『科技小数据』边缘计算助力商用机器人新一轮智能化升级

【『科技小数据』边缘计算助力商用机器人新一轮智能化升级】机器人行业发展的趋势探讨
机器人作为智能终端中集成度裂变程度都较高的一个品类，它的发展也折射出物联网产业蓬勃程度。一方面，当下不断迭代的传感技术、5G通信技术、人工智能等技术都在持续取得技术方面的突破，意味着越来越多的可能性在机器人身上有望实现；另一方面，行业转型对于各类机器人的缺口规模不断攀升，而机器人的加入亦会大大提速行业数字化转型的步伐。因此，机器人行业近年来将在多技术融合的浪潮中，朝着多样化、智能化和规模化的方向发展，我们一一来看。
物联网的碎片化市场，需要细分的机器人
从通用到定制，从模糊到细分，从大一统到分而治之，机器人行业也在适配着物联网各行业转型升级中的碎片化特征。尤其在toB领域，不同行业之间，智能化和数字化转型意味着具体业务类别的升级、对于机器人的需求、定位、功能都不存在差异。例如，一般的机器人对移动能力、场景感知能力和交互能力等基础功能的需求大致雷同，但是，当适用于不同领域、不同场景时，其功能特性和复杂度就产生很大差异，如大面积的商场服务、小面积的柜台服务、需要人性化的家居陪护服务等。这就机器人企业需要挖掘不同行业、不同场景对于机器人的特定需求，同时，关注其功能适配性和技术复杂性，才能实现借助“机器换人”为具体行业用户提供业务和效能助力、决策建议和洞察。
机器人智能化程度决定了其业务增值幅度
在谈到机器人向着不同行业、不同场景而定制的趋势时，机器人功能不断增加，智能化程度也在提高，技术复杂度也随之攀升。那么，如何在技术侧满足特定行业机器人所需的更加全面的感知能力（如听觉、嗅觉、视觉等）、如何赋予其更敏捷的通信交互能力（包括5G、LPWAN、蓝牙、WiFi等在内的各种无线通信传输能力）、如何将这些万物感知数据进行存储、分类、计算、提炼、通过一系列数据处理形成价值输出，无不在考验着机器人的智能化程度和智能实现方式。一方面，智能化程度决定了数据价值挖掘的深度和业务增值的幅度；另一方面，当机器人运用到具体行业和场景时，成本、性能、功耗等因素需要统筹考虑，因此智能实现方式，即数据计算的节点也在行业需求的反推下，逐渐由云端向边缘和端侧进行下沉，通过边云协同的计算方式，使机器人在更优成本、更灵活的计算方式下、更高效地提高智能化功能。
边缘计算加持，机器人规模化应用已成趋势
基于对机器人行业规模发展规模、机器人在多领域多场景细分化、以及对5G/边缘计算等技术在机器人行业的应用前景的共同看好，英特尔携手合作伙伴科沃斯商用机器人（下简称科沃斯）持续探索5G、AI、边缘计算、等技术在机器人领域的技术突破，推动机器人在不同领域的应用落地，加速实现产业规模化和商用化。上周，科沃斯发布了四款基于英特尔产品和技术的全新智能服务机器人，包括工具型金融服务机器人、零售营销服务机器人、巡检机器人以及通用运动底盘。

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这些都离不开英特尔在软硬件层面的最新技术的支持，以及生态和标准化能力的综合支持，从而实现机器人设备在感知能力、交互能力、运动能力、及具体业务算法方面的综合性能突破，以满足金融、零售、交通等大场景、多动态的真实商用场景。未来，机器人在整个新基建机遇下，将积极发挥人机协作、智能下沉的重要作用，助力各行业的数字化转型进程，同时，智能机器人产业也有望在不断拓展的智能设备、智能场景中爆发更大的商用市场，形成新一轮产业升级。责任编辑：