服务机器人的春天或将到来
根据国际机器人联合会（ifr）的分类，机器人可分为两大类，分别是工业机器人和服务机器人，其中，服务机器人涵盖了个人/家庭机器人、专业机器人。香港中文大学（深圳）机器人与智能制造研究院副院长丁宁则提出了一种新的分类方法，他认为工业机器人之外，服务机器人包括三大类：专用服务的特种机器人、公共服务的机器人、用于个人以及家用的机器人。
以工业机器人为例，在中商产业研究院发布的《2018-2023年中国工业机器人产业市场前景及投资机会研究报告》，2017年全球工业机器人销量达到36.33万台，与2016年的30.87万台同比增长17.7%。业内普遍认为，当下的工业机器人发展已经非常成熟。
仿人手臂的工业机器人之所以成熟，是因为作业任务明确、稳准快、作业环境封闭可靠、能源供给持续可靠等因素。然而尽管如此，就在这个月的4号，协作机器人先驱，美国知名机器人企业rethink robotics宣布倒闭关门。
套用一位业内专家的解释：当前的机器人问题依然很多，一是运行的稳定性，目前故障率较高，识别感知受外界自然条件和设备设计制约；日常维护保养不便，大部分问题还需要厂家技术人员；三是内网通信和pms互通没有解决；四是非接触式检测手段有限，目前还停留在四年前。
相比之下，服务机器人的应用场景更为复杂，整体环境较之工业场景也颇为松散，多种因素交织下，让服务机器人的商业化显得“扑朔迷离”。
波士顿动力的机器人在视频中运动灵活，秒杀众多机器人同伴，但从实际应用来看，成本高、维修难、能耗大、噪音强……最终让这些“跑酷能手”颇为鸡肋。当然，波士顿动力在技术上的先进性，包括其绝策算法、贝叶斯分析能力、机器视觉解决方案等还是非常值得肯定的，然而这并不意味着它的商业潜能是让人信服的。
“卖给谁？”问题的背后，服务机器人企业要思考的不仅仅是如何在已有市场里获得客户，更多的还要寻求应用新场景，寻求新客户、新机遇。
以特种机器人为例，它虽然满足了城市的运维以及一些突发情况的应急，但是标准化依然是关键，而标准化的背后就是大规模应用的考验。
在机器人产业一向独领风骚的日本，他们也在用“试验田”的形式去关注机器人在公共服务场景下的应用，对于日本本土的机器人企业来说，市场规模依然是瓶颈。日本国立先进工业科技研究院研究员野田五十树表示，他们提出一个方案——两面性技术，一个技术使用在多个领域。以灾害机器人为例，它的市场商业化是比较单一的，但是当它和建筑、灾害、巡检等功用三合一的时候，就是另一番情景了。
在灾害事故多发的日本，灾害机器人在平日里负责检查和维修房屋桥梁，一旦灾害发生，其将投入救灾中。
用艾米机器人创始人兼ceo李方友的话来说，这是一种“模块化”设计。于服务机器人而言，模块化设计能够进一步提升自身商业价值，于服务机器人企业而言，“一种技术/产品多个用途”打法意味着产品适用于多种应用场景，进一步扩大落地和商业化实现的可能性。
值得注意的是，这次高峰论坛发布的一项问卷调查结果，在商业化方向上，却给出了一个颇让人意外的结论。《服务机器人（生产方vs用户）市场调查问卷》的调查显示，生产者与用户之间在某些方面的需求和供给出现了很大的落差。比如这个对机器人的需求，鉴于独生子女、老龄化等，很多机器人企业认为这里将是一块巨大的市场，但是从用户的调查结果来看，需求远远低于预期，出现供大于求的现象。反之，在个人娱乐、提升家庭生活便捷等需求上，更加供不应求。
与此同时，根据调查结果，仅有63%的用户对服务机器人有一些了解，但是不全面。另外还有选购机器人看重因素、机器人主要功能等多方面的数据，从整体来看，只证明了一件事——在很多方面，机器人企业对用户的把脉并不是很准确，中间是存在误差的。
当然，我们不排除调查可能存在的偏差。但是或许也给企业一个提醒，当他们在寻找商业化应用场景的时候，需要更多理性客观的数据调研，而不是仅仅关注浮在表面的虚热市场大环境。
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用艾米机器人创始人兼ceo李方友的话来说，这是一种“模块化”设计。于服务机器人而言，模块化设计能够进一步提升自身商业价值，于服务机器人企业而言，“一种技术/产品多个用途”打法意味着产品适用于多种应用场景，进一步扩大落地和商业化实现的可能性。
值得注意的是，这次高峰论坛发布的一项问卷调查结果，在商业化方向上，却给出了一个颇让人意外的结论。《服务机器人（生产方vs用户）市场调查问卷》的调查显示，生产者与用户之间在某些方面的需求和供给出现了很大的落差。比如这个对机器人的需求，鉴于独生子女、老龄化等，很多机器人企业认为这里将是一块巨大的市场，但是从用户的调查结果来看，需求远远低于预期，出现供大于求的现象。反之，在个人娱乐、提升家庭生活便捷等需求上，更加供不应求。
与此同时，根据调查结果，仅有63%的用户对服务机器人有一些了解，但是不全面。另外还有选购机器人看重因素、机器人主要功能等多方面的数据，从整体来看，只证明了一件事——在很多方面，机器人企业对用户的把脉并不是很准确，中间是存在误差的。
当然，我们不排除调查可能存在的偏差。但是或许也给企业一个提醒，当他们在寻找商业化应用场景的时候，需要更多理性客观的数据调研，而不是仅仅关注浮在表面的虚热市场大环境。
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