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应用深化、融资10亿,过个年服务机器人火了!

发布时间:2020-04-06 23:04人气:

医院内,机器人护理员随叫随到,为医患双方提供着便利和安全;马路上,机器人清洁工有条不紊,护卫着城市的干净与整洁;楼宇间,机器人快递员上下奔走,满足着每个人的日常需求;餐厅里,机器人大厨手起刀落,温暖着食客们的肚子和内心……今年以来,机器人在服务领域的频频亮相,不仅满足了我们在特殊时期下的各种需求,帮助人们共渡难关;同时也加速了产业自身的进一步发展!
 
  需求爆发,三大领域应用持续深化
 
  一直以来,在人口红利不断退散、自动化需求持续释放的背景下,我国都将机器人视为实现制造业转型的关键所在。在工业机器人发展取得显著成效后,我国也是大力支持并推动着服务机器人的快速落地。但由于起步较晚、各种因素限制,现阶段我国仍处于发展的初*阶段,不仅市场规模不是很大,同时场景应用也还不够深入和细化。
 
  不过今年以来,暴发的疫情给这一切带来了改变。随着疫情防控需要和复工复产需求的突然出现,服务机器人迎来了广阔用武之地。不管是在医院、*庭等场景,还是在城市公共管理等方面,我们越来越多的看到各种服务机器人的落地应用。尤其是在医疗、*用和公共服务三大领域,服务机器人更是在原有应用上迎来了进一步的深化。
 
  比如在医疗领域,期间猎户星空、云迹科技、优地科技、达闼科技等企业便将各自服务机器人产品落地到医院和隔离场景之中。这些机器人通过参与送药送餐送医疗物资和废弃物,以及提供自助问诊、远程测温、手术治疗、后期康复等服务,展现出了在疫情防控方面的巨大价值,市场接受度和受人们的青睐度也持续走高。
 
  而在*用领域,在居*隔离催燃“宅经济”的情况下,网络上人们对于扫地机器人、教育机器人、陪伴机器人等的购买欲望也是大幅增长。据苏宁数据显示,过年期间扫地机器人、擦玻璃机器人等环比增长均达到了200%以上。同时不少企业也陆续推出与*用有关的机器人新品,例如大疆就发布了新一代教育机器人RoboMaster EP。
 
  除此之外,在公共服务领域,因为“无接触配送”的兴起服务机器人在配送方面也迎来了大规模落地。据悉,擎朗科技的百台送餐机器人便下沉到了10余个省市之中,普渡科技的配送机器人也进入到100多*医院和隔离点,以及各大餐厅也引入大量服务机器人进行炒菜和送餐。这些配送机器人纷纷取得了比以往更大规模和更加细致化的应用。
 
  价值凸显,近期市场融资热度非凡
 
  而服务机器人应用的不断扩大,随之带来的便是对市场资本的吸引。过去,服务机器人因为规模不是很大受资本的青睐不是很高,相比工业领域的机器人来说其融资情况偏弱不少。但在疫情催化之后,服务机器人的价值展现让更多人看到了其发展前景和潜力,资本青睐也持续走高。
 
  据有关机构数据统计,春节以来机器人领域内融资已经超过了15起,总金额超过200亿人民币,其中服务机器人融资额接近10亿元人民币。期间,国内餐饮机器人巨头擎朗智能完成了B轮系列融资,金额高达2亿元;同时深耕聊天机器人与智能服务的ADa和Temi也分别斩获3.1亿和1.42亿元;以及,专注无人车配送的新石器融资也超过了2亿元……
 
  作为新基建的重点领域之一,服务机器人可以说接受到了来自2020年的“*大善意”。在疫情带来的行业发展、消费升*浪潮推动下,服务机器人通过对生产生活需求的满足和对劳动力缺失问题的解决,迎来了属于自己的发展“春天”。落地应用的加快与自身价值的凸显,让其获得了市场资本的青睐,同时也让行业发展迈入到细分领域拓展阶段。
 
  把握风口,商用普及还需解决两难
 
  根据中国电子学会预测,到2021年我国服务机器人市场规模有望突破40亿美元。在如此广阔的蓝海前景之下,伴随着资本市场的火热、场景应用的深化以及5G、人工智能等技术的进一步完善,我们完全可以期待服务机器人的2020年能够走得比预想的更远。
 
  不过在此之前,我们也不能光看到机遇就高兴过了头,也还需冷静下来解决服务机器人存在的各种现实问题。毕竟一直以来,我国服务机器人就因为核心技术限制、应用基础不足和行业标准缺失等举步维艰。现阶段虽然在应用上有了一定突破,但核心技术和行业标准问题仍待解决。
 
  其中在核心技术方面。服务机器人作为一个多技术融合和高度集成的产品,其涉及到的技术既包括本体制造的一些核心技术,也包括人工智能、人机交互、定位导航等关键技术。在这两方面,我国都因起步晚、沉淀不够而与国外存在差距。接下来我国企业还需加大研发,持续攻关,努力创新,以求突破。
 
  此外在行业标准方面。目前国内仍有不少企业的产品停留在概念阶段,实际应用的功效不太乐观,究其原因是行业规范和标准缺失拉低了门槛,给了很多企业窃取政策红利、钻行业漏洞的机会。由此带来的结果是企业跟风严重、无序竞争加剧、虚假问题多发。基于此,制定行业规范、完善产品标准刻不容缓。
 
 
来源:智能制造网

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