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市场分析:服务机器人核心瓶颈亟待突破

导读: 更大范围内,如养老、助残、自动驾驶、安保、农林牧渔等场景内则发展迟缓,该类领域中出现的机器人甚至可以用“宛如智障”来评价。服务机器人发展尴尬的制约因素,则是由于服务机器人发展的核心瓶颈尚待突破。

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。

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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。

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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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