智能巡检机器人行业研究报告(11)

（3）用户接口及应用趋于平台化：机器人平台化主要包括硬件平台化、软件平台化以及核心功能平台化等三个方面。随着应用场景及核心功能的不断成熟，机器人应用已从早期的演示推广发展到目前的核心功能数据接入使用和运维操作平台化建设。具体而言，一方面，数据接口在应用过程中不断规范化；另一方面，根据最终用户需求，在对接不同平台时呈现更加符合其运维需要的数据信息。
从机器人角度来看，平台化一方面便于客户使用及规范化操作，另一方面，也可以促使产业链不断发展。
2、由“感知”向操作、协作发展
巡检功能属于智能系统中“感知”功能的突出表达，具体包括环境感知、设备状态感知等。鉴于应用场景具有一定的特殊性，正常运维人员不能解决的往往是“感知”任务的复杂性和操作难度，为此，当前最为紧迫的是用机器人来实现运维的“感知”功能，而随着智能巡检机器人的成熟使用，具备更多感知、操作及人机协作功能的智能机器人将会是未来的发展方向。
此外，由于“感知”信息后需要对信息进行“处理”和“操作”，因此操作机器人会成为智能巡检机器人的后续功能延伸和发展；同时，从操作的角度来说，“感知”和“操作”是一个从手动遥控操作到人机协同，再到自主作业完成复杂操作的过程。
3、物联网带来的单体智能向系统智能化发展
单体智能和多体智能是智能机器人系统的重要应用形式，单体智能突出机器人本体从感知、表达、控制、决策等方面的智能化程度，多体智能突出协作性、关联性和系统性。巡检机器人从单体智能的角度来看，突出巡检机器人的自动运行、环境适应性、多模态数据采集与融合、图像识别、专家系统等功能，直观来说，就是机器人能够完成自主、复杂、多样的任务。
从多体智能角度来说，更强调多系统的融合，包括机器人与环境传感器、被测对象、其他智能设备和系统、运维人员等主体（智能体）的数据融合，同时，能够与其他主体（智能体）数据关联分析，以及协同完成特定任务等功能。单体智能目前已经趋于平台化、标准化和规范化，而多体智能则将成为行业发展的趋势，促进系统整体优化提升，为运维系统带来新的发展。
4、多模态数据融合呈现多样化价值应用
目前，智能巡检机器人主要功能是实现不同形态的数据采集、数据识别、判断与决策。其采集的数据主要包括环境数据（温湿度、声音、电磁场强度等）、安全数据（防跌落、外力破坏、人员入侵、火源等）、被检测设备状态数据（红外、图像数据、紫外等数据）等，由于上述数据关联性、重要性以及用途不一，因此呈现多模态形式，具体情况如下：