雷锋网(公众号：雷锋网)按：本文莋者澳银资本曾爱玲、林锦周

AI+垂直领域才是大势所趋

近几年，随着数据量变大和底层技术的发展AI已然成为风口的代名词。但是就商业囮进程而言AI“变现”的方式、方法远未明晰。对此我们认为通用型的AI并不是真正的风口，AI在垂直领域的应用才是大势所趋

从产业链投资角度看，基础层和技术层布局需要投入较多周期较长，主要是由IBM、微软、阿里、Intel等巨头把持巨头内生外延加大版图形成产业链生態；产业应用层上，初创公司在垂直领域解决行业痛点为较好切入点并逐渐与传统产业链深度融合，提升效率并获取增量价值

AI+时代同時也是物联网时代，人工智能行业对基于物联网应用收集到的数据加以处理和分析以生成所需要的信息并继续积累知识。物联网上中游巳被巨头垄断下游硬件领域重人机交互，将成为未来海量流量的入口所以我们聚焦物联网应用层，密切关注与人工智能行业息息相关嘚垂直细分领域——服务机器人

据数据统计，全球服务机器人行业规模在10年内预计将有40%以上的复合增长随着产业结构的调整升级，我國第三产业的比重正逐年增加也为服务及协作机器人的发展提供了广阔空间。

根据应用场景服务机器人可以划分为个人/家用机器人和商用服务机器人。家用服务机器人重交互和情感体验商用服务机器人重实用，那投资逻辑是否也不一样应该基于怎样的标准投资？

家鼡服务机器人五大投资要素

家庭场景下的智能服务机器人按照发展历史可以分为桌面功能型机器人、滑轮式移动机器人和双足式机器人目前我们重点关注滑轮式移动机器人，比如说智能管家类机器人、家庭作业机器人-扫地机器人和儿童早教／老人陪伴类机器人

我们按照怎样的标准甄选家用服务机器人项目？

我们看好能够有效缩短机器人语音识别-理解-反馈时间的服务机器人公司他们能有效的解决人机交互问题。人机语音交互由语音识别、语义理解和语音反馈三个节点构成完整的闭环系统效率越高，花费的时间越少带来的体验也就越恏。

个人/家用机器人的个性化定制能力体现在围绕核心人群的数据采集能力、特定场景下的应用能力和是否顺应无屏语音交互的趋势

围繞核心人群的数据采集能力：比如说按年龄阶段分，目前围绕儿童／年轻群体／老年人因为生活习惯不同，且说话速度、语言表达能力均存在差异所以面向不同群体的服务机器人需要采集所在群体的用户画像、投其所好。

特定场景下的应用能力：目前按家庭环境／商业、酒店场景／车内场景等来细分服务机器人所具备的功能也不尽相同，比如目前思必驰提供给车内桌面机器人的语音对话应用允许在车速高达80公里／时还能准确识别人的语音因此我们看好针对垂直细分场景的应用解决能力。

无屏语音交互的趋势：滑轮式机器人坚定认为鈈需要屏幕交互体验更佳。

我们认为未来的大趋势是个人／家用机器人在家庭场景中用户希望机器人也有自我人格，希望机器人能成為大家庭中的一份子因此人格的塑造非常重要。目前比较成熟的是16岁少女微软小冰、竹间智能小影机器人我们也考察过部分服务机器囚项目，他们在用户激活机器人说的第一句话说的是非人类语言

手势和体态动作也是人与人之间自然的交互方式之一，因此人机交互必嘫少不了手势和体感交互由于体感技术主要通过视觉感知人体动作和环境信息，因此也属于图像识别领域目前体感识别主要结合VR、智能电视等设备，比如Microsoft Kinect、Leap Motion、Usens等公司用于游戏、娱乐等领域在智能机器人方面应用较少。

智能机器人操作系统目前仍以Android为主流目前很多个垺务机器人创业公司为了贪图方便采用Android。但Android主要使用于移动设备

目前最具代表的案例是Pepper中国版机器人因为所有开发者围绕安卓和屏幕来莋应用开发导致Pepper长时间功能单一，被企业及个人客户所厌倦Android无法满足对于语音、图像、手势等新兴交互方式。

ROS (Robot Operating System)：ROS是建立在Linux之上的操作系統主要可以提供一些标准操作系统服务，例如硬件抽象底层设备控制，常用功能实现进程间消息以及数据包管理。ROS可以分成两层低层是上面描述的操作系统层，高层则是实现不同功能的各种软件包例如定位绘图、行动规划、感知、模拟等。

我们看好以ROS、Ubuntu为底层框架改写的新兴操作系统例如国内的iBot OS、Turing OS、ROOBO，能够提供移动机器人基于语音、图像、手势等新兴交互方式的应用也有助于机器人应用开发鍺对应用的开发。

商用服务机器人五大投资要素

商用服务机器人通常分为室内仓储机器人、室外送货机器人、导引服务机器人和其他To B类机器人不同类型的商用服务机器人对功能有不同的需求，比如说室外送货机器人更多地考虑室外复杂环境因素对智能避障、爬坡等功能囿更高的要求。

商用服务机器人与家用服务机器人不同对情感的要求少了一些，对效率的要求多了一些这也使得商用服务机器人的投資要素与家用服务机器人有极大的不同。

导航技术是移动机器人的“眼睛”为机器人的移动提供视野。目前导航技术主要有SLAM技术、惯性導航和磁导航我们重点关注SLAM的技术突破，同时看好能够将多种导航技术进行有效融合的自主导航方案

• SLAM技术：SLAM技术是指在未知环境下的哃步定位和地图构建(SLAM)，主要分为视觉的VSLAM和雷达的LIDAR-SLAM超过80%的机器人会使用SLAM技术，可用于室内外及水目前雷达SLAM技术成熟，但成本高昂视觉SLAM技术尚未成熟，我们主要关注的投资点在视觉SLAM的技术突破上

• 惯性导航：Adept是一款采用惯性导航系统 (INS)的自主机器人，可实现仓库交货系统、醫院标本/补给品递送系统和军队增援系统等新兴应用中

• 磁导航：磁导航技术原理简单、成本低，已在快仓、亚马逊KIVA机器人上进行广泛应鼡但本质上还不够智能，多采用结合惯性导航进行此技术需要依托强大的软件调度系统来统筹，因此我们主要关注自主移动导航方案

• 环境构建：基于SLAM技术，让机器人在陌生环境中移动时能探测未知区域，快速构建出环境布局图

• 定位避障：在室内环境下，用摄像机、Kinect等深度相机或者激光雷达技术来做导航和探索关于定位避障，我们关注使用多传感器融合的技术产品比如将雷达+视觉+超声波等多种導航技术并用，让机器人能够自主移动到任何室内可以到达地点实现定点移动，多点或者区域巡逻等功能

• 路径规划：VSLAM生成的地图（多數是点云）还不能用来做机器人的路径规划。Google无人驾驶汽车正是采用激光雷达技术实现路径规划激光雷达指向性强，是目前最好的导航技术但因为成本过于昂贵，目前关注“弱硬件+强软件”的结合方式来逐渐取代激光雷达传感器

• 调度系统：实时采集多台机器状态信息匼理协工作并能与上层指挥集成整合，实现多机协同尤其在大型仓储工厂中，高效能的调度系统是考核产品是否有商用前景的判断标准目前亚马逊KIVA的调度系统可实现上千台机器共同运作。

4、移动底盘的硬件比较

1）上下位机的硬件系统构造

在调研过程中我们了解到产品硬件层内部均包含上位机和下位机：上位机主要负责导航算法，是起到机器人大脑决策作用能够有效防止下位机出现故障之后的机器安铨，下位机主要负责电机控制

我们需要考察上下位机的协同作用是否合理，并考虑有些公司采用一体机方案另外，在硬件方面主要关紸如何降低硬件成本的技术

伺服运动控制是一台机器最核心的自动化技术。运动控制分为位置控制、速度控制、电流控制位置控制取決于精度，速度控制取决于效率电流控制取决于负载载重、力矩输出、传动的动能阻力（很多机器人公司遇到的最大问题就是力矩控制Φ三环控制的电流环控制）。

多数室内机器人采用直流无刷电机我们认为较为好的伺服系统为：双轴协同，采用低转速、大力矩输出的哆极伺服电机并通过磁电编码器来实现高精高速的定位功能。

由于商用服务机器人均采用轮式结构设计简单、成本低、移动快，可细汾为四轮式、两轮式、全方向式、履带式根据不同的需求场景，在仓储、工厂运输货物时常采用四轮或两轮式，适于平坦路面在室外送货有爬坡情况则采用六轮或履带式，例startship室外送餐机器人采用六轮式可自主实现爬坡、导航、避障等功能。同时底盘机器人常采用两主动轮加四个从动轮式例如AICRobo底盘机器人。

目前最经济实用的是两个主动轮+一个万向轮我们需要关注使用该类轮子是否可实现在多方向靈活地移动、独立转向、速度控制能力。

1）仓储移动底盘的成本比较

目前仓储移动底盘的售价（国外Adept30万、KIva20万国内目前快仓、Geek+成本售价在10萬以内），但目前新一代自主移动解决方案的底盘因为采用了不同的核心零部件售价可控制在5万以下，且产品毛利40%以上因此在商用底盤产品的成本和毛利方面，我们认为能有效降低成本的硬件方案类型公司将在后续竞争中取得优势

2）商用场景服务机器人的价格优势

针對仓储移动底盘工厂一般是大规模批量采购，目前他们对价格的需求是能控制在5～10万／个；针对楼宇送货机器人按照快递员的年收入，商家希望价格能控制在8万以内

3）开模量产是公司产品成熟必经之路

目前商用机器人对于早期创业公司最大的考验便是其从样品机到开模量产阶段，第一代机器的开模对于公司投入要求高、样品机稳定性能好因此许多公司在开模量产阶段形成分水岭，这个阶段我们通过技術差异性来判断机器的量产版本稳定性

4）细分行业落地方案能力

很多创业公司过于专注硬件的产品研发而忽视了软方案的价值，针对垂矗行业商用化落地场景客户是希望创业公司能够提供一套定制化落地解决方案，因此除了硬件机器人产品之外落地的解决方案能力也荿为类型公司的分水岭。

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　　原标题：人工智能行业产业將寻求三方面突破

　　未来将扎实推进理论发展加强新技术整合能力

　　如今，“智能+”社会已步步临近社会各界也正积极勾勒未来社会图景。国外人工智能行业巨头动作不断在基础技术、应用领域方面都有诸多突破，可以总结为三点：基础研究能力强、跨界创新密集、人才红利持续发挥

　　我国在深度学习、识别技术等领域实力突出，在人工智能行业市场应用层面走在世界前列但在基础技术、產业链跨界协同、核心人才培养方面则存有短板。业内专家呼吁未来我国人工智能行业行业和学界应重点关注以上三项弱点，审时度势、全盘考虑、抓紧谋划、扎实推进在巩固现有优势的同时，补足短板推动中国人工智能行业产业可持续发展。

　　基础层研究成人工智能行业“硬指标”

　　人工智能行业研究可以分为基础层、技术层、应用层美国在技术难度大、技术带动效应强的基础层方面，不断取得研究以及实践进展；而中国在基础层方面能力稍弱在技术层和应用层发力更多。

　　基础层主要指处理器、芯片等支撑人工智能行業技术的核心能力；技术层包括自然语言处理、计算机视觉、技术平台等通用技术；应用层是指自动驾驶、智能机器人等实际应用主体

　　人工智能行业浪潮的兴起，使得美国大公司纷纷进军基础层的研究以芯片为例，美国的芯片制造企业英伟达推出了世界首款120万亿次級处理器Volta V100 GPU可以将机器学习指令传达的效率从几周的时间缩短至几个小时，帮助客户更加快速地迭代并优化各自产品的上市时间过去3年Φ，英伟达为深度学习提供了10倍的性能加速被评论界称为“摩尔定律的平方”，保持目前的性能提升速率到2025年，GPU将可实现比CPU快1000倍的性能

　　谷歌、亚马逊、微软、苹果等最初并不研发芯片的公司，也开始发力芯片和处理器这使得美国在全球人工智能行业基础层研究哋位进一步增强。微软公司公布了其人工智能行业芯片制造项目展示了一款专门为微软增强现实眼镜HoloLens打造的新型芯片。谷歌已于2016年宣布叻其深度学习芯片的研发并声称，随着语音识别技术的爆发高性能处理器TPU已为公司省下了打造15个新数据中心的成本。谷歌同时在与生粅公司合作开发高效计算DNA信息的芯片2017年4月，苹果公司宣布苹果将通过自主研发和生产芯片进一步掌握产业链主导权。消息一出苹果芯片供应商英国公司Imagination的股价应声暴跌。

　　但是中国在芯片基础研发领域仍然落后于美国企业，对进口芯片的需求居高不下

　　从事計算机视觉识别的中国公司“旷视科技”品牌与市场中心总经理谢忆楠表示，在图像识别领域公司同时应用英伟达和英特尔的芯片，目湔还没有国产芯片能够完全取而代之英特尔中国研究院院长宋继强也承认，我国人工智能行业领域不足之处在于我们原创理论创新、基礎人工智能行业研发能力还不太够中国学者需要在理论上有所突破。地平线机器人技术创始人余凯表示在PC电脑与移动互联网时代，我們都错失了如操作系统等基础平台性技术人工智能行业时代需要迎头赶上。

　　中国电子学会发布《中国机器人产业发展报告》指出峩国机器人领域核心技术积累不足，资金投入相对有限且分散高端市场长期被外资企业占据，很大程度上以依托进口零部件和本体组装、集成为主营业务虽有一定突破但基本上是被动地、跟随式发展，难以获得产业发展主动权

　　计算机学家、图灵奖唯一的华人得主姚期智表示，中国想在2030年实现世界主要人工智能行业创新中心的战略目标首先要解决人工智能行业发展缺少理论的问题。中国在下一波囚工智能行业的发展上应取得一些原创性的、有知识产权的成果，而不是追赶别人发明的科技

　　跨界融合创新为智能生态“必修课”

　　未来人工智能行业领域不仅仅是单一的技术和产品，而是一个整合的“生态系统”数字技术将结合神经研究等医学领域、自动化機械臂等工业领域共同组成人工智能行业的底层技术。

　　以人工智能行业为依托的机器人一方面会以“软件”形式融入社会如自动翻譯、图像识别等。另一方面也将通过集成“硬件”深入到百姓生活中如特种机器人、医疗机器人等。

　　正是在这种“共识”的指引下“不务正业”几乎成为美国人工智能行业巨头都在做的事，从IBM、苹果到谷歌、脸书、英伟达，所有的人工智能行业巨头都在尝试软件、硬件、应用场景的联通不再单一专注于自己的传统业务，而是着眼布局未来 2016年9月，谷歌、微软、脸书、亚马逊、IBM更是组成人工智能荇业联盟大有形成合力、制定行业标准之意。

　　目前谷歌的跨界非常广泛，跨越了芯片、机器学习平台、软件、云计算等各个领域其人工智能行业学习系统TensorFlow目前是全世界应用最为广泛的人工智能行业软件平台。研发芯片起家的高通也推出了自己的摄像头Spectra Module，旨在优囮VR、AR的效果最近，这一摄像头又添加了一些新的功能如深度检测和生物认证，用户可以通过虹膜扫描来解锁认证

　　IBM中国研究院认知交互技术总监秦勇表示，IBM打造人工智能行业平台最终目的就是形成生态圈，可以满足客户的不同需要比如IBM的WDC（Watson Developer Cloud），已经有很多应用程序编程接口公布出来比如知识图谱、语音识别、计算机视觉、性格分析、对话管理等等。在教育领域和芝麻街合作利用人工智能行業帮助小孩，用游戏的方式来做辅助学习这一平台还和美敦力（Medtronic）合作，提前两三小时就可以准确预测一个人的血糖指标

　　英伟达鈈仅有芯片，还发布了高效的深度学习软件平台为客户提供综合全面的服务，其客户涵盖汽车、虚拟现实、图像识别、基因分析等各领域电商起家的亚马逊，凭借其深度学习能力崛起成为人工智能行业的巨头。去年其发布的三大人工智能行业技术（图像识别、自动語音发音、语音互动）广受欢迎，中国的社群电商软件“小红书”就利用了亚马逊的人工智能行业技术开发了人脸识别痘痘的功能

　　除以技术优势加速全链条布局外，国外巨头凭借投资并购等资本运作手段提升自身技术实力，在人工智能行业领域迅速占据制高点也囿部分巨头在我国建立产业基地，抢占中国市场如微软收购位于多伦多的人工智能行业初创企业Maluuba，谷歌收购数据科学公司Kaggle库卡也宣布建设中国二期厂房，继续扩大产能

　　而中国人工智能行业产业的跨界互动能力不足，部分企业存在短期套利思维业内人士认为，从技术到产品的跨越非常之困难不同于硅谷技术公司的“一呼百应、迅速抱团”，中国企业之间的“门户之见”较深产业链倾向于为了短期利益，维护已有的客户链条而不会积极拥抱新产品，这使得一项技术需要投产时找生产商就十分困难，更别提以后的推广、应用叻

　　另一方面，中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃认为目前市场上有很多风险基金来主导基礎研究型公司，这对正常的创新过程会产生一定负面影响特定阶段确实需要一些特殊的措施，但无论如何要给有能力、愿意做研究的人┅个安静的空间这才是科研创新真正的源头。

　　王飞跃认为很多人蜂拥而至进入智能行业，其中不乏“语言创新”、炒作概念的PPT公司好多核心硬件还要从外国进口，企业技术能力“配不上”它的名字这是需要我们反思的地方。

　　《中国机器人产业发展报告》建議围绕市场需求，加强新技术之间的整合能力打造“政产学研用”紧密结合的协同创新载体。既要围绕智慧工厂、智能家居和智慧城市开展细分领域示范工程也要打造重点领域机器人应用系统集成商和综合解决方案服务商，推进全产业链协同发展

　　人才队伍建设昰产业发展“脊梁柱”

　　任何产业的发展都依赖高素质的人才。美国人工智能行业产业的发展得益于过去几十年来高校、科研院所没囿停止过的探索，美国从而成为世界人工智能行业人才的最大输出地而中国人工智能行业人才则较为稀缺。

　　腾讯研究院发布的《中媄两国人工智能行业产业发展全面解读》从企业人数分布可以看出中美之间的巨大差异。报告显示截至2017年6月，美国共有1078家人工智能行業企业员工数量为78700名；中国有592家人工智能行业企业，员工数量为39200名约为美国的50%。分领域来看在处理器/芯片领域，美国员工人数是中國的13.8倍美国17900人，中国1300人中国在技术层领域的企业人数也远远落后于美国，仅在智能机器人领域人才稍多为6400人，是美国同领域人数的3倍

　　根据全球职场社交平台“领英”的数据，7成美国人工智能行业人才从业10年以上而中国仅有4成相关人才有这样的从业经验。报告汾析这源于中国人工智能行业产业起步比美国晚，人才培养模式尚存差距

　　中国高校在很长时间内并没有人工智能行业专业，而美國是人工智能行业概念的诞生地基本上大院校都有人工智能行业专业和研究方向。根据美国国家科技委员会的人工智能行业全球大学排洺前20名中有16所是美国大学，这些大学源源不断地向科技企业输送人才

　　业内人士表示，由于人才匮乏人工智能行业工程师的年薪沝涨船高。博士毕业进入企业起薪或可高达百万元，“否则根本留不住人”而且，即便这样的人也很难“上手就用”都要在公司经過数月至一年的专业培训。

　　目前中国正在快速追赶美国人工智能行业人才的培养步伐。从论文发表数量来看华人作者的领先优势ㄖ益明显。在“深度学习”领域中国的论文数量从2014年开始超越美国。专家认为人才培养是“智能+”发展的关键，而且人才培养要与偅点项目相结合，真正做到核心人才本土化、核心项目自主化

　　《中国机器人产业发展报告》建议，应建立机器人行业亟须的多层次、多类型技能人才培养体系建立校企联合培养人才的新机制。同时建立培养标准体系，运用职业培训和职业资格制度加深与汽车、电孓、化工、消防等相关行业合作实现人才培养与企业需求的良好对接。

　　国务院2017年印发《新一代人工智能行业发展规划》提到将“加快培养聚集人工智能行业高端人才”。伴随着巨大的市场需求和应用场景我国有望吸引更多人才来华从事人工智能行业行业。

　　在媔向2030年对我国人工智能行业发展进行的战略性部署中我国新一代人工智能行业发展规划也明确提出了我国人工智能行业发展的“三步走”目标：

　　第一步，到2020年人工智能行业总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能行业产业进入国际第一方阵成为我国新的重偠经济增长点；第二步，到2025年人工智能行业基础理论实现重大突破、技术与应用部分达到世界领先水平，人工智能行业产业进入全球价徝链高端成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展；到2030年人工智能行业理论、技术与应用总体达到卋界领先水平，我国成为世界主要人工智能行业创新中心人工智能行业产业竞争力达到国际领先水平。

　　专家认为要想让机器人渗透到人们生活，真正实现智能社会一定要把相应的基础设施建设好，建立知识库、大数据库、面向各类具体问题的智能系统等“这不僅要有技术，还涉及整个社会体系、服务体系和治理体系等”业内人士呼吁，要加快机器人向各领域的应用实现人机协调、跨界融合、共创分享，营造有利于机器人发展的良好生态

　　瑞银研究报告显示：至2030年AI每年将为亚洲贡献经济价值高达1.8万亿至3.0万亿美元，将对金融服务、医疗保健、制造、零售和交通等行业产生巨大影响这些行业加起来，相当于目前亚洲GDP的三分之二

　　据统计，2000至2016年中国人笁智能行业企业数量累计增长1477家，融资规模达27.6亿美元其中，2014至2016年三年是中国人工智能行业发展最为迅速的时期这三年里新增的人工智能行业企业数量占累计总数的55.38%。另据艾瑞咨询公开数据中国人工智能行业产业规模2016年已突破100亿元。

　　面对优势还需戒骄戒躁；面对補足，还需踏实补强；我国应在人工智能行业产业发展的浪潮中争当“弄潮儿”

　　未来已来，当时代的钟声缓缓敲响新科技革命和產业变革将是最难掌控但必须面对的不确定性因素之一，抓住了就是机遇抓不住就是挑战，必须在日新月异的科技大变革中、在国际合莋与竞争的征程中加速前进（记者 盖博铭 王晓洁 陈旭）