從2013年德國學(xué)者孔翰寧在漢諾威博覽會上提出工業(yè)4.0的概念到今天，全世界的工廠經(jīng)歷了工業(yè)革命歷史上最宏大而殘酷的十年：藍(lán)領(lǐng)工人們發(fā)現(xiàn)他們的工友不再是活生生的人，而是一尊尊鐵血機(jī)器人。他們面臨的職業(yè)挑戰(zhàn)不僅來自機(jī)器人，還來自于企業(yè)本身基于對工業(yè)制造的理解，在人員配置上的重新洗牌。但這也是中國制造業(yè)和物流倉儲行業(yè)脫胎換骨的十年。從2016年起，中國就已成為全球機(jī)器人需求量最大的國家。這一方面體現(xiàn)了中國力圖擺脫低端制造業(yè)困局的決心，另一方面也更說明，國內(nèi)勞動力結(jié)構(gòu)性短缺長期凸顯。從2015年發(fā)布的《中國制造2025行動綱領(lǐng)》，到今年年初連續(xù)發(fā)布的《機(jī)器人+應(yīng)用行動實施方案》、《數(shù)字中國建設(shè)整體布局規(guī)劃》，一個個智能化、數(shù)字化的應(yīng)用場景已然在我們面前展開，而國內(nèi)自研工業(yè)機(jī)器人也在政策端、資本端、市場端受到越來越多的重視。3月21日，Syrius炬星受邀參加了虎嗅智庫舉辦的聚焦移動搬運機(jī)器人行業(yè)的同行主題研討活動。作為AMR（自主移動機(jī)器人）領(lǐng)域的行業(yè)代表，Syrius炬星的首席運營官翁放就下一階段技術(shù)改進(jìn)趨勢，資本市場投資偏好，以及新近大熱的人工智能等話題，發(fā)表了自己的看法。

技術(shù)趨勢

更協(xié)同，更柔性

對于像炬星這樣一家專注在自主移動機(jī)器人領(lǐng)域的公司來說，我們看到的主要是兩方面的技術(shù)趨勢，一個聚焦產(chǎn)品本身，另一個更偏向商業(yè)領(lǐng)域。但無論是哪個趨勢，我覺得今天主辦方的主題都很適用，那就是“身段變軟”，協(xié)同和柔性等要求變得越來越高。就產(chǎn)品本身而言，傳感模組以及機(jī)器人的移動性能是我們最關(guān)注的。對于自主移動機(jī)器人，大家最基礎(chǔ)的想象就是移動敏捷和避障能力強(qiáng)。不管是在倉儲物流領(lǐng)域還是工廠領(lǐng)域，遇到任何的障礙物，機(jī)器人需要能夠及時避讓，以及自主規(guī)劃路徑，這背后對于傳感和移動模塊的要求都很高。炬星走的是視覺SLAM(simultaneous localization and mapping)路線：通過集合常用的多種攝像頭和光學(xué)增強(qiáng)系統(tǒng)，采用VSLAM復(fù)合導(dǎo)航方式，讓機(jī)器人看的更遠(yuǎn)、更廣、更清晰。產(chǎn)品能力的另一個方面，是炬星的AMR機(jī)器人非常強(qiáng)調(diào)底層協(xié)同。炬星自主研發(fā)了操作系統(tǒng)，核心目的就是為了能夠?qū)崿F(xiàn)多智能體的通信，用分布式的方式去進(jìn)行機(jī)器人與機(jī)器人之間的協(xié)作。炬星的解決方案無需中央服務(wù)器，是機(jī)器人之間的互相溝通的過程，這對機(jī)器人本體的算力和自身的決策能力要求很高。所以從自身的產(chǎn)品能力來講，雖然我們目前的主要應(yīng)用在倉儲物流領(lǐng)域，但是在工廠場景，我們也逐漸看到一些客戶希望把我們用在比較復(fù)雜的工序之間的搬運，去執(zhí)行不同的任務(wù)，這是產(chǎn)品層面的技術(shù)改進(jìn)趨勢。在商業(yè)上，我們看到的，是倉庫和工廠對柔性的要求越來越高——他們希望非常靈活地把機(jī)器人用在不同地方，同時還要盡可能降低工廠與倉庫改造的成本與門檻。炬星在這方面做了非常多的嘗試，這背后是對技術(shù)更高的要求。機(jī)器人的應(yīng)用已經(jīng)過了僅僅展現(xiàn)企業(yè)自動化能力的階段，物流倉儲和工廠都需要機(jī)器人實實在在幫助他們提高效率。怎樣適應(yīng)整個供應(yīng)鏈的柔性的要求，包括工廠生產(chǎn)的柔性要求，是我們下一階段技術(shù)改進(jìn)的目標(biāo)，這是需要從底層的操作系統(tǒng)，到軟件應(yīng)用層面乃至算法決策層面去配合的一個事情。

面對資本

定制化與規(guī)模化的平衡

炬星在與投資人溝通的過程中，發(fā)現(xiàn)他們對于機(jī)器人公司的要求主要有兩點：第一是要實現(xiàn)很好的商業(yè)交付，最好是能定制化滿足客戶的需求；但同時你最好不要定制化，而是標(biāo)準(zhǔn)化，因為只有標(biāo)準(zhǔn)化才有規(guī)模效應(yīng)，只有規(guī)模效應(yīng)才能產(chǎn)生利潤。對于企業(yè)來說，這其實是一個兩難的選擇。對于炬星來說，我們的做法是在硬件（機(jī)器人本體）上盡量標(biāo)準(zhǔn)化，同時利用軟件和載具能力實現(xiàn)客戶的定制化需求。

（炬星AMR機(jī)器人在云倉作業(yè)現(xiàn)場）另一方面，我們更關(guān)注市場上大量存在的無法改造或者不能做大規(guī)模改造的存量倉庫。這類倉庫希望用比較低的成本來換取面向未來的自動化能力的提升。炬星希望更多的服務(wù)這類客戶，從而在商業(yè)交付與定制化之間能夠取得一定的平衡。

RaaS

客戶類型倒逼下的模式創(chuàng)新

對于倉儲物流客戶來說，本來它的利潤率就很低，更不愿意做大規(guī)模的投入去引進(jìn)機(jī)器人等自動化設(shè)備。在這一背景下，炬星進(jìn)行了一系列商業(yè)模式的改進(jìn)。我們在做租賃，但事實上不是機(jī)器人的租賃，而是云平臺服務(wù)的賬戶租賃。我們的每一臺機(jī)器人背后，是一整套的云平臺服務(wù)。通過云平臺和機(jī)器人之間的交互，為客戶提供一整套解決方案，一方面提高倉儲物流的效率，一方面降低人力成本。更進(jìn)一步的，我們遇到一些客戶希望用訂單完成量來結(jié)算費用，這可能也代表了未來的一個趨勢，和勞動力的計件收費是一樣的。在這樣的背景下，我們看到的是，大量機(jī)器人企業(yè)未來沒有辦法通過賣機(jī)器人迅速變現(xiàn)，而是需要通過投入客戶現(xiàn)場使用，每天賺回來一部分現(xiàn)金流。這對機(jī)器人企業(yè)來說，一方面提出了成本控制方面的要求，另一方面對產(chǎn)品的穩(wěn)定性提出很高的要求。炬星在商業(yè)化之初，就極具洞察地提出RaaS（robot as a service）模式，以應(yīng)對客戶在成本與產(chǎn)品穩(wěn)定性方面的更高要求。

SaaS（software as a service）的概念已經(jīng)在類似財務(wù)軟件、人力軟件等領(lǐng)域被廣泛接受：SaaS服務(wù)提供商不單純以銷售軟件獲得收益，他們收取的是軟件+服務(wù)的長尾收益。機(jī)器人行業(yè)也正在展現(xiàn)這種趨勢，但因為機(jī)器人行業(yè)存在硬件成本，不像軟件行業(yè)天然具有邊際成本為0的特性，RaaS需要走的路更長一些。

AI應(yīng)用

更聚焦而不是更全能

作為一家機(jī)器人企業(yè)，炬星當(dāng)然很關(guān)注人工智能的發(fā)展。目前ChatGPT對我們最核心的應(yīng)用是幫助工程師們節(jié)省編程時間。炬星有大量軟件應(yīng)用層的需求，程序員有了ChatGPT的加持，可以節(jié)省大量的精力在核心代碼上。但是具體到類ChatGPT和機(jī)器人本體的結(jié)合的話，可能還需要假以時日。ChatGPT本質(zhì)上是一個問答型的通用人工智能，而機(jī)器人，特別是倉儲物流領(lǐng)域的機(jī)器人，我們正在研發(fā)的是更加專用型的人工智能。這就好像同樣是在做視覺SLAM算法，自動駕駛要處理的是上億種戶外場景，在復(fù)雜度上遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過室內(nèi)倉庫要處理的信息，但室內(nèi)倉儲場景對視覺算法的精度要求則比室外高得多。在室外，自動駕駛汽車如果偏離一厘米可能并不會有什么問題，但是在倉庫里面，如果偏離一厘米可能就撞上貨架了。具體來說，炬星在人工智能方面的能力儲備和研發(fā)方向，包括了工業(yè)視覺領(lǐng)域以及運籌算法和智能調(diào)度等領(lǐng)域。我們一定會迎來一個大AI時代，我們也做好了擁抱它的準(zhǔn)備。

Syrius炬星是專注自主移動機(jī)器人（AMR）研發(fā)與制造的國家高新技術(shù)企業(yè)，致力于打造基于AMR人機(jī)協(xié)作的智能物流解決方案。我們的骨干團(tuán)隊深耕機(jī)器人產(chǎn)業(yè)，成員曾在谷歌、英偉達(dá)、阿里巴巴、亞馬遜、華為、大疆創(chuàng)新等企業(yè)任核心高管。

目前，我們已在深圳、北京、東京設(shè)有辦公室。2020年5月，Syrius炬星宣布獲得由紅杉資本領(lǐng)投的千萬美金A+輪融資，真成投資、創(chuàng)茵資本和日本投資機(jī)構(gòu)PKSHA SPARX Algorithm Fund跟投，公司天使輪投資人明勢資本和A輪投資人真格基金全額跟投。

我們提供了一個完整的解決方案，可以優(yōu)化提貨，上架和其他常規(guī)倉庫的運營

實時，安全，穩(wěn)定和可靠。 

消費者和生產(chǎn)者之間的商業(yè)周期產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)流。這些數(shù)據(jù)流是機(jī)會。我們的AI和機(jī)器人技術(shù)使倉庫運營能夠抓住機(jī)遇

結(jié)果。作為信息與物理世界之間的紐帶，自主移動機(jī)器人深刻改變了倉庫的運營方式。通過簡單，流暢的人機(jī)協(xié)作，我們的智能貨運服務(wù)擴(kuò)展了人員的能力。