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機器人
IROS 2017觀察：機器人研究產業化加速，中國企業如何借力升級？
23:1——這是最頂級的人工智能學術會議和最頂級的機器人學術會議上，參展的中國公司的數量比。在今年7月底在夏威夷召開的CVPR大會上，國內阿裏巴巴、騰訊、京東、大疆、奇虎360、滴滴、今日頭條等巨頭及地平線等一批明星創業公司盡數到場，而在9月溫哥華召開的IROS大會上，參展的中國企業僅有一家。
這樣的懸殊數據對比或許反映了中國企業在這兩個領域的技術差距：在AI領域，中國與美國頂尖研究團隊的差距並不是很大，而在某些領域如計算機視覺與深度學習，中國是領先梯隊國家之一，有30-40%的論文屬於中國人，僅次於美國；而在機器人領域，雖然中國一直在進步，但普遍認為中國的機器人研究要趕上國際水平大約還需要10年左右的時間。
從另一方麵的人才供給量看，每年CS（計算機類）專業畢業生的數量都是EE（電子工程類）畢業生的數倍，根據網站mastersportal數據，全美共有1488家大學設有CS碩士學位，相比之下，僅有306家大學設有EE碩士學位，後者僅為前者的1/5。
巨頭的態度也在影響著人工智能和機器人這兩個方向在產業中的前景。以Google為例，這家科技巨頭已經收購了19家人工智能公司，Deepmind、Kaggle等公司在被Google收購後風生水起，相比之下，像Boston Dynamic這樣的機器人公司因為無法給Google帶來收益，最終被轉手軟銀，而在Andy Rubin任內力主收購的其他多家機器人公司，也難逃被冷藏的命運。
當人工智能已經開始完成從學術研究到產業轉化的轉身，機器人創業的突破口在哪裏？
企業市場 VS 消費者市場
機器人作為一個行業已經發展了幾十年，在工業領域也有著一定的應用。這當中最成熟的應用當數Tesla在Fremont的“超級工廠”，這裏擁有全球自動化程度最高的製造係統，截止目前，工廠的生產率已經提升了 400%。
即便如此，相對於Tesla的訂單量，這樣的生產效率還是不夠高。而且限於規模、成本等因素，隻有少數大型工廠可以負擔將機器人廣泛應用於生產中。
如果把機器人工業市場比作一塊金礦，那麼挖到第一桶金的應該是賣鐵鍬的。而當前的工業機器人遇到的問題是，由於通用性方麵的限製，目前機器人通常隻能解決某些特定環境、特定場景下的特定問題，而不同廠商由於需求存在差異，往往需要進行特別定製，如果能研發出價格更低、通用性更好、更智能的機器手，自然會被希望工業自動化的“淘金者”青睞。
這也是為什麼湖南瑞森可機器人科技公司的技術總監胡斌博士如此看重抓取比賽名次的原因。按胡斌的想法，他們是想一舉拿下生產和服務兩個組別的冠軍“一鳴驚人”，但由於現場比賽出了一些人為失誤，最終“隻”拿了一個冠軍和一個亞軍。
（瑞森可擁有“快換係統”的Sawyer機器手在IROS 2017抓取比賽中）
胡斌的信心來自於其研發的“快換係統”，可以讓其使用的Sawyer機器手快速更換夾具，從而適應在不同應用場景的需求。盡管沒有達到預定目標，但胡斌仍然信心滿滿。
“沒關係，明年我們自己研發的機器手就出來了。”胡斌說。
瑞森可是Sawyer機器手的開發者Rethink Robotic的戰略合作夥伴。2016年，瑞森可將Rethink Robotics的協作機器人引入中國，在此過程中，瑞森可收集了不少用戶反饋信息，但Rethink Robotics的研發節奏偏慢，這也讓胡斌產生了自己研發改進的念頭。
胡斌告訴雷鋒網，Rethink的機器手基於ROS（Robot Operating System，機器人操作係統）研發，而ROS是一個麵向機器人的開源元操作係統，主要目標是為機器人研究和開發提供代碼複用的支持，為開發者們提供了大量的庫文件、仿真和數據可視化工具組合，官方網站還提供了各種豐富的支持文檔，提供了一套“一站式”的方案。
簡單來說，ROS打造了一個強大的生態係統的同時，也降低了機器人創業的門檻，而胡斌自己研發的機器手，不僅可以達到甚至超過Rethink同級別機器手的表現，價格上也會更便宜。
“ROS就是機器人的Android，而且比Android還開放，所有都是免費的。”胡斌說。
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另一方麵，相對於企業市場，消費者市場是一個更廣闊的市場。然而與工業應用類似，目前的機器人性價比還是太低，盡管不少人看好家庭機器人、服務機器人的未來前景，但限於技術因素，這類機器人還是難以在短期內走入家庭。
相反，如果降低消費者的預期，可能會有意想不到的驚喜。最成功的例子當數大疆，在初誕生時不少消費者對無人機的印象是“隻是個航模”，但通過成功開拓了航拍市場，其估值已超過了100億美元。
換言之，如果能找到消費級機器人的第二個引爆點，誰就有可能成為第二個大疆。而IROS 2017唯一一家中國展商PerceptIn的聯合創始人張哲認為，在消費級市場，機器人產業化的下一個突破口在視覺感知。
（PerceptIn CEO張哲在IROS展台講解產品）
“機器人和人工智能的研究正在融合。”張哲告訴雷鋒網。“在視覺感知方麵尤其明顯，最近的IROS上都有機器學習和自動駕駛的單獨的Track，而在前兩三年是沒有的。”
在創辦PerceptIn之前，張哲曾經在微軟、Magic Leap分別從事機器人和人工智能方麵的工作。在他看來，機器人與人工智能屬於彼此獨立又有所關聯的兩個社區，視覺正是兩個社區中重合的那一部分。
事實上，在計算機視覺領域，IROS是排名第四的學術會議（前三個分別為CVPR、ICCV、ECCV），今年的IROS大會視覺的元素更為突出，著名計算機視覺學者李飛飛做了題為“A Quest for Visual Intelligence”的Keynote報告，大會主席張宏教授也是SLAM方麵的專家，而SLAM 技術也是機器人和計算機視覺領域的熱門研究方向。
張哲告訴雷鋒網，雖然IROS上的機器學習和自動駕駛Track上談了不少視覺相關感知相關的內容，但更多還是從幾何和機器人的角度討論視覺的應用，相比之下，類似CVPR等會議會更“純視覺”一些。
PerceptIn定位於為機器人提供視覺感知的解決方案。他們現在的主打產品是一套視覺慣性計算模組，在物聯網、掃地機器人、機器人平台乃至自動駕駛上都會有一定的應用，而目前他們主攻的一個市場就是家用掃地機器人市場，這是一個每年增長率可達50%的消費者級別市場。
而在未來，PerceptIn還計劃將其產品擴展到自動駕駛領域。張哲告訴雷鋒網，他們展位隔壁一家做激光雷達的老牌廠商就對他們的產品非常感興趣，計劃將他們的視覺係統和自己的激光雷達結合起來。為此，這家廠商還特地送了一個激光雷達給他們研究。
今年PerceptIn預計會有數百萬元的營收，這當中大部分就來自於掃地機器人的銷售。通過矽穀和深圳兩個團隊的協作，目前PerceptIn已經形成了兩個月適配一個掃地機器人底盤平台的能力，足以滿足客戶產品更新換代的周期需求。
“哪怕不拿融資，我們的業務也可以滾動起來。”張哲說。
他山之石
瑞森可和PerceptIn，隻是參加IROS的中國企業中露出水麵的“冰山一角”。
根據大會官方公布數據，IROS 2017共收錄來自中國論文66篇，論文收錄數量排在美國、德國、日本之後居第四位，占所有970篇論文的6.8%。而據大會主席張宏透露，中國注冊者與收錄論文數量比接近4:1，除了與論文相關的直接參會者外，當中也不乏希望能從大會上了解機器人領域新動向的企業人員。
但相比在AI類會議活躍的中國公司來說，機器人領域的代表在IROS上顯得低調得多。如視源股份的高級軟件工程師陽方平告訴雷鋒網，會前視源股份也曾考慮讚助IROS，但最後陽方平還是建議公司，“先觀察一下再說”。
“先觀察一下”或許也正反映了不少參會但未參展的中國公司的態度。在人工智能領域由於較少涉及到複雜的硬件操作，好的算法轉化成產品的相對容易，而在機器人領域，產業界和學術界的目標有時候會有很大的差別，往往機器人的產業應用需要的是可靠性、控製成本，而學術界想的往往是如何證明新技術的可行性和可能性，而未必適合於產業應用。
但類似人工智能領域，機器人領域也在呈現出研究向產業靠攏的趨勢。如果說人工智能研究者前往企業界的重要原因之一是人工智能對數據的依賴性越來越高，需要借助企業擁有的大量數據來完善自己的科研，機器人學術會議對硬件的依賴性也越來越高，不管是做感知、定位或是決策都依賴於新的傳感器，如在這次IROS大會上，有不少論文討論的都是諸如架構怎麼設計、硬件怎麼同步等方麵的問題；而如不同類型的傳感器的數據融合，也是學術界和產業界共同感興趣的話題。
張哲告訴我們，大會有不少論文對他們都是有啟發性的。例如這次IROS他們看到了一篇190度魚眼前後視覺計算模組的論文，這與他們半年多前的產品化方向不謀而合。而高通的另一篇眾包無人車3D地圖的論文，對於他們來說也有不小的借鑒意義。
“當然我們也會看算法真正產品化的程度，有的算法非常好，但離產品化非常遠，我們也會慎重些。”張哲最後總結說。
最後更新：2017-10-18 16:54:34