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安防机器人迎来亿万蓝海 仍需攻克三大难题
2018-10-22 17:10:37 来源:中国传动网 作者:【
关键词:安防机器人
 
短短几年间,国内安防机器人从出现到泛滥,发展速度极为迅猛,凭借着安防价值的日渐凸显,未来迎来广阔市场蓝海指日可待,不过在此之前,仍需攻克三方面的关键难题。

  短短几年间,国内安防机器人从出现到泛滥,发展速度极为迅猛,凭借着安防价值的日渐凸显,未来迎来广阔市场蓝海指日可待,不过在此之前,仍需攻克三方面的关键难题。

  近日,机器人网红公司波士顿动力在继发布了人形机器人Atlas的跑酷视频之后,再度发布了一段关于四足机器狗SpotMini的视频,视频中机器狗获得了一份新工作,自主穿梭于工地之间进行巡逻质检任务,俨然化身为了一个尽心尽责的安防巡逻员。

  看到这段视频,无疑让人想到了安防机器人。近年来,机器人在安防领域的应用越来越多,发展也越来越快,随着其安防价值在家庭、商业和社会治安上的良好体现,也成功吸引了企业与政府的一致关注。而在两者的共同助力之下,如今的安防机器人正成为人类举双手扶持的又一新兴行业。

  我国安防机器人发展现状

  说起安防机器人,这个概念在国内的大火可能来自于2017年的一则“趣闻”,美国“保安机器人”投池自杀事件在网络上的火爆,真切的将安防机器人展现在公众视野之中。但其实,我国安防机器人的出现应用是在2015年,为应对当年日渐下滑的安防市场,中智科创开发出了国内首个用于安保巡逻的机器人。

  在发展的三四年间,我国安防机器人从单纯的巡逻类机器人,增加到了监控类、侦查类、排爆类和武装打击类多种类型,应用领域也从工业生产扩大到巡检安保、楼宇监控、反恐应急和智能家居等多个方面,发展速度和探索进度不断加快。

  相比国际安防机器人发展来说,可能我国起步稍晚10余年,国内企业与Knightscope、CobaltRobotics等国外巨头无法比拟,技术专利也没有日本等国家量多,发展程度较为稚嫩。但一方面我国企业还在不断涌入,投入资本还在持续增多,政府支持还在加速释放,国内探索还在不断加深;另一方面国外企业的发展重心还在国际市场之上,目前仍没有大规模进军我国安防市场的迹象,给了我国企业和市场良好的发育期。

  助力安防行业迎来突破

  趁着这股绝佳的成长东风,仅今年以来,我国安防机器人家族就迎来了不少新成员。先是春节期间,深圳北站亮相了20台机器人警察助力春运安保,之后,5月份克路德发布了一款安防机器人新品,7月份京东第二代巡检机器人正式在北京“亚洲一号”投入使用,同时深兰科技推出了一款能抓小偷的安防机器人“瓦力”,10月份禄禧机器人的安防产品也正式上市......

  那么,安防市场越来越多机器人的出现,究竟能带来哪些改变呢?

  众所周知,传统的安防市场体系主要靠“人防+物防”实现,但随着人口老龄化趋势的加剧、传统安防人力物力成本的提升、新型科技化犯罪手段的出现,以及越来越多缺点的暴露,“人防+物防”安防体系已远远不能适用于现代安防需求。

  在这样的情况下,安防机器人的出现带来了“智慧安防”的新模式,利用机器人取代传统安防人员和设备,在降低安防成本的同时,也提升了安防的精度和广度。此外,安防机器人日夜工作、24小时无休大大提高了安防效率,“机器换人”降低了安防作业的危险性,与人工智能、大数据、物联网等技术融合,还进一步推动了安防网络的建设。

  迎接蓝海还需解决三大问题

  如此看来,具备巡逻、预警、监控、武装打击等功能的安防机器人似乎打开了安防新世界的大门,而门后所展现出来也是亿万级规模的市场蓝海,再加上机器人产业本身的规模化成熟发展,一切看起来都那么的令人兴奋。

  但是,门后的这片蓝海真的已经触手可及了吗?未必!目前,国内的安防机器人行业发展还有众多问题没有解决,其中的技术、人才和接受度三大问题最为显著,只要有这些问题存在,安防机器人的蓝海就迟迟无法到来。

  在技术方面,安防机器人所囊括的技术有很多,包括导航定位、机器视觉、目标跟踪、运动控制、智能巡检、目标检测与识别、传感器以及人机交互等等。目前,我国在面对障碍物识别和翻越方面涉及的技术还没有达到要求,在导航定位、语音交互等技术突破上也还不太明朗,技术需要攻克的难点还有很多。

  在人才方面,根据最新的2018人工智能发展报告指出,在人才主要聚集地的高校比拼上,我国没有一所高校进入前十,在AI人才培养方面还很滞后。除了人才培养不够,人才储备不足之外,国内外对人才重视程度的差异,也导致我国人才流失和浪费现象出现,同时人才引流难度也相应提升。

   在接受度方面,受到技术匮乏、人才荒等影响,国内产品的实用价值大打折扣,令不少消费者尝鲜过后大失所望,出现大量机器人下岗和被弃用的现象。而除此之外,还有更多的人是从主观上还未跟上科技的发展速度,对新产品和新概念的不了解和主观拒绝都增加了产品的落地应用难度。

      

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