掌握了自动驾驶技术，服务机器人的落地还远吗？

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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2018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、奇点汽车和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和定制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深度学习算法。

2018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的算力已经不必赘述，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深度学习，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年的时候它就基于英伟达Tegra 4设计了国内首款Android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，优地科技还相继开发了适用于KTV、餐馆和酒店等场景的“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”，况且不是干线物流，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2 499美元，与室内配送机器人所要求的成本、功耗、性能和场景并不完全匹配。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、美团和菜鸟物流等都开始采用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？

无论是英伟达和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，或可以从以下三个角度进行论证。

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，物流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、京东和菜鸟物流等。

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、物业清洁人员和小区保安等劳动型人才都面临不同程度的紧张情况，也成为服务机器人得以快速商业化的基础。

2、一筆算得清的经济账，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1 500㎡～2 600㎡的地面，单次充电可以工作6小时的话，清扫的总面积可达9 000㎡～16 000㎡，相当于3名～5名清洁工的工作量。参照一线城市清洁工的薪资标准，普通企业每个月需要支付5 000元人民币左右的费用，从经济账上来看，当清洁机器人每年的分摊成本在10万元人民币以下的时候，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。就好像物流配送也好，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和京东等为何会加入NV系，好比说优地科技的配送机器人可以智能避障、自主搭乘电梯和无需导轨运动等，业已具备大规模商业化的基础。

最后，人工智能催生的概念里不只有机器人，诸如智慧交通、智慧城市和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。