战疫之后,医疗机器人的下一个机会是“老龄化”

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战疫之后,医疗机器人的下一个机会是“老龄化”

云栖号资讯小哥 2020-04-10 14:07:06 浏览745
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文 | 特约观察员 李雷达

编辑 | 黄臻曜

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应用端市场已成熟显现,只是行业无法满足市场要求

无接触杀毒消毒、远程测体温、隔离区无传染送餐、打电话呼叫排查、疫情咨询回复……疫情期间,通过提供这些服务,很多机器人企业进行了一次完整的练兵,让大家看到了智能机器人的价值。

我们也在实战中看到了行业的一些变化。

一方面大量垂直行业客户发现自身行业对机器人的应用需求,加速了针对行业应用型机器人的研发和生产,由此带来移动机器人通用平台需求快速增长,另外,原有单纯室内外机器已无法满足需求,现在更需要复合型机器人平台。

所以医疗行业推出了更有针对性的医疗辅助机器人,比如,测温巡检机器人,防疫消杀机器人,智能物流运输机器人等室内外通用型机器人。这块空白领域恰好也是我们所擅长的领域。

另一方面,原来大量智能机器人企业主要关注以替代高强度作业为主的市场,例如清扫、物流、安防、巡检,并未充分考虑到其它行业的应用。本次疫情将很多新的应用作业场景推到了众多智能机器人企业的面前,让大家清晰的认识到如医疗、康复、医疗辅助机器人庞大市场机会。

对企业来说,机会的出现也意味着挑战的来临:

1、应用端市场已经成熟显现,只是行业无法满足市场要求。现阶段大家都停留在简单的识别分析和导航方案应用上,认为只要带上云技术带上图像识别,语音交互就是完善的产品了,很多垂直行业对机器人产品真实的应用并没有落实到真正的痛点,随着整体科技的进步,市场端对智能化无人化的理解和认识已经很清晰了,作为企业现在能做的就是沉下心,选好行业做出好产品,而不是停留在我的产品有多先进多优秀的空中楼阁。

2、这次疫情对包括我们在内的企业的产品模块化研发能力、产品量化能力、成本控制能力是一次全方位的练兵。产品模块化研发能力指的是应对机器人跨行业需要的快速研发反应能力和对整体市场痛点的分析能力,目前存在投机性,以及仍停留在解决表面问题层面。很多时候并没能展现出机器人企业应该有的智能和科技,仅仅是原始的功能堆叠。产品量化能力,问题在于大量的企业还处于行业摸索期,对于产能和工业化标准和量化基数完全没有概念,面对突如其来的市场大家都是匆忙上阵、没有前期的积累和大批量生产的能力,造成订单和机会的流失。成本把控方面,现阶段机器人成本动辄几十上百万,而真正量化市场应用在to c和to b 端其实都对价格非常敏感。

3、虽然疫情下很多企业也在制作医疗辅助机器人,但是仅仅是通过搭载弥雾机或者简易功能制作的防疫机器人,针对医疗实际应用没有能够解决根本性问题,只是为了赚一拨快钱。并且在疫情初期,仅有少数几家在疫情当中投入使用解决问题,更多的是在疫情中后期大量试点、试运行或者亮相就行的企业,暴露出行业人才素质高但是心态浮躁,大家都在追求高融资,高扩展,并未认真听取市场所需,因此真正机会到来的时候,大量不能落地的技术泡沫被戳破。我们相信机会只留给真正沉下心在行业内认真前行的企业,也相信经过此次疫情,会有很多公司改变原有做法,真正思考并下沉到真实的行业应用当中。

医疗辅助机器人在2-3年内将大面积应用

这次疫情,让我们对未来智慧城市无人化应用场景的认识更加清晰。

国内智能城市的布局仍属于非常初级阶段,大环境是导致机器人无法全面覆盖的主要原因,另外由于现阶段机器人的成本问题居高不下,所以并未实现前期产品大批量投放市场,更多是以试点或者小批量运行为主,无法短时间行成规模化应用。但是这次疫情,让我们看到了机器人在to B快速落地的新机会。

我们煜禾森从18年开始在智能医疗辅助机器人领域产品研发布局,做过大量分析和实践。在实际医疗场景中,我们也发现原有医疗方式仍在大量采用人工护理阶段,大量医疗资源浪费在重复诊疗阶段,也将医护人员置于危险境地,特别是针对传染性疾病与慢性疾病的诊断治疗,医疗人员与病患承受着巨大心理压力,所以我们希望从就诊人员情况确证治疗环节到后期康复环节实现最大程度无人化,通过大数据AI智能加快医疗安全与加速医疗智能化,降低医疗风险与医疗救治成本。本次疫情提前将行业机会展现,我们认为医疗行业辅助机器人在2-3年内将大面积应用的机会。

从行业更长远的发展来看,国内社会逐渐步入老龄化社会,预计2030年,中国65岁以上人口占比将超过日本,成为全球人口老龄化程度最高国家,伴随老龄化趋势将会出现大量慢性疾病,社会将面临老年医疗保健服务需求快速增长与老年医疗资源短缺的双重挑战。医疗机器人将会是从b端真正走入c端未来应用的爆发增长点。与此同时,5G、人工智能等技术的同步加速,也会给医疗辅助机器人带来快速发展的机会。

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机器人病房待诊,等待医生激活指令 ,进行协同诊疗

医疗服务机器人将是医疗机器人量化的终极市场

5年内智能机器人市场依然集中在to B 与 to G 端,同期也将出现新的行业机遇,容量会扩大现有百倍以上,虽然to B 格局将依旧由生态把持,如物流系的京东、顺丰、美团、阿里、中国邮政,to G端的应用继续由政府职能部门把控,但新的行业应用如医疗救护,消毒消杀等行业的体量将比原有无人物流与无人巡检更大。

在C端,我们认为未来医疗服务类机器人的应用将是医疗机器人量化的终极市场,慢性肌肉萎缩,血栓手术后肢体恢复,瘫痪病人辅助等市场,只要深入其中之一,企业的体量我们相信会超越现阶段任何机器人公司。如强脊柱炎在中国患病率为0.25%,也就是每400人中有1人患病,此类疾病约20%的患者有家族聚集的现象,好发于20-30岁,虽然不会影响患者的寿命,但是会严重降低患者生活质量,治疗上,分药物和非药物治疗两种,需要患者针对脊柱、胸廓等进行专门的锻炼。机器人作用于此时将大大降低病患长期诊疗的费用。

至于防疫机器人这个赛道,我认为针对防疫应用是非常态化的需求,在未来医疗诊疗手段将会越来越快速对于传染性疾病进行控制,所以我们不认为防疫机器人在未来市场有全面的应用。

随着大量行业生态的把持者自身也在不断往无人化应用前行,最终的市场竞争将是相当残酷,对于想要沉下心来进入医疗机器人行业的企业,我们有一些建议:

1、首先要做到的是明确规划,如果选择进入医疗智能机器人行业,可以考虑深耕医疗诊断与医疗服务机器人,不单做简单的医疗物资配送,也要避免与达芬奇手术机器人、西门子智能诊疗机器人等高段位机器人公司的直面竞争。

2、产品思路方向可以先从动物医疗诊断与状况监测做起。我们现在也在与国内某大型养殖场开展合作,在机器人应用行业中,得数据者得天下。 现代化大型养殖场环境与大城市密级居住环境相似,并且每年会有各种动物疫情出现,可以快速搭建病毒传播数学模型与症状监测,动物由于无法表达病因,所以需要更多机器人组合多重数据进行分析,这比机器人诊断人类病症更加复杂,我们也在不断积累动物患病模型,将机器人诊疗应用逻辑与应用点打通,同期也通过与解放军301医院的合作,完善机器人对人体病例大数据采集分析,行程原始数据积累。

3、在保证企业同期盈利的情况下,医疗诊疗机器人的智能化和可靠性同期也要快速提高。

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原文发布时间:2020-04-09
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