机器人天空-为机器人开发者和爱好者服务英特尔中国研究院院长宋继强先生在11月6日由中国机器人网主办的中国国际机器人高峰论坛上，为与会者介绍了这一平台，同时他做了题为《把握家用智能服务机器人规模化发展机遇》的演讲。宋院长认为，家庭智能服务机器人的发展机遇最大的可能性将在中国爆发，因为中国有很好的市场，也有技术爆发的可能。在随后的演讲中他为大家分析了该如何把握这一市场机遇。（以下根据速记内容整理，仅供参考）
目前，我国家用智能服务机器人已经发展一段时间，大致分为几个板块：
第一个是运动能力，一些机器人已经可以自主移动，并自行建立地图。
第二个就是交互能力，最简单就是语音交互，识别声音，用声音识别人，识别你想做什么。交互方面也可以靠手势识别，最好继续代入一些相应的业务，如语音助力。也有非动态的机器人，如亚马逊的智能音响。
第三则是操作能力，无线操作用的最多，可以用wifi蓝牙和其他家电做交互。物理操作则较少，或者说这个能力还不强，在接触人的层面上就更弱，目前的市场用于与人接触的这种机器人几乎没有，因为对这个技术信心不够。
现在主要的应用场景不外乎三个领域，
第一个是儿童教育领域（为大多数人所瞄准）；第二个是娱乐和智能家居领域；第三个是养老健康、老人陪护领域，这块实际上来讲是非常有一些技术挑战性，应用前景也最好。
我仅代表个人在行业里发表如下观点，目前在中国，家庭服务机器人行业具备一定的规模化发展机遇，首先我们的购买力稳步上升。2020年我们国家中产阶级的人数会达到7亿，为什么苹果最大销售市场在中国，一些不尽人意的机器人同样也有好销量，就是因为大家愿意尝试看起来比较有意思的东西。这种智能设备在一万块钱左右人们还是能够接受并消费的，目标人群通常以幼、老为主。给小孩的教育，或者为老人去做远程监控、陪护等。
我们经常谈服务机器人，特别是家庭服务机器人的刚需市场在哪里？官方的说法是2025年老龄人口突破3亿，现在是2.2亿，而且我们的结构是失衡的，这些老年人里面有些是独居的，无子女的，有一些是未富先老。因此养老服务机器人一定属于刚性需求，市场前景广阔，如能在技术上得到关键突破，在成本上能够降低部署，将引爆市场。
养老服务的机器人得两个手抓，一方面要提高机器人产品的性价比，同时要有规模化的服务保障体系。人工智能机器人不是大家所想象的那么全能，我不认为三五年后机器人可以独立做事，规模化的服务保障体系，因为我们不能等待机器人自己完全把事做成，这个顶层设计是一定需要的，中国也是擅长做顶层设计发展产业。对用户来讲他面临养老服务机器人，这个机器人需要有一定的自主和交互能力，也就是95%的场景他可以自己去处理，但是基于人工智能发展的趋势，可以慢慢的把自己不懂的东西学会。这种情况下要靠服务云去处理，这个服务云就是我要有能力把远端的人直接带进来做实时的交互操控处理。假如老人在家里发生异常情况，机器人检测到，但是能力不足无法处理，那么就需要它把远端的服务复制进来，做实时的操作交互。这种模式可以实现让智能机器人作为前端将养老服务助推下去。
假设2020年想引爆这个市场的话，大家可能在IT圈里面会把技术推到产业化。同时我们做智能机器人的技术，也有可能在那个时间段取得产业化的突破。在技术方面我们需要突破，也要减少部署成本，部署成本靠我们把量做起来，和刚才的规模化形成循环的关系。同时交互和安全要达标，比如最基本和人的交互能力，和他异常情况下受到网络攻击。要建立全国范围内远程控制体系，一开始也要在地区方面内建立，最好基于电信级网络上建立。
具体看一下技术要求，我之前总结了一些机器人技术要求的数图，对于养老服务机器人走的是线路，是有形的、移动的，自主的。技术方面至少要做到自助行为能够去规划多主体协同。
技术方面，是要靠大家和政府一起做顶层设计的。对于英特尔公司来说我们首先提供的是核心通信和计算平台，在这个平台上我们将会把几个大家关键要用的技术点做突破，让行业里其他的企业或者公司，不用重复研发这部分技术。
第一步是视觉理解，第二步是远程交互，他们不需要像工业机器人高精度高强度的工作，因为是服务型机器人，误差在两三毫米都可以的，无需用工业要求压制，毕竟是消费型产品，两三年就可升级换代。此外具备物理操作能力的同时，也要兼顾安全机制，让机器人在任何情况下都不会伤人，这需要一个规则执行的模块来保障，如果操作系统被攻陷，也应确保他不会被攻陷，所以要把这个模块放在非常可靠的硬件里面，而英特尔的技术可以提供STS分装的，就是即使操作系统被攻破了，也会保护他，让其可以保证代码正常运行。
上述提及的技术我们称为hero这个平台，就是异构的不同架构，又是可开放的平台。这个是往CPU加上FPG这种方式，甚至加上我们前段的加速器，来对各种任务进行不同的加速，来帮助我们产业里面或者大学科研领域的合作伙伴把关键技术突破，这个是面向科研机构和研究所的平台。
我们希望大家能够一起合作，共筑这个美好未来，谢谢！