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    刺破服務機器人“泡沫”還需翻越三座大山

       2017-06-27 2250
    導讀

      前有美的集團轉型科技公司市值沖擊深市一哥,近有京東機器人快遞小哥刷爆618,與機器人沾邊的公司現在火的一塌糊涂。   近

       前有美的集團轉型科技公司市值沖擊“深市一哥”,近有京東機器人“快遞小哥”刷爆“618”,與機器人沾邊的公司現在火的一塌糊涂。
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      近日,外媒報道稱,因市場看好麥當勞用服務機器人取代收銀員的計劃,其股價在上周創下歷史新高。截止到6月23日,今年以來麥當勞股價已經上漲29%,跑贏同期上漲10%的標普500指數。

      今年3月,麥當勞宣布計劃在2017年底前,在美國推出2500家“體驗未來”門店,引入自助點餐機器人代替人工點餐的收銀員,提升顧客體驗。

      事實上,此事并非偶然。早在2015年,麥當勞就在美國亞利桑那州的鳳凰城開了一家“完全”由機器人運營的門店。麥當勞負責人稱,如果試運行效果不錯,將計劃在全球的門店推行機器人的使用。

      這種思路與京東機器人“快遞小哥”送出全球第一單有異曲同工之妙。

      6月18日,中國人民大學,京東配送機器人在校園中穿梭送貨引發圍觀,這種用“黑科技”上頭條的方式使得京東“618”大促聲勢大增。

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      不過,對于京東的首次機器人配送,挑剔的聲音也不絕于耳。

      中國人民大學一位郭姓的學生告訴中國家電網記者,京東機器人送貨確實很吸睛,不過在配送過程中,速度很慢,而且有時候需要工作人員遙控操作校正,和大家想象中的智能機器人還是有些差距。

      事后,京東集團CEO劉強東在社交媒體上坦言:“送貨機器人離全面啟用還有不少的路要走!不僅僅是技術問題,更主要的是諸如路權、貨物安全以及道路等。無論有多難,我堅信技術是推動社會進步的一大力量,最終一定能行!”

      國產服務機器人需要翻越“三座大山”

      “現在房地產市場已經大不如前,在我心中未來值得投資的兩個領域,一個是‘綠巨人’,另一個就是‘鋼鐵俠’。”深圳高特佳投資集團合伙人范大龍認為,未來最值得投資的領域就是大健康產業和智能機器人產業。

      雖然很是看好機器人產業,但是范大龍還是有一些擔憂。“現在很多僅僅實現基本對話、有個人形的產品就敢叫智能機器人”,范大龍表示,真正的機器人是有“大腦”的,現在很多服務機器人根本與智能不沾邊。

      記者登陸多家第三方電商平臺查看發現,許多消費者把宣稱具有“智能、教育、交互、娛樂”功能的服務機器人稱為“雞肋”。有消費者抱怨稱:問一些正規問題的時候,經常會出現答非所問、打岔、找不到答案等現象,宣傳的“百事通”實際上根本做不到。

      業內人士分析認為,中國機器人產業之所以“大而不強”,與人工智能和大數據、場景交互應用以及核心供應鏈這三個基本問題息息相關。

      小胖機器人相關負責人認為,服務機器人的核心之一是智能算法, 具有人工智能的機器人才能稱之為真正的機器人,否則就是玩具而已。

      科沃斯機器人董事長錢東奇表示,服務機器人的發展離不開人工智能技術和大數據應用的結合,沒有技術,數據就是一堆浮云。有了技術沒有數據,也是巧婦難為無米之炊。

      除了人工智能、大數據、云計算等核心技術有待攻克之外,場景應用和交互性技術的優化組合也是一大難關。

      服務機器人要進入家庭,就要能夠和家庭成員互動,需要有一定的自主意識,通過多方位的反饋做出一些響應。不過,現實的情況是,許多服務機器人交互過程生硬、交互形式單一,比如語音怪異、反應時間較長、前置“眼睛”如同虛設等。

      清華大學電機系教授肖曦則認為,除了以上技術問題和場景交互問題有待優化之外,機器人行業核心技術和零部件供應鏈缺失也是國內廠商面臨的一大窘境。

      據了解,在整個機器人產業鏈,從上游、中游到下游依次為核心零部件、機器人本體制造以及系統集成。目前國內機器人制造廠商主要以下游的系統集成為主,在減速器、控制器、伺服系統等關鍵零部件方面主要依賴進口。高昂的上游成本,在一定程度上阻礙了服務機器人在終端市場的普及推廣。

      一位不愿透露姓名的智能家電品牌負責人告訴記者,許多創業公司基于成本考慮,宣稱具有自動識別功能的產品,實際上并不具備“識別”能力,而是通過不斷進行資料庫的高頻次更新來提高對比準確率。

      北京航空航天大學機器人研究所名譽所長王田苗教授表示,服務機器人行業還沒有像大家想象的那樣全面爆發,沒有進入家庭成為大家親密無間的好友,究其原因還是發展周期問題,產業的發展還需要一點時間。

      此外,王田苗稱,服務機器人沒有實質性的突破,還和研發方向有很大關系,大家一直比較關注精確感知、人工肌肉、認知與情感交互、高效動力電池等技術方向,但這并不是完全正確的,現在需要找準行業痛點,應該在規模化需求、標準模塊化、成本控制、專用化而非萬能仿生等方面努力尋求突破。

     
    (文/小編)
     
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