语言表达技术与实体经济融合领域

　　在语言表达技术与实体经济融合领域，语言表达与自然语言识别是机器人技术需求的两个方面，自然语言识别从本质上是声纹处理技术，语言表达依靠的是语言合成技术，但在情感、情绪上还需要与人工智能的情绪感知技术进行结合，包括在提高合成语音的自然度、丰富合成语音的表现力、降低语音合成技术的复杂度、多语种语音合成等方面还有待改进。

　　在各类声音播报的商业场景上，声音模仿技术可以模仿任何声音纹理。比如世界首部利用人工智能模拟人声的纪录片《创***》在央视纪录片频道播出，纪录片解说词全程运用人工智能配音，“重现”已故配音大师李易的声音；地图导航系统可以模仿任一明星的声纹进行全程播报。通过录制一段声音可实现文本的自动播报几乎适用于所有声音播报商业场景。

情绪感知技术与实体经济融合领域

　　情绪感知技术是通用型服务机器人的基础，包括识别情绪和表达情绪两个方向。众所周知，人们对幸福生活的追求不仅是物质上的，还有精神上的，情绪感知技术让机器人增加了与人的互动，让人们对机器人产生亲切感，人工智能不仅是人类劳动的替代者，更是人类的伙伴。人工智能情绪识别的能力用处极大，在业、服务业甚至审讯领域都会发挥不小的作用，很多世界的研究机构都在进行这方面的研究，如卡耐基梅隆大学机器人研究所Torre发明的面部识别软件IntraFace可以帮助医生检测。

　　在当前实体经济应用领域，可以从简单入手，例如应用于交通运输领域识别大巴车、监测物流货运车司机是否疲劳驾驶；适用于教育领域学生在课堂上的注意力情况统计等。

救援机器人价值凸显

众所周知，我国是一个灾害频发的***，不管是、化工、、火灾、交通等人为事故，还是、海啸、台风、洪水、干旱等自然灾害，频繁多发的各种灾害总在威胁着人们的生命与安全。基于此，为减少灾害带来的损失，除了平时要注意自然保护、遵循生产规范、提升安全意识外，灾后救援同样重要。

而传统的应急抢险救援方式，主要依赖人力。期间可能也会有相应装备辅助，但人工救援仍然是主流。这就导致，一方面由于灾后空间狭小、环境恶劣等问题，救援人员难以深入现场；另一方面，二次灾害随时有可能发生，处置稍有不当就可能给救援人员也带来严重安全危害。因此，传统救援方式也存在不少弊病。

那么，如何让刻不容缓的救援工作能得以快速实施，同时又不会产生那么多的问题和困难呢？这便给了机器人登场的机会。像工业和服务领域一样，救援领域也可以采用“机器换人”的方式，通过利用机器人参与到、火灾、、洪水等灾害救援场景之中，不仅能够提升救援效率，同时也能保障人员安全。