前有美的集團轉(zhuǎn)型科技公司市值沖擊“深市一哥”，近有京東機器人“快遞小哥”刷爆“618”，與機器人沾邊的公司現(xiàn)在火的一塌糊涂。

近日，外媒報道稱，因市場看好麥當勞用服務機器人取代收銀員的計劃，其股價在上周創(chuàng)下歷史新高。截止到6月23日，今年以來麥當勞股價已經(jīng)上漲29%，跑贏同期上漲10%的標普500指數(shù)。

今年3月，麥當勞宣布計劃在2017年底前，在美國推出2500家“體驗未來”門店，引入自助點餐機器人代替人工點餐的收銀員，提升顧客體驗。

事實上，此事并非偶然。早在2015年，麥當勞就在美國亞利桑那州的鳳凰城開了一家“完全”由機器人運營的門店。麥當勞負責人稱，如果試運行效果不錯，將計劃在全球的門店推行機器人的使用。

這種思路與京東機器人“快遞小哥”送出全球第一單有異曲同工之妙。

6月18日，中國人民大學，京東配送機器人在校園中穿梭送貨引發(fā)圍觀，這種用“黑科技”上頭條的方式使得京東“618”大促聲勢大增。

不過，對于京東的首次機器人配送，挑剔的聲音也不絕于耳。

中國人民大學一位郭姓的學生告訴中國家電網(wǎng)記者，京東機器人送貨確實很吸睛，不過在配送過程中，速度很慢，而且有時候需要工作人員遙控操作校正，和大家想象中的智能機器人還是有些差距。

事后，京東集團CEO劉強東在社交媒體上坦言：“送貨機器人離全面啟用還有不少的路要走!不僅僅是技術問題，更主要的是諸如路權、貨物安全以及道路等。無論有多難，我堅信技術是推動社會進步的一大力量，最終一定能行!”

國產(chǎn)服務機器人需要翻越“三座大山”

“現(xiàn)在房地產(chǎn)市場已經(jīng)大不如前，在我心中未來值得投資的兩個領域，一個是‘綠巨人’

，另一個就是‘鋼鐵俠’。”深圳高特佳投資集團合伙人范大龍認為，未來最值得投資的領域就是大健康產(chǎn)業(yè)和智能機器人產(chǎn)業(yè)。

雖然很是看好機器人產(chǎn)業(yè)，但是范大龍還是有一些擔憂。“現(xiàn)在很多僅僅實現(xiàn)基本對話、有個人形的產(chǎn)品就敢叫智能機器人”，范大龍表示，真正的機器人是有“大腦”的，現(xiàn)在很多服務機器人根本與智能不沾邊。

記者登陸多家第三方電商平臺查看發(fā)現(xiàn)，許多消費者把宣稱具有“智能、教育、交互、娛樂”功能的服務機器人稱為“雞肋”。有消費者抱怨稱：問一些正規(guī)問題的時候，經(jīng)常會出現(xiàn)答非所問、打岔、找不到答案等現(xiàn)象，宣傳的“百事通”實際上根本做不到。

業(yè)內(nèi)人士分析認為，中國機器人產(chǎn)業(yè)之所以“大而不強”，與人工智能和大數(shù)據(jù)、場景交互應用以及核心供應鏈這三個基本問題息息相關。

小胖機器人相關負責人認為，服務機器人的核心之一是智能算法， 具有人工智能的機器人才能稱之為真正的機器人，否則就是玩具而已。

科沃斯機器人董事長錢東奇表示，服務機器人的發(fā)展離不開人工智能技術和大數(shù)據(jù)應用的結(jié)合，沒有技術，數(shù)據(jù)就是一堆浮云。有了技術沒有數(shù)據(jù)，也是巧婦難為無米之炊。

除了人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等核心技術有待攻克之外，場景應用和交互性技術的優(yōu)化組合也是一大難關。

服務機器人要進入家庭，就要能夠和家庭成員互動，需要有一定的自主意識，通過多方位的反饋做出一些響應。不過，現(xiàn)實的情況是，許多服務機器人交互過程生硬、交互形式單一，比如語音怪異、反應時間較長、前置“眼睛”如同虛設等。

清華大學電機系教授肖曦則認為，除了以上技術問題和場景交互問題有待優(yōu)化之外，機器人行業(yè)核心技術和零部件供應鏈缺失也是國內(nèi)廠商面臨的一大窘境。

據(jù)了解，在整個機器人產(chǎn)業(yè)鏈，從上游、中游到下游依次為核心零部件、機器人本體制造以及系統(tǒng)集成。目前國內(nèi)機器人制造廠商主要以下游的系統(tǒng)集成為主，在減速器、控制器、伺服系統(tǒng)等關鍵零部件方面主要依賴進口。高昂的上游成本，在一定程度上阻礙了服務機器人在終端市場的普及推廣。

一位不愿透露姓名的智能家電品牌負責人告訴記者，許多創(chuàng)業(yè)公司基于成本考慮，宣稱具有自動識別功能的產(chǎn)品，實際上并不具備“識別”能力，而是通過不斷進行資料庫的高頻次更新來提高對比準確率。

北京航空航天大學機器人研究所名譽所長王田苗教授表示，服務機器人行業(yè)還沒有像大家想象的那樣全面爆發(fā)，沒有進入家庭成為大家親密無間的好友，究其原因還是發(fā)展周期問題，產(chǎn)業(yè)的發(fā)展還需要一點時間。

此外，王田苗稱，服務機器人沒有實質(zhì)性的突破，還和研發(fā)方向有很大關系，大家一直比較關注精確感知、人工肌肉、認知與情感交互、高效動力電池等技術方向，但這并不是完全正確的，現(xiàn)在需要找準行業(yè)痛點，應該在規(guī)模化需求、標準模塊化、成本控制、專用化而非萬能仿生等方面努力尋求突破。

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