掌握了自動駕駛,服務機器人的落地還遠嗎?

掌握了自動駕駛,服務機器人的落地還遠嗎?
掌握了自動駕駛,服務機器人的落地還遠嗎?

2015年7月的“第三屆外灘國際金融峯會”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。但短短三年之後的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鬥豔的地步,既包括京東、美團、菜鳥等巨頭系玩家,也有優地科技、智行者等一大批創業者。

相比於消費端的行業迷局,機器人在服務端似乎已經臨近爆發期,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芯片終於進入到了量產階段,並即將通過車規級認證,沃爾沃、小鵬汽車、奇點汽車、SF等隨即宣佈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的AGX Xavier集高性能GPU 、定製8核 CPU 架構於一體,可實現每秒30萬億次運算,足以應對自動駕駛的多樣化和宂餘的深度學習算法。

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、算法和數據,如果不能解決算力上的瓶頸,算法和數據也就無從談起。Jetson AGX Xavier的算力已經毋庸贅述,也就是説開發者只要願意花錢,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台機械手臂完成了30萬次拾取動作的訓練,並且為這些機械手臂配備了一整隊“鞍前馬後”的工程師。對於大多數機器人創業公司來説,有多少“人工”就有多少“智能”的投入產出比似乎並不划算,一是沒這麼多真金白銀,二是在時間上也耗不起。

英偉達是聰明的,試圖用虛擬仿真環境Isaac Sim來解決創業公司的痛點,只需要普通的遊戲引擎,開發者就可以打造出非常逼真的虛擬環境,然後對機器人進行儘可能多、儘可能快的訓練,最後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,同時也是機器人創業者的指路人。

巨頭謀局,創業者下棋

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業者站台。高通、AMD以及國內的芯片企業,也都在嘗試給出機器人相關的解決方案。當行業進行到落地層面,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,站隊往往是創業者為數不多的選擇,服務機器人領域的創業者已經可以分為兩類,一類是在英偉達平台上推出產品的NV系,一類是採用英特爾解決方案的Intel幫,當然也不乏遊走於兩派之間的玩家。

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

選擇英偉達平台進行技術深耕,然後在產品上適用於不同的場景,大抵就是優地科技的戰略傾向,在配送機器人外相繼開發了適用於KTV、餐館、酒店等場景的“優小妹”,以及基於Tegra K1的嵌入式解決方案,並同時進行了室外的產品研發及落地。事實證明,和巨頭搞好關係的好處非常明顯,優地科技成為美團無人配送機器人的供應商,在某種程度上得益於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於機器人換人,況且不是幹線物流,機器人的成本直接影響到投資回報率和商業價值。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、場景並不完全匹配。服務機器人有着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,也讓服務機器人擺脱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。但從GTC China的動態來看,京東、美團、菜鳥等都開始採用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。

商業化迎來拐點?

無論是英偉達、英特爾等芯片巨頭的佈道,還是創業者在應用落地上的努力,最為直接的衡量標準還是商業化。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利潤,而非是一輪接一輪的融資。

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

1、服務機器人不會憑空出現,本源在於機器人取代人的需求。

在整個服務機器人行業中,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於房租上漲,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、物業清潔人員、小區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,相當於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着人力難以匹敵的優勢。

3、找到服務機器人的核心痛點,而非拿着錘子找釘子。

服務機器人並不需要太多的人機交互,工具性的特徵或是其先於消費機器人普及的優勢,因為外界並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。

切換到創業者的視角,競爭成敗的關鍵可能並不是成本,在大規模商業化應用前夕,刻意壓低成本似乎並沒有太多價值,畢竟成本是規模決定的。就好像物流配送也好,物業服務也罷,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。也就不難理解優地科技、京東等為何會加入NV系,好比説優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,業已具備大規模商業化的基礎。

結語

人工智能催生的概念裏不只有機器人,諸如智能交通、智能城市、智能社區等概念也在逐漸落地。那麼,當城市的基礎設施都在智能化的時候,服務機器人註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於協助人類完成一些重複性的勞動,目的在於提升工作效率。

好在資本市場已經做出了表態,在一大波機器人相關的創業者中,最值錢的恰恰是專注於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,還要先找到問題的本源。

文|Alter