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　　【智慧城市网 企业关注】2022年6月28日，全球知名咨询公司ResearchAndMarkets发布报告，称2021年全球工业机器人市场总价值约为339亿美元(约2274亿元人民币)，到2026年可能达到610.9亿美元，也就是4000多亿元。而我国，已经成为全球工业机器人销售量最高的市场，占全球市场销量的近43%。
 

　　工业革命4.0，带来了各类机器人，制造业成为首批大规模地部署机器人的行业之一，用来大幅降低制造成本和生产效率。而抱着这个目的，环卫市场也是抢先发展环卫机器人，并且铺开应用的环保领域。相信，大家对于环卫机器人已经不算陌生了，沈阳、常州、长沙、杭州、郑州、深圳等城市的大街小巷都相继出现了环卫机器人的身影。
 

　　人们很熟悉的盈峰环境，就是研究环卫机器人的一把好手。2018年，中联环境环卫智慧机器人作业集群获得政府颁发的张无人驾驶路测牌照，2019年，中联环境、酷哇中联、中国移动联合推出的5G无人驾驶环卫机器人编队亮相湖南大学，就在不久前，盈峰环境又发布了新品——5G智能交互式无舱小型环卫机器人，随后就有消息称，盈峰环境“深圳市福田智慧5G项目”在2022中国低速无人驾驶场景生态共建拓展大会的评选中荣获“创新应用案例(场景类)”奖。
 

　　环保企业在探索智能解决方案，机器人企业也没闲着。6月21日，浙江永康城区环卫保洁市场化服务项目的中标结果显示，由酷哇机器人获得总额为2.4亿左右的环卫项目，次日湖南衡阳石鼓区环卫作业市场化服务中标公告也显示，中标商是酷哇机器人，该项目中标金额1.08亿。
 

　　可见，环卫机器人这个“香饽饽”名副其实。
 

　　同样是打扫和清洁，环卫机器人不仅在公共服务项目上吃得开，在家居生活领域也是“人见人爱”。
 

　　品质家居和“宅经济”的双重加持，让扫地机器人，洗地机器人，还有扫拖一体机器人都受到了千家万户的青睐。百亿市场匹配3%的市场渗透率昭示着，我国扫地机器人行业前景的广阔，而新生代主营系、老牌势力家居系、机器人单兵系的三方PK更是掀起了一阵热潮。
 

　　当然，除了环卫机器人，还有各种各样的环保机器人正深入这个领域，演绎着一出未来“科幻剧”。
 

　　管道机器人——
 

　　如今万亿管网“生意”可是风生水起，谁还不缺个开挖修复、管道检测的服务，但是鉴于管道这种特殊的应用场景，管道机器人可不就是“香得很”。如果对这个没有实感的，可以了解下中仪股份，这是一家以排水管网检测、评估、养护、修复相关技术、设备及材料研发制造为核心产业的高新技术企业，很擅长非开挖管道修复。
 

　　人工智能垃圾分拣机器人——
 

　　跟垃圾分类搭上线，也就跟“无废城市”建设站在同一个圈里了。目前做AI分拣的不算少，不过这就很考验技术了。像弓叶科技，专业做人工智能垃圾分拣机器人，是一家能获得维尔利环保集团青睐的技术型企业；像安麒智能，拥有自主研发智能拣选机器人、智能光选机器人的实力，建立了一个集合人工智能、物联网、云计算等前沿技术的智能垃圾分选系统服务；像恩派特，AI可回收物分拣中心集合了OCC组合筛、AI智能分选机、弹跳筛、涡电流分选机、磁选机、AI分拣机器人等各类设备，高智能、自动化。
 

　　消毒机器人——
 

　　智能巡逻，自主避障，激光雷达导航，智能语音控制，高清触屏，遥控行走，缺水保护，喷雾消毒，这款机器人的特点和作用顾名思义，而且功能相当完善，应用场景广泛，无论是家居、工厂还是公共场合，都有很大的用武之地。
 

　　人工智能环保机器人——
 

　　2021年自贡市大安区第二届创新创业大赛冲入决赛的10个项目中有一个“环保领域的助力师——人工智能环保机器人”项目，能够实现行走、张合、摆动、开合、旋转等动作，还能自动识别垃圾种类，与人类对话。其创建的初衷在于，机器人不仅能有效进行垃圾分类，还能普及环保知识，通过创新的方式、生动的表情、有亲和力的声音以及流畅的互动性，助力环保宣传和教育。
 

　　智能H3AI环保机器人——
 

　　恒大兴业环保出品，与云智慧监控中心相辅相成，语音操控、远程控制、自动检测，配备智能语音人机对话功能，还可根据应用场景进行二次开发，致力于打造一个环保智能小助理，环保智能工程师。
 

　　离生活很近，离每个人都很近，当AI、无人驾驶、车联网、区块链等技术开始“食人间烟火”，没有哪个行业能够只是“吃吃瓜”。
 

　　早有业内人士断定，环保机器人将在突发环境事故应急、人工智能融合、企业数字化转型升级三大领域展现出不可替代性。而从通用机器人，到特种机器人，从刚体机器人到柔体机器人，从“单兵”到“综合兵”，从“一个指令一个动作”到“思考与分析”，从“远程操控”到“VR”甚至是“AR”结合，都只是时间问题。
 

　　当然，如何与应用场景达成更紧密的关联性，让环保机器人能顺利从“实验室”、“试点”走向规模化，包括从基层到管理层的深度融合，运维和管理培养“熟练工”等等，以及进一步挖掘大数据、AI的应用潜能和可能性，都将成为未来课题。