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產業鏈分化:未來各種機器人或將“術業有專攻”

所謂機器與人的關系,及機器人的發展,無非是源于在科技發展的過程中,人體功能被一個個替代的過程。

在人類社會工業化的發展過程中,手最先成為被替代的對象,一個個機械工具的誕生,就是人手功能不斷延伸與強化的過程。在此之后,相比人類心臟的能源系統,相比耳鼻眼的傳感器、機器視覺,等相關技術相繼誕生,每項技術的發展都極大的推動了生產力的提高。

直到自動導引車的發明,機器能夠脫離固定位置而在限定(及更大)的空間中自主移動,科技工作者們才正式的賦予自主移動平臺這樣的機器以機器人(移動機器人,AGV)的名號。此后,1959年,一個真正模仿人類手臂的機械臂在Unimation公司研制出來,業界稱之為工業機器人,1961年,世界上第一臺工業機器人在通用汽車產線安裝運行。

從機器到機器人的轉變來之不易,并不是機器自身表現有多么優秀,就能稱之為機器人,要在替代人體功能的過程中足夠像原生模仿對象,被業界接受,“機器人”的名號才能得以承認。

2006年,一項叫做“深度學習”的算法由Hinton團隊提出,基于深度學習框架的圖像識別和語音識別的識別率得到大幅提高,深度學習的成功使得“人工智能”迎來了其第三波發展,并推動了機器人向智能化的發展,一大批智能服務機器人面世。

目前,幾款著名的服務機器人,如軟銀Pepper、第一個具有公民身份的索菲亞,及以新松機器人、旗瀚科技、云跡科技等旗下的咨詢導引服務機器人等,經常在網上露臉,出現在服務機器人相關新聞事件中。

咨詢導引服務機器人也是市場上比較火熱的服務機器人,這是一類服務機器人的集合,該類機器人常出現在酒店、銀行、政務大廳、車站、海關等地,以幫助以上場景工作人員承擔部分導購、問詢、客服、導引、政務流程介紹等服務。

針對特定的服務機器人企業,其并不是在所有功能模塊中都擅長,而是在某一具體功能模塊上擅長,比如Pepper強在情緒識別,索菲亞以表情和對答出名,而像以云跡科技的“潤”為例的商用服務機器人則能夠為如酒店服務的具體應用場景提供解決方案。

因而,可以推斷,未來的服務機器人產業或許并不會存在一家具體的公司完成所有功能模塊的情況,產業鏈將出現分化。

產業鏈會出現具體的諸如,服務機器人電源管理系統方案商、服務機器人自主移動解決方案商、服務機器人操作系統、服務機器人手臂方案商、導航、視覺、語音、行業知識庫提供商,及服務機器人OEM商等。

產業發展初期,產業鏈配套并不完善,研發一臺功能完善的服務機器人,其中很多工作或許都必須由自己完成。相信隨著產業鏈逐步走向成熟,企業往細分領域做深做透才會在未來服務機器人產業大規模爆發時取得優勢,從中脫穎而出。

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