服務(wù)機(jī)器人景氣度一路飆升 技術(shù)和應(yīng)用是布局關(guān)鍵

 

　　2015 年專(zhuān)業(yè)服務(wù)機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模46 億美元，個(gè)人/家庭服務(wù)機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模22 億美元，2016-2019 年有望迎來(lái)持續(xù)快速增長(zhǎng)。IFR將服務(wù)機(jī)器人劃分為專(zhuān)業(yè)服務(wù)機(jī)器人和個(gè)人/家庭服務(wù)機(jī)器人。根據(jù)IFR統(tǒng)計(jì)，專(zhuān)業(yè)服務(wù)機(jī)器人市場(chǎng)2010-2015 年CAGR 為5.1%，個(gè)人/家庭服務(wù)機(jī)器人市場(chǎng)同期CAGR 為33.6%。IFR 預(yù)測(cè)，2016-2019 年，專(zhuān)業(yè)服務(wù)機(jī)器人市場(chǎng)將累計(jì)銷(xiāo)售231億美元，個(gè)人/家庭服務(wù)機(jī)器人市場(chǎng)為242 億美元。據(jù)此測(cè)算，2016-2019 年，專(zhuān)業(yè)服務(wù)機(jī)器人市場(chǎng)CAGR 為9.4%，個(gè)人/家庭服務(wù)機(jī)器人市場(chǎng)CAGR 為45.0%。
 

　　技術(shù)端：機(jī)器人智能性達(dá)到商用水平，API 與模塊化加速產(chǎn)品研發(fā)迭代
 

　　1 深度學(xué)習(xí)大幅推進(jìn)服務(wù)機(jī)器人的智能性
 

　　深度學(xué)習(xí)是人工智能發(fā)展的重要里程碑，推動(dòng)語(yǔ)音交互和圖像識(shí)別領(lǐng)域的快速發(fā)展。從1956 年達(dá)特茅斯會(huì)議開(kāi)始，人工智能發(fā)展已歷經(jīng)3個(gè)階段。(1)階段：推理期(1956-1960s)。這一階段的主題是將邏輯推理能力賦予計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，主要成就是開(kāi)發(fā)出自動(dòng)定理證明系統(tǒng)等；(2)第二階段：知識(shí)期(1970s-1980s)。這一階段研究人員致力于將人類(lèi)的知識(shí)總結(jié)出來(lái)并交給計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，主要成就是開(kāi)發(fā)出了專(zhuān)家系統(tǒng)；(3)第三階段：學(xué)習(xí)期(1990s 至今)。研究者試圖讓計(jì)算機(jī)自己學(xué)習(xí)知識(shí)，這一階段的重要突破是深度學(xué)習(xí)的提出和發(fā)展。Hinton 在2006 年提出了深度學(xué)習(xí)算法，2012 年Hinton 的團(tuán)隊(duì)利用深度學(xué)習(xí)算法在ImageNet 上大放異彩。隨后深度學(xué)習(xí)獲得業(yè)內(nèi)廣泛關(guān)注，同時(shí)吸引IT 巨頭的持續(xù)巨額投入，進(jìn)而推動(dòng)了語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域的高速發(fā)展。
 

　　語(yǔ)音交互正在成為服務(wù)機(jī)器人人機(jī)交互的主流技術(shù)之一。人機(jī)語(yǔ)音交互的方式更類(lèi)似于人與人之間的交流模式，目前服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)品大都采用語(yǔ)音交互模式。國(guó)內(nèi)服務(wù)機(jī)器人主要采用科大訊飛、百度、思必馳、云之聲等企業(yè)提供的語(yǔ)音交互模塊。蘋(píng)果、谷歌、微軟、亞馬遜、Facebook、IBM 等IT 巨頭都已經(jīng)布局各自的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)。
 

　　得益于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，語(yǔ)音識(shí)別取得長(zhǎng)足發(fā)展，目前在某些領(lǐng)域已經(jīng)接近甚至超過(guò)人類(lèi)。從1970 年開(kāi)始，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)發(fā)展迅速，機(jī)器識(shí)別單詞數(shù)量呈指數(shù)式增長(zhǎng)。目前，各主流語(yǔ)音識(shí)別平臺(tái)的單詞識(shí)別準(zhǔn)確率均已超過(guò)90%。2016 年10 月，微軟語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)在行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)Switchboard 語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)測(cè)試中，實(shí)現(xiàn)5.9%的錯(cuò)誤率，已經(jīng)達(dá)到專(zhuān)業(yè)速記員的水平。
 

　　圖像識(shí)別能力已達(dá)到人類(lèi)水平。圖像識(shí)別能力同樣是服務(wù)機(jī)器人人機(jī)交互領(lǐng)域的重要組成部分。2012 年，Hinton 的團(tuán)隊(duì)利用GPU 訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將錯(cuò)誤率由26%大幅降低至15%。此后，錯(cuò)誤率逐年下降，到2015 年，微軟亞洲研究院計(jì)算機(jī)組的錯(cuò)誤率已經(jīng)低至3.6%，而人眼識(shí)別錯(cuò)誤率為5.1%。
 

　　2 API 和模塊化提升服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)和迭代速度
 

　　API 和模塊化提升服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)和迭代速度。服務(wù)機(jī)器人的智能模塊包括感知交互、認(rèn)知決策、定位導(dǎo)航、運(yùn)動(dòng)控制等，技術(shù)跨度范圍極大。服務(wù)機(jī)器人初創(chuàng)企業(yè)一般多只能對(duì)其中某一個(gè)模塊有深入研究，甚至許多初創(chuàng)企業(yè)只做平臺(tái)集成。在這樣的背景下，人工智能技術(shù)的API 接口開(kāi)放和核心零部件的模塊化，無(wú)疑大大降低了服務(wù)機(jī)器人廠商產(chǎn)品開(kāi)發(fā)和迭代的難度。目前，在服務(wù)機(jī)器人核心技術(shù)環(huán)節(jié)涌現(xiàn)出一批的企業(yè)，推動(dòng)服務(wù)機(jī)器人集成產(chǎn)業(yè)走向成熟，使得服務(wù)機(jī)器人集成商可以將精力投入到產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用和商業(yè)模式的探索中。
 

　　人工智能API 讓服務(wù)機(jī)器人廠商能夠借助外部力量實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的智能性。目前已有大量的開(kāi)放的人工智能API(Application Programming Interface，應(yīng)用程序接口)，范圍包括(1)機(jī)器學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)，(2)圖像識(shí)別，(3)文本分析、NLP 和情感分析，(4)機(jī)器翻譯，(5)語(yǔ)音識(shí)別。互聯(lián)網(wǎng)巨頭也開(kāi)始加入開(kāi)放人工智能API 的陣營(yíng)中。2015-2016 年，谷歌陸續(xù)推出Google Cloud Vision API 和Google Cloud Speech API，其可被應(yīng)用于軟件或設(shè)備中。
 

　　連接上這兩個(gè)API 的設(shè)備可以將圖片和語(yǔ)音上傳到谷歌云端，經(jīng)過(guò)云端處理后，會(huì)返回需要識(shí)別的圖像和語(yǔ)音內(nèi)容。微軟開(kāi)放的API 包括表情識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、視頻識(shí)別等。人工智能API 接口開(kāi)放大大降低了服務(wù)機(jī)器人廠商實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品智能性的難度。
 

　　核心部件的模塊化加速了服務(wù)機(jī)器人廠商的生產(chǎn)研發(fā)過(guò)程。核心部件的模塊化有利于服務(wù)機(jī)器人廠商通過(guò)外購(gòu)的方式獲得機(jī)器人產(chǎn)品所需的功能。以導(dǎo)航移動(dòng)模塊為例，思嵐科技推出模塊化機(jī)器人自主定位導(dǎo)航系統(tǒng)SLAMWARE，其僅有硬幣大小，集成了基于激光雷達(dá)的同步定位于建圖(SLAM)及配套的路徑規(guī)劃能力。宿主系統(tǒng)可以利用SLAMWARE 提供的通訊接口，并結(jié)合SDK 實(shí)時(shí)獲取的高精度機(jī)器人位置信息與SLAMWARE 自主構(gòu)建的環(huán)境地圖數(shù)據(jù)。
 

　　應(yīng)用端：兩類(lèi)目標(biāo)用戶，三類(lèi)產(chǎn)品作用，構(gòu)建“六維度模型”
 

　　1 服務(wù)機(jī)器人“六維度模型”
 

　　根據(jù)目標(biāo)用戶和產(chǎn)品作用，構(gòu)建“六維度模型”。各類(lèi)服務(wù)機(jī)器人相互間差異化極大，例如，達(dá)芬奇手術(shù)機(jī)器人、科沃斯掃地機(jī)器人、大疆航拍無(wú)人機(jī)，雖然都屬于服務(wù)機(jī)器人，但其背后的產(chǎn)品邏輯顯然是不同的。我們從目標(biāo)用戶類(lèi)型和產(chǎn)品作用類(lèi)型兩個(gè)角度對(duì)服務(wù)機(jī)器人的應(yīng)用端進(jìn)行分類(lèi)，提出服務(wù)機(jī)器人的“六維度模型”。這樣分類(lèi)的優(yōu)點(diǎn)在于：(1)避免籠統(tǒng)地將所有服務(wù)機(jī)器人放在一個(gè)框架下討論。例如，我們將指出人力成本上升僅能夠推動(dòng)“替代人類(lèi)”的服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)品發(fā)展；(2)避免陷入窮舉羅列相關(guān)公司的困境。IFR 將服務(wù)機(jī)器人分成2 大類(lèi)，13 小類(lèi)，具體產(chǎn)品上百種，窮舉羅列的方式無(wú)法構(gòu)建分析主線。
 

　　分類(lèi)角度一：按照目標(biāo)客戶類(lèi)型，分為to B 和to C 兩類(lèi)產(chǎn)品。同樣類(lèi)型的服務(wù)機(jī)器人，主打to B 市場(chǎng)還是to C 市場(chǎng)，決定了其不同的發(fā)展模式。例如，to C 的航拍無(wú)人機(jī)和to B的緝毒無(wú)人機(jī)，在價(jià)格定位、銷(xiāo)售渠道、商業(yè)模式上都有明顯的區(qū)別。(1)to B 的服務(wù)機(jī)器人：主要是指專(zhuān)業(yè)級(jí)服務(wù)機(jī)器人，面對(duì)的客戶是企業(yè)、政府、機(jī)構(gòu)等。類(lèi)型包括軍用、農(nóng)牧、物流、運(yùn)輸、醫(yī)療、建筑、清潔、檢測(cè)、水下、救援等。(2)to C 的服務(wù)機(jī)器人：主要指家用和個(gè)人服務(wù)機(jī)器人，面對(duì)的客戶是個(gè)人或家庭，類(lèi)型包括家務(wù)、娛樂(lè)、教育、養(yǎng)老護(hù)理、安防等類(lèi)型。目前，我們也觀察到to B 的企業(yè)和to C 的企業(yè)在產(chǎn)品上有交互融合的趨勢(shì)，例如，大疆在占領(lǐng)to C 的航拍無(wú)人機(jī)市場(chǎng)后，又推出to B 的農(nóng)業(yè)植保機(jī)。
 

　　分類(lèi)角度二：按照產(chǎn)品作用類(lèi)型，分為替代人類(lèi)、輔助人類(lèi)、創(chuàng)造新領(lǐng)域，三類(lèi)產(chǎn)品。
 

　　(1)替代人類(lèi)：為了降低人力成本或者提高工作安全性，在很多領(lǐng)域已經(jīng)開(kāi)始用服務(wù)機(jī)器人去替代人類(lèi)的工作，例如酒店送遞機(jī)器人和防爆機(jī)器人；(2)輔助人類(lèi)：在部分領(lǐng)域，服務(wù)機(jī)器人并不是為了替代掉人類(lèi)，而是提升工作質(zhì)量，典型的例子是達(dá)芬奇手術(shù)機(jī)器人和IBM Waston；(3)創(chuàng)造新領(lǐng)域：服務(wù)機(jī)器人發(fā)展也創(chuàng)造了許多新領(lǐng)域的嘗試，目前這些領(lǐng)域大都處于市場(chǎng)探索和驗(yàn)證階段，例如智能虛擬助理、情感機(jī)器人、編程類(lèi)的玩具機(jī)器人等。
 

　　2 兩類(lèi)目標(biāo)客戶：to B 產(chǎn)品和to C 產(chǎn)品
 

　　(1)to C 產(chǎn)品
 

　　to C 的產(chǎn)品主要關(guān)注價(jià)格、易用性、產(chǎn)品生態(tài)。to C 的產(chǎn)品直接面對(duì)終端消費(fèi)者，前期需要大量的市場(chǎng)培育和推廣支出，所以相較于to B 產(chǎn)品，其實(shí)現(xiàn)收入和利潤(rùn)的周期一般較長(zhǎng)。to C 的產(chǎn)品的優(yōu)勢(shì)在于能夠逐漸形成自身的品牌優(yōu)勢(shì)和產(chǎn)品生態(tài)。我們認(rèn)為，滿足以下三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的to C 服務(wù)機(jī)器人企業(yè)值得我們關(guān)注，(1)低價(jià)而又高性價(jià)比的產(chǎn)品；(2)易用性強(qiáng)，能夠被消費(fèi)級(jí)用戶快速學(xué)習(xí)、使用方便的產(chǎn)品；(3)圍繞核心產(chǎn)品建立產(chǎn)品生態(tài)。
 

　　關(guān)注點(diǎn)1：低價(jià)而又高性價(jià)比的產(chǎn)品。打開(kāi)to C 市場(chǎng)需要兩點(diǎn)，(1)產(chǎn)品智能性能夠滿足客戶的理性期待，這點(diǎn)主要通過(guò)更多數(shù)量和更高質(zhì)量的智能模塊集成來(lái)實(shí)現(xiàn)；(2)產(chǎn)品價(jià)格足夠低，滿足C 端客戶的承受能力。基于這兩點(diǎn)，to C 的廠商需要在技術(shù)追求和成本控制之間取得平衡。目前國(guó)內(nèi)已經(jīng)脫穎而出的to C 服務(wù)機(jī)器人公司，例如大疆、科沃斯、優(yōu)必選等，都是通過(guò)低價(jià)，同時(shí)又高性價(jià)比的產(chǎn)品來(lái)打開(kāi)to C 市場(chǎng)，并實(shí)現(xiàn)規(guī)?；N(xiāo)售。