行业的领先作用仅体现了机器人在实际应用中的效果。 但作为一项综合技术，机器人技术的任何突破都必须基于单一技术的革命。 因此，智能机器人技术的蓬勃发展必将带动相关学科的发展，也对学科的基础研究起到重要的引领作用。

  一，形象理解。 视觉是人类最重要的信息来源。 当人们看到图像时，他们可以立即理解图像的内容和含义。 然而，机器视觉并不是一件容易的事。 现有的机器人主要基于压力传感器、位置传感器等工业传感器。 尽管机器人开始配备摄像头，但它们对视觉的理解仍然较低，往往需要有明显的特征点作为辅助。 同时，抗干扰能力较弱，对于光照条件、部分遮挡等常见问题无法找到可靠的方法。 机器人技术对图像理解的要求是迫切且迫切需要的。 它是保证机器人能够在人类生活环境中工作的重要条件。 因此，智能机器人的研究必将提高人类对图像的深入理解。 人类对图像的理解是非常基础也非常重要的，它对很多领域（比如医学、气象、航空航天等）产生了巨大的影响。

  二，人与机器的交互。 机器人作为可以称为“人”的机器，必须具备与人类互动的能力。 人与人之间的交流主要是基于语言，涉及语音识别、语音合成、自然语言理解等多个领域的研究。 同时，机器人可以配备超出人类感知的传感器，这可以使人机交互的水平甚至高于人类之间的水平。 最典型的例子就是脑机接口。 通过采集人类脑电波信号，利用信号处理、特征提取、模式分类等技术，可以让机器人识别并直接理解意图。

  三是智力描述。 什么是智能，智能在人脑中的存储和表达是什么，如何描述智能，不仅是哲学问题、生理问题、认知问题，也是机器人学问题。 人工智能的发展对智能做出了初步的描述，如符号主义、联结主义、行为主义等。 然而，这些研究以及基于这些研究的具体实现并不能完美地表达智能的存在方式。 智能提取是指如何学习和获取人类现有的智慧，并通过特定的描述方法，让机器人掌握它，并根据新的数据自发地推理、衍生和进化新的知识。 针对智能提取的研究，诞生了神经网络、统计学习、专家系统、模糊推理等多种智能提取和计算方法。 为了让机器人更加智能，具有与人类相当甚至超越人类的智能，就需要深化对智能本质的研究。

  四，规划与控制。 为了让机器人能够独立完成工作，它必须规划和控制自己的行为。 规划涉及动作规划、任务分配、工作调度、工程优化等，控制涉及姿态控制、运动控制、能量控制等。目前规划与控制理论主要应用于工业、航天、军事等领域 ，具有环境明确、工作任务结构化的特点。 如何保证机器人能够在人类的日常环境中顺利工作，研究非结构化工作场景的智能规划与控制方法极为重要，极有可能在理论、算法研究、实际应用等方面产生新的成果 。

  五是网络推广。 单个机器人是一个分布式工作节点。 如果将机器人连接成网络，就可以形成信息量大、功能强大、任务复杂的大型网络平台。 计算机网络的本质是信息的互联，物联网的本质是全球实际资源的定位。 机器人网络除了信息和资源互联网外，还增加了工作任务互联、行为动作互联、决策管理互联等更高层次的网络。 环境。 机器人网络为人类生活描绘了美好的前景，其顺利实施也必须以网络技术为基础。 这就要求网络的实时性、安全性、稳定性大幅提高，从而直接推动网络的发展和应用。

  当前，相关领域的技术突破从根本上为提高机器人学术研究水平提供了必要支撑，为机器人应用拓宽了道路。 机器人的应用范围已覆盖国防、航天、服务、教育乃至普通家庭生活。 机器人新的研究高潮和发展机遇已经到来。 在这个连接过去与未来的关键时刻，让我们闭上眼睛，梦想下一代机器人将如何影响我们的生活。

  当人们每天都被交通拥堵所困扰时，人们梦想着有一辆全自动汽车，可以载着主人从家到办公室。 这是最安全、最节能、最省时的交通工具。 全自动汽车实际上是一个具有负载能力的移动机器人。 其最终目标是实现自动交通驾驶、零事故、最优路径选择、智能交通管理。 自动驾驶的实现需要机器人学习驾驶员行为，这将引领机器学习理论的发展； 零事故需要机器人进行环境识别，并采用车车通讯等技术手段，这将催生图像识别、故障诊断、车载通讯等技术； 最优路径选择需要根据地图制定最佳导航策略，涉及地理信息系统、路径规划和优化理论。

  随着人类逐渐进入老龄化社会，人们梦想有一个老人陪伴机器人，能够在家居环境中为老人提供护理，监测老人的生理状况，出现异常时及时报警。 为了监测生理状况，有必要开发非侵入性生物传感器。 照顾生活，需要辨别老人的意图； 监控异常，需要具备行为识别能力；