服务机器人并非机器人行业中市场规模最大的类别，但必定是最具发展潜力的。
根据IFR预测，2018年全球机器人市场规模将达到298.2亿美元，其中工业机器人168.2亿美元，服务机器人92.5亿美元，特种机器人37.5亿美元，分别占比为56%、31%和13%。然而，自2013年以来，服务机器人市场规模正以年均23.5%的增速“狂奔”，这远高于工业机器人年均12.1%的市场规模增速。
然而，在服务机器人产业飞奔的背后，是相关产品的同质化现象。以当前服务机器人最成熟的扫地机器人品类而言，21世纪经济报道记者在京东平台上搜索“扫地机器人”关键词，出现共计100页、超过7500个搜索结果，其中不仅拥有美的、海尔、iRobot、小米等知名品牌，也有包括卫博士、趴趴走、玻妞等中小品牌。
与此同时，随着AI、物联网等技术的发展，关于服务机器人进入家庭的路径也正在引发探讨。“设备的发展都会走过先专用再通用的过程。”百度风投CEO刘维表示，“专用机器人能够提高针对性，更快速地达到可用程度，具备更强的突破机会。但未来至少感知、传感部件会走向通用化，因为所有机器人对物理环境感知的诉求是类似的。”
服务机器人产业进程提速，与认知智能的发展密切相关。
中国电子学会《2018中国机器人产业发展报告》指出，AI技术是服务机器人在下一阶段获得实质性发展的重要引擎，目前正在从感知智能向认知智能迈进，并已在深度学习、抗干扰感知识别、听觉视觉语义理解与认知推理、自然语言理解、情感识别与聊天等方面取得明显进步。
我国在AI领域的技术创新也在加快，从而催生一批创新型企业。例如，深圳旗瀚科技自主研发的金刚机器人拥有200多项自主研发核心专利和先进的语音识别方案，在室内复杂环境里自如行走速度最高可达5米/秒;深圳越疆Dobot“书法家”机器人是第二代高精度4轴消费级桌面智能机械臂，能够实现±0.2mm的重复定位精度和高稳定性。
与之伴生的是，服务机器人的产品类型也日益丰富。除了在市场上率先落地的扫地机器人、送餐机器人之外，服务机器人正在向情感机器人、陪护机器人、教育机器人、康复机器人、超市机器人等方向延伸，服务领域与对象不断拓展。
但在创新步伐加快的背后，也出现了一定的问题，首先便是同质化现象。“在2018世界机器人大会博览会上，针对服务机器人业内存在两个观点，”北京航空航天大学机器人研究所名誉所长、IEEE机器人与自动化北京大区主席王田苗感慨道，“第一，机器人专业化服务有条不紊地在推进，包括物流配送、防恐防暴等，但另一方面，人类对于服务机器人走入家庭的期望值很高，但同质化现象特别严重。”
此外还有泡沫化。数据显示，2014年中国仅458家机器人公司，然而到2017年9月，这一数量已经超过了6000家，4年时间增长超过10倍。在这其中，出现了大量诸如送餐机器人等产品，然而最终噱头远过于实用效果。
“服务机器人应该解决痛点，亦即刚需。不解决痛点的产品永远都是泡沫。”在谈及服务机器人泡沫现象时，国投创新董事总经理、合伙人王世海强调了自己的判断标准，“例如扫地就是刚需，人类是难以容忍一个肮脏的家居环境的。”
专用或通用？
在语音交互、人脸识别、自动定位导航等AI技术与机器人深化融合的过程中，关于服务机器人市场出现了另一个争论点：未来进入家庭的机器人形态究竟是怎样的?
王田苗介绍道，当前业界存在两种观点。其一认为，相对通用的机器人能够在可见的未来实现，这类机器人就类似于一个全能管家或助手，可以协调处理大部分家务。另一类观点则认为，通用机器人在短期内难以实现，进入家庭的更多是专用机器人，“扫地就是扫地，做饭就是做饭，智能音箱就是智能音箱，不存在通用机器人的概念。”
刘维就此指出，两种路径均可能实现，但取决于不同的时间，总体来看会走过先专用再通用的过程。“专用型机器人是为了提升针对性，以更快地达到可用程度，相较于通用机器人而言，专用机器人效率更高，”刘维表示，“也许在不同场景具备一定的通用性，但功能上会是专用的。”
与此同时，刘维强调，在专用机器人的背后，也会孕育通用模块，亦即机器人的感知、传感部件会率先走向通用化。“无论是服务机器人或工业机器人，下一步首先是感知能力的通用，”刘维判断道，“因为所有机器人对物理世界理解的诉求是类似的，机器人都需要理解环境、理解人类动作、理解人类高阶意图与指令以及周围机器人或物体的语义，这其实是机器人背后所拥有的共性技术。”
#p#分页标题#e#事实上，已有多位业内人士向21世纪经济报道记者强调，提升机器人智能的前提在于设备对周边环境的感知力。“要让机器人做出切实的行动，如实现在家居环境中的清洁、路径规划等，需要感知周围丰富的物理空间信息。”iRobot技术副总裁Chris Jones告诉记者，“机器人更智能地感知物理空间信息，了解屋内的布局、是否存在障碍物、障碍物的位置、如何绕过这些障碍从而形成最佳的路径等，所有这些都是更高一层次的机器人思维和智能。”
当前机器人设备提升对物理环境感知能力的方式，是在单机上搭载各式先进的传感器设备及应用相关AI技术，然而这未必是最优选择。例如，当前扫地机器人需要耗费成本搭载各式传感器，但由于扫地机器人设备使用时长的限制，相关传感器并未最高效率地予以利用，更多时候仍是闲置的。
“再过几年，家庭内部可能会诞生一个通用的感知模组，通过多传感器对空间进行高阶结构化和高阶语义化，然后将信号传递给机器人单品，使得产品既能够降低成本，也可以提升对环境的精准理解。”刘维指出。
