科沃斯錢東奇:家用機器人熱身起跑 下一個路徑是晉升“管家”

ADVERTISEMENT

智東西()
文 | Lina
編 | 四月

人工智慧第三次浪潮風起雲湧,產業界大浪淘沙,在“GTIC 2017全球(智慧)科技峰會”感受時代脈搏,看見未來。

3月10日,由智東西、AWE、極果等聯合舉辦“GTIC 2017全球(智慧)科技峰會”在上海證大喜馬拉雅中心正式開幕。學術界、投資界、創業圈和產業鏈在這裡激烈交鋒,NVIDIA、Neato Robotics、科大訊飛、商湯科技、科沃斯機器人、Ninebot(納恩博)、威馬汽車、奇點汽車、馭勢科技、歌爾股份、地平線機器人等近40位大佬輪番登臺。

作為2017年上半年人工智慧領域規格最高的峰會,GTIC聚焦“機器人產業”、“汽車新勢力”、“家居物聯生活”領域,探討技術變革下的掘金機會、消費升級與生態建設,帶來最前沿的實踐經驗和判斷。

在上午的演講環節中,科沃斯機器人董事長錢東奇發表了名為“家用服務機器人商業化實踐與展望”的主題演講,詳細解構了通用人工智慧的優勢,以及家用機器人從工具、到管家、最後進化到智慧伴侶的發展目標與發展方向。

以下為錢東奇演講的要點精摘:

1、2016年科沃斯家用服務機器人總體市場符合30%以上增長的持續佔比,除了拳頭產品掃地機器人外,還有擦窗機器人,空氣淨化機器人。下一步,家用服務機器人將從自動化工具,進化到自動化+資訊化機器人管家,進而進化為自動化+資訊化+人工智慧的智慧伴侶。

2、打造網際網路的生態系統,以大資料為核心,連線使用者與機器人。利用網際網路、物聯網技術,聯通資料資訊,優化機器人。目前科沃斯APP資料包括:已上雲機器人50W,日活躍機器人10W,總註冊使用者數量50W,2017年上雲機器人數量將會是200W,日資料量達到20G。

3、對於企業家而言,從企業角度思考人工智慧,認知人工智慧。人工智慧的本質是像教育幼兒一樣教育機器學習,資料是計算機的教材,人工智慧讓計算機擁有學習能力,對未來世界的判斷和決策能夠像人、甚至超過人。

ADVERTISEMENT

人工智慧的層級包括四類,1)影象、語言(商業應用落地);2)深藍、AlphaGo、量子力學(如圍棋,計算邊界清楚,資料海量);3)人工智慧、機器學習、深度學習(讓計算機擁有學習能力);4)最終研究人類智慧的哲學家。

4、未來人工智慧需要往通用人工智慧方向發展。如今的人工智慧只能在特定區域,依靠清晰的邊界,通過大資料+大運算量,在狹窄領域中完成特定功能。未來需要發展通用人工智慧,將機器人像幼兒一樣獲得學習能力,能夠自我學習,自主獲得對世界的判斷能力。

這一點對於未來的機器人伴侶來說非常重要。未來的機器人伴侶需要達到以下功能:智慧(最核心)、顏值、介面(聽、看、嗅、觸)、以及功能應用。

5、2007年是掃地機器人元年,2016年是機器人管家的元年,2025年將會是機器人伴侶的元年。近期人工智慧雖然很火,但家用機器人仍正處於熱身到起跑的狀態,未來2年可能還沒有那麼快的發展,但是未來10年之內,家用機器人將會有令人值得期待的結果。

6、本質來說,我們每一個段都是這樣來發展的,其實上面所有的產品,我們都認為這是工具,這並不是我們需要看到的家用機器人,我們下一個路徑應該是管家,從技術的角度來說是從工具到管家,再從管家到伴侶,這時候機器人的進化就會達到了。

以下為錢東奇在“GTIC 2017全球(智慧)科技峰會”上的演講全文:

錢東奇:大家好,剛剛那個板塊都挺高大上的,我這個板塊呢就會比較接地氣一點,本來我的主題是分為兩部分,第一部分是我們過去做了什麼,在今天這個場景下我們說做了什麼,有一點悲催,要回答李院士的吐槽,我們非常感謝李院士的吐槽,這是我們行業要做的事,我們先看第一個板塊我們做了什麼第二個板塊說一下我們在人工智慧大潮下我們怎麼展望家庭服務機器人的未來路徑。

先看我們做了什麼,我們簡單的回顧一下,其實科沃斯機器人在2016年的市場份額線上線下的資料,可以看到總體的市場份額是一個複合增長30%的持續的佔比。我們再看一下科沃斯在國外的情況,這是德國GFK的資料,這個綠色的部分,是科沃斯機器人在德國市場的佔比,我們可以看到,這個綠色的部分,在過去六個月持續從1%到2017年1月份上升到19.4%,已經是在德國市場處於第二位的位置。

ADVERTISEMENT

這樣的一個上升,在德國市場的同事也說從來沒有看到一箇中國品牌在這麼快的增長速度。我們再看一下產品,從產品來看,我們的產品在德國市場受到了非常好的評價,我們的價格有500歐元,這個產品在市場的評價也是非常高的。在日本市場,我們看到在網上的排名,第一和第三位的銷售排名都是科沃斯的產品。

再看看美國市場,美國市場去年的黑五銷售取得了非常好的業績,每小時達到1000臺。所以,當天我們就把貨賣斷了。所有的這一切,總體來說,中國品牌走出去的時候,一個最基本的核心是產品持續的迭代和完善。我們看看我們完善的過程,其實科沃斯這個品牌是從最原始的部分做起的,在整個迭代和完善過程中,也是一步一步這樣貼著地面走過來的。

我們再看下一頁,其實剛剛那個李院士的吐槽,是完全可以接受的,也是應該的,但是畢竟這個產品他要去真正達到我們使用者的滿意點,是需要持續不斷的尋找,持續不斷的迭代。我們最終的目的是這個產品讓使用者真的不要自己幹預了,我們五年前的目標就是要做到不漏掃、不重複,掃地掃乾淨,拖地拖乾淨,我們剛釋出的藍天2.0系統應該是可以實現的,馬上出來的的DD35會回答李院士的吐槽。這是掃地機器人,我們科沃斯是品牌定位是家用機器人,所以我們在其他的產品中也有一些相應的進化。

我們有擦窗機器人,有持續接待的演變,也有空氣淨化機器人,這個機器人也是一代一代這樣做下來的,我們做智慧硬體要達到滿意使用者的痛點,必須專注,找到使用者的點,最後達到這樣一個使用者的需求。本質來說,我們每一個段都是這樣來發展的,其實上面所有的產品,我們都認為這是工具,這並不是我們需要看到的家用機器人,我們下一個路徑應該是管家,從技術的角度來說是從工具到管家,再從管家到伴侶,這時候機器人的進化就會達到了。這是產品路線圖,技術路線圖是什麼呢?

我們首先看,其實工具從本質來講,就是自動化,並不是一個一般意義上講的,從使用者角度來講是很智慧的,能理解這個房子的圖片,而且能夠不漏掃,但是在我們的角度來看,都是一個自動化的過程。也就是所有的這些程式都是人工預先編輯的。但是到了管家的角度,我們認為,這個產品不僅僅是自動化,也是一個資訊化的過程,由於物聯網和網際網路,包括移動互聯,會對這個產品帶來更多的功能,到了伴侶的角度,我們看這個技術路線圖,是一個自動化加資訊化,再加人工智慧,所以他是一個持續演進的過程。我們再看看資訊化帶來的工具,科沃斯去年釋出了一個管家,這個管家的功能,除了掃地,還把家裡相關的工作管理起來,這是藉助了資訊化來做的。所以他的功能比較多,家電管理、安方、家電巡航、定時清掃等等,這時候就建立了資訊化來解決相關的問題。

其實,到了資訊化這個體系以後,我們這樣一個工具就會迴歸到整體的網際網路生態,這個產品在我們使用者家裡面,我們怎麼樣借力網際網路、物聯網、大資料、雲端計算的技術,來保障產品在使用者家裡面的服務是能夠更進一步的在產品畫像和使用者畫像中找到更貼切的服務點。

所以,其實科沃斯機器人本身的產品進入家庭以後,到了今年,應該是已經有上雲的產品目錄,我們預期到2017年底的時候,我們有200萬個產品,都在雲上面,總體的註冊使用者數50萬。我們現在家用機器人行業裡面擁有最大資料平臺的公司。有了資料以後,我們可能就要講下一波技術給商家帶來的改變,我們的思考是一個企業級的思考,企業級的思考就一定要把這個人工智慧到底是什麼作用,我們要從我們自己的理解的角度看這個人工智慧,我們的理解是人工智慧本質上就是像教小孩學習一樣來教計算機學習的一門學問。

在教的過程中發展到機器學習、深入學習,是讓計算機學習,以至於對未來的世界進行判斷和決策可以和人一樣,甚至超過人。所以,我們的理解的人工智慧是基於這樣的,他在教計算機學習的過程當中,他的教材就是資料,他的教學物件就是電腦,我們看一看,那如果在這樣一個過程當中,如果我們講的這麼簡單,那覺得這個事兒就太簡單了,我們還是要把他重新做一些分類,其實我們理解人的智慧的時候,我們的層級最高是哲學家,哲學家在理解人到底是怎麼思考,他對人類智慧的研究就存在一個我思故我在,包括人性,就有了斯芬克斯之迷,所以我們用人腦思考的時候,就會面對一個不得不面對的悖論。

那我們就用科學家來模擬人的智慧,這時候就有一個數學家、計算機、資訊科學、生物學家,這些人不在於哲學家說什麼,而是在於具體做什麼,我們就用計算機模擬人的智慧的時候,數學家就研究這種模擬的是用概率論、統計學,來解決為什麼計算機可以學習,學生的時候,學習邊界在什麼地方。計算機專家是利用計算機的語言,基於數學家的理論做相應的學習模擬,這樣的學習模擬才發展出來所謂的人工智慧、機器學習和深度學習。接下來,我們有研究人員對於他們的研究結果落地,落地下來我們就會發現,我們會有對應的,早期的人工智慧我們有深藍,做到今天我們有機器學習深度學習以後的阿爾法狗,但是這些東西,都是有邊界的,比如說圍棋,就是19乘19,就是黑白子在這個當中比目數,比輸贏,他的邊界非常清楚,他有巨量的資料,在這種情況下,我們做出了這個結果。

再看到了商業的角度,我是看企業家,他怎麼去解決這個問題,企業家看這個問題的時候,他就會存在一個在市場當中我們使用者和我之間的商業交換是什麼,我要花什麼樣的資源來做這些事兒,最後到了這個節點的時候,我們看一看,今天真正在市場當中可以應用的比較好的兩大板塊,一個是語言,一個是圖象,我們剛剛正好兩位專家,一位是語言這塊的,一個是圖象這塊的。到了家用機器人,到了我們這兒,當然,語言和圖象都可以介入使用。我們再看,如果到了家用機器人這個點,我們怎麼樣來看這個事兒呢?

儘管我們有一個小腦解決了這個問題,甚至其他領域裡面,比如說在醫學診斷,在非常窄的領域裡面,有巨量的資料,有巨大的運算能力,大家聽清楚我說的三個條件,我們有相應的突破,通過計算機學習進行了突破。但是作為家用機器人,我們怎麼去看這樣一個點呢?因為作為家用機器人來說,除了語言,除了圖象,其實家用機器人最大的特點是運動,他在運動過程當中來保障完成相關的任務,這樣的一個機器學習,我們怎麼樣來做,我們的目標是什麼,我們的資料是什麼,基於什麼樣的運算量達到這樣的目的。

本質上人工智慧是有一個超級腦,我們希望以後的人工智慧是一個通用級的人工智慧,就不想我們現在講的一個非常窄的區域裡面有巨大的運算量,然後完成一個非常窄的任務。我們希望未來的人工智慧其實是在任何一個非常窄的區域裡面都取得突破,這個是今天我們理解的人工智慧,當然,未來可能人們對人大腦的理解會有進一步的提升,我們將來在另外一個層面當中找到通用級的,但是今天我們在這兒就是這樣的。

所以在這樣的情況下,企業家在思考,在這個非常窄的領域裡面,我們資料是什麼?有效資料是什麼?我們藉助什麼樣的資源做這個事,以及這個機器人在家裡面我們希望達成什麼樣的某些非常窄的區域裡面的階段性目標,這個目標怎麼做,當每一塊都做到的時候,我們會說這個機器人在家裡面會變得越來越聰明。所以我們對伴侶的理解,四個層面,第一個層面,就是智慧,第二個層面,既然是伴侶,顏值非常重要。第三個層面是介面,你的觸覺、聽覺、感覺、視覺、聲音,所有的這些層面,很大程度上是感知和認知層面。

還有功能,這個和自動化部分又緊密的聯絡在一起,就是你的行走,你的機械手的動作,所有的這些東西又緊密的聯絡在一起。所以未來的伴侶一定會在這些介面當中都取得突破,但是最大的一個突破,必須要解決的是智慧。我們講的這個智慧和自動化的智慧本質上是有差異的。因為自動化這個智慧是人通過感測器認知以後把程式輸入進去,而這個智慧是機器學習以後對世界的反應。所以到伴侶這個層次以後,這些都要持續的表現,我們相信這個點終究會到的。

所以,其實我們是這樣看的,到了2017年,2000年的時候我們講是掃地機器人的元年,到了05年的時候,到06年,我們認為是管家的元年,自動化和資訊化到了這個點,管家開始進入家庭,我們伴侶是什麼樣的一個狀況呢?在我看來,伴侶應該是一個十年的跨度,我們今天其實雖然人工智慧已經到了非常火的地步,但是作為企業家冷靜的思考,我們仍然認為這是一個十年的跨度,假定我們在看這件事的時候,如果說站在我們這樣的企業角度,是處在一個熱身狀態,面對這個AI,還是處在一個起跑狀態,還是處於跑道之中的狀態,我們看來,基於現在對人工智慧的認知和理解,我們認為在家用機器人的領域中是處於熱身到起跑的狀態,但是我們認為,十年之內這個行業的發展,在這個方面,我們認為是有令人非常值得期待的結果。

所以,我們講如果說講未來兩年,我們仍然認為,合適這個過程對我們來說還並不是那麼令人期待,但是,未來十年,從這個大尺度上來說,在我們看來已經是馬蹄聲聲起了。

謝謝大家,這是我今天的分享。


» 智東西

ADVERTISEMENT
ADVERTISEMENT