“未來服務(wù)機(jī)器人的市場機(jī)會沒有天花板?！睂τ诜?wù)機(jī)器人的未來，沈陽新松機(jī)器人自動化股份有限公司總裁曲道奎也頗為看好。劉雪楠稱，服務(wù)機(jī)器人正處于高速裂變期，底層技術(shù)趨同出現(xiàn)巨頭是趨勢，而在細(xì)分領(lǐng)域?qū)楷F(xiàn)不同應(yīng)用端的“新星”。

不過，縱然前景頗為明朗，但服務(wù)機(jī)器人卻面臨著尚未完全打開市場的現(xiàn)狀。英特爾（中國）有限公司戰(zhàn)略合作與創(chuàng)新業(yè)務(wù)部總監(jiān)張志斌用“痛并快樂著”形容其接觸到的服務(wù)機(jī)器人企業(yè)，“有想法沒有技術(shù)，有技術(shù)做不了產(chǎn)品，有產(chǎn)品不知道怎么賣，知道怎么賣沒有錢”。

服務(wù)機(jī)器人進(jìn)入裂變期行業(yè)激辯風(fēng)口還有多遠(yuǎn)

“過去服務(wù)機(jī)器人的應(yīng)用場景更多是在實驗室里，但2017年它的場景應(yīng)用會進(jìn)一步的裂變。”這是劉雪楠對于服務(wù)機(jī)器人2017年的預(yù)判。他認(rèn)為，所有的行業(yè)，真正產(chǎn)業(yè)級的裂變均來源于場景應(yīng)用，就像電腦市場真正爆發(fā)的時候，是因為互聯(lián)網(wǎng)的場景應(yīng)用，裂變過程中會有很多的失敗案例，但這場裂變會助推機(jī)器人產(chǎn)業(yè)化的技術(shù)真正落地。

談到服務(wù)機(jī)器人的發(fā)展趨勢，劉雪楠告訴記者，服務(wù)型機(jī)器人將和人工智能有更多的結(jié)合機(jī)會。具體而言，底層技術(shù)和基本型的技術(shù)會逐漸趨同，每個領(lǐng)域都有幾家大公司去做，甚至出現(xiàn)巨頭；同時在一些細(xì)分領(lǐng)域，將會進(jìn)一步地裂變和細(xì)分。

在商業(yè)模式方面，劉雪楠認(rèn)為可能會有硬件呈現(xiàn)低價趨勢甚至免費(fèi)模式，以低價打開家庭消費(fèi)；此外，服務(wù)機(jī)器人的模組化和模塊化將成為重點，消費(fèi)者眾包式的人工智能工具將成為重點。

另一方面，劉雪楠稱服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)的生長、成長不是像過去類似智能手環(huán)那樣的單純的硬件，成長模式是生態(tài)平臺化的成長，分別從技術(shù)級、產(chǎn)業(yè)級和生態(tài)級升級，這些硬件方案會更好底促成機(jī)器人快速進(jìn)行硬件裂變，軟件同樣有各式各樣對應(yīng)人工智能的、關(guān)聯(lián)的模組和技術(shù)。

“痛并快樂”探尋行業(yè)風(fēng)口

服務(wù)機(jī)器人的時代已經(jīng)開啟，縱然未來的前景頗為明朗，但服務(wù)機(jī)器人卻面臨著尚未完全打開市場的現(xiàn)狀，仍在探尋著行業(yè)風(fēng)口。

與此同時，服務(wù)機(jī)器人未來的五年最容易切入的領(lǐng)域?qū)谀膬旱臅诚胍搽S之而來。劉銳認(rèn)為，接下來五年里面，服務(wù)機(jī)器人在交互方面來說，將由原來移動端的觸摸點型變成語言交互方式。未來五年對機(jī)器人最大的需求是很多人都想了解機(jī)器人和學(xué)習(xí)機(jī)器人，科教和展覽將是不錯的領(lǐng)域。張志斌稱把場景變窄了，就能做出了不起的產(chǎn)品，應(yīng)該集中在自己擅長的部分，盡最大的努力對接高校和科研機(jī)構(gòu)的資源，解決用戶體驗問題。

劉雪楠用“富強(qiáng)”概括了公用型機(jī)器人和家用型機(jī)器人的走向，公用型機(jī)器人針對“富”，將從資金豐富的單位和機(jī)構(gòu)里率先被啟用；服務(wù)型機(jī)器人針對“強(qiáng)”，將從消費(fèi)者的強(qiáng)需求，比如教育和養(yǎng)老市場方面的應(yīng)用切入。

值得注意的是，劉雪楠認(rèn)為機(jī)器人的硬件和基本技術(shù)只是短期的重點，在5~10年之后，基于機(jī)器人普及之后，會形成和人類社會關(guān)聯(lián)的機(jī)器人社會，服務(wù)機(jī)器人的社會化和人性化將是真正的競爭重點。

服務(wù)機(jī)器人攻堅戰(zhàn)不可或缺的技術(shù)利器

服務(wù)機(jī)器人實際上是多種技術(shù)的融合和實現(xiàn)，包括語音交互、導(dǎo)航定位、運(yùn)動控制、后臺調(diào)度管理、多傳感技術(shù)、通信等多領(lǐng)域技術(shù)。要讓產(chǎn)品成功商用，這些技術(shù)缺一不可。

定位導(dǎo)航技術(shù)：得雷達(dá)SLAM者，走得更遠(yuǎn)

行業(yè)領(lǐng)先的服務(wù)機(jī)器人企業(yè)，八成都采用了SLAM技術(shù)。簡單來說，SLAM技術(shù)是指機(jī)器人在未知環(huán)境中，完成定位、建圖、路徑規(guī)劃的整套流程。

據(jù)介紹，雷達(dá)SLAM雖然成本較高，但卻是目前最穩(wěn)定、最可靠、高性能的SLAM方式。這種技術(shù)定位精度控制在±10mm內(nèi)，能夠確保機(jī)器人在完全未知的環(huán)境中創(chuàng)造地圖，同時根據(jù)地圖進(jìn)行定位、導(dǎo)航、自主規(guī)劃路線。也就是說你下達(dá)任務(wù)后以后它就能自主規(guī)劃路線、完成任務(wù)后回到迎賓地點，無需人工操作，與谷歌無人駕駛技術(shù)有異曲同工之妙。

SLAM技術(shù)目前已廣泛應(yīng)用于AR、機(jī)器人、無人駕駛等新興領(lǐng)域，其中雷達(dá)SLAM因良好的指向性與高度聚焦性，成為行業(yè)主流定位導(dǎo)航方式。

運(yùn)動控制技術(shù)：輪動機(jī)器人更符合市場需求

有趣好玩的雙足機(jī)器人你一定都見過，然而事實是這類機(jī)器人穩(wěn)定性差，移動速度慢，并且一推就倒。而輪式、履帶式的服務(wù)機(jī)器人則擁有更好的平衡性，在運(yùn)動過程中更穩(wěn)定。

目前雙足機(jī)器人主要有電機(jī)和液壓兩種運(yùn)動控制方式，前者結(jié)構(gòu)相對簡單，但負(fù)載能力有限；后者雖然有較大的負(fù)載能力，但結(jié)構(gòu)復(fù)雜。而輪式、履帶式機(jī)器人的運(yùn)動控制方式主要由縱向控制和橫向控制兩部分組成，前者調(diào)節(jié)移動速度；后者調(diào)節(jié)移動軌跡。在運(yùn)動、避障過程中，輪式、履帶式機(jī)器人能夠根據(jù)速度的不同采取不同的控制策略，以保持整體的穩(wěn)定性。從目前的技術(shù)發(fā)展和實用性來看，輪式、履帶式的機(jī)器人顯然更符合市場需求。

多傳感器融合技術(shù)：最終體現(xiàn)產(chǎn)品差異化功能

傳感器如同機(jī)器人的“五官”，機(jī)器人通過傳感器獲取外界信息，以滿足探測和數(shù)據(jù)采集的需要。系統(tǒng)通過綜合、互補(bǔ)、修正、分析所得信息，從而完成決策，快速作出反應(yīng)。未來的機(jī)器人想要做得更像人，多傳感器融合技術(shù)至關(guān)重要。比如日本Pepper機(jī)器人就配有1個3D傳感器、5個觸摸傳感器、2個陀螺儀、2個聲波定位儀、3個緩沖傳感器、6個激光傳感器。通過這項技術(shù)，Pepper能識別人的表情、語氣、周圍環(huán)境，并根據(jù)人的情緒做出更豐富的、更人性化的反應(yīng)。

目前我國主流服務(wù)機(jī)器人主要配有紅外傳感器、超聲波傳感器、觸覺傳感器、視覺傳感器等。實際上，如果服務(wù)機(jī)器人想要完成更多、更復(fù)雜的任務(wù)，還需配備更多的傳感器。多傳感器融合技術(shù)的成熟與否，將直接體現(xiàn)在服務(wù)機(jī)器人的差異化功能上。

深度學(xué)習(xí)算法：機(jī)器學(xué)習(xí)里的重要突破

在人類面前，機(jī)器人就是一張白紙，它們需要學(xué)習(xí)人類的各方面，像說話、做家務(wù)等等，而在這方面，深度學(xué)習(xí)算法就是一個關(guān)鍵。

利用深度學(xué)習(xí)算法，在加以大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，服務(wù)機(jī)器人就可以模仿人類形成自己的一套做事方法，并在之后加以運(yùn)用。以人臉識別為例，科學(xué)家們利用數(shù)據(jù)庫中的人類照片對算法進(jìn)行訓(xùn)練，讓之將照片與人名相對接，在不斷的糾錯中提高其識別的準(zhǔn)確率。

如果將人工智能技術(shù)的研究比作造房子的話，深度學(xué)習(xí)算法就是最底下的“地基”，承擔(dān)著一項技術(shù)的所有“風(fēng)險”。此外，在認(rèn)知交互方面，除了語義理解和向人類學(xué)習(xí)，服務(wù)機(jī)器人還需要對“感情”進(jìn)行理解，如此，它才能夠真正的貼近人類，實現(xiàn)自己的真正價值，尤其是注重情感交流的陪護(hù)型服務(wù)機(jī)器人。

未來要打好服務(wù)機(jī)器人這場攻堅戰(zhàn)，深化技術(shù)必不可少，發(fā)展道路還很長。

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