智能機器人發展內外驅動力 未來五大發展機遇

      2019-10-23 10:13:44

      當新一輪科技革命和產業變革正在重構全球創新版圖和經濟結構時,機器人在全球范圍內的研究、開發和應用也在快速發展,并向生產生活各個領域深度滲透。機器人正從搬運、裝配等傳統應用領域向更加智能化、精細化的先進制造、醫療健康、生活服務等領域快速延伸。那么機器人發展的驅動力是什么?未來的發展機遇是怎樣?又有哪些方向是投資機構所看好的呢?

      發展的內外驅動力

      科沃斯商用機器人CEO高倩認為,機器人的快速發展是由內外驅動力共同作用的。她在“2019大灣區國際科創峰會(BATi)”峰會上分享了這個觀點,該會議由億歐公司、EqualOcean主辦。

      從外部驅動力來看,2015年,我國60歲以上人口占總人口的比重達到16.15%,預計2020年,這一比重將達到17.17%;2018年我國人均GDP接近1萬美元,進入“中等發達國家”行列,可見,勞動力由過剩轉向短缺的拐點已經來臨。同時,國家層面也推出了《關于推進工業機器人產業發展的指導意見》、《機器人產業發展規劃(2016-2020年)》、《中國制造2025》等一系列強有力的戰略政策,以支持機器人產業的發展。

      從內部驅動力來看,隨著技術水平的提高,機器人作業的精度和速度逐漸改善,再加上端到端的一站式解決方案,全套的產品和服務也為客戶端提供了極大便利。此外,隨著機器人企業和產品數量的增長,機器人的價格也將會下降,客戶端的回報期也在縮短。那么,足夠可靠的產品、足夠便宜的價格,將會推動機器人的普及。

      行業尚未成熟

      北京大學教授、中國人工智能學會副理事長劉宏認為,60多年的機器人發展總體是平穩進步、滲透普及、應用多樣。

      以服務機器人為例,從發展歷程來看,可分為三類。第一類是以語音對話為主的卡通機器人,例如小度機器人、小武機器人、松果一號機器人,可以實現語音查詢、娛樂服務等等。第二類是人形機器人,不僅可以語音交互,還可以完成一些作業和服務,真正走進人類的日常生活,例如深圳優必選的alpha機器人、搜狗公司的旺仔機器人、北京康力優藍公司的優友機器人等等。第三類是“美女”機器人,形象更喜聞樂見,容易被人們接受,例如中國科技大學科研團隊研發的美女機器人“可佳”,向機器人“擬人化”邁出了重要一步。

      總體來看,從科研院校、到企業機構,均在研制機器人,而機器人的功能逐漸豐富,形態也在千變萬化,從科技產品發展的深層邏輯來看,人工智能發展仍有待推進,機器人產品發展尚未成熟。

      未來五大發展機遇

      劉宏認為,未來,隨著新技術的應用和新的應用場景的出現,智能機器人將迎來五大發展機遇:

      一,機器人+智能人機交互。第一代人機交互是穿孔紙帶;第二代人機交互是顯示器、鍵盤、鼠標;第三代人機交互是多媒體、觸摸屏;第四代人機交互則將會是伴隨機器人應用的自然交互、智能代理。

      二,機器人+大數據云計算。機器人要走進千家萬戶,價格是最大的因素。將來的機器人在云計算和大數據技術的支持下,數據處理和存儲都將在云端完成。

      三,機器人+智能監控。傳統的視頻監控系統檢測設備固定、數量多,缺乏事件自動檢測和分析,缺乏主動現場干預和事后查證。而智能視頻監控系統,則可以通過移動監控平臺,提高空間覆蓋率,實施在線預警、預防和打擊犯罪,而智能視頻監控系統的關鍵正是網絡環境下的智能機器人監控新技術。

      四、人工智能+服務機器人。目前,機器人的智能化水平仍較低,這是機器人普及的最大障礙。未來機器人將走出實驗室、走出工廠,逐步走進人類日常生活。在“人機共存”社會,智能人機交互,是實現機器人安全性、自主性、友好性的關鍵,而這迫切需要人工智能技術與機器人技術的深度融合和交叉創新。

      五、人工智能+工業機器人。劉宏認為,機器換人,勢在必行!第一代工業機器人主要從事結構化環境下的高精度、高強度、高重復性的固定作業;第二代是簡單傳感的工業機器人;第三代是與人工智能相結合的,可以在非結構化環境下完成復雜作業和人機協作的工業機器人。劉宏認為,第三代智能化工業機器人將是未來的重點發展領域。

      機器人投資的“道”與“術”

      近年來,智能機器人的迅速發展離不開資本力量的支持,各投資機構看好機器人的應用場景,紛紛參投機器人相關企業。

      源星資本管理合伙人于立峰認為,機器人的投資應以場景落地為導向、掌握核心技術激發新市場、2B先行。機器代人是智能制造的關鍵環節和標志,這一層面的需求場景明確、技術成熟度相對較高,智能機器人的應用有助于提升效率、改變成本結構,對傳統產業進行升級改造,從而實現自動化、信息化,并淘汰落后產能。

      目前,智能機器人的發展仍處于產業初期,機器人在不同行業的應用并不均衡,總體滲透率較低。在大數據的驅動下,原有市場需要更智能和更低價的產品,而潛在的新市場也仍有待激發,隨著技術和應用的相匹配,產業鏈將逐步完善。

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