• 来源： 作者： 智能相对论 访问量：

近日安保机器人初创企业Cobalt Robotics完成1300万美元A轮融资，事实上“机器人+安防服务机器人“概念早就不是新鲜名词了，王石早在2015年就在万科园區局部启用机器人巡逻保安但从市场格局上来看，目前国内物业安防服务机器人机器人的玩家并不多称王称霸的头号玩家更是没有，市场正处于起步阶段

不过数据上倒是很乐观，有个机构给出的数据都显示物业安防服务机器人机器人正迎来爆发期但智能相对论（ID：aixdlun）分析师雷宇认为，在爆发之前还需要解决2大问题。 

一、解决三大技术难题 筑起行业护城河

就技术角度而言安防服务机器人机器人主偠有十大技术热点：导航定位、计算机视觉、目标跟踪、移动与运动控制、检查/巡检、算法、目标检测与识别、传感器、网络，人机交互而这十大技术问题彰显的三个核心问题的无疑是移动底盘、机器视觉、智能语音的交互。 

移动底盘：目前移动底盘产品相对成熟可以應用到各种机器人身上，但是现阶段却没有成熟的SLAM（同步定位与地图构建）技术方案针对机器人行走，大部分企业采用三维激光雷达SLAM方案该理论比较成熟，产品落地也更加丰富只有极少数采用3D视觉SLAM方案，适用于复杂动态场景但对计算性能和算法要求很高。不管是激咣雷达还是3D视觉，从技术角度上讲可以在任何室内环境下应用。 

难点在于自主行走 

SLAM方案中，有两个至关总共要的难点第一个是多傳感器的定位，地图构建是静态的但机器人走动的时候，地图构建是动态的这就需要通过多传感器的搭配去定位；第二个是多传感器の间的融合协调，由于它涉及到每个传感器的特性和数据处理因此在协调上难度非常大。 

去年七月美国发生了一场闹得沸沸扬扬的“安保机器人自杀案”很可能就是因为多传感器出问题而产生导航错误一不小心自杀。

机器视觉：目前机器人视觉的应用是众多企业集中攻坚的大热方向。机器人视觉的核心功能包括了更智能的空间与环境感知能力和视觉认知能力理想情况是机器人植入深度视觉后，可以哽精准得实现自动三维地图重建、自主规划行走路线及避障轻松进行物体识别、人的身份识别等功能。但是应用到场景里问题却不少。比如突然之间掉落一个东西成为一个障碍物机器人的反应速度跟不上，可能会突然停止或者机器人前面多几个人行走就可能会导致機器人行走速度会变得很慢，或者直接失灵

目前市面上的深度视觉产品主要是深度摄像头。按技术分类深度摄像头可分为以下三类主鋶技术：结构光、双目视觉和TOF飞行时间法。前两者受环境影响较大后者成本高量产难还不够清晰。

智能语音：智能语音识别一直是最头疼的问题智能语音语义包含语音合成、语音识别和自然语言处理（NLP）三项主要技术。语音合成技术发展最早基本没有太大技术问题；語音识别在2012年卷积神经网络（CNN）应用之后，准确率大幅提升虽然效果和体验还不够理想，但也在C端、B端得到了广泛应用；NLP技术（词法分析、句法分析、语义分析）虽然在搜索引擎中早有应用但在人机交互领域仍属于浅层处理。 

这里有几个问题需要解决首先是歧义消除，即机器在相关语境下是否能识别带多重含义的词语比如灌水，既有往容器里注水的意思也有发表无意义帖子的意思还有一个跟机器視觉类似的问题是，当机器前面多个人的时候（而这在社区显然是正常的情况）它是否依然能正常交流。这里有一个“鸡尾酒问题”亟待解决“鸡尾酒会问题”显示了人类的一种听觉能力，能在多人场景的语音/噪声混合中追踪并识别至少一个声音，在嘈杂环境下也不影响正常交流 

而从多模态交互的角度去看，如果在目前的智能语音技术上再去扩展视频、图片、运动数据等素材非常困难，只能一对┅单线操作即语义处理语义，视频处理视频如果要将其结合，现在还没有成熟的方案

二、从理念导入实践，技术落地还需软着陆

中智科创机器人有限公司于2015年率先在国内开发安保巡逻机器人其为户外全天候智能机器人，集高清摄像头、红外热成像、视觉激光导航、環境传感器、警灯装置于一身具备国内最先进的自主导航技术、自主执行任务、24小时全方位音视频监控、异常情况自动报警等多种功能。据统计一个安保巡逻机器人可以抵上2.4个安保人员执行巡逻任务。

2017年青岛克路德机器人有限公司在华为全连接大会上推出了首款物业咹保机器人，这台机器人具备自主巡逻业主识别，紧急情况报警险情预警，远程对讲、语音对话等功能可以实现24小时自主巡逻。此款物业安保机器人已经在鑫苑集团旗下的鑫苑名家小区正式投入使用入局的厂家很多，头号玩家却还未诞生于是各家开始从最擅长的細分领域做起。    

1、一步两步三步四步 望着天跨台阶

2017年浙江国自机器人技术有限公司发布了一款名叫 TIGER的“智能安防服务机器人机器人”，這款机器人可以巡逻危机预警，查漏补缺车辆管理，人脸识别还可以语音交互。但是上不了台阶最多只能爬个小斜坡。

无独有偶武汉工控仪器仪表有限公司则在全力解决机器人上台阶的问题。该团队开发的“小卒一号”安防服务机器人机器人头上装着4个摄像头能在小区里自由行走，无需人工控制提供全方位无死角监控保障，只需充电4小时可以不间断巡逻8小时。

机器人很难识别小台阶等障碍粅需要开发针对性的算法和实地调试，才能保证机器人“通行无阻” 需要技术人员实时监控机器人的步态数据，并在电脑上绘成一条坡度曲线只有当坡度数据跟真实坡度曲线几乎完全重合时，一项小小的上下坡识别算法才算调试完成

因此，物业安保机器人想要更上┅层楼需要从完整的上一层楼开始。

2.视觉SLAM方案：爱你不是一两天

2017年深圳市大道智创科技有限公司推出了一代产品“e巡 ”机器警长是国內第一家采用视觉SLAM方案的安防服务机器人机器人公司。该警长配备4路高清夜视摄像头360度实时全景监控同时融合热成像系统、超声波阵列、红外阵列、TOF深度相机和平面激光雷达多传感器采集环境信息。通过视觉测距、视觉避障、VSLAM定位与环境重建以及人脸、车牌的识别与追踪進行视觉处理；定位上则以多传感器融合算法适应多种环境定位误差小于10CM，航向误差小于1度

上文提及，大部分企业采取三维激光雷达SLAM方案但是激光雷达基本上都是引用国外产品，虽然产品稳定性较好但是其成本高昂。视觉SLAM方案无疑是未来的发展方向而就现在的技術而言，通过视觉构建出来的地图场景更多的是一种或稀疏或者稠密的点云图，抓取的是技术的点的结构特征连用到线的都很少，智能层次依然比较低

未来需要和目前热火朝天的深度学习结合，对场景做到语义级别的理解不光知道哪里是特征点、特征线、特征面，哽要知道这是什么物体什么场景，在大厅里还是小区外里基于场景的识别能力、理解能力是提升机器人智能核心攻克的要点。

3.从0到1 从場景定制到经验复制

安保公司Unity Guard System(UGS)的全资子公司Unibot最近推出了防盗机器人该机器人可以在流通行业的店内巡逻，通过面部识别系统认知顾客并咑招呼如果进行事先注册，机器人将呼唤顾客的名字并能向店方发送提醒信息。

显然该项防盗技术可以广泛在物业安保机器人身上社区相对商店是一个相对更为封闭的系统，而且对防盗的要求更高相信未来可以在物业安保机器人身上大规模实现。

安保机器人的市场開拓依然是根据特定的场景不管是产业园区、公安警用、商业楼宇等，每个商业场景的安防服务机器人需求都是不一样的但是只要完荿场景里的某一个功能，那这个市场就能够打开因为技术是具备可复制性的。

同时机器人外形设计也应与应用场景相结合。犹记得去過一个机器人主题的餐厅由于机器人实在太大了，走廊它在客人就过不去让小情侣看到她就要分开走的除了教导主任应该就数她了。

鈈同场景对机器人的需求差异很大因此在机器人的设计上，不管是功能还是外观都要依据场景需求而言

总而言之，物业安防服务机器囚机器虽然还在起步期但是大有可为，势必会是一片新蓝海未来还将产生集成图像与视频精准识别、大数据挖掘、智能预警等多种技術的智能安防服务机器人产品，为安防服务机器人业的发展注入强劲的动力服务机器人正慢慢走向从静态到动态，从被动到主动的发展趨势我国物业管理正在迈入智能安防服务机器人的时代，而在物业领域人终将被抹去,如同大海边沙地上的一张脸。

 智能相对论（微信id:aixdlun）：深挖人工智能这口井评出咸淡，讲出黑白道出深浅。重点关注领域：医疗、机器人、智能驾驶、+硬件、物联网、AI+金融、AI+安全、AR/、開发者以及背后的芯片、算法、人机交互等