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2018年我国服务机器人行业人工智能及物联网技术对其影响分析(图)

          按照国际机器人联盟(InternationalFederationofRobotics,IFR)的分类,机器人一般分为工业机器人和服务机器人,工业机器人一般用于制造业生产环境,而服务机器人一般用于生活等非制造业环境。作为全球机器人行业重要的细分领域,服务机器人技术近年来取得了长足的进步和发展,在家庭、教育、公共服务、医疗等领域实现了一系列突破性应用,为人类生产力的进一步提升奠定了基础,有望成为继工业革命和信息技术革命后引领人类社会实现跨越式发展的人工智能革命的核心载体。根据麦肯锡全球研究院(McKinseyGlobalInstitute)的预测,到2025年,全球机器人应用每年将产生1.7至4.5万亿美元的经济影响,其中服务机器人每年将产生1.1至3.3万亿美元的经济影响,占比70%左右。

         服务机器人与工业机器人的明显区别在于,工业机器人的工作环境都是已知的,而服务机器人所面临的工作环境绝大多数都是未知的。因此,在技术性能方面,相比工业机器人对运行精确度的重视,服务机器人更侧重于对环境的感知能力和人机交互能力。相应地,服务机器人在硬件方面,对传感器及其相关的电子元器件性能要求较高;软件方面,则依赖于人工智能技术的发展。

         (1)人工智能技术发展对服务机器人行业的影响

         人工智能技术的不断进步极大地促进了机器人行业的飞速发展。人工智能(ArtificialIntelligence)简称AI,其本质是对人的意识、思维的信息过程的模拟。近三十年来,随着核心算法的不断改进,人工智能获得了迅速的发展,基于人工智能技术的各种产品如雨后春笋般出现。

         人工智能产业大致可分为基础层、技术层和应用层等三个层次。其中,基础层是底层,硬件基础是芯片和传感器,软件基础是计算平台(云计算)和大数据;技术层是以机器学习、视觉识别、自然语言处理等为代表的感知智能和认知智能等各类智能算法;应用层是人工智能在各个行业的软硬件应用。

         基础层的云计算、大数据等因素逐渐发展成熟,催化了人工智能的进步。从软件时代到互联网,再到如今的大数据时代,数据的量和复杂性都经历了从量到质的改变。移动互联网、物联网等技术的发展积累了以往难以想象的海量的数据资源,尤其是在某一细分领域更深度的、逻辑化的数据,而这些都是训练某一领域智能的前提,为“机器学习”奠定了良好的数据基础。另一方面,云计算功能使得人工智能系统的运行具有“雪球效应”,即大数据的使用者越多,数据库就越强大,云的功能就越强大,从而系统的运行就越优良。良好的大数据基础促进了以深度学习为代表的人工智能技术取得突飞猛进的进展。

         在人工智能的技术层,当前的各类人工智能算法主要是利用深度神经网络等算法来模拟人脑的思考方式,其应用范围主要包括语音识别、图像识别、语义理解、预测规划和智能控制等。深度学习带来的算法上的突破引发了人工智能的浪潮,使得复杂任务分类的准确率大幅提升,从而推动计算机视觉、机器学习、语音识别/智能语音等技术的快速发展。

         位于人工智能产业应用层的机器人则是人工智能得以应用于多样化领域的重要载体。作为一种重要的智能硬件,随着计算机视觉、机器学习、智能语音等多种智能算法技术的进步,机器人行业也将实现飞速的发展。短期来看,人工智能技术助力于制造业中自动化与柔性化生产的推行,从而促进工业机器人在高端制造业领域的广泛应用;长期来看,未来人工智能最大的应用市场将出现在服务机器人领域,面对远比当前工业生产复杂的环境,服务机器人对人工智能技术的要求更高更全面,市场空间更加巨大。

         由于服务机器人需要在复杂多变、不确定或不受控制的环境下自主运行,必须具备对周遭环境和事物高效的识别、感知、理解、判断及行动能力;而且,随着服务机器人应用领域日益扩展,与人类的互动将更为频繁,服务机器人的发展依赖于控制系统、计算机视觉、语音识别以及语义理解等技术的发展。当前控制系统、计算机视觉以及语音识别技术逐渐成熟,语义理解在专业领域的准确率也有较大保证,使得单一领域的服务机器人具备了商用条件。随着深度学习算法以及计算机视觉、机器学习、智能语音等多种智能算法的应用,服务机器人的机器视觉、人机交互能力以及基于大数据的机器学习能力等方面的人工智能水平也将呈现质的飞跃,甚至具有“人格化”的特征。

         (2)物联网及相关技术的发展对服务机器人行业的影响

         从自身使用功能的角度,传统意义上服务机器人所发挥的作用主要体现于两个方面:一是人工替代,将人类从繁琐而重复的简单劳动中解放出来;二是功能延伸,即实现人类本身不可能完成的功能,类似于新工具的产生。除了通过人工替代和功能延伸等方式创造直接经济价值之外,服务机器人正逐步成为物联网(InternetofThings,IoT)的重要组成部分和信息承载主体。近年来,随着成本和使用费用的显著下降,高速互联网、传感器和半导体芯片的普及率大幅提高,推动了联网设备(ConnectedDevices)的高速发展,联网设备规模不断扩大。根据Cisco的预测,截至2020年,全球联网设备数量将多达500亿台。

全球联网设备规模增长情况(单位:亿个)
 
资料来源:观研天下整理

         参考观研天下发布《2018-2024年中国服务机器人行业市场运营现状调查及投资发展前景研究报告

         联网设备数量不断增加的同时,相关计算及通信技术与庞大的硬件基础逐渐融合,形成了物联网生态系统;硬件、软件、网络通信等多个领域、各项技术的协同发展,促进着物联网生态系统的不断完善。其中,硬件领域的技术发展方向主要集中在传感器、芯片等核心零部件的微型化、集成化和功能的高效化;软件技术发展则主要体现为各类智能算法的不断优化,使机器人等硬件设备变得更加“聪明”,可通过传感器搜集数据、进行计算分析并获取最优解,进而逐渐具备“机器学习”的能力。在相关软硬件领域不断取得突破,推动人工智能技术逐渐发展成熟的同时,网络通信技术的发展,将使新一代的网络具备更快的运行速度、更强的通信能力和更低的能耗。

         现阶段作为物联网生态系统信息交换中枢的主要是智能手机,联网设备主要是通过与用户智能手机应用程序互联的方式进行信息收集和交互。智能手机作为物联网系统遥控枢纽的载体,能够满足用户随时随地对联网设备实施远程控制的诉求,但是以智能手机为中枢的交互模式不足之处在于设备间缺乏有机的整体联系,难以实现协同效应;并且几乎所有设备都不具备对用户所处整体环境的认知和识别能力。简言之,联网的硬件设备智能化程度均不具备足以协同运作的“自主性”,仍十分依赖于用户的远程遥控,因而制约了物联网生态系统运行的效率。

         与智能手机相比,服务机器人作为复杂多变环境下可移动、可感知、可识别和可判断的智能设备,有望成为更为有效的信息交换中枢,能够充分利用其在环境理解、信息收集和分析上的优势,借助互联网和云,为其他联网设备提供随时、随地的信息输入,更可运用人工智能技术进一步代替用户对其它联网设备进行自主操控,促进所有互联设备的高效整合,为用户提供有价值的智能服务。为满足人们日益增长的智能化生活服务的诉求,随着人工智能等相关技术的不断进步,服务机器人终将成为物联网中连接人与其它设备的中枢。

         随着物联网的兴起,物联网生态系统、云计算、大数据正在成为服务机器人行业发展的核心驱动因素。物联网运行过程中所产生的海量数据构成了云计算的基础,而云计算的不断发展,将使服务机器人所使用的软件系统由目前的嵌入式计算系统逐渐演变成为信息物理系统(CyberPhysicalSystem,CPS)。信息物理系统是集成计算、通信与控制于一体的下一代智能系统,注重计算资源与物理资源的紧密结合与协调,将实现数据世界与物理世界的交互,在物联网和服务机器人的发展过程中有着深远的影响。具体而言,通过物联网技术的运用,信息物理系统将把与当前嵌入式系统相对应的机器人机载计算功能移动到云端;一方面使得服务机器人通过开放性的互联网与包括家电在内的其他硬件设备之间、机器人与机器人之间实现通信与互联;另一方面可以使机器人通过过去的经验数据进行学习,并具备更强的环境适应能力。与传统的机器人相比,基于云平台的服务机器人产品将实现从单一个体向接入云端过渡;将真正成为物联网中连接人与其它设备的中枢,并在成本、性能、用户体验等方面实现质的飞跃。

服务机器人对比

资料来源:观研天下整理
 
         受益于人工智能与物联网等领域的发展,长期来看,服务机器人有望成为继电脑、智能手机之后的新一代智能终端,与当前的智能手机相比,服务机器人将具备通过云端同其他物联网设备互通和互相操作的能力,从而成为真正具有自动或者自主功能的平台。

资料来源:观研天下整理,转载请注明出处(GSL)
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