从扫地机“气”人到扫地机器人—— 站在技术革命临界点看未来

2019-1-27 00:00| 发布者: 智能硬件专家| 查看: 290| 评论: 0|原作者: 智能硬件专家|来自: 网络

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导读：从一个小小的扫地机器人，我们能看到科技的发展周期。今天和大家分享的，不仅仅是一个扫地机器人，而是用一个案例分析，揭开最新的科技创新。事实上，每一次技术创新，必须由硬件开始。展望2019年，我们或许将进入一次大的硬件创新周期。

思考出发点：

那个多数人印象中乱碰乱撞、还拖着脏污满屋跑的添乱扫地机，还需要多久才能变聪明？

扫地机器人的本质到底是什么？该用家电还是科技框架来分析？是什么决定扫地机器人的发展速度和行业空间？ 2018年处于行业生命周期的什么位置，未来有何期待？

本文结论：扫地机器人的发展，离不开技术浪潮的更迭；供给推动需求，是技术升级推动了行业的发展，每一次技术的重大飞跃，都极大地刺激了消费需求释放。

一、理解扫地机器人的本质

扫地机器人的一般理解：家用电器，真正的家电智能化

1. 扫地机器人产生的背景是人类家务劳动自动化的需求。欧美发达国家的家务劳动自动化产品代表：洗衣机、洗碗机。随着扫地机器人的技术发展逐渐成熟，未来有望实现类似洗衣机的高渗透率。

2. 扫地机器人是真正名副其实的智能家电。智能家电的三大特点是网络连接、互动和智能化，但目前大部分家电的使用依然是人类主导，通过传感器与家电本身连接、通过手机应用设定好相应的要求去实现半自动化。而扫地机器人的行走和清扫并不需要用户事先设定任何规则，一切交由设备自主感知、自主决策，是真正的智能化体现。

3. 扫地机器人是动态的，是目前智能家电中唯一需要不停移动的品类，能够掌握家庭地图、掌握全部空间环境信息，占据未来物联网时代家庭环境智能控制的制高点。

数据来源：网络，yunzhexue

扫地机器人的深度理解：科技产品，搭载无人驾驶技术的家庭服务机器人

1. 无人驾驶（自动驾驶）是计算机模拟人类的驾驶行为，通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并实现车辆驾驶行为控制。人类的驾驶行为是一个周而复始的“感知→理解→决策→执行”过程，无人驾驶功能的实现也可分为感知、理解、决策和执行四个层面。

数据来源：盖世汽车，中金公司研究部

2. 扫地机器人的原理是模拟人的清扫行为，在家庭环境中行走并完成清扫工作。从自主行走的角度，扫地机器人利用传感器对家庭环境信息进行认知分析、确定行走路线、做出行为决策，和无人驾驶拥有相同的技术框架，也可以从感知、理解、决策和执行这四个层面去理解。

数据来源：yunzhexue

3. 理解层和决策层体现扫地机器人的智能化程度。当下扫地机器人的智商集中体现在路线行走是否有逻辑以及能否避开潜在风险物品，这两个痛点的解决分别对应无人驾驶的SLAM技术(Simultaneous Localization And Mapping，即时定位与地图构建）和人工智能基于深度学习的视觉物体识别技术。在扫地机器人的应用中，目前SLAM技术相对成熟，物体识别技术有待突破。

4. 搭载无人驾驶和人工智能技术不断发展的科技红利，我们相信未来扫地机器人在这四个层面都能看到持续的技术突破，甚至未来扫地机器人的形态都可能发生巨大的变化，具有很大想象空间。

二、扫地机器人技术沿革

扫地机器人的发展，离不开技术浪潮的更迭；供给推动需求，是技术升级推动了行业的发展，每一次技术的重大飞跃，都极大地刺激了消费需求释放。

梳理扫地机器人的产品和技术沿革，判断扫地机器人技术路线目前已经历了两次主要的升级

目前行业处于第二次技术革命到第三次技术革命的临界点

1. 第一次技术革命是真正量产的家用扫地机器人诞生，基本实现自动扫地吸尘的清洁功能，始于2002年iRobot推出Roomba系列扫地机器人。但是智能化程度很低，仅能通过碰撞障碍物来调整行进方向，即随机行走和清扫。

2. 第二次技术革命是扫地机器人进入定位和规划行走时代，2015年至2018年iRobot、小米石头、科沃斯等行业龙头分别推出了稳定量产的全局规划产品。这一代产品能够规划清扫路线，进行实时定位、构建地图，使得清扫覆盖度和效率大大提升。SLAM技术的应用按传感器的不同主要分两种，基于LDS激光测距传感器的SLAM技术，和基于摄像头视觉传感器的VSLAM技术。扫地机器人连接WIFI后，用户可以在手机端看到家庭地图和扫地机器人的实时位置。

3. 第三次技术革命方向：人工智能。人工智能时代下扫地机器人技术的突破点在于人工智能在扫地机器人上的融合应用，物体识别、语义识别、人机交互等等。这个过程可能会很长，基于机器视觉的物体识别可能是最先突破的。

数据来源：网络，yunzhexue

第二次技术革命中两种主流规划技术差异对比

SLAM技术(Simultaneous Localization And Mapping，即时定位与地图构建）的应用按传感器的不同主要分两种，基于LDS激光测距传感器的LDS SLAM技术，和基于摄像头视觉传感器的VSLAM技术。

1. LDS的技术原理是通过旋转激光发射器不断发射激光并接受反射光，利用三角测距原理测量边界和机器本身的相对位置，据此绘制完整边界的地图和确定机器在地图中的位置。优势在于绘图的速度和精度，对于算法的要求低；劣势在于对于激光传感器占用空间大，外部有凸起部分，成本较高，对于镜面材质有误差。

2. VSLAM的技术原理是通过摄像头不断移动自身的位置进行拍摄，提取和匹配相邻帧图片特征点、利用三角测距原理测算出障碍物的距离。优势在于可以从图片中提取更多属性信息，占用空间小、成本低；劣势在于地图精度有限，对于计算量和算法本身的要求高，对于光的依赖度较高，暗处和无纹路处难以进行工作。

数据来源：网络

3. 目前LDS技术在扫地机器人行业的应用已相对成熟，未来的发展方向是成本的降低、与其他传感器融合。VSLAM主要是现阶段还停留在位移测量，期待未来能和物体识别技术相结合。

数据来源：网络，yunzhexue

第二次技术革命推动全球市场加速增长

1. 北美、EMEA（欧洲、中东、非洲等）和亚太市场是全球三大主要市场，自2015年第二次技术升级开启，全球收入增速加速，3 年复合增速达到 34.5%，北美市场更早进入全局规划时代，3年复合增速快于APAC和EMEA市场。2012-2017 年，高端扫地机器人（Robot Vacuum Cleaner, RVC）全球市场规模从 6.5 亿美元增长到 17.3 亿美元，份额占比从 13%提升至 23%，复合增速为 22%，同期高端吸尘器的全球市场规模从 50 亿增长到 75 亿美元，复合增速为 8.6%。

数据来源：NDP, GFK, iRobot，yunzhexue

2. 市场份额较为集中，EMEA地区缺乏有力的当地品牌。美国企业iRobot是全球龙头，2017年全球高端市场市占率62%，北美高端市场占有率85%；其次是中国企业科沃斯（Ecovacs），虽然2017全球高端扫地机器人市占率仅为11%，但是预计2018年产品结构升级后高端产品占比大幅上升，推升市占率。