活动的重点在“关节”，伺服舵机和运动算法成制胜关键

谈及“活动”机器人，最为常见的，就是舞台表演类机器人。

旋转、挥手、踢腿……这些都是跳舞机器人最为常见的动作。其中，以上过春晚的优必选机器人最为知名。而它们最大的优势在于技术——伺服舵机及步态算法等的自主研发。

优必选创始人＆CEO周剑曾说过，“伺服舵机本身就是一个比较难的技术壁垒。尤其是大扭矩伺服舵机，在全球来讲都是机器人产业里一个很大的难题。”

和普通的电机相比，伺服舵机涉中还涵盖了减速、传感、电机、芯片、改进算法、旋转自由度等多种技术问题。也正因为此，伺服舵机能够极大的提升机器人活动时的关节灵敏度。所以优必选没有放弃研发伺服舵机，尽管他们花了近5年的时间，耗资半亿。

其实，伺服舵机并不是一个新概念，日本、瑞士等机器人研发大国早有“伺服舵机”相关产品。只是当时进口成本极高，即便是最低性能的成本价也需要50美元／个，且早期需求量不高，所以一直没有被广泛应用。

对此，周剑表示：“一般来看，仅伺服舵机的成本，就能占去机器人总成本的一半。这样一来，一旦量少，供应链就根本起不来，相应的芯片、CPU、电池成本也都降不下来。”

但随着用户对机器人活动灵敏度要求地提高，伺服舵机早已成为机器人厂商差异化竞争的关键，原本所说的“需求量不高”已经成为了一个伪命题。

然而，正如周剑所说，中小型企业在早期“量不大”且进口成本较高的情况下，自研不失为一条出路。

那么，机器人能动了，要怎么让它动起来呢？

举个例子，赶时间时，“人”的正常生理反应会让我们的步子会迈得很大，走路的速度和身体的摆动幅度等都会随之变化；而如果时间比较宽裕，你可能就会优哉游哉的颠着小碎步，头也跟着摇摇晃晃、双臂随意摆动。

机器人也应该是这样的。不同场景下，步态及身体的每个部分，都会表现出不同的运动状态。说的通俗点，机器人在活动时应该更接地气，而不是只会木讷的重复着单一或仅有的几个动作。

这需要一个同样接地气的算法。

什么时候动？动哪里？怎么动？频率如何？幅度多大？这些都是在做算法时必须考虑的事情。尤其在场景多样化且复杂时，算法开发的工程量将成倍增加。

徐凯强也说，“让机器人动动手脚，看起来很简单，但为了做好这一点，我们花了整整三年的时间。”

而张锐谈及的“如果人是可以广泛生存于这个世界的，那么机器人就应该能被广泛应用于各个领域，这需要不同的算法赋予其不同的功能。”

而这其实已有解决方案。只要给机器人加上一个基于Gazebo的仿真平台和基于Ubuntu的ROS系统，其在硬件接口和开源等方面就能接入更多的开发者了。

钢铁侠就是这样做的，“我们提供的不仅是一个硬件产品，还同时为开发者们提供了一个软件开发平台。”

无独有偶，Vincross也是从运动控制技术出发，为机器人开发者提供便捷的开发平台的。

“行业公认的，机器人将成为新一代的计算平台，就像十年前的手机一样。但实际上，由于机器人开发技术门槛高，目前大多数的开发者还难以胜任机器人开发任务。因此，我们需要一个可以提供便捷操作的平台，这是开发与创新的先决条件。”

简单来说，就是基于机器人搭建一个编写简易的开发平台，吸引开发者按照自己的想法，赋予机器人更多的功能。

举个例子，让机器人“斗牛”：基于机器人原本就有的摄像头实时图像处理功能，编写相应的代码，让其在接收到红色信号时就立马“冲”出去。

当然，这只是一个简单的游戏类应用。随着运动机器人场景地增多和应用创新地增加，开放平台将极大地缩短开发周期，提升产业发展速度。

虽能力有限，但垂直领域蓝海早已出现

据不完全数据统计，仅国内创企，就有超40家专门从事运动机器人研发的公司。其中，已经市场商业化的已超过了80％，且分布于各个领域中。

这里先分享一个酒店应用场景下的案例：

去年，苏州洲际酒店应用移动机器人用于代替人工负责领路、送餐等工作。在其2017年12月基于携程平台的48条评价中，有11条提及了“机器人”这一关键词。

通过计算，这11条评论的平均得分为4．98分，而其他不含“机器人”关键词的平均分只有4．72分。

“我们很多客户，在应用机器人之前的综合评分只有4．5分，但在应用机器人之后，评分就有了很大的增长，甚至有些在短期内上涨到了4．8分以上。除此之外，1个机器人最多可以替代4个人工，在人工成本方面，也为酒店做出了贡献。” 云迹科技高级副总裁张名举说。

除酒店外，在工业方面，诸如京东的仓储机器人；家庭服务方面，诸如科沃斯的扫地机器人等也都已获得了用户的普遍认可。而在农业、医疗、城市安全、国防和空间探测等更为垂直的领域中，运动机器人也开始去到人类难以去到的危险地带，从事一些极具挑战性的工作，所发挥的价值也越来越大。

毫无疑问，运动机器人行业的蓝海已现。

总结

波士顿动力机器人虽然是“业界传奇”，却也依旧没能达到让人满意的程度。

但需要明确的是，在机器人三大关键要素中，运动控制确实是最难且最复杂的，并不是能一蹴而就的。

然而，值得一提的是，当前机器人应用场景开发尚未成熟，大多为固定且极为垂直，如酒店、商场、实验田等，虽然专业度要求比较高，但对机器人运动的处理和复杂度要求不高，有些甚至只要拥有底盘移动能力就可以了。

这是机器人产业的成就。

当然，更具交互性、个性的机器人是用户最终所需。未来，机器人所能提供的服务将越来越多，真正“类人”的通用型机器人也或将成为主流。虽然前路漫漫，仍然值得奋斗。