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。

▍ChatGPT和AI对比

谈到应用领域前，我们询问了ChatGPT其与AI的区别。

AI 是人工智能的统称，涵盖了诸多子领域，也与机器人等挂钩时间更久，机器人 AI应用已经非常广泛。

就侧重点而言，ChatGPT 主要是以文本数据为训练数据，因此功能主要集中在自然语言处理，特别是对话生成，这也使得ChatGPT看似具备AI的特征。但实际 ChatGPT 是一种基于Transformer 模型的 NLP 工具，是 AI 的具体实现之一。

区别在于，实则原先AI 模型的训练数据不仅有各种形式的文本数据，还有图像数据、语音数据等，从语音识别、图像识别到自然语言处理等原先都是 AI 的应用领域。

在原先，AI 应用领域已经十分广泛，涵盖了各种行业，从金融、医疗到智能家居等，而 ChatGPT 应用领域主要是自然语言处理，如聊天机器人、问答系统等，可以说具体应用ChatGPT 只是 AI 的一个子领域。

在此基础上，ChatGPT 强化了对于数据的应用和处理，例如可以根据新的数据进行自学习，以不断提高自身的处理能力，这让其语言回复会越来越连贯，对于客户来说更加友好。

有了这个认知，我们再去询问了ChatGPT对于机器人的实际提升作用。

▍ChatGPT 机器人？

ChatGPT提到，用户可以训练它来生成文本，回答问题，做决策等任务，同时，ChatGPT 也可以为机器人提供自然语言处理能力，提高机器人的用户体验和交互能力。

我们提问道，ChatGPT 机器人能否有更详细的案例？ChatGPT回答，具体来说其可以通过训练大量的文本数据来生成人类般的对话，并能回答用户的问题，从而被用于对话界面、语音识别、机器人控制等方面，进一步改善机器人的功能，降低机器人的使用门槛。

由此可以发现，在商用场景中，ChatGPT与AI在机器人上的应用其实区别不大。核心在于门槛更低且效率更高、更加精准。

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。

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。

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