服务机器人临近爆发期？
2015 年 7月的“第三届外滩国际金融峰会”上，时任万科董事会主席王石给出了这样的预言：未来十年，万科要做到30%的物业服务用机器人替代。
彼时人工智能的概念还未走俏，王石的预言没能引起太多人的注意。但短短三年之后的GTC China 大会上，物流机器人、配送机器人、清洁机器人、安防机器人等已经到了争奇斗艳的地步，既包括京东、美团、菜鸟等巨头系玩家，也有优地科技、智行者等一大批创业者。
相比于消费端的行业迷局，机器人在服务端似乎已经临近爆发期，至少在时间点上远远超出了王石的预期。
指路人英伟达
很多年以前的英伟达还是显卡的代名词，但在今年的 GTC China 上，主角早已不是“新核弹”，而是机器人和自动驾驶。
剧透了两年多的 Xavier芯片终于进入到了量产阶段，并即将通过车规级认证，沃尔沃、小鹏汽车、奇点汽车、SF等随即宣布加入英伟达自动驾驶大家庭。毕竟英伟达专为自动驾驶开发的AGX Xavier集高性能 GPU、定制 8 核 CPU 架构于一体，可实现每秒30万亿次运算，且功耗仅为 30瓦，足以应对自动驾驶的多样化和冗余的深度学习算法。
今年早些时候亮相的 Jetson AGX Xavier， 则被定义成为机器人打造的处理器，除了每秒30万次运算的性能，英伟达还为开发者配备了一个工具箱，包含 API 工具包 Isaac SDK、智能机器加速应用 Isaac IMX以及高度逼真的虚拟仿真环境 Isaac Sim。比自动驾驶看起来更“贴心”的是，英伟达还打算帮机器人开发者解决两个棘手问题。
第一个问题是算力。制约人工智能的三大要素是算力、算法和数据，如果不能解决算力上的瓶颈，算法和数据也就无从谈起。Jetson AGX Xavier 的算力已经毋庸赘述，也就是说开发者只要愿意花钱，算力问题就不再是问题。
更有吸引力的是第二个问题，机器人的智能化离不开深度学习，英伟达思索的正是机器学习
的训练方法。比如谷歌的机器人实验室曾经花三个月的时间，用14台机械手臂完成了30 万次拾取动作的训练，并且为这些机械手臂配备了一整队“鞍前马后”的工程师。对于大多数机器人创业公司来说，有多少“人工”就有多少“智能”的投入产出比似乎并不划算，一是没这么多真金白银，二是在时间上也耗不起。
英伟达是聪明的，试图用虚拟仿真环境Isaac Sim来解决创业公司的痛点，只需要普通的游戏引擎，开发者就可以打造出非常逼真的虚拟环境，然后对机器人进行尽可能多、尽可能快的训练，最后在物理世界中进行测试。
如此既卖硬件又趁机兜售软件的做法，让英伟达成为生意场上的聪明人，同时也是机器人创业者的指路人。
巨头谋局，创业者下棋
人工智能在 2018年最核心的关键词就是落地，毕竟概念已经被炒了一段日子，倘若没有产品落地，再华丽的梦想也会成为泡沫，机器人也不例外。不只是英伟达，英特尔也频频在中国举办人工智能大会，同样有一批机器人创业者站台，高通、AMD以及国内的芯片企业，也都在尝试给出机器人相关的解决方案。
当行业进行到落地层面，服务机器人市场的竞争一度有些尴尬，就好像不同的演员拿到了同一个剧本，接下来就是“演技”的比拼了。简单梳理一下，服务机器人领域的创业者其实可以分为两类，一类是在英伟达平台上推出产品的NV系，一类是采用英特尔解决方案的 Intel 帮，当然也不乏游走于两派之间的玩家。
优地科技可能是一个典型的NV系代表。早在 2014年的时候就基于英伟达 Tegra 4设计了国内首款安卓游戏盒子，2015年基于英伟达最新的 Tegra K1 设计了机器人核心板，2016年开发了基于 Jetson TX1室内机器人高性能导航定位系统，2017 年基于 Jetson TX2 开发了机器人室外导航系统……
选择英伟达平台进行技术深耕，然后在产品上适用于不同的场景，大抵就是优地科技的战略倾向。也正是在英伟达的引荐下，优地科技成为美团无人配送机器人的供应商，并在配送机器人外相继开发了适用于KTV、餐馆、酒店等场景的 “优小妹”，以及基于Tegra K1的嵌入式解决方案。
另一家在机器人领域小有名气的 Segway Robotics 押注了英特尔，认为末端配送机器人属于机器人换人，况且不是干线物流，机器人的成本直接影响到投资回报率和商业价值。英特尔嵌入式处理器+专用处理器+立体视觉导航定位的方案，同时满足了室内低俗场景和低成本两个条件，Segway Robotics 的决策也就不无道理。
可以给出的解释是，英伟达 Jetson AGX Xavier 开发者套件的标准售价是1299 美元，与室内配送机器人所要求的成本、功耗、性能、场景并不完全匹配。服务机器人有着不同的场景和不同的应用，自然需要不同的解决方案。
NV 系和 Intel帮的竞争仍在继续，也让服务机器人摆脱了消费机器人市场的同质化，在市场竞争走向白热化之前，差异化仍将继续。但从GTC China的动态来看，京东、美团、菜鸟等都开始采用 Jetson AGX Xavier 系列芯片，NV系在某种程度上成了服务机器人市场的最大公约数。商业化迎来拐点？无论是英伟达、英特尔等芯片巨头的布道，还是创业者在应用落地上的努力，最为直接的衡量标准还是商业化。不管是To C、TO B还是 To G的机器人公司，最终的盈利模式都应该是商业利润，而非是一轮接一轮的融资。
问题的症结在于，服务机器人是否已经具备了大规模商业化的基础，或可以从三个角度进行论证：
1.服务机器人不会凭空出现，本源在于机器人取代人的需求。
在整个服务机器人行业中，物流配送相关的机器人无疑是最为抢镜的，单在GTC China 大会上展出的就有智行者、优地科技、美团、长沙行深智能、京东、菜鸟等等。
可以参考的原因是，诸如北京等一线城市由于房租上涨，外来流动人口逐年下降，快递员的供给明显不足，加上快递员工资的上涨，无人配送机器人势必会成为替代方案。事实上，快递员只是机器人取代人这一需求的缩影，酒店服务员、物业清洁人员、小区保安等劳动型人才都面临不同程度的紧张，也成为服务机器人得以快速商业化的基础。
2.一笔算得清的经济账，成本换算成机器人
受宠的直接诱因。
机器人取代人的趋势恐怕不只是技术驱动的结果，不妨先算一笔经济账。
仅以清洁机器人为例，假设每小时可以清洁1500-2600平米的地面，单次充电可以工作 6小时的话，清扫的总面积可以达到 9000-16000平米，相当于3 到 5名清洁工的工作量。参照一线城市清洁工的薪资标准，企业每个月需要支付5000元左右的费用，从经济账上来看，当清洁机器人每年的分摊成本在10万元以下的时候，在成本换算上已经有着人力难以匹敌的优势。
3.找到服务机器人的核心痛点，而非拿着锤子找钉子。
服务机器人并不需要太多的人机交互，工具性的特征或是其先于消费机器人普及的优势，因为外界并不期许服务机器人有多聪明，反倒是能否在效率和成本上超过人类。
切换到创业者的视角，竞争成败的关键可能并不是成本，在大规模商业化应用前夕，刻意压低成本似乎并没有太多价值，毕竟成本是规模 决定的。就好像物流配送也好，物业服务也罢，最核心的痛点仍是让机器人学会自动驾驶，如此才是服务机器人落地的前提条件。也就不难理解优地科技、京东等为何会加入NV系，好比说优地科技的配送机器人可以智能避障、自主搭乘电梯、无需导轨运动等等，业已具备大规模商业化的基础。
结语
人工智能催生的概念里不只有机器人，诸如智慧交通、智慧城市、智慧社区等概念也在逐渐落地。那么，当城市的基础设施都在智能化的时候，服务机器人注定是不可或缺的存在，只是就目前来看，服务机器人的价值仍在于协助人类完成一些重复性的劳动，目的在于提升工作效率。
毕竟资本市场已经做出了表态，在一大波机器人相关的创业者中，最值钱的恰恰是专注于无人驾驶技术落地的玩家。不管是NV系还是 Intel帮，以及其他第三方解决方案，想要服务机器人加速爆发，还行要先找到问题的本源。