當前，全球機器人市場規(guī)模持續(xù)擴大，工業(yè)機器人市場增速穩(wěn)定，服務(wù)機器人增速突出。2018 年，全球機器人市場規(guī)模達 298.2 億美元， 2013-2018 年的平均增長率約為 15.1%。 在裝備制造領(lǐng)域，機械臂憑借強大的負重能力和精準的抓取操作代替著工人的雙手；在物流領(lǐng)域，智能倉儲機器人和無人搬運車不斷提高著運輸效率；在生活服務(wù)領(lǐng)域，家用清潔機器人和服務(wù)機器人正成為許多家庭的私人保姆和小秘書。

機器人 3.0（2015-），伴隨著感知、計算、控制等技術(shù)的迭代升級和圖像識別、自然語音處理、深度認知學習等新型數(shù)字技術(shù)在機器人領(lǐng)域的深入應(yīng)用， 機器人領(lǐng)域的服務(wù)化趨勢日益明顯，逐漸滲透到社會生產(chǎn)生活的每一個角落。在機器人 2.0 的基礎(chǔ)上，機器人 3.0 實現(xiàn)從感知到認知、推理、決策的智能化進階。

當前，全球機器人市場規(guī)模持續(xù)擴大，工業(yè)機器人市場增速穩(wěn)定，服務(wù)機器人增速突出。2018 年，全球機器人市場規(guī)模達 298.2 億美元， 2013-2018 年的平均增長率約為 15.1%。 在裝備制造領(lǐng)域，機械臂憑借強大的負重能力和精準的抓取操作代替著工人的雙手；在物流領(lǐng)域，智能倉儲機器人和無人搬運車不斷提高著運輸效率；在生活服務(wù)領(lǐng)域，家用清潔機器人和服務(wù)機器人正成為許多家庭的私人保姆和小秘書。

從整個技術(shù)發(fā)展和市場環(huán)境看，機器人產(chǎn)業(yè)擁有以下發(fā)展推力：1、成熟的生態(tài)系統(tǒng)；2、老齡化人口趨勢和新興市場；3、更多智能產(chǎn)品互聯(lián)和智能家庭建設(shè)；4、人工智能、自然語言理解能力的增強 。

機器人 3.0 預(yù)計將在 2020 年完成， 在此之后， 機器人將進入 4.0 時代， 把云端大腦分布在從云到端的各個地方，充分利用邊緣計算去提供更高性價比的服務(wù)，把要完成任務(wù)的記憶場景的知識和常識很好的組合起來，實現(xiàn)規(guī)?；渴?。 機器人除了具有感知能力實現(xiàn)智能協(xié)作， 還具有理解和決策的能力，達到自主的服務(wù)。 在某些不確定的情況下，它需要叫遠程的人進行增強，或者做一些決策輔助，但是它在 90%，甚至 95%的情況可以自主完成任務(wù)。

要達到這一目標， 首先需要利用人工智能和 5G 技術(shù)。 利用人工智能技術(shù)提高機器人本體感知能力的同時， 提升個性化自然交互能力。利用 5G 技術(shù)， 大大縮短從終端到接入網(wǎng)的時間，帶寬大幅度上升，很多東西可以放到邊緣端，加入更多的計算能力，包括云端大腦的一些擴展，助力機器人規(guī)模化部署。

類似互聯(lián)網(wǎng)的三級火箭發(fā)展模式，第一階段——關(guān)鍵場景， 把握垂直應(yīng)用，提高場景、任務(wù)、能力的匹配，提高機器人在關(guān)鍵應(yīng)用場景的能力，擴大用戶基礎(chǔ)；第二階段——人工增強，通過加入持續(xù)學習和場景自適應(yīng)的能力，延伸服務(wù)能力，取代部分人力，逐步實現(xiàn)對人的替代，讓機器人的能力滿足用戶預(yù)期； 第三階段——規(guī)模化， 通過云–邊–端融合的機器人系統(tǒng)和架構(gòu)，讓機器人達到數(shù)百萬千萬級水平，從而降低價格成本，實現(xiàn)大規(guī)模商用。

IoT 應(yīng)用的快速發(fā)展，使得大量數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)邊緣產(chǎn)生，推動了邊緣計算的產(chǎn)生和發(fā)展。邊緣計算的提出始于 4G 時代，將計算和存儲資源部署到網(wǎng)絡(luò)邊緣，不僅可以減少核心網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)上的流量，還可以顯著降低傳輸時延， 提高網(wǎng)絡(luò)可靠性。

低時延的業(yè)務(wù)需要終端、移動蜂窩網(wǎng)（接入網(wǎng)和核心網(wǎng)）、互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)中心的端到端的保障。目前的測試結(jié)果表明 5G 手機和基站的數(shù)據(jù)通路延時可以達到 4 毫秒，在 URLLC 模式下，手機和基站的延時可以達到 1 毫秒以下， 相比 4G 的 20毫秒提高了 20倍左右。對于互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)中心的時延，一般情況下由于地理位置分布廣和未針對低時延優(yōu)化，從核心網(wǎng)網(wǎng)關(guān)到互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心可在幾十到幾百毫秒之間。在 5G 中，其核心網(wǎng)引入了分布式網(wǎng)關(guān)，網(wǎng)關(guān)可以下沉到基站附近，邊緣服務(wù)器可以直接連接到分布式網(wǎng)關(guān)上，大大降低網(wǎng)絡(luò)的端到端時延。

云–邊–端一體化構(gòu)建了一個通過機器人提供多樣化服務(wù)的規(guī)?；\營平臺。其中，服務(wù)機器人本體是服務(wù)的實施者，而實際功能則根據(jù)服務(wù)的需要無縫地在終端計算（機器人本體）、邊緣計算和云計算之間分布和協(xié)同。機器人系統(tǒng)類似現(xiàn)在智能手機上的各種 APP，主要關(guān)注如何實現(xiàn)高性價比的多模態(tài)感知融合、自適應(yīng)交互和實時安全計算。

自適應(yīng)交互： 為了支持機器人的個性化服務(wù)和持續(xù)學習能力， 需要將感知模塊的輸出與知識圖譜結(jié)合對環(huán)境和人充分理解，并且逐步提取和積累與服務(wù)場景和個人相關(guān)的個性化知識。通用知識和較少變化的領(lǐng)域知識應(yīng)該存放在云端，而與地域和個性化服務(wù)相關(guān)的知識應(yīng)該存放在邊緣或者終端。無論知識存放在哪里，在機器人系統(tǒng)中應(yīng)該有統(tǒng)一的調(diào)用接口，并可以保證實時通訊?；?ROS2 構(gòu)造涵蓋終端和網(wǎng)絡(luò)側(cè)的軟件系統(tǒng)框架可以滿足未來的需求。

實時安全計算： 未來的服務(wù)機器人應(yīng)用將有大量需要實時響應(yīng)的情形（如語音交互、協(xié)同操作等），因此需要在邊緣服務(wù)器部署相應(yīng)的加速硬件。同時，機器人也將處理大量涉及用戶隱私的數(shù)據(jù)（如視頻、圖像、對話等）。云–邊–端一體化架構(gòu)需要構(gòu)建隱私數(shù)據(jù)的安全傳輸和存儲機制，并且限定物理范圍。對于可以進行物理操作的機器人，要構(gòu)建獨立的安全監(jiān)測機制，保證即使機器人系統(tǒng)被遠程攻擊劫持后也不會造成物理安全損害。