做过一个DEBUG，就是字面意思。&br&&img src=&/833aa7bb19d4b52799ba35_b.jpg& data-rawwidth=&359& data-rawheight=&396& class=&content_image& width=&359&&
做过一个DEBUG，就是字面意思。
机器人导航中，2D的特征reproject回三维域内，和真正的3D点的位置会有偏差。但是在物理意义上，3D点和投射到摄像机的2D特征点是同一个点。所以这个误差出现在计算3D点时摄像机自身旋转矩阵和位移向量上。&br&Bundle Adjustment的作用是，通过least square等算法，去最小化这个偏差，以此得到机器人移动和方向的精确值。这在物理意义上是最精确的，是Visual SLAM问题的state-of-art解决方法。
机器人导航中，2D的特征reproject回三维域内，和真正的3D点的位置会有偏差。但是在物理意义上，3D点和投射到摄像机的2D特征点是同一个点。所以这个误差出现在计算3D点时摄像机自身旋转矩阵和位移向量上。Bundle Adjustment的作用是，通过least square等算法…
这个是电机的特性问题，对于绝大部分电机，在极低转速下根本没有力矩输出能力。&br&减速器是让电机的输出力矩变大，而不仅仅是让电机的速度变慢。
这个是电机的特性问题，对于绝大部分电机，在极低转速下根本没有力矩输出能力。减速器是让电机的输出力矩变大，而不仅仅是让电机的速度变慢。
谢邀，这个问题很难有确定的答案，就随便写写吧。&br&就大局来说，自从习大大在院士大会上点名机器人后，这个领域突然就火了起来，各方都是蠢蠢欲动。所以说，大局上看，问题肯定不会很大的。&br&但有一些我个人还是想提醒的。&br&首先是定位，（家用）服务机器人没有明显的需求，除扫地机等少数产品外，甚至大多没有明显的“用处”，很多人幻想着自己产品怎样怎样改变别人生活，事实证明，大多产品实用性非常低。在很大程度上来说，这往往是很多人（尤其是技术出身的工科生）小瞧产品设计所至，找个靠谱的产品经理吧……&br&然后说技术（虽然技术高低和创业成功没多少关系，但终归机器人是高技术行业，所以想多少说说），机器人技术是非常非常容易给人幻觉的技术：机器人技术的一大特点是，从没有一个功能到有一个功能非常非常简单，几个传感器+不多程序+一些奇思妙想就可以从无到有；但从有一个功能到这个功能能在实际场景中使用，则需要你所想象不到的多得多的技术。我可以很认真的说，我认识的爱好者，绝大部分玩了几年的人都不知道机器人技术的基础是什么，就更别谈怎么解决实际问题了。所以，大量的产品荒废在了研发的最后阶段，大量的开发都停滞在了把成功率从90%提到一个可接受水准上。所以，在打算开始开发时，一定要调研充分，因为这样死的太多了。&br&最后提一下你说到的目标很大，首先给你泼个冷水，500强里面没有专做机器人的公司，包括工业的，ABB确实做很多，但绝对不是因为这个进的500。机器人行业不是大行业，这个在国家层面早就确定了；机器人行业没有真正的大型公司，包括沈阳那个。规划中，机器人都是作为辐射作用来确定的，也就是机器人本身的产值不一定大，但能进一步造成很多产值。习大大讲话其实说的是工业机器人，不是服务机器人。提这些的目的是告诉你，要有一个合理、理智的目标，如果幻想机器人就要遍地都是、机器人就和手机一样各种革命，那你会死的很惨。
谢邀，这个问题很难有确定的答案，就随便写写吧。就大局来说，自从习大大在院士大会上点名机器人后，这个领域突然就火了起来，各方都是蠢蠢欲动。所以说，大局上看，问题肯定不会很大的。但有一些我个人还是想提醒的。首先是定位，（家用）服务机器人没有明…
好想要，这种娃娃本来就不是‘’实用‘’的好吗，一群hentai，这种娃娃用处就是给她买各种衣服摆各种造型的，要当女儿养的啊。
好想要，这种娃娃本来就不是‘’实用‘’的好吗，一群hentai，这种娃娃用处就是给她买各种衣服摆各种造型的，要当女儿养的啊。
司机，谷歌无人驾驶汽车会大部分取代出租车司机和货车司机。&br&2
流水线工人
国内诸如海信长虹等企业，都在大量使用工业机器人替代工人，富士康虽然进度缓慢，但是仍在逐步推进。&br&3
快递行业可以用无人机加无人驾驶汽车方式，淘汰快递员。&br&4
银行工作人员。
银行业会逐步转入线上金融，大量业务都可转到线上完成，这一行业将有一大波人失业。&br&5
建筑工人。
如今建筑工人工资秒杀白领，但是随着3D打印技术成熟，以及工业机器人的发展，十到十五年之后，这些人绝大部分会被3d打印和工业机器人替代。&br&&br&—— ——.————————————&br&楼下 @傅睿卿 君的反驳让我想到1949年Popular Mechanics对计算机的预测：在很远的未来，计算机可能只需要要1000个真空管，可以轻到只有1.5吨！
1 司机，谷歌无人驾驶汽车会大部分取代出租车司机和货车司机。2 流水线工人 国内诸如海信长虹等企业，都在大量使用工业机器人替代工人，富士康虽然进度缓慢，但是仍在逐步推进。3 快递员 快递行业可以用无人机加无人驾驶汽车方式，淘汰快递员。4 银行工作人…
这是一个被最多人误会的问题，借这个机会给大家辟谣下。&br&三定律是文学产物，不是科学产物！在学术圈，三定律不会被考虑，并且提到三定律的人会被当作笑柄(亲身经历，在场其他人都是国内领域公认的专家)&br&同时，三定律一定是和人工智能中的图灵测试违背的，三定律并不符合人工智能的愿景。&br&所以，请勿用文学作品中的概念解释现实世界产物。&br&=================小小补充=========&br&机器人伦理学是一个切实存在的学科，但三定律不被这个学科承认，也不是这个学科的基础。一般来说，该学科对三定律的态度是：存在内在矛盾，根本没有办法修正。
这是一个被最多人误会的问题，借这个机会给大家辟谣下。三定律是文学产物，不是科学产物！在学术圈，三定律不会被考虑，并且提到三定律的人会被当作笑柄(亲身经历，在场其他人都是国内领域公认的专家)同时，三定律一定是和人工智能中的图灵测试违背的，三定…
来自子话题：
谢邀&br&这个问题问我确实没有错，因为我在中国机器人行业做销售管销售都已经很多年了。&br&首先宏观角度来说，中国机器人市场好，大家没有争议。毕竟机器人行业是国家进行支持，同时有确实有巨大的需求的行业。中国的经济结构化衰退非常明显，相对于其他的工业品工业设备行业疲软乃至衰退来说，机器人市场需求和涨幅都已经算非常好的了。&br&&img src=&/959a928f7ee844ba677361_b.jpg& data-rawwidth=&719& data-rawheight=&1280& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&719& data-original=&/959a928f7ee844ba677361_r.jpg&&&br&&br&作为在知乎上经常回答机器人相关问题的答哲者之一，我经常会收到各种各样的来信问，他现在的自身条件现在加入机器人行业还来不来得及，是不是可能有什么建议？这也可以从客观角度来，佐证一下机器人市场的繁荣。&br&&br&市场里面充满着机会，那做起来难吗？『天底下就没有好做的生意』，实际上还是很难的，因为，国内四大家族的机器人都已经在中国市场发力，其他的外资机器人公司都拿出了非常激进的发展计划，销售指标和任务都非常的高。因为对于很多公司来说，机器人业务是唯一看起来在大幅增长并且能够有丰厚利润的业务板块了。同时，尽管市场格局已初露端倪，但是，还是有各自奋力一搏，重新排序的机会，不像其他许多成熟市场板块已经僵化，再努力也没有用了。&br&&br&我其实不太愿意用这么水的说法来回答问题，但是没办法，事实如此：再好的市场里面也有人赔钱，再差的市场里也有人赚钱，例如那个著名的案子，西南航空在最差的行业——美国航空行业里面做出了长期回报率最高的表现。&br&&br&对于每一个人人来说，具体会遭遇怎样的困难，身为销售『好做』或者『难做』，只能具体问题具体分析，看你专攻的细分市场，以及你本人的能力和优势。&br&&br&&br&相关回答：&br&&a href=&/question//answer/& class=&internal&&国产工业机器人目前发展到了什么水平？ - 知乎用户的回答&/a&&br&&a href=&/question//answer/& class=&internal&&美的为什么要收购机器人制造商 Kuka，对其能带来怎样的影响？ - 知乎用户的回答&/a&&br&&a href=&/question//answer/& class=&internal&&机器人领域有哪些创业机会？又有哪些困难？ - 知乎用户的回答&/a&&br&&a href=&/question//answer/& class=&internal&&现在机器人系统集成行业，个人职业如何更长远发展？ - 知乎用户的回答&/a&
谢邀这个问题问我确实没有错，因为我在中国机器人行业做销售管销售都已经很多年了。首先宏观角度来说，中国机器人市场好，大家没有争议。毕竟机器人行业是国家进行支持，同时有确实有巨大的需求的行业。中国的经济结构化衰退非常明显，相对于其他的工业品工…
控制有三个重要环节，一是传感器环节，一是系统与信号建模与辨识，一是控制算法。&br&&br&不基于模型的PID只涉及传感器跟控制算法。基于模型的PID三个环节都要涉及，但人们往往忽略了第二个环节。其实说白了，前两个环节确定了，第三个环节直接就可以反解公式。但事实中却效果不好，为啥呢？&br&&br&最基础的卡尔曼滤波也是三个环节，传感器，确定系统与信号模型，最优估计算法。也是前两个环节确定了，第三个环节直接就可以反解公式，“不直接就利用经典公式，然后把参数代入就可以了吗”，为什么事实中就效果好呢？或者说，为什么有人调得好，有人则不行呢，差别在哪里？&br&&br&关键在于第二个环节，确定系统的模型，就是x(k+1)=Ax(k)+Bu(k)，包括x(0)，以及信号的模型，Q,R，对吧。这几个值在现实中要调来调去的，其实调的就是系统与信号模型参数啊。反而估计算法中，顶多就调调目标函数的加权。当然，用UKF，PF就是另外的story了，这里不表。&br&&br&所以基于模型的PID现实中效果不好，关键在于第二个环节常常被忽略，系统与信号模型不准，控制算法再好，就是知己不知彼啊。当然PID参数本身在选择时，优化的目标函数也是非常非常重要的。这是另一个问题了，以后再涉及。&br&&br&H无穷也是如此。&br&&br&希望回答了你的问题。&br&&br&再补充几句：&br&&br&物理建模往往忽略一些因素，给个输入看输出的辨识则更完整保留了系统信息。而现实中在用的系统辨识方面的结果，不论是过控还是飞行器方面的，基本都是频域结果，会的人越来越少了，也越来越不受重视了。总有一天，当传感器环节的问题解决的差不多时，大家就认识到频域系统辨识的重要性了。解决了系统与信号模型和辨识的问题，基于模型的控制算法，或至少是调参方法，才有更多的实用。&br&&br&---&br&&br&做应用的话，一般就是在既有的框架下，调参数，一般试凑比仿真有效，因为仿真的假设一般现实满足不了，很多时候倒还不如直接在现实中调。PID，H无穷，最优控制，都是控制框架。原则上说，PID的参数空间是被包含在H无穷、最优控制的参数空间之中的，但也因为参数空间小，PID参数比后两者好调。&br&&br&PID可以无模型，也可以基于模型或输入输出数据；H无穷要基于模型，或至少输入输出数据。难点在于获得一个好的模型（通过系统辨识等），而且模型的误差区间、干扰啥的也要考虑。其实调参数也不容易。而且现实中最起码要有个饱和环节吧，所以一下子就是非线性了。&br&&br&在仿真中调就容易多了，模型给定了，也没误差区间，也没干扰，甚至有时候没有饱和，像你说的，直接套公式不就完了。但一般不可直接用。在实际中试下你就知道了。而且很多时候，H无穷甚至调不到PID的效果。话说回来，PID调好也不容易。&br&&br&当然，如果做研究，往往会提出新的控制框架。但这些新提出的框架，绝大部分（甚至说几乎全部）在实际中的效果不如PID与H无。当然，仿真中除外，因为往往会选择一个很特殊的系统来比较。PID与H无穷可以说是最‘鲁棒、万金油、街头’的算法，应用的也比较广泛，因为现实太复杂了，‘脆弱、矜贵、象牙塔’的算法往往只停留在理论与仿真里。当然也不能一棒子打死，如果模型精确，不确定小，干扰小，很多算法还是效果要比PID与H无穷好的。&br&&br&一个新的控制算法框架，在实际中又好用的，屈指可数。&br&&br&---&br&&br&补充几点跑题的。&br&&br&控制算法本质是输入输出映射。对于PID，H无穷，乃至一部分最优控制等，这映射是个线性时不变的（控制器框架），所以很可能这些方法最后都得出了同样的控制器参数。当然概率比较小，但相近还是常见的。&br&&br&对于自适应，模糊，预测控制等，这个映射关系可能是非线性时变的，参数空间就打了很多。当然理论上还是有可能得到相近的参数的。&br&&br&说这些什么意思呢？人的开车、乃至开直升机，其实本质上，人脑是充当了这个输入输出映射，即传感器什么情况下做出什么样的指令给执行机构。这个映射可以完全数学化么？可以归结到现有的框架下么？可以分析这个映射的性能、稳定性什么的么？不知道。人的走路的算法是什么？开直升飞机避障算法是社么？开车时定位算法是什么？鸡头稳定算法是什么？不知道。但即便如此，人走路、开车、直升机等，现在还是比现有的计算机+机器人的感知定位+模式识别+控制算法的效果好。未来如何，不知道。但我相信，感知定位+模式识别+控制算法不断发展，一定有超过人类的一天，因为前面说过了，人类也不过是个输入输出映射而已。只是现在的框架与调参方法，尚未摸索到乃至赶上而已。&br&&br&其实就现状而言，现实很多时候，不论是感知定位+模式识别+控制算法，其中有很多环节，小trick，都是拍脑袋加上去的，现在根本无法分析。其实话说回来，所谓的分析，不过是分析的模型，而不是实际系统了，一般都是假设实际系统约等于模型。但之间差距有多大，不知道，因为知道的话，就可以把这差距加入到模型当中了。只有慢慢接近。对每个环节了解的更清楚，能建模、辨识最好，实在不行就用个lookup table，把所有能知道的都了解到，然后把剩下的不确定性交给控制算法来处理。这样比不论工况、工艺等，一上来就套用控制算法，效果要好的多。估计、辨识什么的也一样。&br&&br&有两大类算法，一类算法是理论推倒出来的，如卡尔曼、UKF、Particle Filter，提出新框架，慢慢在实际中证明好用。一类是在实际中凑出来、拍脑袋试验出来的，慢慢扩展成框架，如PID、预测控制等。启发就是，特别留意理论中的新框架（大部分理论是不提供新框架的）；实际中有某个方法效果尤其好时，看能否将其抽象成框架。最近留意到卡尔曼的一个朋友提出了无人机协调控制的一个理论新框架，他的学生又将其推广到防止碰撞collision avoidance，看未来能否在现实中好用吧，这里岔开一句，其它的大部分论文，无人机协调、multi-agent的，并没有提供新框架。同时也有很多在实际中用着效果比较好的方法，现在看着像是修修补补，未来可能一被抽象化，就自成体系了。
控制有三个重要环节，一是传感器环节，一是系统与信号建模与辨识，一是控制算法。不基于模型的PID只涉及传感器跟控制算法。基于模型的PID三个环节都要涉及，但人们往往忽略了第二个环节。其实说白了，前两个环节确定了，第三个环节直接就可以反解公式。但事…
题主有没有思考过一个最简单的问题：被控对象的数学模型究竟是怎么建立？如果是简单的系统，用物理原理推导当然是可以，但是如果是一个复杂的系统呢？比如你的老板今天扔给你一个机械手，告诉你：“这个是XXX公司的最新产品，你做个控制器控制一下。”你看着那一大堆机械+液压+电机+ADC/DAC+FPGA+ROM组成的系统，真的打算推一遍数学模型？且不说这个推导有多复杂，光查参数就能让你做到头发白了……而且万一FPGA是人家公司自己烧的呢？难道真的要黑FPGA？&br&这时候最简单的办法就是正弦波扫描法，输入一个固定频率的正弦波，然后测量输出（当然可能需要借助一些其他的仪器），再提高一点输入频率测量输出……一直到扫到频率“足够高”了为止（另一种方法是倒是用时域响应，不过同样要用FFT换成频率响应来算频率特性）。而我们所说的“时域法”中的微分方程，其实才是推导出来的结果。&br&&br&另外一个不太简单问题：一个系统频率特性的低、中、高频段都反应了系统的什么特征？对应到时域是什么东西？如果你仔细做一下就会发现，高频段的特性好像在时域没什么太好的对应？这就对了，频域法提供给你的另一个能力就是它可以描述系统的高频能力，并提供解决高频干扰问题的思路。
题主有没有思考过一个最简单的问题：被控对象的数学模型究竟是怎么建立？如果是简单的系统，用物理原理推导当然是可以，但是如果是一个复杂的系统呢？比如你的老板今天扔给你一个机械手，告诉你：“这个是XXX公司的最新产品，你做个控制器控制一下。”你看…
谢邀。&br&&br&对于不存在耦合的多轴系统中，由于电机能力和负载已知，可以计算出一个可达的最大加速度，这样使用传统的T/S加速规划就可以获得非常好的效果。&br&但是对于机器人这样一个多轴相互耦合的系统，在运动过程中，各个关节的负载惯量是在不断变化的，因此使用传统的T/S型规划无法很好的满足需求。&br&&br&下图是机器人在笛卡尔空间画几个圆弧时，使用&b&在线&/b&规划方法规划完成的速度曲线（绿色），大家感受下：&br&&img src=&/d6f495ed06ac5a57325cb52_b.png& data-rawwidth=&534& data-rawheight=&375& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&534& data-original=&/d6f495ed06ac5a57325cb52_r.png&&&br&给不熟悉运动规划的同学啰嗦一点背景知识。&br&一个物体从起点运动到终点，要经历加速、匀速、减速的过程，把整个过程中&b&速度随时间的变化关系&/b&画出来，就是速度曲线或者速度轮廓（Velocity Profile）。常见的速度曲线包括：梯形规划(trapezoidal Profile)，S型规划（S-Curve/Profile），多项式规划（Polynomial Profile）。&br&&br&梯形规划指的是速度大小随时间变化的曲线轮廓是一个梯形，T型规划只有加速、匀速、减速三个阶段：&br&&img src=&/e35cbaef5e_b.png& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&185& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/e35cbaef5e_r.png&&&br&S型规划的“S”单指&b&加速&/b&阶段的速度轮廓，整个S规划分为7个阶段：加加速、匀加速、减加速、匀速、加减速、匀减速、减减速。其中 加加速、匀加速、减加速 三个阶段的曲线合在一起像英文字母S。（绿色曲线的前半部分，蓝色的是加速度，红色为加加速度）：&br&&img src=&/43f449e963b8bb449a493d212a513b48_b.png& data-rawwidth=&471& data-rawheight=&318& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&471& data-original=&/43f449e963b8bb449a493d212a513b48_r.png&&S规划相对于T规划，加减速更加平稳，对电机和传动系统的冲击更小，但是在相同的期望速度下，运动同样的距离所需的时间更长：&br&&img src=&/ee2c40ca7ef19d_b.png& data-rawwidth=&399& data-rawheight=&236& class=&content_image& width=&399&&S规划中，其加速度的曲线是T型的；换一种说法，当S规划中的jerk足够大时，S规划就变成了T规划。&br&T型规划和S型规划的数学表达式都是分段函数，而多项式规划一般指的是可以用单个表达式表达的曲线，根据约束条件不同，常用的是3次和5次多项式：&br&&img src=&/998b942cee60f6340726bd_b.png& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&253& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/998b942cee60f6340726bd_r.png&&在机器人系统中，单纯的多项式规划有一个非常严重的问题：没有&b&匀速段&/b&。从上图中可以看出，单纯的多项式规划无法根据期望速度提供匀速控制，而在大部分机器人应用中，对加工的速度控制都是有要求的。另一个问题就是，次数越高的多项式，加速过程越慢，整个运动过程中的平均速度越小，影响效率。&br&&br&再讲回来为什么机器人系统中很少使用T形和S型规划。&br&主要原因是这两种规划的基础是&b&加速度限制（Acceleration Limiter）&/b&，也就是说必须要指定一个期望最大加速度，使用该期望加速度进行规划。由于机械臂在整个空间中处于不同构型时可以达到的最大加速度是不一样的，因此无法确定一个广泛适用的最大加速度值用于离线的S/T规划。设置的小了，无法充分发挥伺服系统的性能；设置的大了，可能会损坏伺服系统或者严重影响跟踪精度。&br&因此一个好的方法是使用&b&扭矩限制器（Torque Limiter）&/b&来进行速度规划，这样可以充分发挥伺服系统的潜力。反过来，这样也就破坏了S/T型规划的理论基础（加速度是随时变化的），不能用了。&br&&br&很多教材中以梯形规划为例进行讲解主要是为了便于理解，或者那本教材是入门用的。&br&&br&----------------------------------------------分割线啊分割线------------------------------------------------------&br&&br&在与算法组的小伙伴儿沟通过之后，更新一下。&br&&br&下图是我们春节时使用机器人写的一幅字：&br&&img src=&/8b8dccf76aa5e853de8b97e7f7317f76_b.png& data-rawwidth=&955& data-rawheight=&381& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&955& data-original=&/8b8dccf76aa5e853de8b97e7f7317f76_r.png&&在考虑电机最大转速、电机最大力矩、机器人奇异性等限制后，得到的沿路径的&b&最大允许速度&/b&如下图所示：&br&&img src=&/02dda1c4443fda42bf2f074c0fae425d_b.png& data-rawwidth=&379& data-rawheight=&270& class=&content_image& width=&379&&在这种情况下，如果想不超出限制，是无法使用传统的T/S型规划的，除非把匀速段的速度限制在上图蓝色曲线的最小值以下。&br&使用基于限制的在线速度规划得到的最终速度曲线如下，不是全局最优，但已经是较大程度的利用伺服系统性能了（这是去年的版本哦）：&br&&img src=&/9cd8bebaeef17a6af86d4a1add7b81f4_b.png& data-rawwidth=&381& data-rawheight=&273& class=&content_image& width=&381&&最终的效果，大家可以观看视频：&a href=&/?target=http%3A///ptv/vplay/.html%3Fch%3Dbaidu_s& class=&internal&&/ptv/vplay/.html?ch=baidu_s&/a&&br&&br&本文开头第一张图，来自《Successive dynamic programming and subsequent spline optimization for smooth time optimal robot path tracking》。
谢邀。对于不存在耦合的多轴系统中，由于电机能力和负载已知，可以计算出一个可达的最大加速度，这样使用传统的T/S加速规划就可以获得非常好的效果。但是对于机器人这样一个多轴相互耦合的系统，在运动过程中，各个关节的负载惯量是在不断变化的，因此使用…
&p&谢邀。&/p&&br&&p&为什么不采用直线转旋转机构，当然是因为工作域的问题啊！其实在题主的问题描述里面，答案已经呼之欲出了。&/p&&p&
首先这是题主提供的直线-旋转机构的例子挖掘机的示意图，工作域我大体标出来如图&/p&&img src=&/8e5ddff0fa16c2e5352a25_b.png& data-rawwidth=&550& data-rawheight=&384& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&550& data-original=&/8e5ddff0fa16c2e5352a25_r.png&&&br&&p&
而一个常用工业机器人工作域是这样的&/p&&br&&img src=&/750bcd6dc9d71ace7bee2_b.jpg& data-rawwidth=&342& data-rawheight=&331& class=&content_image& width=&342&&&br&&br&&p&工作域范围和自身体积之比，机器人远大于1，而直线转旋转机构远小于1，而且多关节机器人在空间域内可到达范围极广，柔性极强。&/p&&p&直线转旋转机构缺点是致命的。工业机器人在成本和效率，很多情况下其实比不上专用机械hard&br&automation，但是它之所以受欢迎，就在与其柔性和通用性，在设计环节不需要做太多干涉性验证和机械和结构设计。&/p&&p&而柔性和通用性，是建立在大工作域和及其自由的到达能力上的，比如：&/p&&img src=&/3967ffdda390ba6a42df05f4ba3b66a1_b.jpg& data-rawwidth=&253& data-rawheight=&207& class=&content_image& width=&253&&&br&&br&&p&做焊接工艺的时候，要应付很多形状不特定的工件，&u&如果机械手能达到哪里，不能到达哪里受极大限制，这种设备根本不会有人采用。&/u&&/p&&p&做machine tending应用，大概画个示意图就OK，因为大家都知道只要机器人放下去，干涉方面不会成为太大问题，只要姿态和安装位置做些轻微调整就可以。&/p&&br&&img src=&/46bdd273cde789cc27aeec550e08087f_b.jpg& data-rawwidth=&652& data-rawheight=&362& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&652& data-original=&/46bdd273cde789cc27aeec550e08087f_r.jpg&&&br&&br&&p&试试，在这样的场景里用挖掘机类似的机构，在设计环节绝对是个噩梦。&/p&&br&&img src=&/8df6a8bcad30_b.png& data-rawwidth=&355& data-rawheight=&285& class=&content_image& width=&355&&&br&&p&其实上述一个缺点，就可以把那种机构枪毙了。当然还有其他问题：&/p&&p&其次是空间&/p&&p&
直线转旋转机构，说到底就是一个杠杆，而一个杠杆必须要在臂上占用额外空间，我们不讨论工作域问题，就这个空间的增加，会导致大量的运动干涉。&/p&&img src=&/c8da797c0e5f8c8ea4840_b.png& data-rawwidth=&550& data-rawheight=&384& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&550& data-original=&/c8da797c0e5f8c8ea4840_r.png&&&br&&br&&p&
三是润滑引发的问题&/p&&p&
滚珠丝杆是需要润滑的，而且他因为经常伸缩，有一些机构暴露在外面带着润滑脂。污染是一个问题，定期维护又是一个问题，现在机器人一两年才需要维护，是因为减速机的封闭性，润滑脂不会大量耗散也不会被污染。&/p&&br&&p&
四是重量&/p&&p&
别小看这一点点重量，对于机器人多级传动来说，重量产生的惯性及阻尼都会成倍放大。&/p&&br&&p&
当然还有其他问题，如控制算法等，但这些与上述缺点，尤其是工作域问题比起来，都是小问题了。&/p&&p&——————————————&/p&&p&回答一下题主的补充疑问：&/p&&p&任何机械结构，任何东西都有优缺点，但是，就针对任何特定用途而言，优缺点是有轻重之分的，也就是有权重，具体到工业机器人的用途上，这种结构的缺点是致命的，决定性的。&/p&&p&而且这个缺陷是原理级的。&/p&&img data-rawwidth=&800& data-rawheight=&405& src=&/039edcce2b1e85ecd36da808da85a59f_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&800& data-original=&/039edcce2b1e85ecd36da808da85a59f_r.jpg&&&br&&p&这是机器人的各轴示意图（每个机器人大厂家对各轴称呼不一样，SLURBT是Yaskawa的称呼，发那科称呼为J1-J6，ABB，库卡一般称呼为第1-6轴。）这里为了方便，用Yaskawa的STU系统。&/p&&p&首先我们不讨论图示中的S，R，T三个轴，只考虑L，U，B三个轴。&/p&&p&看我画的草图：&/p&&img data-rawwidth=&2048& data-rawheight=&1753& src=&/807b5efc7d35f3afc9a81f_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2048& data-original=&/807b5efc7d35f3afc9a81f_r.jpg&&&br&&p&每一个伸缩杆—回转的传动机构，在原理上，做动角度范围a在0&a&180度，总范围不可能达到180度。&/p&&p&实际中，丝杆推力F会因和驱动杆的夹角b，被分解成沿着杆的径向力f2和垂直与杆的法向力f1，并且f1是有效的，f2是无效的。而f1=F*sinb。由于b角度在接近0和180度时候的极限位置，sinb会无限接近于0。&/p&&img data-rawwidth=&1301& data-rawheight=&977& src=&/a309c4d79de7c32faa41_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1301& data-original=&/a309c4d79de7c32faa41_r.jpg&&&br&&p&以及其他的机械限制，a角能在30&a&150之间就不错了。&/p&&p&而普通工业机器人的角度范围如下图。&/p&&img data-rawwidth=&505& data-rawheight=&210& src=&/2c27fe4e8efd8c3c228ac1_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&505& data-original=&/2c27fe4e8efd8c3c228ac1_r.jpg&&&br&&p&三个轴，每个轴都将其做动范围压缩了一半，所以到达域被极度压缩。而如我所说，工作域和灵活的到达能力是多关节机器人的根本价值。&/p&&p&你的设计就相当于说，你有一个设计能将船的造价降低一半，但是代价是船不能浮在水面上了，这里就没有任何“优点缺点”可谈了。&/p&
谢邀。为什么不采用直线转旋转机构，当然是因为工作域的问题啊！其实在题主的问题描述里面，答案已经呼之欲出了。 首先这是题主提供的直线-旋转机构的例子挖掘机的示意图，工作域我大体标出来如图 而一个常用工业机器人工作域是这样的工作域范围和自身体积…
涵道在静态下效率低的可怕，在高速运动状态才能发挥出性能，但是作为多轴飞行器，并不需要很高的上升性能。传统的螺旋桨在低速状态下还是性价比很高的&br&&br&烧油的发动机的话，响应速度应该不够用，毕竟多轴飞行器保持平衡需要对螺旋桨转速实时调节，油动的家伙响应速度还是不够
涵道在静态下效率低的可怕，在高速运动状态才能发挥出性能，但是作为多轴飞行器，并不需要很高的上升性能。传统的螺旋桨在低速状态下还是性价比很高的烧油的发动机的话，响应速度应该不够用，毕竟多轴飞行器保持平衡需要对螺旋桨转速实时调节，油动的家伙响…
来自子话题：
&p&泻药。不得不说，2015确实是智能硬件井喷的一年，无人机，虚拟现实，几大巨头介入的力量肯定是不容小觑的，从年头微软的hololens到最近的magic leap。虽然没有出现真正意义的“爆品”，但有一些东西的真的很有意思。&/p&&br&&p&居然上不了动图。。想看动图的可以到原文：&a href=&///?target=http%3A///article/4027& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&#年度#2015年全球最具创意的九款智能硬件&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&br&一、HoloLens现实增强眼镜&br&&p&HoloLens AR（现实增强）眼镜由Microsoft 微软公司于今年1月份发布的。HoloLens在发布会上一出现就抓住了所有人眼镜，原来一款眼镜还可以这么“cool”，让我们的现实世界变得如此的不同。&/p&&p&HoloLens 的现实增强技术是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像的技术。与VR（虚拟现实）有所不同，AR向消费者展示的并不是一个虚拟世界，而且现实世界中的物体与虚拟画面的合成画面。眼镜将会追踪你的移动和视线，进而生成适当的虚拟对象，通过光线投射到你的眼中。因为设备知道你的方位，你可以通过手势与虚拟3D对象交互。&/p&&br&&p&戴上了HoloLens消费者仍可以在现实世界行走自如，随意与人交谈，不用担心会像戴上了VR设备那样什么都看不到，然后撞到墙角。当然你也可以在家里的每张桌子上玩类似《minecraft》这样的游戏，未来你甚至可以通过这台设备与你的好朋友在家里玩一把现实增强版“真人CS”。&/p&&img src=&/376dd2292daa9a914df7b8_b.png& data-rawwidth=&800& data-rawheight=&450& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&800& data-original=&/376dd2292daa9a914df7b8_r.png&&&img src=&/c2bbfcca2b0a2_b.png& data-rawwidth=&1200& data-rawheight=&800& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1200& data-original=&/c2bbfcca2b0a2_r.png&&&br&二、Gest体感手套&br&&p&这款设备非常像一款简易版的手套，戴在手上还是非常有科技感的，它可以说是早已有之的手势控制手套的进化版。其外形构造还是非常简单的，手背上是一个橡胶材质黑带，除大拇指以外其他四个手指上都配置了四个黑色指环芯片，并通过线缆与手背设备连接，相比之前的手势手套产品要轻巧了不少。&/p&&p&这款设备配置了加速器、陀螺仪和磁力计，以准确定位到手指的位置，并将其通过蓝牙传输给计算机或者移动设备。虽然它没有提供大拇指芯片，但设计师表示，其可以通过用户手掌移动来推断出拇指的运动，这一技术相对那些智能手势戒指和手势捕捉工具更容易变为现实。&/p&&p&像钢铁侠和贾维斯那样的全息投影交互我们可能还要等上几年甚至几十年，不过通过Gest这样的设备输入和交互应该很快就会实现。&br&&/p&&img src=&/9ecfd41b73a89fd2aafc4a_b.png& data-rawwidth=&680& data-rawheight=&470& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&680& data-original=&/9ecfd41b73a89fd2aafc4a_r.png&&&br&&br&三、Lily无人机&p&Lily刚出现的时候可谓是拯救了许多爱自拍的少年，如果这款设备未来真能量产，它应该会革了很多自拍杆的命。&/p&&br&&p&Lily是一台无人机，从官方给出的参数来看，这款无人机仅重 1.3 kg，尺寸为 26.1×26.1×8.18 cm，这个体积应该能轻松装进背包里，随身携带。&/p&&br&&p&Lily的操作也十分简单，不需要遥控起飞，只需要把它扔出去，它就可以自行稳定并飞行，也就是“抛飞”。降落同样简单，它可以通过内置摄像头和计算机视觉技术自动定位，然后降落在用户手上。并且Lily还达到了IP76防水等级，这是许多无人机并不具备的。&/p&&br&&p&拍摄是现在大多数消费级无人机的核心功能，Lily有一个配套的GPS定位装置，用户只需将其戴在手腕上或揣在口袋里，Lily就会一直跟着用户，帮你拍下各种运动视频，一次充满电预计可飞行 20 分钟，最高飞行速度可达 40 公里/小时，最远距离 30 米，最大垂直高度为 15 米，用它拍下自己的运动视频再好不过了。&/p&&br&&p&不过最近这个无人机一而再再而三地跳票了，所以会不会像zano那样变成骗局就不得而知了。&/p&&img src=&/186740efef175eca7298a6_b.png& data-rawwidth=&1000& data-rawheight=&400& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&/186740efef175eca7298a6_r.png&&&br&&br&四、Blocks模块化智能手表&br&&p&这是一款模块化的智能手表。无论Apple Watch、Moto 360这类的智能手表多么出色，其中肯定还是有我们不想要的功能。&/p&&br&&p&Blocks最大的特点就是可以像乐高一样，一块一块随心所欲地拼接出最适合自己的智能手表。Blocks由两部分组成：作为核心的表盘，作为模块的表带。选择自己想要的功能模块，一块一块接起来插到表盘上，就可以得到一块适合自己的智能手表了，而这些功能模块只是作为表带的一节而存在，所以它可以长得跟传统手表一样好看。&/p&&br&&p&虽然模块化的概念并不新鲜，不过应用在手表上还是比较新奇的，模块化智能手表最大的好处就是可以根据使用场景的不同选择不同功能，没有丝毫的累赘。目前这款手表，每个人的手腕上只能佩戴3到4块模块。不过相信未来这些模块肯定会越来越小的。&/p&&img src=&/200c4ded11db_b.png& data-rawwidth=&680& data-rawheight=&383& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&680& data-original=&/200c4ded11db_r.png&&&br&&br&五、mDrawBot机械臂&br&&p&mDrawBot是由一个国内团队开发的一套机开源械臂，只要在机械臂上装上一支笔，就可迅速成为绘图小能手。&/p&&p&mDrawbot 是基于 Arduino 开发的一套控制设备，因此可以使用 Arduino UNO 来代替官方提供的控制板工作，这意味着消费者可以尽情的发挥自己的想象力。&/p&&br&&p&mDrawbot 有四种不同的模式，分别为 mScara ， mCar ， mSpider ， mEggBot 。不同模式有不同的功能，并且可以在不同物体的表面上绘画。没错它可以像一只蜘蛛（Spider）一样在墙上爬行，然后进行绘画。&/p&&br&&img src=&/8b5d09dc52de7af490fed5b799de5e81_b.png& data-rawwidth=&680& data-rawheight=&112& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&680& data-original=&/8b5d09dc52de7af490fed5b799de5e81_r.png&&&br&&br&六、Fairphone 2模块化手机&br&&p&Fairphone 2或许是普通消费者能买到第一款模块化手机，虽然Google Project Ara模块化手机概念先于这款手机，无奈的是Project Ara的进展还是比较缓慢的，普通消费者目前还无法购买。&/p&&br&&p&Fairphone 2的售价为529.38欧元，采用5英寸高清显示屏，支持4G数据连接，配备高通骁龙801处理器、2GB内存、一个800万像素的摄像头和32GB内部存储，支持microSD扩展。&/p&&br&&p&其所有模块都是通过同一个型号的螺丝固定的，这样用户用一把螺丝刀就可轻松更换其任意部件了，让它的使用寿命大大延长。在易修程度方面，著名科技媒体iFixit对Fairphone 2给出了10分的满分。&/p&&img src=&/97b0cd11f0f0b_b.png& data-rawwidth=&2000& data-rawheight=&1125& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2000& data-original=&/97b0cd11f0f0b_r.png&&&br&&br&七、DJI Osmo手持云台&br&&p&这或许是目前世界上最稳的“自拍杆”了，DJI大疆在无人机领域的成绩大家都是有目共睹的，Osmo则是其最新推出的手持云台相机。&/p&&br&&p&这是一款带有3轴稳定系统的 4K 手持相机，可以拍摄4K/30fps或1080p/60fps视频和1200万像素的照片，简单说就是不用三脚架也可以拍出相当不错的视频和照片，同时还兼容其Inspire 1无人机标配相机和禅思X5系列相机，并且支持延时摄影、长时曝光、全景摄影等功能，可以说该有的趣味拍摄功能基本都有了。&/p&&br&&p&在手机上装上其官方App后，手机就会成为这款设备的显示屏、控制器以及取景器。有了这款设备普通消费者就能够轻松地拍摄跟电影一样稳定的视频了。&/p&&img src=&/a7c5bb4121deabaf5f5369_b.png& data-rawwidth=&800& data-rawheight=&534& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&800& data-original=&/a7c5bb4121deabaf5f5369_r.png&&&br&&br&八、Crazybaby
Mars磁悬浮音箱&br&&p&一款非常酷炫的音箱，由国内的一个年轻团队开发出来的，虽然磁悬浮音箱之前也有过，但这台设备最大的特色就是采用了单面下悬浮技术，并且可以达到自动升降的效果。&/p&&br&&p&这款磁悬浮音箱的上部是悬浮着的飞碟型扬声器，下部则是音箱的底座，也是飞碟的无线充电基站，当电量降低到20%时，飞碟就自动降落充电。&/p&&br&&p&这款音箱的底座内置3
3/4 英寸的低频单元，飞碟内置1
3/4 英寸的中高频单元，采用了一个分频的设计，并且支持两台组合成2.1声道音响使用。其支持蓝牙apt-X无损传输，并且还有配套的App可以对音箱进行各种控制和调节，酷炫之余还是非常实用的。&/p&&img src=&/3e11fbec5c2_b.png& data-rawwidth=&1324& data-rawheight=&1281& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1324& data-original=&/3e11fbec5c2_r.png&&&br&九、Stary Board电动滑板&br&&p&这是一款解决最后“一公里”一款产品，由国内的一个年轻团队打造的一款电动滑板，虽然是电动滑板，但它长得跟传统滑板没有什么区别&/p&&br&&p&几年前的电动滑板上都有一个硕大的电池盒，但Stary电动滑板将电源集成在滑板的板中，而板的厚度与普通的滑板的板基本没有什么区别，并且它还将电机巧妙的隐藏在轮子中，所以这款滑板在外观上与普通滑板没有什么区别。&/p&&p&这款滑板速度支持三档调节，通过配套的遥控器设置和遥控，可以让第一次接触的人轻松上手，最高时速能达到 30 公里 / 小时，续航可达15公里，通过蓝牙适配的遥控器可以显示滑板的电量和状态信息，用来代步可谓是十分方便。&/p&&img src=&/30c1dcb1fdca05a2c01f2_b.png& data-rawwidth=&680& data-rawheight=&389& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&680& data-original=&/30c1dcb1fdca05a2c01f2_r.png&&&br&&br&&p&－－－－－－－－－－－－－－－－－&/p&&img src=&/beadde6b9ebb72_b.png& data-rawwidth=&675& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&675& data-original=&/beadde6b9ebb72_r.png&&
泻药。不得不说，2015确实是智能硬件井喷的一年，无人机，虚拟现实，几大巨头介入的力量肯定是不容小觑的，从年头微软的hololens到最近的magic leap。虽然没有出现真正意义的“爆品”，但有一些东西的真的很有意思。居然上不了动图。。想看动图的可以到原文：
来自子话题：
政策我不是很清楚，因为跟企业联系的多，跟用户联系都是技术问题。但在技术方面，植保机距离能够给农民带来实际效益还有一段距离。&br&现在的植保机概念还停留在喷洒农药方面。主要的机型是直升机，燃油动力，飞行时间半小时左右。也有如大疆，零度，极飞，推出的轴距1m以上的多旋翼，但这一批还没有成批量应用在市场上。&br&技术瓶颈：&br&1.无人机喷洒农药对于农作物效用如何尚待数据验证。无人机喷洒农药一喷几百亩，这几百亩是否是有效喷洒呢？不同的农作物是否采用一种单一的喷洒方式就可以呢？&br&2.农作物背面喷洒。正面通过旋翼下行气流喷洒，背面怎么办？&br&3.不同田垄间距喷洒问题&br&4.对人的危害问题&br&5.不同作物喷洒方案。由于没有第一条的良好数据，第五条自然也就无从谈起。&br&安全问题：&br&1.直升机型无人机的植保机大多旋翼尺寸75cm或者以上，这一类植保机大多需要具备飞行能力的人员操控，直升机起飞，降落，飞行时对人，对作物可能带来的损伤。&br&2.多旋翼无人机飞行更加安全，软件应用更加配套，然而例如电池稳定性这一类问题，由于没有大批量使用，很难保证。&br&3.多旋翼软件飞行，需要比较精确的田间地理信息，保证的情况如何，毕竟不像大城市地理信息已经很完善。同时田间对精度要求更高。不过这一问题在新疆还好，因为那边田地范围非常大。&br&总的来说，植保机现在开发的功能非常单一，就是喷农药，无非是有人控，和人加软件控的区别。而且就算这个一个单一的功能到底有多大效果还没有非常专业的评估。&br&如果你去给别人做这种专门的服务，首要的问题是能否给被服务对象带来真正的效益，而这一点，暂时没有看到什么具有说服力的数据。&br&&br&最后这一句是我后面加的，因为提问者专门要求说这种想法存在的问题，我便列举行业中现存的一些情况。但并不是说植保机没有前景或者你不要去做这件事情。&br&我并不想因为自己的回答让提问者与机会擦肩而过。上面提出的这些问题技术也都是可以解决的。况且你的商业模式如果合适，完全可以局部或全部绕开这些问题，或者最小化这些问题的影响。&br&&br&&p&作者：无人机中的城堡，公众号：CastleUAVStudio&/p&&p&MR.城堡为您提供涵盖无人机技术分析与分享，无人机产品评测（参评、机评），行业分析等领域的专业内容&br&&/p&&p&作者为环球网无人机频道，深圳湾，UAVSNEWS等行业媒体特约撰稿人。&/p&
政策我不是很清楚，因为跟企业联系的多，跟用户联系都是技术问题。但在技术方面，植保机距离能够给农民带来实际效益还有一段距离。现在的植保机概念还停留在喷洒农药方面。主要的机型是直升机，燃油动力，飞行时间半小时左右。也有如大疆，零度，极飞，推出…
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多旋翼飞行器是非自稳结构，必须要使用飞控快速调整各个螺旋桨的转速来保持平衡。每秒调整几十甚至上百次。&br&&br&电机因为惯性小，且有MOSFET等高速的开关，所以可以适应要求。而油动的，往往要加飞轮来使得转动更加平稳，因此没法快速的调整。&br&&br&之前参见展览见过南航用过另一种玩法。一个大桶内部同轴的两个螺旋桨提供主要升力。周边四个电机带动的小螺旋桨提供姿态控制。这算是最接近你想法的飞行器了。&br&&br&有评论说用变桨距来解决快速调整各个螺旋桨升力的问题。这当然是个技术上可行的方案。但机械结构就变的复杂了，违背了最初为简化机械结构而使用多旋翼的初衷。再者，如果都用上变桨距了，何不直接上直升机，只要一套变桨距结构，而不是四套。直升机的效率也比多旋翼要好一些。
多旋翼飞行器是非自稳结构，必须要使用飞控快速调整各个螺旋桨的转速来保持平衡。每秒调整几十甚至上百次。电机因为惯性小，且有MOSFET等高速的开关，所以可以适应要求。而油动的，往往要加飞轮来使得转动更加平稳，因此没法快速的调整。之前参见展览见过南…
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竟然没人邀请我。&br&题主所谓的“旋翼机”是错误的说法，旋翼机的旋翼不与发动机相连，题主应该问的是直升机。&br&&br&至于为什么直升机不能作为主流客机，原因不用多谈，主要原因并不是 &a data-hash=&2b1b22e20051d4fae03dbec1f2827be0& href=&///people/2b1b22e20051d4fae03dbec1f2827be0& class=&member_mention& data-tip=&p$b$2b1b22e20051d4fae03dbec1f2827be0& data-hovercard=&p$b$2b1b22e20051d4fae03dbec1f2827be0&&@夏洛特烦恼&/a&说的起飞重量，毕竟毛子的米26最大起飞重量可以达到接近60t。&br&&br&关键的限制在于
&b&直升机太tm慢了&/b&。&br&常规直升机巡航速度也就200多km/h，不如降速的动车（250km/h）。全速动车350km/h，要知道直升机全球最大飞行速度保持者英国的“山猫”也不过400km/h（非巡航速度）。&br&&br&另外，直升机的效率是低于固定翼的，多旋翼的效率比直升机还低。&br&&br&我这里忽略了很火的 高速直升机，因为高速直升机的实现方式很多都是与固定翼的复合，不是纯粹的旋翼飞行器。
竟然没人邀请我。题主所谓的“旋翼机”是错误的说法，旋翼机的旋翼不与发动机相连，题主应该问的是直升机。至于为什么直升机不能作为主流客机，原因不用多谈，主要原因并不是 说的起飞重量，毕竟毛子的米26最大起飞重量可以达到接近60t。关键的…
我国的机器人还是可以的，机器人这个英雄是战队里辅助必练的一个英雄了，玩的比较知名的像EDG的卷毛等等，在国际大赛上机器人出场也是很多的，不过这个游戏还是要靠团队合作，辅助一个人是翻不了天的。
我国的机器人还是可以的，机器人这个英雄是战队里辅助必练的一个英雄了，玩的比较知名的像EDG的卷毛等等，在国际大赛上机器人出场也是很多的，不过这个游戏还是要靠团队合作，辅助一个人是翻不了天的。
谢邀。利益相关，语音从业者。&br&&br&“整合了包括语音识别（ASR）、语音合成（TTS）和自然语言理解（NLU）技术甚至图像、人脸和声纹等多项顶尖人工智能技术”，我相信他们有这些技术，至于是不是顶尖的，不评论。但是，这些技术和最近疯传的那个视频并没有什么卵关系。当前的 ASR 和 NLU 能不能做到视频中的水平，我就不评论了。即使不做语音这行，每天接触到的灵犀、Siri、小娜这些已经代表了当前这两项技术的顶尖水平，你们可以自己对比判断。就是那所谓的 TTS，一耳朵就听出来根本是后边人说话，过了一道变声而已，变声是很简单的技术，风靡一时的汤姆猫就是基于它的。网上有开源的库 soundtouch，有兴趣的可以自己玩玩。另外，中文语音合成的老大科大讯飞的 TTS 效果，你们应该都听过，很容易听出和真人说话的差别。根据恐怖谷理论，当人造的东西做得越接近真人时，它仅有的那一点差距就会显得越显著。视频里那声音，虽然经过了变声，但其发音、韵律明显不是合成出来的。&br&&br&@莫英华 说的“机器人有一定的语音自动应答功能，就像siri，但能连接远程客服作为智能化的补充”是对的，不过宣传文案里大力强调其人工智能技术多么多么牛逼，宣传视频里却是人肉智能的演示，呵呵。
谢邀。利益相关，语音从业者。“整合了包括语音识别（ASR）、语音合成（TTS）和自然语言理解（NLU）技术甚至图像、人脸和声纹等多项顶尖人工智能技术”，我相信他们有这些技术，至于是不是顶尖的，不评论。但是，这些技术和最近疯传的那个视频并没有什么卵…
那汽车人杀的更多。。
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