从技术角度来看，服务机器人多场景属性决定了其多样化的交互方式和智能服务。机器人涉及语音、语义分析、情感分析、动作捕捉等多维度交互。我们认为，要达到人机一体化的程度，需要突破三个核心技术模块，即环境感知模块、人机交互与识别模块、运动控制模块。
传感模块:多传感器融合是未来趋势，低成本SLAM+ lidar是核心。
服务机器人要实现智能交互体验，首先要有环境感知能力。在传感方法中，多传感器融合是大势所趋，包括视觉识别、结构光、毫米波雷达、超声波、激光雷达等。考虑到家庭和公共场所的应用场景，未来低成本的lidar +SLAM方案是一个不错的选择。随着商业化的加速，激光雷达也有望走向低成本。
交互模块:语音识别已经到了商业化的门槛，语义理解还在提升。
随着计算能力的提高，自动语音识别(ASR)的识别能力越来越强。目前很多企业的语音识别错误率已经达到实用门槛。在语义理解方面，词法和句法基本解决，语义目前只是浅层处理，自然语言处理仍有难度，未来有望用深度学习算法打破。除了语音交互，图像识别算法的突破也将对语音语义交互领域形成补充。
运输控制模块:步态与非步态，不是替代而是共生。
运动控制模块增强了服务。机器人当前家庭服务的移动和运动属性机器人大多基于电机控制。从产品属性来说，有以万向轮为代表的步态行走和非步态行走。我们认为它们各有利弊，有场景差异，没有替代关系，可以共存。舵机是交通控制领域的核心部件吧价格敏感，目前国内企业已经突破服务。机器人特殊的转向器技术。
其他模块:AI智能芯片通用与专用并行，操作系统领域的国产系统正在孕育。
芯片是是的，是的机器人大脑，包括通用芯片和专用芯片，用于机器人一般来说，通用芯片和专用芯片各有千秋，未来各司其职，涉及深度神经网络。通用芯片中的GPU和FPGA在解决复杂运算方面优于传统CPU。操作系统方面，目前以ROS和Android为主，TuringOS、iBotOS等国产系统也在不断突破和孕育中。