機器人4.0白皮書：雲-邊-端融合的機器人系統和架構

科技 07-05

導讀

近日，英特爾、達闥科技、新松機器人、科沃斯商用機器人聯合發布《機器人 4.0 白皮書 ——雲-邊-端融合的機器人系統和架構》。

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機器人 3.0 預計將在 2020 年完成，在此之後，機器人將進入 4.0 時代，把雲端大腦分布在從雲到端的各個地方，充分利用邊緣計算去提供更高性價比的服務，把要完成任務的記憶場景的知識和常識很好的組合起來，實現規模化部署。

數字經濟的基礎設施和發展趨勢

近年來，數字經濟正在席捲全球，全球經濟向數字經濟遷移已經勢在必然，數字經濟已經成為國家的核心競爭力。據上海社科院測算，2016 年到 2018 年，中國數字經濟對 GDP 增長的貢獻率分別達到了74.07%、57.50%和 60.00%。預計 2019 年中國數字經濟增長仍將佔到62.50%。

數據成為驅動經濟增長的核心生產要素。大數據和雲計算等技術的融合，推動了物聯網的迅速發展，實現了人與人、人與物、物與物的互聯互通，導致數據量呈現爆髮式增長。數據如同農業時代的土地、勞動力，工業時代的技術、資本一樣，已成為數字經濟時代的生產要素，而且是核心的生產要素。數字技術出現後，網路和雲計算成為必要的信息基礎設施。隨著數字經濟的發展，數字基礎設施的概念更廣泛，既包括了信息基礎設施，也包括了對物理基礎設施的數字化改造。

近年來，移動互聯網、大數據、雲計算、物聯網、人工智慧等信息技術的突破和融合發展促進了數字經濟的快速發展。數字經濟驅動未來，數字經濟成為經濟社會發展的主導力量。作為硬科技代表的機器人行業，將利用數字經濟中的技術紅利加速機器人的落地。人工智慧、5G 通訊、計算的模式等都對機器人領域有著潛在而巨大的貢獻。

機器人技術發展主要階段分析

2017年，中國信息通信研究院、IDC 國際數據集團和英特爾共同發布了《人工智慧時代的機器人 3.0 新生態》白皮書，其中把機器人的發展歷程劃分為三個時代，分別稱之為機器人1.0、機器人 2.0、機器人 3.0。

機器人 1.0（1960-2000），機器人對外界環境沒有感知，只能單純復現人類的示教動作，在製造業領域替代工人進行機械性的重複體力勞動。機器人 2.0（2000-2015），通過感測器和數字技術的應用構建起機器人的感覺能力，並模擬部分人類功能，不但促進了機器人在工業領域的成熟應用，也逐步開始向商業領域拓展應用。機器人 3.0（2015-），伴隨著感知、計算、控制等技術的迭代升級和圖像識別、自然語音處理、深度認知學習等新型數字技術在機器人領域的深入應用，機器人領域的服務化趨勢日益明顯，逐漸滲透到社會生產生活的每一個角落。在機器人 2.0 的基礎上，機器人 3.0 實現從感知到認知、推理、決策的智能化進階。

應用領域分析和大規模商用的難點

當前，全球機器人市場規模持續擴大，工業機器人市場增速穩定，服務機器人增速突出。2018 年，全球機器人市場規模達 298.2 億美元，2013-2018 年的平均增長率約為 15.1%。在裝備製造領域，機械臂憑藉強大的負重能力和精準的抓取操作代替著工人的雙手；在物流領域，智能倉儲機器人和無人搬運車不斷提高著運輸效率；在生活服務領域，家用清潔機器人和服務機器人正成為許多家庭的私人保姆和小秘書。

工業製造領域分析

目前，工業機器人在汽車、金屬製品、電子、橡膠及塑料等行業已經得到了廣泛的應用。隨著性能的不斷提升，以及各種應用場景的不斷清晰，2013 年以來，工業機器人的市場規模正以年均 12.1%的速度快速增長，預計到 2020 年將達到 230 億美元的銷售額[4]。隨著人力成本的上升，工業製造領域的應用前景良好，將會保持快速增長的勢頭。同時，工業機器人需要擁有更高的靈活性、更強的自主避障和快速配置的能力，提高整體產品的易用性和穩定性。

消費服務領域分析

服務機器人雖然整體銷售額低於工業機器人，但近幾年一直維持著較高的年增長率，商用服務機器人在商場、銀行、酒店、機場等應用場景有了更多的落地部署，主要提供導覽、問詢、送物等基礎服務。同時，家用服務機器人悄然進入千家萬戶，掃地機器人銷量在家用服務機器人銷量中佔主要份額，成為目前家務機器人中的主導品類。由於本體能力不足，隱私、安全方面的問題，家庭管家機器人和陪伴型機器人的市場滲透率較低。2013 年以來全球服務機器人市場規模年均增速達 23.5%，預計 2020 年將快速增長至 156.9 億美元。從整個技術發展和市場環境看，機器人產業擁有以下發展推力：

成熟的生態系統

老齡化人口趨勢和新興市場

更多智能產品互聯和智能家庭建設

人工智慧、自然語言理解能力的增強

大規模商用的難點

在以上幾點的助推下，機器人產業會繼續快速發展，但要達到大規模商用，還有很多難點需要解決。首先，機器人目前的能力不能滿足用戶期望，缺少關鍵場景。得益於人工智慧帶來的紅利，近年來機器人感知能力提升明顯，可以通過視覺進行人臉識別，做語音交互。但是要真正替代人類的勞動時間，做一些實際工作，機器人除了要具備感知能力，還要能夠理解和決策。機器人需要有記憶、場景理解的能力，擁有知識，才能夠優化決策，自主實施工作，並進行個性化演進。目前的機器人依然缺少令人矚目和必不可少的應用場景，大部分人對於在家中擁有一個機器人沒有很高的興趣。在機器人提高自身能力，完成特定和複雜問題之前，這一比例將維持低水平。

其次，價格高，不成規模。感測器和硬體的價格一直在下降，但是機器人的價格依然很高，不能被廣泛的市場用戶接受，沒有形成市場規模。掃地機器人由於較低的價格，目前快速的進入大眾家庭。但是對於大多數類別的機器人，特別是具有更強功能、高精度移動底盤、機械臂的機器人，價格依然是一個痛點。

第三，隱私、安全和數據保護問題亟待解決。隨著機器人的應用領域越來越廣泛，其物理安全和用戶的數據安全問題更加凸顯。在與機器人的交互過程中，機器人會不斷收集用戶的圖像、語音、行動數據進行導航和決策，這些數據有的在本地處理，有的在雲端處理，人們對這些數據的安全抱有疑慮。對於能夠自由移動的服務機器人和擁有機械臂的工業機器人，保證機器人自身的物理安全，不被惡意攻擊，避免造成人身傷害也至關重要。

機器人 4.0 的定義和發展機會

機器人 3.0 預計將在 2020 年完成，在此之後，機器人將進入 4.0 時代，把雲端大腦分布在從雲到端的各個地方，充分利用邊緣計算去提供更高性價比的服務，把要完成任務的記憶場景的知識和常識很好的組合起來，實現規模化部署。機器人除了具有感知能力實現智能協作，還具有理解和決策的能力，達到自主的服務。在某些不確定的情況下，它需要叫遠程的人進行增強，或者做一些決策輔助，但是它在 90%，甚至 95%的情況可以自主完成任務。

要達到這一目標，首先需要利用人工智慧和 5G 技術。利用人工智慧技術提高機器人本體感知能力的同時，提升個性化自然交互能力。利用 5G 技術，大大縮短從終端到接入網的時間，帶寬大幅度上升，很多東西可以放到邊緣端，加入更多的計算能力，包括雲端大腦的一些擴展，助力機器人規模化部署。

類似互聯網的三級火箭發展模式，第一階段——關鍵場景，把握垂直應用，提高場景、任務、能力的匹配，提高機器人在關鍵應用場景的能力，擴大用戶基礎；第二階段——人工增強，通過加入持續學習和場景自適應的能力，延伸服務能力，取代部分人力，逐步實現對人的替代，讓機器人的能力滿足用戶預期；第三階段——規模化，通過雲-邊-端融合的機器人系統和架構，讓機器人達到數百萬千萬級水平，從而降低價格成本，實現大規模商用。