隨著服務機器人的普及，服務機器人的性能會在用戶體驗的反饋中不斷提升。除了服務機器人本身所承載的技術，我們的服務機器人企業(yè)還需要做一些其他的工作，比如接口協(xié)議的統(tǒng)一，機器人的通信技術等等。

機器人技術分為傳感器技術、計算機技術和自動控制技術，分別對應服役最初幾天的觀察、分析和執(zhí)行。因為服務機器人面臨的大部分工作環(huán)境都是未知的，所以需要有更好更豐富的傳感器。例如，這種傳感器需要能夠完全模擬人類的面部特征。目前傳感器對于檢測真實的人的感覺如視覺、聽覺、觸覺、嗅覺、味覺等信息還不完善。

從分析(也就是服務機器人的大腦)來說，雖然服務機器人在人臉識別等領域已經(jīng)達到甚至超過了人類，但總體來說，目前市面上比較好的服務機器人大腦也只相當于人類小孩的智力。深度學習和大數(shù)據(jù)技術的成熟促進了人工智能技術的發(fā)展，因此需要給服務機器人足夠的數(shù)據(jù)。通過深度學習和算法創(chuàng)新，可以有效提高服務機器人的智能化程度。

后來，即使有了聰明的大腦和完善的運動控制硬件，我們?nèi)匀恍枰恍┻\動規(guī)劃算法來輔助。運動規(guī)劃算法的主要功能是教會服務機器人如何行走以及如何避開各種障礙物。目前服務機器人的定位、測繪、路徑規(guī)劃多采用SLAM技術，90%以上的服務機器人為輪式或履帶式，足部服務機器人相當少見。

在運動控制方面，目前大部分服務機器人公司都把仿人機器人的研發(fā)作為技術能力的展示，可見仿人機器人的難度很大。服務機器人包括仿人機器人在運動控制中的核心部件是電機、伺服系統(tǒng)、驅(qū)動系統(tǒng)和減速器。其中，減速器可以將電機的高轉(zhuǎn)速降低到適合機器人的速度，所以對于服務機器人來說非常重要。