投身火热的机器人市场发展需要不断垂直化，儿童就是一个被看好的领域。

12月20日，一位机器人行业人士向21世纪经济报道记者表示，“这两年儿童机器人产品在快速变革，或者说进入进化蜕变期。”

具体而言，初期表现为简单的播放、聊天、简单问答等，但价值体现并不明显，此后场景开始延伸。而从今年开始，市场爆发的同时，品类也在拓展和变革，包括电子书包、儿童专属音箱等。

“儿童品类是需要不断突破和前进的市场，儿童场景目前仍很分散，很难出现垄断者，这是机会，但竞争也很惨烈。”前述人士总结道。

儿童场景中，最主要的两类应用就是陪伴和教育，随着场景的深入，对技术和内容的要求也越来越高。而归根结底，这都源于数据的积累。

12月18日，ROOBO合伙人、CTO雷宇接受21世纪经济报道记者专访时表示，回归AI本质来看，发展儿童教育类机器人最大的难点不在算法和算力，仍在于数据。这也意味着当下的产品，仍需要通过实践让数据量不断修正机器人的功能，也意味着儿童类机器人产品距离成熟还有一段路要走。

雷宇表示，产业化过程中的厂商，当下首要应做好机器人的功能性。更深层次的人文、情感表达等“感知”方面，只能说是一个加分项，仍处在探索阶段。

家庭场景的崛起

前瞻产业研究院统计显示，2018年前三季度，我国机器人市场规模达54.2亿美元，同比增长18.2%，其中工业机器人市场规模约36.3亿美元，占比67%;服务机器人市场规模约11.4亿美元，占比21%。

具体而言，服务型机器人主要包括医疗服务、家用服务和公共服务。不同于全球市场医疗服务机器人应用占比高达56%，在我国服务机器人市场中，家用的占比更高，达到40%，医疗则占比31%。

这显示出我国家庭场景对于机器人的欢迎程度，也印证了为何儿童品类被高度看好。

12月初的一次公开演讲中，图灵机器人董事长俞志晨就分享道，“儿童品类市场为什么发展这么快?我们认为有几方面，第一，教育、医疗、养老是刚需市场，这种需求不太受宏观环境影响;第二，这是近万亿的市场，规模很大;第三，技术突破给很多传统儿童设备带来迭代升级的机会;第四，从今年开始，儿童机器人的产品跳跃式发展，性价比特性越来越突出，除了考虑市场需求，价格和技术的突破都非常重要，这是促使整个市场真实爆发的前提。”

当然，高度的关注并不意味着机器人产品有多么成熟，在早期，家庭用机器人更多是作为“新奇、好玩”而被购买，随着竞争激烈、同质化、使用体验等问题出现，儿童类机器人市场正进入内容和技术迭代演进阶段。

“经过2-3年初期试水，用户对于机器人的需求更加明确，现在会斟酌购买机器人产品到底需要解决怎样的问题。厂家正进入看真本领的阶段。”12月20日，IDC亚太区机器人领域研究总监张敬兵向21世纪经济报道记者说道，大家觉得门槛很低，一拥而上的时期已经过去。

张敬兵进而分析道，在2016-2018年，机器人行业可能觉得进入了好时机，但困境同时也在出现，比如产品、价格等都没有竞争优势。“机器人行业的门槛说低也低，说高也高。低是说，主要器件通过采购、组装、贴牌卖在初期可以实现，但儿童教育对内容实时更新和智能化水平要求更高，儿童类机器人要跟孩子共同成长，这是对用户体验、交互体验等的综合考验。”

前述业内人士坦陈，目前机器人产品大多不太成熟，专注于细分场景会让成长空间和速度相对更大、更快。

前瞻产业研究院发布的报告也指出，目前中国服务机器人处于市场探索期，只有一部分机器人企业实现量产，大部分企业依然停留在产业化前期。经过2015-2016年的探索热潮，2017年出现阶段性冷静后，目前已经经过探索期拐点，即将进入市场启动期。

具体到家用服务机器人，目前仍以解决家政清洁刚需的扫地机器人为主，陪伴类机器人急需通过提升技术、降低成本实现真正的类人陪伴。

数据提升技术效能

被认为是AI时代最好体现的机器人产品并不智能，原因是什么?

在雷宇看来，核心是数据。“现在算法是公开的，比如语音算法没什么神秘可言，但数据是最重要也最难获取的。”

这也是大多数儿童类机器人早期是从语音聊天切入的原因所在，积累数据是发展早期要解决的问题，当数据积累到一定程度，进入教育等生活中切实场景，成为一种必然趋势。

“那属于早期尝试，特点是便宜，类似把离线的故事机升级。”雷宇表示，这种模式思路简单，客户理解也简单，容易产生“爆品”，但未来如何发展就不好说了。因此当行业进入一定阶段，洗牌也将成为必然。

张敬兵则向记者介绍道，儿童教育类机器人主要包括三类：儿童早教时期，用于开发心智、引发好奇心的重在交互类产品;低学龄时期的课程辅助类、深化学习记忆的产品，帮助解放教师或者作为助手;以及相对高学龄的课外辅导类产品，比如帮助学习机器人制作、零件组装的技能等，将工程与科学结合起来等。

“这三类市场都很大，关键是厂商要抓住内容，提升系统的智能化水平和交互体验方面要下功夫，同时内容为王。一旦缺失，会影响到市场粘性和口碑，这是必然要解决的问题。”他指出，尤其当孩子进入小学时期，是家长最忙碌的时候，如果机器人足够智能化，家长是愿意投入1-2万购买产品的。

作为儿童教育类机器人行业的一员，ROOBO是类似前述第二种发展方向。“这过程中很多困难，我们的受众是孩子，需要的技术包括语音识别、口语评测、TTS(从文本到语音)合成，我们做了2-3年。在数据方面，我们通过大量合作和自己的积累实现。天天在前端实践，数据有了，产品也就迭代起来了。”雷宇如此表示。

但随着功能的深化，数据同时会逐渐成为一种障碍。“从现在的深度学习模型来说，运算量会导致商业化或者产品化非常难。”雷宇表示，技术角度来说，当机器人要做到从“感知”提升到“认知”层面，理解用户意图，首先需要进行字面理解，结合上下文进行内容匹配。但要“体会”用户的情感，则是要产品中包含感情引擎。“那会很复杂，我们是离散化来做，将情绪分成几个小类别，让机器深度学习分析。但我们目前主要聚焦在功能性，这是最基础的内容。接下来的人文、情感层面，是加分项，但不是当下的需求所在。”

当然，当前的深度神经网络架构存在掣肘，但并不会短期内对产品带来影响。“从神经网络规模来说，人要大很多，而且人存在大量的记忆。记忆和知识会对你不断矫正，意味着‘在线系统纠错’。但我觉得目前还够用，至少在未来2-3年都不会影响到产业发展。当前的产品可以通过多种方式提高数字化能力，不仅限于机器学习本身。”雷宇向记者表示，问题更多在于落地。“因为现在的大量技术还没有碰到用户，那意味着没有用户体验，没有产生反馈。所以我们认为现在功能性更重要，这部分做好之后，才强调增值的效果，无论对厂商还是客户而言，都是如此。”