随着技术的发展，越来越多的真能产品几人我们的生活，为我们的生活提过便利，例如：仓储机器人、手术机器人、工业机器人、服务机器人等。 　　仓储机器人：帮助物流情报 　　近年来，电子商务行业的快速发展推动了我国物流业的崛起，仓储业的市场需求也随之增加。结合制造业和商贸流通业外包需求的释放以及仓储业战略地位的加强，仓储业总资产保持增长趋势。 　　与此同时，仓储业的困惑、缺乏规划、用地紧张、管理缺失、效率低下等痛点也逐渐暴露出来。在此背景下，专业、创新、智能的仓储机器人应运而生。 　　仓储机器人是用于仓储的工业机器人。它可以通过接收系统预设的指令或程序，自动执行货物转移和搬运操作。两种主要类型是工业机器人和工业自动导向搬运小车。 　　目前，AGV已经取代了大部分人力，可以承担拣选、搬运、上架、分拣、补货、退货、库存等一系列任务。由于运行速度快，AGV平均可提高工作效率3-4倍，与仓库系统连接可提高仓储密度80％。 　　手术机器人：改善医疗服务体验 　　全球人口老龄化问题已经成为不争的事实。在日益严峻的形势下，对医疗服务的需求不断增加。在科学技术的推动下，各种医疗机器人应运而生并相继投入使用。 　　在医疗机器人中，手术机器人以其高操作精度和高技术门槛而闻名，因此被称为“机器人行业的皇冠上的明珠”。根据应用科室不同，手术机器人主要分为骨科手术机器人、血管介入手术机器人、神经外科手术机器人、腹腔镜手术机器人。 　　以腹腔镜手术机器人为例，在临床上应用非常广泛，可用于完成胃肠外科、心脏外科、胸外科、泌尿外科、妇科等十多个科室的手术。目前该领域的产品主要是多孔机器人，更微创的单孔、自然腔机器人是国内外很多企业的努力。 　　联想之星投资的京丰医疗是国内唯一一家同时掌握单孔手术机器人和多孔手术机器人技术的公司，也是全球第二家同时掌握单孔手术机器人技术的公司。其产品线包括代表手术发展方向的多孔腹腔镜手术机器人系统、单孔腹腔镜手术机器人系统和超高清立体内窥镜。 　　骨科机器人是手术机器人的一个成熟分支。根据Medgadget发布的数据，2020年骨科手术机器人约为3亿美元，到2027年，全球骨科手术机器人市场规模将达到35亿美元。 　　骨科机器人主要用于脊柱、创伤和关节手术的术前规划、导航和定位，其关键技术包括机械系统、图像导航、人机交互等。君联资本投资的企业魏卓智园凭借其首创的骨科创伤复位机器人和自主研发的“智能全息视觉导航系统”，在骨折手术中实现了精准复位、种植体植入、术中X线“零透视”等多项技术突破，在国际上开创了先河。毫无疑问，手术机器人在精准化、微创化方面发挥着不可替代的作用，可以减少医护人员的职业伤害，缩短学习曲线，下沉优质医疗资源；借助远程控制技术，医生可以操作手术机器人间接进行手术，打破了手术物理距离的限制。 　　手术机器人的独特优势正推动该行业走向广阔前景。根据行业数据分析，预计未来五年全球手术机器人行业将继续以19.0％的复合年增长率增长，到2024年市场规模将达到132.9亿美元。 　　工业机器人：为制造业增光添彩 　　基于国际交流频率的增加和航空业的自由化，一些航空公司试图摒弃飞机单调统一的外观，选择定制化的飞机外观图案。创意飞机涂装行业已经出现。 　　飞机喷漆过程包括清洗、抛光、喷漆等一系列动作。要求在无对流空气的密闭空间进行，对环境温度和湿度有具体要求。这是一个复杂的过程，工作量大，耗时长。如果采用人工操作，打磨作业时飞溅的粉尘量大，工作人员必须严格佩戴防护用品；苛刻的工作环境也给人体带来了一定程度的负担。因此，机器人的应用不仅可以应对恶劣的环境，还可以执行标准化的喷漆工作，可以有效提高整体效率和稳定性。

 　　近期河南等地连续遭遇强降雨，郑州等城市内涝严重，造成重大人员伤亡和财产损失，防汛形势十分严峻。7月21日，记者从珠海市云洲智能科技有限公司了解到，云洲反应迅速，连夜加班生产调配118台水面救生机器人，7月21日凌晨2点开工。7月21日中午，这些智慧“救生员”抵达郑州，云州智慧救援救灾工作者也赶到现场，全力参与救援工作。 　　珠海云洲水面救生机器人去年7月参加江西抗洪救灾数据图。 　　在防洪中，人民的生命安全是第一要务。人落水时，传统的短距离救援采用人工投掷救生圈，但人工投掷的方向性差，容易耽误黄金救援期；对于远程救援，救援人员被用来驾驶突击艇到达现场。为确保救援安全，突击艇上应配备两人以上共同救援。在特殊情况下，救援人员需要下水救援。洪泛区水域条件复杂，整个救援过程耗时耗力，救援人员存在安全风险。 　　珠海云舟智能连夜安排车辆和人员，将首批118台水面救生机器人运往河南。 　　据介绍，云州海豚1号水面救生机器人是一款遥控操作的智能救援装备，具有35分钟长续航、800米超远距离操控、200公斤载重能力等特点。遇到危险，救生机器人只需要抛到水面上，就能快速准确地航行到落水人员身边，将其拖到安全区域。救援人员在整个过程中不需要下水，只需要在岸上或船上通过遥控进行救援，既保证了救援效率和质量，又避免了救援人员的意外伤亡。 　　去年7月，水面救生机器人投入江西、湖北参与抗洪救灾。

 　　机器视觉技术的应用已经贯穿了整个车身制造过程，包括从最初的原材料质量检验到汽车零部件100％在线测量的发展，再到制造过程中涂胶、冲孔、焊接等工艺过程的控制，最后到车身总成和整车出厂的质量。 　　机器视觉引入非接触测量技术，逐步发展为固定在线测量站、机器人柔性在线测量站等在线测量系统，能够严格监控人体尺寸波动，提供数据支持。 　　视觉检测引导技术已经逐渐渗透到汽车制造的整个全过程，如引导机器人进行优化匹配安装、焊缝引导与跟踪、喷涂引导、精密制孔、挡风玻璃加载、引导等。 　　机器视觉检测系统可以对产品进行制造过程检测、自动跟踪、追溯和控制，包括通过光学字符识别（OCR）技术获取车身零件编码，保证零件在整个制造过程中的可追溯性，识别零件的有无，保证零部件装配的完整性，通过视觉技术识别产品的表面缺陷或加工工具的缺陷，保证生产质量。 　　机器视觉主要应用于工业生产中人工视觉难以满足要求或一些不适合人工操作的危险工作环境。此外，在大规模工业生产过程中，人工检测产品质量准确率低、效率低，而机器视觉检测的使用可以大大提高自动化程度和生产效率。 　　在工业4.0的大背景下，制造业智能化水平不断提升、整体规模不断扩大，下游行业对机器视觉的需求和认知逐渐增强，为中国机器视觉市场的稳步增长驱动基础。 　　目前机器视觉主要应用于食品包装、医药行业、汽车制造、消费电子等领域，其中汽车制造和消费电子是主要领域。

 　　随着技术的发展，机器视觉技术的发展趋势是什么？下面，我们简单分析下载器未来可能的发展方向。 　　1.三维成像和机械手的应用将继续扩大 　　工业自动化正在推动工厂生产线变得更加智能化，可以减少劳动力，替代劳动力。机器视觉已经广泛应用于质量控制检测，但是随着3D传感器和机器人拾取集成解决方案的出现，新的市场正在被打开。无论零件的位置和零件方向如何，机器人拣选系统都能随机抓取物体。3D视觉系统可以识别大量随机放置的零件，如零件箱和行李箱。由于机器人的动态处理，可以在不同的方向和堆栈中选择复杂的对象。将人工智能（AI）与拣选作业相结合，可以实现零件的自主选择，提高生产率和周期时间，减少过程中人机交互的需要。 　　2.深度学习应用增加了 　　5G数据网络时代的到来，为自动驾驶汽车提供了基于云计算进行机器视觉计算的能力。海量机器类型通信（mMTC）允许在云中为机器视觉应用处理大量数据。使用卷积神经网络分类器的深度学习算法可以快速地对图像进行分类、目标检测和分割。在未来的一年里，这些新的人工智能和深度学习系统的开发将会增加。 　　3.大量的机器人增加了 　　根据国际机器人联合会的数据，2020年是机器人销量再创新高的一年，工业机器人销量不断增长。人类协作机器人、简化使用和过程学习的趋势有助于促进机器人在工业自动化中的使用。未来，工业机器人的界面编程将更容易、更快，更直观。人机协作将支持高复杂性、小批量的柔性生产。随着复杂性的降低，机器人和视觉系统在中长期得到广泛应用。 　　4.高光谱成像分析与检测技术 　　新一代模块化高光谱成像系统在工业环境中提供化学材料性能分析。化学彩色成像通过不同颜色的结果图像来可视化材料的分子结构。这允许在标准机器视觉软件中分析化学成分。典型应用包括肉类产品生产中的塑料检验、不同可回收材料的检验、气泡检验的质量控制。这类系统的主要障碍是数据处理的速度和数量，但更好的算法、更快的处理和摄像机标定的发展仍然使其成为近年来的热门话题。 　　5.热成像工业检测越来越受欢迎 　　热成像摄像机传统上用于国防、安全和公共安全，热成像技术广泛应用于检测。对于许多工业应用，例如电子工业的零件生产，汽车的零件生产、热数据相当重要的。虽然机器视觉可以看到生产问题，但它无法检测热异常。热成像和机器视觉的结合是一个正在发展的领域，它使制造商能够发现肉眼或标准相机系统看不到的问题。热成像技术提供非接触式精密测温和无损检测，是机器视觉和自动化控制领域的发展方向。与机器视觉相关的工业自动化技术产业正在推动制造业发生更多的变化。机器视觉适用于所有行业，但在制药、医疗器械制造、食品饮料等高监管、高标准的行业非常重要。企业转向工厂自动化技术的原因有很多。企业招人难，迫使企业将生产线自动化，实现机器替代劳动力，包括有效的提高生产线效率，更有效地利用资源，提高生产率。据推测，预计随着Industry 4.0的推进，各领域对机器视觉相关技术的需求将持续深化和增长。机器视觉检测行业将迎来一波红利。

 　  占据了中国工业机器视觉半壁江山的是谁？ 　　机器视觉主要应用于工业生产中一些不适合人工操作或人工视觉难以满足要求的危险工作环境。此外，在大规模工业生产过程中，人工检测产品质量效率低、准确率低，而机器视觉检测的使用可以大大提高生产效率和自动化程度。 　　在制造业转型和工业4.0、数字化建设项目不断推进的大背景下，制造业整体规模不断扩大，自动化、智能化水平不断提升，下游行业对机器视觉的需求和认知逐渐增强，为中国机器视觉市场的稳步增长驱动基础。 　　目前机器视觉主要应用于消费电子、汽车制造、食品包装、医药行业等领域，其中消费电子和汽车制造是主要领域。 　　市场调研显示，中国机器视觉行业市场依然高度集中，电子制造业占据整体市场的半壁江山，市场份额为59.0％。2019年，食品包装机械、汽车、医药、电子制造、印刷机械五大应用行业市场份额将达到80％以上。 　　在汽车制造业中，机器视觉几乎涉及到系统和零部件的所有制造过程，如车身装配检测、零件尺寸的精密测量、工业零件的表面缺陷检测、面板印刷及质量检测等。在消费电子行业，机器视觉应用于高精度制造和质量检测，包括圆晶切割、AOI光学检测、触摸屏制造、PCB印刷电路、3C表面检测、电子封装等。 　　综上所述，机器视觉在工业中的应用主要包括视觉引导、视觉测量和视觉检测三大功能。视觉测量技术通过测量产品的关键尺寸、表面质量和装配效果，确保产品合格； 　　视觉引导技术通过引导机器完成自动搬运、最佳匹配装配和精确制孔，可显著提高制造效率和装配质量；视觉检测技术可以监控制造过程的稳定性，也可以用来保证产品的完整性和可追溯性，有利于降低制造成本

 　　电话机器人的出现改变了传统的销售模式。 　　传统电话营销市场瞬息万变，同业竞争激烈。销售企业也面临着招人、教人、留人的问题，如何解决这种情况成为销售企业最大的难题。 　　传统的销售模式存在很多问题。一、销售人员一天最多能打200-400个电话，有时工作时间不够销售人员完成日常任务，工作效率低；二、不是每个电话都会接，可能工作一天也没人接。这对销售人员来说是一个很大的打击，会导致销售人员失去信心，递交辞呈。这也是销售企业人员流失率高的原因之一；三、销售人员会因为枯燥重复的工作或其他不可控因素而情绪不稳定。这种情绪很可能会在与客户对话的过程中表现出来，导致客户对销售人员不满，造成潜在客户的流失；第四，不确定销售人员拿着数字对面的人，遇到脾气暴躁的倾听者很有可能会影响销售人员的情绪，导致无意的工作等等。 　　这些问题一直是销售企业的痛点。为了解决这些问题，销售企业和销售人员将注意力转向了一种应用人工智能技术的——电话机器人。 　　电话销售机器人的简单理解就是打电话给电话销售人员的机器人。据说是机器人，全天营业绝对不在话下。智能呼出电话机器人的日通话量在800-1000左右，一个AI电话机器人可以支持三个销售人员的日通话量。电话营销机器人批量上传号码后，一键启动群呼任务，节省了电话营销人员每天的人工拨号时间。 　　他们说这是一个智能手机机器人，但当然不仅仅是拨号。语音电话机器人在接电话时能主动和客户打招呼，然后介绍邀请，这是智能语音电话机器人语音模板的功劳。智能语音机器人语音模板的设计主要包括开场白、介绍、邀请和总结等。销售人员可以根据自己的行业内容对话模板进行更改，进而预判客户对产品会提出的问题，并针对智能语音机器人完善语音模板的QA环节，以满足AI电话机器人在各种场景下的对话需求。 　　语音电话机器人的语音由真人录制，语音记录仪根据语音模板电话机器人的内容一字一句的记录下来，然后后期进行调整，让客户听到的每一个字都充满情感，有耐心，没有偏差。湖北新海岸线上的智能电话营销AI机器人，从来不累，不会对电话对面的客户造成情绪波动，保证了通话质量。至少，客户不会因为打电话态度不好而挂断电话。智能手机机器人采用ASR技术，能够快速识别客户的陈述，0.2s内响应回复，即使多次中断也能及时回复，实现智能通话。电话营销机器人根据客户关键词在对话过程中的命中次数和通话时长，对客户的态度进行综合判断和分类，减少了电话营销人员前期漫长的初始筛选时间，使电话营销人员能够更加精准地聚焦意向客户，提高工作效率。 　　AI电话机器人可以有效解决传统电话营销的各种痛点。虽然不能完全替代电话营销人员，但由于功能强大，基本可以替代大部分基础电话营销人员。

 　　随着时间的慢慢推移，AOI在在线视觉检测阶段变得越来越重要。由于AOI的故障覆盖率较高，在某些情况和场合下，制造商甚至减少或取消了信通技术的使用，从而相应地降低了信通技术夹具、程序员和测试的成本。随着PCB组装和电子器件封装技术的不断发展、不断进步，以及多品种、短线生产的趋势，行业对PCB组装中的机械视觉检测设备提出了更严格的技术要求。所以，AOI供应商正在开发具有自调整检测和判断能力的下一代光学机械视觉系统，其中基于统计方法的外观建模技术和配置识别技术可能成为下一代AOI技术的主流。 　　小型便携式产品推动AOI成为重要的检测手段。 　　为了满足终端用户对功能和紧凑外观的不断追求，制造商必须设计和生产组件更密集、复杂度更高的PCB，从而不断挑战制造能力的极限，反过来对相应的制造技术提出更高的要求。在功能模块密度较高的PCB上，数量众多的小元件和高度复杂的互连组装增加了故障发生的几率，使得产品合格率难以保持较高。 　　AOI系统在大规模生产中是成功的，但在批量小或产品种类多的情况下是不够的。 　　有好几种方法可以满足这些复杂便携式电子产品的生产要求，例如减小裸芯片的尺寸和功耗、增强半导体器件的功能、增强互连、改进封装以及使用更复杂的多层印刷电路板。在小型无线产品的设计中，随着射频、视频、音频和数字功能模块的屏蔽要求越来越高，它们之间的距离越来越小，传统的电检测或在线检测探头难以接近。 　　制造商将AOI技术视为一种非侵入性检测响应策略。虽然这对AOI供应商来说是一个很好的机会，但也暴露了原AOI的各种缺点，如编程效率低、可靠性和灵活性不足等。这些问题也给了这个行业巨大的空间。谁能在这两个方面有所突破，未来很可能在这个行业崛起！

 　   说到会给人穿衣服的机器人，这个PR2机器人是你首先想到的吗？ 　　它由美国佐治亚理工学院的研究团队开发，可以利用力量感应帮助人们穿衣服；并借助神经网络技术，学习和提高自己的穿衣技巧。 　　最近，麻省理工学院的研究人员开发了一种新的算法，使机器人能够帮助人们灵活着装。 　　据报道，该算法可以为机器人找到有效的运动规划，保证人的安全，避免“机器人冻结”的问题。 　　要让机器人穿衣服，就必须克服这两个问题 　　让机器人给人类穿衣服听起来很容易，但要做到这一点，我们需要克服技术问题。 　　一个人帮朋友往杯子里倒咖啡很容易，但要学会这个看似简单的任务，机器人需要仔细观察和理解人类的行为。 　　由于机器人不像人类那样具有控制自身行为的意识和能力，因此需要对机器人的行为进行系统的规划和协调，以实现机器人与人类的安全交互。 　　如果我们能构建正确、合适的人体运动建模（包括人类如何运动、反应和回应），那么机器人就能与人顺利互动，但在很多情况下，完美的建模是不存在的。 　　例如，如果家用机器人使用一个简单的默认模型来教机器人如何帮助人们穿衣，这个模型将无法解释人类反应的巨大不确定性，这与每个人的个性和习惯有关。 　　比如，给蹒跚学步的孩子穿衣服有不同的方式，给呆板虚弱的老人或者容易疲劳的残疾人穿衣服也有不同的方式。 　　如果只按照默认模型进行轨迹规划，机器人可能会撞上人类。但是，如果我们在保证人类安全方面过于保守，机器人可能会认为附近的空间活动不安全，所以不会移动，进而出现“冷冻机器人”的问题。 　　模型预测控制算法保证了人的安全 　　机器人在人机交互中使用的安全方法包括预测和响应。预测方法允许机器人预测人类行为并规划无碰撞运动。反应法是使机器人能够实时检测到碰撞，并在发生碰撞时做出相应的反应，以减少与人接触所产生的力。 　　该研究论文的第一作者、博士沈力说：“开发算法来防止机器人伤害人体而不影响任务效率是一个关键挑战。” 　　研究人员首先重新定义了“安全性”。在以往的相关研究中，人机交互预测和响应方法中对人身安全的定义是：避免碰撞，减少接触产生的力。 　　通过结合这两个定义，研究人员在人类感知运动规划（HAMP）的背景下重新定义了“安全”:避免碰撞和碰撞发生时的安全影响。与以前的方法相比，许多方法依次集成了预测和响应方法。机器人首先使用运动规划器来寻找路径，然后使用兼容的控制器来执行它。但是，这两种方法分别优化自己的特定目标，而不是保持同一个目标。 　　针对这些情况，本研究的研究人员提出了一种安全规划器，它将预测和响应方法集成在一个框架内。 　　结合柯勒等学者的研究，研究人员还开发了模型预测控制算法。根据他们自己的定义，即使人类的动态模型是不确定的，这种算法也能保证人类的安全。 　　该团队的算法推理出人类建模中的不确定信息。他们不是让机器人只知道一个包含潜在反应的默认模型，而是让机器人学习更多可能的模型来更接近人类，并模仿人类如何理解他人。随着机器人收集的数据越来越多，它将减少不确定性，改善这些人类行为模型。 　　例如，假设人类对穿衣的反应有两种可能的模式。模式1表示穿衣时人上移，模式2表示穿衣时人下移。在团队算法的帮助下，机器人在规划运动时，不会选择一个模型，而是尽量保证两个模型都是安全的。无论人是向上还是向下移动，机器人发现的轨迹都能保证人的安全。 　　在确保安全的前提下成功地给人穿衣服 　　在实验中，机器人帮助人们穿上夹克，这证明了该算法是一个强大的工具，可以更准确、更高效地帮助行动不便的人。 　　除了关注人体安全外，团队未来的工作可能会集中在调查人类在机器人辅助穿衣任务中的主观感受。 　　卡内基梅隆大学机器人研究所助理教授扎克里埃里克森说：“这种多方位的方法结合了集合论、人类感知安全约束、人类运动预测和安全人机交互的反馈控制，可能应用于各种辅助机器人场景。最终目标是让机器人能够为残疾人提供更安全的帮助。 　　人机交互安全性仍有提升空间 　　从送餐机器人、扫地机器人、护理机器人、厨师机器人到本研究中的穿衣机器人，机器人的种类和功能在不断增加，使用场景也在不断增加，尤其是针对儿童和残疾人、老人。除了照顾家庭成员，机器人在未来也可能提供越来越多的帮助。 　　随着机器人数量和应用范围的扩大，人机交互更加紧密。到目前为止，人机交互的安全问题，就像这个穿衣机器人实验一样，只是在一个或者一些特定的场景中成功，其他场景还有待验证。人机交互的安全性还有很大的提升空间。

 　　通过对当前工业领域的了解，可以看出，过去生产中的许多缺点已经通过使用新技术和设备得到了改变。特别是在目前的机械产品制造中，新材料的选择和使用可以更好地满足实际应用条件，有效降低使用成本。在焊接滚轮架的应用技术中，除了基础材料的选择和应用外，焊接设备的选择和使用也起着非常重要的作用。 　　目前，不同领域对相关设备的选择和使用有不同的要求和标准。为了达到长期使用的效果和目的，新材料的选择和使用可以满足实际应用的要求。 　　一是基础材料的选择和应用。 　　为了使自动化焊接滚轮架在实际应用中达到更理想的应用效果，专业厂家的设计和研究可以提高设施的使用性能，延长其使用寿命，降低设施在生产中的制造成本，更好地满足实际使用要求，解决用户的选择和使用问题，有效延长设施的使用寿命，有效降低制造成本。 　　二是对制造技术的实际了解。 　　在目前使用的新型焊接设备中，可以更好地满足焊接滚轮架的生产需求。由于不同类型的设备具有不同的结构和尺寸，因此在焊接制造过程中使用的焊接方法存在一定的差距。结合实际焊接工艺要求，合理选择施工工艺和方案，使该设施在生产制造中达到理想的使用要求，提高实际应用中的效率。 　　通过对焊接滚轮架的了解，我们可以看到该设施已经在广泛的领域得到应用，这涉及到不同的应用需求。在生产制造中，根据真实用户的使用要求，不仅要合理选择基础材料，还要在焊接工艺中采用当前的新技术、新工艺，更好地实现专业厂家的生产优势，使这一设施的使用达到更理想的效果。

 　　不怕光，不怕反射，不怕暗光，不怕悬挂障碍物，几天前上海引进了一个外形有点像冰箱的白色机器人。是一款“立体眼”的医院5G物流机器人，可自主驾驶、开门、乘坐电梯，攀爬、可满足医院95％以上的物资运输需求，是智慧医院建设的好助手。 　　据悉，这款智能机器人由诺亚机器人技术（上海）有限公司研发，获得上海机器人产业技术研究院的服务和投资，将助力实现医院数字化转型。 　　催生一批产业集群 　　SPRING 　　作为R＆D和上海机器人转型的功能平台，上海机器人产业技术研究院在建立智能技术平台、可靠技术平台和标准化技术平台的基础上，培育新型机器人技术企业，赋能现有机器人企业，构建产业创新生态圈，逐步成为R＆D、服务、成果转化的国内外知名机器人技术高地。上电科集团副总裁、上海机器人产业技术研究院院长郑介绍，该平台催生了一批机器人产业集群，其中诺亚医院物流机器人是当地重点品牌企业。 　　在平台的支持下，诺亚机器人深入医院一线，不断进行技术创新，提升产品服务能力，成功研发17台医院物流机器人。已应用于国内数百家医院，包括华中科技大学同济医学院附属同济医院、广州市妇女儿童医疗中心、上海交通大学医学院附属瑞金医院等，覆盖21个医院物流场景。此次，机器人功能平台与诺亚联手，共同研发基于3D激光立体眼空间技术的新一代医院智能物流机器人。“这是一项具有国际视野和前瞻性思维的举措，是对关键技术原创性把握的突破。” 　　避开障碍物的能力已经大大提升 　　诺亚机器人董事长兼首席产品官蒋在发布会上详细讲解了“立体眼睛”的高精度。“田文一号在距离火星表面100米的时候使用了激光三维成像技术，用30度乘30度的视野扫描着陆区域，确认了着陆点的安全。我公司研发的新一代机器人也采用了激光三维成像技术。与配备二维激光雷达和深度相机的机器人相比，其安全避障能力有了很大提升。” 　　有了“立体眼睛”，智能机器人在医院躲避障碍物的能力有了很大升级，主要表现为“四无”:不怕光，而传统的深度相机在阳光强烈时会模糊；不怕反射，深度相机在反射条件下会有识别误差；不惧暗光，晚上加班；不怕挂障碍物，这是二维激光雷达和深度相机的弱点。 实时定位信息量提升      “出于对技术执着的追求，诺亚新一代全院物流机器人全面升级多传感器融合定位算法，在行业内率先实现了3D高精地图建图与定位，实时定位信息量提升了100倍。”        坐电梯、自行驶、会爬坡、能开门……有了“立体眼”，5G物流机器人自如穿梭在医院各区域，运输口服药、医疗器械、补液、耗材、大宗物资、被服、标本、餐饮、垃圾等繁重的体力活，有了得力新帮手。与此同时，诺亚机器人还最新研制出了“智能蜂巢药柜”，护士将这种药柜塞入物流机器人体内，机器人就能自主前往各个相关科室，完成药品的准确分发。