首頁 >
AI和機器人，早就被應用在工業流水線等場景中。而消費型智能機器，卻一直在市場爆發的邊緣反復試探。
一方面人工智能的加持讓機器人在社會服務領域的應用范圍進一步被擴大，語音技術也令人機交互更加自然，開始逐漸脫離“人工智障”。但另一方面，政策限令、市場習慣、產品創新，并沒有發生質的革新，機器人始終停留在小眾極客、營銷噱頭的范疇，硅谷爆火的披薩機器人項目去年也宣告關門。
而這次防疫工作對人際交流的嚴苛限制，也讓利用智能機器參與相關工作的“硬核”操作，獲得了不少出鏡率和關注度。
它們或許是在農村道路上空沖村民喊話的無人機，或是社區里協助警務巡邏的機器人，也出現在在醫院和公共場所里，替代人類完成消毒任務……既不需要戴口罩，更不必擔心被病毒傳染，
盡管與既往的消費型“智能機器”相比，它們只進行了有限的技術改造，但在防疫場景中，卻展現了不小的潛力。臨危受命的智能服務機器人，究竟有沒有未來？作為5G時代的“殺手級應用”之一，它能否在此刻迎來自己的“春天”呢？
服務型機器人如何變成“防疫武器”
當我們討論服務型機器人時，它們究竟是如何在防疫工作中發揮作用的？
目前看來，主要有三個作用：
1. 輔助醫療
在治療過程中，醫護人員協助機器人進行檢查、施藥，無需進入隔離病房，能夠更好地減少被傳染的風險。
根據英國《衛報》報道，美國在治療本國首例新型肺炎患者時，就采用了配備了攝像頭、麥克風和聽診器等設備的智能機器人，醫生在隔離窗外操作機器人，就能完成絕大多數診療措施。
而在武漢同濟醫院、上海第六人民醫院中，也有醫護機器人、送藥服務機器人等，協助承擔起了看護消毒、測量體溫、清潔送藥等工作。
2. 公共消毒
在公共區域，一些智能洗地、消毒的機器人也加入了防疫大軍，在機場、火車站等地區，通過自動駕駛完成消毒清潔作業，避免人群密集場所的聚集和接觸。
前不久上海移動就推出了一款5G-Cloud Cleaning消毒清掃機器人，通過自動設定區域，代替人工在區域內進行消毒和清潔。
3. 日常服務
另外，在一些定點隔離區域，智能機器人也取代服務人員，擔當起了為隔離人群送餐、送物的重任。
當然，我們也看到添加了語音模塊和紅外線成像熱鏡頭的無人機，在阻止人員聚集、避免一線人員實地監督、預防二次傳染等，起到了前所未見、立竿見影的效果。但眾所周知，中國的低空飛行器有著十分嚴格的管制政策，疫情結束后伴隨著城市人流量的回升，使用無人機執勤的頻率恐怕會不可避免地回落。
但人形服務機器人不同，防疫事件不僅給了機器人產業一個絕佳的練兵機會，同時也讓大眾得以真情實感地近距離習慣與機器人交互。更關鍵的是，此次疫情之后，機器人將作為關鍵時刻維護人身健康安全的“常規軍”登堂入室。
智能機器人的前因與未來
我們知道，自從2014年以來，服務型機器人就浪潮洶涌，一大批創業公司都投身其中，帶有屏幕、能夠移動的機器人陸續出現，并被引入到商場迎賓、銀行接待、家庭互動、餐廳營業等消費場景中。
根據《中國機器人產業發展報告2019》顯示，2019年全球機器人市場規模將達到294.1億美元。這其中，既有能包含處理復雜數據、提升整個運算效率的高精尖機器人；也有能夠幫助勞動密集型企業降本增效、平均節省20%勞動力成本的機器人。
但迄今為止，服務型機器人仍未大規模應用，連高精尖如波士頓動力、久經沙場的日本pepper，都未能打開市場窗口。
在疫情的推動下，我們見到了服務機器人的集體上崗，這里面有三個基本前提：
1. AI技術矩陣的整體升級
服務型機器人需要語音識別、語義理解、計算機視覺、傳感技術、定位導航、機器人操作系統等綜合解決方案，近兩年算法模型的成熟開始讓AI機器人能夠以更自然的方式與人和環境進行溝通。
2. 感覺與思考能力的成本下降
想要廣泛商用的前提是合理的價位，越來越豐富靈活的公有云服務、成熟開源的各類算法模型、日趨完善的5G超大網絡，都在降低機器人運行成本的同時，效能也進一步提升。
3. 可以貫穿的長效價值
在性價比的基礎上，服務機器人在一個沒有直接競品、市場空白巨大的市場，首要考慮的就是產品性能，能否交付給市場穩定長效的價值。此前的消費機器人，大多以表演娛樂性質出現，并沒有提升效率，而在此次防疫中則擔綱了重要的戰力。
當然，這是否意味著市場大規模增長的來臨呢？
我們還是要看到這次服務機器人的普遍特征，首先就是創新有限。
除了醫療場景中所需的高精尖助理機器人，大部分清潔、送餐機器人都是在機器人OS基礎上進行改裝的，基本上就和裝個藍牙WiFi就敢自稱智能家居的電器差不多，只是實現了一定服務的自動化，距離“智能”還有一定差距。比如此次無論是消毒機器人還是醫療物資運輸機器人，其移動場景是需要預先設定。這就意味著適用環境相對有限。
其次，機器人產業的核心技術與零部件還依賴進口，中國在高精尖產品上與德日企業整體差距仍然明顯，這就導致其成本居高不下，此次參與防疫主要靠企業捐贈為主，并未出現清晰的盈利模式。并且機器人相比人工，工作效果無法相提并論，無法解決太多且復雜的問題，比如走廊等地方就是機器人的工作死角。目前機器人只能犧牲一部分效率，以保障人類安全優先，整體無法達到非常高的運行效率。
另外，整體機器人產業還不夠完整，不僅技術成果從實驗室到B端落地的轉化率相對較低，在用戶體驗、軟件、內容、服務等上下游產業鏈也良莠不齊，不同品牌的機器人協同性如何，讓投資人與消費者都充滿迷茫。
服務機器人打開未來的“五子棋”
1. 給機器加上“智慧五感”
在讓機器具備多模態綜合感知的基礎上，終端智能也需要進階，通過主動理解人類，進行智能計算，來提供更好的主動服務。比如通過智能識別和自動駕駛，迅速學習并適應不同環境、不同人群密度的服務方案，降低人工干涉的頻次。
2. 核心技術的國產化
機器人的核心零部件主要是控制器、伺服電機和減速器，占到多關節機器人總成本60-70%，目前絕大程度依賴進口，不僅成本居高不下，并且有可能在國際局勢中面臨“卡脖子”危機，加速國產化高精尖開發是當務之急。
3. 關聯學科的協同進展
除了AI算法、零部件的進步，智能性能的提升也意味著需要使用更復雜、更重的元器件，要突破這一瓶頸就需要材料學的進步，醫學類服務機器人的性能提高也需要醫學、神經科學等的協同開發。
4. 全面關注的市場效應
服務機器人的普及也需要給市場一個接受的契機，比如這次疫情對醫院環境、業務流程、人員配置等帶來的挑戰和變化，就成為細分產品備受關注的前提。而目前大多數人對新科技的接受程度不高，為2C創造落地條件。
5. 無短板、有長板的中國式土壤
中國的產業土壤也賦予了機器人產業一些特殊的優勢，比如創新意識更加大膽，對于部分細分場景的定制化服務有極大的市場機遇。此外中國移動互聯網的工程師紅利與AI軟件上的國際化競爭優勢，也讓中國產業在軟件層并未落于人后。AI+軟件+場景，成為廠商的破題關鍵。
當五個棋子連成一線，我們將得到能夠更好服務人類的機器人，這也是技術、商業、人文的多重進階。
