2017年，中國信息通信研究院、 IDC 國際數據集團和英特爾共同發布的《人工智能時代的機器人 3.0 新生態》白皮書把機器人的發展歷程劃分為三個時代，分別稱之為機器人1.0、機器人 2.0、機器人 3.0。

1.機器人 1.0（1960-2000）， 機器人對外界環境沒有感知，只能單純復現人類的示教動作，在制造業領域替代工人進行機械性的重復體力勞動。

2.機器人2.0（2000-2015）， 通過傳感器和數字技術的應用構建起機器人的感覺能力，并模擬部分人類功能，不但促進了機器人在工業領域的成熟應用，也逐步開始向商業領域拓展應用。

3.機器人 3.0（2015-），伴隨著感知、計算、控制等技術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字技術在機器人領域的深入應用， 機器人領域的服務化趨勢日益明顯，逐漸滲透到社會生產生活的每一個角落。在機器人 2.0 的基礎上，機器人 3.0 實現從感知到認知、推理、決策的智能化進階。

機器人 3.0 預計將在 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，把要完成任務的記憶場景的知識和常識很好的組合起來，實現規模化部署。 機器人除了具有感知能力實現智能協作， 還具有理解和決策的能力，達到自主的服務。 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。

要達到這一目標， 首先需要利用人工智能和 5G 技術。 利用人工智能技術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， 大大縮短從終端到接入網的時間，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，助力機器人規模化部署。

在機器人 3.0 時代，服務機器人可以做到一些物體識別、人臉識別，在 4.0 時代需要加上自適應能力。因為用深度學習做物體識別、人臉識別的時候需要很多的數據來源，但是真正到家庭場景時沒有那么多數據， 這就要求機器人必須通過少量數據去建立識別能力，自己去找到不同的位置，不同的角度做訓練。

這些就是機器人 4.0 要做的，首先對三維環境語義的理解， 在知道它是什么的基礎上，把看到的信息變成知識， 讓存儲就變得更加合理，而且可搜索， 可查詢，可關聯，也可推理。應用層可以根據這個知識和觀測為現場場景做出智能的提醒， 尋找物品，進行行為檢測。例如，老人要出門，機器人的知識庫告訴他，今天預報要下雨，但是檢測到老人沒有帶傘，然后查詢傘的位置，機器人就可以把傘送到老人手里。這都是結合內部知識和外部情況所做的決策。

知識圖譜在整個學術界和工業界越來越受到重視。獲得圖靈獎的杰夫辛頓教授在加入谷歌的時候就說要建一個知識圖譜給全世界用。阿里研究院發布 2019年的十大技術趨勢里面也專門提到了知識圖譜的重要性。這是人工智能邁向下一個階段的必由之路，也是必做之事。

總結下來， 機器人 4.0 主要有以下幾個核心技術，包括云–邊–端的無縫協同計算、 持續學習、 協同學習、 知識圖譜、 場景自適應和數據安全。（以上文章摘自智東西）

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