騒ぎの裏で、2020年はケータリングロボットにとって楽な年になるだろうか?

騒ぎの裏で、2020年はケータリングロボットにとって楽な年になるだろうか?

最近、ロボットに特化したレストランが広州に正式にオープンしました。客の出迎えから調理まで、一連の作業はロボットによって行われ、人々はテクノロジーの進歩に驚嘆しています。このロボット中華レストランでは、ハンバーガー2個を作るのに90秒、土鍋ご飯を作るのに15分かかるそうです。さらに、カクテルの調合や調理を専門に担当するロボットもいます。

[[313333]]

近年、商用サービスロボット市場は急速に成長しています。特にレストラン、ホテル、空港、銀行、病院など人件費が高い場所では、ロボットサービスが人間のサービスに取って代わる傾向にあるようです。 「中国ロボット産業発展報告2019」では、2019年に中国のサービスロボット市場の規模は前年比約33.1%増加し、世界のサービスロボット市場の成長率を上回ったと指摘した。

それでも、サービスロボットの適用シナリオは複雑であるため、さまざまな業界ではコストと実用性の商業的なバランスを模索する必要があり、短期間で大規模に実装することは困難です。そのため、中国産業情報ネットワークのデータによると、現在、商用サービスロボットの市場浸透率はわずか3%、食品配達ロボットの浸透率は1%未満であり、私たちが想像するよりも未来はまだ遠いことがわかります。

ケータリングロボットの「誤った提案」

現在、多くのサービスロボットが食品配達、清掃、銀行業務、ホテルサービスなどの分野で広く使用されています。サービスロボット自体のマーケティング属性は別として、現段階で企業にとってロボットの最大の用途は、コストを削減し、効率を高めることです。したがって、企業がロボットが人力労働よりもコスト効率が高いと感じている限り、ロボットに喜んでお金を払うことになるだろう。

しかし、現実には、ケータリング業界には多くの細分化されたシナリオがあり、食品のカテゴリは無数にあります。さまざまな調理プロセスは、ロボットのターゲット設定と柔軟性に大きな試練をもたらします。食品配達ロボットを例に挙げてみましょう。通常、ロボットは作業するために顧客の食事エリアとキッチンの間を行き来する必要があります。ロボットが指示に従って顧客に安全かつスムーズに食品を提供する方法が、ロボットが優れた食品配達サービスを提供できるかどうかの鍵となります。

しかし、現在市場に出回っているフードデリバリーロボットは、ウェイターのあらゆる機能を果たすことはできません。料理をテーブルまで運び、客に自分で料理を並べてもらうことしかできません。客が型破りな要求をした場合、ロボットはウェイターに太刀打ちできません。特定のシナリオでは、顧客がレストランで食べ物を注文するときに、ロボットが顧客の言うこと(方言のアクセントなど)を完全に理解できない場合があり、サービスの品質を保証することが困難です。

食品配達ロボットも存在します。実は、その技術的なハードルは高くありません。食品の調理プロセスには関与しないため、食品の選択、輸送、配達のプロセスにおいて人間の代わりを務めるようなものです。小型の自動歩行ロボットです。調理ロボットであっても、ある意味、人間の手を模倣したロボットアームであり、その知能レベルは比較的低い。

業界関係者の中には、ロボットレストランは依然として「誤った提案」だとはっきり言う人もいるのも不思議ではない。実態を把握するため、Yiming.comの記者は上海のHema Robot Restaurantを訪れた。店員によると、レストランでは現在、シェフが調理する前の簡単な無人操作しか実現できないという。さらに、客が席にいなかったり、提供中に機械が故障したりした場合でも、レストランの秩序ある運営を確保するには、依然として人間の操作と有機的に組み合わせる必要があるという。

そのため、中国の飲食業界が現在ロボットを活用しようとする試みの大半は、北京の海底澳のスマートレストランのように、複雑な料理を必要とせず、処理が簡単な火鍋や焼肉などのレストランにまだ集中していることに気づくのは難しくない。 そのため、こうしたレストランでロボットに求められるのは、おかずの準備や料理の提供といった簡単な調理作業のみであり、残りは主にギミックとなる。

均質性と資本の冬

現在のケータリングロボットの開発状況を観察すると、国内のサービスロボット業界が直面している開発のボトルネックがわかります。業界全体としては急速に発展しているものの、力強いとは言えず、製品の均質化や低価格化、パーソナライズされたサービスの不足などの問題が表面化し始めています。業界関係者の中には、現在、業界の大多数の企業は独自のコア競争力を持っていないと考えている者もいる。サービスロボットの現在の開発モデルが続けば、ロボットスタートアップの90%が再編に直面することになるだろう。

特筆すべきは、2015年に国務院が発表した「中国製造2025」でロボット産業が強調され、工業情報化部も2016年に「ロボット産業発展計画」で比較的完成されたロボット産業システムを形成すると明言したこと、工業情報化部が2017年に発表した「次世代人工知能産業の発展を促進する3カ年行動計画(2018~2020年)」で、掃除、高齢者介護、リハビリ、障害者支援、児童教育などの家庭サービスロボットの知能レベルを向上させ、点検・観光ガイド、消防救助ロボットなどの公共サービスロボットの革新的な応用を推進する必要があると指摘したことなどである。

論理的に言えば、国からの強力な支援があれば、業界全体が繁栄するはずです。しかし、現段階では、多くの技術がモジュール化されています。音声、ナビゲーション、その他さまざまなソリューションや技術のサプライヤーはありますが、ほとんどのメーカーは統合のみを行っています。長期的に継続したいというのは夢物語です。

一方、経済環境全体の影響を受け、資本市場全体ではサービスロボットの話に冷め始めている。 2018年、国内のサービスロボット業界ではBラウンドの中期・後期の資金調達はわずか10件にとどまり、2019年も資本市場の冷え込みが続き、Bラウンド以降に資金調達を完了したのはSenseTime、UDI Technology、Yunji Technology、JEKA Robotics、UBTECH Roboticsなどの数社のみであった。

2019年にサービスロボット業界の成長率が鈍化するにつれ、ロボットシステムインテグレーション企業は、企業資産規模の小ささ、資本流動性の不足、前払いおよび資金調達チャネルの狭さなどの問題に悩まされ始めました。多くの企業ロボットインテグレーターは、プロジェクトに取り組む際に資金不足という厳しい試練に直面しなければなりません。

ニュース映像の興奮と斬新さに比べると、ロボット市場に対する資本の慎重な姿勢は、依然として説得力がある。資金調達額が引き続き減少し、大手企業に資金が集中するマクロ環境において、サービスロボット市場の淘汰の号砲が鳴らされた。資本市場であまり注目されていないサービスロボット企業にとって、資本市場の冷え込みが続く中、従来の資金調達と資金燃焼モデルに頼って生き残ることは困難になるでしょう。

ケータリングロボットについては、業界内外を問わず常に疑問の声が上がっていることを指摘しておかなければなりません。現時点では、市場はまだ初期段階にあるため、既存の製品のほとんどは形式に重点を置いており、真のインテリジェンスとは依然として大きなギャップがあります。同時に、中国料理は奥深く多様性に富んでおり、すべての料理を合理化し標準化するにはまだ長い道のりがあります。

さらに、人とロボットがそれぞれの価値を最大限に実現できるようにすることが、飲食業界、ひいてはサービス業界全体の進化です。サービスで成長してきた海底撈のようなレストラン会社を想像してみてください。ある日、その従業員がすべてロボットに置き換えられたら、大衆の感情的なつながりはおそらく終わってしまうでしょう。

<<:  出会い系アプリの女の子たちは実はStyleGANによって生成された偽の人物である

>>:  Google は最新の NLP モデルをオープンソース化しました。このモデルは「罪と罰」の全巻を処理できます。

ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

...

アリババが自然言語理解の世界記録を更新、AIの常識的推論は人間のそれに近づいている

最近、アリババAIは常識QA分野の権威あるデータセットであるCommonsenseQAで新たな世界記...

ドローンと農業は互いに補完し合い、数千億ドルの価値がある広大なブルーオーシャンを共同で生み出す

かつて、農業と言えば、人々はいつも「真昼に畑を耕し、汗を地面に垂らす」という苦労を思い浮かべていまし...

...

ホスピタリティ業界における職場の変革 - 人間と機械の関係

ホスピタリティ業界は、過去数十年にわたって多くの世界的な混乱を経験してきたサービスベースの業界です。...

画像分類を40ナノ秒で完了、ニューラルネットワークを内蔵した画像センサーがNatureに掲載

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

...

AIがスタートアップの成功にどのように役立つか

人工知能は現在、あらゆる規模のビジネスの運営方法に大きな影響を与えています。スタートアップ企業も A...

...

2020 年のグラフ機械学習の新しいトレンド

導入2020 年はまだ始まったばかりですが、最新の研究論文ではグラフ機械学習 (GML) へのトレン...

Kubernetes上の機械学習プラットフォームの実践

背景これまで、音楽アルゴリズムのモデル トレーニング タスクは、物理マシン上で開発、デバッグ、スケジ...

ヒントンは独自に44ページの論文を発表した。「アイデアを出して、自分で試してみて」

「ニューラル ネットワークに人間のように画像を理解させたいのであれば、ニューラル ネットワークが部...

清華大学の崔鵬氏:因果推論技術の最新開発動向

著者 | 真実を追求する実践主義者人工知能が発展し続けるにつれて、セキュリティとコンプライアンスの問...

何をするにしても使い始めるべき 7 つの超便利な AI ツール

正直なところ、テクノロジーの未来は人工知能 (AI) の進歩と密接に結びついています。 OpenAI...

インテルが第3四半期の財務報告を発表、人工知能と新ファウンドリ事業が注目を集める

半導体メーカーのインテルは本日第3四半期の業績を発表し、同社の株価は時間外取引で約8%上昇した。一方...