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现在机器人没很好地发展起来，是不是能源的问题这里提到的机器人，是仿人型的机器人，因为只有仿人型的机器人才会考虑到能源问题。
各类机器人的能源供给方式都有所不同：1、应用领域最广泛的：工业机器人，协作机器人，以及ARM类机器人。
这三类机器人主要应用在工业场景。因此主要也都是使用380V交流电，还有220V交流电。ARM类移动机器人是采用的锂电池储能，但充电也是采用的220V交流电。
工业机器人采用的工业用电：380V三项交流电
2、仿人型机器人，能源主要依靠锂电池来供应。
有人会问，锂电供应的电流，电压都比较小。怎么能够满足机器人运动跑跳的功能？
这里得先来介绍一下仿人型机器人的运动控制的主要结构。
这款全球知名的波士顿动力的atlas机器人，你看到他身上背着的，就是提供能源的锂电池。
锂电供应能源——控制器发出动作指令（具体如何发出的，这里就不详细解释了）——驱动器——伺服电机——减速机——各个关节。
如果简化一些说：就是控制器发出指令之后，驱动器会控制伺服电机进行精确地转动，由于仿人型机器人本身都是轻量化结构，所以伺服电机一般会在大腿，肩部关节处采用盘式电机，在手脚的细小关节采用直驱电机。当电机提供的力矩比较小，我们又想机器人更有力度的时候，就会采用减速机。通过减速机，提高扭矩，实现节能，并且大扭矩的效果。
伺服电机+减速机，来实现提高扭矩的效果。
但是并不是整个机器人上面都是采用的伺服电机+减速机的传动结构，还有一种电液伺服的传动结构。比如说在主体的躯干部位，在控制振动平衡中，以及脚掌的踝关节处，有不少机器人有用过液压控制的方式。
说完这种传动结构，在回来说能源，能源主要是供给给两个地方：1、核心控制器+外部传感=计算和规划路径，以及动作
对于仿人型机器人来说，通过3D视觉传感器，或者是激光导航传感器获取外部自然环境的信息。需要控制器进行运动学逆解，从而迈出动作。
你可以简单的理解为，大脑计算的过程。这是过程其实挺耗能的。但是这又是不可节省的地方。
2、伺服系统，驱动肢体动作
不管这个机器人是用在什么领域，是去踢足球，还是去跳舞，甚至就是巡逻等等工作。都要有基本的动作啊！
那么能源的另外消耗就在这里，如果能够实现运动分解上面更好的控制，其实是可以节省不少能耗的。这个不是说，原本走两步，我走一步就行了。而是说，这个迈腿的动作，可以动5个关节，且需要转动的幅度都比较大，我现在只需要动三个关节，转动一定的幅度就可以实现这个动作。这才是运动上面的节省。
（图片引用自：机械狗图纸）
当前仿人型机器人，依然还是以锂电为主。但是在氢电池技术逐渐小型化之后，基本可以预测氢电池的优势会更加明显，或许对于研究仿人型机器人具有一定的帮助。
最后，仿人型机器人的发展缓慢，能源并不是主要因数。目前全球在研究仿人型机器人的企业，例如丰田，本田，波士顿动力，其目的都是要创造一个可以进行机器学习，具备一定环境适应能力的机器人。而不是一个设定程序后，完成固定工作的机器人。因此，仿人型机器人的核心瓶颈在，机器人学习，人工智能上面。现在整个机器人届走的是两条路，这两条路并没有完全分开。
1、硬件：运动控制之路
这条路的代表就是波士顿动力。整个机器人现在已经可以实现后空翻，体操表演了。这里面不单单包含高超的机器学习算法，也包含了强悍运动控制能力。
2、alphgo阿法狗：人工智能路线
谷歌的阿法狗是人工智能的代表之一，这就是一个机器人从零开始学习的典范。
未来如果能够实现这两者缓慢的有效结合，那才是仿人型机器人获得荣光的时刻。
为什么机器人研究了几十年进展仍不大机器人在近几年取得的进展还是比较大的，波士顿动力的那只机器狗就是很好的例子。不过，在之前的几十年中，机器人的进展确实不大。
为什么会出现这种情况呢？这是因为直到近几年人工智能才突破了自己的瓶颈，进入到一个快速发展期。近代人工智能依赖的一个重要理论是深度学习。尽管这不是一种新的理论，但是，深度学习要想取得好的成效需要具备三个条件，即大量的数据、算法、算力。这三个条件，尤其是算力和数据，都是在近几年才得到很好的满足，从这种意义上讲，机器人在近几年才取得突破性的进展也是自然而然地结果。
这里说到算力，补充一点，即深度学习为什么需要那么高的算力才可以出效果？其实这与我们的计算机结构有很大关系。传统计算机是把存储和计算分开的，这样的设计其实并不适合人工智能。因为，如果参考自然界各种生物的神经元，每个神经元实际上都有存储和计算的能力。但是没有办法，这里有个路径依赖的问题。既然是依靠传统的计算机上设计人工智能，就只能遵从其相应的规则。也就是说，我们现在的人工智能，实际上是通过编程的方式在传统架构中构建人工神经网络，这并不是一种最优的方式，换一种方式，直接在芯片中编排神经元晶体管来构建人工神经网络可能会更好一些。值得一提的是，得益于材料科学的发展，同时具有存储和计算能力的神经元晶体管已经被德国的亥姆霍兹研究中心（HZDR）设计出来。至于未来呈现一个什么样的走向，也是一个路径选择问题。
补充的这些资料可以从另外一个角度来说明在一个很长的时期内机器人没有取得进展的原因，其中，路径依赖问题是主要的。从另一方面讲，要想更好的进行创新，就要思考问题的本质所在，一味沿着原来的道路前进，有时并不是一种好的选择。
阿尔法狗的应用和发展今天谷歌的阿尔法狗，与深蓝相比有两方面巨大的提升。一方面是机器本身的技术能力有了质的变化，硬件水平较1997年有成倍的提升，阿尔法狗的计算力是当时深蓝的三万倍。但是，即便三万倍，也不足以解决围棋和国际象棋之间搜索空间的巨大变化，围棋变化的数量超过了宇宙中间所有原子的数量。
另一方面，就是算法上面的巨大提升。1997年时，机器是粗暴地进行搜索，而人类有棋感，会思考这几步棋比其他几步棋更有优势，特别是在围棋里面。让人类骄傲的是，看到机器开始逐步学习人类的思考，用了深度学习方法，一种神经网络的技术，模拟了人类大脑皮层的运动，使机器获得了棋感。机器一旦获得棋感，会比人类掌握得更好。
关于阿尔法狗的应用和发展，谷歌机器狗好养吗吗的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。