服務機器人臨近爆發(fā)期 能有效提升工作效率

2015年7月的“第三屆外灘國際金融峰會”上，時任萬科董事會主席王石給出了這樣的預言：未來十年，萬科要做到30%的物業(yè)服務用機器人替代。

彼時人工智能的概念還未走俏，王石的預言沒能引起太多人的注意。但短短三年之后的GTC China大會上，物流機器人、配送機器人、清潔機器人、安防機器人等已經到了爭奇斗艷的地步，既包括京東、美團、菜鳥等巨頭系玩家，也有優(yōu)地科技、智行者等一大批創(chuàng)業(yè)者。

相比于消費端的行業(yè)迷局，機器人在服務端似乎已經臨近爆發(fā)期，至少在時間點上遠遠超出了王石的預期。

指路人英偉達

很多年以前的英偉達還是顯卡的代名詞，但在今年的GTC China上，主角早已不是“新核彈”，而是機器人和自動駕駛。

劇透了兩年多的Xavier芯片終于進入到了量產階段，并即將通過車規(guī)級認證，沃爾沃、小鵬汽車、奇點汽車、SF等隨即宣布加入英偉達自動駕駛大家庭。畢竟英偉達專為自動駕駛開發(fā)的AGX Xavier集高性能GPU 、定制8核 CPU 架構于一體，可實現(xiàn)每秒30萬億次運算，足以應對自動駕駛的多樣化和冗余的深度學習算法。

今年早些時候亮相的Jetson AGX Xavier，被定義成專門為機器人打造的處理器，除了每秒30萬次運算的性能，英偉達還為開發(fā)者配備了一個工具箱，包含API工具包Isaac SDK、智能機器加速應用Isaac IMX以及高度逼真的虛擬仿真環(huán)境Isaac Sim。比自動駕駛看起來更“貼心”的是，英偉達還打算幫機器人開發(fā)者解決兩個棘手問題。

第一個問題是算力。制約人工智能的三大要素是算力、算法和數(shù)據(jù)，如果不能解決算力上的瓶頸，算法和數(shù)據(jù)也就無從談起。Jetson AGX Xavier的算力已經毋庸贅述，也就是說開發(fā)者只要愿意花錢，算力問題就不再是問題。

更有吸引力的是第二個問題，機器人的智能化離不開深度學習，英偉達思索的正是機器學習的訓練方法。比如谷歌的機器人實驗室曾經花三個月的時間，用14臺機械手臂完成了30萬次拾取動作的訓練，并且為這些機械手臂配備了一整隊“鞍前馬后”的工程師。對于大多數(shù)機器人創(chuàng)業(yè)公司來說，有多少“人工”就有多少“智能”的投入產出比似乎并不劃算，一是沒這么多真金白銀，二是在時間上也耗不起。

英偉達是聰明的，試圖用虛擬仿真環(huán)境Isaac Sim來解決創(chuàng)業(yè)公司的痛點，只需要普通的游戲引擎，開發(fā)者就可以打造出非常逼真的虛擬環(huán)境，然后對機器人進行盡可能多、盡可能快的訓練，最后在物理世界中進行測試。

如此既賣硬件又趁機兜售軟件的做法，讓英偉達成為生意場上的聰明人，同時也是機器人創(chuàng)業(yè)者的指路人。

巨頭謀局，創(chuàng)業(yè)者下棋

人工智能在2018年最核心的關鍵詞就是落地，畢竟概念已經被炒了一段日子，倘若沒有產品落地，再華麗的夢想也會成為泡沫，機器人也不例外。

不只是英偉達，英特爾也頻頻在中國舉辦人工智能大會，同樣有一批機器人創(chuàng)業(yè)者站臺。高通、AMD以及國內的芯片企業(yè)，也都在嘗試給出機器人相關的解決方案。當行業(yè)進行到落地層面，服務機器人市場的競爭一度有些尷尬，就好像不同的演員拿到了同一個劇本，接下來就是“演技”的比拼了。

在這個背景下，站隊往往是創(chuàng)業(yè)者為數(shù)不多的選擇，服務機器人領域的創(chuàng)業(yè)者已經可以分為兩類，一類是在英偉達平臺上推出產品的NV系，一類是采用英特爾解決方案的Intel幫，當然也不乏游走于兩派之間的玩家。

優(yōu)地科技可能是一個典型的NV系代表。早在2014年的時候就基于英偉達Tegra 4設計了國內首款安卓游戲盒子，2015年基于英偉達最新的Tegra K1設計了機器人核心板，2016年開發(fā)了基于Jetson TX1室內機器人高性能導航定位系統(tǒng)，2017年基于Jetson TX2開發(fā)了機器人室外導航系統(tǒng)……

選擇英偉達平臺進行技術深耕，然后在產品上適用于不同的場景，大抵就是優(yōu)地科技的戰(zhàn)略傾向，在配送機器人外相繼開發(fā)了適用于KTV、餐館、酒店等場景的“優(yōu)小妹”，以及基于Tegra K1的嵌入式解決方案，并同時進行了室外的產品研發(fā)及落地。事實證明，和巨頭搞好關系的好處非常明顯，優(yōu)地科技成為美團無人配送機器人的供應商，在某種程度上得益于曾是英偉達無人駕駛方案公司的身份。

另一家在機器人領域小有名氣的Segway Robotics押注了英特爾，認為末端配送機器人屬于機器人換人，況且不是干線物流，機器人的成本直接影響到投資回報率和商業(yè)價值。英特爾嵌入式處理器+專用處理器+立體視覺導航定位的方案，同時滿足了室內低俗場景和低成本兩個條件，Segway Robotics的決策同樣不無道理。

可以給出的解釋是，英偉達Jetson AGX Xavier開發(fā)者套件的標準售價是2499美元，與室內配送機器人所要求的成本、功耗、性能、場景并不完全匹配。服務機器人有著不同的場景和不同的應用，自然需要不同的解決方案。

NV系和Intel幫的競爭仍在繼續(xù)，也讓服務機器人擺脫了消費機器人市場的同質化，在市場競爭走向白熱化之前，差異化仍將繼續(xù)。但從GTC China的動態(tài)來看，京東、美團、菜鳥等都開始采用Jetson AGX Xavier系列芯片，NV系在某種程度上成了服務機器人市場的最大公約數(shù)。

商業(yè)化迎來拐點？

無論是英偉達、英特爾等芯片巨頭的布道，還是創(chuàng)業(yè)者在應用落地上的努力，最為直接的衡量標準還是商業(yè)化。不管是To C、To B還是To G的機器人公司，最終的盈利模式都應該是商業(yè)利潤，而非是一輪接一輪的融資。

問題的癥結在于，服務機器人是否已經具備了大規(guī)模商業(yè)化的基礎，或可以從三個角度進行論證：

1、服務機器人不會憑空出現(xiàn)，本源在于機器人取代人的需求。

在整個服務機器人行業(yè)中，物流配送相關的機器人無疑是最為搶鏡的，單在GTC China大會上展出的就有智行者、優(yōu)地科技、美團、長沙行深智能、京東、菜鳥等等。

可以參考的原因是，諸如北京等一線城市由于房租上漲，外來流動人口逐年下降，快遞員的供給明顯不足，加上快遞員工資的上漲，無人配送機器人勢必會成為替代方案。事實上，快遞員只是機器人取代人這一需求的縮影，酒店服務員、物業(yè)清潔人員、小區(qū)保安等勞動型人才都面臨不同程度的緊張，也成為服務機器人得以快速商業(yè)化的基礎。

2、一筆算得清的經濟賬，成本換算成機器人受寵的直接誘因。

機器人取代人的趨勢恐怕不只是技術驅動的結果，不妨先算一筆經濟賬。

僅以清潔機器人為例，假設每小時可以清潔1500-2600平米的地面，單次充電可以工作6小時的話，清掃的總面積可以達到9000-16000平米，相當于3到5名清潔工的工作量。參照一線城市清潔工的薪資標準，企業(yè)每個月需要支付5000元左右的費用，從經濟賬上來看，當清潔機器人每年的分攤成本在10萬元以下的時候，在成本換算上已經有著人力難以匹敵的優(yōu)勢。

3、找到服務機器人的核心痛點，而非拿著錘子找釘子。

服務機器人并不需要太多的人機交互，工具性的特征或是其先于消費機器人普及的優(yōu)勢，因為外界并不期許服務機器人有多聰明，反倒是能否在效率和成本上超過人類。

切換到創(chuàng)業(yè)者的視角，競爭成敗的關鍵可能并不是成本，在大規(guī)模商業(yè)化應用前夕，刻意壓低成本似乎并沒有太多價值，畢竟成本是規(guī)模決定的。就好像物流配送也好，物業(yè)服務也罷，最核心的痛點仍是讓機器人學會自動駕駛，如此才是服務機器人落地的前提條件。也就不難理解優(yōu)地科技、京東等為何會加入NV系，好比說優(yōu)地科技的配送機器人可以智能避障、自主搭乘電梯、無需導軌運動等等，業(yè)已具備大規(guī)模商業(yè)化的基礎。

結語

人工智能催生的概念里不只有機器人，諸如智慧交通、智慧城市、智慧社區(qū)等概念也在逐漸落地。那么，當城市的基礎設施都在智能化的時候，服務機器人注定是不可或缺的存在，只是就目前來看，服務機器人的價值仍在于協(xié)助人類完成一些重復性的勞動，目的在于提升工作效率。

好在資本市場已經做出了表態(tài)，在一大波機器人相關的創(chuàng)業(yè)者中，最值錢的恰恰是專注于無人駕駛技術落地的玩家。不管是NV系還是Intel幫，以及其他第三方解決方案，想要服務機器人加速爆發(fā)，還要先找到問題的本源。