从2015年高新兴机器人发布国内第一款巡逻机器人并引发行业热议起算，安防巡逻机器人的发展已经进入到了第四年，产品层面的热度仍在继续，并在2019年集中爆发，巡逻机器人的发展盛况让业界将其定为安防巡逻机器人发展的元年，去年优必选发布智能巡检机器人以及高新兴机器人发布巡逻机器人2.0千巡系列。

　　巡逻机器人起势，网络配置的发展功不可没。2019年，高新兴巡逻机器人2.0千巡系列发布后，机器人的行走和导航能力不再是机器人行业最显著的标签，这显示仅仅依靠机器人基本能力已经不足以支撑产品继续发展。另一方面，机器人的工作稳定性对于客户而言已然是重点关注的问题。对于不同的厂家而言，机器人的工作能力并不一样，对于拥有较长的技术和安防积淀的高新兴机器人来说，前期积累的红利使得我们有较长的时间窗口来打磨产品在不同客户场景下的应用能力，对于前期没有积累起同等安防积淀的厂家来说，只能抓住行业基础红利，并在自身的基本功上快速下硬功夫。

　　巡逻机器人行业持续被看好的同时，竞争格局也持续处于动态变化中，而5G网络则加剧了这种变化，为巡逻机器人的发展打开了无限空间。

　　网络成为机器人稳定性的天花板

　　过去几年，机器人在网络传输方面主要采用自建WiFi、3G和4G方式进行组网，在实际应用中还存在诸多问题。安防巡逻机器人主要应用于公共安全、企业园区、机场车站、展览展会、房地产等场景，的在室外大面积的园区部署巡逻机器人时，自建WiFi无法保证机器人运行区域的全覆盖。同时因为园区或者广场等场景下有较多的建筑物遮挡，现场也存在较多的复杂的网络干扰，现有的WiFi难以穿透多层建筑物实现网络传输，网络传输的稳定性也受到极大的挑战。

　　根据我们这几年部署的机器人项目来看，自建的WiFi以及3G、4G方式组网，要实现大数据大范围传输的建设或者使用成本极高，同时由于节点及影响因素多，维护查找问题困难。同时对于部分网络安全要求高的场景如公安、司法、部队、核电等场景需要高安全的网络传输，采用自建网络安全性不足。

　　而5G网络具有覆盖范围大、安全性高、穿透能力强、数据传输稳定等特性，机器人维修，同时可以预见的是，它的费用也相对较低，是未来安防巡逻机器人部署的最佳网络方案。利用5G网络的高带宽、低延时，可保障现场高清图像的实时传送，可以满足在危险、有害健康等环境使用机器人进行远程控制的要求。同时指挥系统与监控设备之间既可以通过5G网通信，也可以建立直连通信。

　　云平台是巡逻机器人竞争的最大护城河

　　对客户应用场景的解决方案被认为是当下巡逻机器人最重要的护城河之一。目前市面上的巡逻机器人，都是基于机器人本体的传感器、数据融合来实现决策的，比如识别道路、确认障碍物、自动感应装置、紧急制动系统等功能，即使在没有网络的情况下也能发挥应有的功能，但是这种单凭本地端的分析决策方式，有很大的局限性，也容易受到雨、雪、雾、强光等环境影响，单台巡逻机器人的各类传感器不能保证各类信息的准确。同时，园区环境复杂，摄像头、雷达和激光雷达等本地传感系统受限于视距、环境等因素影响，要实现高精准识别和分析，需要弥补本地传感器所欠缺的感知能力。

　　如果要达到人类的判断力一样精确的识别和分析，巡逻机器人则必须具备联网的能力。结合物联网、移动互联网与人工智能技术，可实现对车辆、人员、设备等监视、监测对象的自动识别跟踪、自动控制，利用云平台的信息综合判断园区状况，并能够对异常情况进行定位与即时处理，灵活快速地应对紧急情况。巡逻机器人通过传感器收集全面的环境信息，再对信息融合处理，并作出快速且正确的决策。

　　借助云平台，多巡逻机器人协同服务也得以实现，目前高新兴巡逻机器人已经实现路口位置协同、业务调配协同、与固定传感器的协同，返修任务协同等功能。

　　边缘计算让巡逻机器人潜力无限

　　如果说云端是大脑，那么巡逻机器人的边缘计算单元就是神经末梢。超清可见光摄像机、热成像仪、150度广角工业级高清摄像机、温湿度采集传感器、避障式立体摄像机、超声波雷达、激光雷达。。.。这些边缘计算单元快速响应，将数据处理后汇总并上传云端服务器，最终通过云端实现机器人统一管理、统一工作 。5G核心网控制面与数据面彻底分离，在NFV的帮助下，网络部署更加灵活，从而使能分布式的边缘计算部署。边缘计算将更多的数据计算和存储从“核心”下沉到“边缘”，部署于接近数据源的地方，一些数据不必再经过网络到达云端处理，从而降低时延和网络负荷，也提升了数据安全性和隐私性。

　　这对于时延要求极高、数据处理和存储量极大的安防巡逻机器人而言，重要性不言而喻。未来对于巡逻机器人安保监控范围内的人、事、物，如人脸、行为、特殊物品、车等或均将部署边缘计算，KUKA机器人示教器维修，实现本地端的数据处理、加密和决策，并提供实时、高可靠的通信能力。

　　边缘计算的价值就相当于对数据在本地进行计算后，减少云端计算时间，以此实现快速响应。在5G网络的使能下，边缘计算的结算速度得到提升，消除了上传图像数据耗时造成的延迟，从而降低了系统延迟 ，这意味着监控者可以更快地看到更加高清的视频和其他分析报告。同时，巡逻机器人的识别功能在本地执行，可以实时展示人、事、物的识别和分析结果，整个安保任务都动态可展示的。

　　巡逻机器人终端数据采集后，边缘计算设备按照策略和模型进行处理，将有效信息上传到机器人云大脑，与云大脑进行交互协同，并与终端交互实现智能控制与信息传递。凭借着边缘计算与涉及人脸识别、物品识别、行为分析等人工智能相结合的技术，巡逻机器人可以在各种场景中加以使用，形成一套完整安保解决方案。通过释放数据潜力，让巡逻机器人做安防保障任务中的每一个环节都能够提升效率并且优化体验，最终为安防赋能。

　　随着人工智能和边缘计算等技术的进程加快，技术实现的成本将呈现一个非常陡峭的下滑。