以下是关于智能机器人环境复杂度及自主性的介绍，如果有兴趣了解更多相关的内容，请下载原报告阅读。
1. 结构化环境 结构化的场景是指具有明确结构和规则的场景，该部分场景中 的任务通常具有重复单一、强度大、目标明确等特点。在结构化环境 中，机器人通常受到特定设计与编程限制，它们依靠传感器来感知周 围的环境，执行预定义的任务。 由于工业生产和制造往往依赖于精确的工艺流程和严格的规范， 因此工业场景通常被认为大部分是高度结构化的环境。在大部分工 业场景中，设备和机器通常按照特定的布局进行排列，生产线上的工 作流程也被精心设计，以最大程度地提高效率和质量。此外，工业场 景通常采用先进的监控和自动化技术，以确保操作的一致性和可追 溯性。这种结构化环境有助于降低生产中的风险和错误，并为工业企 业提供了更好的控制和管理机会，从而推动了工业领域的不断发展 和进步。
2. 非结构化环境 非结构化环境指的是那些复杂、多变、难以预测和不受限制的环 境，其中机器人需要更高程度的灵活性和适应能力来执行任务，这种 情况下低自主性的机器人在面对这类任务时，是难以独自完成任务 的。非结构化环境具有多样性、不确定性和动态性的特点，要求机器 人能够自主地感知、理解和应对环境中的各种变化。 在服务行业，如餐厅、酒店和零售，以及特殊场景，如紧急救援 和自然灾害应对，处置的任务情况常常多种多样，不容易预测和规范。 因此，服务和特殊场景大部分被认为是半结构化以及非结构化的。在 这些环境中，智能机器人需要具备灵活性、适应性和决策能力，以应 对各种情况。与工业环境不同，服务和特殊场景通常需要更多的人际 交往和情感智能，以满足客户需求或应对紧急情况。这种非结构化环 境的挑战性使得这些领域的智能机器人需要具备多样化的技能和能 力，以提供高质量的服务或应对多变的情况。
3. 应用环境谱系分析 通过对工业机器人、服务机器人和特种机器人共计 50 个应用场 景的调研，以自主性水平和场景复杂度为思考角度对机器人进行分 类和定位，得到了智能机器人的应用分布图。
利用横轴与纵轴将机器人根据应用场景复杂度与自主化水平分 为四个象限。第三象限为低自主性机器人在结构化环境中的应用，第 四象限为低自主性机器人在非结构化环境中的应用，第二象限为高 自主性机器人在结构化环境中的应用，第一象限为高自主性机器人 在非结构化环境中的应用。 其中，低自主性机器人在结构化环境中的应用有：码垛、打磨、 测温、消毒、涂胶、搬运、辅助检查、耗材管理、投料、分拣、信息 询问和远程辅助。 低自主性机器人在非结构化环境中的应用有：清洁、播撒、监控、 环境监测、烹饪、搬运、检修、测绘、配送、代步、收割、排爆。 高自主性机器人在结构化环境中的应用有：喷涂、巡检、运送、 施肥、装配、质量检测、采摘、除草、焊接、营销、情感陪护。 高自主性机器人在非结构化环境中的应用有：农药喷洒、表演、导览、康复、护理、接待、勘测、侦察、教学、军事巡逻、艺术创作、 安防、手术、海底探索、搜救。 由于工业场景通常被认为是大部分是高度结构化的环境，工业 机器人的应用则集中在分布图的左侧。而服务机器人与特种机器人 在各个象限均有所分布，由此可见他们的应用场景更加复杂多样。
1. 低自主性智能机器人需求分析 低自主性智能机器人主要指是一种具有较低程度自主决策和执 行任务能力的机器人，具有有限的学习能力和感知能力，以稳定高效 完成单一任务为主要目标。 低自主性机器人在结构化场景中的任务单一且确定性强，这种 应用场景主要为工业场景，具有任务重复单一，强度大，负载大，对 自主性需求低但对性能、稳定性、精确度需求高的特点。 例如对于测温工作来说，特别是针对一些容易在人际间传播的 病症，如新型冠状病毒等，部署人力检测是一项成本高、具有一定危 险性，但任务重复单一的工作。为了解决这一问题，搭载了医用级热 成像精准测温、异常预警、通信等功能模块的测温机器人，可以实现 自动化操作、高精度测量、快速响应、全天候检测、数据统计和分析、 各种环境适用以及快速部署等功能。测温机器人通过热成像技术可 以快速准确地检测人体温度，同时可以实时监测人群中的异常情况 并发出预警信号。此外，这些机器人还具有通信功能，可以将测量数据和预警信息传输给管理人员和医疗机构，以便及时采取措施控制 疫情的传播。测温机器人的出现不仅可以提高测温工作的效率和精 度，同时也可以降低人力成本和风险。
根据上述的分析，可以总结出在单一结构化场景的智能机器人 通常需要具备精确控制、高稳定和高精度的需求。 随着部署场景从结构化环境逐渐变为非结构化环境，环境复杂 性和任务危险性上升，低自主性智能机器人难以独自完成。因此，低 自主机器人在非结构化场景中，需要多个机器人可以相互配合和精 确协调，以及更好地应对这些复杂环境，或者通过人机协同，人类操 作员可以在远程进行监控和操作，避免人类直接接触危险品，提高任 务的成功率和安全性。。 例如对于排爆任务，这是需要拆除炸弹、处理爆炸物品等危险性 极高的工作，需要排爆手具备专业技术和心理素质，存在危险性高、 技术要求高、任务难度大等任务特点，是一项极具挑战性和危险性的 工作。为了降低人员风险，排爆机器人辅助人类完成任务。机器人在 此任务中面临场景动态随机、任务目标复杂与单机器难以独自完成 等问题。 根据上述的分析，可以总结出低自主机器人在非结构化场景中， 产生从稳定完成单一任务到多机/人机协同的需求变化。
2. 高自主性智能机器人需求分析 高自主性智能机器人是指一类具有较高程度自主决策和执行任务能力的机器人。此类机器人能够相对独立地完成各种任务，而无需 频繁的人类干预和指导，可以自主学习完成任务的最优策略以及对 周围环境的全面感知。 高自主性智能机器人在结构化场景中任务的专业性较强，强调 智能机器人自主学习优化的能力。这类机器人的应用场景具有任务 遵循相似模式、根据场景智能决策、自主学习最优策略与重复任务的 共性特点。
例如焊接机器人，面临焊缝质量差与焊接偏差的问题。这些问题 与焊接过程中的电弧稳定性、焊缝跟踪、焊接参数优化等因素密切相 关。为了解决这些问题，需要实现焊缝实时跟踪、偏差自主补偿以及 精准定位控制。焊接机器人能够根据不同的焊接任务和环境，自主进 行学习和调整，以适应各种复杂的焊接条件。通过自主学习，机器人 可以不断完善自身的技能和知识，提高焊接质量和效率。精确控制是 保证焊接质量的关键因素。在焊接过程中，机器人需要具备高精度的 定位和运动控制能力，以确保焊缝的准确性和一致性。通过精确控制， 可以减少焊接偏差和缺陷，提高产品的质量和可靠性。高稳定性是保 证焊接机器人长时间稳定工作的关键。由于焊接过程容易受到各种 干扰因素的影响，如温度变化、电源波动等，因此机器人需要具备强 大的抗干扰能力和稳定性。通过提高机器人的稳定性，可以降低故障 率和维护成本，提高生产效率。
因此，针对焊接机器人所面临的问题，自主学习、精确控制和高稳定性是必不可少的。只有实现这些需求，才能使焊接机器人更加智 能化、高效化和可靠化，为工业生产带来更多的便利和效益。进一步 可以推断出该场景下对机器人的需求包括自主学习、精确控制和高 稳定性。 高自主性智能机器人在非结构化场景中，自主智能机器人随着 环境复杂，还需具备高感知高互动以支持复杂任务。这类机器人的应 用场景具有个性化任务、感情陪伴、环境复杂、独立任务、生理极限 与危险系数高的共性特点。
例如在现代社会中，越来越多的人感到孤独和寂寞，而陪伴机器 人的出现可以为人们提供一个可以交流和分享的伙伴，从而满足人 们的情感需求。陪伴机器人可以适应个人需求并提供个性化情感陪 伴服务，帮助人们更好地应对生活中的挑战。同时，陪伴机器人也可 以作为一种教育和培养意识的工具，帮助人们开阔视野、增加知识储 备和提高科学素养。传统机器人面临着表达能力不足、感情分析能力 不足等问题，无法胜任陪伴任务。高自主性智能机器人具有基于机器 学习的感情分析与自然语言模型，实现情感陪伴、娱乐、辅助记忆、 检测健康状态等功能，并提供适应个人需求并提供个性化情感陪伴 服务。 根据上述分析，在复杂场景下的高自主性机器人有着高互动性 与高感知能力的需求。
