说到机器人，我们脑海里想到的就是科幻大片中的各种拥有超乎寻常能力的“机器人”。“机器人”这个词早源自捷克语的Robot一词，而捷克语的Robot一词早出现在公元1920年捷克科幻作家恰配克的书籍《罗索姆的机器人》中，原文中是“Robota”，后来逐渐演变成现在通用的词“Robot”。
在IoT物联网设计中，机器人运用非常普遍。我查阅了一下市面上机器人设计相关的文章并不多，我就想抛砖引玉一下，写一些IoT物联网机器人设计相关的文章，来帮助大家了解。
一、聊天机器人chatbot
“chatbot”这个词早是由一名微软的研究员在1990年提出的。聊天机器人是指通过AI技术，让电脑模拟人类，与用户进行互动与对话，chatbot聊天机器人主要依附在智能设备中，比如智能手机、Pad等。它其实就是一种计算机程序，用对话的方式和我们进行互动。
1966年MIT人工智慧实验室推出ELIZA，被认为是史上个聊天机器人。不知道80后和早期的90后是否还记得，早期在xp系统的word软件里有一个小回形针小人，每次打开word它都会出现，它其实也是一种聊天机器人。
记得有一次我和朋友去衣服店里买衣服，只是想进店随便翻翻看看，但一进去店员一直非常热情的跟在我们后面问这问那，问你想买什么样的衣服，有什么特别喜欢的呢？我朋友就会感到不适应，马上就拉着我出去了。设想一下，在这个场景中，如果这个店员变成一个机器人会不会好些呢？
国内一般具有一定规模的科技互联网公司都会在自己的网站、硬件设备或者App中有自己的聊天机器人，比如B站的智能姬、盒马的盒马小蜜等。
二、聊天机器人的技术背景
作为一名IoT设计师，了解一些基础的软硬件技术知识是非常重要的，在讲聊天机器人设计之前，我先简单介绍一下聊天机器人的工作原理。
我们看看下面这张图，这是一个聊天机器大体的工作原理：
1.NLU
NLU（NaturalLanguageUnderstanding）可翻译成自然语言理解，也俗称人机对话，它是人工智能的一个分支学科，是指所有支持机器理解文本内容的方法模型或任务的总称。通俗一点讲，就是将用户发出的指令转换成机器可以理解的语言。
2.DM
DM（DialogManagement）即对话管理，就是基于刚才翻译后的用户指令判断此时机器应该表达什么意思或采取什么动作。
3.NLG
NLG（NaturalLanguageGeneration）即自然语言生成，这一步就是将DM生成的机器语言再翻译转化成人类可以理解的自然语言，我们可以把这一步看成是NLU的反向流程。
大体流程就是用户发出指令，通过NLU翻译成机器可以识别的语句，这个语句经过DM计算后得出回复的内容，这个内容再经过NLG转化翻译成用户可理解的话。
不同交互方式产生的技术差异，聊天机器人的对话方式一般会有文字和语音两种，这两种交互方式的技术实现方式却不尽相同。
纯文字的聊天机器人相对简单些，只需直接把文字传输给NLU就行。支持语音交互方式的聊天机器人会更复杂，它在把指令传输给NLU之前，需要先通过语音识别技术把语音转化成文字。
纯文字聊天的机器人在经过NLG生成文字之后，就可呈现给用户，而语音交互方式还需要通过语音生成技术再将文字转化成语音。
目前市面上大多数的聊天机器人是以纯文字为主，由于语音机器人需要牵涉到语音技术，要求更高，只有少数头部企业才支持语音交互的聊天机器人。
机器学习，聊天机器人按照技术实现能力来分还可以分成两种：
一种就是比较简单的，可以根据关键词回复的聊天机器人。还有一种就是科技巨头开发出来的，具有人工智能的聊天机器人，这一类机器人都具备机器学习的能力，这里就简短聊一下——机器学习。
机器学习是人工智能的一个分支，它通常就是指能通过经验（以往数据）自动学习并改进自己的算法。这里指的算法不是某种具体的算法，而是很多算法的统称。
