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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。

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(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(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(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(jīng)具備了大規(guī)模商業(yè)化的基礎，或可以從以下三個角度進行論證。

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，也成為服務機器人得以快速商業(yè)化的基礎。

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驅(qū)動的結果，不妨先算一筆經(jīng)濟賬。僅以清潔機器人為例，假設每小時可以清潔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。

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(jīng)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。