驱动服务机器人创新的核心技术

服务机器人是一种以满足人类生活、工作需求为核心，通过自主或半自主方式提供服务的智能机器人，与工业机器人专注于生产制造不同，其核心价值在于替代或辅助人类完成非生产性服务任务。

在餐厅，服务机器人灵活穿梭于餐桌之间，准确送餐并回应顾客需求；在医院，它们协助医护人员配送药品、搬运物资，减轻工作负担；在家庭，陪伴机器人可与老人聊天帮其解闷，还能提醒按时服药。如今的服务机器人正从此前的科幻走向现实，成为AI、机器学习和人机交互技术融合应用的典型代表。

服务机器人的定义和分类

服务机器人的主要功能是实现更简单、更高效的服务任务，以及在某些情况下取代人类。其分类方式多样，最常见的是按服务场景划分，分为个人/家庭服务机器人和专业服务机器人两大类：

个人/家庭服务机器人主要聚焦家庭或个人生活场景，解决日常需求，例如：清洁机器人、陪伴/教育机器人、安防机器人以及辅助机器人等。

专业服务机器人主要应用于商业、医疗、公共服务等专业场景，提升行业效率，例如：在餐厅送餐、酒店送物的商用服务机器人、精准操作手术的医疗服务机器人、在机场/车站行李搬运的公共服务机器人，以及在高危场景中替代人类作业的特种服务机器人等。

服务机器人的最大影响是在医院和其他医疗环境中，医疗机器人通过高效准确地抽血、运送药物和消毒医院以减少获得性感染，帮助拯救生命并改善健康状况，甚至成为精确的手术助理、护士和康复助手，改变人类的护理方式。

根据MarketsandMarkets的最新报告，2023年全球服务机器人市场规模为424.1亿美元，2024年预计增长至471亿美元，并以15.9% 的复合年增长率（CAGR）持续扩张，2029年有望突破986.5亿美元。这一增长主要由技术迭代、劳动力短缺和新兴场景需求驱动。

在细分市场，专业服务机器人占据主导地位，2023年全球销量达20.5万台，同比增长30%，其中运输物流机器人占比超50%，约11.3万台，医疗、农业等领域增速显著。个人/家庭服务机器人市场以扫地机器人为代表，2023年全球市场规模约110亿美元，中国贡献了近40%的消费需求。

服务机器人的核心技术支撑

服务机器人之所以能具备服务能力，背后离不开三大技术领域的协同支撑：AI技术赋予的智能决策能力、机器学习提供的自主学习机制，以及人机交互搭建的沟通桥梁。这三大技术如同服务机器人的“大脑”、“学习系统”和“语言中枢”，缺一不可。

AI技术为服务机器人构建了核心的智能框架。通过感知、规划、决策等模块的协同工作，服务机器人能够理解周围环境和用户需求，并做出合理的行动安排。例如，自然语言处理技术使其能听懂用户的语音指令，实现信息查询、指令传达等功能。

机器学习则让服务机器人拥有了持续进化的能力。在实际服务过程中，机器人会不断收集用户交互数据、环境数据等，通过监督学习优化服务流程，通过强化学习提升应对复杂场景的能力。以家庭服务机器人为例，它可以通过学习用户的生活习惯，调整提醒时间、清洁路线等，提供更加个性化的服务。

人机交互技术则决定了服务机器人与人类沟通的顺畅程度。友好的交互设计能让用户轻松使用机器人，提升服务体验。目前，服务机器人主要采用语音交互、触控交互、手势交互等方式，部分高端机器人还融入了情感识别技术，能根据用户的语气、表情等感知情绪变化，做出更贴心的回应。

为服务机器人提供边缘算力

基于Arm Cortex架构的微控制器凭借低功耗运行、出色的性能以及创新外设等，正在成为构建服务机器人的重要技术基石。

NXP的新一代MCX N通用MCU系列是移动机器人领域的前沿产品。这些微控制器将神经处理单元 (NPU) 整合至微控制器级别，从而助力机器学习 (ML) 加速。eIQ Neutron NPU为各类神经网络提供了强大支持，包括CNN、RNN、TCN、Transformer神经网络等，为行业开辟了新的可能性。

图：MCX N94x微控制器系统框图（图源：NXP）

目前，服务机器人技术的进步已经达到了一个拐点，融合技术正在创造指数级的收益。传统的基于云的人工智能系统虽然功能强大，但在机器人应用中引入的延迟可能是灾难性的。Edge AI通过在本地处理数据来消除这一瓶颈，使服务机器人能够在微秒而不是毫秒内做出关键决策。当电源预算紧张时，这种边缘处理能力尤为重要。

近两年，生成式人工智能（GenAI）开始在边缘设备中出现，使设备能够理解和创建自然语言，以获得更自然的用户体验。然而，对于小型设备来说，这是一个计算要求很高的工作负载，因此需要专门的边缘AI芯片来加速工作负载，且不会影响系统功耗。

在应用处理器领域，NXP的i.MX 95是一款功能强大的微处理器产品，它使用专有的Neutron NPU进行片上AI加速，非常适合服务机器人应用。Neutron NPU是以前在MCXN MCU系列中使用的IP的放大版本，算力达到2 TOPS（INT8），它可以运行CNN、RNN、TCN和Transformer 等神经网络，对包括MobileNet、MobileNet SSD和YOLO在内的CNN的测试表明，i.MX 95的Neutron NPU比在片上Cortex-A55上运行推理快100倍至300倍。i.MX 95不仅集成了eIQ Neutron NPU，还搭载了一系列强大的外设，具有多达六个Arm Cortex-A55 CPU、一个用于3D图形的Arm Mali GPU以及一个ISP。

图：i.MX 95应用处理器系统框图（图源：NXP）

不可或缺的智能电池管理

由于机器人技术的快速发展，对高性能、可靠和安全的机器人电池系统的需求从未如此之大。电池是定义自主移动平台、服务机器人和工业自动化中的运行效率、耐用性和安全性的关键要素。医疗助理、送货机器人和清洁机器人等服务机器人经常在以人为中心的环境中工作，在这些环境中，可靠性和安全性至关重要。

智能电池管理系统 (BMS) 是当代机器人能源解决方案的重要组成部分，可以保证最佳性能，关注健康状况，提供报警、温度监测和充电状态指示，以避免服务操作期间出现问题。电压监控IC对于确保功能安全尤为重要，可以在监测到电压进入欠压或过压状态时通知MCU，切换电源或驱动栅极信号。

Texas Instruments公司的TPS3762是一款具有4μA IDD、0.9%精度、快速检测时间和内置自检功能的65V输入电压监控器。该器件可直接连接到12V/24V工业SELV电源轨，用于持续监测过压(OV)和欠压(UV)条件。由于使用内部电阻分压器，TPS3762的总体解决方案尺寸非常小，尤其适合服务机器人这种对器件尺寸敏感的应用。

图：使用具有内置自检测 (BIST) 功能的电压监控IC实现电压监控（图源：Texas Instruments）

未来，服务机器人将走向何方？

随着AI、机器学习和人机交互技术的不断进步，服务机器人正朝着更智能、更灵活、更人性化的方向发展，未来将呈现出一系列新的趋势。

在智能化方面，多模态融合成为重要方向。服务机器人将整合视觉、听觉、触觉等多种感知方式，结合多模态大模型技术，提升对复杂环境和用户需求的理解能力。例如，机器人能同时通过语音指令、手势动作和环境图像，准确判断用户意图，做出更精准的响应。

在自主学习方面，其能力将进一步强化。借助强化学习、迁移学习等技术，服务机器人能更快适应新场景、新任务，减少人工调试成本。比如，一款新投入商场的服务机器人，能快速学习商场的布局和人流规律，无需大量的前期数据训练就能开展服务。

在多模态交互方面，具身智能与大模型将深度融合。具身智能大模型如 Google PaLM-E、NVIDIA Cosmos World等正推动机器人从“指令执行”向“自主决策”跃迁。PaLM-E通过融合视觉、语言和机器人控制能力，使机器人能理解复杂指令并自主规划任务链。

服务机器人的应用场景正不断拓展，从商业服务到家庭陪伴，从医疗护理到公共服务，在不同领域展现出独特的价值。据Fortune business insights的预测，2024年，全球服务机器人市场规模为224亿美元，预计将从2025年的263.5亿美元增长到2032年的900.9亿美元，在预测期内的复合年增长率为19.2%。而亚太地区将主导着全球市场，在2024年其市场份额占到36.6%。未来几年，服务机器人的需求和专业化程度仍将继续增长，然而，它们的增长速度可能不如工业机器人。

服务机器人作为AI、机器学习和人机交互技术融合的前沿阵地，正深刻地改变着我们的生活和工作方式。如今的服务机器人正从工具化向智能化和情感化演进，未来将深度融入生活、工作的方方面面。

边缘人工智能和机器人技术的融合不仅创造了更好的服务型机器人，更重要的是为我们带来了一种新的智能合作伙伴，可以显著增强人类的能力，而不仅仅是取代部分劳动力。未来的服务机器人将更加智能、贴心和高效，并成为人类的重要辅助伙伴。

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