机器人大规模商用痛点有几点？

如果你对该问题感兴趣的话，推荐你看看《2022年中国机器人产业图谱及云上发展研究报告》这篇报告，下面是部分摘录的内容，具体请以原报告为准。

1. 价格高

对于中小企业和大众消费者而言，机器人的售价较高。成本方面，随着技术进步与 革新，虽然传感器等硬件设备在机器人成本构成中占比不断下降，但是控制器、伺服电 机和减速器等核心零部件制造成本居高不下，占机器人整机产品成本的七成左右，且市 场主要被国外品牌垄断。加之消费者不断更新的产品需求，机器人产品在投产之后还将 面临持续的迭代更新与换代升级成本。产品定位方面，从机器人产品问世之初，各家企 业不约而同都将产品布局于高品质、高端化路线，抢占高端市场，占据竞争高地，激光 导航、AI 摄像头、计算机视觉等富含高技术基因的产品配置，在丰富并强化机器人产品 功能的同时，不断满足着工业企业和大众消费升级的新需求。

产品的高成本与高端定位，都使得机器人难以被大众广泛接受并形成规模市场。在 细分品类上，扫地机器人由于较低的价格，目前已快速进入大众家庭。但是对于大多数 类别的机器人，特别是具有更强功能、高精度移动底盘、机械臂的机器人，价格高依然 是限制其大规模商用部署的痛点。

2. 数据传输、存储效率低，高成本、高延时

随着新型数字技术在机器人领域的深入应用，机器人终端采集的数据信息量越来越 大、种类越来越多，使得机器人企业对数据传输、存储的需求呈现几何式增长。在智慧 城市场景下的应用中，其对原始视频有高清码率和“7×24”采集的需求，随之带来高昂 的数据传输成本、存储成本，网络链路成本甚至可占到运营总成本的 50%以上 [3]。阿里 云加速器及行行查研究中心通过对相关机器人企业访谈获悉，受制于网络带宽以及传输 延迟，企业在对机器人录制的视频进行采集时无效视频率可高达 90%以上，这不仅严重 影响机器人的正常工作运转，也带来巨大的流量消耗与成本问题。同时，本地的监控摄 像头到云中心的距离往往比较远，专网传输成本过高，公网直接传输不仅难以保证质量， 也会出现延时问题。

3. 智能化程度不足

传统的机器人单体一般是由管理者输入指令或设定程序参数后，按部就班完成所需 要任务。得益于人工智能、物联网等技术带来的红利，近年来机器人感知能力明显提升， 可以进行人脸识别、语音交互、路径规划等。但综合来看，现有机器人产品受成本预算 与技术水平等因素的诸多限制多处于功能相对简单、初步智能的形态，与用户需求难以 匹配，进而造成用户期望与技术现实之间的落差与无奈。

软件方面，多模态感知、环境建模、优化决策、虚实整合等关键技术的缺位导致人 机交互体验与人机协作效能不佳；物联网、云计算、大数据等技术的应用不足导致难以 充分利用海量共享数据与计算资源，机器人产品的服务能力受限；识别、情感交互、深 度学习、类脑智能等人工智能技术尚处于起步阶段，算力与算法极限不断被突破，机器 人智能化功能和内涵略显粗糙。硬件方面，精细机电系统和相关操控技术，以及机器人 整体设计还有很大进步空间，使得现阶段的智能机器人还不能很好地完成类人肢体的物 理动作，无法提供更灵巧细致、安全可靠和据成本效益的服务。运维方面，很多机器人企业需要对全国甚至海外市场的多点位机器人进行部署，从系统调度、监控观测、预警 防控到日志服务等多方面的高效协同管控、一站式运维，都面临终端监控与运维的难题。

要想真正实现替代人类劳动，机器人必须在感知能力基础上具备一定的理解和决策 能力。此外机器人还需要有场景理解的能力，才能够优化决策，自主实施工作，并进行 个性化的学习与演进。随着机器人在各应用场景的深入布局与实践，机器人技术将会更 好地与人工智能、传感器、物联网等技术有机结合，从而提升机器人的智能化水平。

4. 隐私、安全和数据保护问题亟待解决

随着机器人的应用领域越来越广泛，其物理安全和用户的数据安全问题更加凸显。 一方面，对于能够自由移动的服务机器人和拥有机械臂的工业机器人，需要保证机器人 自身的物理安全，不被恶意攻击，同时也要避免机器人对人造成伤害。另一方面，随着 企业数字化转型进程的不断深化，IT 架构从以传统数据中心为核心向以云计算为承载， 融合大数据、人工智能、区块链等新一代技术的数字基础设施转变，多云、混合云成为 主要形态，以数据中心内部和外部进行划分的安全边界被打破，IT 架构面临更多安全信 任危机。在人机交互过程中机器人会持续收集用户以及环境的图像、声音、行为数据等， 这些关乎安全与隐私的数据信息有的在本地处理，有的在云端处理，如何保证这些数据 安全而不被窃取、攻击也是大数据时代必须重视的问题。