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智能服务机器人产业链分析:需要密切关注三大趋势

2018-03-09 19:29:41来源: 亿欧网 关键字:智能服务机器人  智能机器人

智能服务机器人产业链涵盖芯片、传感器等核心零部件,图像、语音、语义等AI技术,机器人操作系统,以及上层产品应用几大环节。眼下,智能机器人的普及虽然已是大势所趋,但深处其中的行业玩家仍然要面对诸多的不确定和生死考验。

AI技术的突破、核心零部件成本的下降、以及“先驱”产品的出现,带动了智能服务机器人在近两年的兴起。一时间,语音交互、对话问答、人脸识别、环境感知、自主定位导航,几乎成了智能机器人产品的标配。

家用领域,以音箱、台灯、宠物、IP形象为原型的智能机器人层出不穷,开始通过早教、陪伴、智能管家的身份走进家庭;扫地、拖地、擦窗等清洁机器人也实现了壁障导航和路线规划功能,性能不断提升,在家居领域深入普及。

商用领域,智能机器人开始出现在银行、酒店、商场、医院、学校等不同场所,扮演着客服、迎宾、导购、助理、助教的角色;包含在大机器人领域的无人机和自动驾驶汽车,智能化程度也持续提升,有望在未来重塑物流运输、交通出行等传统行业商业模式和竞争格局。

然而,由于技术和工程化还不成熟、消费者期望过高、习惯尚未养成,以及向传统行业渗透需要时间,当前,智能服务机器人市场只见资本及企业发力,不见需求端应用普及。业内对于服务机器人市场的爆发时点也是众说纷纭。

那么,智能服务机器人行业到底进展如何?目前还存在哪些问题?真正爆发和普及又取决于哪些因素?本文将从产业链、行业格局、关键技术、以及行业应用等维度帮您梳理当前智能服务机器人的发展现状,并为您解答上述问题。

注:机器人根据行业应用可分为工业机器人和服务机器人,根据智能化程度又可分为可编程机器人、自适应机器人、以及智能机器人(可感知、识别、交互、判断、推理、规划以及学习)。本文着重讨论智能服务机器人,涵盖家用/个人智能服务机器人、商业智能服务机器人等。虽然无人机和无人驾驶汽车也包含在其中,但本文暂不展开讨论,相关行业分析将会在以后为您呈现。

智能服务机器人行业图谱:三大层级、两类玩家

智能服务机器人产业链涵盖芯片、传感器等核心零部件,图像、语音、语义等AI技术,机器人操作系统,以及上层产品应用几大环节。

图:智能服务机器人行业图谱

目前,智能服务机器人领域玩家可大致分为两类:技术类公司和产品类公司。

技术类公司包括提供AI芯片、操作系统、语音、语义、图像、感知等底层及核心技术的公司,代表企业有地平线、寒武纪科技、图灵机器人、智臻智能、云知声、思必驰、捷通华声、ROOBO、三角兽科技、华捷艾米、奥比中光、思岚科技等。

产品类公司是指在细分行业或应用领域做产品开发的公司,代表企业有个人/家用领域的Rokid、ROOBO、科沃斯、康力优蓝等,商用领域的天智航、柏惠维康、穿山甲等,以及横跨消费级和商用的优必选等。当然,还有做无人机、无人车的大疆创新、百度、驭势科技等。

虽然有些公司既输出技术,又做消费级产品(比如ROOBO、出门问问),有些产品公司的核心技术也依靠自主研发,但从整个行业来看,技术和产品是两条完全不同的赛道,有着各自独特的判断维度。

技术类公司中,硬件及核心零部件厂商以提升技术和降低成本为主要任务,AI技术公司则以算法和数据为核心竞争力。对于产品类公司而言,需求定位是核心,产品体验、品牌、市场营销以及生态是重要壁垒。因此,在判断不同公司的价值及未来走向时,应当从公司所处的赛道以及自身的定位出发。

芯片、OS、AI撑起智能机器人软硬件技术

要判断技术类公司的价值,首先要理解相关领域的技术背景、问题以及难点。

智能服务机器人大体包含三大块技术:芯片、操作系统,以及AI技术。其中,AI技术又包含感知、交互以及运动控制技术。可以说,每一块技术都处在不同的发展阶段,有着各自的问题和挑战。

芯片

目前,大多智能服务机器人使用的还是通用芯片,包括CPU、GPU以及FPGA。相比CPU,GPU对于图像的运算性能更强,而FPGA虽然不具备通用计算功能,但是在简单重复运算上不仅效率高,而且功耗低,在行业内也有普遍应用。

除了通用芯片,近年来,英伟达、中科院等企业和研究机构也研发出了基于深度神经网络的专用AI芯片,有望在智能机器人、智能驾驶等领域得到广泛应用。国内提供AI芯片的公司主要包括来自中科院的寒武纪科技,以及来自百度深度学习研究院的余凯团队——地平线机器人。

由于通用芯片和专用AI芯片各有优势,因此在未来的应用中,不会是相互替代,而是互为补充。与智能手机类似,AI芯片的关键在于性能,而起量要依赖爆款产品的出现。

操作系统

智能机器人操作系统目前仍以Android为主流,专门针对机器人的新兴操作系统ROS也在逐渐从科研院校向业界普及。国内做语义分析的图灵机器人和智臻智能也分别研发出了自己的机器人操作系统——Turing OS和iBot OS,但仍只在小范围应用。

相比新兴机器人操作系统,Android不仅产业链成熟完整、成本较低,而且拥有大量开发者,因此目前看来更具优势。但Android的长处在于触摸交互,对于语音、图像、手势等新兴交互方式则略逊一筹。未来,谷歌有可能通过改进现有Android系统,推出专门针对机器人的操作系统,而新兴机器人操作系统也有望逐渐普及,占据主流。

AI技术

AI技术包含感知、交互、运动控制三大块。感知部分相当于人的五官、皮肤,交互相当于人的对话、手势、表情沟通,运动控制则相当于人的四肢活动和行走能力。

1、感知

智能服务机器人要实现自然的人机交互体验,必须要具备环境感知能力。机器人可以通过摄像头视觉方案、毫米波雷达、超声波雷达以及激光雷达等传感设备来感知周围环境。

目前,从行业发展趋势来看,多传感器融合是大势所趋。但是,由于视觉方案受环境光限制较多,而激光雷达可以不受光线影响,实时测量周围物体和障碍物的距离,加上近几年激光雷达成本逐渐下降,被认为是目前最具优势的感知方案。不同的激光雷达有不同的应用领域。单线激光雷达主要用于近距离感知,而多线激光雷达则应用于无人驾驶和无人机等远距离感知。

以思岚科技、镭神智能为代表的国内企业正在通过低成本的激光雷达+SLAM方案帮助智能服务机器人和无人机实现定位导航和路径规划,目前已经实现量产。而以禾赛科技为代表的创业公司也成功突破国外技术壁垒,研发出低成本32线激光雷达,有望在智能驾驶领域广泛应用。未来,随着智能机器人产业化不断推进,激光雷达成本也将大幅下降。

2、交互

目前智能机器人领域的人机交互技术主要包括语音识别、语义理解、图像识别、体感/手势交互等。

语音识别:语音识别技术由于起步较早,目前商业化已经相对成熟,也诞生了科大讯飞这样的上市公司和行业巨头。同时,捷通华声、思必驰、云知声、出门问问等起步较早的创业公司,绕过讯飞所在的教育、电信市场,从新兴的智能家居、智能车载、智能机器人等领域切入,也较好地实现了商业化落地。此外,百度、搜狗等大型互联网公司也在发展自己的语音技术,用于支撑其AI平台及C端应用和产品。

语义理解:相比语音识别,语义理解技术目前尚不成熟。虽然中文语音识别和语义理解公司具有天然语言壁垒和优势,但是中文在断字、消歧方面的难度大大高于英语。另外,语音识别在远场、噪音、口音以及重复、断句等方面存在的瓶颈,仍需要结合语义理解才能攻破。

图像识别:人类感觉中,80%的信息都来自视觉,因此图像识别是智能机器人交互的重要技术环节。目前,以旷视、商汤为代表的视觉龙头公司,已经将人脸识别和图像识别应用于金融、安防、公安、社交、娱乐等领域。未来,随着深度学习技术不断进步、大数据的积累,以及芯片计算能力的提升,图像识别技术将越来越成熟,并逐渐拓展到更多应用领域。

体感交互:手势和体态动作也是人与人之间自然的交互方式之一,因此人机交互必然少不了手势和体感交互。由于体感技术主要通过视觉感知人体动作和环境信息,因此也属于图像识别领域。目前体感识别主要结合VR、智能电视等设备,用于游戏、娱乐等领域,在智能机器人方面应用较少。未来,随着智能机器人内容和应用的不断丰富,体感交互也有望融入其中,进一步提升交互体验。

3、运动控制

早期智能服务机器人(如ASIMO、NAO等)基本都具备运动控制功能。但JIBO、亚马逊Echo等“先驱”产品的出现带起了一波桌面机器人的热潮。由于运动控制所需的伺服电机成本较高,因此大多需要运动的机器人基本都采用了轮式方案。

目前,国内智能服务机器人从形态来看,可大致分为三类:桌面机器人(如Rokid、布丁等)、轮式机器人(如路

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关键字:智能服务机器人  智能机器人

编辑:鲁迪 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/afdz/article_2018030911631.html
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