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工业4.0时代 智能机器人优先实现商业化应用

2017-04-14 10:39
路过的码农
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在中信证券长达1.5万字的人工智能产业投资研究报告里,分析师冷静而严谨地看好深度学习、图像识别和智能机器人这三片投资蓝海。

报告显示:从未来市场空间和行业增速来看,发展速度最快、市场空间最大的三个领域是机器学习、图像识别和智能机器人。根据咨询公司Tractica的预测,机器学习领域从2015年1.09亿美元的市场规模,将以年复合增长率超过60%的速度飞速发展,预计2024年将突破100亿美元。目前已经拥有庞大市场容量的图像识别同样不可小觑。2014年图像识别领域市场规模已达57亿美元,在接下来的五年内将以42%的年复合增长率继续扩张,预计2019年可达333亿美元。此外,智能机器人领域也将随着应用场景的不断扩展迎来一轮高速增长MarketsAndMarkets的机器人市场研究数据显示:机器人行业的总市值将以每年20%的增速增长,并于2020年达到约80亿美元,若将硬件与软件细分开来,软件部分的增速高达30%。

从投资回报率和产业成熟度来看,机器学习、图像识别、智能机器人仍然是最受产业资本青睐的三个细分领域。众所周知,风投公司倾向于将资金流向投资回报率最高的新兴产业,对比人工智能领域的风险融资额度能够很好地反映该领域的投资回报率。VentureScanner公司的调查数据显示:无论从总体融资额度还是企业平均融资额度,机器学习都牢牢占据榜首;图像识别领域的总体融资额度和企业平均融资额度紧随其后;而智能机器人领域由于公司数量较少,在融资总量上稍有落后,但其企业平均融资额度高达1400万美元,仅次于机器学习和图像识别领域。此外,从各领域公司创办时间而言,机器学习、图像识别以及智能机器人也是最为“年轻”的三个领域之一,产业内技术成熟度还不够高,未来几年将提供广阔的蓝海市场。

我国人工智能在行业应用层还处于起步到快速发展的阶段,应用层的投资机会和市场回报率远高于技术层和基础设施层。人工智能机器人虽然已经不是什么新鲜事了,但传统的机器人基本上都是数控的机械装置,不能自动适应环境变化,传统的机器人已经不适用于互联网时代的生产需求,进而产生了“智能机器人”的需求:机器人需要能与人进行沟通根据需求修正任务,这需要有对自然语言进行识别的能力;机器人需要能够随时适应环境变化,例如躲避障碍物、智能泊车、智能搬运;机器人需要能帮助人们做决策,例如投资顾问、医疗诊断等。

人工智能在行业应用层拓展的范围和经济收益吸引企业纷纷进入相关细分领域,向市场进行精准投放,并且赢得了市场的青睐。

近日,一则央视报道的智能物流分拣机器人火爆网络,因该分拣机器人是申通物流与海康威视合作投放市场应用,在小橙人机器人萌翻网络的同时,多数网友认错了机器人的“亲生父母”,这款萌萌的橙色“智能分拣机器人”由海康机器人自主研发生产,并于去年在临沂申通投入实施。

不久前,海康机器人市场营销总经理吴尧在全球领袖论坛中分享了海康机器人对智慧内物流思考,提出“智慧内物流驱动新工业革命”。

传统内物流正在酝酿一场深刻的变革

在数字化转型升级的浪潮下,随着互联网的冲击、人工红利的丧失、传统生产要素向数据资产转移,传统内物流正在酝酿一场深刻的变革。互联网技术对内物流的改造,逐渐从交易流通环节向生产制造环节渗透延伸,从而打破了企业的边界,成为联接供应、生产和客户的重要环节。

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