​商用智能机器人是指应用于商业领域，具备智能化功能，能够自主或半自主地完成各种任务的机器人系统。商用智能机器人主要有以下技术难点：
感知技术难点
环境感知精度不足：尽管传感器技术不断进步，但机器人在复杂多变的现实环境中，仍难以像人类一样精确感知。例如，视觉传感器易受光线、阴影、遮挡等因素影响，导致图像识别不准确；激光雷达在远距离探测时，精度也会有所下降，影响机器人对周围环境的准确判断.
多传感器融合困难：商用智能机器人通常配备多种类型的传感器，如视觉、听觉、触觉、激光雷达等，如何将这些不同类型、不同精度、不同频率的传感器数据进行有效融合，以获得更全面、准确的环境信息，是一个技术难题 。
决策与控制技术难点
复杂环境下决策能力弱：在复杂的商业场景中，机器人需要面对大量不确定因素和动态变化的情况做出决策。目前的人工智能技术虽然能够处理一定的信息，但在面对复杂任务和突发状况时，机器人的决策能力仍显不足，难以像人类一样灵活、快速地做出最优决策.
运动控制精度与平稳性差：实现高精度、平稳的运动控制对于商用智能机器人至关重要，如在物流配送中搬运易碎物品、在服务中与人类近距离接触等场景，都需要机器人具备精准的动作控制能力。然而，由于机械结构的复杂性、传动系统的误差以及控制算法的局限性等原因，机器人的运动控制精度和稳定性往往难以达到理想水平.
多机器人协同控制复杂：在一些商业应用场景中，需要多台机器人协同工作，如物流仓库中的货物搬运、生产线上的协作装配等。这就要求机器人之间能够实现高效的通信、精准的定位和协调的动作控制，以避免碰撞和冲突，提高工作效率。但目前多机器人协同控制系统的开发还面临诸多挑战，如通信延迟、任务分配与调度、协同路径规划等问题.
人机交互技术难点
自然语言理解与生成能力有限：虽然自然语言处理技术取得了显著进展，但机器人要真正理解人类语言的含义、意图和情感，并生成自然、准确、恰当的回复仍存在困难。人类语言具有模糊性、多义性和上下文相关性等特点，机器人在处理这些复杂语言现象时容易出现误解或回答不当的情况.
非语言交互能力不足：除了语言交流，人类之间还通过表情、手势、眼神等非语言方式进行沟通和交互。商用智能机器人在非语言交互方面的能力还比较薄弱，难以准确识别和解读人类的非语言信号，也无法做出相应的自然、合适的非语言反馈，从而影响人机交互的自然度和流畅度.
机械结构与材料技术难点
机械臂灵活性与负载能力的平衡：对于需要进行物体抓取、搬运和操作的商用机器人，机械臂的设计至关重要。既要保证机械臂具有足够的灵活性和自由度，以完成各种复杂的动作，又要使其具备一定的负载能力，能够稳定地抓取和搬运不同重量和形状的物体，这两者之间的平衡是一个技术挑战 。
材料性能与可靠性问题：商用智能机器人在不同的工作环境中运行，需要具备良好的材料性能和可靠性。例如，在户外环境中使用的清洁机器人，需要材料具有耐候性、耐磨性和抗腐蚀性；在高强度作业的物流机器人，需要材料能够承受较大的应力和冲击。同时，材料的选择还需要考虑成本、重量等因素，以满足机器人的整体性能要求 。
安全与可靠性技术难点
运行安全保障困难：商用智能机器人在公共场所或与人类密切接触的场景中使用，必须确保其运行过程中的安全性，避免对人员和周围环境造成伤害。这需要在机器人的机械设计、控制系统、传感器等方面采取一系列安全措施，如碰撞检测与避让、紧急制动、过载保护等，但要实现这些安全功能并确保其在各种情况下的可靠性并不容易.
系统可靠性与稳定性不足：商用智能机器人通常需要长时间稳定运行，以满足商业运营的需求。然而，由于其复杂的硬件和软件系统，以及各种外部因素的影响，机器人在运行过程中可能会出现故障或性能下降的情况。提高机器人系统的可靠性和稳定性，降低故障率，是商用智能机器人面临的重要技术难题之一 。