专利申请翻30倍、风投高达5.87 亿美元,机器人市场深受资本热追!

来源:未知    作者:admin    人气:    发布时间:2021-07-22    

根据IDC科技调查公司的报告显示,在以17%年复利率增长的情况下,2019年,机器人市场总值将达到1,350亿美元。



这一繁盛景象将出现在亚洲,日本和中国正处于重新装备制造部门的早期阶段,这两个国家的花费将占据全球机器人消费总额的69% 。

 


机器人未来大致如此:从与人类一起工作的工业机器人到可作为助手或伙伴的有一大波机器人正在步入我们的生活。

  

在仓库、医院、零售店中、城市街道上、工业园区和大学校园内,机器人这一新型「入侵力量」正开始成为越来越常见的现象。

  

「机器人就在我们身边,」硅谷投资人、Tesla 和SpaceX 公司主任Steve Jurvetson 说。Jurvetson 所在的这两家公司都高度依赖机器人。大批的机器将会出现,他说,「许多人将会在未来2-5 年接触到机器人」

  

机器人的到来和它对人类就业潜在的摧毁性影响,已经成为广为人知的预测。现在,这些机器正开始转动轮子或迈开脚步走出实验室。在这个过程中,他们正悄然成为投资热潮,因为机器人和人工智能成为了科技领域最热门的新兴市场。

  

尽管这些资金流入新兴的机器人领域还处于相对早期的阶段,但这一创新经济的所有先行指标正在逐渐显露。覆盖机器人技术的专利申请数量——一个预期影响的标志——正在飙升。一家专利调查公司IFI 指出,年度专利申请在过去十年中翻了三倍。在去年,中国一个国家机器人相关专利申请量就占据了35%,是其对手日本的两倍。

  

另一个预期繁荣的标志是,根据调查公司CB Insights 资料显示,机器人风险投资金额已经超过去年的两倍,达到5.87 亿美元。

  

其它投资者也开始涌入,斯坦福国际咨询研究所(SRI International)的Manish Kothari 说,这家位于硅谷的研究发展实验室已经衍生出了机器人公司。从构建机器人投资组合的私人股权投资者,到Playground 这样的新的「孵化器」,投资选择正在快速激增。



 到2019 年,整个机器人市场的价值将达到1,350 亿美金

  

然而在许多案例中,投资数量好像仍然非常谨慎。像其它颠覆性技术一样,这场变革萌芽于依靠零星资本运行的创业公司,但这些创业公司有着非常宏大的目标。

  

Dispatch 就是这样的一家公司,这家位于硅谷的公司正在美国校园内测试一台自动送货工具(带有轮子的智能盒子)。这家创业仅仅募集到200 万美元,但是它们赶上了传感器成本骤降和人工智能(这使自驾机器成为可能)急剧发展的浪潮。

  

「硬件和机器学习算法正在以指数级别的速度发展,」Dispatch 的联合创始人Uriah Baalke 说。「对于计算能力的要求已经下降了很多。」这产生的结果就是能在人类环境中自我运行的新级别机器,这种机器是新兴机器人产业的先头军。



全球在机器人领域的投资(单位:百万美元)

  

直到现在,大多数机器人依然采用高成本、高精密工业设备的形式。通常,它们会在汽车装备流水线的保护箱里执行预编程序任务,没有需要或没有多余空间根据条件进行调整。

  

更便宜、更灵活的新型机器更具有适应性。从无人驾驶汽车和无人机再到那些在工业环境中与人类协同工作的「协同机器人(cobots)」,机器人正试图对周围环境进行感知和适应。像Tug(一个在医院内运送物资的机器人)、Savioke(一个向酒店房间送货的机器人)和Locus Robotics (在库房中工作)这些机器人正在进入服务产业。在仍然是机器人投资主场的工业环境中,机器人正离开保护箱的限制,开始扮演越来越多的角色。

  

就像个人电脑(PC)

  

时代的到来一样,新机器人纪元有希望把机器人技术带入到我们工作生活的更多领域。Rethink Robotics 公司的首席执行官Scott Eckert 说「传统工业机器人就像大型主机,而我们正在做的机器人就是PC 机」。这家公司的机器人能够帮助包装或养护机械。Rethink 描述它们的产品Sawyer 机器人手臂的总成本大约为1 美元/小时,这个价格可能影响到很多自动化还未能触及到的工作领域。

  

2015 年机器人风投资金额达到5.87 亿美元,是2014 年的两倍

  

这波浪潮背后的技术进展以相当快的速度一起爆发。斯坦福国际咨询研究所的Kothari 先生说,过去5 年在DARPA 资金的支持下,美国国防部下面的研究机构在机器人肢体这些机械领域已经取得很多突破。

  

但最大的进步来自于软件。风险投资公司Andreessen Horowitz 的一位合伙人Chris Dixon 说,例如,计算机视觉的发展催生了Dispatch 这样的许多公司,这些公司的机器就是依靠计算机视觉「看」周围的世界。

  

机器学习算法通过不断的反复试验进行适应性调整。在教授机器人打破计算机设计的常规规则导向系统、学习如何自主运行上,机器学习算法起到非常大的作用。

  

全球机器人专利申请量

  

一位投资了数家农业、医疗健康机器人公司的风险投资人Viod Khosla 说,「你不再需要编程告诉机器人做什么了,它会自己明白。如今,机器人确实还很低能,但进步的速度非常快。」

  

但说到为这一新兴产业设计机器时,大部分机器人企业和投资人都遵循相似的准则。

  

其中一个要素是设计完成特定任务的低成本机器,而不是试图创造广泛应用的机器,更不要说完全的人形机器人了,这种机器人承担成本更高。

  

最近刚筹得1 亿美金准备投资机器人和其他硬件的俄罗斯大亨Dmitry Grishin 说设计目标是为了建立「在一件事上做的很好的单用机器人」。如果成功了,这些机器就摆脱了「机器人」形象,成为我们日常生活的一部分,他说就像自动真空吸尘器或自动提款机一样。

  

早期机器人的另一个设计特征是陪同人类工作,让人类工作效率更高,而不是取代人类。例如,很多这样的机器人会把它们无法理解或驾驭的情况交给人类操作员做决策。

  

Kothari 先生说「事实上,制作机器人的人都知道与人类一起工作的机器人的缺陷,而且这是相当广泛的问题。」机器人公司其实也想要保留「人类在决策圈内」,因为他们相信这能让他们的产品更容易被社会接受、有更少的威胁。很多经营机器人产业的人都说在接下来的数十年中,人类在指导机器人中将扮演非常重要的角色。

  

然而,这并未改变机器人对人类工作的长期威胁。特斯拉和SpaceX 公司的Jurvetson 先生说,「在机械事物或物理事物上,将没有一件人类比机器人做的更好的事情。」

  

另一个机器人制作者应该关注的特征是能够使用他们初始产品的学习能力从而获得对机器人的快速改进,如此在对抗产品市场化慢的对手上就能获得优势。

  

这位俄罗斯投资者Grishin 先生就说,「一旦你出售了设备,你能应用越来越多的智能和机器学习。」他说里面的窍门是,你将能找到一个相对低能机器能够处理的任务,然后将从这一领域获得的知识快速加入到新一代机器的性能和有效性中。「首先把产品交到顾客手中,然后从它们的行为中再学习。」

 


中国机器人相关的专利申请比率为35%

  

这是机器人公司依赖的秘密武器。「每件事会随着时间变得越来越好。」Jurvetson 先生说,「硬件产品中基本上都是这样:硬件产品正在成为软件的毛细血管,容纳着软件的发展。」

  

这一技术转变已经让传统的日本、德国机器人领导者与新生的美国、中国这样国家的机器人产业对立起来。

  

在软件上,Grishin 先生说,「现在美国无疑是领导者」。然而,他补充道,中国的硬件制造专业性使其成为了一大竞争者,特别是机器人已经成为中国优先发展的产业。最终结果是,新兴机器人产业的崛起即将触发全球领导权的竞争。


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