ChatGPT是一种基于自然语言处理（NLP）和机器学习的语言模型，按照这一理解，ChatGPT 其实与机器人能够关联的点并不多。

但由于ChatGPT近来热度居高不下，不断有读者后台咨询机器人大讲堂，希望了解其与机器人结合的可能性。

为此，我们尝试通过ChatGPT去找找答案。

那么未来具体有哪些机器人领域ChatGPT能够切入？ChatGPT回答这包括：

（1）虚拟助手：它可以为用户提供信息查询和服务。

（2）问答系统：可以被训练来回答用户的问题，提供信息查询服务。

（3）对话机器人：可以进行多轮对话。

（4）自然语言生成：可以生成文本内容，例如文章，摘要，描述等。

（5）自然语言理解：可以理解自然语言输入，并进行相应的操作，例如对话管理，意图识别等。

如果按照这一理解，好像还是与AI区别也不大？

于是我们继续询问，这是否意味着ChatGPT相对AI的内容输出效率更高，能够生成高质量的语言回复？如果主要能够与服务机器人有进一步的结合，是否可以帮助服务机器人实现在迎宾、对话上的优化？

ChatGPT回答，服务机器人有很多种，例如语音助手（如 Siri、Alexa）、聊天机器人（如 Facebook Messenger 机器人）、客服机器人（如 H&M 客服机器人）等，其实都已经与AI有着大量结合，问题都在于精准性和效率。

但目前基于ChatGPT是否能够出现更加有效的应用，还处于探索阶段。

为了进一步探索这个答案，我们把提问的范围缩小且更精准。我们提出，按照这种理解，这是否意味着目前短期能够看到ChatGPT使用前景的主要集中在公共服务场景？例如包括预测机器人、客户服务机器人、问询机器人、诊断机器人、教育机器人等，而长期或者更远才会在家庭机器人、养老陪伴机器人等较个人服务领域有着非常多的可能性？

我们让ChatGPT输出了多次答案，总结认为，这可能与需求和实现价值有直接关系。

这意味着ChatGPT早期可以借助NLP 技术助力人机互动能力升级，帮助人形机器人理解和生成人类语言，使其能够与人类进行有效的交互，同时加速算法落地助力人机互动能力升级，加速算法落地。

但人形机器人使用ChatGPT的场景与服务机器人类似，都是提升效率。例如面对C端场景时，ChatGPT 可以生成流畅自然的人类语言，使得人形机器人的交互更加自然。或者ChatGPT 可以快速生成准确的回答，使得人形机器人能够快速回答用户的询问，还有一些例如ChatGPT 可以被训练于大量的知识，使得人形机器人可以应对更广泛、专业的询问，或者通过使用 ChatGPT让人形机器人可以在短时间内处理大量询问，提高服务效率。

那么ChatGPT有没有可能与工业机器人领域进行结合？ChatGPT回答也有，它列出了可能可以被用于以下几个方面的应用：

（1）优化交互界面：ChatGPT 可以作为一个语音人机对话介质，让人类直接与工业机器人进行交互，提高工业机器人的用户体验。

（2）提高语音识别能力：ChatGPT 可以与语音识别技术结合，提高在复杂环境中工业机器人的语音语义识别能力。

（3）增强机器人控制性能：ChatGPT 可以作为一个机器人控制系统，通过自然语言命令来控制工业机器人的操作。

（4）远程故障诊断：ChatGPT 可以被训练来诊断工业机器人的故障，并快速给出相应的解决方案。

关于将ChatGPT用在机器人上的相关企业和案例，虽然目前还没有具体的内容，但是ChatGPT 的答案相信，随着自然语言处理技术的发展，将来这一领域有可能出现更多的应用。

▍瓶颈依然存在

就实际情况来看，目前，将ChatGPT商业化其实存在很多和AI应用类似的门槛和瓶颈。与机器人 AI一样，未来任何产业融合类ChatGPT技术，必然不是单独接入API就能够实现，大多需要企业具备开发能力或者别的一些基础条件。

例如从一开始来说，基于ChatGPT开发应用，就需要企业配备技术人员或专业的技术服务商来帮助实现技术集成和实施。

其次，由于文本数据是ChatGPT的支撑，需要大量的客户问题和对话数据集，以用于训练ChatGPT，提高其训练数据能力。为此，可能企业需要准备充足的计算资源，以实现模型的训练和部署。

在这些基础上，还有一些更深层次的考虑需要注意。

因为ChatGPT本质上需要大量的数据，这就要企业提供合理的数据管理和安全措施，以保证数据安全和隐私。有了数据，最好还需要企业团队能优化和持续改进，不断使用客户反馈和数据，持续扩容数据库，调整和改进模型，以保证客户满意度。

如果企业能够满足以上条件，就大概率可以优化机器人的语义理解和对话，提高客户满意度。

我们又深入问了问ChatGPT在工业场景落地的具体瓶颈，从ChatGPT的回答发现其也与AI的瓶颈类似。

例如由于ChatGPT 需要收集大量关于工业机器人故障的文本数据，然后对这些文本数据进行训练，使ChatGPT能够识别工业机器人的故障描述和解决方案，因此这首先会涉及到一定的企业数据隐私问题。

而针对工程技术支持方面，ChatGPT 虽然可以帮助工程师更快地找到代码示例和技术解决方案，以加速开发进程，例如根据工程师提供的需求生成代码，或提供代码修改建议，并在编写过程中提示最佳实践和常见错误，但这一前提是工程师能够理解并正确引导ChatGPT 完成相关开发程序的训练和接入。

针对数据分析方面，ChatGPT认为可以利用大量数据进行分析，帮助工业公司更好地识别企业商业模式和当前的热点趋势，并基于此进行决策，而这些前提同样是都需要实时的动态数据接入。

因为训练大规模的 NLP 模型需要大量的高质量数据，但是工业场景中数据往往难以获取，而且NLP 模型的训练和部署都需要很高的计算复杂度，因此在实际使用中可能会遇到很多困难，这对于工程师和企业都是一个巨大的挑战。

即使能够完成，目前NLP 模型的准确性也受多种因素的影响，很难保证其在实际使用中的准确性。

而且需要注意的是，企业想要实现与ChatGPT等新技术的挂钩，必然需要对机器人技术和自然语言处理技术有足够的了解，以确保训练结果的准确性和可靠性。

可以将传统工业 AI 解决方案与之进行对比，传统AI赋能工业安全巡检辅助预警解决方案，同样也大多是针对人机物等多场景进行智能识别，以实现安全、行为、设备控制、监测等需求或者实现预警，最终构建工业安全巡检辅助预警应用系统，实现工业安全巡检闭环管理，提升安全生产管理效能，助力工业企业安全生产。

▍结语与未来

由于ChatGPT能够让普通人使用，且具有更出色的自然语言处理能力，可以生成高质量的语言回复，而且会在短时间内生成大量的内容，这大大提高了效率。

同时恰好又因为ChatGPT能够被普通人接触并使用，所以难免有些被各路自媒体神化。但在这之前，AI却已经悄然深入了各类产业中，也让许多行业人士对此并无太多感知。

但总而言之，无论是AI 还是ChatGPT，未来他们作为内容基础的都一定是数据，那么其可靠性和准确性又恰依然恰一直都是难题。

毕竟，不同于对话和忽悠，在实际工业生产中，人类生命和安全只有一次。