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    掌握了自動駕駛技術(shù),服務(wù)機器人的落地還遠嗎?

    2019-07-07 16:26Alter
    計算機應(yīng)用文摘·觸控 2019年1期
    關(guān)鍵詞:算力商業(yè)化開發(fā)者

    Alter

    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2018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(chǎn)階段,并即將通過車規(guī)級認證,沃爾沃、小鵬汽車、奇點汽車和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和定制8核CPU架構(gòu)于一體,可實現(xiàn)每秒30萬億次運算,足以應(yīng)對自動駕駛的多樣化和冗余的深度學習算法。

    2018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(yīng)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(jīng)不必贅述,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(jīng)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(chǎn)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(guān)鍵詞就是“落地”,畢竟概念已經(jīng)被炒了一段日子,倘若沒有產(chǎn)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(nèi)的芯片企業(yè),也都在嘗試給出機器人相關(guān)的解決方案。當行業(yè)進行到落地層面,服務(wù)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(wù)機器人領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者已經(jīng)可以分為兩類,一類是在英偉達平臺上推出產(chǎn)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年的時候它就基于英偉達Tegra 4設(shè)計了國內(nèi)首款Android游戲盒子,2015年基于英偉達最新的Tegra K1設(shè)計了機器人核心板,2016年開發(fā)了基于Jetson TX1室內(nèi)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(shù)深耕,然后在產(chǎn)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,優(yōu)地科技還相繼開發(fā)了適用于KTV、餐館和酒店等場景的“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(chǎn)品研發(fā)及落地。事實證明,和巨頭搞好關(guān)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(yīng)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(lǐng)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(nèi)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2 499美元,與室內(nèi)配送機器人所要求的成本、功耗、性能和場景并不完全匹配。服務(wù)機器人有著不同的場景和不同的應(yīng)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(wù)機器人擺脫了消費機器人市場的同質(zhì)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、美團和菜鳥物流等都開始采用Jetson AGX Xavier系列芯片,NV系在某種程度上成了服務(wù)機器人市場的最大公約數(shù)。

    商業(yè)化迎來拐點?

    無論是英偉達和英特爾等芯片巨頭的布道,還是創(chuàng)業(yè)者在應(yīng)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(yīng)該是商業(yè)利潤,而非是一輪接一輪的融資。問題的癥結(jié)在于,服務(wù)機器人是否已經(jīng)具備了大規(guī)模商業(yè)化的基礎(chǔ),或可以從以下三個角度進行論證。

    1、服務(wù)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(wù)機器人行業(yè)中,物流配送相關(guān)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、京東和菜鳥物流等。

    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(wù)員、物業(yè)清潔人員和小區(qū)保安等勞動型人才都面臨不同程度的緊張情況,也成為服務(wù)機器人得以快速商業(yè)化的基礎(chǔ)。

    2、一筆算得清的經(jīng)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(shù)驅(qū)動的結(jié)果,不妨先算一筆經(jīng)濟賬。僅以清潔機器人為例,假設(shè)每小時可以清潔1 500㎡~2 600㎡的地面,單次充電可以工作6小時的話,清掃的總面積可達9 000㎡~16 000㎡,相當于3名~5名清潔工的工作量。參照一線城市清潔工的薪資標準,普通企業(yè)每個月需要支付5 000元人民幣左右的費用,從經(jīng)濟賬上來看,當清潔機器人每年的分攤成本在10萬元人民幣以下的時候,在成本換算上已經(jīng)有著人力難以匹敵的優(yōu)勢。

    3、找到服務(wù)機器人的核心痛點,而非拿著錘子找釘子。服務(wù)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(wù)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(guān)鍵可能并不是成本,在大規(guī)模商業(yè)化應(yīng)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(wù)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(wù)機器人落地的前提條件。也就不難理解優(yōu)地科技和京東等為何會加入NV系,好比說優(yōu)地科技的配送機器人可以智能避障、自主搭乘電梯和無需導軌運動等,業(yè)已具備大規(guī)模商業(yè)化的基礎(chǔ)。

    最后,人工智能催生的概念里不只有機器人,諸如智慧交通、智慧城市和智慧社區(qū)等概念也在逐漸落地。那么,當城市的基礎(chǔ)設(shè)施都在智能化的時候,服務(wù)機器人注定是不可或缺的存在,只是就目前來看,服務(wù)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(jīng)做出了表態(tài),在一大波機器人相關(guān)的創(chuàng)業(yè)者中,最值錢的恰恰是專注于無人駕駛技術(shù)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(wù)機器人加速爆發(fā),還要先找到問題的本源。

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