服務機器人并非機器人行業中市場規模最大的類別,但必定是最具發展潛力的。
根據IFR預測,2018年全球機器人市場規模將達到298.2億美元,其中工業機器人168.2億美元,服務機器人92.5億美元,特種機器人37.5億美元,分別占比為56%、31%和13%。然而,自2013年以來,服務機器人市場規模正以年均23.5%的增速“狂奔”,這遠高于工業機器人年均12.1%的市場規模增速。
然而,在服務機器人產業飛奔的背后,是相關產品的同質化現象。以當前服務機器人最成熟的掃地機器人品類而言,記者在京東平臺上搜索“掃地機器人”關鍵詞,出現共計100頁、超過7500個搜索結果,其中不僅擁有美的、海爾、iRobot、小米等知名品牌,也有包括衛博士、趴趴走、玻妞等中小品牌。
與此同時,隨著AI、物聯網等技術的發展,關于服務機器人進入家庭的路徑也正在引發探討。“設備的發展都會走過先專用再通用的過程。”百度風投CEO劉維表示,“專用機器人能夠提高針對性,更快速地達到可用程度,具備更強的突破機會。但未來至少感知、傳感部件會走向通用化,因為所有機器人對物理環境感知的訴求是類似的。”
提速與泡沫
服務機器人產業進程提速,與認知智能的發展密切相關。
中國電子學會《2018中國機器人產業發展報告》指出,AI技術是服務機器人在下一階段獲得實質性發展的重要引擎,目前正在從感知智能向認知智能邁進,并已在深度學習、抗干擾感知識別、聽覺視覺語義理解與認知推理、自然語言理解、情感識別與聊天等方面取得明顯進步。
我國在AI領域的技術創新也在加快,從而催生一批創新型企業。例如,深圳旗瀚科技自主研發的金剛機器人擁有200多項自主研發核心專利和先進的語音識別方案,在室內復雜環境里自如行走速度最高可達5米/秒;深圳越疆Dobot“書法家”機器人是第二代高精度4軸消費級桌面智能機械臂,能夠實現±0.2mm的重復定位精度和高穩定性。
與之伴生的是,服務機器人的產品類型也日益豐富。除了在市場上率先落地的掃地機器人、送餐機器人之外,服務機器人正在向情感機器人、陪護機器人、教育機器人、康復機器人、超市機器人等方向延伸,服務領域與對象不斷拓展。
但在創新步伐加快的背后,也出現了一定的問題,首先便是同質化現象。“在2018世界機器人大會博覽會上,針對服務機器人業內存在兩個觀點,”北京航空航天大學機器人研究所名譽所長、IEEE機器人與自動化北京大區主席王田苗感慨道,“第一,機器人專業化服務有條不紊地在推進,包括物流配送、防恐防暴等,但另一方面,人類對于服務機器人走入家庭的期望值很高,但同質化現象特別嚴重。”
此外還有泡沫化。數據顯示,2014年中國僅458家機器人公司,然而到2017年9月,這一數量已經超過了6000家,4年時間增長超過10倍。在這其中,出現了大量諸如送餐機器人等產品,然而最終噱頭遠過于實用效果。
“服務機器人應該解決痛點,亦即剛需。不解決痛點的產品永遠都是泡沫。”在談及服務機器人泡沫現象時,國投創新董事總經理、合伙人王世海強調了自己的判斷標準,“例如掃地就是剛需,人類是難以容忍一個骯臟的家居環境的。”
專用或通用?
在語音交互、人臉識別、自動定位導航等AI技術與機器人深化融合的過程中,關于服務機器人市場出現了另一個爭論點:未來進入家庭的機器人形態究竟是怎樣的?
王田苗介紹道,當前業界存在兩種觀點。其一認為,相對通用的機器人能夠在可見的未來實現,這類機器人就類似于一個全能管家或助手,可以協調處理大部分家務。另一類觀點則認為,通用機器人在短期內難以實現,進入家庭的更多是專用機器人,“掃地就是掃地,做飯就是做飯,智能音箱就是智能音箱,不存在通用機器人的概念。”
劉維就此指出,兩種路徑均可能實現,但取決于不同的時間,總體來看會走過先專用再通用的過程。“專用型機器人是為了提升針對性,以更快地達到可用程度,相較于通用機器人而言,專用機器人效率更高,”劉維表示,“也許在不同場景具備一定的通用性,但功能上會是專用的。”
與此同時,劉維強調,在專用機器人的背后,也會孕育通用模塊,亦即機器人的感知、傳感部件會率先走向通用化。“無論是服務機器人或工業機器人,下一步首先是感知能力的通用,”劉維判斷道,“因為所有機器人對物理世界理解的訴求是類似的,機器人都需要理解環境、理解人類動作、理解人類高階意圖與指令以及周圍機器人或物體的語義,這其實是機器人背后所擁有的共性技術。”
事實上,已有多位業內人士向記者強調,提升機器人智能的前提在于設備對周邊環境的感知力。“要讓機器人做出切實的行動,如實現在家居環境中的清潔、路徑規劃等,需要感知周圍豐富的物理空間信息。”iRobot技術副總裁ChrisJones告訴記者,“機器人更智能地感知物理空間信息,了解屋內的布局、是否存在障礙物、障礙物的位置、如何繞過這些障礙從而形成最佳的路徑等,所有這些都是更高一層次的機器人思維和智能。”
當前機器人設備提升對物理環境感知能力的方式,是在單機上搭載各式先進的傳感器設備及應用相關AI技術,然而這未必是最優選擇。例如,當前掃地機器人需要耗費成本搭載各式傳感器,但由于掃地機器人設備使用時長的限制,相關傳感器并未最高效率地予以利用,更多時候仍是閑置的。
“再過幾年,家庭內部可能會誕生一個通用的感知模組,通過多傳感器對空間進行高階結構化和高階語義化,然后將信號傳遞給機器人單品,使得產品既能夠降低成本,也可以提升對環境的精準理解。”劉維指出。【責任編輯/孟亮】
(原標題:藍海還是紅海? 服務機器人智能化提速泡沫隱現)
來源:新浪科技
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小何
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