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服務機器人發展現狀-疫情激發了醫療物流 巡檢教育零售等眾多領域服務機器人的需求

來源:人工智能學家      編輯:創澤      時間:2023/1/5      主題:其他   [加盟]

智能服務機器人是為人類提供必要服務的多種高技術 集成的智能化裝備,是機器人家族中的一個年輕成員。目前,世界范 圍內尚沒有一個嚴格的關于智能服務機器人的定義,不同國家對智能 服務機器人的認識不同。依據《機器人分類》新國標 GB/T 39405–2020, 服務機器人分為個人/家用服務機器人(personal/household service robot)和公共服務機器人(public service robot)。前者是指在家居環 境或類似環境下使用的、以滿足使用者生活需求為目的的服務機器 人,對這種機器人的操作通常不需要專業知識或技能,也不需要特別 的培訓和服務;后者是指在住宿、餐飲、金融、清潔、物流、教育、 文化和娛樂等領域的公共場合為人類提供一般服務的商用機器人。

國際機器人學聯合會(International Federation of Robotics, IFR) 統計數據顯示,2015 年到 2019 年間,中國服務機器人的銷售額增速 持續高于全球服務機器人銷售額增速及中國工業機器人銷售額增速, 保持良好增長態勢,2019 年中國服務機器人市場規模達到 22 億美元, 約占全球 25%的市場份額。其中,家用服務機器人、醫療服務機器人和公共服務機器人市場規模分別達到 10.5 億美元、6.2 億美元和 5.3 億美元。根據億歐智庫預測,2025 年中國公共服務機器人市場規模 將突破 1000 億元。隨著中國人工智能技術的突破創新,我國服務機 器人的專利申請數量已與美國同處國際第一方陣,具有人臉、聲音識 別追蹤、環境檢測等功能的服務機器人在零售、金融、安防、教育等 領域已得到越來越廣泛的應用,停車機器人、送餐機器人、迎賓機器 人、消毒機器人等新興應用場景不斷涌現,為中國服務機器人市場注入了新的活力。持續的新冠肺炎疫情進一步激發了市場對醫療、物流、 巡檢、教育、零售等眾多領域服務機器人的需求。





商用服務機器人滿意度&使用頻率

場景內使用商用服務機器人的機會越 多,產品的魯棒性也就越強,用戶的滿意度越高;對無接觸要求越嚴格的場景,服務機器人的使用頻率越高,滿意度也相應提高

甲子光年:2022中國商用服務機器人行業簡析

實現價值,從營銷噱頭到場景賦能;深耕需求,需求明朗且價值逐步被認可;他山之石,海外與國內廠商的內外兼修;保持專注,產品與服務方為取勝之匙

服務機器人滿意度評價得分情況

穩定性與安全性得分最高分80.5,各項功能參數中滿意度最高;故障發生率最低分69.7,機器故障機器影響B端用戶使用體驗

服務機器人未來實現價值最大化的方向

與場景有機結合,打造全場景智慧一體化將是服務機器人實現價值最大化的前進方向,機器人將與場景本身及其他設備形成互聯互通實現一體化智慧場景

商用服務機器人節省大量人力成本

按每臺機器人替代2-3名傳菜員來看,餐飲機器人的應用可將海底撈的員工成本占比由36%減低到31%,機器人租賃價格約2000-3000元/月,購買每月使用成本月1000元

商用服務機器人在中國的六個發展階段

萌芽階段商用服務機器人按照軌道行駛;探索階段自動駕駛等技術不斷成熟;起步階段機器人賦能場景的產品出現;培育階段開始規模化布局商用服務機器人

商用服務機器人實現價值

商用服務機器人廣泛應用在餐廳,酒店,娛樂,商超等場所,輔助場景運營方實現數智化升級降本增效,價值體現節約人力和管理成本,帶來服務消費新體驗

商用服務機器人餐廳場景市場規模占比高

商用服務機器人可廣泛應用于各種場景,其中餐廳由于門店數量巨大,服務人 員的勞動力需求大,機器人可有效提高餐廳運行效率,為商用服務機器人的最大的應用場景

中國商用服務機器人市場規模將超過150億元人民幣

中國商用服務機器人行業將迎來快速增長,預計2026年市場將超過150億元人民幣,其中餐飲配送機器人,商用清潔機器人,樓宇配送機器人為前三大機器人類型。

智能服務機器人功能實現模塊

通過觸摸屏選擇任務,控制系統下達指令才能執行任務;由觸摸屏和自然語言處理技術組合實現且不太需要額外的硬件, 機器人執行任務

服務機器人技術模塊結構圖:感知控制模塊、人機交互模塊

環境感知和運動控制模塊:外部傳感器(例如紅外傳 感器,超聲傳感器,視覺 傳感器);多模態人機交互模塊:觸控手勢識別( 觸點動態跟蹤與運 \動軌跡匹配算法)

公共服務機器人四大核心模塊

公共服務機器人主要分為四個核心模塊:環境感知和運動模塊,人機交互模塊,功能實現模塊和充電儲能模塊,功能實現模塊和充電儲能模塊基本實現自研
 
資料獲取

服務機器人在展館迎賓講解
解決方案
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== 機器人推薦 ==
 
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