安冉：再次感謝潘院長，上午參會代表提出來上午的報告比較偏重于學術和創新，問創業的板塊會在什么時候，其實我們下午主要就是圍繞著創業發展的主題，接下來讓我們有請機器人領域的明星企業，納恩博科技是平衡車領域的領軍企業，并且在2015年全資收購了平衡車的鼻祖segway，集萬千寵愛于一身，2016年納恩博和英特爾合發了路萌機器人，今年大會上有一個非常漂亮的展臺，接下來有請號稱路萌之父，帥哥蒲立來介紹一下在他看來的服務機器人的產業化探索之路。

蒲立：剛剛聽了兩位嘉賓的演講，第一位嘉賓講了在科學的最前沿的領域一些探索，潘院長給大家介紹了相對來說比較成熟的產業情況。我的報告介于兩者之間，消費級的服務機器人這件事情已經從實驗室走出來，已經真正走到市場里面，但是又不是一個非常成熟的市場發展階段。給大家匯報一下我們做這個事情的過程，同時分享一下產業化方面的探索思考和經驗。

首先我們為什么想要做消費級的服務機器人。大家看到過去十年的發展，特別是技術進步帶來的發展，機器人有傳感器、運算器和作動器。在傳感器過去的十年里面我們的深度識別傳感器、關系測量的傳感器包括LiDAR和麥克風陣列的進步速度迅速，慣性傳感器05年的時候要50美金還特別大個兒，現在幾塊錢人民幣裝到手機里，每個智能手機里面都有這樣的傳感器。這樣的技術進步帶來的是開拓了新的需求，摩爾定律到現在非常好地運轉了這么多年，每個手機里面的處理器的處理能力和功耗和成本都得到非常大的提升，可以做很多很復雜的算法。比如深度學習，最近幾年很火的深度學習算法也可以在嵌入式處理器里面真正跑起來，作動器方面沒有前兩項那么大，ninebot9號平衡車在移動方面可以做到非常高的精度，可靠性也增加了，同時成本降低。三個方面的技術進步帶來的變化，能夠讓我們的機器人走向更復雜多變的環境，同時學習并且處理更多元化的任務，這是為什么想要在這個時間點上做個人服務類的機器人。

為什么一定需要個人服務類的機器人？雖然基礎的技術都具備了。中國從1953年、1982年、2000年、2010年的人口分布圖，可以看到老齡化在發生，五年十年后我們在很多個人服務領域可能會出現人力不夠的情況。在機器人討論越來越多的時候，大家也會覺得機器人會不會以后把人的工作搶了，人就沒有工作了，大家失業了。這也是一個很好的問題。美國從1979年到2012年各個不同種類的職業占比變化，大家可以看到，從事技術或者專業類的職業在不斷增長，從事個人護理或者服務類的行業也在增長，主要從事人和人之間的交流，工廠里面產業工人或者做重復勞動事情的人員減少，被信息化接替了很多。美國失業率并沒有什么太大的變化，我們能看到只不過  重復的功能性的勞動逐漸被自動化被機器人代替，但是情感類的行為或者創造性的行為仍然是人類在做，機器人取代人的工作這樣的事情其實不存在。

有了這兩方面，這是非常好的一個方向。現實生活中到底存在什么樣的問題，還存在哪些重復性和功能性的勞動可以讓個人服務類的機器人可以去做？每天生活當中其實花費了很多的時間和精力和體力在步行，比如安防巡邏每天走十幾公里，推著老人輪椅的護理人員每天也得陪著老人走很長的距離，我們每天要下樓取快遞，雖然不長走的距離不遠，今年中國突破三百億件快遞，在工廠里面倉庫里面有特別多的撿貨或者搬運工作，需要大量的人工，走很長的距離。既然Segway在這個領域取得非常不錯的成績，現在有百萬量級的能夠非常好地高效移動的設備，這種雙輪自平衡的形態有非常好的優點就是占地面積很小，能夠在人能夠走到的區域里面非常好的非常自如去移動，不會撞到周圍的東西。有了這個想法，我們在2016年1月份CES納斯維加斯聯合英特爾發布了Loomo路萌的概念，底盤是9號平衡車的底盤，上面增加了身體和頭的部分，有運算單元有作動器，讓機器人在真實的場景里面做一些事情。經過一段時間的量產化研發，已經把這個機器人做到量產的狀態，這是現在的機器人路萌的樣子。剛才主持人提到，在我們的這次世界機器人大會的展位也展示了路萌真機，上面有特別多的傳感器，有特別多的視覺傳感器，有五個攝像頭，有深度攝像頭、高清攝像頭還有用于視覺定位導航的攝像頭，都是不同的功能，也有麥克風陣列，用戶可以和機器人做一個自由對話。在機器人里面我們嵌入英特爾的處理器，運行的是安卓系統，每個機器人的應用像開發安卓應用一樣簡單。當所有的應用建立在底層的SDK基礎之上可以在很短時間內開發出來一個機器人應用。

這個平臺上代替重復的行走，怎么實現這個事情？提供幾種能力，智能行動能力解決方案。兩個輪子可以非常穩定地在一個空間里面運轉，跟人走路不能閉著眼睛走路一樣，需要看周圍有什么地方有障礙不能撞上去，有英特爾的深度視覺傳感器，很好避障，規劃局部路線。但是有了這個能力之后，有很多人其實有點不記路，不知道自己要去哪兒，缺少百度地圖或者高德地圖，缺少一個導航的東西。我們也有一個面向機器人的云端地圖，這個地圖跟我們手機上用的導航汽車或者開車用的導航地圖是不一樣的，機器人所識別的周圍場景跟人識別的場景所提取的元素是不一樣的。應用到機器人上面，我們會建立這樣一套云端的地圖系統，讓機器人能夠在各個不同的場景里面通過視覺導航。

這些能力加起來，再通過SDK提供這些能力之后會做成一個軟硬件可擴展可以支撐各類應用領域，每個應用領域都需要大量的移動工作。我們發布這個概念之后收到兩千多家來自全球的機構和個人開發者的申請，這些申請我們也進行了選擇，我們只是一個小團隊，支持的能力比較有限。在過去一年里面選擇了一些早期開發者，幫助他們去實現了示例的應用，今年7月份已經將教育和商用版本的產品可以實現真正的銷售。在今年四季度，我們會發布一個消費者版本的路萌機器人。

我們看一下有哪些應用。今年1月份在CES上展示的應用，寶馬利用路萌機器人平臺大概花了35天時間做的應用。泊車助理，寶馬車駕駛員開到停車場門口，可以自動引導這個車到空的車位，倒車入庫，駕駛員可以下車跟著機器人去他想去的地方。整個應用當時在拉斯維加斯，運行了三天，每天8小時不間斷運行，每15分鐘有一輛車過來，整個系統非常穩定。而應用的開發不到一個月時間，加上從德國又運到美國去加起來花了30多天的時間。我們剛開始的想法，做一個可移動的平臺，有非常好的走路、看路和記路能力平臺的想法，實際得到了驗證。

在這個基礎上我們又在今年5月份聯合英特爾做了一件事情，我們在生活場景里面有特別多的送外賣送快遞。我們在舞臺上讓一個機器人通過純視覺導航背后背了一個箱子，因為是可擴展的機器人，裝上一瓶水，把這個水遞到英特爾CEO的面前，他手機上有一個二維碼，通過機器人上面的攝像頭掃碼打開后面的箱子，把門打開取到他想要的東西。展示了非常廣漠的應用，在我們的生活當中如果能有這樣的配送機器人存在的話，那在配送方面需要的人力也會逐漸減少。其實在配送方面大家用外賣或者用O2O軟件越來越多，像中國領先的幾家O2O企業的外賣小哥送貨小哥加起來將近百萬人，但這個行業在繼續發展，大家對它的時效不是一個小時而是30分鐘想拿到的時候，對人力的需求越來越大。算下來的話，可能需要全國適齡能夠做這件事情的人超過1%，本身人口規模即便是中國的人口規模也是支撐不起來這樣一個產業，一定需要機器人進來幫助產業的發展，讓我們的生活變得更便捷。

不止這兩個，還有很多開發者跟我們一起做一些探索。現在這個階段，服務機器人的應用被什么支撐起來？首先得能移動，移動里面涉及到特別多的技術難點，包括多傳感器融合、大尺度魯棒的視覺導航系統、障礙檢測、動態規劃包括生產的時候還不是那么容易，整個難點解決之后。移動這件事情假設可以解決，同時還需要有交互，就像剛才英特爾CEO拿一個二維碼掃碼打開箱子，哪怕只是非常簡單的交互，仍然需要交互。大家在生活當中遇到機器人的時候或者在機器人大會里面能夠看到對于一些普通的用戶碰到機器人的第一反映就是我跟這個機器人說話，看這個機器人有沒有反應，大家對交互的期待非常高，哪怕只是一個送餐機器人。我們需要遠場語音識別還有語義理解等等手段，以前這些手段沒有很好在產業界里面研究，這里面涉及到的體驗問題，這里面體驗提升的空間非常大，這一塊也是重點發展的方向。

移動和交互一定要嵌入到實際的場景里面，這樣的場景商業模式是什么樣的，具體的需求是什么樣，頻次有多高，使用的密度有多高，其實都是會決定整個場景服務機器人這個應用能不能跑起來非常重要的方面。涉及到場景知識的表達和場景之間的切換問題等等，這些問題都組成現在服務機器人應用基礎的點。

還有一個很有意思的發現想跟大家分享一下，在做服務機器人的時候，出現了一些意想不到的問題，可能大家以前覺得做一個機器人我們需要的是非常好的硬件設計能力，能夠把這個機器人設計出來，設計完之后需要能夠生產做量產，量產確實是很難的事情，我們需要有量產和很強的供應鏈能力。真正把這個東西做出來，其實還不夠，右邊是各個不同軟件代碼的行數。從70年代最簡單的操作系統一直到現在用的安卓系統，代碼呈數量級增加。而現在看到的，真正要做好一個個人服務類的機器人，它的代碼量至少會達到F22戰斗機的水平，而代碼量隨著大家對功能的不斷需求增加還會繼續增加，這樣的軟件工作量激增不是在一個固定的環境下面的增加，還是在不確定的環境。機器人工作的環境即便在今天這棟樓的環境和明天那棟樓的環境不一樣，怎么做測試，把軟硬件結合起來都是非常棘手的問題。如果要做好機器人或者個人服務類機器人，讓機器人從工廠里面走出來，從確定的環境里面走出來，走到生活的場景里面去，我們可能需要一些新的組織形式和工作流程綜合解決這些問題。

以上就是我們做的一些事情的分享，感謝大家！