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機器人物聯網-2023年十大機器人創新趨勢

來源:麥肯錫     編輯:創澤   時間:2023/3/7   主題:其他 [加盟]

物聯網支持傳感、監控和跟蹤,而機器人專注于生產、交互和自主行為。互聯機器人收集數據并將其發送到邊緣計算平臺,這些平臺推動其性能,從而實現反饋驅動的工作流程。邊緣物聯網的最新發展也使機器人制造商能夠將計算轉移到更接近數據源的位置。這使得機器人系統能夠利用近乎實時的數據并優化任務效率。此外,機器對機器(M2M)和機器對人通信使人與機器人之間實現了更好的協作。

SKY POWERLINES有助于電力線檢查

葡萄牙初創公司SKY POWERLINES開發了一種用于航空攝影測量的物聯網無人機。它捕獲輸電和配電線路的圖像以創建3D地圖。然后,初創公司的SaaS平臺分析收集的圖像并提供分析報告。這改善了檢查操作,并為公用事業公司提供了大型直升機、有人駕駛飛機和激光掃描儀的經濟高效的替代方案。

Marut Drones馬魯特無人機提供農業無人機

印度初創公司Marut Drones創造了支持物聯網的農業無人機。他們使用物聯網和攝像頭收集現場數據,以實現遠程數據支持管理。這家初創公司的無人機Agricopter通過提供準確的肥料輸送、灌溉、直接播種、害蟲管理和作物監測來實現精準農業。這可以保護農民免受相關的健康風險并加快運營速度。另一架無人機Seedcopter尋找土地恢復機會播種,促進快速造林和重新造林。


人形機器人-十大機器人創新趨勢

Doozy Robotics開發了Doozy檢測個人的情緒 性別 年齡和種族;Jumple為零售店生產人形機器人與消費者互動,以改善客戶體驗和購買機會

自動導引車AGV-2023年十大機器人創新趨勢

Filics提供用于自動托盤運輸的AGV在狹小的空間內對托盤進行分類在卡車上自動裝卸;Multiway Robotics開發用于物料搬運的無人駕駛AGV

輔助機器人-2023年十大機器人創新趨勢

ORTHOPUS制造用于手臂移動的機器人外骨骼獨立于護理人員完成日常任務;Verve Motion創造了SafeLift Suit一種面向工業工人的可穿戴機器人輔助設備

無人機-2023年十大機器人創新趨勢

AgMaps農業地圖簡化了作物監測,用于作物測繪和偵察的無人機;Arventek阿文泰克助力建筑航空測繪,無人機使用計算機視覺捕獲地理數據

機器人網絡安全-2023年十大機器人創新趨勢

Alias Robotics提供機器人免疫系統,是一個機器人端點保護平臺;DroneSec設計了DroneSec Notify是一款用于無人機的防威脅情報軟件

機器人即服務RaaS-十大機器人創新趨勢

Dynamic Division以訂閱方式提供工業地板清潔機器人,Formic為工業自動化提供機器人即服務,允許公司按需租用機器人,根據市場條件輕松擴展

協作機器人-十大機器人創新趨勢

Rapid Robotics建立了Rapid Machine Operator是一個人工智能驅動的EOAT;Safetics提供協作機器人安全分析,分析與人類一起工作的機器人的碰撞安全性

智能機器人-2023年十大機器人創新趨勢

Sereact開發了Capto用于機器人揀選的智能軟件解決方案;Loop Robots開發了SAM自動化醫院消毒的智能機器人,實時信息并優化任務

自主移動機器人AMR-十大機器人創新趨勢

AMR還可以在工廠內長距離移動子組件和零件,以加快操作速度并使工人免于推重型推車,在酒店和餐館運送食品和貨物,自主消毒應用于清潔車間和醫院

機器人大規模商用面臨的痛點有四個方面

價格高核心零部件成本居高不下;數據傳輸高延時大容量數據傳輸存儲成本高;智能化程度不足關鍵技術缺位導致人機交互體驗差高; 隱私安全和數據保護問題

清潔機器人市場需求旺盛 規模快速增長

受新冠疫情的防疫需求帶動,商用清潔機器人的市場需求愈發旺盛,市場規模快速增長,2025年將達到27.8億元,年復合增長率約39.3%

陪伴機器人形成老年陪伴和兒童教育陪伴等主要賽道

老年陪伴機器人主要應用于家庭或養老院環境中具有自主導航和 避障功能;兒童教育陪伴機器人賽道仍處于早期發展階段,包括教育娛樂和陪伴等

客戶對配送機器人的挑戰與期望

配送機器人多采用輪式結構對固有的斜坡,臺階,草坪等復雜地形或狹窄路面無法通過;對于用餐高峰期時道路的通過性人機交互能力加劇了機器人移動與通過性能的復雜性

智能機器人市場規模預計2025年接近千億規模

疫情的反復爆發催生了多領域對無人化,自動化,智能化生產 力及勞動力的旺盛需求,整個機器人產業呈現健康走勢,2025年中國智能機器人市場規模接近千億

中國AI商業落地發展方向:深耕垂直領域 提高算法復用率

整合重復度較高的場景形成標準化的產品;根據企業實際情況完成部分定制化的需求,形成AI規模化;集中精力深耕垂直領域直接切入最終用戶承擔傳統行業業務
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