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無軌智能巡檢機器人和有軌智能巡檢機器人的區別

移動機器人產業聯盟 ? 來源:36氪 ? 作者:36氪 ? 2020-08-31 10:45 ? 次閱讀
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智能巡檢機器人是特種機器人的一種,一般是基于感知、認知(或者決策)、執行三個核心要素,在某種特定環境(高危、艱苦、人工作業有短板)進行智能化巡檢的應用型機器人。

目前,智能巡檢機器人可以分為三大類:“地派”、“天派”和“水派”智能巡檢機器人,分別應用在不同的細分行業中。

地派---無軌智能巡檢機器人和有軌智能巡檢機器人

無軌智能巡檢機器人一般采用組合SLAM技術,對復雜環境實時自適應地圖構建,實現高精度定位與導航,采用可見光相機、紅外成像儀、拾音器等多傳感器融合技術,實現表計識別、設備狀態識別、紅外測溫及三相比對、環境檢測等功能。無軌智能巡檢機器人主要引用與室外設備巡檢,以及室內環境復雜的設備巡檢,主要應用行業為:電力、數據機房、安防等。

無軌智能巡檢機器人

有軌智能巡檢機器人一般采用軌道移動方式,搭載高清攝像機、紅外熱成像儀、拾音器等設備。隨著城市的高速發展,除了基礎的地上軌道交通以外,充分和高效利用城市地下通道資源成為城市發展的必須。有軌智能巡檢機器人主要運用于內部環境封閉,人工難以實現全天實時監控,但布局較為簡單的隧道場景。目前主要應用行業:電力、低下軌道交通等。

有軌智能巡檢機器人

天派---智能巡檢無人機

無人機是無人駕駛飛機(UnmannedAerial Vehicle)的簡稱,是利用無線電遙控設備和自備程序控制裝置的不載人飛機。無人機可以在無人駕駛的條件下完成復雜空中飛行任務和各種負載任務,可以被看做是“空中機器人”。無人機具有設計靈活、體積小、重量輕;續航時間長,空間利用率高,載荷能力強;安全系數高,自主控制能力強;無人員傷亡,可在高風險空域飛行等優點。這類機器人需要額外關注自動飛行技術、充電技術。

無人機按技術特征可分為固定翼機、多旋翼機、無人直升機、無人飛艇、無人傘翼機。當前的無人機市場以固定翼和多旋翼無人機為主,其主要特點為:

無軌智能巡檢機器人和有軌智能巡檢機器人的區別

固定翼無人機

多旋翼(多軸)無人機

中國目前在無人機方向發展領先世界(以大疆為代表),無人機商業化應用場景也及其多。但目前來看,無人機商用的主要場景集中在:電力輸電線路巡檢、城市綜合治理巡檢、交通應急巡檢。

水派---水下智能巡檢機器人

水下智能巡檢機器人主要解決人體無法長時間作業及不能下水的安全限制,降低人員傷亡,提高檢測效率、監測范圍、數據化及信息的實時性,降低檢測成本。由于水下環境較為復雜,目前水下智能巡檢機器人還是以人工操作為主。主要應用行業在漁產、水電站維護巡檢、水下科考、海洋探索等。這類機器人需要額外關注防水密封能力、水下圖像識別:解決感光畸變和折射問題。

智能巡檢機器人主要應用行業及市場分析

可以看出,目前是市場上的智能巡檢機器人以地派規模占領主要市場份額,以下是智能巡檢機器人(以地派為主)的主要應用行業分析。電力巡檢機器人市場規模隨著我國國民經濟的快速發展和電力需求的不斷增加,電力用戶對于供電安全性、穩定性和可靠性要求不斷升級。為了更好的滿足電力用戶需求,同時盡可能降低檢修的成本,兩大電力公司從“十一五”時期開始逐步加大了對電力設備狀態檢測、監測技術的研發和試點力度,從而替代以人工巡檢為主的巡檢方式。然而,現有的巡檢方式和技術與電力生產的安全性要求相比仍有相當的距離,因此,通過電力智能巡檢機器人取代人工巡檢,實現電力檢測、運維功能,具有重要意義。

電力智能巡檢機器人應用的核心場景2019年全國變電站數量分別為3.7萬個,按照每臺75~100萬的均價計算,市場容量約為277~370億人民幣(100%滲透率),變電站室內導軌巡檢機器人按照每臺30~50萬的均價計算,市場容量約為111~185億人民幣(100%滲透率)。變電站巡檢機器人整體行業規模400~550億元。配電站一般是指10kv及以下安裝有配電屏柜對負荷進行分配、供給的場所,廣泛分布在住宅小區、商業中心、辦公樓宇中。根據統計,一般一個地級市配電站數量從500座至5,000座不等,直轄市、省會城市、經濟發達城市數量較多,小城市、經濟欠發達城市則較少。考慮到不同城市規模、經濟發展水平差距,以及“十三五”期間國家大力開展智能配電網建設等因素,按平均每個地級市1,000座配電站估計,全國297個地級以上城市(含4個直轄市)大約擁有配電站30萬座。由于配電站智能巡檢機器人目前尚未列入國家電網集中采購名錄,若假設20%配電站采用智能化巡檢設備,則也有接近6萬個配電站需要采購智能巡檢機器人,假設單臺配電站巡檢機器人售價30~50萬,這部分市場潛在規模也有200~300億元。目前變電站巡檢機器人的上市公司和準上市公司已經很多,基本以區域為劃分,投資機會不大。變電站巡檢機器人主要公司如下表所示。

安防巡檢機器人市場規模安防巡檢機器人以識別系統、仿神經分析系統和反制系統為主,屬于人工智能安防范疇。識別系統通過毫米波雷達、紅外熱成像、人臉識別等探測系統對目標進行數據采集,通過機器人大腦—“仿神經智能分析模塊”進行智能化分析,對觸犯規則的目標通過反制系統進行諸如噴射抓捕網、催淚瓦斯等智能處理。安防機器人主要用于對油田、監獄、海關、港口、軍事警戒區、重大危險源等重要安保防護單位的周界、邊界防護、可代替或協助人類進行安防、巡查、反制等方面的工作。2016年是AI+安防商業化元年,2018年,我國AI+安防軟硬件市場規模達到135億元,部分頭部安防廠商AI業務在總營收中占比從大約4%提升至超過8%,部分典型AI公司安防業務則占接近一半的營業收入。2018年城市公共安防中AI滲透率達到2.6%。預計2022年G端與B端市場規模有望突破700億元。2019年市場仍將保持高增速,到十三五收官之年2020年增速開始穩定,屆時市場規模可達到453億元(城市公共安防AI滲透率達到11%),2022年市場規模有望突破700億元(城市公共安防AI滲透率達到25%),從2017年到2022年CAGR達到78.3%。2017-2022年中國AI+安防市場規模:

2018年市場規模中,視頻監控占比近90%,中心側份額最大(中心側包括分析服務器、技術服務、系統平臺等,邊緣側指智能化一體機、智能NVR、人臉識別盒子等產品,端側指AI攝像機產品)。安防智能機器人占比僅1.5%,市場規模僅2億元。由于傳統靜態安防技術體系過于成熟,已難以取得新的突破,為此安防企業紛紛緊跟人工智能技術的進步與革新步伐,開始嘗試人工智能技術在安防領域的應用探索,通過技術融合創新逐步衍生出安防機器人等一系列創新產品和新服務模式,持續引領安防機器人由概念機、實驗機向實地場景落地。按照2020年智能安防市場450億,安防機器人占比3%計算,2020年安防巡檢機器人市場13.5億元。交通巡檢機器人市場規模無人機指揮交通巡檢的主要應用場景包括:高速公路&服務站,市區郊區道路,交通樞紐,核心價值在于:快速到達事故現場;喊話指揮,減少二次事故;緩解交警不足壓力;遠程處理事故&勸阻違章。智慧高速公路和智慧城市交通是智慧交通最大的兩個細分市場,根據智研咨詢數據統計,2017 年中國智能交通市場規模為 1167.1 億元,其中城市智能交通市場規模為 470.1 億元,占比為 34.88%;高速公路智能交通市場規模為 409 億元,占比為 35.04%。值得注意的是,指揮交通的核心是交通監控系統、交通指揮與誘導系統、交通違章管理、不停車收費系統、智能化停車場管理系統,前三項主要靠視頻監控解決,而且城市交通涉及到較為嚴格的航線管理,目前交通巡檢機器人的可行性較低,市場規模極小。

智能巡檢機器人行業發展趨勢首先,機器人平臺化趨勢日趨明顯,隨著產品不斷趨于成熟,機器人結構功能趨于一致,機器人軟件核心功能趨于標準化,用戶接口及應用趨于平臺化。其次,由“感知”向操作、協作發展,隨著智能巡檢機器人的成熟使用,具備更多感知、操作及人機協作功能的智能機器人將會是未來的發展方向。再次,物聯網帶來的單體智能向系統智能化發展,巡檢機器人從單體智能的角度來看,單體智能目前已經趨于平臺化、標準化和規范化,而多體智能則將成為行業發展的趨勢,促進系統整體優化提升,為運維系統帶來新的發展。最后,多模態數據融合呈現多樣化價值應用,具體情況如下:(1)工作環境數據;(2)設備狀態數據判斷與預警;(3)運行數據呈現與管理(運維平臺)。隨著智能巡檢機器人行業的不斷成熟,對數據的選擇性應用已成為趨勢,也進一步提升了數據采集的有效性和應用價值。人工智能引領行業快速發展此外,未來隨著各行業的發展以及智能化、自動化水平的提升,機器人將成為重要的載體和工具,是信息獲取和運維的重要手段。此外,由于機器人技術的發展以及人工智能水平的不斷提升,機器人將會走向多種應用場合,實現更為復雜、多樣的任務,包括維修維護、消防安全、操作運行等工作,滿足無人值守、協同操作等更為智能的運維及管理功能。智能巡檢機器人無論在機器人自主移動、控制與驅動、定位導航以及傳感器數據采集、圖像處理、語音采集與處理、專家系統分析與決策、大數據分析等方面都用到人工智能技術,換一個角度來說,人工智能在每一個領域的突破和發展,都會對智能巡檢機器人核心功能、平臺特性、數據運維管理、專家決策與預警等起到推動作用。進一步來說,從以下幾個方面會受到相應人工智能發展的影響:(1)環境智能監控;(2)機器人即時定位與地圖構建(SLAM);(3)機器人控制與決策;(4)機器人數據采集與處理;(5)大數據平臺與專家系統。
責任編輯:pj

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原文標題:海陸空齊下,智能巡檢機器人市場規模有多大?

文章出處:【微信號:robotinside2014,微信公眾號:移動機器人產業聯盟】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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