随着人口下降、人力成本上涨，机器人成了产业重构的核心。当机器人成为产业升级或变革的重要工具，当机器人可以替代更多的劳动力，当机器人拥有记忆、学习等一系列智慧，机器人已走进人类生活，成为新时代的“宠儿”。
相关数据显示，未来10-15年中国仍将是大的机器人市场，国内机器人市场必然会诞生机器人产业巨头，传统的制造业机器人化将会在各个细分领域迎来巨变。“工业领域的智能化”和“生活服务业领域的个性定制化”都将是机器人的重要用武之地，机器人在各个产业化的潜力完全没有释放出来，机器人产业替代化价值需重估。
中国科学院深圳先进院研究员吴新宇表示，服务机器人与人共处并服务于人，应用非常广泛。从社会发展需求看，服务机器人可以为中国庞大的老龄人口及残疾人服务，特别是中国老龄化人口到1.86亿，残疾人口8000多万，都有高品质生活的需求。从产业来看，服务机器人每年能达到30%增长，预计到明年产业规模1000亿，相当于目前工业机器人主机的市场规模，而2020年的产业规模有望达到1500亿。
服务机器人近年不断商业化，企业针对不同需求推出智能化程度不同的机器人。科沃斯机器人科技有限公司投资总监高倩介绍说，该公司的服务机器人分成两大类：一类是家用机器人，如扫地机器人；一类是专用机器人，如客服机器人越来越多，“不同的服务机器人满足了不同的场景需求，这是一个基础要素。”
与此同时，随着“机器人＋安防”概念的兴起，打破传统安防技术桎梏，使安防行业从传统的安防系统过渡到以现代服务为理念的智能安防系统，而紧随着中国“十三五”规划与《互联网＋人工智能三年行动实施方案》以及一系列扶持政策的出台，国家对于以机器人为代表的智能制造产业给予了极大的关注与支持。同时，“机器人＋安防”安防蓝海初现，预示着中国安防行业必将迎来一场重大的智能新变革!
在近日举办的2016第二届深圳智能装备产业博览会和第三届中国-亚欧安防博览会暨2016第十二届新疆警用反恐技术装备博览会上，安保服务机器人都是展会上备受关注的焦点。安保服务机器人之所以在智博会和安博会上如此受欢迎，不仅因为它可实现音视频对讲、室内无线导航、人机交互、人脸识别等各项功能。除此之外，还拥有监控巡逻、陌生人员报警、异常声音报警、夜间值守等安保功能。白天可作为客服导览为顾客办理业务，夜间又可化身安保人员，启动安保模式，自主安防巡检，大大降低安保成本。可以预见，智能安保服务机器人的出现，传统商业的安防模式将逐渐进入机器智能化时代。
安保机器人要具有抵近侦察和主动介入能力，才能给安防行业带来动静结合的立体智能安保服务。导航定位、图像传输、智能识别和运营管理软件等关键核心技术都是安防机器人应该具有的能力。
传统的电磁寻迹法虽然简单可靠，但是只能沿着固定的路线行驶。卫星导航方法虽然位置信息准确，但信号容易被遮挡。惯性导航和行为推算都存在累计误差不能长期连续使用。高精度激光雷达目前看来比较合适，但是价格十分昂贵。
综上所述，对于安防机器人来说，复杂环境下的低成本导航定位技术是一个难题。
中国安防集团研究院院长梅涛表示，对多种导航定位的方法进行有效融合，能够解决这个问题，根据环境特点，结合用户对导航精度、实施成本和可靠性等级要求，提供佳的导航定位方案即可。
传统的无线传输方法存在的弊端也不少，比如，在室外构建全面覆盖巡逻路径的WiFi节点工程量大，多节点切换配置复杂。如果利用无线通讯4G网络，流量消耗巨大，运行成本高昂。双向无线图传设备可以进行点对点的无线图像传输，但是在多台机器人同时运行时存在频段有限、互相干扰的问题。
对于这个传输问题的解决，梅涛在演讲中表示，主要也是用集成的方式。通过对WiFi、4G和无线图传等多种无线通讯技术的集成，根据应用场合的无线通讯条件选择或建立合适的无线通讯方式。
智能识别和警情判断是应用安保机器人的目标，智能识别以图像识别技术为基础，并与声音、振动、温度、易燃易爆气体传感器进行信息融合，能够通过智能推理进行安保状态判别，实现安全预警。由于安防机器人能够抵近侦察，所以传感器的识别能力将大大提高。
异常识别对于安防机器人也十分重要。异常行为的识别主要是针对摄像机中获得的含有人的运动图像序列进行分析处理，能在远距离或低视频质量下实现异常判断，与人脸识别技术形成互补，根据身份认证和行为识别两部分的结果评估安全系数，当超过阀值时马上启动安全预警程序。
结语：世界首富比尔盖茨就曾预言：下一个改变世界的技术是机器人，这场革命必将与个人电脑一样，彻底改变这个时代的生活方式。安保机器人的出现，将会促使我国安防行业从理念到技术都开始向新台阶迈进，极大的推动安防产品的智能化、集约化、网络化。未来还将产生集成图像与视频识别、大数据挖掘、智能预警等多种技术的智能安防产品，为安防业的发展注入强劲的动力。这种“机器人＋安防”的“动静结合”的理念，标志着我国物业管理已经迈入智能安防的时代，必将能带给我们一种更加高品质的智能安防生活。
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