“機器人”這一名詞是1920年一位捷克作家在一本科幻劇中提出的，到了1950年前后，另一位美國作家阿西莫夫才系統性的提出了“機器人學”這一概念，并給出了著名的機器人三定律。在那之后，從1970年，隨著計算機的興起，現代控制技術、傳感器技術的發展，機器人開始了真正的產品化的進程。也正是從那個時候開始，搭載一顆基于CCD芯片攝像頭的機器人，可以為人們提供某一時刻的光學影像信息記錄，而這也形成了最早期的機器人視覺系統。值得一提的是，1969年美國的阿波羅登月飛船上搭載的正是基于CCD感光芯片的照相機，為機器人視覺系統的硬件架構提供了系統性的參照。由于具備一定的簡單的記憶存儲能力，那個時候的機器人可以進行簡單的重復作業，但是對周圍環境沒有任何感知與反饋控制能力，我們稱當時的機器人為第一代機器人。

自此以后，世界各國都開始投入到了對移動機器人的研究上，而在這之中，視覺系統更是被公認為是機器人走向智能的核心入口。因為在研究的推進中，人們需要機器人對環境擁有更完善的感知能力、邏輯思維能力、判斷決策能力，甚至是根據作業要求與環境信息進行自主的工作。比如美國DARPA在90年代研究的ALV自主車可以選擇路標識別實現導航，達到10km/h的移動虛度，還采用了立體視覺、衛星導航等當時的先進技術。2004年NASA研制的火星探測器機遇號與勇氣號成功在火星表面登陸，搭載當時最為先進的圖像采集與立體視覺技術，幫助探測器在復雜的星球表面完成各項未知任務。而也正是在這樣一個時期，三維視覺系統在移動機器人上的重要性被首次提出。

不難發現，從上個世紀六七十年代發展起來的機器人視覺系統，到今天，實際上是建立在不同時期最先進的算法技術和硬件傳感器的基礎之上的。在視覺系統的算法技術上，通過幾十年的發展，形成了用戶交互、識別感知、運動決策和數據優化4個層級，分別對應實現體感識別、目標跟隨、人眼跟隨；地圖構建、場景理解、物體識別；定位定姿、自主導航、路徑規劃；圖像優化、深度優化、其他數據優化等諸多今天大家耳熟能詳的算法。

我們可以看到，機器人視覺系統一路走來，和光學傳感器的演進密不可分。可以說視覺系統幾十年的發展史，就是光學傳感器的演進史。今天，我們大體將機器人視覺系統中搭載的視覺傳感器分為三類：以單線激光雷達為代表的一維線陣傳感器，以嵌入式攝像頭為代表的二維面陣傳感器和以特殊光源為代表的三維深度傳感器。其中，以特殊光源為代表的三維深度傳感器是實現機器人三維視覺系統的最主要也是最關鍵的傳感器，三維數據的獲取質量直接影響了移動機器人后端的算法結果與決策控制。

機器人技術從20世紀中旬發展到現在，也不過數十年。上個世紀，全球機器人技術有兩個大國——美國和日本。20世紀70年代前后，美國注重機器人在軍事領域應用，而日本注重機器人在工業領域應用。后來在機器人技術民用化的進程中，日本的機器人工業基礎實力雄厚，而美國則有更多的“黑科技”。而近兩年國內面世的機器人主要針對于家庭陪護市場，面向商用服務領域的機器人少之又少，相對于家用機器人市場，企業商用機器人市場更大，同時對機器人的要求也更高，研發的成本也更高。

品創智能經過幾年的技術驗證推出了機器人RAPID，它不僅可以在家里滿足人們日常生活中的交流需求，也可以在企業中從容應對企業服務上遇到的各種問題。它以卓越的視頻音頻和網絡功能為使用者創建了自由交互的新手段，提供了直觀可靠的“替身”體驗，語音識別，人臉識別，遠程操控，定點控制等等強大的功能讓它在除了家庭以外的生產控制，上午，醫療等等領域都能得到很好的應用，它更像一個機器人平臺，你想讓他成為什么樣的機器人他就可以成為什么樣的機器人。