数字化映射，实现全生命周期精准映 射与高效管理。例如 PTC 公司推出 ThingWorx 智能数字孪生平台， 可自动学习机器人运行状态并自主生成预测结果。Fanuc 推出全生命 周期的数字孪生功能，包括数字化设计、加工和运维，提升设计、生 产、维护效率等。

8. 交互层 交互层负责实现机器人与人类用户、其他机器人或外部系统之 间的有效互动和通信，使机器人协同增强，以及更具社交性。随着虚 拟现实交互，脑机接口技术的发展，正在逐步实现人机的多样化交互。 多模态、多样化交互技术提升人机交互灵活性和自然性。传统图 形界面/触摸屏操作繁琐复杂，多模态、多样化交互技术更加开放自 由、更接近人们日常生活的交流方式，提升人机交互灵活性和自然性。 例如 Microchip 开发基于电场感应的 3D 手势识别技术，当手部在空 间中运动时会使电场发生畸变，电极接收器会感应到变化，机器人识 别手势并作出反应。

混合模式脑机接口使人机深度融合。传统的脑机接口通过脑电 信号控制外部设备，不能关联解释人的大脑信号与表情动作，脑机接 口技术可用于神经康复、深化对大脑的理解，脑电信号、肌电信号、 眼电信号的混合接口模式可以提高机器人的选择正确率，使人机深 度融合。例如美国麻省理工学院利用脑电信号和肌电信号来实时监 督纠正机器人的动作，可以使得机器人的目标选择正确率达到 70%～97%。

9. 能源层 能源层是智能机器人运行和执行任务的基础，新能源技术进步 以及智能能源管理系统提升智能机器人执行任务效率，提升智能机 器人能源效率和可持续性。智能机器人能源领域技术进展集中在电 池技术创新和智能能源管理系统。 高密度能量电池容量提升增强机器人行动能力。新材料提供更 大的存储能量，三元锂电池和磷酸铁锂电池是行业主流，更高容量的 电池支持智能机器人搭载更多耗能负载，扩展机器人功能和应用场 景，提升增强机器人行动能力。例如宁德时代采用三元锂电池技术， 麒麟电池系统能量密度可达 255Wh/kg，电池搭载到特斯拉电动车上。 比亚迪主要采用磷酸铁锂电池技术，并优化结构实现更高的安全性。 智能能源管理系统优化能源消耗。智能能源管理系统可减少不 必要的浪费和能源损失，优化能源消耗。通过精确监控和控制能源使 用，提高效益延长能源消耗时间，提升智能机器人执行任务的时长。结合机器学习算法，提供自动化控制和能源的动态输出，降低人为干 预。例如特斯拉 Model S 使用了 18650 电芯，其能源管理系统采用主 从架构，分别负责状态检测和温度检测。宁德时代的智管理技术提供 实时监控和参数优化，进行残值评估。优化能源消耗，延长使用时间。