達摩院曝光兩款商用服務機器人, AI Labs要開始轉型?

09-23

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撰文 | 宇多田

早在１個月前，我們就獲知阿里達摩院旗下的 AI Labs 將推出機器人系列硬體產品，但產品類型、應用場景、軟硬體研發團隊皆處於保密狀態。

但在產品發布前夕，我們在雲棲大會達摩院展區中獲取了這次產品的一些關鍵信息，並確定此次阿里 AI Labs 將發布兩款面向 B 端企業用戶的服務型機器人。

這基本打破了此前實驗室要模仿亞馬遜發布帶屏音箱的傳言，也顯然與去年 7 月該實驗室發布智能音箱時給自己設立的「專註於消費級 AI 產品」的定位有所偏差。難道在各大公司紛紛跳入服務機器人紅海後，阿里也不能免俗？

但在演示過程中我們發現，兩款機器人的操作流程與天貓精靈語音系統全面打通，而支付環節則打通了支付寶。

很顯然，一方面新的產品線將鞏固天貓精靈在特定場所的語音支付等技能需求；而另一方面，比起出售單一服務機器人，與智能音箱等阿里生態圈產品搭配的「升級服務套餐」也會提高商用服務機器人的使用價值。

這應該是 AI Labs 除了對外尋找硬體合作夥伴外，圍繞天貓精靈這一物聯網中控系統搭建硬體生態圈，形成從「技術開發到終端服務」這一套完整體系架構的新一輪嘗試。

曝光的兩款產品與普通餐桌的高度幾乎一致，體積與中號洗澡盆一般大小。雖然我們暫時沒有獲知兩款產品的「代號」，但據研發團隊工程師介紹，每一款機器人都有獨立且明確的場景任務：

白色方形的室內送貨機器人，主要應用於醫院及辦公樓內部；而黑色橢圓形的補貨機器人，則主要集中服務於餐廳、酒店等場所。（可以簡稱「黑白雙煞」了）

白色款為室內送貨機器人

黑色款為室內補貨機器人

我們在現場經過一次完整的體驗後發現，整個操作流程最大的難點並不在於送貨及補貨機器人的取餐及遞餐環節。雖然機械臂的投遞精準度的確需要工程師耗費大量時間進行調試，但機械臂在實際場景中，會由專業場景中的人力所取代。

「在醫院送餐或者送葯，把控貨品質與量的是醫師和護士；但機器人距離病人床頭最適宜的距離，以及如何將每份葯精準投遞給病人，則需要機器來把控。」

在地板上，我們沒有發現常見的用來給移動室內機器人定位的二維碼標籤，因此這款產品應該是利用了另一種主流定位與導航方式——單目或多目的視覺 Slam。而現場工程師僅是透露，這與達摩院自動駕駛團隊應用的是同一套技術。

可以從下面完整體驗視頻中看出，由於場地有限，送貨機器人的速度被調試至低檔，但在將飲料遞送到我面前時，距離相對適宜。

達摩院_騰訊視頻?

v.qq.com

此外，與菜鳥的物流車概念相仿，白色送貨機器人也使用了模塊化結構，可以根據用戶的需求進行個性化拼裝。

譬如醫院中，為了提升藥箱中每包藥物投送的精準度，箱體上方嵌入伸縮顯示屏（類似於一塊 iPad，如下圖）也可以做人臉識別認證，避免…吃錯藥。

而另一款黑色橢圓形機器人的概念並不少見，餐飲業是當下服務機器人產品切入最多的場景。因此，差異化需要更多體現在操作的流暢性，定位的精準性以及感知元件的配置、價格等方面。相關信息都需要在明天陸續公布，不過從外形來看，可以給一個通關證（終於不是深圳工廠流水線上出來的笑臉圓柱體了）。

實際上，在產品向外界正式公開後，我們更加好奇的是 AI Labs（人工智慧實驗室）的團隊配置。

由於這是完全不同於消費級產品天貓精靈的兩款大體量室內服務機器人，因此我們一開始便猜測，機器人產品是否由另一個研發團隊來完成？

此外，達摩院已成立一年，在王剛博士帶領的無人駕駛研發團隊獨立出來組建達摩院智慧交通實驗室後，AI Labs 的內部主要負責人團隊也已經有了新的變化。

在現場，我們找到了這兩款產品的研發團隊負責人劉旭。

這位具有 10 年硬體製造經驗的經理人，在 2017 年加入阿里達摩院 AI Labs，隨後便組建起一個名為 R Lab 的研發團隊，專門進行智能機器人產品的研發、設計以及商業推廣。

「我們的團隊很新，但基本都具備硬體研發經驗。這次產品從研發到硬體設計，均由我們自己完成。」

而據現場團隊研發人員透露，目前公布的兩款機器人僅僅是產品系列的一部分，後續還將有兩款產品陸續發布。

面對阿里 AI Labs 的這次「轉型」，產品外形雖然並沒有讓人失望，但更多關於實地測試效果、量產以及成本的考量仍然讓人心存疑慮。

畢竟商業服務機器人市場的「痛點」一直集中在功能同質化、低端化等問題上，這也是從 2015 年機器人浪潮掀起至今只有 3 年，但機器人公司卻經歷了好幾波寒潮的根本原因。

與此同時，成本的可控性、量產方案的可行性與技術含金量之間的平衡點如何去把握？如何持續保證供應鏈的穩定性？如何維持不同場景下的網路流暢性？這些環節依然是像阿里這樣的互聯網/技術公司的弱項。

雖然在天貓精靈方面取得的成績可以為切入服務機器人市場積累實戰經驗，但小型消費智能產品與大型服務機器人之間的成本、生產流程及推廣環節存在太多差異，因此，在並不流行補貼大戰的服務機器人市場，阿里還是一個新手。