关于智能机器人的应用，我的看法是，其中的革命性发展，在于语义分析的进步。不过我认为，基于音节的英文系语言的语义分析，将只能建立在统计规律的基础之上，无法做到真正的语义分析，基本而言，我认为英文系语言永远也做不到语义分析。以当前每天数十亿次的搜索而言，此类语义分析依靠统计规律来做的，出现失误的概率太高了，因为搜索次数的基数太高。
    基于语义的中文系语言，则成功做到语义分析的关键，是在于硬件的革命性进步。我不知道有生之年能不能看到。所以谈这个也为时太早。
    因而，从现实的角度来看，所谓的智能机器人，不过是人为设定好流程从而实现部分的人工代理而已。这在呼叫中心、智能工控领域，都已经有大量应用了。所以，我总结为，智能机器人成功的关键，在于一个核心业务流程的设定。其他的，都是次要的。如果呼叫中心的业务流程设计得好，这个呼叫中心就可以提供很好的智能服务；同样的道理，工控领域，流程设计得好，也可以提供很好的产品/服务。
    基于系统角度，我们再分析一下，所谓的智能，机器人最难做到的是反馈信息，特别是像人一样可以“全息”反馈信息。因此，未来多样性的传感器领域，理应是智能机器人发展的重中之重。人类接收信息的渠道，理论上只有五个：触觉、味觉、嗅觉、视觉、听觉。而其中，以视觉听觉为主，现在的传感器则以触觉为主，呵呵，这是否代表着传感器应该向视觉方向发展呢？例如，人的脸部识别功能，就可以认为是这个领域的发展，从而实现让摄像头成为传感器的重要作用。不过我认为，基于视觉的庞大计算数量级的原因，这个领域的发展，显然不是现在可以做到的。
    事实上，基于系统论的角度，机器人做不到的还有很多，例如分解信息，我们的机器人只能根据设定的流程对信息进行分解，而无法真正的智能分解，超脱原先设定的信息分解框架。而一旦需要智能化，则机器人分解信息的框架，应该能够进化和升级，也就是具有学习功能。这个，我认为也不是现在能够解决的。
    总结来看，做好智能机器人的核心关键有三个：一个是精确的业务流程的设计；二是人工干预的信息反馈，这可以从两方面来进行，一个是开发方应该重视，做机器人实质是做服务，教导客户来对机器人进行信息的反馈行为，只有客户的信息反馈做好了，机器人的工作才能做好，还有一个是，机器人的应用方应该重视，作为客户，只有做好了信息反馈的工作，机器人的价值才能得到真正的发挥；第三的方面的核心，是传感器领域的革命性变化，都能带来机器人的真正升级。

    顺便补充一下：在一个纯无机物的计算环境中，机器人想实现自我升级，是不可能的事情，因为纯无机物的计算环境，注定是一个熵增系统，而不是一个负熵系统，只有负熵系统才能改变自身结构信息，而熵增系统是不可能在不通过外力的情况下改变自身结构的。也就是无机物系统注定无法实现自我升级。因此，我认为生物芯片，同样是未来发展的一个核心领域，超脱当前的硅芯片，走出一条全新的道路。

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来源于：天涯咫尺博客