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  • 1 # 工業機器人之家

    日本老齡化的社會背景

    日本已進入超老齡化社會

    日本人往往壽命更長,晚年更健康,越來越多享有養老金的老年人獨自居住。日本國家社會保障和人口問題研究所預測,2040年,以65歲及65歲以上人口為主的家庭戶數將佔到總戶數的44.2%,高於2015年的36.0%。世界衛生組織定義,65歲及以上人口占總人口的比例達到7%時,為“老齡化社會”(Ageing society),達到14%為“老齡社會”(Aged society),達到20%時為“超老齡社會”(Hyper-aged society)。

    醫療福利好加劇日本老齡化

    出生率下滑是導致日本老年人人口比例不斷上行的原因之一,另外一個原因是健康飲食、良好的生活習慣以及越來越完善的醫療體系讓老年人越來越長壽。傳統觀點認為,大規模的人口老齡化會破壞經濟增長,而日本空前的老齡化趨勢給該國的經濟未來蒙上了巨大的陰影。其中的邏輯關係是:老人非但失去了生產力,還要耗費養老金和醫保資源,無法再透過工作、賺錢、支出或納稅為增長做貢獻。

    日本開啟“智慧老齡化”時代

    雖然在總人口中所佔比例不足三分之一,日本的老年人掌控著整個國家家庭資產的60%,在消費支出中佔據50%左右的高份額,因此日本老人的消費能力很強。也正因如此,日本的老齡化能夠刺激一些產業興起。最明顯的就是智慧化和自動化產業的興起。日本統計資料顯示,日本老年消費市場的價值已經超過100萬億日元/年(約合8000億美元),而且有望增至1萬億日元/年。

    老齡化對日本機器人產業的刺激

    日本機器人產業發展水平絕對屬於世界一流。日本人形機器人如此發達某種程度上也是受日本老齡化問題的刺激。日本野村綜合研究所釋出研究成果稱,在未來10~20年之內,日本所有勞動者49%的工作將可能被人工智慧(AI)和機器人代替,美國勞動人口的47%、英國的35%有可能被人工智慧和機器人代替。研究指出,網路維護員、建築施工人員和計程車司機等職業將被代替的可能性較高。

    從上世紀70年代日本就開始研發和使用機器人。2005年日本有37萬個機器人在工作,約佔世界擁有量的40%。受經濟長期低迷的影響,到2012年底,在生產線上工作的產業機器人擁有量降至31.5萬臺,仍佔世界總量的30%。

    在日本老齡化的大背景下,生活服務型機器人發展前景十分廣闊。據日本機器人工業會預計,2015年日本產業用機器人產值將突破1萬億日元大關,到2020年,包括產業機器人和家庭生活服務型機器人,日本的機器人產值將達到2.8萬億日元。

    今年早些時候,軟銀宣佈,為6月份備貨的1000臺人形機器人“佩珀”(Pepper)一分鐘即告售罄。Pepper具有識別表情和對話的能力,可用於導購和照顧老人病患。

    或許看到老齡化帶來的巨大商機,豐田汽車和本田先後進入了機器人領域。7月,豐田宣佈,為儘早實現輔助殘障人士、老年人等在日常生活中實現生活自立的輔助型機器人(Human Support Robot,簡稱“HSR”)的實用化,與多家研究機構攜手,共同成立了推進技術開發的機制——“HSR開發聯盟”。

    對於日本社會的極度老齡化刺激了機器人產業的發展,與此同時,機器人產業的興起反過來有助於解決日本社會的極度老齡化問題。

    石黑浩(Hiroshi Ishiguro)博士是公認的人形機器人研究領袖,他以克隆機器人“雙子機器人”在界內聞名。石黑浩解釋到,他進行研究的真正目的,是透過開發類人機器人來更好地理解人類存在的意義。他設想,有一天機器人可以協助維持日本的生活質量。

    以位於長崎的Henna酒店為例,它之所以與其他酒店不同,是因為酒店主要由機器人進行管理。這是總公司開設的第一家分店,其運作效率非常高。此外,總公司計劃在日本和亞洲開設數百家其他分店。此種規模和檔次的酒店大多需要35名以上的員工。也就是說30個人類。而這家酒店目前只有不到7名人類員工,且其目標是僅需要3名人類員工。目前,該酒店正是打著“好奇心”的招牌而吸引大量遊客,同時也吸引了世界各地酒店經營者的眼球,酒店經營者對由於自動化所帶來的效率提升而十分感興趣。

    從旁觀者的角度來看,自動化所帶來的效率提升只是機器人酒店出現的其中一個原因,更深層次的原因是,日本的勞動力人口逐年下降,已經難以滿足社會正常運轉的需求。日本也曾學習歐美引入外國勞工,但由於考慮到文化衝突帶來的摩擦和治安問題,日本政府表示不會無秩序地增加外國勞工的數量,因此依然滿意滿足社會的需求,而機器人則成為替代勞動力的最佳選擇。

    早在2015年,軟銀集團董事長兼Quattroporte孫正義就提出大力發展機器人以拯救日本,他認為,日本若能匯入3000萬臺可24小時工作(3倍於正常人)的產業機器人,就相當於增加了9000萬製造業勞動人口,而支付給每臺機器人的“平均月薪”僅為1.7萬日元。這無疑將讓日本一舉兩得地扭轉在生產性和勞動人口方面的劣勢。當然,孫正義並不僅僅盯著“產業機器人”,而是認為“日本需要通用、廉價、高效能的、適用於各種工作環境的機器人”。

    從1970年開始發展,日本的機器人產業已經處於全球領先地位,日本兩大減速器廠商Nabtesco和Harmonic Drive控制了全球75%的機器人用精密減速器,而在工業機器人整機方面,FANUC、安川、那智不二越、愛普生、OTC等品牌在全球產業機器人市場中所佔份額已經超過50%。

    在日本當前,日本全華人口1.27億中,平均每4個人就有1個超過65歲的老人。養老看護需求極速擴大。在這種嚴重老齡化的現狀下,僅僅靠人工完成看護工作就是不可能完成的現實同時也不經濟。因為如此,所以日本中國產層面希望將機器人技術實際應用於養老服務,一方面解決養老市場剛需,另一方面培育先進的家用機器人產業體系。

    如,運用機械外骨骼技術,可以用來研發出老年人和病人“穿戴”的機械外衣,用以幫助病人和虛弱老人活動行走;運用人工智慧和動力裝置改裝老人常用的購物車,可以使購物車能夠自動跟隨老人,甚至幫助老人活動行走;家中的看護機器人還可以透過智慧識別、影片監控和分析系統,判斷出老人是否突犯疾病或跌倒摔傷,並且可立即通知醫護人員。

    儘管目前日本家用機器人尚未形成有效普遍的國際市場,但隨著技術進步,新材料的研發,消費級的服務機器人總有一天會走入人們的家庭。

    對於日本而言,機器人並不簡單的是人工智慧,並不簡單的是創業和投資熱,更多地是想解決經濟和社會問題。

    推動日本機器人產業發展的其他原因

    新經濟帶來新增長

    對於日本而言,經濟滯漲或緩慢增長是長期面臨的難題。而透過人工智慧的方式推動創業推動製造業推動經濟發展,實際上是一次產業升級,新經濟必然帶來新增長。

    防震救災

    有資料統計顯示,世界範圍內發生的地震約有1/10發生在日本,其中里氏6級以上的地震大約有1/5發生在日本。作為地震多發國家,機器人可望為日本防災救災增加更多的幫助和可能。

    東京奧運會帶來的良機

    日本政府和企業都期待東京奧運會和殘奧會成為普及各種服務機器人的良機,讓日本機器人產品和服務進一步向全日本和全球推廣。

    資本的助推

    包括孫正義掌舵的軟銀集團在內,很多企業和風投都熱衷於投資機器人產業,有的看重未來自動化生產,有的看重人工智慧,有的看重物聯網......資本的助推也是機器人熱的重要原因。

    當然,日本的機器人想要大面積普及,除了解決技術瓶頸和使用者體驗之外,更重要的還是得靠產業化生產,讓機器人的價格變得更加親民更具價效比,不然推廣和普及都還是天方夜譚。

  • 2 # 日本二三事

    日本積極開發機器人相關的技術,與老齡社會有很大的關聯,但是也並不能夠說完全是因為老齡化社會才會開發機器人。日本老齡化發展十分嚴重,幾十年後基本上有三分之一的人都是65歲以上的老人,針對此點,之前回答了很多相關的問題,就不再列舉詳細的資料。從我的觀點來看,日本研發機器人技術,還有一個重要的想法,那就是--救災的應用。

    東日本大地震活躍的“機器人”

    2011年3月份東日本大地震,造成了福島核電站的洩露。當時進入核電站的正是“機器人”,不過這個機器人並非是日本人研發的,而是美國生產的機器人。

    這是Honeywell公司開發的名為T―Hawk的上空監視機器人;

    放入核電站內部的是iRobot公司研發的名為Packbot的機器人;

    2個月後,為了清除裡面的障礙物,投入的依然是iRobot公司研發的名為Warrior的機器人。從這些方面來看,當時著手研究日本機器人的教授深感不安和痛感。

    未來家庭用機器人

    這裡就要說一說日本老人的問題了,日本老齡化成為一個嚴重的社會問題,所以“介護”方面無疑將成為未來極速增加的產業。可是老齡化的同時,日本少子化也是相當的嚴重,所以擔當老人日常照顧的“工作人員”將會出現大批次的不足。這也是日本現在放開簽證的主要原因。

    日本正在大力研發支撐老人日常生活的機器人裝置,主要有四點:移動支援;移乘支援;排洩支援;看護支援。現在日本市場上出現的多是第一階段的產品,那就是移動支援,比如下圖的智慧輪椅。

    可以透過影象、聲音進行一些基礎判定,透過人為的調整進行方向選擇。任何一個產業的發展都是有兩個方向:有需求的發展;革新後的需求。機器人產業(當然不只是日本)後面能夠應用的領域十分廣泛,各國都在大力的發展,而日本將目光注視到兩個方面,一個是老人的介護,另一個則是救災領域。而救災領域所需求的機器人必定比介護機器人功能更加全面,信賴性要求更加高。

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