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在“降本增效”的新時代議題下，近年來，人工智能技術迎來空前爆發的機會，從軟件解決方案到硬件載體，從巨頭到創業創新，在人工智能這個大賽道上，各細分領域玩家云集，集聚出一股新的勢力。作為人工智能技術的最佳載體的機器人也遍地開花。

在醫療行業，一直以來面臨著資源不足、患者支出成本高、醫療機構效率較低的痛點，而這恰恰為人工智能在醫療行業的落地提供了基礎。依托于人工智能技術的創業創新在醫療各個場景逐個擊破，僅在機器人范疇，就有包括手術機器人、制藥機器人、康復機器人、遠程醫療機器人、陪伴機器人、醫院服務機器人等大范圍落地，有效的推動醫療信息化的發展。

其中，醫院服務機器人作為醫療機構降本增效的重要方向，也開始大舉擴張落地，數據顯示，2017年，我國服務機器人市場規模達到13.2億美元，同比增長約28%，高于全球服務機器人市場年均增速。2018年上半年，中國服務機器人市場規模增長至16.4億美元。其中，家用服務機器人、醫療服務機器人和公共服務機器人市場規模分別為6.5億美元、5.2億美元和4.7億美元。與此同時，資本的熱情點燃了業界對醫療服務機器人市場的關注。

醫療服務機器人有什么不一樣？

機器人迎賓，機器人上菜……，各類機器人開始在我們生活的方方面面入侵，從目前的行業現狀來看。機器人率先涉足的往往是一些重復性、機械類的工作場景，在醫療機構，包括醫療物資配送、引導、分診等等場景也是目前服務機器人落地的首選場景。事實上，近年來，隨著智慧醫療的持續推進，越來越多的AI終端已經成為醫療機構標配。

數據顯示，在醫療場景中，手術機器人占比16%，康復機器人占比41%，醫療服務機器人占比17%，健康服務機器人占比8%，其他類型機器人占比17%。而服務機器人目前分為To B與To C兩大場景，醫療場景To B的機器人是服務于醫療機構、醫生、醫護人員，如物資配送、消毒，其次包括一些自助的配備診斷檢測功能如血壓儀、體溫計等設備的終端，可以通過AI、物聯網等技術將數據傳輸給醫生，降低醫護的工作負擔，提升效率。

但目前來說，C端的醫療服務機器人因價格等因素制約，大部分尚停留在概念階段，只有當整個機器人的上下游行業都比較成熟了，這種醫療護理機器人才能夠往toC的方向發展。

在B端，醫療服務機器人也有著諸多的特殊性，醫療服務機器人與文化娛樂、生活服務機器人又不同，生活場景類服務機器人相對來說門檻較低，醫療服務機器人更加強調穩定性，與場景的接洽能力、協同能力，這也意味著在技術層面要求更高。以AGV為例，工業AGV一般來說都是重復性場景與路線，一套系統可以重復使用，并且工作環境也是相對穩定的，而在醫療場景，路線往往是不一樣的，功能需求每次也不相同，工作場景也具有很大的不確定性。

在整個醫療機器人較高的行業門檻下，這種極高的技術要求在避免市場同質化的同時，企業也要面臨長時間的醫療注冊認證周期，需要大量的研發資金投入。同時，在研發專業度方面，對企業要求也非常高。

人工智能本質上市對大數據的應用，尤其在醫療行業是一個專業性極強的領域，機器人要取代人力是不太可能的，更多的將是醫療場景中的一個輔助角色，一方面是給醫院的工作人員提供更加高效的工具；另外一個方面就是能夠代替簡單的重復性的勞力，而讓他們能夠從這種大量的重復性的日常工作中解放出來；其次，比如醫學科等對于醫護人有輻射、傳染危險的場景可以以機器人作為代替或者協助，保障醫護人員的安全性。

場景落地能力是目前醫療服務機器人行業的核心競爭力

對于醫療服務機器人行業來說，目前尚處于最初的發展階段，這對于機器人品牌來說，一方面需要在研發方面大力度投入，另一方面面臨著巨大的銷售壓力，所以如何快速的落地，自我造血，是現階段醫療服務機器人品牌活下去的唯一方式。

這也意味著，醫療服務機器人更偏向于需求驅動創新類型，即從醫療場景的痛點，反向驅動技術創新，更多的是去迎合醫療場景的痛點，這恰恰能保證產品的落地能夠更加的快速，在現階段的想象范圍，包括醫療物資管理、智慧醫療院內感染控制、機器人底盤等幾大類有著明確的需求。

事實上，目前在醫院等醫療機構，智慧醫療開始大面積落地，包括分診，掛號等傳統需要消耗大量人力、時間成本的環節，通過物聯網、人臉識別、語音交互、人工智能等技術，為醫院搭建智慧化的醫療服務體系，在智慧醫療、各類智能終端的落地中得以緩解；其次，在醫療物資管理方面，軟硬件一體化的智能解決方案可以真正實現提升配送效率、精細化管理，降低醫院成本。

與此同時，醫院這一場景是一個非常復雜的環境，職能部門復雜冗長，要實現真正的智能化，前提是需要構建一個統一、一體化的系統來承載這些服務機器人的正常運作，即如何實現與醫院整套系統的協同集成。目前來說，醫療機器人行業發展尚在初期，包括大部分的解決方案提供商也是在近兩年成立，這很難的軟硬件層面形成標準共識。其次，醫療屬性明顯，面臨非常嚴格的醫療產品準入機制。

萬億市場大門才剛打開，快速破局面臨諸多難題

結合醫療場景及服務機器人市場目前的現狀，我們也不難窺見，機器人將在未來的醫療場景起到巨大的作用，據BCG波士頓咨詢數據，預計未來5年年該領域復合增長率能穩定在15.4%，未來將形成萬億的產業鏈。但回到當下，這一市場才剛剛起步，在國內市場滲透率不足5%。這背后還有一系列難題需要解決。

僅以物資管理這個場景來說，事實上是徹底的重構醫院內的供應鏈體系，一方面，醫院物資供應種類繁多，其次，運送場景復雜，運送過程中要考慮建筑結構，比如科室、病房、樓層、門診、護士站，載入配送過程如何劈開人流等等，其次包括物資追溯等方面也需要精準化把控，都需要針對醫院做個性化的智慧化定制。智慧化的物資管理配送方式是醫療機構降本增效的有效方式，但要真正實現普及還需要很多的路要走。自然對于其他場景，目前也存在諸多的難點。

其次，從整體來看，我國醫療機器人尚處于研發與臨床階段，尚未形成完善的產業鏈體系與規模化產業，另一方面，醫療機器人是屬于技術密集型產品，需要各維度的技術融合等這一系列問題都需要創新、時間與資本一起的解決。

但無可否認的是，醫療機器人在場景應用中有著巨大的潛力和優勢，也正因此，一股蓬勃的創新力量也在集中爆發，共同打開一個新時代的大門。相關研究報告指出，預計全球醫療機器人市場將由2011年的54.8 億美元發展到2018年的136 億美元，年復合增長率為12.6%，同時，據預測，未來手術機器人和康復機器人的行業規模，將分別由2014 年的32 億和2.2 億美元增長到2021 年的200億和32 億美元，年均復合增速將分別達到29.9%、46.6%同時，服務機器人作為醫療場景最易落地的分支所創造的成績，必將在其他領域繼續上演共同迎接一個新時代的帶來。