看好未來智能機器人領域。現在有兩個方向，工業機器人，家庭服務機器人（比如掃地機器人），哪個市場更好?

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1個月前（10月21號），我在東吳證券「智能製造服務」專題會議上做的一次分享，原標題《服務機器人行業現狀與投資機會展望》，對這個問題有涉及，下面是當時分享詳情：

一、為何要先介紹圖靈機器人

大家可以看到，機器人這個概念，簡單可分為兩個部分：一個是「機器人載體」，比如各種實體或虛擬的機器人，她是有外形的；另一個是「機器人大腦」，能提供各種智能決策和服務。

「現階段」，用更通俗的話說，機器人產業主要包含「機械」和「軟體」2個部分，並且，機器人產業的主角「將從機械變為軟體」。這個判斷，其實是今年年初我們內部的預測，但沒想到，在今年6月25日的某個機器人行業會議上，就有類似的聲音：

1）「與15年前相比，現在機器人開發已經相當容易了」

——Scott Miller，CEO of Dragon Innovation

這位Scott Miller，最初在美國麻省理工學院（MIT）從事機器人研究，後加入MIT的研究人員創立的iRobot，主導了屋巴等的開發，之後創立了對機器人領域初創公司提供投資和機器人製造諮詢服務等的公司——Dragon Innovation。所以，他的這個觀點，是有一定說服力的。

2）「過去，機械部分是機器人的重要部分，而現在的機器人，人工智慧等軟體技術更為重要」。

——Charlie Duncheon，Co-Founder of Grabit

非常有趣的是，說這句話的Grabit公司，是開發以靜電吸附物體的機械手的——一家做機械部分的公司，自己跳出來說人工智慧等軟體技術將更為重要。

我們圖靈機器人的定位，是中文語境下智能度最高的語義和認知平台。簡單說，我們做的就是機器人大腦，我們自己不做機器人實體，但會和這一類的公司合作。

從去年11月7號發布以來，短短1年時間，我們圖靈機器人已經被應用到15個場景，比如各種家用服務機器人、智能家居、智能汽車、智能客服等等，並且已經有超過10萬家企業和開發者在使用。熟悉這個領域的朋友知道，這個量級和速度，已經是非常誇張的了。

那我說這個成績，其實是為了說明，我們對行業理解的深度和廣度，是有獨特性的，因為我們能接觸一些水面以下的信息。從而引出後面的內容——

二、服務機器人行業分析

首先，我們站到一個更大的背景下，去「觀」機器人行業：

這張圖是我們自己繪製的，也是我今天整個分享背後的主線。

這裡分別是機器人、人工智慧、互聯網3個領域過去幾十年的大事件節點，我們想表達的是，現在的服務機器人，其實並不僅僅是傳統的機器人行業的延伸，而是機器人、人工智慧、互聯網3個行業的滲透融合，是高度交叉、高度門檻的科技應用領域。要想做好服務機器人，只有其中某一個領域的積累和理解是不夠的。具體這個圖怎麼用，我們後面會再提到。

什麼是服務機器人？

下面這個問題，能部分體現我們對於（服務）機器人這個品類的不同理解。

智能汽車、智能家居，這幾個字，裡面並沒有包括「機器人」為什麼也是我們圖靈機器人的應用領域？

之前行業有觀點說，「智能汽車就是裝了4個輪子的手機」，我們不這麼認為，我們理解，未來智能汽車的本質是一個機器人，或者說叫「汽車人」；類似的，對於，智能家居，我講一個真實的故事：一次，我的老婆買了西紅柿回家，正要往冰箱里放，我說「西紅柿不能往冰箱里放，反而會壞得更快」，她當時不太相信，因為她從小就是這麼生活的，我就想，如果這個時候，這個冰箱是一個智能冰箱，能夠主動的理解我們談話的內容，並語音告訴我們說「西紅柿這類水分比較多的蔬菜水果，不能直接放冰箱，除非先用保鮮膜包好。」如果這樣，這還是我們曾經認知的冰箱，或智能冰箱嗎？已經不是了，他就是一個機器人，或者說冰箱人。

我們判斷，這種汽車人、冰箱人，可能成為車載或家居場景的服務入口，而不是各種智能插座、路由器等等產品。

下面，我們看看服務機器人行業的相關數據。

（注，以上數據從網路收集，不一定非常精確）

在我國，服務機器人的發展確實比較晚，但已經被列為《國家中長期科學和技術規劃發展綱要（2006~2020）》重點發展的前沿技術了。

三、行業前景及投資機會展望

1、投資時機還早嗎？

1）先看整體的行業技術成熟度

這張圖，是Gartner公司發布的「2014新興技術炒作」周期圖。他把各類技術按照技術成熟度和期望值分類。

A.橫軸「創新萌芽Innovation Trigger」、「期望最頂點Peak of Inflated Expectation」、「下調預期至低點Trough of Disillusion」、「回歸理想Slope ofEnlightenment」、「生產率平台Plateau of Productivity」，越往左，技術約新潮，越處於概念階段；越往右，技術越成熟，越進入商業化應用，發揮出提高生產率的效果。

B.縱軸代表預期值，人們對於新技術通常會隨著認識的深入，預期不斷升溫，伴之以媒體炒作而到達頂峰；隨之因技術瓶頸或其他原因，預期逐漸冷卻至低點，但技術技術成熟後，期望又重新上升，重新積累用戶，然後就到了可持續增長的健康軌道上來。

大家可以看到，智能機器人在這個圖裡面，是一個藍色實心圈，代表Gartner認為，還有5~10年才能完全、真正的商業化。

2）另一方面（產品化），我的堂弟在某個日本機器人公司（最大的幾家之一），他告訴我，日本那邊，嚮導機器人和類人型的服務機器人，產品成型好幾年了，不過賣不出去……

為什麼？！

這和另一個問題相關——中國有可能彎道超車嗎？

我們是業內相對樂觀的，所以認為「會」，因為我們有深圳（硬體）+互聯網（服務）+人工智慧（應用）的優勢。

3）投資行業相關背景

我今天沒有列舉機器人領域的投資情況，而是提供美國，人工智慧領域的部分投資情況，以做類比

綜上，我們認為，雖然諮詢行業認為智能服務機器人還有5~10年才能真正商業化，但作為投資角度，現在已經不能說「早」了。

2、如果現在已經可以投資這個領域了，那如何選呢？

但是，做服務機器人，做大的困哪其實在於……

人的升級！

就像前面的那張「機器人+人工智慧+互聯網」的圖所表示的，這個交叉領域太難了，即使不是自己做所有產品技術模塊，也必須具備極為深度的整體認知。

對應的，人的轉型難度太大。不僅需要處理的工作內容需要變化，甚至思維方式、整個人，都需要變化！難度大到，就像「傳統行業的人學互聯網思維」一樣，甚至於，可能很多做人工智慧機器人的人，還沒意識到這個問題的嚴重程度，因為我們也是最近才意識到的。。。

最後，因為我是做產品經理出身的，所以今天我並沒有介紹太多的純數據，而是希望分享一些不一定正確、但比較特別的分析角度和思路，希望能提供大家一些參考價值，謝謝！

智能服務機器人市場爆發在即，大白離我們還有多遠？ | 行業洞見

AI技術的突破、核心零部件成本的下降、以及「先驅」產品的出現，帶動了智能服務機器人在近兩年的興起。一時間，語音交互、對話問答、人臉識別、環境感知、自主定位導航，幾乎成了智能機器人產品的標配。

家用領域，以音箱、檯燈、寵物、IP形象為原型的智能機器人層出不窮，開始通過早教、陪伴、智能管家的身份走進家庭；掃地、拖地、擦窗等清潔機器人也實現了壁障導航和路線規劃功能，性能不斷提升，在家居領域深入普及。

商用領域，智能機器人開始出現在銀行、酒店、商場、醫院、學校等不同場所，扮演著客服、迎賓、導購、助理、助教的角色；包含在大機器人領域的無人機和自動駕駛汽車，智能化程度也持續提升，有望在未來重塑物流運輸、交通出行等傳統行業商業模式和競爭格局。

然而，由於技術和工程化還不成熟、消費者期望過高、習慣尚未養成，以及向傳統行業滲透需要時間，當前，智能服務機器人市場只見資本及企業發力，不見需求端應用普及。業內對於服務機器人市場的爆發時點也是眾說紛紜。

那麼，智能服務機器人行業到底進展如何？目前還存在哪些問題？真正爆發和普及又取決於哪些因素？本文將從產業鏈、行業格局、關鍵技術、以及行業應用等維度幫您梳理當前智能服務機器人的發展現狀，並為您解答上述問題。

註：機器人根據行業應用可分為工業機器人和服務機器人，根據智能化程度又可分為可編程機器人、自適應機器人、以及智能機器人（可感知、識別、交互、判斷、推理、規劃以及學習）。本文著重討論智能服務機器人，涵蓋家用/個人智能服務機器人、商業智能服務機器人等。雖然無人機和無人駕駛汽車也包含在其中，但本文暫不展開討論，相關行業分析將會在以後為您呈現。

智能服務機器人行業圖譜：三大層級、兩類玩家

智能服務機器人產業鏈涵蓋晶元、感測器等核心零部件，圖像、語音、語義等AI技術，機器人操作系統，以及上層產品應用幾大環節。

圖：智能服務機器人行業圖譜

目前，智能服務機器人領域玩家可大致分為兩類：技術類公司和產品類公司。

技術類公司包括提供AI晶元、操作系統、語音、語義、圖像、感知等底層及核心技術的公司，代表企業有地平線、寒武紀科技、圖靈機器人、智臻智能、雲知聲、思必馳、捷通華聲、ROOBO、三角獸科技、華捷艾米、奧比中光、思嵐科技等。

產品類公司是指在細分行業或應用領域做產品開發的公司，代表企業有個人/家用領域的Rokid、ROOBO、科沃斯、康力優藍等，商用領域的天智航、柏惠維康、穿山甲等，以及橫跨消費級和商用的優必選等。當然，還有做無人機、無人車的大疆創新、百度、馭勢科技等。

雖然有些公司既輸出技術，又做消費級產品（比如ROOBO、出門問問），有些產品公司的核心技術也依靠自主研發，但從整個行業來看，技術和產品是兩條完全不同的賽道，有著各自獨特的判斷維度。

技術類公司中，硬體及核心零部件廠商以提升技術和降低成本為主要任務，AI技術公司則以演算法和數據為核心競爭力。對於產品類公司而言，需求定位是核心，產品體驗、品牌、市場營銷以及生態是重要壁壘。因此，在判斷不同公司的價值及未來走向時，應當從公司所處的賽道以及自身的定位出發。

晶元、OS、AI撐起智能機器人軟硬體技術

要判斷技術類公司的價值，首先要理解相關領域的技術背景、問題以及難點。

智能服務機器人大體包含三大塊技術：晶元、操作系統，以及AI技術。其中，AI技術又包含感知、交互以及運動控制技術。可以說，每一塊技術都處在不同的發展階段，有著各自的問題和挑戰。

晶元

目前，大多智能服務機器人使用的還是通用晶元，包括CPU、GPU以及FPGA。相比CPU，GPU對於圖像的運算性能更強，而FPGA雖然不具備通用計算功能，但是在簡單重複運算上不僅效率高，而且功耗低，在行業內也有普遍應用。

除了通用晶元，近年來，英偉達、中科院等企業和研究機構也研發出了基於深度神經網路的專用AI晶元，有望在智能機器人、智能駕駛等領域得到廣泛應用。國內提供AI晶元的公司主要包括來自中科院的寒武紀科技，以及來自百度深度學習研究院的余凱團隊——地平線機器人。

圖：地平線深度神經網路晶元

由於通用晶元和專用AI晶元各有優勢，因此在未來的應用中，不會是相互替代，而是互為補充。與智能手機類似，AI晶元的關鍵在於性能，而起量要依賴爆款產品的出現。

操作系統

智能機器人操作系統目前仍以Android為主流，專門針對機器人的新興操作系統ROS也在逐漸從科研院校向業界普及。國內做語義分析的圖靈機器人和智臻智能也分別研發出了自己的機器人操作系統——Turing OS和iBot OS，但仍只在小範圍應用。

相比新興機器人操作系統，Android不僅產業鏈成熟完整、成本較低，而且擁有大量開發者，因此目前看來更具優勢。但Android的長處在於觸摸交互，對於語音、圖像、手勢等新興交互方式則略遜一籌。未來，谷歌有可能通過改進現有Android系統，推出專門針對機器人的操作系統，而新興機器人操作系統也有望逐漸普及，佔據主流。

AI技術

AI技術包含感知、交互、運動控制三大塊。感知部分相當於人的五官、皮膚，交互相當於人的對話、手勢、表情溝通，運動控制則相當於人的四肢活動和行走能力。

1. 感知

智能服務機器人要實現自然的人機交互體驗，必須要具備環境感知能力。機器人可以通過攝像頭視覺方案、毫米波雷達、超聲波雷達以及激光雷達等感測設備來感知周圍環境。

目前，從行業發展趨勢來看，多感測器融合是大勢所趨。但是，由於視覺方案受環境光限制較多，而激光雷達可以不受光線影響，實時測量周圍物體和障礙物的距離，加上近幾年激光雷達成本逐漸下降，被認為是目前最具優勢的感知方案。不同的激光雷達有不同的應用領域。單線激光雷達主要用於近距離感知，而多線激光雷達則應用於無人駕駛和無人機等遠距離感知。

以思嵐科技、鐳神智能為代表的國內企業正在通過低成本的激光雷達+SLAM方案幫助智能服務機器人和無人機實現定位導航和路徑規劃，目前已經實現量產。而以禾賽科技為代表的創業公司也成功突破國外技術壁壘，成功研發出低成本32線激光雷達，有望在智能駕駛領域廣泛應用。未來，隨著智能機器人產業化不斷推進，激光雷達成本也將大幅下降。

圖：激光雷達「眼」中的世界

2. 交互

目前智能機器人領域的人機交互技術主要包括語音識別、語義理解、圖像識別、體感/手勢交互等。

語音識別：語音識別技術由於起步較早，目前商業化已經相對成熟，也誕生了科大訊飛這樣的上市公司和行業巨頭。同時，捷通華聲、思必馳、雲知聲、出門問問等起步較早的創業公司，繞過訊飛所在的教育、電信市場，從新興的智能家居、智能車載、智能機器人等領域切入，也較好地實現了商業化落地。此外，百度、搜狗等大型互聯網公司也在發展自己的語音技術，用於支撐其AI平台及C端應用和產品。

語義理解：相比語音識別，語義理解技術目前尚不成熟。雖然中文語音識別和語義理解公司具有天然語言壁壘和優勢，但是中文在斷字、消歧方面的難度大大難於英語。另外，語音識別在遠場、噪音、口音以及重複、斷句等方面存在的瓶頸，仍需要結合語義理解才能攻破。

圖像識別：人類感覺中，80%的信息都來自視覺，因此圖像識別是智能機器人交互的重要技術環節。目前，以曠視、商湯為代表的視覺龍頭公司，已經將人臉識別和圖像識別應用於金融、安防、公安、社交、娛樂等領域。未來，隨著深度學習技術不斷進步、大數據的積累，以及晶元計算能力的提升，圖像識別技術將越來越成熟，並逐漸拓展到更多應用領域。

體感交互：手勢和體態動作也是人與人之間自然的交互方式之一，因此人機交互必然少不了手勢和體感交互。由於體感技術主要通過視覺感知人體動作和環境信息，因此也屬於圖像識別領域。目前體感識別主要結合VR、智能電視等設備，用於遊戲、娛樂等領域，在智能機器人方面應用較少。未來，隨著智能機器人內容和應用的不斷豐富，體感交互也有望融入其中，進一步提升交互體驗。

3. 運動控制

早期智能服務機器人（如ASIMO、NAO等）基本都具備運動控制功能。但JIBO、亞馬遜Echo等「先驅」產品的出現帶起了一波桌面機器人的熱潮。由於運動控制所需的伺服電機成本較高，因此大多需要運動的機器人基本都採用了輪式方案。

目前，國內智能服務機器人從形態來看，可大致分為三類：桌面機器人（如Rokid、布丁等）、輪式機器人（如路萌等）、人形機器人（如優必選Alpha系列）。桌面機器人要麼以傳統小家電為原型設計，在發揮智能性的同時兼具功能性；要麼模擬萌寵形象，定位早教陪伴，吸引兒童群體。輪式機器人大多以商用服務機器人為主，可以在一定空間內自主運動和作業。當然，具備同樣屬性的還有家用掃地機器人。

值得一提的是，成立於2012年的優必選是國內人形機器人的典型代表。團隊經過多年研發，將小型伺服舵機成本降至國外1/3，從而成功推出人形機器人Alpha系列，並實現量產。目前，優必選是國內智能服務機器人領域產品類公司中唯一一家獨角獸。

圖：優必選機器人產品Alpha 2

了解完技術，讓我們從產品應用角度看看智能服務機器人行業的發展現狀。

消費級和商用級，產品類公司多點開花

產品類公司按照應用領域可大致分為消費級的個人/家用機器人，以及企業級的商用服務機器人。

個人/家用機器人

目前，個人/家用領域，清潔機器人由於需求明確、任務單一，因此發展較為成熟，國內也成長出了科沃斯這樣的行業領導者。雖然國際巨頭iRobot也已經打入中國，但科沃斯近幾年來一直保持50%以上的市場份額。隨著海爾、美的等傳統家電、以及有強大生態鏈的小米陸續入場，這一領域競爭將更加激烈。鑒於產品已經相對成熟，因此各家的比拼會聚焦在性能、價格、渠道、營銷等方面。

兒童早教/陪伴是國內大多家用智能機器人目前的定位方向，究其原因，還是由於交互體驗尚不完善，通用場景需求不明確，而早教任務明確，定位清晰，加上兒童對產品體驗要求不高，因此成了智能機器人率先落地的方向。當然，早教市場也存在著大量的傳統早教機，雖然早教機器人相比傳統產品，功能更豐富、交互性更強，但是價格也更高。如果未來能將成本降到一定區間，有望取代原有早教機市場，實現更大範圍的普及。

如果說掃地機器人和兒童陪伴/早教機器人是對原有市場產品的升級和替換，那麼智能管家類機器人就屬於基於未來家居場景所創造的新需求。正如蘋果手機創造了智能手機市場一樣，智能管家機器人也有望帶動智能家居市場的交互變革和體驗升級。不過，當前智能家電普及率並不高，完全智能的家居環境只有一些前裝的精裝房具備，普通家庭的對傳統家電的替換還需要一定的過渡期。因此，從目前來看，智能管家類機器人離市場爆發還有較遠距離。

商用服務機器人

商用服務機器人無論在醫療、客服、物流、教育、餐飲等領域都才剛剛起步。不過，不同行業之間，應用情況和市場進度也會存在較大差別。

醫療領域對機器人的機械操作和高精度定位能力要求很高，物流領域則偏重機器人的運動導航、搬運等功能，這兩塊都對交互方面需求較弱。相比之下，客服、教育、餐飲等行業則需要機器人具備很強的交互能力，以實現交流溝通、教育、服務等目的。

智能服務機器人在商業領域解決的最主要問題是，減輕人工負擔，提高作業效率，逐漸取代一些簡單、重複的體力或計算、推理工作，同時降低企業人力成本。目前幾大應用領域也都存在這些需求。不過，當前商用服務機器人面臨的最大問題還是，使用機器人成本過高，動輒幾十萬、上百萬，而且體驗不好，企業沒有足夠的動力替換現有方案。一些銀行、酒店、餐廳購進智能服務機器人，更多地還是為了宣傳、作秀。

需要注意的是，客服領域由於嚴重依賴人工，且工作內容相對簡單，因此，對智能機器人的應用走在了最前面，目前主要以虛擬形式提供在線客服。從行業平均水平來看，機器人客服目前可以解決70%的服務量，剩餘部分還是要靠人工回答。行業普及面臨的問題一方面來自語義理解技術的不成熟，一方面由於業務定製成本很高，大量中小企業缺乏較強的支付意願。

未來，隨著語音交互和語義理解技術不斷進步，以及相關零部件成本的下降，智能服務機器人有望在教育、餐飲、導購等領域替代大量基礎性人力工作。當然，商用服務領域是明顯的需求導向市場，產品需要從具體的行業需求和使用場景出發，考慮好產品的需求剛性和使用頻次，才有可能實現市場爆發和普及。

三大行業趨勢帶動智能服務機器人市場起飛

智能服務機器人雖然是新興技術產業，但其成長仍然會遵循智能手機等類似市場的路徑，從核心技術的突破，到新產品的出現，而後在部分群體和市場中率先應用，隨著產量提升帶動成本大幅降低，之後實現大規模應用和普及。

圖：智能服務機器人市場成長路徑

而當前的智能服務機器人市場已經走過了前兩個階段，正處於第三階段的早期。接下來，隨著市場應用逐步拓展，產量提升，成本下降，大範圍爆發就會水到渠成。

當然，智能機器人的普及雖然已是大勢所趨，但深處其中的行業玩家仍然要面對諸多的不確定和生死考驗。那麼，對於技術和產品類公司來說，需要把握哪些趨勢和要點，以實現激流勇進、突出重圍呢？愛分析結合業內人士觀點，總結了三大行業趨勢，供您參考。

趨勢一：提升技術、降低成本，技術類公司須深耕垂直領域

當前技術賽道上不乏科大訊飛、百度等大公司，創業公司要實現突圍，只有深耕垂直領域，針對垂直場景不斷優化技術，提升性能，降低成本，才能更好地與需求端對接，實現技術的落地應用。另外，從行業發展速度來看，單純的技術突破已經不能成為壁壘，只有在時間和降低成本上快人一步，才有可能掌握市場主動權。

趨勢二：以需求為導向，產品類公司品牌、渠道、生態成制勝法寶

消費級智能服務機器人的本質還是電子消費品，商業領域的應用也是為了解決企業和用戶需求，因此，找到剛性和高頻需求，並開發出相應的產品推向市場，是產品類公司的主要任務。可以說，誰的產品能夠更好的滿足用戶需求，提升用戶體驗，讓用戶願意為之買單，誰就能受到市場歡迎。當然，消費類產品少不了品牌、渠道以及生態的搭建。等到市場開始爆發，這些因素將成為企業佔領市場的制勝法寶。

趨勢三：智能服務機器人打開多場景流量入口，數據將成最大價值

智能手機幾乎壟斷了當前社會的大部分流量，而智能服務機器人產業之所以火熱，很大程度上是因為它有望在家居、汽車、商場等不同場景下打破智能手機的流量壟斷，實現分流，帶來新的數據交換，發揮更大商業價值。

對於技術類公司，尤其是AI技術公司來說，大數據的重要性不言而喻，不僅能夠促進演算法和性能的提升，還有利於深入行業應用，為企業創造價值。而對於產品類公司而言，可以基於大數據更好地做用戶畫像，推出個性化服務、精細化運營以及精準化營銷。因此，除了輸出技術、銷售產品，數據也有望成為兩類公司商業化的落腳點。

結語

歷史的發展從來都是必然之中蘊含著偶然，科技進步、產業革新是必然趨勢，而單個公司的成亡興衰又受到太多偶然因素影響。在巨頭齊登場、新玩家不斷湧現的智能服務機器人行業，會誕生估值超10億美金、甚至100億美金的獨角獸，也會有探路者、從眾者「壯烈犧牲」或是「苟延殘喘」。投資人押注的是一條賽道、一個產業，創業者押注的是一個信念、一段人生，大家共同期待的，都是一個新時代的來臨。因此無論結局如何，只要向著目標努力，每一位親歷者，都不愧為這個新時代的締造者和弄潮兒。

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短期：服務機器人．因為工業機器人門檻高，需要的基礎知識更多，國外已經形成一定的壟斷，衝破有一定難度．而服務機器人領域可以突破．

長期：服務機器人．

在參與起草＜中國製造２０２５＞的過程中，曾經有一個計算：

工業機器人，每１０萬元工業產值配套１台，那麼市場飽和狀態大約在３億台，每年更換１０％約３千萬台／年．

服務機器人，每家庭配１台，那麼市場飽和在５億台；更有可能的是每個人配幾台，那樣的話，全球千億台的需求量．　

－－－－－　

但是，　我說但是，　工業機器人理論紮實，　

服務機器人目前門檻低，　水混，　水淺，　如果有機會去工業機器人好好歷練，這個經驗以後更值錢，服務機器人，目前還是應用為主，技術架構更平，更容易突擊．　

智能「雲」會絲絲入扣地滲入各個生產和消費環節，並不一定要圈一個「機器人」的概念。「機器人」是人給自己想像力上的一把枷鎖，拋開這種概念，無非就是運算能力、數據分析能力和性能更優異的感測器、執行器無處不在。狹義的「機器人」只是很小的一類產品形態。

工業機器人發展會更加迅速與精巧，而家庭機器人會在服務中更加的優秀與普及。個人認為，家庭服務機器人的市場更為廣闊，普及速度會更加的快，相伴而來的，是大批的企業跟風，然後再大批倒下，市場廣闊，但能起來的都是精英！

工業。

我感覺服務機器人市場比較大，身邊的同事都有買掃地機器人的，目前我在做激光雷達的銷售，可以室內掃描與地圖的構建，所有需要聯繫我微信1196756219