机器人4.0时代来临！四大核心技术助推大规模商用部署(16)_图1

4、场景自适应

有了持续学习和知识图谱, 系统在感知方面的鲁棒性大大提高，也在场景分析方面获得了丰富的信息并存在知识图谱中，这就使得机器人能够根据当前的场景进行相应的行动。

场景自适应技术主要通过对场景进行三维语义理解的基础上，主动观察场景里人与物的变化，并预测可能发生的事件，从而产生与场景发展相关的行动建议。例如在养老/助老应用中老人端着一碗汤走向冰箱，机器人可以通过以往的经验或知识预测老人是要去开冰箱放东西，就可以帮老人打开冰箱。再例如，机器人看到地上有一块果皮，预测可能会导致老人摔倒，这时机器人可以主动捡起果皮（机器人配备了手臂操控的情况下）或站到果皮边并警告老人。

这部分的关键技术是场景预测能力。场景预测就是通过对场景里的人、物、行为等的长期观察，并结合相关的知识和统计模型来总结出一些个人偏好或行为模式，并据此来预测目前场景要发生的事件。过去人工智能的符号方法中框架、脚本表示在这里可以作为知识表达的形式，但更关键的是需要把符号方法和统计方法结合起来，从而解决以往单独用符号方法无法解决的问题（比如缺少学习能力）。这部分的研究还处于比较初期的阶段，但相信在基于持续学习、知识图谱等技术充分结合的基础上，该方向在未来几年会有较大的突破。最终使得整个机器人的闭环系统，即感知–认知–行动，变得更加智能和人性化。