在机器人发展的早期，只要是模拟人类行为或思想的机械就被能称为机器人。但随着行业的发展，人们逐渐发现「像人」不那么重要，「反射」才是关键。在本期视频中，我们将探讨机器怎样才能成为机器人，以及为什么机器人行业的进展这么缓慢。
－文字稿－
1920 年，捷克作家卡雷尔编写了舞台剧《罗萨姆的万能机器人》。他在剧中使用的捷克语 robota 意为奴隶，译成英文后，就成了沿用至今的 robot，即机器人。
在黄金时代的科幻作家笔下，能够自主行动有思考能力的机器人是 21 世纪必不可少的一部分。但到了 2018 年，大多数人只见过两种机器人——食堂里的刀削面机器人和家里的扫地机器人。
为什么机器人行业的进展这么缓慢？
2011 年，河北农民崔润全提交了一份专利——《可弯曲式刀削面机的挥臂装置》，这只机械臂被装在奥特曼和葫芦娃上，成为餐厅后厨的一员。
但这并不是机器人。
长得像人，会动会说话，可以是装了喇叭的塑胶娃娃。能独立完成任务，可以是洗衣机和铁皮青蛙。这些都是不成为机器人的充分条件。
机器人必须能模仿人类的复杂行为——但人类的复杂行为源自条件反射的即时判断，而不是任何封闭的预存指令，封闭的预存指令也不可能在变化世界中实现复杂行为。
所以，机器人研发的关键应该是构造反射，即观测感知外部世界的变化，并做出相应反馈。
比如汽车不是机器人，但无人驾驶汽车就是。
感知环境(perception)，分析推理(planning)，运动控制(control)，这是所有机器在成为机器人之前都需要面对的三道关卡。
感知环境的本质是量化物理世界，今天，有成百上千种传感器可以帮助机器感知光线、温度、角度、速度、距离，甚至识别对象的姿态和三维特征。
而深度学习算法的突破可以支持机器人对收集到的信息进行分析和推理，在复杂的动态环境下做出更好的规划与决策。
在传感器技术和深度学习算法不断发展的今天，运动控制成了机器人发展的最大瓶颈。这需要我们对机器人的活动部位建立完善的动力学模型，使其像人一样精细操作。今天，即使最顶尖的实验室型号也只能做到勉强像人一样走路。
要让电脑如成人般地下棋是相对容易的，但是要让电脑有如一岁小孩般的感知和行动能力却是相当困难甚至是不可能的。
这也是为什么今天的家用机器人都用轮子来完成移动，而对运动控制能力要求不高的扫地机器人成为了最常见家用机器人。
以科沃斯 D520 为例，我们来看看它是如何成为机器人的。
各式各样的传感器将负责扫地机器人的感知部分。一台扫地机器人通常有包括碰撞、跌落、加速度、转速等十几种传感器。其中最关键的是激光测距传感器，通过激光投射在障碍物上的反射光，传感器可以确定与障碍物的距离信息。
这些距离信息可以帮助扫地机器人构建房间地图，确认自己在地图上的位置。进而实时规划清扫路径。
为保证清扫效果和清扫效率，科沃斯 D520 会采用弓字型清扫方案，不遗漏死角的同时，高效的完成清扫任务。
除此以外，科沃斯还有类似方案的空气净化机器人和擦窗机器人。尽管这些家用机器人技术已经成熟，但整个机器人行业仍在等待基础技术的突破。在可预见的未来，扫地机器人都将是大多数家庭唯一能见到的机器人。