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國內機器人產業“虛火”嚴重 腳踏實地才能笑到最后

發布時間: 2016-02-20 08:02:25 來源:新戰略機器人網

核心提示: 國內機器人被炒得火熱,但其在國際市場的競爭力卻后繼乏力。大躍進式粗糙創業項目一擁而上,帶來的只是繁榮假象,甚至生產的都是一堆玩具,盲目跟風只會引火燒身。

國內機器人產業“虛火”嚴重

隨著國內人口老齡化加速以及人工成本的不斷增加,在制造業、娛樂表演、酒店、養老、醫療等行業對于代替人工的服務型機器人需求在潛滋暗長,這讓不少創業者也看到機器人市場存在的巨大商機。一時間,機器人企業在各地如雨后春筍,快速涌現。

據數據顯示,截止2014年底,中國機器人相關企業的數量就超過了4000家。在2015年,國內109億元的機器人市場中,國外機器人的份額達85%,產值達到92.5億元;國產機器人的份額為15%,產值約為16.4億元,但這比2014年11%的份額高出了4個百分點。而中國機器人企業兩年來已猛增300多家。此外,中國還出現了機器人企業排隊上市的境況。

國內機器人被炒得火熱,但其在國際市場的競爭力卻后繼乏力。大躍進式粗糙創業項目一擁而上,帶來的只是繁榮假象,甚至生產的都是一堆玩具,盲目跟風只會引火燒身。


腳踏實地才能笑到最后

機器人的主流類型被分為服務型機器人與工業機器人。從機器人的概念來看,它就是一種能夠自動適應壞境,并能夠采取自主決策的設備,具備視覺、聽覺等智能化的識別系統,這樣一個簡單概念決定機器人產業是需要相當高的技術、人才、資本能力支撐,需要相當的底蘊。中國4000多家的機器人企業有多少是跟風的呢?最終又會剩下多少企業呢?什么時候他們能靜下心來研究技術,中國機器人才會有希望。

據數據顯示,2015年,約75%的精密減速器由日本進口,主要供應商是哈默納科、納博特斯克和住友公司等;伺服電機和驅動超過80%依賴進口,主要來自日本、歐美和中國臺灣地區。關鍵零部件大量依賴進口,導致國內企業生產成本壓力大,比之于外企,國內企業要以高出近4倍的價格購買減速器,以近2倍的價格購買伺服驅動器。在國內,整個零部件配套產業鏈并沒有發展起來,企業依靠進口零件組裝產品,底層算法、人工智能、人機交互等等一無所知,這樣的產業模式誰又敢把中國機器人的未來托付給你們呢?

當前全球制造業正在發生深刻變化,機器人被業界認為將是推動新一輪產業革命的重要力量,隨著我國工業化進程的不斷加快,機器人的發展必將引起社會各界的高度重視。以浮華的假象給予世人希望,終究會有破滅的一天。

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工業革命4.0捧火了機器人行業,服務類機器人更成為了創業的藍海。他們為我們解決了大量的問題,但也給我們造成了新的焦慮。

以前我們認為機器人這種生物的出現,最多是幫我們干一些苦點累點機械點的活,讓我們把機械勞動的時間節省出來,去做更多可以更好發揮人的價值的工作。

所以你能想到的許多性質較為簡單的工作,不用摻雜太多腦力和抽象思維的崗位,被機器人取代的可能性肯定會很高。

原來倉庫搬運工都是人力的工種范圍,但現在不是這樣了。亞馬遜的倉庫里就有不少機器人員工,他們不僅不辭辛苦,從來不抱怨,而且不知疲倦,干起活來又快又好,效率還高。所以亞馬遜簡直高興極了,立馬在公司倉庫大范圍鋪開,添置了幾萬臺倉庫機器人搬運工。

因此很長一段時間,大家都覺得體力勞動風險大,取代可能性高,復雜腦力比較安全,科研這種更是如此。但科學機器人、醫務機器人、音樂機器人的出現還是給人類的傲慢和狂妄打了臉。

這些以前不會丟飯碗的行業,也開始被機器人入侵了。雖然現在它們還沒有形成規模,應用的也大多是一些個例,但人工智能的發展速度遠遠超乎人類的想象,行業潛力也是前途無量。

會寫新聞報道的機器人,能起草法律文件的機器人,這些離我們都已經不遙遠。但仔細一想,似乎也不用太杞人憂天,因為即使機器人看似從事的是原定人來做的工作,但還是需要“模板”,也就是說,一切需要按計劃進行,有意外情況出現,算法沒提前設計好,未必能夠應付的了。

芝加哥花大價錢砸出來的寫作機器人,撰寫的都是有固定格式的新聞稿;起草法律文件,也是因為勞動合同、財務合同等許多都有固定的模板可以套用。法律領域這些簡單的工作可以讓機器人來幫你完成,但指望他們幫你打官司,似乎暫時還不太可能。

說白了,現在的趨勢是任何一個行業都有被機器人滲入的可能,但暫時還停留在簡單的重復體力工作上。而對創造,決策,分析,管理,人際交往等能力要求比較高的行業和工作,則沒那么容易就丟了飯碗。

就拿財經領域的很多工作來說,還保留著機器人難以企及的高度。高頓財經行業研究員Charles指出,財務經理、財務總監、投資總監、風控經理、理財顧問、證券分析師等等,服務性質很強,而且符合機器人取代不了工作的核心特質之一,那就是前瞻性、預測性和不確定性。

現有的機器人可以為你輸入、收集、歸結、整理財務數據,但沒法告訴你這家公司遠景的財務預期和趨勢;可以根據已有的大數據經驗為你制定通用的資產配置模型,但或許不能完全像理財師一樣,按照你的實際情況和需求,靈活地為你調整理財方案和規劃。

風險控制就更不用說了,數據和模型永遠只是輔助工具,如何將這些工具組合用好的,還是需要人的獨立決策和有機分析;客戶、渠道、融資、項目洽談等類似人與人之間博弈的場合,似乎冰冷的機器人也沒法獨立勝任。

從時間序列上來說,展望未來總是要比回憶過去更具創造性。面對的未知越多,需要人的聰明才智來應變的概率就越大。

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