撰写 | 李思文
编辑 | 刘玉豪
从全球范围来看, 机器人 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000036.html 是衡量国家创新能力和产业竞争力的重要指标, 已成为全球新一轮科技和产业革命的重要切入点. 人工智能 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000001.html 技术的突破, 核心零部件成本的下降, 加速了服务机器人 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000338.html 在各领域的渗透.
近五年, 中国服务机器人行业增速高于全球平均增速, 市场规模占全球比例超 25%, 同时在产业链, 产业环境等方面都具备全球竞争优势, 未来有望成为全球服务机器人领域的领导者. 在疫情催化之下以及数年的持续高速增长基础上, 中国服务机器人产业未来仍将迅速扩张且潜力巨大.
认清发展现状, 理清发展逻辑, 紧跟发展机会, 是产业当中所有参与者需努力的方向. 因此本报告基于服务机器人产业链梳理, 重点针对服务机器人中上游核心技术模块及下游终端应用两大部分进行纵向分析, 以此探究中国服务机器人产业的发展现状, 展现服务机器人行业目前所处发展阶段, 发展过程中的关键影响因素, 未来机遇及挑战.
重点研究范围与内容
服务机器人应用场景复杂多样, 具体细分种类繁多. 其可应用在零售 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000162.html , 物流 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000101.html , 医疗 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000008.html , 教育 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000279.html , 安防 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000159.html 等众多行业和场景, 实现引导接待, 物流配送, 清扫, 陪伴教学, 安防巡检等多样化, 复合型功能. 结合大量桌面研究及专家访谈, 亿欧智库以应用场景与实现功能为划分标准, 研究内容重点聚焦 3 大类型下 9 种功能应用的服务机器人.
研究内容基于产业链展开, 对服务机器人中上游核心技术模块及下游终端应用两大部分进行纵向分析. 其中技术模块的内容占比相对较低, 报告对技术模块的发展现状及趋势, 主要参与者及技术解决方案等内容进行基本梳理, 呈现服务机器人行业技术层面的基本发展情况; 而终端应用部分占据较大比例的研究份额, 从应用需求属性, 商业模式, 行业竞争格局, 发展趋势等角度展开, 探究服务机器人落地应用的发展现状及趋势.
核心技术模块分析
环境感知, 运动控制, 人机交互, 操作系统及芯片 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000221.html 几大技术模块的技术发展成熟度决定着服务机器人产品的应用落地程度.
环境感知技术是机器人技术体系实现的基础和前提条件, 与智能机器人的地图构建, 运动控制等功能息息相关. 系统内的单个传感器 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000428.html 通常仅能获得环境的信息段或测量对象物的部分信息, 而机器人需整合多渠道数据信息并处理复杂情况, 因此机器人对环境的感知大多通过激光 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10001143.html 雷达, 摄像头, 毫米波雷达, 超声波传感器, GPS 这五类传感器及其之间的组合来实现自主移动功能.
运动控制技术 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000470.html 是机器人实现稳定运行的保障, 定位导航 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000431.html 与运动协调控制为两大重点研发方向. SLAM 技术是目前广泛应用的导航技术. 舵机是步态服务机器人的核心零部件和成本构成, 可以驱动和控制服务机器人的关节运动, 关节越多, 所需舵机数量越多, 对舵机力矩的要求也越高.
基于语音的人机交互是当前人机交互技术中最主要的表现形式之一. 它以语音为主要信息载体, 使机器具有像人一样的 "能听会说, 自然交互, 有问必答" 能力, 其主要优势在于使用门槛低, 信息传递效率高, 且能够解放双手双眼. 体感交互是由即时动态捕捉, 图像识别, 语音识别, VR 等技术融合衍生出的交互方式, 机器人未来有望成为高层次体感交互的载体.
操作系统能够有效地提高机器人研发代码的复用率, 简化多种机器人平台之间创建复杂性和鲁棒性机器人行为的任务量. 当前全球主流机器人操作系统为 Android 系统和 ROS(Robot Operating System) 系统. 中国自研智能机器人操作系统目前还在发展当中, 大部分公司都是基于底层主流操作系统的开源架构做进一步开发, 使其适合自身个性化应用.
机器人在定位导航, 视觉识别, 处理传输, 规划执行等环节都需要用到不同类型的芯片, 因此芯片对于机器人有至关重要的作用. 一般在机器人中, 几个支持芯片会将接口集合起来, 之后再统一连接到微控制器上. 中国的通用芯片技术发展水平与外国相比仍然存在很长的路要走, 短期内无法完全扭转落后格局; 而在人工智能芯片领域, 中国的发展情况目前走在世界前端, 有望通过现有技术优势提升国际影响力, 成为生态建设中的重要一环.
终端应用分析
家用服务机器人
在个人 / 家用领域, 主要存在效率提升, 教育及娱乐休闲等基本需求. 目前市面上仍有许多产品功能冗杂, 定位不清晰, 同时堆叠早教 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10001235.html , 娱乐, 管家等多项功能. 因此本研究主要关注工具型机器人和教育型机器人这两大类别, 未将娱乐类, 管家类机器人列入研究范围.
工具型家用服务机器人消费品属性明显, 市场规模及行业发展速度由消费者需求驱动. 因此衡量工具型家用服务机器人落地场景是否具备发展空间的主要因素为是否存在刚需, 使用频次以及个性化需求程度. 其中扫地机器人近几年发展势头尤为猛烈, 2012-2018 年产品销售额 CAGR 达到 61%, 这与家用场景下的清洁需求属于刚性需求, 需求频次高及个性化程度低的特征密不可分.
人工智能技术的发展推动整个教育机器人市场的变革. 整体来看, 教育机器人的发展现状为: 一方面, 教育仍是人工智能商业化落地的重要领域, 从目前行业整体产品水平来看入局门槛相对较低, 众多参与者共建产业生态; 另一方面, 过去教育机器人产品成熟度不够, 大部分仍扮演玩具 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000391.html 角色, 真正价值未完全体现, 正在逐渐消耗消费者对行业的新鲜感.
因此行业正在逐步回归教育本质, 希望人工智能技术与教育应用真正进行深度结合, 创造实际价值. 教育陪伴类机器人领域参与者正在持续不断地进行更迭创新, 延伸教育价值 ; 蓝宙科技, 优必选等 STEAM 教育机器人公司同样长期致力于实现人工智能技术真正赋能 STEAM 教育, 在实践中培养学生的创新思维和解决复杂问题的能力.
医疗服务机器人
随着技术端的医学, 工程学, 机器人学不断取得突破, 新型材料, 大数据及人工智能等技术与医疗领域结合日渐紧密, 需求端医疗理念不断进步与变革, 人们对于高端医疗服务需求不断提升, 医疗机器人的行业应用将成为大势所趋.
中国医疗机器人市场规模持续增长, 应用效果良好, 正在不断提升市场渗透率. 但从整体发展阶段来看, 医疗机器人仍处于初期导入阶段, 产品本身的技术水平及医护人员的操作能力都需要继续培育.
目前医疗机器人市场中, 医疗康复机器人由于应用范围及政策利好等因素已成为中国市场规模最大的医疗机器人品类; 医疗辅助机器人则以技术相对简单的特性, 以及社区, 养老 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000089.html 区等需求增长扩大因素, 市场规模迅速扩张; 而医疗手术机器人虽然前期经历快速发展, 但由于应用成本高昂导致市场普及进度相对缓慢, 目前市场占比相对较小; 医疗后勤机器人则应用场景较为多样化, 技术难度及产品价格相对较低, 市场空间还在不断拓展当中.
医疗机器人是同时跨越医学和工学的综合性学科, 研发周期长, 门槛高. 因此未来需建立一个政, 产, 学, 研, 医, 资结合的平台, 将技术, 人才, 资本, 高校, 政府, 医院等要素共同连接起来, 提高资源间联系的紧密度以及合作深度, 合力推动医疗机器人产业的繁荣发展.
公共服务机器人
当前公共服务机器人的应用主要集聚在餐厅, 酒店 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000229.html , 银行 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000199.html , 医疗以及部分娱乐场所等. 从商业用途和商业价值角度考虑, 目前落地规模较大, 真正体现应用价值的机器人类型主要有引导接待机器人, 末端配送机器人和智能安防 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000559.html 机器人, 其各自价值定位存在很大差别. 而猎户星空, 云迹科技, 高新兴机器人等一系列公司正是在发展过程中找准自身价值定位, 才逐步成为业内各领域的出色竞争者.
从公共服务机器人行业参与者整体分布情况来看, 目前各赛道并不拥挤, 行业并未进入白热化竞争阶段, 其当下的商业化应用困局主要来源于缺乏技术沉淀以及难以寻找到准确的行业刚需.
亿欧智库认为技术积累, 场景积累及稳定供应链 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000105.html 是判断公司发展潜力的三大要素, 这三大要素涵盖了内外部及供需端影响因素, 是判断行业中的公司能否保持长期竞争力的重要依据. 而行业参与者在选择自身具体落地的细分领域时, 除需紧密结合自身特征及优势外, 还应从场景需求真实性, 客户付费意愿及产品规模化这三大因素对落地场景进行考量.
趋势展望
虽然服务机器人产业整体仍然处于发展早期阶段, 但市场刚需是持续存在的, 同时服务机器人的形态及服务场景是丰富多样的. 从目前各公司的发展经验来看, 以点切入再逐步将业务扩展成面是较为可靠的发展路径. 机器人很难在现阶段实现通用性, 针对具体垂直领域需求将业务做深才能真正实现价值.
服务机器人的价值除替代人和协助人完成工作, 还可在未来与其他终端设备互联互通, 实现数字化. 以人工智能, 云计算, 物联网等为代表的技术将带动服务机器人产业向智能化, 创新化, 数字化方向迅速迈进. 机器人未来有望成为场景数据的入口和连接者, 成为实现全场景数字化和云边端协同一体化的重要环节.
本文章只是部分研究内容呈现, 更多内容可下载完整版报告:《2020 中国服务机器人产业发展研究报告 https://www.iyiou.com/intelligence/report714.html 》.
来源: http://robot.ailab.cn/article-99942.html