机器人调研报告

大家好，众所周知，抛光打磨是一项非常有难度的事情，而今天，我想为大家介绍一个柔性打磨机器人领域的“领头羊”——无锡斯帝尔科技有限公司。在关于国产一流科技公司的调查方面，我一直潜心研究，经过多方面的调研和学习，发现了斯帝尔(stial)这个品牌。毕竟关于抛光打磨方面的机器人,就目前国内的品牌来说,无锡斯帝尔打磨机器人的排名应该是数一数二的。其实，机器人是一种程序设置，属于机械化操作，所有步骤都只需要进行点对点的对接，但是抛光打磨却是一项具有不小挑战的工艺。所以说，抛光打磨机器人并没有广泛普及开来，直至斯帝尔机器人的出现，才使它得到传播与发展。那么，为什么无锡斯帝尔品牌能取得成功呢?我翻了翻资料，发现无锡斯帝尔公司始终保持认真且专注的状态，在一步步不断的摸索之中摸清了科技发展的真谛，以至于他们在打磨机器人方面始终保持进步与前进状态。该公司自2005年成立以来，从最早的各种机器人应用都广泛涉及、发展，到2008年确立了“柔性技术专家”的精准发展定位，一步步不断尝试、研发，并开始垂直细分于柔性打磨机器人。无锡斯帝尔利用其核心优势，完成抛光打磨机器人的“柔性化”，利用柔性力控技术打破了传统机器人的层层劣势。从此，他们深刻认识到了柔性技术对当今公司发展的重要性。他们强大的技术力量，成功实现了“柔性化”的机器人研发，其旗下的柔性抛光打磨机器人、机器人力控系统、3D激光视觉系统等构建了基于AI技术的机器人感知神经网络，使其产品形成了完整的生产研发链条，为柔性制造提供了完美、方便的解决方案。从刚开始的各种研发艰难、步履维艰，到现在层层突破世界难题，树立精准品牌形象，并且在全球最早时期开发出了打磨机器人的核心技术——“柔性打磨力控系统”，无锡斯帝尔科技有限公司可谓是走出了一条科技化、精准化、高效化的科技发展道路，给中国科技公司树立了好榜样。我们深知，随着科技的发展，传统制造业如果不想被时代淘汰，就必须得实现产业升级，积极创新，早日完成由传统行业到科技化产业的高效转型，并且必须积极寻求创新，寻找发展的真谛。在这一方面，斯帝尔(Stial)做到了极致。他们以顾客的利益为出发点，认真仔细，专注打磨机器人，不断完善公司发展模式，研发并创新机器人技术，将时代发展的大旗扛在肩膀上，站在了时代的舞台，很快便获得了市场的认可。在我看来，无锡斯帝尔科技有限公司的成功是必然的，其公司未来的发展必将也会一路通行。

人工智能(AI)起源于上世纪50年代,在此后的半个多世纪中,历经了“逻辑推理”、“知识工程”的两起两落。目前,随着智能算力与数据瓶颈得以解决,在AlphaGo战胜围棋世界冠军的震撼中,“人工智能+”逐渐与各行业深度融合、走向繁荣。从全球产业发展来看,人工智能是第四次科技革命的主要技术之一,也是全球竞争的主战场,关系着国家发展前途和命运。历史上每一次科技革命,通过技术突破、激起创新热潮,从而推进生产力变革与社会进步,人工智能的技术本质、未来效果同样如此。面对这一历史机遇,世界上主要发达国家和经济体,都加强了对人工智能的战略安排:美国、英国注重人工智能的基础研究,日本、德国偏向人工智能的行业应用。我国则提出,“现阶段的投资需求潜力仍然巨大,要发挥投资关键作用,加快5G商用步伐,加强人工智能、物联网等新型基础设施建设”,人工智能上升到国家发展战略高度。未来随着5G、基础数据等新基建深入,人工智能应用必将爆发新动能。从人工智能产业链的构成来看,主要包括基础/硬件、数据、算法/平台/软件、应用等四层。其中,基础/硬件、数据、算法/平台/软件分别对应了人工智能的“算力、数据、模型”三要素。很多时候不容易区分人工智能与大数据之间的关系:大数据产业是人工智能产业的初级阶段,人工智能产业是大数据产业的升级及蜕变。大数据和人工智能产业关系与区别基础/硬件层包括GPU、DSP、FPGA、ASIC以及类脑等人工智能芯片,以及云计算、5G等相关的内容,是人工智能的计算能力支撑。目前在芯片领域,国外发展较早、积累较多,以NVIDIA、Intel、谷歌、IBM等为代表的芯片厂商具有技术上的领先优势。国内起步稍晚、市场需求强劲,以寒武纪、地平线、中星微等为代表的企业正在快速发展和突破,尽快实现进口替代。AI芯片对比　数据层则结合不同技术研究需求,为各行业提供数据(集)的设计、采集、标注等资源及服务,是形成算法模型和人工智能的基础。目前,全球数据的快速增长催生数据产业蓬勃发展,IDC预测到2020年全球将总共拥有35ZB数据量,但是也存在采集汇聚困难、数据生产技术水平和效率不高、数据集不成体系、公共数据资源及服务缺乏等不足。未来,人工智能多模态非结构数据量大、种类复杂化;多模数据组合标注等需求将进一步突出,数据生产将更加智能,流程化、效率将大幅提高。以数据堂等为代表的企业,重视智能算法模型研发、智能数据工厂建设,具备多行业数据需求研究规划、大规模数据众包采集、大容量数据高效生产等能力,在未来的数据服务市场中将获得更多的青睐。人工智能重点领域与数据层关系对应表　　算法/平台/软件层包括了机器学习、强化学习、类脑学习等算法理论,以及开发平台,是人工智能的核心技术。目前主流的深度学习框架包括TensorFlow(谷歌)、MXNet(亚马逊)、Caffe/2+PyTorch(Facebook),百度Paddle Paddle以其易用性和支持工业级应用而逐步被国内用户接受。同时,百度、华为、阿里、腾讯、商汤、讯飞、旷视等国内巨头,面向不同应用领域打造开放平台,努力构建人工智能产业生态。人工智能基础应用技术架构　　应用层是人工智能走向市场的产品及解决方案,通过与各领域融合,对于改善传统环节流程、提高效率、提升效能、降低成本,甚至推动传统领域变革等方便,提供了巨大的推动作用。目前来看,其应用没有另有领域限制、其方案层出不穷。如百度阿波龙量产下线,提供了L4级量产园区自动驾驶解决方案,在雄安、厦门等多地开展实地运营里程超过10000公里;推想科技的医疗影像AI解决方案,为影像专业医生提供辅助阅片服务,已累计合作全球300+大型医院;科大讯飞基于智能语音识别技术,让机器能够“听懂”人类语言,在智慧教育、城市超脑、交通超脑等多行业提供应用,其中“交通超脑”试运行让示范区域内通行效率提升10%;新松智能家居服务机器人,不仅包含智能看护、亲情互动、家政服务等功能,还拥有强大的家庭卫士、环境感知、自主学习等黑科技……人工智能的起落,还未走远;人工智能的兴起,已悄然而来。人工智能做应用者,得用户;搭平台者,争生态。而善用数据者,才能成就优秀应用或平台。阅读并下载完整版《人工智能产业发展调研报告》全文,请登录数据堂官网查询。来源：东方网

图片来源@视觉中国文丨梧桐树资本 ，作者丨马龙“当前数据中心建设属于新基建重点，机器人行业将进入新一轮爆发期。从投资角度看，全球整体市场仍在快速增长，服务机器人将迎来发展黄金时代。本文选自梧桐树资本风险投资团队投资总监马龙的《智能巡检机器人行业研究报告》部分内容。”「重要结论」智能巡检机器人属于特种机器人范畴，需求较为前沿，因此必须找到：1、有特殊工作环境（高危、艰苦、人工作业有短板），对专业服务机器人具有需求刚性；2、有政策引导；3、有较大需求和支付能力的下游领域，才能够支持企业的长期发展，所以对企业的技术、渠道能力（营销教育能力）和战略眼光（市场选择）等都要求较高。虽然当前特种机器人市场规模相比工业和狭义服务机器人较小，但其作用和意义重大，增长速度快。目前智能巡检机器人主要引用的大行业有：电力、数据中心、城市综合治理。智能电网建设和增强供电可靠性已上升为国家战略，电力系统的智能巡检机器人刚需最强。变电站巡检机器人市场潜在规模400~550亿元，配电站巡检机器人市场潜在规模在200~300亿元，在技术和政策双重利好的影响下，电力巡检无人机处于成长期到成熟期的过渡期，预计年市场规模在30-50亿元。目前变电站巡检机器人的上市公司和准上市公司已经很多，基本以区域为划分，市场格局比较成熟。电力无人机巡检需求较刚，市场规模较大，目前发展较好的公司基本完成B轮融资，处于C轮阶段，也有部分A轮左右公司，但是和头部公司体量差距较大。数据中心建设属于新基建重点，将进入进入新一轮爆发期。2019 年-2022 年中国 IDC 业务市场规模复合增长率为 26.9%，预计2022 年，中国 IDC业务市场规模将超过3200.5亿元，同比增长 28.8%。数据中心巡检痛点明显：1）巡检工作量大，漏检误检率高；2）缺乏对网络设备及服务器主机的硬件状态监控：3）外包运维工作安全性明显：4）IT资产数据僵尸化；5）灾备机房无人管理：6）IT运维成本居高不下。因此数据中心智能巡检机器人刚需较强。整体来看，EDC智能巡检机器人潜在市场规模应该在百亿左右，运营商IDC智能巡检机器人的潜在市场规模在300~450亿。数据中心智能巡检刚需程度较强，巡检机器人市场规模较大，目前发展较好公司基本处于A轮阶段。城市综合治理的内涵非常广，包含安防巡检、交通巡检、消防应急巡检、设施巡检等，其中安防巡检机器人市场规模最大，按照2020年智能安防市场450亿，安防机器人占比3%计算，2020年安防巡检机器人市场13.5亿元。市场规模较小、刚需成都较弱、落地难度较大。01 机器人行业发展概述根据机器人的应用环境，国际机器人联盟(IFR)将机器人分为工业机器人和服务机器人。现阶段，考虑到我国在应对自然灾害和公共安全事件中，对特种机器人有着相对突出的需求，中国电子学会将机器人划分为工业机器人、服务机器人、特种机器人(专业机器人)三类。机器人分类：全球整体市场仍在快速增长，服务机器人迎来发展黄金时代。中国电子学会发布的《中国机器人产业发展报告2019》数据显示，2019年全球机器人市场规模达到294.1亿美元，2014-2019年的平均增长率约为12.3%。其中，工业机器人159.2亿美元，服务机器人94.6亿美元，特种机器人40.3亿美元。2019年全球机器人市场结构：（一）工业机器人工业机器人一般为多关节机械手或多自由度的机器装置，可以按照人类指挥或提前编排的既定路径进行运动，替代人工从事重复度较高的生产制造工作,可以替代人工从事上下料、锻造切割、焊接、喷涂、装配、码垛等工业生产作业工作。工业机器人应用集中在汽车、电子、金属制品、橡胶和塑料等行业。汽车行业目前仍是国内工业机器人最主要的下游应用，随着中国制造业产业升级和转型的不断深化，工业机器人的应用将有望更深入衍射到 3C、半导体、新能源、物流仓储等领域，需求更加多元化。2016-2018年我国工业机器人下游应用占比及 2018 年其他类详细占比情况：（二）服务机器人广义服务机器人的定义为“以服务为核心的自主或半自主机器人”，是除工业机器人以外的，用于非制造业并服务于人类的各种先进机器人的统称。服务机器人应用范围很广，涵盖了维护、保养、修理、运输、清洗、保安、救援、巡检等领域。服务机器人根据应用场景的不同又可分为家用服务机器人（狭义的服务机器人）和特种机器人（专用服务机器人）两大类。常见的家用服务机器人有扫地机器人、娱乐机器人、烹饪机器人等。相比工业机器人，服务机器人属于新兴行业，但增速更快。服务机器人萌芽于上世纪90年代，2000年至2010年为起步阶段，全球规模较大的服务机器人企业产业化历史也多在5-10年，大量公司仍处于前期研发阶段，2011年至今，依托人工智能技术进步，服务机器人应用场景和服务模式不断拓展延伸，带动全球服务机器人市场规模高速增长，当前服务机器人市场规模的增速远高于工业机器人，2014年以来全球服务机器人市场规模年均增速达21.9%。2019年全球服务机器人市场结构：（三）特种机器人（专业服务机器人）特种机器人（专业服务机器人）包括国防机器人、农场机器人、医疗机器人、电力机器人等。智能巡检机器人属于特种机器人范畴。近年来，世界各国主要研发的专业服务机器人重点在医疗、物流、军事、极限环境等特殊领域。考虑到特殊领域的工作环境条件往往比较恶劣或者具有危险性，对专业服务机器人具有需求刚性。因此，未来特殊工作环境的应用场景将会不断催生出专业服务机器人新品种，当前特种机器人市场规模相比工业和狭义服务机器人较小，但其作用和意义重大，未来潜力巨大，2013 年至今，全球特种机器人销售额始终保持两位数增长。根据IFR 的预测，至 2020 年，全球特种机器人市场规模预计达到 49.5 亿美元。目前，国内外特种机器人行业部分较为知名的企业代表如下：02 广义服务机器人产业链广义服务机器人产业链图谱：(一）上游：硬件（基础层）及技术支持（技术层）：服务机器人上游为核心零部件厂商，核心零部件包括芯片、传感器、控制器、减速器及伺服电机等。一般这类厂商都属于技术类公司，注重核心技术研发，硬件及核心零部件厂商以提升技术和降低成本为主要任务，AI技术公司则以算法和数据为核心竞争力。硬件及技术支持类公司：硬件中芯片和智能传感器具有极高的技术门槛，且生态搭建已基本成型，目前芯片的主要贡献者是Nvidia、Mobileye和英特尔在内的国际科技巨头。智能传感器领域主要被博世、欧姆龙、ST、罗姆、NXP、ADI、英飞凌、楼氏电子、索尼、三星等巨头企业垄断。跨国公司占据了87%的市场份额，但国产替代在加速，核心零部件方面，国内有寒武纪科技、遂源等AI芯片企业，有思岚科技、镭神智能等传感器企业。伺服系统与控制器市场较为集中，减速器寡头垄断。IFR 数据显示，机器人的成本主要集中在零部件端，其中核心零部件的比例在 70%左右，减速器、伺服电机、控制器占比分别为 36%、24%、12%。控制器领域，“四大家族”（ABB、库卡、发那科、安川）全部实现自给自足。伺服电机领域，安川是市场上的有力竞争者，2018年在中国伺服系统销量份额达到 15%，与松下同处第一阵营；发那科掌握核心技术，无需外购；欧系ABB和库卡由外部供应。减速器领域，技术含量最高，“四大家族”尚无突破，市场主要由日本的纳博特斯克和哈默尼克两家企业把控。“四大家族”通过掌握零部件端、本体、集成应用端的技术，建立对成本和产业链的把控力。AI技术公司中，在核心算法和基础理论领域，美国是目前人工智能基础理论和算法发展水平最高的国家，Facebook、谷歌、IBM和微软等科技巨头均重点布局人工智能算法及算法框架等高门槛技术。技术层解决具体类别问题，这一层级主要依托运算平台和数据资源进行海量识别训练和机器学习建模，开发面向不同领域的应用技术，包括语音识别、自然语言处理、计算机视觉和机器学习技术。科技巨头谷歌、IBM、亚马逊、苹果、阿里、百度都在该层级深度布局。中国人工智能技术层在近年发展迅速，发展重点聚焦于计算机视觉、语音识别和语言技术处理领域，除BAT等平台型科技企业之外，还出现了如商汤（图像识别）、旷视（图像识别）、科大讯飞（语音识别）、图灵机器人（语义识别及操作系统）等诸多公司，处于发展上升期。（二）中游：机器人主体（应用层）：服务机器人中游是机器人本体厂商，向下到系统集成商，包括控制/伺服系统、操作系统、导航及路径规划、感知交互等。一般这类厂商都属于产品类公司，产品类公司注重需求定位，其产品质量、品牌、营销以及生态构造是重要壁垒。得益于技术类公司的基础和AI算法的开源，应用层进入门槛相对较低。目前，产品类公司的规模和数量在服务机器人产业链分布中占比最大。产品类公司：应用层解决实践问题，是应用硬件和技术针对行业提供产品、服务和解决方案，我国应用层企业将硬件和技术集成到自己的产品和服务，从特定行业或场景切入，其核心是商业化。我国目前机器人产业链中的优势环节在系统集成，而系统集成属于下游“销售”及“品牌、服务、循环”环节，增加值相对较高，有望为企业带来较为丰厚的回报。系统集成商符合盈利能力强、收入规模大的特点，具备进入良性循环并做大做强的基础。宏碁集团创办人施振荣先生在 1992 年提出制造业“微笑曲线”：机器人系统集成：因此，在技术门槛较低机器人本体零部件和的功能零部件上，最好是能够做到颗针对性地对不同的应用场景做出适应性的调整，比如在数据机房中，地板下出风，需要做独立悬挂，但整机产业链达不到及时的调整，就需要厂商自己去设计和找人代加工独立悬挂的底盘。在控制系统中，最好在软件、机光电一体化设计、导航及路径规划、感知交互上，最好能够在大数据的基础上针对行业特性做出适当的调试和优化，比如在机房巡检中，通过视觉识别算法，对机房设备指示灯状态及仪表进行识别，但视觉只是识别的一部分，真正核心的是在后端的产品逻辑，机柜指示灯识别的关键是拓扑关系建立，角度不同指示灯的形状会呈现不同的梯形状态，建立拓扑公式后能解决特殊形状指示灯的识别问题。另外，所有标示的指示灯可选配，客户关注什么提取什么，解决了客户误报的问题。可以说，人工智能的核心是算法设计，但是算法设计的基础却是数据和行业认知。（三）下游：各类细分应用场景下游按照不同服务细分领域针对不同应用场景，例如：家用、物流、医疗、安防、电力、机房、军用等领域。家用服务机器人国内市场仍具广阔空间，是极具潜力的新兴产业。2018年国内扫地机器人渗透率7.5%，远低于2017年以前的美国（16%），该领域头部企业科沃斯2018年实现营业收入56.94亿元，同比增长25.11%。石头科技2018年实现营业收入30.51亿元，同比增长172.72%，扫地机器人营业收入30.09亿元，该业务占到总营收98.63%。由于特种机器人的需求较为前沿，发现痛点到研发出针对性产品有一定周期，再加上必须要找到有较大需求的下游领域才容易放量、做到盈亏平衡，所以对企业的技术、渠道能力（营销教育能力）和战略眼光（市场选择）等都要求较高。目前来看，国内在消防机器人（中信重工这块规模已经很大）、高温炉前机器人（博实股份订单已经开始放量）以及变/配电站巡检机器人（亿嘉和收入体量已经接近8亿）等特种机器人领域已经开始出现成规模且具备较强盈利水平的企业，且均具备特有的技术、渠道壁垒，正在逐渐打破特种机器人不好上量的固有印象。03 智能巡检机器人智能巡检机器人是特种机器人（专业服务机器人）的一种，一般是基于感知、认知（或者决策）、执行三个核心要素，在某种特定环境（高危、艰苦、人工作业有短板）进行智能化巡检的应用型机器人。智能巡检机器人的产业链的三个层面：（一）智能巡检机器人的类型 :目前，智能巡检机器人可以分为三大类：地派—无轨智能巡检机器人和有轨智能巡检机器人、天派---智能巡检无人机、水派---水下智能巡检机器人，分别应用在不同的细分行业中。1、地派---无轨智能巡检机器人和有轨智能巡检机器人无轨智能巡检机器人一般采用组合SLAM技术，对复杂环境实时自适应地图构建，实现高精度定位与导航，采用可见光相机、红外成像仪、拾音器等多传感器融合技术，实现表计识别、设备状态识别、红外测温及三相比对、环境检测等功能。无轨智能巡检机器人主要引用与室外设备巡检，以及室内环境复杂的设备巡检，主要应用行业为：电力、数据机房、安防等。无轨智能巡检机器人：有轨智能巡检机器人一般采用轨道移动方式，搭载高清摄像机、红外热成像仪、拾音器等设备。随着城市的高速发展，除了基础的地上轨道交通以外，充分和高效利用城市地下通道资源成为城市发展的必须。有轨智能巡检机器人主要运用于内部环境封闭，人工难以实现全天实时监控，但布局较为简单的隧道场景。目前主要应用行业：电力、低下轨道交通等。有轨智能巡检机器人：2、天派---智能巡检无人机无人机是无人驾驶飞机（UnmannedAerial Vehicle）的简称，是利用无线电遥控设备和自备程序控制装置的不载人飞机。无人机可以在无人驾驶的条件下完成复杂空中飞行任务和各种负载任务，可以被看做是“空中机器人”。无人机具有设计灵活、体积小、重量轻；续航时间长，空间利用率高，载荷能力强；安全系数高，自主控制能力强；无人员伤亡，可在高风险空域飞行等优点。这类机器人需要额外关注自动飞行技术、充电技术。无人机按技术特征可分为固定翼机、多旋翼机、无人直升机、无人飞艇、无人伞翼机。当前的无人机市场以固定翼和多旋翼无人机为主，其主要特点为：固定翼无人机：多旋翼（多轴）无人机：中国目前在无人机方向发展领先世界（以大疆为代表），无人机商业化应用场景也及其多：但目前来看，无人机商用的主要场景集中在：电力输电线路巡检、城市综合治理巡检、交通应急巡检。3、水派---水下智能巡检机器人水下智能巡检机器人主要解决人体无法长时间作业及不能下水的安全限制，降低人员伤亡，提高检测效率、监测范围、数据化及信息的实时性，降低检测成本。由于水下环境较为复杂，目前水下智能巡检机器人还是以人工操作为主。主要应用行业在渔产、水电站维护巡检、水下科考、海洋探索等。这类机器人需要额外关注防水密封能力、水下图像识别：解决感光畸变和折射问题。水下智能巡检机器人关键零组件及算法组件：(二) 智能巡检机器人行业发展趋势：1、机器人平台化趋势日趋明显作为智能巡检机器人系统的重要载体，机器人本体通过搭载实现巡检功能的传感器在特定工作环境下自主运行，完成软件系统的数据融合与分析、通信传输、接口规范、应用对接、专家系统等功能，随着产品不断趋于成熟，主要体现在以下几个方面：（1）机器人结构功能趋于一致：机器人的硬件结构、传感器、防护等级、设计规范等要求趋于统一；同时，机器人硬件基本由感知、控制、驱动等部分构成，这样有利于用户及行业标准化的制定，也便于产业链形成以及行业管理；（2）机器人软件核心功能趋于标准化：随着机器人应用的不断成熟，机器人核心功能的量化及应用为运维工作带来了重大变化，目前巡检机器人的核心功能包括环境感知、视觉识别、红外测温、音频检测、安防监控、呼叫平台等，上述每一个功能的量化目标、接口规范、数据标准已不断明确，使得机器人软件开发有章可循，核心功能数据趋于标准化并不断成熟；（3）用户接口及应用趋于平台化：机器人平台化主要包括硬件平台化、软件平台化以及核心功能平台化等三个方面。随着应用场景及核心功能的不断成熟，机器人应用已从早期的演示推广发展到目前的核心功能数据接入使用和运维操作平台化建设。具体而言，一方面，数据接口在应用过程中不断规范化；另一方面，根据最终用户需求，在对接不同平台时呈现更加符合其运维需要的数据信息。从机器人角度来看，平台化一方面便于客户使用及规范化操作，另一方面，也可以促使产业链不断发展。2、由“感知”向操作、协作发展巡检功能属于智能系统中“感知”功能的突出表达，具体包括环境感知、设备状态感知等。鉴于应用场景具有一定的特殊性，正常运维人员不能解决的往往是“感知”任务的复杂性和操作难度，为此，当前最为紧迫的是用机器人来实现运维的“感知”功能，而随着智能巡检机器人的成熟使用，具备更多感知、操作及人机协作功能的智能机器人将会是未来的发展方向。此外，由于“感知”信息后需要对信息进行“处理”和“操作”，因此操作机器人会成为智能巡检机器人的后续功能延伸和发展；同时，从操作的角度来说，“感知”和“操作”是一个从手动遥控操作到人机协同，再到自主作业完成复杂操作的过程。3、物联网带来的单体智能向系统智能化发展单体智能和多体智能是智能机器人系统的重要应用形式，单体智能突出机器人本体从感知、表达、控制、决策等方面的智能化程度，多体智能突出协作性、关联性和系统性。巡检机器人从单体智能的角度来看，突出巡检机器人的自动运行、环境适应性、多模态数据采集与融合、图像识别、专家系统等功能，直观来说，就是机器人能够完成自主、复杂、多样的任务。从多体智能角度来说，更强调多系统的融合，包括机器人与环境传感器、被测对象、其他智能设备和系统、运维人员等主体（智能体）的数据融合，同时，能够与其他主体（智能体）数据关联分析，以及协同完成特定任务等功能。单体智能目前已经趋于平台化、标准化和规范化，而多体智能则将成为行业发展的趋势，促进系统整体优化提升，为运维系统带来新的发展。4、多模态数据融合呈现多样化价值应用目前，智能巡检机器人主要功能是实现不同形态的数据采集、数据识别、判断与决策。其采集的数据主要包括环境数据（温湿度、声音、电磁场强度等）、安全数据（防跌落、外力破坏、人员入侵、火源等）、被检测设备状态数据（红外、图像数据、紫外等数据）等，由于上述数据关联性、重要性以及用途不一，因此呈现多模态形式，具体情况如下：（1）工作环境数据；（2）设备状态数据判断与预警；（3）运行数据呈现与管理（运维平台）。随着智能巡检机器人行业的不断成熟，对数据的选择性应用已成为趋势，也进一步提升了数据采集的有效性和应用价值。5、人工智能引领行业快速发展智能巡检机器人无论在机器人自主移动、控制与驱动、定位导航以及传感器数据采集、图像处理、语音采集与处理、专家系统分析与决策、大数据分析等方面都用到人工智能技术，换一个角度来说，人工智能在每一个领域的突破和发展，都会对智能巡检机器人核心功能、平台特性、数据运维管理、专家决策与预警等起到推动作用。进一步来说，从以下几个方面会受到相应人工智能发展的影响：（1）环境智能监控；（2）机器人即时定位与地图构建（SLAM）；（3）机器人控制与决策；（4）机器人数据采集与处理；（5）大数据平台与专家系统。6、机器人成为精益管理的重要载体，智能化程度越来越高未来，随着各行业的发展以及智能化、自动化水平的提升，机器人将成为重要的载体和工具，是信息获取和运维的重要手段。此外，由于机器人技术的发展以及人工智能水平的不断提升，机器人将会走向多种应用场合，实现更为复杂、多样的任务，包括维修维护、消防安全、操作运行等工作，满足无人值守、协同操作等更为智能的运维及管理功能。（三）智能巡检机器人主要应用行业及市场分析：智能巡检机器人的需求较为前沿，发展也相对落后于工业机器人以及狭义的服务机器人，因此必须找到：1、有特殊工作环境（高危、艰苦、人工作业有短板），对专业服务机器人具有需求刚性；2、有政策引导；3、有支付能力的下游领域，才能够支持企业的长期发展。目前来看，智能巡检机器人主要引用的大行业有：电力、数据中心、城市综合治理。1、电力行业：（1）智能巡检机器人应用于电力智能运维检测领域的情况：在电力系统中，由于电能生产、输送、分配和使用的连续性，对系统中各设备单元的安全可靠运行都有很高的要求。特别是随着电力工业向着大机组、大容量、高电压的迅速发展，保障设备运行的可靠性更成为安全生产的突出课题。因此，电力设备的运维检测，特别是一些先进技术、方式、方法在设备故障诊断中的应用也越来越受到普遍的重视。我国电力系统的构成电力系统由发电厂、输电环节、变电环节、配电环节及电力用户组成，其构成如下图所示：电力设备的运维检测是指通过对电力设备的运行状态进行检测或监测，获取电力设备状态信息，及时发现各种劣化过程的发展状况，并在可能出现故障或性能下降到影响正常工作前，及时进行维修、更换，从而保障整个电网运行的安全性、稳定性和可靠性。电力设备的运维检测手段主要包括带电人工检测、带电在线监测和离线检测等三种。其中，带电人工检测一般采用便携式检测设备，对运行状态下的电力设备进行的现场检测；带电在线监测一般采用相关设备或仪器，安装在被监测环境中，用来对被监测设备进行不间断实时的在线监测；而离线检测则一般通过定期对停止运行的设备进行规定项目的检查，发现设备的问题和隐患。随着我国国民经济的快速发展和电力需求的不断增加，电力用户对于供电安全性、稳定性和可靠性要求不断升级。为了更好的满足电力用户需求，同时尽可能降低检修的成本，两大电力公司从“十一五”时期开始逐步加大了对电力设备状态检测、监测技术的研发和试点力度，从而替代以人工巡检为主的巡检方式。然而，现有的巡检方式和技术与电力生产的安全性要求相比仍有相当的距离，因此，通过电力智能巡检机器人取代人工巡检，实现电力检测、运维功能，具有重要意义。在“2009 特高压输电技术国际会议”上，国家电网公司提出了“坚强智能电网”概念，智能电网的概念涵盖了提高电网科技含量、提高能源综合利用效率、提高电网供电可靠性、促进资源优化配置等内容。2010 年，“加强智能电网建设”被写入《政府工作报告》。国家电网公司、南方电网公司先后分别制定了《国家电网智能化规划总报告（修订稿）》、《国家电网 2015-2020 年电网智能化滚动规划指南》、《南方电网“十三五”智能电网发展规划研究报告》、《南方电网发展规划（2013—2020 年）》等发展规划。目前，我国电网建设已经实现大范围覆盖，但离智能电网高可靠性、高自动化率的目标尚有一定差距，因此，智能电网是我国电网建设持续投入的趋势和方向。根据《国家电网智能化规划总报告（修订稿）》，2016-2020 年为智能电网建设第三阶段，电网规划总投资 1.4 万亿元，其中智能化规划投资 1,750 亿元，占比为 12.5%。若再加上南方电网投资部分，未来智能电网投资存在较大空间。随着国家智能电网战略的推进，电力行业智能机器人市场规模快速增长。电力行业是国民经济的基础性、支柱性、战略性产业，其发展水平关系到人民生活和社会稳定，是国家经济发达程度的一个重要标志，而智能电网是提高能源利用效率和电网安全稳定水平的重要保障。因此国家和有关部门陆续制定了一系列产业政策支持我国电力行业的技术发展及智能电网的建设。与智能电网行业相关的主要产业政策如下：电力智能巡检机器人应用的核心场景：智能电力巡检机器人是国家电网智能化管理要求下，输、变、配环节实现无人化、运维一体化建设的重要内容，大大提升运维检测效率，覆盖面广，结合大数据专家后台实现变电站、配电站智能化运行，提升电网智能化。传统的变电站、配电站巡视主要通过人工方式，综合运用感官以及一些配套的检测仪器对相关设备进行以简单定性判断为主的检查，该方式除了对劳动力要求较高外，还存在巡检不到位，巡检结果无法数字化等缺陷，不符合智能电网的发展方向。而智能巡检机器人集最新的机电一体化和信息化技术于一身，采用自主或远程遥控方式，克服了传统的人工巡视电力线路及设备存在的劳动强度大、检测质量分散、主观因素多等缺陷。此外，智能巡检机器人可以替代人工在高压及超高压环境下自主定位、自主巡检和自动充电，对电力设备实施全天候、全方位、全自主智能巡检和监控，实现设备环境、外观、分合状态、压力、泄漏电流、噪声等巡视监测数据全覆盖和智能识别，同时利用先进的人工智能算法，对巡检数据进行对比和趋势分析，及时发现电网运行的事故隐患和故障先兆，从而有效降低运维人员劳动强度，满足国家电网改造中对电力系统提出的智能化、无人化要求，为智能变电站、配电站和无人值守站等提供创新性的技术检测手段和全方位的安全保障。对于高压架空输电线路，传统的人工巡线方式存在劳动强度大、工作条件艰苦和劳动效率低等劣势，在遇到电网紧急故障和异常气候时，人工巡线尤其困难。发展无人机巡检是适应现代化电网建设的要求。2013年3月，国家电网公司出台《国家电网公司输电线路直升机、无人机和人工协同巡检模式试点工作方案》指出，建立直升机、无人机和人工巡检相互协同的新型巡检模式是坚强智能电网发展的迫切需要。2013年，变电站智能巡检机器人首次进入国家电网招标目录，标志着变电站智能巡检机器人产品在国家层面上形成了统一的技术标准和准入门槛。配电站智能巡检机器人目前尚未列入国家电网集中采购名录，由各省级电力公司依据国家电网公司招标流程的规范要求，在其权限范围内根据各地实际需求自主发起招标。2014年以来，变电站机器人市场迎来一次较大规模的爆发，亿嘉和、浙江国自、朗驰欣创、申昊科技等公司通过研发，先后推出了变电站巡检机器人产品。随着电力机器人国内市场需求的增加，越来越多的厂家投入到变电站巡检机器人的研制中，促进了变电站巡检机器人自主移动、智能检测、分析预警等技术的进步。（2）电力智能巡检机器人行业市场容量分析：目前，智能电网建设和增强供电可靠性已上升为国家战略。在此背景下，两大电网公司分别提出了建设智能电网和推广状态检修的明确规划，并在操作层面制定了具体的应用标准及配置原则，且还在进一步制订可行的现场应用导则，从而为电力设备状态检测、监测行业的快速发展奠定了坚实的基础。电力设备状态检测、监测作为近几年发展起来的新兴行业，呈现出巨大的成长潜力和发展空间。变电站是电力系统中变换电压、接受和分配电能、控制电力的流向和调整电压的电力设施。“十二五”以来，我国智能电网建设进入全面快速发展的新阶段。在变电网领域，根据国家电网公司制定的发展规划要求，2016-2020年期间要实现新建变电站智能化率100%，新建智能变电站约8,000座，原有枢纽及中心变电站智能化改造率100%。截至2014年底，我国正在运行的各电压等级变电站具体数量如下表所示：2019年全国变电站数量分别为3.7万个，按照每台75~100万的均价计算，市场容量约为277~370亿人民币（100%渗透率），变电站室内导轨巡检机器人按照每台30~50万的均价计算，市场容量约为111~185亿人民币（100%渗透率）。变电站巡检机器人整体行业规模400~550亿元。配电站一般是指10kv及以下安装有配电屏柜对负荷进行分配、供给的场所，广泛分布在住宅小区、商业中心、办公楼宇中。根据统计，一般一个地级市配电站数量从500座至5,000座不等，直辖市、省会城市、经济发达城市数量较多，小城市、经济欠发达城市则较少。考虑到不同城市规模、经济发展水平差距，以及“十三五”期间国家大力开展智能配电网建设等因素，按平均每个地级市1,000座配电站估计，全国297个地级以上城市（含4个直辖市）大约拥有配电站30万座。由于配电站智能巡检机器人目前尚未列入国家电网集中采购名录，若假设20%配电站采用智能化巡检设备，则也有接近6万个配电站需要采购智能巡检机器人，假设单台配电站巡检机器人售价30~50万，这部分市场潜在规模也有200~300亿元。目前变电站巡检机器人的上市公司和准上市公司已经很多，基本以区域为划分，投资机会不大。变电站巡检机器人主要公司：《国网架空输电线路无人机智能巡检作业体系建设三年工作计划（2019-2021）》要求无人机巡视比率不低于60%，全无人机巡视比率不低于10%，无人机自主智能巡检作业率不低于90%，巡检影像人工智能识别覆盖率不低于80％，无人机巡检影像缺陷智能识别算法准确率不低于80%。在技术和政策双重利好的影响下，电力巡检无人机处于成长期到成熟期的过渡期，预计年市场规模在30-50亿元。2015 年我国 110kV 以上高压输电线约为 52 万公里，GlobalData 预测，中国输电线路建设的年复合增长率将达到 6%，2020 年电力巡检的总工作路线为70万公里。无人机在电力巡检领域中的具体应用主要为精细巡检、定点巡检、范围巡检及其他巡检，一般精细巡检需要全面细致地搜集数据和检查，单次巡检速度较慢，定点巡检速度适中，而范围巡检速度较快；据新华报业网，使用无人机巡检 62 公里的输电线路仅需 3 小时。综上，假设平均而言，无人机电力巡检速度为每小时 20 公里。根据草根调研电力巡检工作人员了解到，巡检线路基本是以半个月为单位，一般各级别线路每月安排一次常规巡检，如果线路属于保电线路或者特殊巡视维护线路就要按相关规定增加巡视的次数，除了日常巡视检查，还有遇故障需要排查的临时巡检，特殊时间如阅兵、高考、中考、春运、冬夏用电高峰期的特殊巡检等，据此估算，电力线路每年巡检次数在24次左右。一般招标方在采购时，不仅购买无人机单机，还购买相应的配套系统，目前一台电力巡检无人机配系统售价在20-100万元左右，取中间数70万元。一旦接到电力故障的消息，相关公司会及时抢修，而无人机能高效及时地发现、排查、处理电力故障，为了应对潜在的突发的电力故障，相关公司会多购置无人机，因此在预测中，我们分别考虑了“不放量”以及“1.5 倍放量”两种情形。电力无人机巡检需求较刚，市场规模较大，目前发展较好的云圣智能、中飞艾维基本完成B轮融资，处于C轮阶段，也有部分A轮左右公司，但是和头部公司体量差距较大，后面会详细介绍。2、数据中心：(1) 数据中心分类及发展情况：数据中心按照功能和业务可分为IDC、EDC、ODC三大类，如下图所示：IDC是引领数据中心建设的标杆，主要为三大运营商和BAT等互联网信息服务商，超大型机房多来源于IDC，此部分机房规模较大。EDC为企业级数据中心，多为企业为自身业务需求而建设，比如金融系统、电力系统、铁路系统、教委等国企和政府部门。该部分数据中心虽不是数据中心建设的标杆，大型数据中心的规模也不如IDC。虽然EDC的规模无法与IDC相比，但是数量众多，也是一个不可忽视的巨大市场。ODC为外包数据中心，代表公司有世纪互联、鹏博士等，主要为外部企业提供场地出租、设备托管、运行代维等服务。此部分规模相对较小。IDC和ODC都是对外提供基础实施服务，属于广义的IDC，这一部分会有较为公开的数据统计。EDC即各类企业级数据中心，数据统计不完整。随着 5G、工业互联网和人工智能等信息技术逐渐应用于社会各行业领域，中共中央政治局常务委员会、工业和信息化部、中国广电等政府和企事业单位加强数据中心建设，及网络资源业务整合，推动 IDC 行业客户需求充分释放，拉升 IDC 业务市场规模增长。根据中国 IDC 圈预测，2019 年-2022年中国 IDC 业务市场规模复合增长率为 26.9%，预计2022 年，中国 IDC业务市场规模将超过3200.5亿元，同比增长 28.8%，进入新一轮爆发期。2014-2022 年中国 IDC 业务市场规模及预测：（2）数据中心巡检痛点：目前国内大部分机房巡检采用的是人工巡检的方式，而人工巡检目前主要有以下痛点：1）数据中心设备巡检工作量大，漏检误检率高：数据中心机房设备进行24*7全天候运行，服务器与网络设备设计寿命通常在6-7年左右，但国内用户由于业务割接迁移的复杂度和难度决定了很多核心业务系统是运行在7年以上的核心交换机和服务器硬件上，如IBM的AIX小机上承载的业务都是客户非常重要的业务系统，运行10年以上比比皆是，这样的设备，越是到后期，巡检的工作量越大，随时面临着业务宕机需要及时发现，快速恢复的境况，所以巡检工作变得非常重要。另外，由于每个设备有十几个，甚至几十个硬件状态指示灯，采用人工巡检的方式，很容易发生漏检或者误检的状况，需要一套能够自动化巡检，并做到数据完全准确的自动化巡检管理系统。2）缺乏对网络设备及服务器主机的硬件状态监控：从全球着眼来看，国内的IT运维相比国外来讲建设起步较晚，从2008年国内开始重视网管系统、运维管理，从2010年才开始引入基于ITIL的先进理念管理系统，如国内的北塔软件、广通信达，勤智数码、H3C、锐捷、网强、游龙等厂商开始开发基于运维管理的产品，国外做的比较早，相对成熟的有IBM、HP、BMC、CA四大厂商，但无论是国内还是国外厂商的运维管理系统都是基于IP的所谓“智能”管理系统，要求被管设备不仅必须要有IP地址和完整的MIB库才可以管理，而且只能取到设备一半的硬件状态信息，对于非智能设备完全无法管理。如机房消防设施状态，老式UPS的供电情况和空调系统的温湿度等信。总而言之，目前的运维产品仍然无法实现对机房硬件设备全面的监控管理目的，因此需要一套能够全面、实时监控各种智能及非智能设备的状态管理系统，出现故障后进行实时告警。3）外包运维工作安全性：近年来，央企部委及政府单位由于国家政策改革，编制只减不增，工作内容项却随着业务系统对IT的依赖度成大幅度线性增加，编制内运维人员与厂商服务人员数量比例上严重倒挂，各单位IT服务人员与业务实际数量及维护工作量的失调，导致其只能采用外包服务或各厂商驻厂服务方式来解决运维日常出现的问题。缺点是外包服务人员的素质参差不齐，技术水平不一，部门人员纪律性不强，所以通常客户为了业务的安全，在运维管理制度上都要求外部人员进机房需要公司方人员在场，也就是所谓的“随工”，随工的时期短则30分钟，长则几个小时，在此段时间内客户的时间完全被无效占用，但不随工又违反了管理制度，且即使随工在现场也不能保证记录外部人员在机房的一举一动，机房的安全性无法完全得到保障，需要一套能够对外部人员在机房工作的自动化跟踪记录系统，起到远程监工的作用。4）IT资产数据僵尸化：由于经历了近10几年的IT基础设备及系统的建设，运维管理工作越来越细化，各单位领导层也意识到对资产管理的重要性，IT资产管理的意义主要有四，一是可以降低设备软硬件投入比，二是可以提高设备使用率，三是可以了解所有资产的整个生命周期，四是使年前预算更准确，清楚的使后期设备的采购配比更接近于业务的增长，避免预算超标，年底有钱花不出去的浪费或经费不足导致关键业务无法上线等情况。但就IT资产的管理必须在保证数据完整性、时效性、准确性三个方面做好，IT资产的管理才会充分的发挥作用，实际情况是机房设备位置会不定期的调整，客户并不能保证每次的调整都会及时的更新资产数据，长期以往，统计的资产数据与实际数据严重不符，差距较大，使IT资产的管理完全失去意义，即使通过管理制度做到与实际相符，但对运维人员来说，带来的工作量会相对较大，但一线运维人员的角度来讲，及时更新数据成为一项被动性的工作负担，总体来讲，目前国内客户的IT资产的完整性、时效性、准确性方面还处于比较差的状态，需要一套能够自动更新客户资产的位置，状态等相关信息的自动化管理系统。5）灾备机房无人管理：近年来出于国际形势的多变化，以及国家对于数据的绝对安全性考虑与重视，各央企部委及政府单位数据中心的建设均要求采用“两地三中心”方案，即同城灾备中心结合异地灾备中心的“两地三中心”，国内以政府、央企牵头的客户大都在北京，同城主机房通常在总部办公楼，同城的备机房离主机房位置相对都较远，几十公里以外，异地的灾备机房建设在偏远的西北地区，如中国人民银行灾备机房在拉萨，且只能由编制内人员进机房维护管理，最终造成严重的公司方IT运维人员不足，工程项目延误，工作效率低下等问题，急需一套高效的无人值守远程维护解决管理系统。6）IT运维成本居高不下：据GartnerInc.公司统计，围绕着日常运维保障工作，其中70%的工作是完全重复的，有规律性工作，如对公司员工的邮件&管理域&OA&ERP等账号新增注销变更，网络设备及服务器主机的定时开关机，对VLAN的划分，IP地址的分配等工作，30%是需要人参与并进行分析后对网络的调整优化工作和对业务系统的调整，如果能够供助一套自动化、智能化的运维管理系统去完成70%的重复性工作，对运维的效率及质量会得到质的提升，同时大大降低运维的人员成本投入。拿北京金融资产交易所机房举例，在北京金融街总部有2个机房，分别由5个运维工作人员24小时不间断值守巡检，5年综合单位支出在500-600万元左右，如果用2台机器人执行巡检，并且配合2个人员进行补充和应急处理，综合成本在300万元左右，综合降低运维成本30-50%之间。（3）智能巡检机器人市场规模测算：目前来看，智能巡检机器人可以服务的客户主要是是EDC以及IDC中三大运营商。ODC对价格及其敏感，这类客户可以接受的价格是5万元以内；IDC中的互联网信息服务商由于整体智能化运维能力较强，对机房巡检机器人的需求较低。1）EDC智能巡检机器人市场规模：EDC即各类企业级数据中心，数据统计不完整。企业数据中心的服务器可以自己购买，也可以从IDC租用，运营维护的方式也很自由，既可以由企业内部的IT部门负责运营维护，也可外包给专业的IT公司运营维护。自建或者自运维数据中心的企业主要是一些金融、能源、交通、政府、教育、医疗企业，这些企业主要出于隐私、安全、稳定性、性能、带宽的需求，他们的很多服务只运行在内网或者专网上，由于有物理隔离，比起放到云上安全性更高。从金额来看，核心的EDC客户就是电力和金融行业客户，其中金融行业的市场规模（80.2亿）远大于电力行业市场规模（5.6亿左右），另外还有一些零碎的交通、政府、教育客户，整体来看，EDC智能巡检机器人市场规模应该在百亿左右。2）IDC智能巡检机器人市场规模：IDC和ODC都是对外提供基础实施服务，属于广义的IDC，这一部分会有较为公开的数据统计。我国 IDC发展尚处于以新建为主的粗犷式发展阶段，根据前瞻产业研究院统计数据，2019年中国数据中心数量大约为 7.4 万个，大约能占全球数据中心总量的 23%，且增速极快。2018年国内IDC市场格局：中国国内电信运营商早在上世纪90年代就开始以托管、外包或者集中等方式为企业客户提供大型主机管理服务。基于客户和资金等方面的优势，电信运营商目前已成为国内IDC市场的主要参与者。联通和电信长期经营宽带网络服务，通过自建IDC吸引客户，IDC建设规模国内领先，截至2018年国内市场份额分别为41%和21%。中国移动自2013年获得宽带运营牌照以来，发力布局IDC业务，2018年市场份额达到9%。三大运营商占比在70%，简单测算，2019年IDC中运营商的数据中心数量应该在5万个左右。工信部联合发改委、能源局等五部委出台的《关于数据中心建设布局的指导意见》，将数据中心的建设规模分为三类：中小型数据中心、大型数据中心以及超大型数据中心。中小型数据中心是指规模小于3000个标准机架的数据中心;大型数据中心是指规模大于等于3000个标准机架小于10000个标准机架的数据中心; 超大型数据中心是指规模大于等于10000个标准机架的数据中心；一般来说超过3000个机柜的数据中心才会被纳入IDC的统计，我们按照一个数据中心3000个机柜计算，单个机房机柜数量在100-300个机柜，那么单个数据中心的机房数量在10-30个机房。那么2019年运营商IDC数据中心的机房数量在100万个，由于三大运营商属于国有企业，有一定垄断性质，受政策影响大，对前瞻性需求会比民办企业更加强，但是近几年通讯业务遇到的竞争较多，预计其可接受的价格应该在10-15万，渗透率按照30%计算，运营商IDC智能巡检机器人的市场规模在300~450亿。机房巡检机器人市场规模较大，刚需程度略弱于电力无人机巡检，目前发展较好公司基本处于A轮阶段，后面会详细介绍。3、城市综合治理：城市综合治理的内涵非常广，包含安防巡检、交通巡检、消防应急巡检、设施巡检等，其中安防巡检机器人市场规模相对大。城市综合治理支付方以政府单位为主，吃财政预算，购买受到政策影响较大。城市综合治理算是智慧城市下面的一个分支。智慧城市获得国家政策支持，2014 年 3 月，中共中央、国务院印发《国家新型城镇化规划（2014-2020 年）》，提出推进智慧城市建设，指出智慧城市建设方向包括：信息网络宽带化、规划管理信息化、基础设施智能化、公共服务便捷化、产业发展现代化、社会治理精细化。同年 8 月，发改委、工信部、科技部等八部委发布《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》，指出到 2020 年，建成一批特色鲜明的智慧城市。智慧城市从上游到下游主要包含：顶层设计、硬件、软件、系统集成、运营、应用等部分。在应用方面，主要包括：安防、政务云、智慧交通、智慧医疗、智慧能源等。其中，安防、政务云、智慧交通、智慧医疗涉及民生的基本刚性需求，且在我国亟待发展，有望在智慧城市的建设中先行。智慧城市产业链：2018 年中国智慧城市市场份额：（1）安防巡检机器人市场规模：安防巡检机器人以识别系统、仿神经分析系统和反制系统为主，属于人工智能安防范畴。识别系统通过毫米波雷达、红外热成像、人脸识别等探测系统对目标进行数据采集，通过机器人大脑—“仿神经智能分析模块”进行智能化分析，对触犯规则的目标通过反制系统进行诸如喷射抓捕网、催泪瓦斯等智能处理。安防机器人主要用于对油田、监狱、海关、港口、军事警戒区、重大危险源等重要安保防护单位的周界、边界防护、可代替或协助人类进行安防、巡查、反制等方面的工作。广义人工智能安防涉及领域众多，从客户类型看，可划分为公共安全安防、其他政府安防、行业安防、消费者安防等。AI安防行业具有强政策导向性，政府发布的公安大数据、雪亮工程、智慧监狱、明厨亮灶、建筑工人实名制电子打卡等相关政策极大地推动了行业繁荣。2022年G端与B端市场规模有望突破700亿元。2016年是AI+安防商业化元年，2018年，我国AI+安防软硬件市场规模达到135亿元，部分头部安防厂商AI业务在总营收中占比从大约4%提升至超过8%，部分典型AI公司安防业务则占接近一半的营业收入。2018年城市公共安防中AI渗透率达到2.6%。2019年市场仍将保持高增速，到十三五收官之年2020年增速开始稳定，届时市场规模可达到453亿元（城市公共安防AI渗透率达到11%），2022年市场规模有望突破700亿元（城市公共安防AI渗透率达到25%），从2017年到2022年CAGR达到78.3%。2017-2022年中国AI+安防市场规模：2018年市场规模中，视频监控占比近90%，中心侧份额最大（中心侧包括分析服务器、技术服务、系统平台等，边缘侧指智能化一体机、智能NVR、人脸识别盒子等产品，端侧指AI摄像机产品）。安防智能机器人占比仅1.5%，市场规模仅2亿元。2018年AI+安防软硬件细分市场占比：由于传统静态安防技术体系过于成熟，已难以取得新的突破，为此安防企业纷纷紧跟人工智能技术的进步与革新步伐，开始尝试人工智能技术在安防领域的应用探索，通过技术融合创新逐步衍生出安防机器人等一系列创新产品和新服务模式，持续引领安防机器人由概念机、实验机向实地场景落地。按照2020年智能安防市场450亿，安防机器人占比3%计算，2020年安防巡检机器人市场13.5亿元。（2）交通巡检机器人市场规模：无人机指挥交通巡检的主要应用场景包括：高速公路&服务站，市区郊区道路，交通枢纽，核心价值在于：快速到达事故现场；喊话指挥，减少二次事故；缓解交警不足压力；远程处理事故&劝阻违章。智慧高速公路和智慧城市交通是智慧交通最大的两个细分市场，根据智研咨询数据统计，2017 年中国智能交通市场规模为 1167.1 亿元，其中城市智能交通市场规模为 470.1 亿元，占比为 34.88%；高速公路智能交通市场规模为 409 亿元，占比为 35.04%。值得注意的是，指挥交通的核心是交通监控系统、交通指挥与诱导系统、交通违章管理、不停车收费系统、智能化停车场管理系统，前三项主要靠视频监控解决，而且城市交通涉及到较为严格的航线管理，目前交通巡检机器人的可行性较低，市场规模极小。

截至2020年3月20日，中国人工智能产业联盟收集到抗疫AI产品反馈500余条。其中，智能服务机器人、大数据分析系统和智能识别（温测）产品数量居前三，计算机视觉、语音、大数据等人工智能技术成熟度相对较高，面向使用场景丰富，因此其代表产品在抗击疫 情中也发挥了极大作用。智能医疗辅助诊断系统、基因组检测、药物研发等AI产品数量偏少，主要由于此类AI产品设计算法与医学知识的结合，专业性高，研发需要的技术和成本门槛高。根据机器人的应用环境，国际机器人联盟将机器人分为工业机器人和服务机器人。其中服务机器人是指除工业机器人之外的、用于 非制造业并服务于人类的各种先进机器人，主要包括个人/家用机器人和公共服务机器人。中国电子学会考虑到现阶段我国在对应自然灾害和公共安全事件中，对特种机器人有着相对突出的需求，将机器人划分为工业机器 人、服务机器人和特种机器人三类。防疫机器人从属于服务机器人。新冠疫情下，为减少人与人之间的接触传染，“机器换人”的需求被激发，服务机器人在医疗、配送、巡检、家用等领域走上防疫一线。防疫机器人为在原有的智能服务机器人基础上改造提升，用于疫情中医疗、配送、巡检、家用等领域，具有测温、识别口罩佩戴 情况、健康码识别、自主返回充电、远程对讲与语音播报等功能，协助医院、学校、社区等公共场所进行疫情防控的智能服务机器人。根据中国电子学会统计数据，2014-2018年我国服务机器人市场规模逐年增长，2018年我国服务机器人市场规模达到16.5亿美元，同 比增长30.1%；2019年我国服务机器人市场规模约为22亿美元。其中，我国家用服务机器人、医疗服务机器人和公共服务机器人市场规模分别为10.5亿美元、6.2亿美元和5.3亿美元，占比分别为47.7%、28.2%和24.1%。根据国家卫计委数据，截至2020年4月份，我国共有34464家医院，假定10%的医院配备智能导诊和消毒机器人，每家配备2台智能导 诊机器人和2台消毒杀菌机器人，对应的市场需求约为13786台。参照深圳市妇幼保健院的智能导机器人采购项目的中标价格，按照单价 20万元计算，对应的市场空间约为27.6亿元。

央广网北京8月22日消息（记者梁爽）“当前我国机器人市场进入高速增长期，从各区域发展来看，2018 年长三角地区机器人总销售收入超过 124 亿元，位于全国机器人产业集聚区域之首。”在2019世界机器人大会举办期间，中国电子学会发布《中国机器人产业发展报告2019》（以下简称《报告》）指出，2019年，中国机器人市场规模预计将达到86.8亿美元，2014年—2019年的平均增长率达到20.9%。《报告》称，我国各区域机器人产业发展水平不尽相同，长三角地区在我国机器人产业发展中基础相对最为雄厚， 珠三角地区产业逐步发展壮大，中、西部地区机器人产业发展基础较为薄弱，但已表现出相当的后发潜力。　长三角地区：产业规模效益领跑全国长三角地区拥有突出的区位发展优势，公路、铁路、桥梁与港口资源密集，生产要素流动程度发达，拥有良好的制造业发展基础与产业配套环境，历来成为改革开放的桥头堡和前沿阵地。《报告》显示，2018 年长三角地区机器人总销售收入超过 124 亿元，位于全国机器人产业集聚区域之首。在服务机器人领域，长三角地区拥有多家国内外知名品牌，覆盖传感器、机器视觉、语音语义理解、人机交互等关键技术环节，并逐步探索创新商业应用模式。“长三角地区机器人本体研发及生产企业占比位于全国产业集聚区域首位，正在逐步摆脱以系统集成为营业收入主要来源的传统发展模式。”《报告》称，长三角地区平均核心零部件国产化率领先全国，说明在机器人核心零部件尤其是减速机方面，自主技术渗透程度进一步加强。另外，长三角地区高端产品收入占比在全国来看并不占排名优势，主要原因在于区域内总销售收入体量较大，高端产品收入尽管绝对值数量可观但相对值并不突出。珠三角地区：“机器换人”步伐加快珠三角地区制造业起步较早，上世纪 70 年代就形成了小规模的加工制造产业集聚，经过四十余年的发展历程，现已形成以高端装备制造、家电制造、食品包装、3C 制造、陶瓷生产等为代表的劳动密集型产业集群。《报告》指出，近年来，随着用工成本压力的持续上升，珠三角地区制造企业倾向于通过加快“机器换人”步伐减少人力资源投入，为机器人产品应用提供了潜在市场。《报告》显示，珠三角地区 2018 年机器人产品销售总收入达到 108.5 亿元，其中深圳市以 67 亿元的销售收入居首，佛山、广州和东莞位列其后。但珠三角地区机器人企业规模以中小企业居多，年收入亿元以上的龙头企业数量相对有限，产业集聚度整体偏低为 28% 左右。中、西部地区：后发优势日渐显著我国中、西部地区的机器人产业发展起步时间较晚，基础较为薄弱，但已表现出相当的后发潜力，在武汉、长沙、芜湖、洛阳、湘潭等地逐步形成产业集聚。《报告》指出，中部地区产业规模大而不强。2018 年中部地区机器人销售总收入已超过 62 亿元，保持持续增长态势。但受原材料、零部件和人工成本上涨等因素的交互影响，中部地区机器人产业利润空间被进一步压缩，本年度平均销售利润率仅为 10.5% 左右，暂时落后于全国其他区域，产品与服务附加值亟待提高。同样，西部地区大多处于我国内陆区域，与国际市场接轨较晚，装备制造业市场发育滞后，规模虽大而缺乏核心竞争力，企业生产效率一般且积极性有限，直接影响了当地经济发展水平与百姓生活。《报告》认为，机器人产业作为撬动高端制造业发展的强大支点，为西部地区制造业发展与经济腾飞提供了良好的弯道超车条件。数据显示，2018 年西部地区机器人销售总收入突破 50 亿元大关，预计未来将保持持续增长态势。

在2019年，AI机器人会呈现怎么的发展趋势呢？本文总结了五种趋势，代表了作者对该技术在2019年的发展与应用的一些看法。我们生活在一个即时满足的经济时代。淘宝、百度、滴滴、探探等公司已经训了练消费者的习惯，让他们期待所有需求都能在瞬间得到满足，无论是搜新闻、买牙膏、打车，还是约会，每件事都需要触手可得。这大大提高了每一项业务的门槛。消费者期望为他们提供服务的每个企业都是这样的高标准，他们不想浪费时间排队、浏览复杂的语音菜单系统，或者在打客服电话时经历无尽的等待，他们只想动动手指、甚至动动嘴就把事情完成。为了满足这些需求，企业将需要从根本上重新考虑它们的运营方式，促进以人为中心的自动化的对话系统已经逐渐成为企业的秘密武器。以下的五点代表了我们对该技术将在2019年发展与应用的一些看法。一、第一代智障机器人的灭亡许多公司试图部署自动化对话机器人来简化运营，但很快就意识到这是一件比较困难的事情。与此同时，许多供应商大肆宣传他们的对话机器人的人工智能能力，但实际上，目前部署的大多数机器人都是基于规则（Rule-based）的简单机器人，需要预先定义规则，用户必须按照事先定义好的流程一步步地与机器人对话，否则就会进入死胡同。不出所料，这些机器人基本被列入“智障”阵营，无法处理复杂的人类对话，他们在识别正确的意图和管理更接近真实生活场景的非线性对话方面有比较大的障碍。结果，使用起来并不像预期的那样，不仅会让用户体验更糟糕，还达不到节约人力成本的效果。随着企业意识到它们并不是真正的人工智能，“智障”对话机器人将走向灭亡。他们将开始升级到拥有更多 AI 能力的对话机器人，来取代第一代基于规则的机器人，实现以人为中心的自动化。二、对话交互赋能机器人流程自动化（RPA）面对节奏加快、日益变化的商业环境，企业需要从根本上重新考虑如何搭上自动化快车。但是，虽然传统的 RPA 功能（如网站抓取、表单处理和客户端资料更新）主要关注的是机器自动化，但人机自动化方面将存在着更大的机遇。更复杂的对话界面将成为 APP 设计和消费者网站的一个关键考虑因素，无论是对外的智能客服、智能助理，还是对内的企业自动化流程（例如智能招聘、商业智能对话机器人等），我们都看到了智能对话带来的用户体验的提升和人力成本的降低。对话机器人将成为企业智能自动化的下一个前沿趋势。具有前瞻性的公司已经开始拥抱 AI 智能对话，赋能企业运营，弥补员工和客户与企业互动的不足。三、产品运营将成为对话体验设计师对话机器人的成功部署将会依赖于对的人做对的设计框架。对话交互的难点不仅仅在于技术本身，其性质的复杂导致企业开发对话机器人经常是一个大工程，既耗时又价格不菲。另外，由于涉及跨岗位协作，一般需要精通技术架构、数据研究、产品、UI设计以及用户体验等人员参与，这对于项目管理也是很大的挑战。虽然大多数对话机器人开发部署的所有权通常由 IT 部门拥有，但我们将看到业务主管控制对话机器人的趋势越来越明显。通过奇点机智自主研发的对话机器人开发维护平台“对话流”，一位了解商业逻辑的对话体验设计师即可完成大部分工作。产品经理、客户服务经理、市场领导者和运营专家等人员都能够作为对话体验设计师，根据企业的业务流程和商业逻辑，不需要任何技术背景，就可以针对用户喜好创造有趣又自然的对话体验。四、少量数据，训练高能 AI2019年，人工智能算法有很多新的突破进展，特别是机器学习方面，使得在更少数据的情况下，能训练出更智能的对话机器人。随着 EMLO、GPT、BERT、GPT2等一系列模型的出现和应用，以及计算能力的提升， 让对话交互进入到高速发展与普及的时期。传统的对话机器人需要基于大量数据，进行样本标注及手工编码，而基于深度学习的“对话流”平台，则采用预学习，无需监督学习或人工标注，使用少量数据，也可快速训练有效模型，通过自主学习不断进行完善。五、虚拟助理将与用户个性匹配已投入使用对话机器人的企业将开始精心设计机器人的性格，让他们更可爱、更自然。基于文本、语音和面部表情分析的人工智能情感分析，有可能在特定情境下变得比人类的判断更准确。因此，这项技术将对开发对话机器人非常有利。然而，这项技术不是改进虚拟助理的首要任务，是否以及何时采用它完全取决于市场。在优化虚拟助理的后期阶段，情绪分析可能是一个方便的工具。在很大程度上依赖于训练数据和对话设计，一些虚拟助理的个性将会显现出来，并会受到与之交谈的人的情绪、态度和个性（种族、风格、性别、喜好）的影响。最终，我们将看到不同风格和个性的对话机器人定制，以匹配不同的细分市场。为了实现这一目标，公司应该考虑到训练数据和团队人员背景的多样性。未来可期在这个信息化时代，用户对于获取信息速度和体验的预期到达了一个新高度。为了应对这一巨大的挑战，企业现在就需要行动起来，摒弃“智障”机器人，利用以人为中心的自动化，为用户打造个性化的对话体验。重要的是选择智能对话平台和产品。“对话流”平台可以跨使用场景进行扩展，并由企业内部产品、运营等人员进行对话体验的定义，在少量数据的情况下，训练更高能的对话机器人。真正影响项目能否成功的因素，算法技术虽然很重要，但产品的选择、场景的选择和对话的设计等方面，其实它们起到的作用并不亚于算法。本文由 @奇点机智 原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载题图来自Unsplash，基于CC0协议

中国1011家AI企业位居第二近日，红杉中国发布人工智能研究报告。据数据显示，截至今年年6月，全球人工智能企业数达4925家，中国1011家居第二，约为美国的一半。在全球人工智能企业最多的20个城市中，美国占了9个，中国有4个城市入围。北京以395家居全球第一，上海、深圳、等人工智能企业数也进入全球20强城市之列。微软推出人工智能心脏病风险预测指标微软推出了由人工智能支持的心脏病风险评分API，供大型印度医院网络Apollo使用。这个AI工具考虑了21种风险因素，包括饮食、吸烟和吸烟偏好等生活方式属性以及通过呼吸率、高血压、收缩压和舒张压反映的心理压力和焦虑，并将对治疗计划提供丰富的见解和早期诊断。人工智能与实体经济融合指导意见将出据经济参考报消息，我国将完善人工智能产业发展政策体系，2018年的主要任务是推动人工智能与实体经济深度融合，近期人工智能与实体经济融合指导意即将出台。人工智能与制造业深度融合将成重中之重，将加快基础设施建设，实施人工智能重大科技项目，建设高水平人工智能创新基地和开放平台，打造一批优势产业集群。LG研发“可穿戴机器人”近日，LG对外展示了其最新的CLOi SuitBot 机器人，该款机器人定位于“可穿戴机器人”，旨在帮助长时间进行繁重体力劳动的用户提供帮助。据悉，CLOi SuitBot更像是一种工业机器，是一种以“人为中心”辅助机械，它的目的并不是为了取代人类，而是对人类技能的延伸和增强。CLOi SuitBot能够为使用者提供更多的活动能力，在更少的肢体力量下能够获得更强大的力量支持。

巡检机器人新中国成立以来，能源石化行业不断发展，数十年的时间发生了翻天覆的变化，从建国初期的十几万吨原油产量，到如今每年近2亿吨的原油产量，这样的发展速度让世界震惊，但如此高速的发展并不是没有弊端的，石油炼化行业属于高危行业，每年的意外事故不仅造成了巨大的经济损失，同时也对石油行业工作者的生命安全造成威胁，在这种严峻的形势下，巡检机器人应运而生。巡检机器人巡检机器人是人工智能和数字化技术的产物，广泛应用于工业领域，替人类执行一些危险任务，因为功能性强大，而且避免了人员伤亡，受到业界的一致好评。在国内，许多化工厂已经配备了巡检机器人，但是市场上不同品牌巡检机器人存在功能和品质的差异，使用情况和效果也相差不小，所以在此进行了调研分析。巡检机器人经市场数据分析，近几年来，巡检机器人的采购量不断升高，但是因为国内工厂数量较多，所以市场还远远没有饱和，如此高的采购增长率应该还能持续几年，而工业的发展，同时也能大幅带动巡检机器人行业的进步。所以，只要工业在不断进步，巡检机器人的前景就非常可观。而面对如此可观的前景，巡检机器人生产商也如雨后春笋般进行生产，但是各个生产商之间的技术水平还是存在明显差异。巡检机器人目前在不同领域，各种功能的巡检机器人已经发挥出重要作用，以石油炼化行业为例。巡检机器人在石油炼化领域应用范围很广，主要承担着检测和预防的作用，但是一些品牌的巡检机器人灵敏度较差，还有某些品牌的巡检机器人功能太过单一，在应用上比较欠缺和不足。近年来，安森智能针对行业痛点和客户需求推出的ACR防爆巡检机器人已经出现在石油行业工作区域，保卫着工厂的安全。这款巡检机器人采用了模块化设计，配备了许多种类探测传感器，就像人有五感一样，它能从各个方面对生产情况作出分析，对不同种类的气体及现场情况做出准确的判断，从而保证生产安全。巡检机器人国内巡检机器人的功能比起之前已经有了不小的进步，但是依然存在不少分析能力较差的巡检机器人，不能进行远距离分析，精度也不够高，具有很大的限制性。而安森智能巡检机器人拥有气体激光遥测技术，这种技术不仅可以在远距离进行检测，而且精度很高，能够及时做出响应，面对变化速度极快的生产环境，这样的技术能够最快做出判断，准确判断泄漏气体成分，而且红外热成像和声波检测分析更能进一步对现场作业实况准确把控。巡检机器人国内有些巡检机器人品牌厂家只能单一地对某种气体进行分析，不能从大量复杂气体中准确检测出小含量特定成分气体。而安森智能拥有可见光以及气体探测装置和多种高端探测传感器挂载，正是所谓的模块化设计，就是能够进行全方位多层次的检测，面对复杂情况也能做到游刃有余，毕竟国内工业的生产区域较为复杂，复合生产会牵涉到许多化学反应，产物与副产物种类极多，其中危险气体的含量往往不高，但却能带来较大影响，从众多气体中分析出含量如此小的危险气体，所需要的技术要求往往很高，安森智能在这方面已经有着不小的突破。巡检机器人除了检测方面，在运行方面，市面上不少机器人存在运行方面的缺陷，主要表现在运行迟钝、智能化程度很低，也不能应对复杂多变的环境。安森智能的ACR防爆巡检机器人在运行方面，也达到了很高的水平，安森智能极具特色的大功率四驱搭配自动避障技术，即使是在地形比较复杂的工作区域，也能够通过复合导航系统智能行走，不会因为行走出现问题而给工厂带来损失和危险。巡检机器人通过莱茵认证的电池也为运行续航提供了保障，自动返回充电更是智能化水平的体现。同时较好的制作工艺，使得这款巡检机器人能应对恶劣环境，比如说灰尘飞扬的车间和风雨交加的室外，更不用提通过了十项认证的防爆能力，能够在不同生产环境进行工作，提高了应用范围，为不同行业进行强大助力。巡检机器人随着数字化技术发展，数据化全控技术已经应用到智能巡检机器人当中，但是应用的程度参差不齐，比起其他品牌，安森智能拥有自己的巡检机器人监控平台，通过数据库进行分析编辑，再加上全方位监控，能够保证每一台巡检机器人的运行稳定，；另外开放的接口可针对客户实际情况进行二次量身定制化开发。巡检机器人如今国内巡检机器人的发展已经进入了智能化、数字化的全新阶段，应用范围不断扩大，与此同时，也在促进着我国工业的改革，更好地保障生产安全和职工生命安全，安森智能ACR防爆巡检机器人，在行业中走在前列，用自身的特色和技术促进国家巡检机器人领域的进步，真正让科学技术为社会服务。巡检机器人

机器人正快速出现在我们周围，但它们不是威尔史密斯(Will Smith)及其朋友们在2035年看到的那些杀手，只是普通的家居机器人。最新调查显示，近三分之二(60%)的英国人认为未来50年内每个家庭都会有机器人，只有四分之一的人不相信未来生活中机器人会成为家庭的重要组成部分。这与好莱坞电影中危险的“终结者”、偏执的机器人和性爱机器人文化大相径庭。消费者机器人和人工智能公司Anki委托The Envisioners公司首席执行官、未来学家戴夫科普林(Dave Coplin)撰写了名为《好机器人》(Good Robot)的报告，它不仅揭示了当前人类与机器人之间的关系，还揭示了人们希望如何从与机器人协同生活中获益的方式。报告显示，智能手机内置虚拟助手以及用于控制家中联网设备的智能音箱的兴起，表明许多人已经习惯了与人工智能和机器人技术进行交互。数据显示，去年英国AI智能音箱的拥有量翻了一番。类人机器人索菲娅，既让人感到兴奋，也让人感到恐惧正如你所预料的那样，支持家务劳动是机器人在家庭生活中最广泛的应用，27%的人认为家用机器人每天可以节省他们两个小时做家务的时间。其次为提供陪护，近五分之一的人表示，他们想要家用机器人只是为了能有个伴儿。13%的人表示机器人伴侣的到来将意味着他们再也不会感到孤独，而超过三分之一(38%)的人看到了更广泛的社会福利，比如有更多时间来增进与朋友和家人的联系，有更多的时间去追求和掌握新的兴趣等等。这种机器人的诞生也比你想象的要快得多。Anki联合创始人波利斯索夫曼(Boris Sofman)说:“机器人革命正在发生。它永远不会是单一的二元事件，随着人工智能的进步，它在我们的生活中变得越来越普遍。”索夫曼称：“机器人已经出现，但不像我们传统上认为的那样，有那么多迅速扩展的能力，这场革命的催化剂就是这些能力如何进入人们的生活。有智商的一面，也有情商的一面，所以在我们真正开始看到未来的机器人之前，它们必须能让人感到舒适。目前仍存在许多不确定性。索夫曼补充说：“我们可能需要5到10年的时间才能看到机器人变成我们想象中的形象。就像无人驾驶汽车一样，无人驾驶始于建筑和军事技术，大多数需要利用的资源已经存在。想想看，智能手机只用了很短时间就变成了我们今天所知道和期待的样子。再想想Roomba(机器人吸尘器)的清洁功能，这一切也都发生在机器人领域。”科普林表示:“无人驾驶汽车的类比非常完美。我们可能没有完全自主的巡航控制功能，但这种技术已经存在，机器人正在经历同样的进展。想想看，英国97%的人家里都有洗衣机，它同样也是机器人。人们通过音箱和电话提出问题，然后得到智能答案。这就是人工智能。”2018年2月?软银在MWC展示人形机器人Pepper当然，这些进步并没有激起一致的期待。《好机器人报告》还显示，36%的人担心机器人可能会被黑客攻击，并与我们作对;31%的人担心机器人会导致他们失去工作，27%的人担心机器人会崛起并接管我们的社会。科普林继续说:“我真正担心的是流行文化和机器人的反乌托邦观点。我们需要更好的榜样和知情对话来理解机器人的愿景，即机器人是人们渴望的东西，而不是害怕的东西。我们需要对机器人采取务实和乐观的态度。如果你回顾历史，会发现我们已经通过挑战恐惧和创造新技术完成了更有意义的工作。对我祖母来说，洗衣服是一项艰巨的任务。她需要汲水、烧水、用手洗干净衣服，而现在我们只需扭动开关。机器人有能力接管我们生活中及其能够胜任的部分。”就在本周，东京的一家咖啡馆推出了由机器人侍者提供的服务，这些机器人服务员由身体严重残疾的人远程控制。1.2米高的Minato Ward机器人由患有肌萎缩性脊髓侧索硬化症(ALS，一种运动神经元疾病)等疾病的人控制，帮助他们完成原本无法完成的工作。索夫曼说:“这个领域有无限可能性。我的意思是说，有多少人养猫是为了获得情感上的满足？机器人的不同之处在于，它不会止步于此。机器人的功能和效用远远超出了正常的陪伴机器。想象一下，你的伙伴也知道你感兴趣的新闻事件，知道如何更新你关注的体育比赛，告诉你从丈夫或妻子那里得到的消息，甚至知道如何诊断疾病，这样你和医生都可以节省时间。”“人工智能目前没有什么是完全可认知的，它是程序化的感觉和优化的算法。但这本身就具有不可思议的潜力。随着主要技术的实施，某些孤立的行业可能会受到伤害，但整个社会都会受益。我们不阻止进步。个人电脑告诉我们，没有它人们可能无法继续生活下去。”科普林说:“尽管电影把机器人描绘成恶棍，但仍有很多英国人愿意拥抱机器人的生活，他们不仅想要得到有用的东西，还想要得到陪伴。”这份报告揭示了机器人能给我们带来的众多好处，从帮助我们做日常工作到让我们花更多的时间做我们喜欢的事情。科普林表示：“我欢迎机器人进入我们的生活，不是作为我们的领主或奴隶，而是作为我们的伙伴，不是在竞争中工作，而是在合作中工作，将两个世界的优点结合起来，为我们所有人创造更美好的未来。机器的崛起可能已经开始了，但这个故事的结局是好莱坞的陈词滥调，人类的解放，完全取决于我们人类自己。