人工智能和机器人加速落地，市场需求才是核心引擎｜财经快评

4月1日《广东省推动人工智能与机器人产业创新发展若干政策措施》新闻发布会上，广东表示将建立省级跨部门协调机制，遴选“机器人+”应用标杆企业，征集发布典型应用场景；“人工智能+”聚焦教育、医疗、交通、民政、金融、安全等十大重点领域，计划培育100个示范应用场景与500个示范案例。

Robotaxi服务已覆盖广州南沙和深圳南山

从社会发展规律来看，技术进步一直都在引领市场的想象力和增长空间，反过来，市场与应用场景，又影响着技术落地的方向和节奏。人工智能与机器人的大规模应用，能推动运营成本的降低，有助于提升工作效率，把个体从重复机械低效能的状态中解放出来。

与此同时，贵不贵、好不好用、耐不耐用、学习成本如何、维护成本如何，能起到什么价值提升，则是市场与客户始终都在考量的。“人工智能+”和“机器人+”的这个加号，能不能真的链接企业与个体的真实需求，要真刀真枪去验证，去试错。何况现实中并不存在这样的场景：一个部门发个文件，让下属单位集体采购某个机器人，然后各部门的工作效率整齐划一提升了。

应用难，难在什么地方？首先是场景碎片化，不同行业需求差异大。如医院手术机器人、送药机器人和看护机器人当然不是一回事，每个医院的规模也不同，难以标准化，导致开发成本高、规模化困难。投资回报周期长也是问题，工业场景的部署需改造现有设施，如“无人工厂”的前期投入可能数年才能回本。中小企业根本耗不起这个时间，花几百上千万买来的机器人，可能还未必能干人活，所以会望而却步。还有就是人机协作瓶颈依然普遍存在，该如何平衡自动化与人类工作岗位的关系。机器人和AI如果不能感知客户的怒火和讽刺，那么AI的过度替代可能引发用户抵触。尤其是私营企业要自负盈亏不能搞花架子，任何的差错都可能是致命的。

在具体的生活场景中，AI和机器人对人来说也是一个微妙的存在。用户对AI的“黑箱”决策缺乏理解，机器人应用于养老、育儿等情感场景时，可能引发伦理争议等等。这就意味着短期内，生产场景更容易被规模化满足，比如仓储、物流、质检。而通用AI、情感交互等复杂AI需求仍需长期突破。

为了解决应用场景的困局，各大企业和机构都在不断地试错和努力。技术层面，让AI通过物理交互学习，机器人通过“试错”理解环境。边缘计算上要降低云端依赖，提升实时性的本地决策，探索更直接的人机协作模式。商业模式也要通过可配置的AI工具降低企业使用门槛。在隐私和商业秘密保护前提下促进跨行业数据协作。

文、图｜记者 戚耀琪