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刺破服务机器人“泡沫”还需翻越三座大山

2017-06-27   12:56:59

作者:sh

机器人 机器 智能
刺破服务机器人“泡沫”还需翻越三座大山导读:

前有美的集团转型科技公司市值冲击深市一哥,近有京东机器人快递小哥刷爆618,与机器人沾边的公司现在火的一塌糊涂。近日,外媒报道称,因市场看好麦当劳用服务机器人取代收银员的计划,其股价在上周创下历史新高。截止到6月23日,今年以来麦当劳股价已经上涨29%,跑赢同期上涨10%的标普500指数。今年3月,麦当劳宣布计划在2017年底前,在美国推出2500家体验未来门店,引入自助点餐机器人

前有美的集团转型科技公司市值冲击深市一哥,近有京东机器人快递小哥刷爆618,与机器人沾边的公司现在火的一塌糊涂。

刺破服务机器人“泡沫”还需翻越三座大山1

近日,外媒报道称,因市场看好麦当劳用服务机器人取代收银员的计划,其股价在上周创下历史新高。截止到6月23日,今年以来麦当劳股价已经上涨29%,跑赢同期上涨10%的标普500指数。

今年3月,麦当劳宣布计划在2017年底前,在美国推出2500家体验未来门店,引入自助点餐机器人代替人工点餐的收银员,提升顾客体验。

事实上,此事并非偶然。早在2015年,麦当劳就在美国亚利桑那州的凤凰城开了一家完全由机器人运营的门店。麦当劳负责人称,如果试运行效果不错,将计划在全球的门店推行机器人的使用。

这种思路与京东机器人快递小哥送出全球第一单有异曲同工之妙。

6月18日,中国人民大学,京东配送机器人在校园中穿梭送货引发围观,这种用黑科技上头条的方式使得京东618大促声势大增。

刺破服务机器人“泡沫”还需翻越三座大山2

不过,对于京东的首次机器人配送,挑剔的声音也不绝于耳。

中国人民大学一位郭姓的学生告诉中国家电网记者,京东机器人送货确实很吸睛,不过在配送过程中,速度很慢,而且有时候需要工作人员遥控操作校正,和大家想象中的智能机器人还是有些差距。

事后,京东集团CEO刘强东在社交媒体上坦言:送货机器人离全面启用还有不少的路要走!不仅仅是技术问题,更主要的是诸如路权、货物安全以及道路等。无论有多难,我坚信技术是推动社会进步的一大力量,最终一定能行!

国产服务机器人需要翻越三座大山

现在房地产市场已经大不如前,在我心中未来值得投资的两个领域,一个是绿巨人

,另一个就是钢铁侠。深圳高特佳投资集团合伙人范大龙认为,未来最值得投资的领域就是大健康产业和智能机器人产业。

虽然很是看好机器人产业,但是范大龙还是有一些担忧。现在很多仅仅实现基本对话、有个人形的产品就敢叫智能机器人,范大龙表示,真正的机器人是有大脑的,现在很多服务机器人根本与智能不沾边。

记者登陆多家第三方电商平台查看发现,许多消费者把宣称具有智能、教育、交互、娱乐功能的服务机器人称为鸡肋。有消费者抱怨称:问一些正规问题的时候,经常会出现答非所问、打岔、找不到答案等现象,宣传的百事通实际上根本做不到。

业内人士分析认为,中国机器人产业之所以大而不强,与人工智能和大数据、场景交互应用以及核心供应链这三个基本问题息息相关。

小胖机器人相关负责人认为,服务机器人的核心之一是智能算法, 具有人工智能的机器人才能称之为真正的机器人,否则就是玩具而已。

科沃斯机器人董事长钱东奇表示,服务机器人的发展离不开人工智能技术和大数据应用的结合,没有技术,数据就是一堆浮云。有了技术没有数据,也是巧妇难为无米之炊。

除了人工智能、大数据、云计算等核心技术有待攻克之外,场景应用和交互性技术的优化组合也是一大难关。

服务机器人要进入家庭,就要能够和家庭成员互动,需要有一定的自主意识,通过多方位的反馈做出一些响应。不过,现实的情况是,许多服务机器人交互过程生硬、交互形式单一,比如语音怪异、反应时间较长、前置眼睛如同虚设等。

清华大学电机系教授肖曦则认为,除了以上技术问题和场景交互问题有待优化之外,机器人行业核心技术和零部件供应链缺失也是国内厂商面临的一大窘境。

据了解,在整个机器人产业链,从上游、中游到下游依次为核心零部件、机器人本体制造以及系统集成。目前国内机器人制造厂商主要以下游的系统集成为主,在减速器、控制器、伺服系统等关键零部件方面主要依赖进口。高昂的上游成本,在一定程度上阻碍了服务机器人在终端市场的普及推广。

一位不愿透露姓名的智能家电品牌负责人告诉记者,许多创业公司基于成本考虑,宣称具有自动识别功能的产品,实际上并不具备识别能力,而是通过不断进行资料库的高频次更新来提高对比准确率。

北京航空航天大学机器人研究所名誉所长王田苗教授表示,服务机器人行业还没有像大家想象的那样全面爆发,没有进入家庭成为大家亲密无间的好友,究其原因还是发展周期问题,产业的发展还需要一点时间。

此外,王田苗称,服务机器人没有实质性的突破,还和研发方向有很大关系,大家一直比较关注精确感知、人工肌肉、认知与情感交互、高效动力电池等技术方向,但这并不是完全正确的,现在需要找准行业痛点,应该在规模化需求、标准模块化、成本控制、专用化而非万能仿生等方面努力寻求突破。

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