市场分析：服务机器人核心瓶颈亟待突破

2018-03-01 07:37

第三，人机交互方面。在智能语音领域，有个笑话说“为什么各大语音公司都号称其语音识别准确率超过97%”，有网友戏称，那是因为没有一家能做到100%，在可见的未来也没法做到100%，因此这个数据刚刚好，既有增长空间，又能凸显自身是市场做得最好的公司，做到99%，那我下一步岂不是100%，显然，没人有把握能做到100%。对于消费者眼中的服务机器人来说，消费者不必一字一句与机器人对话（语音识别能力），也没必要每次对话都非得凑近跟机器人说（语音识别距离），而这正是目前服务机器人在人机对话方面的软肋。至于语义理解，则仍还是让人头疼的问题，消费者嘲讽一句“你真厉害”，对于机器而言，其还真认为您是在夸奖他。

图：语音识别

第四，感知方面。人类获取外部信息70%来自视觉，20%来自听觉，10%来自其它，而占到70%的视觉，才刚刚能应用到服务机器人，而且其仍然还有很多问题。功能强大的机器视觉硬件配套成本高昂，而便宜的解决方案不能解决实际问题。对于自动驾驶而言，如果参考人类操作机车的方式，原则上，倚仗视觉就能解决绝大部分的问题，然而，受制于应用环境及识别可靠性，机器视觉仅仅是自动驾驶感知方案的配角。

第五，导航方面。导航与感知在一定程度上具有关联性，要实现导航，必须首先进行外部环境感知，知道“自己在哪里”之后才能做出有效的导航决策。根据应用环境的不同，目前导航市场的解决方案多样，有传统的GPS导航、惯性导航、激光导航、微波导航、视觉导航、红外导航等等。每种类型的导航有其一定的应用场所，在通讯畅通精度要求一般的情况下，在室外采用GPS导航可能是一种可靠的方案，而现实情况可能更加复杂，地下停车场、矿洞中、多层建筑、电梯内等等，每一个具体场景都有其自身典型的特点，依赖单一的导航方式很难解决实际问题，而采用多种类型的导航方案又势必增加系统的复杂性和整体成本。

图：导航

第六，材料方面。以家庭养老机器人为例，市场要求家庭养老机器人既能帮助老人搬运重物或者移动老人，因此，其必须具备一定的刚度；又必须具备足够的柔性以增加安全性，使其不会撞伤或碰伤老人、小孩。矛盾的需求两面，如果能够在材料上取得突破，将大幅增加服务机器人的应用范围。其它，如软体机器人材料、纳米机器人材料则距离市场应用更加遥远。

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