加快服务机器人市场普及

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2025月04月29日

  伴随人口老龄化、社会服务需求多样化,服务机器人迎来巨大市场机遇。真正让服务机器人“飞入寻常百姓家”,需要提高科技创新能力,积极拓展应用场景,不断优化发展环境,紧抓关键、协同发力。

加快服务机器人市场普及
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  会撒娇的机器狗、会爬楼梯的扫地机器人……第137届广交会首次增设服务机器人专区,展示未来生活的更多可能性。如何让服务机器人加速走进日常生活,惠及千家万户,正成为推动服务机器人产业持续发展的重大课题。

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  伴随人口老龄化、社会服务需求多样化,服务机器人迎来巨大的市场机遇。有关报告预计,2025年我国服务机器人市场规模将达850亿元。市场现状则是,许多服务机器人还未覆盖广泛用户群体,既未充分触达有需求的家庭,也未在功能上实现精准匹配,供需两端的有效对接尚未形成。

  目前,服务机器人的普及还面临许多现实问题。一是技术问题,服务机器人需要很高的智能决策能力和精准的操作能力,这对技术发展提出了更高的要求;二是应用场景问题,尽管服务机器人在许多场景已经得到应用,但在更多开放、动态、情境复杂的环境中,许多实际需求仍未被有效覆盖;三是价格问题,机器人设备价格普遍较高,制约着普及步伐。

  真正让服务机器人“飞入寻常百姓家”,需要紧抓关键、协同发力。

  提高科技创新能力。科技创新,是服务机器人产业百花齐放的重要支撑力量。广交会上,无论是能在百米高空清洁幕墙的清洗机器人,还是毫米级执刀的手术机器人,背后都离不开智能感知、决策执行和人机交互等关键技术支撑。要强化政府、企业和学术界多方合作,加强核心技术攻关,进一步提高服务机器人的智能化水平,以科技实力打造产业核心竞争力。

  积极拓展应用场景。从早期的扫地清洁、上菜送餐,到如今的情感陪伴、智能教育、医疗辅助,服务机器人的科技含量越来越高,应用场景也不断丰富。下一步,应聚焦更多复杂、高频、刚需的现实场景,围绕养老、医疗、教育、公共服务等重点领域,鼓励用户单位和机器人企业联合开展技术试验验证,开发更加贴近使用场景的定制化产品,推动服务机器人从“可用”迈向“好用”,拓展其环境适应能力和服务深度。

  不断优化发展环境。当前,服务机器人作为智能制造与现代生活深度融合的重要领域,正处于快速发展阶段。相关方面应以更加积极的政策引导、更加高效的要素保障、更加开放的市场环境,支持服务机器人产业创新突破、做大做强,从资金、技术、人才等多方面加强支持,做好服务和引导,打造良好生态。此外,还应推动制定行业标准,规范服务机器人市场,形成规模效应,实现长远发展。

  从广交会展厅里的“人气王”,到未来生活中触手可及的智能助手,服务机器人将不断走进千家万户。多措并举解决产业发展难题,推动服务机器人普及,不仅是产业走向成熟的重要一环,更是不断释放智能制造潜力、推动科技服务美好生活的关键一步。(赖奇春)

【责任编辑:周靖杰】
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2024年OCR产业链上下游结构及发展趋势分析_人保财险政银保 ,人保服务

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人保财险政银保 ,人保服务_2024年OCR产业链上下游结构及发展趋势分析 2024年5月14日 来源:互联网 849 52 OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别),是一种利用光学技术和计算机技术将印制或书写在纸张上的文字读取出来,并转换成计算机可读取、人可以理解的格式的技术。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别),是一种利用光学技术和计算机技术将印制或书写在纸张上的文字读取出来,并转换成计算机可读取、人可以理解的格式的技术。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 具体来说,OCR技术是通过扫描、拍照等光学输入方式将各种票据、报刊、书籍、文稿及其它印刷品的文字转化为图像信息,再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的计算机输入技术。简单来说,就是将图片上的文字内容,智能识别成为可编辑的文本。OCR技术的原理包括文本检测和文字识别两大关键技术,先将图像中的特征进行提取并检测目标区域,之后对目标区域的字符进行分割和分类。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 OCR技术被广泛应用于文书管理、银行、图书馆、档案馆、机关、企事业单位等行业和领域,为这些行业提供了文档搜索、内容识别、转换等功能,实现对文档的快速检索和管理。OCR行业的产业链涵盖从硬件设备、OCR软件到应用系统的一整套解决方案,产业链由下至上分为硬件设备供应商、OCR技术服务商、OCR软件技术供应商、行业应用开发商、行业应用提供商等环节。预测到2026年,全球OCR软件收入预计将从2020年的692.6百万美元增长到987.9百万美元,年复合增长率为9.3%。 根据中研普华产业研究院发布的分析 OCR产业链上下游结构 OCR产业链的上游主要包括图像采集、图像预处理、特征提取、识别算法、语言模型等关键技术和环节。这些技术共同构成了OCR系统的基础,为文字识别提供了坚实的技术支持。其中,算法和数据集是核心要素,而芯片、摄像设备、传感器等硬件则是实现OCR技术的必要工具。 中游主要是OCR技术的开发和应用。在这一环节,各类OCR技术和服务供应商提供包括文字识别、表格识别、图像分类、目标检测等在内的技术解决方案。这些技术通过对图像进行预处理、特征提取和分类识别等操作,实现文字信息的快速录入和提取。中游的代表性企业包括百度云、腾讯云、阿里云、Google Cloud、ABBYY、合合信息等。 下游则是OCR技术的应用领域,涉及多个行业和场景。这些应用场景和产品服务为OCR技术的商业化应用提供了广阔的空间和机遇。具体来说,OCR技术被广泛应用于文档管理和数字化服务、电子商务和金融服务、智能设备和物联网应用、人工智能应用开发等领域。在金融业中,OCR技术更是被广泛应用于单据录入、凭证管理、合同管理等方面,提高了信息处理效率和准确性。 技术进步推动性能提升。深度学习、人工智能等技术的快速发展将进一步提高OCR的识别准确率和效率。特别是在处理复杂背景、模糊文字、手写字体等难点问题时,OCR技术将不断优化,提高识别的精度和稳定性。 OCR技术将更加注重多语言的支持,满足全球不同国家和地区的语言需求,从而在全球范围内得到更广泛的应用。OCR技术将在更多领域和场景中得到应用,如零售行业的自动化结算和库存管理、智能驾驶领域的交通标志和车道线识别、医疗行业的病历和医学影像识别等。 OCR技术将更加注重实时识别,实现对图像信息的快速处理和分析,以满足移动支付、自动驾驶、实时翻译等领域的需求。 更高的处理速度和识别精度。随着硬件技术的不断发展,OCR技术将更加注重优化算法和模型,以实现更高的处理速度,满足更广泛的需求。OCR技术的识别精度也将继续提升,通过深度学习等技术的应用,进一步提高识别的准确性和稳定性。 更加智能化。未来的OCR技术将更加智能化,能够自动识别、分类和提取文本信息。例如,在文档管理领域,OCR技术将能够自动识别文档中的各种元素,并将其归类和存储,以提高工作效率和减少人工成本。OCR技术将与其他技术如语音识别、自然语言处理等深度融合,形成更为综合和高效的解决方案,为用户提供更为便捷和智能的服务。 数据安全和隐私保护。随着OCR技术的广泛应用,用户隐私和数据安全问题将受到越来越多的关注。未来,OCR技术将更加注重用户数据的加密和保护,防止数据泄露和滥用。通过区块链等技术实现数据流转的追溯和监管,确保用户数据的安全性和可信度。 个性化定制服务。根据不同领域和场景的需求,OCR技术将提供个性化的解决方案和服务。这将使得OCR技术更加贴近用户...