從這種種跡象來看，在可預見的未來，服務機器人的前景是極其可觀的。說白了，機器人就是一個各項技術的綜合體，而按照大方向來分類，主要分為三部分，分別是感知、認知交互和運動控制。
 
　　根據IFR發布的2016年世界服務機器人統計報告，全球專業服務機器人2015年總銷量為4.11萬臺，與2014年的3.29萬臺相比上升了25%，總銷售額為46億美元，同比上升14%。而在個人/家庭服務機器人領域，2015年約售出540萬臺，同比增長16%，銷售額為22億，較2014年增長4%。
 
　　在數據呈現之外，對于服務機器人，國家和相關團體也給予了重視。比如中國機器人產業聯盟，就在不久前，其宣布將陸續發布3項聯盟標準和17項機器人產業聯盟標準。
 
　　從這種種跡象來看，在可預見的未來，服務機器人的前景是極其可觀的。說白了，機器人就是一個各項技術的綜合體，而按照大方向來分類，主要分為三部分，分別是感知、認知交互和運動控制。
 

感知——智能的第一步
 
　　通常來講，機器人的感知就是借助于各種傳感器來識別周邊環境，相當于人的眼、耳、鼻、皮膚等：
 
　　視覺感知：即計算機視覺，類比于人類的視覺系統。用攝影頭代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等。
 
　　當前，服務機器人的計算機視覺已經相當完善了，像人臉識別、圖像識別、定位測距等等。可以說，在為人類提供服務時，“看得見東西”的機器人比“盲人”機器人有用的多。
 
　　聲音感知：即語音識別，語音是人機交互最常用、最便捷的方式，由此，對于服務機器人而言，語音識別是必須具備的重要功能之一。
 
　　“服務機器人在語音識別上已經超過了人類。”此前，清華教授、中國人工智能學會理事孫富春曾這樣表示。如果僅僅只是在表面上識別文字，參看科大訊飛語音識別97%的準確率，服務機器人確確實實已經達到了人類的需求水平。而在此后，服務機器人的目標則是進一步深入文字的背后。
 
　　其他感知：在服務機器人身上，以上兩種最重要的感知已經得到了完美的體現，而在其他的方面，人們仍處在不斷的探索之中。
 
　　以“皮膚感知”為例，為了讓機器人在外表更接近人類，以及更多的感知，不少團隊一直在努力研究一種“敏感皮膚”，力圖做到柔軟、敏感性強等特性。在此之上，已經有不少成果展現在了公眾的面前，微風、蚊蟲降落等感知已是小菜一碟。此外，還有嗅覺等等，這些都是一個服務機器人所應具備的功能。
 
認知交互——服務機器人價值實現的關鍵
 
　　不管是人類還是機器人，感知都是最基層的一部，而認知則是往上再進一步的升華。在認知的基礎上，服務機器人才能理解人類的各個方面，才能與人類更自然的進行交互：
 
　　自然語言處理：前面提到，在識別語音之后，服務機器人所要做的就是深入文字的背后，這指的就是“自然語言處理”。
 
　　目前，自然語言處理這塊可以說是服務機器人的一大缺陷。雖然服務機器人也可以與人類進行一些連續語音交互，但其仍不能達到令人滿意的程度。或許也可以這樣說，服務機器人較好的做到了自然語言處理，但在自然語言理解方面仍是一個“牙牙學語的嬰孩”。
 
　　深度學習：在人類面前，機器人就是一張白紙，它們需要學習人類的各方面，像說話、做家務等等，而在這方面，深度學習算法就是一個關鍵。
 
　　利用深度學習算法，在加以大量數據的訓練，服務機器人就可以模仿人類形成自己的一套做事方法，并在之后加以運用。以人臉識別為例，科學家們利用數據庫中的人類照片對算法進行訓練，讓之將照片與人名相對接，在不斷的糾錯中提高其識別的準確率。
 
　　如果將人工智能技術的研究比作造房子的話，深度學習算法就是最底下的“地基”，承擔著一項技術的所有“風險”。此外，在認知交互方面，除了語義理解和向人類學習，服務機器人還需要對“感情”進行理解，如此，它才能夠真正的貼近人類，實現自己的真正價值，尤其是注重情感交流的陪護型服務機器人。
 
運動控制——足式機器人是未來趨勢
 
在運動控制上，服務機器人主要涉及兩方面，一個是定位導航，一個是平衡性。
 
　　在定位導航，服務機器人需要完成定位、建圖和路徑規劃，對此，大部分公司采取的都是SLAM技術。以掃地機器人為例，借助于計算機視覺和SLAM技術，其系統內部將進行建圖和路徑規劃，在此之后，掃地機器人在運轉過程中將不再是沒頭沒腦的亂撞，而是能夠有規劃的掃地，并自行返回充電，毫不拖泥帶水。
 
　　而在平衡性上，縱觀市面上的服務機器人，九成以上都是輪式或履帶式，足式機器人是相當之少見。
 
　　相比如足式，輪式和履帶式底盤的確具有更強的穩定性、可靠性和耐用性。從當前市場來看，這兩種底盤是最適宜的選擇，然而，從長遠的角度來講，足式機器人才是未來趨勢。輪式和履帶式底盤將服務機器人的運動范圍局限在了平地和一點點坡度的地面，而在未來，服務機器人的服務范圍必將擴大，行走環境也將變得多樣化，比如樓梯，因而其底盤也必須得到改變。
 
　　未來，服務機器人的家庭普及率將逐年增長，與此同時，服務機器人的性能也會在用戶的體驗反饋中不斷提升。