短短幾年間，國內安防機器人從出現到泛濫，發(fā)展速度極為迅猛，憑借著安防價值的日漸凸顯，未來迎來廣闊市場藍海指日可待，不過在此之前，仍需攻克三方面的關鍵難題。

近日，機器人網紅公司波士頓動力在繼發(fā)布了人形機器人atlas的跑酷視頻之后，再度發(fā)布了一段關于四足機器狗spotmini的視頻，視頻中機器狗獲得了一份新工作，自主穿梭于工地之間進行巡邏質檢任務，儼然化身為了一個盡心盡責的安防巡邏員。

看到這段視頻，無疑讓人想到了安防機器人。近年來，機器人在安防領域的應用越來越多，發(fā)展也越來越快，隨著其安防價值在家庭、商業(yè)和社會治安上的良好體現，也成功吸引了企業(yè)與政府的一致關注。而在兩者的共同助力之下，如今的安防機器人正成為人類舉雙手扶持的又一新興行業(yè)。

我國安防機器人發(fā)展現狀

說起安防機器人，這個概念在國內的大火可能來自于2017年的一則“趣聞”，美國“保安機器人”投池自殺事件在網絡上的火爆，真切的將安防機器人展現在公眾視野之中。但其實，我國安防機器人的出現應用是在2015年，為應對當年日漸下滑的安防市場，中智科創(chuàng)開發(fā)出了國內首個用于安保巡邏的機器人。

在發(fā)展的三四年間，我國安防機器人從單純的巡邏類機器人，增加到了監(jiān)控類、偵查類、排爆類和武裝打擊類多種類型，應用領域也從工業(yè)生產擴大到巡檢安保、樓宇監(jiān)控、反恐應急和智能家居等多個方面，發(fā)展速度和探索進度不斷加快。

相比國際安防機器人發(fā)展來說，可能我國起步稍晚10余年，國內企業(yè)與knightscope、cobaltrobotics等國外巨頭無法比擬，技術專利也沒有日本等國家量多，發(fā)展程度較為稚嫩。但一方面我國企業(yè)還在不斷涌入，投入資本還在持續(xù)增多，政府支持還在加速釋放，國內探索還在不斷加深；另一方面國外企業(yè)的發(fā)展重心還在國際市場之上，目前仍沒有大規(guī)模進軍我國安防市場的跡象，給了我國企業(yè)和市場良好的發(fā)育期。

助力安防行業(yè)迎來突破

趁著這股絕佳的成長東風，僅今年以來，我國安防機器人家族就迎來了不少新成員。先是春節(jié)期間，深圳北站亮相了20臺機器人警察助力春運安保，之后，5月份克路德發(fā)布了一款安防機器人新品，7月份京東第二代巡檢機器人正式在北京“亞洲一號”投入使用，同時深蘭科技推出了一款能抓小偷的安防機器人“瓦力”，10月份祿禧機器人的安防產品也正式上市......

那么，安防市場越來越多機器人的出現，究竟能帶來哪些改變呢？

眾所周知，傳統(tǒng)的安防市場體系主要靠“人防+物防”實現，但隨著人口老齡化趨勢的加劇、傳統(tǒng)安防人力物力成本的提升、新型科技化犯罪手段的出現，以及越來越多缺點的暴露，“人防+物防”安防體系已遠遠不能適用于現代安防需求。

在這樣的情況下，安防機器人的出現帶來了“智慧安防”的新模式，利用機器人取代傳統(tǒng)安防人員和設備，在降低安防成本的同時，也提升了安防的精度和廣度。此外，安防機器人日夜工作、24小時無休大大提高了安防效率，“機器換人”降低了安防作業(yè)的危險性，與人工智能、大數據、物聯網等技術融合，還進一步推動了安防網絡的建設。

迎接藍海還需解決三大問題

如此看來，具備巡邏、預警、監(jiān)控、武裝打擊等功能的安防機器人似乎打開了安防新世界的大門，而門后所展現出來也是億萬級規(guī)模的市場藍海，再加上機器人產業(yè)本身的規(guī)模化成熟發(fā)展，一切看起來都那么的令人興奮。

但是，門后的這片藍海真的已經觸手可及了嗎？未必！目前，國內的安防機器人行業(yè)發(fā)展還有眾多問題沒有解決，其中的技術、人才和接受度三大問題最為顯著，只要有這些問題存在，安防機器人的藍海就遲遲無法到來。

在技術方面，安防機器人所囊括的技術有很多，包括導航定位、機器視覺、目標跟蹤、運動控制、智能巡檢、目標檢測與識別、傳感器以及人機交互等等。目前，我國在面對障礙物識別和翻越方面涉及的技術還沒有達到要求，在導航定位、語音交互等技術突破上也還不太明朗，技術需要攻克的難點還有很多。

在人才方面，根據最新的2018人工智能發(fā)展報告指出，在人才主要聚集地的高校比拼上，我國沒有一所高校進入前十，在ai人才培養(yǎng)方面還很滯后。除了人才培養(yǎng)不夠，人才儲備不足之外，國內外對人才重視程度的差異，也導致我國人才流失和浪費現象出現，同時人才引流難度也相應提升。

在接受度方面，受到技術匱乏、人才荒等影響，國內產品的實用價值大打折扣，令不少消費者嘗鮮過后大失所望，出現大量機器人下崗和被棄用的現象。而除此之外，還有更多的人是從主觀上還未跟上科技的發(fā)展速度，對新產品和新概念的不了解和主觀拒絕都增加了產品的落地應用難度。

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