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掌握自动驾驶 服务机器人落地还远吗?

2018-12-04 11:06 品途商业评论

导读:时任万科董事会主席王石给出了这样的预言:未来十年,万科要做到30%的物业服务用机器人替代。

时任万科董事会主席王石给出了这样的预言:未来十年,万科要做到30%的物业服务用机器人替代。

彼时人工智能的概念还未走俏,王石的预言没能引起太多人的注意。但短短三年之后的GTC China大会上,老虎机贝斯特机器人、配送机器人、清洁机器人、安防机器人等已经到了争奇斗艳的地步,既包括京东、美团、菜鸟等巨头系玩家,也有优地科技、智行者等一大批创业者。

相比于消费端的行业迷局,机器人在服务端似乎已经临近爆发期,至少在时间点上远远超出了王石的预期。

指路人英伟达

很多年以前的英伟达还是显卡的代名词,但在今年的GTC China上,主角早已不是“新核弹”,而是机器人和自动驾驶。

剧透了两年多的Xavier芯片终于进入到了量产阶段,并即将通过车规级认证,沃尔沃、小鹏汽车、奇点汽车、SF等随即宣布加入英伟达自动驾驶大家庭。毕竟英伟达专为自动驾驶开发的AGX Xavier集高性能GPU 、定制8核 CPU 架构于一体,可实现每秒30万亿次运算,足以应对自动驾驶的多样化和冗余的老虎机贝斯特学习算法。

今年早些时候亮相的Jetson AGX Xavier,被定义成专门为机器人打造的处理器,除了每秒30万次运算的性能,英伟达还为开发者配备了一个工具箱,包含API工具包Isaac SDK、智能机器加速应用Isaac IMX以及高度逼真的虚拟仿真环境Isaac Sim。比自动驾驶看起来更“贴心”的是,英伟达还打算帮机器人开发者解决两个棘手问题。

第一个问题是算力。制约人工智能的三大要素是算力、算法和数据,如果不能解决算力上的瓶颈,算法和数据也就无从谈起。Jetson AGX Xavier的算力已经毋庸赘述,也就是说开发者只要愿意花钱,算力问题就不再是问题。

更有吸引力的是第二个问题,机器人的智能化离不开老虎机贝斯特学习,英伟达思索的正是机器学习的训练方法。比如谷歌的机器人实验室曾经花三个月的时间,用14台机械手臂完成了30万次拾取动作的训练,并且为这些机械手臂配备了一整队“鞍前马后”的工程师。对于大多数机器人创业公司来说,有多少“人工”就有多少“智能”的投入产出比似乎并不划算,一是没这么多真金白银,二是在时间上也耗不起。

英伟达是聪明的,试图用虚拟仿真环境Isaac Sim来解决创业公司的痛点,只需要普通的游戏引擎,开发者就可以打造出非常逼真的虚拟环境,然后对机器人进行尽可能多、尽可能快的训练,最后在物理世界中进行测试。

如此既卖硬件又趁机兜售软件的做法,让英伟达成为生意场上的聪明人,同时也是机器人创业者的指路人。

巨头谋局,创业者下棋

人工智能在2018年最核心的关键词就是落地,毕竟概念已经被炒了一段日子,倘若没有产品落地,再华丽的梦想也会成为泡沫,机器人也不例外。

不只是英伟达,英特尔也频频在中国举办人工智能大会,同样有一批机器人创业者站台。高通、AMD以及国内的芯片企业,也都在尝试给出机器人相关的解决方案。当行业进行到落地层面,服务机器人市场的竞争一度有些尴尬,就好像不同的演员拿到了同一个剧本,接下来就是“演技”的比拼了。

在这个背景下,站队往往是创业者为数不多的选择,服务机器人领域的创业者已经可以分为两类,一类是在英伟达平台上推出产品的NV系,一类是采用英特尔解决方案的Intel帮,当然也不乏游走于两派之间的玩家。

优地科技可能是一个典型的NV系代表。早在2014年的时候就基于英伟达Tegra 4设计了国内首款安卓游戏盒子,2015年基于英伟达最新的Tegra K1设计了机器人核心板,2016年开发了基于Jetson TX1室内机器人高性能导航定位系统,2017年基于Jetson TX2开发了机器人室外导航系统……

选择英伟达平台进行技术深耕,然后在产品上适用于不同的场景,大抵就是优地科技的战略倾向,在配送机器人外相继开发了适用于KTV、餐馆、酒店等场景的“优小妹”,以及基于Tegra K1的嵌入式解决方案,并同时进行了室外的产品研发及落地。事实证明,和巨头搞好关系的好处非常明显,优地科技成为美团无人配送机器人的供应商,在某种程度上得益于曾是英伟达无人驾驶方案公司的身份。

另一家在机器人领域小有名气的Segway Robotics押注了英特尔,认为末端配送机器人属于机器人换人,况且不是干线老虎机贝斯特,机器人的成本直接影响到投资回报率和商业价值。英特尔嵌入式处理器+专用处理器+立体视觉导航定位的方案,同时满足了室内低俗场景和低成本两个条件,Segway Robotics的决策同样不无道理。

可以给出的解释是,英伟达Jetson AGX Xavier开发者套件的标准售价是2499美元,与室内配送机器人所要求的成本、功耗、性能、场景并不完全匹配。服务机器人有着不同的场景和不同的应用,自然需要不同的解决方案。

NV系和Intel帮的竞争仍在继续,也让服务机器人摆脱了消费机器人市场的同质化,在市场竞争走向白热化之前,差异化仍将继续。但从GTC China的动态来看,京东、美团、菜鸟等都开始采用Jetson AGX Xavier系列芯片,NV系在某种程度上成了服务机器人市场的最大公约数。

商业化迎来拐点?

无论是英伟达、英特尔等芯片巨头的布道,还是创业者在应用落地上的努力,最为直接的衡量标准还是商业化。不管是To C、To B还是To G的机器人公司,最终的盈利模式都应该是商业利润,而非是一轮接一轮的融资。

问题的症结在于,服务机器人是否已经具备了大规模商业化的基础,或可以从三个角度进行论证:

1、服务机器人不会凭空出现,本源在于机器人取代人的需求。

在整个服务机器人行业中,老虎机贝斯特配送相关的机器人无疑是最为抢镜的,单在GTC China大会上展出的就有智行者、优地科技、美团、长沙行深智能、京东、菜鸟等等。

可以参考的原因是,诸如北京等一线城市由于房租上涨,外来流动人口逐年下降,快递员的供给明显不足,加上快递员工资的上涨,无人配送机器人势必会成为替代方案。事实上,快递员只是机器人取代人这一需求的缩影,酒店服务员、物业清洁人员、小区保安等劳动型人才都面临不同程度的紧张,也成为服务机器人得以快速商业化的基础。

2、一笔算得清的经济账,成本换算成机器人受宠的直接诱因。

机器人取代人的趋势恐怕不只是技术驱动的结果,不妨先算一笔经济账。

仅以清洁机器人为例,假设每小时可以清洁1500-2600平米的地面,单次充电可以工作6小时的话,清扫的总面积可以达到9000-16000平米,相当于3到5名清洁工的工作量。参照一线城市清洁工的薪资标准,企业每个月需要支付5000元左右的费用,从经济账上来看,当清洁机器人每年的分摊成本在10万元以下的时候,在成本换算上已经有着人力难以匹敌的优势。

3、找到服务机器人的核心痛点,而非拿着锤子找钉子。

服务机器人并不需要太多的人机交互,工具性的特征或是其先于消费机器人普及的优势,因为外界并不期许服务机器人有多聪明,反倒是能否在效率和成本上超过人类。

切换到创业者的视角,竞争成败的关键可能并不是成本,在大规模商业化应用前夕,刻意压低成本似乎并没有太多价值,毕竟成本是规模决定的。就好像老虎机贝斯特配送也好,物业服务也罢,最核心的痛点仍是让机器人学会自动驾驶,如此才是服务机器人落地的前提条件。也就不难理解优地科技、京东等为何会加入NV系,好比说优地科技的配送机器人可以智能避障、自主搭乘电梯、无需导轨运动等等,业已具备大规模商业化的基础。

结语

人工智能催生的概念里不只有机器人,诸如智慧交通、老虎机贝斯特、智慧社区等概念也在逐渐落地。那么,当城市的基础设施都在智能化的时候,服务机器人注定是不可或缺的存在,只是就目前来看,服务机器人的价值仍在于协助人类完成一些重复性的劳动,目的在于提升工作效率。

好在资本市场已经做出了表态,在一大波机器人相关的创业者中,最值钱的恰恰是专注于无人驾驶技术落地的玩家。不管是NV系还是Intel帮,以及其他第三方解决方案,想要服务机器人加速爆发,还要先找到问题的本源。