探讨服务机器人行业四大核心技术难点
文库四：服务机器人普遍面临的技术问题
服务机器人普遍面临的技术问题一、多传感器信息融合技术自主移动服务机器人的工作环境往往是不确定的或多变的，为了能在未知或时变环境下自主的工作，应具有感受自身环境和规划自身动作的能力。
用传感器探测环境，分析信号，以及通过适当的建模方法来理解环境，获得环境的更多信息。
在机器人运动规划过程中传感器主要为系统提供两种信息：附近障碍物的存在信息以及障碍物与机器人之间的距离信息。
近几年，应用到移动机器人实时避障的传感器一般分为两大类，即无源式传感器和有源式传感器。
无源式传感器主要有触觉传感器和视觉传感器，有源式传感器主要有电容耦合式传感器、电涡流传感器、超声波传感器和红外线传感器。
目前移动机器人领域中多传感器信息融合方法主要有：加权平均法、Kalam滤波、Bayes估计、D-S证据推理、模糊逻辑、神经网络、粗集理论、小波分析理论和支持向量机构等。
二、路径规划与导航技术路径规划的目标是在物理空间中找到一条从初始点位置到最终点位置的路径，避免与所有障碍物碰撞。
按照环境建模方式和搜索策略的异同，可将规划方法大致上分成三类：基于自由空间几何构造的规划，前向图搜索算法和基于随机采样的运动规划。
基于几何构造的规划方法有可视图、Voronoi图、切线图以及精准（近似）栅格分解等方法。
前向图搜索算法是从起始点出发向目标点搜素的算法，常用的包括贪心算法、Dijkstra算法以及人工势场法等。
基于随机采样的规划算法用于克服人工势场法存在的局部极小和在高维姿态空间中规划时存在的效率问题，主要有随机路径规划器，概率路标算法及其变种算法。
规划过程中既是搜索的过程，也是推理的过程，因此人工智能中的很多优化、推理技术也被运用到移动机器人运动规划中来，如遗传算法、模糊推理以及神经网络等。
三、人机交互技术由于服务机器人直接和人打交道，因此实现人与机器人相互之间互助、信息传递非常重要。
这主要包括视觉和语音交互、力觉和触觉交互，多通道交互以及新型人际交互，以便提供友好的用户界面，多层次、可选择的用户输入和方便的用户操作。
人工智能行业的发展难点与突破方案
人工智能行业的发展难点与突破方案一、引言人工智能（Artificial Intelligence, AI）是目前全球科技领域最热门的话题之一。
从语音助手到自动驾驶汽车，从智能家居到医疗诊断，AI正逐渐融入各个领域，并对我们的生活产生了深远的影响。
然而，尽管人工智能具备巨大的潜力和机遇，但在其快速发展过程中也面临着许多挑战和困难。
本文将探讨人工智能行业面临的主要发展难点，并提出相应的突破方案。
二、数据隐私保护1. 难点：在人工智能技术中，大量数据被用于训练模型和改进算法。
然而，如何平衡数据使用和个人隐私保护成为一个亟待解决的问题。
2. 突破方案：制定更加完善和严格的数据隐私保护政策，明确规定数据收集和使用范围，并加强对企业和机构的监管力度。
同时，倡导采用可信赖的安全技术和算法，实现对个人隐私的有效保护。
三、伦理道德问题1. 难点：人工智能技术的发展使得机器具备了一定程度的智能，引发了伦理道德方面的争议。
例如，在自动驾驶领域，当出现无法避免的事故时，应该如何选择伤害最小化的方案成为一个困扰人们的难题。
2. 突破方案：建立一套基于价值观和伦理原则的准则体系，明确规定在各种场景下应采取的行为方式。
此外，也需要加强公众教育和讨论，提高社会对于人工智能伦理道德问题的认识和参与度。
四、技术壁垒1. 难点：当前人工智能领域主要由少数大型科技公司垄断，他们拥有巨大资源和独特技术优势，导致创新者和中小企业面临较高门槛。
2. 突破方案：加强政府支持和投资，鼓励创新者进行开放式合作，并提供更多资源和机会。
另外，在人才培养方面，应加强人工智能教育和研究，培养更多优秀的科技人才。
五、安全风险1. 难点：随着人工智能的发展，黑客和恶意用户的攻击手段也日益复杂和高级化，威胁着人工智能系统的安全性。
2. 突破方案：建立完善的安全体系，包括对数据、模型和算法进行全面保护。
同时，加强网络安全技术研究和国际合作，共同应对全球范围内的安全挑战。
人工智能行业的堵点与对策
人工智能行业的堵点与对策一、人工智能行业的发展现状近年来，人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一项新兴技术，在全球范围内迅速崛起，并引发了广泛关注和投资热潮。
在不同领域的应用中，AI已经取得了显著的成果，如语音识别、图像分析、自动驾驶等。
然而，尽管人工智能行业前景看好，但其发展过程中也遇到了一些堵点和难题。
二、数据获取与隐私保护难题在人工智能算法训练过程中，大量高质量的数据是至关重要的。
然而，获取符合要求且具备多样性的数据并非易事。
首先，对于某些特定领域或应用场景来说，获得这些领域所需的数据往往困难重重。
其次，在众多机构之间共享数据时存在监管和安全性问题。
除此之外，在大规模收集个人信息时出现的隐私泄露风险也成为一个棘手问题。
解决这一问题需要采取多方面的对策。
政府可以加强对数据共享平台和数据生态系统建设的支持与管理，在法律法规中强调数据隐私保护的重要性，推动建立可持续发展的数据合作机制。
同时，在技术层面上，可以探索安全多方计算、去识别化等方法，保护个人隐私信息的安全。
三、人才供给与培养瓶颈人工智能行业对高素质的人才需求迅速增长，特别是需要具备跨学科知识和技能背景的复合型人才。
然而，目前所面临的一个堵点是人才供给不足与培养瓶颈。
一方面，AI技术更新换代迅速，传统教育体系在培养高水平AI人才方面存在滞后；另一方面，在行业中需要解决实际问题的应用型人才也相对匮乏。
为解决这一问题，需要采取多种措施。
首先，政府和高校应共同制定相关政策和教育改革计划，加大对AI领域专业课程和实践项目的投入力度。
其次，企业可通过与高校合作建立联合实验室、提供实习就业机会等方式吸引优秀人才，并通过持续培训和发展计划提升员工的技能水平。
四、伦理与规范困境人工智能的快速发展给各行各业带来了巨大的变革，但也涉及一系列伦理和规范问题。
例如，人工智能算法如何确保公正和无偏？如何防止AI被用于恶意目的？这些问题需要得到妥善解决。
服务型机器人行业的现状分析与技术挑战解决方案
服务型行业的现状分析与技术挑战解决方案第一章：服务型行业概述 (3)1.1 行业定义 (3)1.2 行业发展历程 (3)1.2.1 起步阶段（20世纪80年代） (3)1.2.2 发展阶段（20世纪90年代至21世纪初） (3)1.2.3 成熟阶段（21世纪初至今） (3)1.3 行业现状 (3)1.3.1 市场规模 (3)1.3.2 技术发展 (3)1.3.3 应用领域 (4)第二章：服务型技术概述 (4)2.1 技术原理 (4)2.2 技术分类 (4)2.3 技术发展趋势 (5)第三章：服务型行业应用分析 (5)3.1 应用领域 (5)3.1.1 医疗健康 (5)3.1.2 餐饮服务 (5)3.1.4 教育培训 (6)3.1.5 公共安全 (6)3.2 应用案例分析 (6)3.2.1 医疗健康领域：护理 (6)3.2.2 餐饮服务领域：送餐 (6)3.2.3 金融服务领域：智能客服 (6)3.3 应用前景预测 (6)3.3.1 医疗健康领域：未来，服务型将更加智能化，能够协助医生完成更多复杂手术，提高医疗质量。
同时康复将更好地帮助病患恢复健康。
(6)3.3.2 餐饮服务领域：服务型的普及，餐饮行业将实现自动化、智能化，提高运营效率，降低人力成本。
(6)3.3.3 金融服务领域：智能客服将更加完善，能够满足客户多样化需求，提高金融服务质量。
(6)3.3.4 教育培训领域：服务型在教育领域的应用将不断拓展，为学生提供更加个性化、高效的学习体验。
(6)3.3.5 公共安全领域：服务型在公共安全领域的应用将更加广泛，为我国公共安全保障提供有力支持。
(7)第四章：服务型市场分析 (7)4.1 市场规模 (7)4.2 市场竞争格局 (7)4.3 市场发展趋势 (7)第五章：服务型行业政策环境分析 (8)5.1 政策法规 (8)5.2 政策影响 (8)5.3 政策趋势 (9)第六章：服务型技术挑战 (9)6.1 硬件挑战 (9)6.1.1 传感器精度与可靠性 (9)6.1.2 驱动系统功能 (9)6.1.3 电池续航能力 (9)6.2 软件挑战 (9)6.2.1 控制算法优化 (9)6.2.2 操作系统 (10)6.2.3 应用程序开发 (10)6.3 人工智能挑战 (10)6.3.1 感知与识别 (10)6.3.2 自然语言处理 (10)6.3.3 机器学习与深度学习 (10)第七章：服务型硬件挑战解决方案 (10)7.1 硬件设计优化 (10)7.2 硬件材料创新 (10)7.3 硬件功能提升 (11)第八章：服务型软件挑战解决方案 (11)8.1 软件算法优化 (11)8.1.1 算法效率提升 (11)8.1.2 算法稳定性优化 (11)8.2 软件系统设计 (11)8.2.1 系统架构优化 (12)8.2.2 用户体验优化 (12)8.3 软件安全防护 (12)8.3.1 数据安全 (12)8.3.2 系统安全 (12)8.3.3 用户隐私保护 (12)第九章：服务型人工智能挑战解决方案 (13)9.1 人工智能算法优化 (13)9.1.1 算法效率提升 (13)9.1.2 算法泛化能力提升 (13)9.2 人工智能数据处理 (13)9.2.1 数据增强与预处理 (13)9.2.2 数据标注与评估 (13)9.3 人工智能安全合规 (14)9.3.1 安全性保障 (14)9.3.2 合规性保障 (14)第十章：服务型行业未来展望 (14)10.1 行业发展趋势 (14)10.2 行业机遇与挑战 (14)10.2.1 机遇 (14)10.2.2 挑战 (15)10.3 行业发展建议 (15)第一章：服务型行业概述1.1 行业定义服务型是指在特定环境下，能够执行人类日常生活、医疗、教育、娱乐、餐饮、安保等服务的。
智能机器人的技术挑战
智能机器人的技术挑战随着科技的飞速发展，智能机器人已经逐渐成为人们生活中必不可少的一部分，它们可以帮助人类完成许多繁琐、危险的工作。
但是，智能机器人的发展还面临着许多技术上的挑战。
一、人工智能人工智能是智能机器人的核心技术，它能够让机器人像人类一样思考、决策。
然而，目前人工智能还存在着许多问题，其中最大的问题是机器人无法像人类一样“理解”问题。
尽管机器人可以执行复杂的任务，但是它们并不知道这些任务的意义和目的，只是在按照程序运行。
因此，人工智能的发展需要解决的最大难题就是如何真正让机器人理解问题。
二、机器视觉机器人需要“看见”周围的环境才能完成任务，并且需要能够识别各种物体和场景。
然而，机器视觉的难点在于如何让机器人能够感知和理解三维空间的环境，同时有效地筛选出有用的信息。
例如，当机器人需要在一个混乱的房间中找到指定的物品时，它需要能够识别出物品的特征并准确定位，这对机器视觉来说是一项极大的挑战。
三、机器听觉机器听觉是机器人重要的感知手段，它可以让机器人“听懂”人类的语言。
然而，现有机器听觉技术还面临着诸多挑战，例如语音识别的精度不足以满足实际需求、对多说话人的区分问题以及针对语音的噪声进行消除等等。
要想解决这些问题，需要一些创新性的方法来改进机器听觉技术。
四、机器运动控制机器人不仅需要感知周围的环境，还需要进行高精度的运动控制。
在工业生产等领域，机器人需要能够精确定位并准确地执行各种操作。
在人机交互领域，机器人还需要能够灵活地进行多种动作和表情，以便与人交互。
针对这些需求，需要不断改进机器运动控制技术，提高运动的精确度和平滑性。
五、机器人安全随着智能机器人的应用领域越来越广泛，机器人的安全问题也日益显露。
例如，在一些危险的任务中，机器人需要能够处理危险情况，以保证自身和人类的安全。
同时，机器人需要能够准确识别和避免障碍物，以确保自身的安全。
相应地，如何保证机器人的安全也是一个紧迫的技术问题。
总之，智能机器人的发展需要不断地攻克各种技术难题，让机器人更加智能、便捷、安全。
机器人研发中的关键技术与难点
机器人研发中的关键技术与难点机器人是当今科技领域的一大热点，每天都有新的机器人产品问世。
与此同时，机器人的研发也是科技公司和高校重点关注的领域之一。
机器人的研发中，关键技术和难点是必须要克服的问题。
本文将介绍机器人研发中的关键技术和难点。
一、机器人定位和导航机器人的定位和导航是机器人研发中的一个重要的技术和难点。
准确地定位和导航是机器人执行任务的前提条件。
要实现机器人的精准定位和导航，必须采用多种技术手段，如计算机视觉、激光雷达、GPS等。
同时，还需要开发具有高稳定性和精度的传感器和定位系统，使机器人能够在复杂和不确定的环境下进行定位和导航。
二、机器人的机械结构设计机器人的机械结构设计是机器人研发中的一个关键技术。
机器人的机械结构设计直接决定机器人的稳定性、精度和可靠性，同时也关系到机器人的可维护性和可操作性。
因此，机器人的机械结构设计需要考虑到多个方面问题，包括机器人的载荷能力、运动控制性能、环境适应能力等。
三、机器人的控制系统设计机器人的控制系统设计是机器人研发中的另一个重要技术和难点。
机器人的控制系统设计主要包括硬件控制系统和软件控制系统两个方面。
硬件控制系统包括机器人电子元器件、传感器、数据采集卡等。
软件控制系统包括机器人控制算法、运动控制程序、人机交互界面等。
机器人的整个控制系统需要具有高稳定性、高可靠性和高性能。
四、机器人的人工智能技术机器人的人工智能技术是机器人研发中的另一重点。
人工智能技术包括机器学习、自然语言处理、图像识别等多个方面。
机器人需要具备智能化的能力，才能更好地与人类进行交互和协作，才能更好地适应各种环境和任务。
因此，机器人的人工智能技术是机器人研发中的关键技术之一。
五、机器人的动力系统设计机器人的动力系统设计也是机器人研发中的一个重要技术。
机器人的动力系统包括电机、传动系统、能源系统等。
机器人需要有高效的动力系统才能满足各种任务的需求。
同时，机器人的动力系统也需要具有高能量效率、高稳定性、低噪音等特点。
人工智能在机器人领域的应用存在的问题和障碍
人工智能在机器人领域的应用存在着一系列问题和障碍。
随着科技的不断发展，人们对机器人的需求也越来越大，而人工智能正是机器人技术的重要支撑。
然而，虽然人工智能在机器人领域有着巨大潜力，但是却面临着诸多挑战和困难。
本文将就人工智能在机器人领域的应用存在的问题和障碍进行探讨。
一、技术水平不足目前，虽然人工智能技术已经取得了长足的进步，但是在机器人领域的应用中，仍然存在着技术水平不足的问题。
由于机器人需要具备较高的智能水平才能完成复杂的任务，而目前的人工智能技术还无法达到人类智能的水平，因此这就限制了机器人在各个领域的应用。
二、成本过高另外，人工智能在机器人领域的应用还存在着成本过高的问题。
人工智能技术的研发和应用需要大量的资金投入，而且由于目前技术还不够成熟，所以在研发和生产过程中还会出现一些意外和失败，这都会增加成本的投入。
成本过高是人工智能在机器人领域应用的一大障碍。
三、隐私和安全问题人工智能在机器人领域的应用还存在着隐私和安全问题。
由于人工智能需要大量的数据支持才能运行，而这些数据往往会涉及到个人隐私，如果这些数据被泄露或者滥用，就会对个人的隐私造成威胁。
由于人工智能本身也存在着安全漏洞，一旦被黑客攻击，就会对机器人的运行和控制造成风险。
四、伦理道德问题人工智能在机器人领域的应用也涉及到伦理道德问题。
随着人工智能技术的发展，机器人在一些领域可能会替代人类工作，这就会涉及到人类就业和社会稳定的问题；另外，一些机器人可能会接触到敏感的信息，如果没有合理的伦理道德约束，就会对社会造成不利影响。
五、社会接受度不高人工智能在机器人领域的应用还面临着社会接受度不高的问题。
由于人工智能技术的复杂性和普及程度较低，很多人对机器人产生了不信任感，认为机器人会取代人类工作，或者产生一些不可预测的危险。
社会对于人工智能在机器人领域的应用持怀疑态度，这就给人工智能在机器人领域的发展带来了很大的阻力。
人工智能在机器人领域的应用虽然有着巨大的潜力，但是面临着技术水平不足、成本过高、隐私和安全问题、伦理道德问题以及社会接受度不高等一系列问题和障碍。
2020服务机器人行业趋势及存在的问题
2020年服务机器人行业趋势及存在的问题2020年目录1.服务机器人行业前景趋势 (3)1.1人工智能与服务机器人的联系日趋紧密 (4)1.2家庭服务等领域首先爆发 (4)1.3服务机器人有望成为重要的数据入口 (5)1.4用户体验提升成为趋势 (5)1.5延伸产业链 (5)1.6行业协同整合成为趋势 (6)1.7生态化建设进一步开放 (6)1.8行业发展需突破创新瓶颈 (7)2.服务机器人行业现状 (8)2.1服务机器人行业定义及产业链分析 (8)2.2服务机器人市场规模分析 (9)2.3服务机器人市场运营情况分析 (10)3.服务机器人行业存在的问题 (13)3.1供应链不完善，核心器件和技术缺乏 (13)3.2开发难度大，产品迟迟不能上市 (13)3.3感知和认知技术上的瓶颈使用户体验差 (14)3.4行业服务无序化 (14)3.5基础工作薄弱 (14)3.6产业结构调整进展缓慢 (15)3.7供给不足，产业化程度较低 (15)4.服务机器人行业政策环境分析 (17)4.1服务机器人行业政策环境分析 (17)4.2服务机器人行业经济环境分析 (19)4.3服务机器人行业社会环境分析 (19)4.4服务机器人行业技术环境分析 (19)5.服务机器人行业竞争分析 (21)5.1服务机器人行业竞争分析 (21)5.1.1对上游议价能力分析 (21)5.1.2对下游议价能力分析 (22)5.1.3潜在进入者分析 (22)5.1.4替代品或替代服务分析 (23)5.2中国服务机器人行业品牌竞争格局分析 (23)5.3中国服务机器人行业竞争强度分析 (23)6.服务机器人产业投资分析 (24)6.1机器人软件市场和传感器市场 (24)6.2机器人本体市场 (24)6.3中国服务机器人技术投资趋势分析 (25)6.4中国服务机器人行业投资风险 (25)6.5中国服务机器人行业投资收益 (27)1.服务机器人行业前景趋势1.1人工智能与服务机器人的联系日趋紧密相对于工业机器人，服务机器人更加重视人机交互体验，用户和机器人之间的互动频繁，而且对机器人反馈速度的要求也较高，这对包括深度学习、自然语言处理、视觉感知、云计算等在内的人工智能技术的要求极高。
机器人技术：加强关键核心技术攻关
机器人技术：加强关键核心技术攻关机器人技术：加强关键核心技术攻关随着社会的不断发展，机器人技术的应用范围也越来越广泛。
机器人技术不仅在工业上发挥巨大的作用，还在医疗、服务、教育等领域得到应用。
然而，在机器人技术的发展中，还存在一些核心技术需要攻关，我们需要进一步加强关键核心技术攻关。
一、机器人的感知能力机器人的感知能力是影响其操作能力和智能水平的关键因素之一。
目前，机器人的视觉、听觉、触觉等能力发展较快，但在室外环境、不规则物体识别、三维环境建模、地图构建和定位等方面还存在一些问题。
因此，加强机器人的感知能力，提高其环境适应能力和操作精度是必要的。
二、机器人的动作控制系统机器人的动作控制系统是实现机器人精准操作和协作的重要组成部分。
当前机器人动作控制系统仍存在精度不高、响应时间慢、安全性低等问题。
针对这一问题，需要完善机器人动作控制的算法和系统架构，以提高机器人操作精度和效率。
三、机器人的智能认知能力机器人的智能认知能力是实现机器人自主决策和智能服务的关键环节。
然而，机器人的智能认知能力目前仍较低，主要表现为机器人在识别、分类、判断等方面存在诸多问题。
因此，需要加强机器人的智能识别和学习能力，提高其智能决策能力和自主服务能力。
四、机器人的自主控制能力机器人的自主控制能力是实现机器人自主适应和智能实践的关键因素。
目前，机器人的自主控制能力较低，主要表现为机器人能力自适应性差、决策规划精度不高、运动灵活性低等问题。
因此，需要加强机器人的自主学习和自适应能力，并建立稳定可靠的自主控制系统。
五、机器人的安全保障系统机器人的安全保障系统是实现机器人安全工作和保护人类健康的重要组成部分。
机器人安全保障目前仍存在的问题包括机器人误伤人员、自身故障等方面。
为此，需要加强机器人的安全监控和防护装置，提高机器人工作安全性和稳定性。
综上所述，机器人技术在未来的应用前景十分广阔，但需要加强关键核心技术攻关，才能更好地推动机器人技术的快速发展。
服务机器人的核心技术
服务机器人的核心技术一、上游企业的核心技术：传感器技术相比工业机器人，服务机器人对精度的要求苛刻程度较小，而对智能的要求更高。
因此以往机器人产业的进入壁垒高性能交流伺服电机和高精密减速器大大降低，而传感器、信号处理算法、运动规划算法将成为新的核心技术。
传感器是实现服务机器人功能的关键，工业机器人工作环境是已知和结构化的，而服务机器人工作环境是未知的，需要通过大量的传感器判断环境情况，对环境有准确的描述，·从而做出反应。
传感器对于服务机器人的重要程度远远超过工业机器人。
除了目前已经比较成熟的压力、温度、接近和气体传感器之外，正在研发的核心传感器还包括深度传感器。
深度传感器是机器人用来识别空间，判断“我在哪里？”和“我可以去哪？”的传感器。
此外，服务机器人一般需要自主移动，这对传感器的微型化和集成化也提出了更高的要求。
二、中下游企业的核心技术：人工智能人工智能技术是服务机器人的核心技术。
人工智能研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
人工智能技术包括：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。
三、人形机器人的核心技术及技术挑战人形机器人的核心技术1）运动控制技术：①算法；②核心元器件：舵机核心的元器件就是舵机，舵机它里面实际上是一种高精度的伺服模组，包含四个部分：伺服控制、电机、减速和传感反馈电路，和工业机器人类似，它70%的成本可能是在电机、传感和减速这一块，人形机器人也是类似的。
所以要实现人形机器人量产，让它的价格更亲民的话，伺服舵机是非常重要的一块。
2）交互技术在PC时代我们可能更多地是用遥控器或者是键盘鼠标来操控机器人。
现在我们用触摸、用手机来控制它。
但是更自然的人机交互方式应该是语言或者视觉，能够感知人的情绪，它可以识别说话的语音语调的变化来改变它的回答内容。
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探讨服务机器人行业四大核心技术难点
专利数量快速上升，但核心仍有待突破
目前，我国申请人的专利申请量正快速增加。
2012-2017年，我国服务机器人专利数量从154件增长至1911件，其年复合增长率为65.348%。
截止2018年9月，专利数量已达到1901件。
虽然专利申请量快速增加，我国的专利质量却不如人意，核心技术仍有待突破。
一方面，受技术创新水平等诸多因素影响，我国机器人企业提交的实用新型和外观设计专利申请较多，技术含量较高的发明专利申请较少。
另一方面，国内机器人企业大多重视产品宣传，而忽视产品的研发。
对于服务机器人来说，它是一种基于多种技术融合和实现的产品，其中关键技术包括：人工智能技术、语音识别与合成技术、语义解析及交互技术、导航及定位技术、运动控制技术、调度管理技术、电机及舵机技术、多传感技术、通信技术等。
其中，人工智能和语音识别技术相比其余几项技术，发展时间较晚，沉淀还不够深厚。
加之核心技术研发投入大、周期长，导致部分国内服务机器人企业不愿过多下功夫在技术研究上，反而是看重产品的宣传推广。
研发成果难以商业化。