投资者正大举进入机器人领域，风险投资增速呈现爆炸性增长，过去六年里提高了 10 倍以上，主要涵盖了：流程与制造自动化，手术应用，无人机，农业自动化，自动驾驶系统等细分领域。

在分析机器人行业现状后，曾在 Google X 担任过工程师的 Travis Deyle 博士成立了 Cobalt Robotics 机器人公司，近日还推出了一款自主移动机器人，它可以在预定路径上移动并识别人和物体，确定此人是否有权限在建筑物中，或者是检查否有门和窗户打开。另外，它还可以报告漏水，或者潜在的火灾危险，甚至是放错位置的物体，让它们的人类同行采取行动。

Travis Deyle 博士认为，在未来几年，商业化的自主移动机器人将会成为一个快速成长的新兴市场，具有巨大的开发潜力。

自主移动机器人目前主要应用在两个领域，一是高度结构化的工业生产制造，代替或协助人类完成生产性的工作，二是非结构化的家用机器人。而这两个领域坐落在「结构化环境」光谱的两端。

像工厂和仓库这样高度结构化的环境中，机器人可以重复执行简单的任务，例如 Rethink Robotics 和 Universal Robots 的智能协作机器人，以及可实现仓储整理功能的 Fetch Robotics 机器人。

但是对于家庭这种动态非结构化环境，一般的反馈技术不能满足实际的功能需求，虽然很期待有款可以完成清扫、洗衣、喂宠物等一系列的全能型家务的机器人，比如科幻片《杰森一家》中的 Rosie，一位非常出色的女仆和管家，然而，家用机器人目前基本上都是完成一些单一功能，如清洁清扫（如 Roomba）、看护（CES 2017 展会上的玩具机器人）等。

在这「结构化环境」光谱中间，是一个庞大的未开发市场：商业场景，如酒店，医院，办公室，零售商店，银行，学校，养老院，学校，商场，博物馆等。

更重要的是，商业化场景的机器人能成为未来通用家庭机器人的重要垫脚石，因为无论是在市场规模，还是潜在价值方面，商业机器人都占据很大的优势。

也正是由于这些因素，很多公司都在开发基于商业化应用场景的自主移动机器人，包括：室内安保机器人 Cobalt，酒店服务机器人 Savioke，酒店清洁机器人 Maidbot，用于零售业的 Pal、Simbe、Bossa Nova 和 Keonn 机器人，医疗服务机器人 Diligent Droids，护士机器人 Aethon 等。

此外，这些公司还有一个共同点就是，都有投入大量的资金用于钻研自动驾驶技术，但与汽车制造商的商业模式不同，他们研发自动驾驶的目的是为突破自主移动机器人的核心零部件和关键技术（技术进步带来生产成本），比如传感器、硬件设施、大数据、机器学习、人工智能和开源软件包。

除了研发自动驾驶技术，商业化自主移动机器人还需要能与人类进行有效互动，并实现人、智能硬件、应用场景之间的无缝衔接，这面临着很高的技术壁垒，因此，基于心理学的人机交互界面设计就显得尤为重要了。

Travis Deyle 博士还表示对商业化自主移动机器人的前景很充满期待，「这些公司在设计机器人在造型时避开了机器人应该像人的想法，更注重于应用于不同场景解决实际问题。而且在未来，会有越来越多的贴近场景化的商业机器人。」

本文翻译自 spectrum.ieee

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