融资事件上 ， 据相关统计 ， 2021年国内机器人投融资事件291起 ， 同比增长40.6% ， 其中超过1.5亿元的项目有60起 ， 占已披露项目总数的31.4% 。 从所属的细分赛道来看 ， 2021年工业机器人投融资项目占比从2020年的23.4%上升至28.6% 。 此外 ， 公共服务机器人项目占比增幅最大 ， 2021年公共服务机器人投融资事件占比从2020年的17.1%增长至24.5% 。 2022年1-5月 ， 国内机器人投融资事件达到153起 ， 同比增长24.4% 。
随着入场玩家的增多 ， 市场竞争也日渐激烈 。 例如清洁机器人行业中头部企业科沃斯 ， 2021财年的营销费用为32.37亿元 ， 同比激增107.39% 。
偏偏扫地机器人并不是一个竞争壁垒高筑的行业 。 大多数扫地机器人内置的算法很难称得上精密 ， 它的行走路线、三维建图、避障能力、导航能力等要素建设对新入局者都十分友好 ， 故而在行业竞争中 ， 产品所表现出的能力差异不大 。
决定扫地机器人智能程度的是厂商的系统设计能力 ， 也就是算法驱动下的细节处理能力 ， 它的重要性远高于硬件上的产品参数 ， 与用户的使用体验息息相关 。 但近年来 ， 扫地领域给市场展现出的更多是生产能力 ， 而非研发能力 。 一些硬件的堆叠与内卷层出不穷 ， 具备创造力的系统革新进展缓慢 。
用户面对这样的情境不免产生疑问：机器人也不算新生领域 ， 近年来又井喷式发展 ， 为何我们身边的机器人产品 ， 却在大多数情况下令人揪心？
科幻作品的畅想 ， 让公众认为 ， 机器人既然带有“人”字 ， 就应当具有一定的智慧 ， 具备独立思考的能力 。 在此方面 ， 机器人确实没有长足发展 。 它们的日常工作仍然依赖于开发者所设定的固定程式 ， 工作思路依然是选择题 ， 由人类将选择题的题目与选项输入至机器人 ， 机器人根据遇到的情况匹配已经输入的选择题 ， 然后进行选择 ， 故而当前机器人更适合程序化的重复劳动 。
而让机器人负责扫地清洁工作之所以能给我们带来如此多的烦恼 ， 是因为家务本身并不是一个程序化工作 。 本次需要先扫地再拖地 ， 下一次也许便不是这个流程 ， 物品的摆放也很难同上次清洁时保持完全一致 ， 这就给扫地机器人带来算力上的挑战 。
比如波士顿动力公司曾研发的一款犬型机器人（机器狗） ， 它的动作系统已经十分流畅 ， 跑动和踱步都像是一个我们熟悉的动物 ， 当它踩到香蕉皮摔倒 ， 令人忍俊不禁 。 人类在家里因香蕉皮而摔倒 ， 站起来后通常会将香蕉皮捡起来 。 而机器人则是站起来后依旧行走原定的路线 。

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为什么不给机器人“捡起香蕉皮并扔到垃圾桶”的设定？看似简单的动作和逻辑 ， 实现起来相当具有难度：机器人如何判定地上的是香蕉皮需要扔掉？如果是一本书 ， 是不是也要扔到垃圾桶？如果需要分类处理 ， 香蕉皮需要扔到垃圾桶 ， 而书本需要放到书架上 ， 其它类别的杂物各有属于自己的位置 ， 这对年轻的机器人来说过于复杂 。
化身为人？
事实上 ， 面对一些相对独立的工作 ， 机器人已经展现出技术上的跨越式进展 。 在一些流水线作业的工业化场景中 ， 机器人的精度与效率远超人类 。
比如上汽大众所展示的“关灯工厂” ， 该名称意为在关灯情况下 ， 工厂依然能保持正常运作 。 该工厂拥有1400多台工业机器人 ， 负责车身焊接等工作 。 若开足马力 ， 理想情况下 ， 每一分钟就可以生产一辆纯电动汽车 。 （央视财经《经济信息联播》）

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