春晚上机器人的技术含量有多高？
首先，我们要明确春晚中可能出现的“机器人”有哪些类型：
1. 表演型机器人（人形机器人、仿生机器人）： 这是最直接也最容易被大众理解的机器人。它们可能参与跳舞、演唱、互动表演等。
2. 辅助型机器人： 它们可能用于舞台装置的移动、灯光控制、道具切换、甚至无人机编队表演等。
3. 虚拟机器人/AI驱动的虚拟形象： 虽然不是实体机器人，但通过AI技术驱动的虚拟人物或形象，在视觉效果和互动上也能达到类似机器人的效果。
接下来，我们逐一分析这些类型背后可能蕴含的技术含量：
一、表演型机器人（人形机器人、仿生机器人）：
这类机器人的技术含量是最高的，因为它涉及到对人类动作、情感表达乃至智能交互的模拟。
高精度运动控制与驱动技术：
伺服电机与精密减速器： 为了实现流畅、精准的人体动作，需要大量高品质的伺服电机。这些电机能够提供精确的扭矩和位置控制，保证关节的运动轨迹和速度。精密减速器则负责将电机的转速转化为更大的力矩，同时提高精度。例如，模拟人手臂的摆动、手指的抓握，都需要精密的力反馈和控制。
多自由度（DOF）设计： 人体拥有大量的自由度（关节数量）。一个高度拟人的机器人可能拥有数十甚至上百个自由度。每一个自由度都需要独立的控制系统，协同工作才能完成复杂的动作。
柔性驱动与仿生关节： 一些高端机器人会采用“柔性驱动”技术，例如使用弹簧或弹性材料来模拟肌肉的柔韧性，使得动作更加自然、安全，避免硬性碰撞。仿生关节的设计则力求模仿人体的生物力学特性，提高运动的平滑度和效率。
感知与环境交互技术：
视觉系统（摄像头、深度传感器）： 为了识别舞台环境、观众、其他表演者，并进行自主导航或互动，机器人需要强大的视觉系统。这包括高清摄像头用于捕捉画面，以及深度传感器（如激光雷达、结构光、ToF传感器）来感知三维空间信息，构建环境地图。
传感器融合： 将来自不同传感器（视觉、触觉、听觉、惯性测量单元IMU等）的数据进行融合，是理解和适应复杂环境的关键。IMU用于感知机器人的姿态和运动状态，触觉传感器可以感知碰撞。
SLAM（同步定位与地图构建）： 如果机器人需要在舞台上自主移动并避开障碍物，就需要用到SLAM技术，它能让机器人一边构建环境地图，一边确定自身在地图中的位置。
人工智能（AI）与智能决策：
运动规划与控制算法： 将高级指令（如“跳舞”）转化为具体的关节运动序列，需要复杂的运动规划算法。例如，使用路径规划、逆运动学求解等。
机器学习与深度学习： 用于识别动作模式、学习舞蹈编排、甚至根据音乐节奏调整动作。通过对大量视频数据的学习，机器人可以模仿人类的舞蹈风格，甚至创造新的动作。
自然语言处理（NLP）与语音识别： 如果机器人需要与主持人或其他表演者进行语言交流，那么就需要高水平的语音识别技术来理解人类的语言，并用NLP技术生成自然流畅的回复。
情感识别与表达： 更高级的机器人可能会尝试识别观众或表演者的情绪，并做出相应的反应，甚至通过面部表情、肢体语言来表达自己的“情感”。这需要复杂的计算机视觉和情感计算技术。
能源与续航技术：
高性能电池与电源管理： 复杂的运动和计算能力消耗大量能量，对电池的能量密度和管理系统提出了很高要求，以保证表演的持续性。
通信与协同技术：
无线通信： 用于接收控制指令、上传数据或与其他机器人/系统进行通信。高带宽、低延迟的无线通信至关重要。
协同控制： 如果是多个机器人协同表演（如跳舞、组队），就需要精确的协同控制算法，保证它们动作的同步性和协调性。
二、辅助型机器人（舞台装置、无人机）：
这类机器人的技术含量虽然可能不如人形机器人那么侧重于“拟人”，但同样可以非常高，尤其是在协同作业、自动化和精确控制方面。
舞台装置移动机器人：
高精度伺服系统与轨道/轮式导航： 用于精确地移动大型舞台布景或道具。可能采用磁悬浮、AGV（自动导引车）技术等，结合高精度定位系统（如UWB、视觉定位）来实现厘米级的定位精度。
负载能力与稳定性： 需要能够承受巨大的负载，并在移动过程中保持极高的稳定性，避免晃动影响表演。
自动化控制与场景感知： 根据演出脚本自动执行任务，感知舞台环境，确保安全运行。
无人机编队表演：
高精度GPS/RTK定位与惯性导航： 这是无人机能够进行精确队形保持和运动的关键。RTK（实时动态差分）技术可以提供厘米级的定位精度。
协同控制算法： 核心技术在于如何让成百上千架无人机在空中协同飞行，保持队形，进行编队变换，并避开彼此之间的碰撞。这涉及复杂的分布式控制、路径规划和碰撞避免算法。
通信与调度系统： 需要强大的地面指挥和通信系统，能够实时调度和控制每一架无人机，并处理潜在的通信故障。
传感器与避障： 虽然不是主要目的，但部分无人机可能也配备有传感器用于避障，以保证整体编队的安全。
照明与显示技术： 无人机上的LED灯光系统，通过精确控制其颜色和亮度，可以实现空中图案和文字的显示。
三、虚拟机器人/AI驱动的虚拟形象：
虽然没有实体，但背后涉及的AI技术同样是顶尖的。
动作捕捉与驱动： 通过动作捕捉技术，将真人演员的动作实时或离线转化为虚拟形象的动作。这需要高精度的捕捉设备和复杂的骨骼绑定技术。
AI驱动的表情与口型同步： 利用AI技术，让虚拟形象的表情、眼神、甚至口型能够根据音频输入进行实时、逼真的匹配。
实时渲染与视觉特效： 需要强大的计算机图形学和渲染技术，才能在电视画面上呈现出高品质、逼真的虚拟形象。
AI驱动的对话与交互： 如果虚拟形象能与主持人互动，那么背后也离不开强大的自然语言处理和对话生成技术。
总结春晚机器人技术含量的高低判断因素：
拟人化程度： 越接近人类的外观、动作和智能交互能力，技术含量越高。
自主性与智能性： 机器人能否独立完成复杂任务，是否能根据环境和指令做出智能决策，是衡量其智能水平的关键。
协同性： 多机器人协同作业的复杂度和精度要求很高。
实时性与稳定性： 在大型直播环境中，机器人必须能够实时响应指令，并保证表演的稳定不中断。
创新性与独特性： 春晚往往会选择一些具有前沿性、能体现中国科技实力的新技术。
举例来说，如果春晚出现以下场景，其技术含量会非常高：
一群高仿真的类人机器人与主持人互动对话，并根据主持人的提问即兴表演一段舞蹈。 这需要极高水平的运动控制、视觉识别、语音识别、自然语言处理、深度学习和情感交互技术。
数百架无人机在空中组成复杂的动态图案，并伴随音乐进行高精度的编队变换，甚至与地面表演者互动。 这考验的是高精度导航、协同控制和通信调度能力。
一个由AI驱动的虚拟偶像，能够与现场观众进行实时问答，并根据观众的反应调整表演风格。 这体现了AI在语音、表情、情感和生成艺术等方面的深度应用。
总而言之，春晚上出现的机器人技术含量可以从“基础的自动化控制”到“顶尖的人工智能与仿生学应用”不等。具体有多高，需要根据每次春晚的实际机器人应用场景和具体实现的技术细节来评估。但可以肯定的是，春晚作为国家级的盛会，每一次对机器人技术的运用都会是其当前最先进、最成熟的代表性成果之一，旨在展示科技的进步和创新。
网友意见
谢邀。
技术上的细节如
@冷哲冷大所言，技术含量并不是特别高。
从我个人的角度来看，优必选只是做了一个集成度比较高、功能比较丰富的人形玩具罢了。
就好比乐高的EV3一样：可编程动作，可加入传感器，再加上提前录制好的语音文件。于是就被央视拿去贴上了智能和高科技的标签送上了舞台。
再以央视春晚的尿性来看，他们是万万不敢把真正高科技的东西搬上舞台的，因为往往技术含量越高的东西越不稳定，难以经受机器人三大定律的考验在每次展示的时候都能成功达到预期效果。
在春晚这个求稳大于一切的场景下，他们既然连假唱都干得出来，为何不找一些只要看起来高大上并且能糊弄80%人的玩具继续糊弄下面的观众呢？
更重要的是，高技术含量的东西在很多时候并不具有观赏性。
我去年熬夜看darpa robotics challenge，美国国防部举办的世界上最具挑战性的人行机器人挑战赛。赛题是要求机器人独立完成：走路、开车、开门、电钻打洞拧螺栓、走过废墟和上楼梯这一系列任务。
平心而论，这比赛毫无观赏性。
比赛很慢，每一个机器人在做下一个动作之前脑袋上的激光雷达都要转上千八百转，处理器再算上个二十分钟。在这么久之后机器人才能做一个小动作，然后循环往复继续感知-规划-控制的模式循环进而做出下一个小动作，而一个在人类看起来很容易完成的任务：比如说下车和上楼梯，需要几十个甚至上百个机器人阶段性的动作组合才能完成。
去年大中华区只有香港大学参赛，并且在第一个走路的任务中就摔倒而且自己压断了自己的手臂无缘之后的比赛。
我自己看的是津津有味，虽然节奏非常慢但我还是会被一个个精彩的动作调动起肾上腺素鼓掌叫好。
但当时YouTube的评论一水都在骂，都在嘲笑参赛的队伍，那些言论看得我心寒。
作为一个代表了国际技术前沿的比赛，从各种科技新闻围过来看热闹的热心网友表示他们很难接受，很难接受这是21世纪的人形机器人：长得丑就算了，但连走路都走不稳会摔跟头、做一个很简单的动作要等上十几分钟。
他们觉得这些来参赛的是80年代的机器人，而不是Boston dynamic的最新产品和全球几个顶尖实验室的科研成果。
而作为一个科技爱好者，我只有苦笑了，苦笑那些被科幻电影、科幻小说、以及市面上那些所谓的机器人玩具蒙蔽了双眼的科幻爱好者。
人类并没有我们想的那么先进。
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优必选这个名字我第一次听说是在互联网程序员死宅集中营V2EX。
当时和一个自称曾经在嫦娥探月团队，现在出来要搞机器人创业的人聊天。
我一开始跟他说我在和深圳一家机器人公司合作，做一些上层平台的构建，希望可以尽自己的微薄之力为其他开发者铺一条最好最宽的路。
然后他问我你是在优必选吧，我愣了一下然后去搜优必选是什么。当我第一次看到那些小机器人的照片的时候我第一反应就是尼玛这不是robocup比赛的小机器人么，在学校的机器人队里面因为太low而没人报名的那个比赛。
在我委婉的表达了我的呵呵以及告诉他是 DJI 之后，对面也同样向我表示了他的呵呵并嘲讽到：不就是个航模嘛扯什么机器人，一个本科生几个星期就能搞出来的东西而已。
然后我们愉快的结束了这次对话并再也没有说过话。
当时我的第一反应是：隔行如隔山。大家都自诩是学习机器人学的，但却对彼此做的东西都往low里面看。
但我后来觉得这事儿可能并没有那么简单。
在国家科技创新的这面大旗下，诞生了很多资本泡沫和职业创业者。游侠电动车什么的我不懂技术不好当例子，但亿航和易瓦特大概就是无人机厂商里面不靠技术和产品，而靠广告、视频和吹牛皮等等“运作”行为为生的典范。
同样的，在国家推出农业无人机补贴之后，很多资本运作家买了机架买了飞控，然后在购买成本后面加了一个零再卖给政府，美其名曰科技创新、自主研发的农用无人机。
（请给我一张羊驼喝茶的表情）
很多人其实并不理解，DJI 的核心竞争力并不在于他的飞控本身（当然这点也非常具有竞争力），而在于数学和机器人学，以及以此为源的一大片生态。
机器人学三大组成模块：感知、规划 与 控制。
在我有限的经历里面，大多数从业公司、甚至大学的自动化专业，重点专注的部分都是最后的模块： 控制。
我在控制的坑里面跌跌撞撞推公式推的找不到北的时候，某工程师一句话把我清醒过来：机器人可不等同于控制啊。你控的再好但你感知成狗规划成马有个卵用。
当我后来见识的多了、认识的多了、和别人聊的多了之后我觉得：国内做的比较大的机器人公司好像只有 DJI 了。
我找不到别的地方可以跟人讨论 probabilistic robotics 和 a mathematical introduction to robotics manipulation.
四轴飞行器看起来却是有点low，像航模也像玩具。但这外表只是一个平台，在这平台里面，运行着的却是实实在在的机器人学。
所以今年春晚听说有 DJI 的编队飞行时候我还是蛮期待的，但结果央视没给几个画面觉得有点遗憾，但事后又听说是人手飞的（划掉改成地面站），想一想央视的尿性也就没那么遗憾了 =。=
顺带一提，
在高通和vicon作弊狂魔intel也加入了游戏之后，很多之前被DJI打趴下的对手死而不僵跟着大boss一起卷土重来。
在这样的大背景下，我看到了 DJI 内部的技术革新在以一种近乎疯狂的速度不断的成长和迭代着。这大概已经完完全全的不是我两年前来实习的那个 DJI 了。
由于保密协议的东西很多事情我不能说。
但我确实好期待他们接下来的产品。
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顺便帮硕哥打个招人的广告：参见
@杨硕个人说明。
不是很高。
这些机器人都是通过所谓“舵机”（一种廉价小型伺服电机）来控制各个关节。关节姿态角的控制是闭环控制的，机器人本身的姿态控制是开环的。
基本上应该是预先设定好整个舞蹈程序，每个舵机按时间顺序向不同的角度移动。整个舞蹈程序以无线触发方式启动，这样所有机器人可以在同一时刻启动整个舞蹈程序。
除了无线触发以外，其余部分的技术都是市面上中高端玩具已经使用的技术。无线触发本身的难度也不是很大，主要是几百个机器人的触发和开环控制需要一些调试的时间。
至于说“时钟同步、通讯协议”之类，其实一概不需要。这种舵机本身的特性以及工作的方式决定了，只要产品一致性较好、一同触发且所有机器人系统时钟频率一致，各机的动作就不会有显著的先后差异。
另外，那个机器人是3000块的优必选出品的Alpha 1S，不是一万欧元的Alderbaran出品的NAO。下面有人把图贴错了。
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