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    攬金10億,融資不斷,為什么機器人概念會跟著AI一起火?-IOTE深圳物聯網展

    發布時間:2023-07-13

    近日,服務機器人企業達闥機器人獲超10億人民幣C輪融資。此前,達闥機器人已完成5輪融資,赴美上市失敗后有消息稱其今年將赴港上市。無獨有偶,服務機器人公司漢特云完成千萬元Pre-A輪融資、商用服務機器人企業普渡科技獲Q2第二輪融資,即C4輪融資。



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    自22年疫情過后,服務機器人賽道進入擠泡沫的沉寂期。今年第二季度,隨著AI大模型的日益成熟,走向落地,服務機器人賽道也再現燎原之勢。此番資本市場的信心重拾,與AI熱潮密不可分。那么,為何AI這把火一燒,就能重新激活機器人賽道的大市場,又為何是從服務機器人開始引爆呢?



    01、AI大模型之于機器人,低成本的智慧大腦


    過去幾年,機器人產業曾被無數打著AI口號的技術方案“賦能”過,但傳統AI訓練成本高,泛化能力弱,在機器人這樣動作連續且復雜、有較多物理交互的領域落地效果不佳。

    今年年初,能實現自然語言連續對話、通識理解、零樣本學習等能力的大語言模型爆火,給AI賦能機器人帶來了變革的曙光。

    為什么是大模型?

    目前,機器人整體硬件機能已達到了較好的可用水平。其應用少、可用性差的瓶頸主要在于軟件系統還無法充分發揮機器人現有機能。

    AI大模型擁有著強大的通識理解能力零樣本學習能力,非常適合任務拆解和機器人運動代碼生成,指揮機器人的動作來完成任務。傳統方法需要工程師編寫復雜的代碼和算法來實現機器人的各項功能,而大模型則可以通過學習大量數據和經驗,自動提取特征和模式,進行智能控制和決策。

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    其次,從成本上來看,現今市面上無論是通用大模型還是垂直大模型都已有完備產品。機器人廠商只需引入專業廠商的AI模型,無須負擔高額的研發和訓練成本。相比于傳統人工訓練,載入大模型更容易推動規模化生產,進一步降低整體成本。


    為什么是服務機器人?

    當前的大模型還無法實現底層精確的控制,這也是工業機器人領域對大模型持觀望態度的主要原因,畢竟一個小小的角度偏差就有可能帶來工業生產的極大混亂。但在服務機器人領域,相比于精確控制,精準理解更為重要。在上下文理解、 多語種識別、多輪對話、情緒識別、模糊語義識別這些人機語言交互難題上,大模型表現出了不亞于人類的理解力和語言生成能力,可有效解決當前服務機器人高需低能的一大困境。

    此外,隨著AI 多模態發展演進,大模型可從文本、語音、視覺等多方面實現同機器人的耦合,滿足服務機器人所需要的多情態人機交互能力。

    由此,AI大模型成為機器人的大腦,和小腦——運動控制器、機器人軀干一起組成完整的機器人系統。



    02、機器人之于大模型,落地搶跑的極佳載體

    在百模競賽、千模創新的今天,大廠拼算力,企業要落地。誰先搶先落地,誰就賦予模型產品真正的價值,并擁有領跑下一輪競賽的加速器。因而,大模型也同樣迫切地需要著自帶的高智能、強交互屬性的服務機器人作為其落地的載體。

    首先,服務機器人是一個高需求、低滲透率的藍海市場。

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    當前,全球智能服務機器人市場進入快速放量階段。2021年全球服務機器人市場規模達到172億美元,2022年達到217億美元,2021-2026年復合規模增速有望達25%,其中智能個人/家庭服務機器人增速為21.4%,智能專業機器人增速達26.3%

    而作為全球最大機器人市場的中國市場,預計2023年市場規模將有望突破500億元。2023年,中國服務機器人市場規模有望超越工業機器人,成為中國機器人最大應用領域

    其次,隨著大模型的創新競爭不斷走向垂直,可實現服務機器人細分場景的需求挖掘。

    目前,以掃地機器人為代表的家庭服務機器人以10%的滲透率成為市面上滲透率最高的服務機器人類型。而專業服務機器人多使用在商業場景,如物流配送、專業清潔、醫療、餐飲、養老護理等。因其面向B端且價格較高,故銷量不如家庭機器人。實際上,專業服務機器人所帶來的利潤空間遠高于家庭類機器人。

    根據IFR給出的數據,2020年專業服務機器人銷售13.18萬臺,而家庭服務機器人銷售1900萬臺。但前者創造營收67億 ,后者只有44億

    此外,在物流配送、接待服務等領域,人形機器人憑借以一抵多和優質服務的優勢,也正快速崛起。如特斯拉新近推出的Optimus人形機器人將幫助人類搬運重物、采購雜貨。而隨著人形機器人上市,專業服務機器人市場規模預計還將擴大。?


    03、AI潮頭的上游玩家,何去何從?

    機器人作為典型的機電軟件一體化產品,其軟件、硬件之間相互制約又相互促進。要想開拓更廣闊的應用空間便需要更強大的軟件來調配,而軟件性能則必需硬件機能做支撐,此番,由AI熱潮帶來機器人軟件系統的新一輪革新,也將帶來產業鏈上游核心硬件的發展

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    以減速器、伺服電機、控制器、傳感器為核心零部件,前兩者構成機器人的關節,后兩者實現“軟硬結合”。從成本構成來看,控制器、伺服電機和減速器三大零部件在產業鏈中技術壁壘較高,毛利率也相對較高。其成本占比依次為17%、20%、30%,毛利率依次為25%、35%和40%。

    成本、毛利最高的減速器領域雖有雙巨頭壟斷在前,但也涌現了一批如綠的、來福等優質廠商,實現了國產諧波減速器替代,雙環傳動、南通振康、中大力德等廠商也正致力于RV減速器的研發和產能提升。當前國產減速器產能尚未飽和,預計隨著下游需求的增加,國內廠商有望進一步進入下游客戶供應鏈,實現市場份額的突破。

    控制器領域是我國廠商與國外技術差距最小的關鍵零部件之一。國內知名的工業機器人制造商都自主研發自己的控制系統,還涌現出一批專業的控制系統服務商,如固高科技、英威騰、卡諾普等。

    此外,作為核心零組件的傳感器是實現具身智能的基礎,機器人常通過激光雷達、攝像頭、毫米波雷達、超聲波傳感器和GPS等五類傳感器的其組合來實現環境感知和自主移動。后續多模態大模型的發展同樣離不開傳感器,在技術突破和降本需求的驅動下,傳感器領域的國產替代將持續提速


    04、寫在最后

    自AI大模型熱潮以來,AI仿佛又回到當年那個造夢時代,成為“風口上的豬”。實際上,經歷了一次次夢想破滅,投資者們走得更為謹慎,不再看重概念,而是關注于產業環節和產品落地。此番,服務機器人的熱度迅增也正是契合了投資者們的謹慎心態。

    無論從機器人本身的技術進化需求還是從AI落地需求出發,AI大模型與服務機器人都是彼此需要、相輔相成的存在。而此番在服務機器人領域開展的AI大模型試水,或許也是為大模型全面融入機器人產業所做的鋪墊。資本對服務機器人的一路看好,本質上也是對AI大模型智能化能力的一種自信。


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