智能机器人在医疗健康领域几大应用场景
智能机器人作为一种包含相当多学科知识的技术，几乎是伴随着人工智能所产生的。而智能机器人在当今社会变得越来越重要，越来越多的领域都有智能机器人参与，极大地推动着人类社会不断向前发展。正如我国著名学者周海中教授在1990年发表的《论机器人》中所言：“智能机器人将在各行各业大显身手，推动着我们工作和生活的变革。”在医疗健康领域，智能机器人正在大显身手，发挥着越来越重要的作用。这主要体现在以下几个方面（以我国的应用场景为例）。
在诊断方面
利用智能机器人技术，医生可以更快更好地进行病情诊断。现在智能机器人对病理的分析比大部分有经验的医生分析还要准确。智能机器人系统可以扫描数千个案例，并查找数百个变量之间的相关性，从而发现越来越多关于病证的特点，以期为临床研究提供有价值的资料和依据。智能机器人系统可以通过网络技术实现远程诊断，缓解医疗资源不均问题;该系统还可以为体检机构提供高质量的影像筛查，快速全面提升筛查诊断水平。从应用效果来看，规模化使用智能机器人将是未来医疗诊断的一个发展趋势。
例如，科大讯飞与清华大学联合研发的智能诊断机器人系统——“智医助理”可以通过问诊、检查、智能分析病情，或进行病历分析筛查潜在高危患者;该系统主要分为辅助诊疗系统、智能慢病管理外呼助手、移动端远程视频会诊等主要功能。其中慢病管理外呼助手能够大幅度提高医疗工作效率，为医疗机构提供了强大的支持。在抗击新冠肺炎（COVID-19）疫情期间，这一系统还增加了新冠肺炎学习资料库，从而大大提高了基层医务人员的疫情防控知识和处置能力。
在消毒方面
目前，许多医院存在交叉感染和多重耐药菌感染的高风险，若医院感控（HAI）管控不当，容易造成病人医院感染爆发。以智能机器人为载体，集成喷雾消毒系统、紫外线消毒系统于一体，结合移动机器人的智能移动、自主工作的特性，智能机器人可以实现消毒液的全自动区域喷洒消毒及紫外线快速杀菌。利用智能机器人可达到消毒过程人机分离，全方位无死角消毒，降低防疫从业者的职业伤害，并且将每次消毒过程进行量化管理，从而提高院内消毒水平和院感管理水平。
例如，在抗击新冠肺炎疫情期间，上海钛米机器人股份有限公司研发的智能机器人曾在武汉中心医院、协和医院、中南医院等疫情重点医院进行消毒工作。这款智能机器人能够根据环境，自动识别并选择消毒方式。以协和医院为例，智能机器人主要对两个区域进行消毒：一是隔离病房区域，二是医护人员到隔离病房的缓冲区;当目标区域有人时，这两处均采用次氯酸+过氧化氢+等离子的高水平消毒方式，无人时，则采用多方位360度的紫外线消毒方式。
在导诊方面
现在很多医院都有用智能机器人作为导诊的咨询员，节省人力成本，提升导览效率，增加医院的效益，提高医院形象。智能机器人可以为患者提供指路、预检分诊、健康宣教、医院介绍等服务，实现了对患者的合理分流，让患者享受到智慧医疗的全新体验。它们具有智能记忆功能，可以按照提问顺序依次回答问题，能与人进行眼神交流、肢体交互;它们还可以通过与患者进行对话和语义理解，提供优质人机交互服务，实现在医院内的鉴诊导诊功能，大大方便了患者就医。
例如，在天津医科大学总医院空港医院大厅，智能导诊机器人——“晓医”已经正式上岗，该院成为天津市首家引入智能导诊机器人的医院。此后，智能导诊机器人还在该市其他医院投入使用，患者体验到了智慧医疗的便利与快捷。这款智能机器人采用人机智能交互技术，可以通过语音、图像、手势等自然交互方式与患者交流。智能机器人可以协助患者更好、更快地就诊，从而提升医院的服务质量，促进改善患者的就医体验，提高患者和社会满意度。
在护理方面
医院里不再需要大量的医护人员，智能机器人可以取代大多数医护人员的工作;它给病人做日常生命体征检查，照顾形形色色的病人，包括为病人喂食，日常护理，甚至大小便等。另外，全球人口目前已经呈现出老龄化现象，传统的专业护理和辅助人员，已经不能满足日益扩大的需求缺口;一些发达国家开发出许多智能护理机器人产品，专为老年人提供服务。我国近年来也在护理方面开发出一些智能护理机器人，深受市场欢迎。
例如，广东铱鸣智能医疗科技有限公司自主研发的智能机器人已经成为国内实用型的高端护理产品。这款智能机器人属于智能服务机器人，它可以让老年人尤其是老年病人不必再麻烦护工、子女频繁更换衣服，清理尿盆等，也无需担心自己长期卧床拖累家庭，身心不再有压力，有助于他们身体康复。智能机器人可以使护理摆脱精疲力竭的困境，护理不再脏臭，更避免伦理尴尬，维护了失能者的尊严;同时也减轻了家属的经济负担和后顾之忧。
在新基建的背景下，医用智能机器人的发展无疑更受关注。随着人工智能、大数据、物联网等技术的进步发展，未来智能机器人在医疗健康领域的能力将会大幅提升，并为人们提供更多更好的服务。毫无疑问，在智能机器人的助力下，医疗健康领域将发生重大变革。
人工智能与图像处理在机器人视觉中的应用
人工智能与图像处理在机器人视觉中的应用电子科技大学格拉斯哥学院2017级司旭在大一学期我参加了学院所组织的新生研讨课，其中图像处理的内容引起了我的兴趣，本文便是基于课上所讲内容与个人思考见解所写。当我们提到图像处理，我们都会不约而同的想到Photoshop，AE，Pr，等等，这样的用于图像视频后期处理的应用。这些应用往往是面向用户，将用户所提供的照片进行处理，返回处理后照片。然而对于面向机器的图像处理同样是图像处理的一大方面即机器人视觉。
什么是机器人视觉(Robot Vision)？机器人视觉，是使机器具有像人一样的视觉功能，从而实现各种检测、判断、识别、测量等功能。一个典型的机器视觉系统组成包括：图像采集单元（光源、镜头、相机、采集卡、机械平台），图像处理分析单元（工控主机、图像处理分析软件、图形交互界面），执行单元（电传单元、机械单元）。机器视觉系统通过图像采集单元将待检测目标转换成图像信号，并传送给图像处理分析单元。图像处理分析单元的核心为图像处理分析软件，它包括图像增强与校正、图像分割、特征提取、图像识别与理解等方面。输出目标的质量判断、规格测量等分析结果。分析结果输出至图像界面，或通过电传单元（PLC等）传递给机械单元执行相应操作。如果没有机器人视觉，那这个机器人无异于瞎子。虽然机器人在执行某些任务时不需要这种功能，但机器人视觉的存在对于机器人的帮助是巨大的，同时也会为机器人技术进步带来促进作用。
计算机视觉和图像处理就像一对兄弟，但他们有着很不同的目标。图像处理技术主要是用来提高图像的质量，将其转换成另外一种格式(如直方图)或改变它以进一步处理。另一方面，计算机视觉更侧重于从图像中提取信息，以感知它们。因此，您可能会使用图像处理将彩色图像转换为灰度图像，然后用计算机视觉检测图像中的对象。然而目前机器人视觉也存在一定问题，例如无法准确快速的识别物体，计算量过大占用过多CPU资源等等。在近几年人工智能应用兴起后，我不免产生思考：可不可以运用人工智能强大的计算能力与神经网络学习能力配合互联网解决一些问题。目前，人工智能对于图像的处理大致有四种算法：遗传算法（GeneticAlgorithm，GA），蚁群算法（Antcolonyoptimization,ACO），模拟退火算法（SimulatedAnnealing，SA），粒子群算法（ParticleSwarmOptimization，PSO）。这些算法在边缘检测、图像分割、图像识别、图像匹配、图像分类等领域有广泛应用。同样这些算法也可以运用于机器人视觉中。由于本人正在考驾照，深知驾车不易，尤其是在高速行驶中对车道两边的标识信息等不易清晰获取的问题上思考很多，希望可以从科技层面解决。高级驾驶辅助系统（ADSA）可以有效帮助驾驶员获取路况信息，避免潜在危险。它通过各种传感器及相机对路况进行分析。倘若可以将人工智能对与图像处理的能力运用于这种系统，人工智能可以更快更准的分辨图像信息，甚至可以通过它强大的神经网络处理能力主动干预行驶进程，从而让行车更安全更轻松。除了在驾驶领域的应用，人工智能对于图像处理强大的能力还可以运用到其他有关机器人视觉的领域。人工智能的发展也会带动机器人视觉的进步。附：参考内容均来自于网络：https://blog.csdn.net/weixin_41395754/article/details/78835101
教育机器人的现状和发展趋势
二、教育机器人的研究机构、研究领域和应用情境
1教育机器人的重要研究机构本研究搜集的论文限于2006年1月～2016年4月WebofScience数据库收录的SCI学术期刊论文，以（education*ANDrobot*）or（teacherANDrobot*）or（child*ANDrobot*）or（studentANDrobot*）or（classroomANDrobot*）为主题词，共得到494篇。通过对教育机器人研究论文的引用数进行排名（排除自我引用），统计分析排名前十的研究机构，如表1所示。
表1教育机器人的十大重要研究机构
机构名称引用数引用数最高的作者所属实验室洛桑联邦理工学院313Kaplan、FredericDigitalHumanitiesLaboratory意大利技术研究所184MettaiCubFacilityDepartment郝特福德大学159Dautenhahn、KerstinAdaptiveSystemsResearchGroup麻省理工学院156Breazeal、CynthiaPersonalRoboticsGroup乔治亚理工学院124Thomaz、AndraL.SociallyIntelligentMachinesLab卡耐基梅隆大学107Veloso、ManuelaCORALGroup宫城大学107Kozima、HidekiDepartmentofDesignInformatics比勒菲尔德大学94Rohlfing、KatharinaCoR-Lab国家研究中心92Devillers、LaurenceLIMSISpokenLanguageProcessingGroup热那亚大学87SandiniLaboratoryforintegratedAdvancedRobotics①洛桑联邦理工学院研发的ThymioII是一款100欧元的低价教育机器人，主要目标是针对六岁以上儿童的机器人教学。②意大利技术研究院开发的iCub是一个开源的认知人形机器人平台，其设计的目标是能与人类自然的互动，并具备学习的功能，针对环境自动调适。iCub利用身上传感器所收集到的线索来辨识物体和接收学习任务的执行。③郝特福德大学自适应系统研究群以协助自闭症儿童的教育机器人著称，研究结果显示自闭症儿童非常积极正向地响应机器人的互动。④麻省理工学院的PersonalRoboticsGroup致力于具身智慧研究，使机器人通过对周围环境的探索来学习语言、技巧和协作等技能，目前研发的机器人包括DragonBot、Panda、Tega、Nexi。⑤Simon是乔治亚理工学院的SIM实验室所研发的机器人，目标是透过与终端用户的学习，使机器人能够灵活地适用他们的技能，并能在人类环境中发挥作用。⑥卡耐基梅隆大学的CORAL研究团队主要研究如何有效的实时做移动机器人的定位以及导航算法，并且开发了Cobots（CollaborativeMobileRobots）。CoBotRobots遵循一种新型的共生自律（SymbioticAutonomy），它们都知道自己的知觉、身体和推理限制，并且能够在环境中进行导航，能适应会变化的环境且不会对人类造成伤害，最大的特色是当遇到困难时会主动寻求人类的帮助。⑦宫城大学的DepartmentofDesignInformatics主要研究内容是设计人与机器的互动装置，从而使人的生活更为便利。主要研发机器人面向生活和可爱外形等方面，使其与人形成共鸣。⑧比勒菲尔德大学的CoR-Lab主要研究人工认知、计算机视觉、神经网络、机器学习和人机交互，如何赋予机器人社交技能并成为人类助手。目前的成果包括两个人形的iCub机器人、拟人化机器人和仿生处理助力等。⑨国家研究中心主要研究多模态情境下的语音识别、口语交互的情感和社会维度、会话分析、翻译和机器学习、语音识别。其中口语交互的情感和社会维度主要应用于人机交互和视听文件、音频文件的分析。⑩热那亚大学集成高级机器人实验室由欧盟委员会资助，研发的iCub人形机器人用来区分自己和他人，目的是要建立一个模拟人类的生态自我的过程。该团队研发的MotorBabbling程序能够识别身体模型和附近的物件，并让机器人学习如何摆出既定姿势，使得iCub能够在不碰撞东西的情况下四处行动。此外，国内也开始关注教育机器人的相关研究，其中北京师范大学智慧学习研究院和网龙华渔教育联手，于2015年10月26日在网龙长乐园区举办了“教育机器人工程中心”成立大会，双方将发挥各自优势，专注教育机器人的研发。智慧学习研究院已推出首本以教育机器人为主题的著作《教育机器人的风口—全球发展现状及趋势》[8]。2教育机器人的主要研究领域本研究对494篇文章通过人工方式，过滤主题与教育机器人无关的文章，共得到186篇论文，并整理、归纳出目前教育机器人研究关注的七个研究方向，如表2所示。
表2教育机器人研究关注的七个研究方向
外观听觉能力视觉能力认人能力口说能力同理心与情绪长期互动脸型体型移动方式性别人格特质语者辨识语音识别语意了解人脸侦测人脸辨识人脸追踪姿势辨识手势辨识物体辨识物体追踪RFID语者辨识人脸辨识多模辨识语音合成情绪、语音合成情绪侦测同理回应长期记忆持续行为渐进行为①外观是教育机器人设计的重要问题。特别是对儿童而言，外观会影响儿童对机器人好恶的评判，不良的外观甚至会让儿童产生恐惧感与梦靥，从而直接反应在教学效果上。有研究表明，人形机器人拥有人类的外形特征，受到学生的喜爱[9][10]。②听觉能力是教育机器人常见的核心组件，相较于一般的服务机器人，教育机器人的应用环境具有特殊性。教育机器人的语音识别技术包括通过远程控制由人类来辨识学习者的语音、采用商业公司的语音识别软件或应用于特定应用情境，仅需具备有限词汇和句型的辨识功能。③视觉技术的基本作法是选取颜色、形状、纹路等特征值、通过机器学习算法学习辨识模型，搭配光流（OpticalFlow）等技术做视频的连续追踪。教育机器人的视觉技术除了人脸识别和动作辨识等技术之外，还要能辨识学习者的脸部情绪。④教育机器人可通过人脸辨识、语音辨识和多模辨识等技术来提高认人能力。教育机器人如果能像实体课堂一样认出学生并叫出学生的名字，往往能够获得学习者的好感和信任，从而激发学习者的学习兴趣和学习热情。⑤教育机器人口说能力的关键技术是语音合成（SpeechSynthesis）。目前主流的作法是串接合成法，由语料库中选取对应的单位音频，再将单位音频串接合成，辅以韵律参数调整声调、语气、停顿方式和发音长短，通过语音合成算法输出语音。⑥教育机器人的同理心与情绪侦测能力能够对学习者的情绪状态作出响应，将学习者的认知和情绪状态评估纳入其教学和学习动机策略中，从而促使学习者积极投入、增强自信、提升学习兴趣、优化学习效果。⑦教育机器人的长期互动能力包括长期记忆、持续行为和渐进行为三类。长期记忆将学习者的互动行为记录下来并在适当的时间响应给学习者，通过长期互动等持续行为增进学习者与机器人的信任关系，结合数据探勘领域的个性化技术，机器人可以了解学习者的互动风格，进而调整与学习者的互动。3十二类教育机器人产品的应用情境从市场发展现状来看，教育机器人产品的应用情境分为四类：①教育机器人主要被应用在大学和家庭场域中，如智能玩具、儿童娱乐教育同伴和家庭智能助理等；②部分产品目前还处于概念性阶段，虽然已明确定义了需求的应用情境，但尚未得到市场的验证，比如课堂机器人助教和机器人教师等；③针对公共场所定制的教与学的产品，如安全教育机器人；④专业场域的教育机器人，如工业制造培训、手术医疗培训、复健照护等。根据目前市场分布显示，教育机器人产品应用在各群体和情境中，仍具有多样性的发展潜力。本文通过整合当前全球教育机器人的产品类型、产品说明和相关产品案例，分析了当前十二类较为典型的教育机器人产品，展示了教育机器人在创新教与学活动中广阔的市场应用前景，如表3所示。
表3十二类教育机器人产品的应用情况
产品类型说明产品案例智能玩具是一种可随身携带的电子零件且拥有智能的玩具。主要在满足玩乐需求的基础上，加入教学设计，“寓教于乐”地学习生活、语言、社交等知识。Pleo、Dash-Dot儿童娱乐教育同伴针对0～12岁孩童所设计的同伴机器人，在家庭中，主要陪伴儿童学习，达到寓教于乐的效果。爱乐优、Kibot-2家庭智能助理实体化为家庭智能助理的机器人可为个人解决家庭生活的问题，并提供相关服务。应用在教育上，可作为个性化学习服务的助理。Jibo、Buddy、Pepper远程控制机器人使用者通过远程控制机器人，异地参与教或学的活动。Engkey、VgoSTEAM教具STEAM教育是指科学、科技、工程、艺术、数学多学科融合的综合教学方法。STEAM教具是以根据STEAM教育理念所设计的教学工具。Mbot、Lego、Mindstorms、Ev3特殊教育机器人为特殊症状使用者设计的教学机器人。Milo、AskNao课堂机器人助教协助教师完成课堂辅助性或重复性工作。网龙华渔的未来教师机器人教师作为教师角色，根据不同的教学情境，独自完成一门课程的教学，以达到教学效果。日本东京理科大学Saya教师工业制造培训通过对企业内专业人员的培训，满足生产线的需求。Baxter手术医疗培训培训医疗专业的工作人员，以增加其对机器人手术操作的熟悉。达文西手术系统复健照护陪伴老年人专用的机器人，具备娱乐、脑力训练、复健教学等各方面复健照护的应用。ZoraBot、Sil-bot安全教育机器人通过角色扮演，利用机器人传递安全教育的知识。Robotronics三、
教育机器人的关键技术
（1）人工智能人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是计算机科学的一个分支，主要研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门综合性学科，是制作智能机器的科学和工程，特别是智能电脑程序，类似于使用电脑去理解人类智慧[11]。人工智能技术是教育机器人的关键技术之一，其主要目标是模仿人脑所从事的推理、证明和设计等思维活动，使机器能够完成一些需要专家才能完成的复杂工作[12]，并扮演各种角色与使用者互动并提供反馈。在互动方面，教育机器人须达到如同真人般通过口语进行互动和沟通的能力；在智能方面，教育机器人须扮演教师、学习同伴、助理或者顾问等多重角色，并与使用者进行互动和提供反馈。（2）语音识别语音识别即机器自动语音识别（AutomaticSpeechRecognitionbyMachine），是近年来信息技术领域的重要科技之一，已被应用于信号处理、模式识别和人工智能等众多领域。语音识别技术以语音为研究对象，通过编码技术把语音信号转变为文本或命令，让机器能够理解人类语音，并准确识别语音内容，实现人与机器的自然语言通信[13]。比较知名的语音识别技术包括IBM公司推出的ViaVoice与苹果公司的Siri语音助理等。自然语言作为人与机器人进行信息交互的重要手段之一将起到越来越重要的作用。（3）仿生科技仿生科技是工程技术与生物科学相结合的交叉学科，当前仿生技术发展迅速，运用范围广泛，机器人技术是其主要的结合和应用领域之一[14]。教育机器人中运用仿生技术来模仿自然界中生物的外部形状或某些技能，使机器人具有人一般的外形，做出如同真人一般细腻的动作，包括人体结构仿生、功能仿生和材料仿生等。人形机器人正是仿生科技在机器人领域的应用典型。在感知与行为能力方面，为了达到如同真人一般的感知与行为能力，整合生物、信息科技以及机械设计的仿生科技将是发展教育机器人的关键技术。
四、教育机器人的十大核心观点
①教育机器人涉及“教育行业中的服务机器人”和“青少年机器人教育”两个方面，将成为工业机器人和服务机器人以后的第三类机器人发展领域。教育领域中的机器人将增强或延伸教师的表达能力、知识加工能力和沟通能力；机器人教育将激发广大学生对智能技术的学习兴趣和动力，并大范围提高学生信息技术能力，提升数字时代的竞争能力。②生产线上的工人机械劳动逐渐被机器人所替代，工业机器人的发展已基本成熟；会议迎宾、餐厅服务、远程客服等服务机器人逐渐被大众所接受，服务机器人正处于快速发展的过程中。中小学普遍开展的机器人课程和机器人大赛，为教育机器人的发展奠定了良好的认知基础，而在教育领域中能够增强或替代教师部分功能的服务机器人研究尚处于起步阶段。③在全球教育机器人研究领域中，根据国际权威文献库调研，文献引用数量处于前列的国家有美国、瑞士、意大利、日本和英国等，研究主要聚焦在机器人教育、语言教育和特殊教育领域。在“机器人进课堂”方面，日本和韩国应用相对广泛。④学校中的教育机器人将成为智慧学习环境的重要组成部分。作为教师助手支持教学设备使用、提供学习内容、管理学习过程、常见问题答疑等，作为学习伙伴协助时间和任务管理、分享学习资源、激活学习氛围、参与或引导学习互动，形成一种新型教学形态。⑤随着家庭教育受重视程度日益增强和“家庭学校”在全球的兴起，教育机器人或许能作为同伴或辅导教师，成为“家庭的一员”，协助“在家教育”，促进孩子的学习发展和健康成长。⑥机器人在家庭中除了具有老年人的看护和康复促进功能之外，还可以通过类似家人或朋友的角色，为老年人提供情感陪伴和智力支持，延缓老人认知老化过程，预防其他相关疾病的发生，提高老年人的生活品质和幸福指数。⑦机器学习、自然人机交互、仿生科技是教育机器人研发中需要长期探索的关键技术。人们期待教育机器人能像人一样思考、行走和互动，并做出如同“真人”一般的细腻动作。⑧教育机器人产业链涉及硬件制造、系统平台开发、应用服务提供、内容供应、系统集成、品牌及渠道等约七类厂商，产业链已具雏形，但尚未形成完整的产业链。目前教育机器人产业发展大致分为通用型和专用型两种取向，前者主要由系统平台开发商带动，后者则由品牌商和系统集成商驱动，它们或许将形成两类产业链。⑨教育机器人的应用情境涉及人群和场域两方面，前者涵盖婴幼儿、幼儿园和中小学（K12）、大学、在职人员和老人等群体，后者包括个人、家庭、教室、培训机构、工作场所和公共场所等。不同人群、不同场域的应用诉求与技术的发展成熟度，将决定教育机器人产品的发展方向。⑩教育机器人可以按照表情动作、感知输入、机器人智能、社会互动、角色定位和用户体验六个维度来评价其产品成熟度。本研究对40个关注度较高的教育机器人产品进行评测发现，总体来看感知输入和机器人智能维度相对成熟，而其余四个维度上均有较大改进空间。
五、教育机器人的实践困境与应用展望
1教育机器人的实践困境目前，教育机器人被纳入当前的教育体制仍有许多的困难与障碍，具体表现在以下五个方面：①缺乏简易的课程管理平台。对许多教师而言，在教学中使用新科技必须重新学习与适应新科技，容易使教师产生抗拒使用的态度。因此，提供完善简易的课程管理平台，以便教师能轻易上手，使教育机器人发挥最大功效成为教师在教学与管理上的利器。②缺乏对应的学习内容。未来在推动教育机器人上，除了技术上的突破以外，设计出相对应的教学与学习内容，提供学生与教师专属的教育服务将至关重要，不仅能减轻教师的负担，也能推广教育机器人的应用与实践。③课程无法衔接。虽以大力推动机器人教育，然而由于机器人教育尚未被正式纳入体制内的课程，因此会形成中小学机器人教育与大学机器人教育无法衔接的问题。④缺乏如何应用机器人的研究。机器人的研究已有长久的发展历史，然而设计相对应的加值教育服务研究则是目前所缺乏的。⑤师资缺乏。机器人教育已在各国进行推广，但由于师资缺乏，大部分仍是通过课外活动、社团或补习班等非正式教育的方式进行学习。2教育机器人的应用展望当前，教育机器人作为一个新兴领域在实践应用中存在课程管理平台、相对应的学习内容和师资缺乏等诸多困难，但是随着教育机器人市场需求的日益增加，其发展前景是非常广阔和乐观的。根据美国联合市场研究(AlliedMarketResearch)的最新研究，预计2020年机器人技术市场在全球范围内预计将达到827亿美元[15]，基于全球教育和机器人的相关市场调查报告及相似产品的发展历程预测未来5年（2016～2021年）全球教育机器人的市场规模将达111亿美金。在机器人发展前景大好的大环境下，我国也非常重视教育机器人的应用发展，不仅开展了各种比赛，教育机器人还被应用于课内外教学，如北京、上海、广东、江苏等地已经将教育机器人纳入地方课程或校本课程，从而促进学习者创新思维、设计思维和计算思维的培养。随着机器人技术的逐步成熟，研究教育机器人已成为一种必然趋势。本研究从需求层面、社会层面、国家政策层面和技术层面提出未来发展教育机器人的建议。①从需求层面来讲，教育机器人不仅要了解跨地区需求差异，还要规划适用于全球的教育机器人与应用，拓宽教育机器人的应用情境。②从社会层面来讲，必须有明确的教育目标，规定教育机器人所要培养的核心素养，并设计相应的课程内容，培养师资力量。③国家在政策层面应规划与机器人教育相配套的产业政策，将机器人教育与产业发展结合，提升我国教育机器人产业竞争力。④在技术层面来讲，具有分辨语意能力且具备如同真人一般的互动性是机器人理想的发展目标，因此语音识别、人工智能两项技术将是教育机器人的关键发展技术。此外，还需要继续研究感应技术、辨识技术、控制语言、机器人结构、无线网络、云端科技和仿生技术等。从教育机器人的系统架构、教学平台管理移动设备与管理端的关系进行规划，使教育机器人发展更健全完备。返回搜狐，查看更多
智能机器人的特点，它的应用领域有哪些
机器人系统是由机器人和作业对象及环境共同构成的，整体其中包括机械系统、驱动系统、控制系统和感知系统四大部分。机器人是一种自动化的机器，这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力。如：感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器。 要给机器人下一个合适的，并为人们普遍接受的定义是困难的，专家们采用不同的方法来定义这个术语。它的定义还因公众对机器人的想象，以及科学幻想小说电影和电视中对机器人形状的描绘，而变得更为困难为了规定技术。 开发机器人新的工作能力和比较不同国家和公司的成果，就需要对机器人这一术语有某些共同的理解。现在，世界上对机器人还没有统一的定义，各国有自己的定义这些定义之间差别较大。赋予机器人一定的智能，该部分的作用相当于人的五官。一、智能机器人的工作原理 机器人系统实际上是一个典型的机电一体化系统，其工作原理为：控制系统发出动作指令、控制驱动器动作、驱动器带动机械系统运动。使末端操作器到达空间某一位置和实现某一姿态，实施一定的作业任务。 末端操作器在空间的实际位姿，由感知系统反馈给控制系统控制系统，把实际位姿与目标位姿相比较。发出下一个动作指令，如：此循环，直到完成作业任务为止。二、机器人分类 机器人的控制方式以及机器人的信息输入方式，按机械手的几何结构分类机器人机械手的机械配置形式多种多样，最常见的结构形式是用其坐标特性来描述的。这些坐标结构包括笛卡儿坐标结构、柱面坐标结构、极坐标结构、球面坐标结构和关节式球面坐标结构等。 这里简单介绍柱面、球面和关节式球面坐标结构三种，最常见的机器人按机器人的控制方式分类，按照控制方式可将机器人分为：非伺服机器人和伺服控制机器人两种。 1、非伺服机器人：非伺服机器人工作能力比较有限，它们往往涉及那些叫做“终点”、“抓放”或“开关”式机器人，尤其是“有限顺序”机器人。 2、伺服控制机器人：伺服控制机器人比非伺服机器人有更强的工作能力，因而价格较贵。而且在某些情况下不如简单的机器人可靠，伺服控制机器人又可分为点位伺服控制和连续路径伺服控制两种。按机器人控制器的信息输人方式分类，在采用这种分类法进行分类时，对于不同国家也略有不同，但它们能够有统一的标准。三、智能机器的一些应用 探索机器人：用于进行太空和海洋探索，以及地面和地下的探险与探索。 服务机器人：一种半自主或全自主工作的机器人，其所从事的服务丁作可使人类生存得更好，使制造业以外的设备工作得更好。 军事机器人：用于军事目的，或进攻性的、或防御性的。它又可分为空中军用机器人、海洋军用机器人和地面军用机器人，或简称为空军机器人。 固定式机器人：固定在某个底座上，整台机器人不能移动，只能移动各个关节。 移动机器人：整个机器人可沿某个方向或任意方向移动，这种机器人又可分为轮式机器人。履带式机器人和步行机器人，其中后者又有单足、双足、四足、六足和八足行走机器人之分。大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需。通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识，成就上万个高薪就业学子。更多问题咨询，欢迎点击------>>>>在线客服！
智能教育机器人的作用
课堂应用有限，内容与教学体系需深度融合。尽管市场蓬勃发展，但在实践中，智能教育机器人在应用中还没有想象中那么强大，特别是在实际课堂中使用的功能只有一小部分。有专家指出，虽已大力推动机器人教育，由于机器人教育尚未被正式纳入体制内的课程，因此出现中小学及大学机器人教育不能衔接的情况。目前亟待解决的问题是，智能教育机器人要与应用情境中的专业教育体系有机融合，对应具体课程的学习内容。人工智能是解决信息化教育的钥匙，能把教育信息化从以内容为中心的时代推进到以教学服务为中心的时代。我们的定位是先把英语学科全方位研究透，准确满足学生的需求，下一步开发数学和语文等，解决更多学生普遍存在的问题。
提供专属化服务，突破瓶颈释放教师产能。未来在推动智能教育机器人上，提供给教师专属化的服务将至关重要。教育领域的优秀师资是宝贵资源，任何教学服务如果能用人工智能解决一部分的话，都将提供巨大的价值。教育行业急需AI赋能。AI能包办传统教育中的“脏活累活”，如批改卷子和答疑复习，将教师的产能释放到更有价值的教学活动中；改变过去千篇一律的教学体验，AI让因材施教成为可能；在提高教育质量的同时推动教育公平，解决区域教育资源不均衡。
此外，还需构建简易的课程管理平台。对许多教师而言，在教学中使用新科技必须重新学习与适应新科技，容易使教师产生抗拒使用的态度。因此，提供完善简易的课程管理平台，以便教师能轻易上手，使智能教育机器人发挥最大功效成为教师在教学与管理上的“利器”。
在学校里，除了知识点的传授，还需关注孩子们心理情绪状态。目前基于微表情识别的AI智能课堂评测系统已在开发中，采用录播整堂课过程中学生表情变化的过程，从学生角度数据化展现课堂的气氛活跃度、师生互动程度等智能评测指标，辅助教师提高备课质量和改善上课节奏，从而更好调动学生的学习积极性，有效提高课堂教学质量。
现在智能教育机器人存在局限性，但随着AI技术不断发展以及与教育产业的深度融合，不少业内人士表示，在未来智能教育机器人无疑会成为新兴的育人平台，有着广阔的应用前景。返回搜狐，查看更多