AI＋服務機器人投資邏輯

雷鋒網按：本文作者澳銀資本曾愛玲、林錦周。

AI+垂直領域才是大勢所趨

近幾年，隨著數據量變大和底層技術的發展，AI已然成為風口的代名詞。但是就商業化進程而言，AI「變現」的方式、方法遠未明晰。對此，我們認為通用型的AI並不是真正的風口，AI在垂直領域的應用才是大勢所趨。

從產業鏈投資角度看，基礎層和技術層布局需要投入較多，周期較長，主要是由IBM、微軟、阿里、Intel等巨頭把持，巨頭內生外延加大版圖形成產業鏈生態；產業應用層上，初創公司在垂直領域解決行業痛點為較好切入點，並逐漸與傳統產業鏈深度融合，提升效率並獲取增量價值。

AI+服務機器人

AI+時代同時也是物聯網時代，人工智慧對基於物聯網應用收集到的數據加以處理和分析，以生成所需要的信息並繼續積累知識。物聯網上中游已被巨頭壟斷，下游硬體領域重人機交互，將成為未來海量流量的入口。所以我們聚焦物聯網應用層，密切關注與人工智慧息息相關的垂直細分領域——服務機器人。

據數據統計，全球服務機器人行業規模在10年內預計將有40%以上的複合增長。隨著產業結構的調整升級，我國第三產業的比重正逐年增加，也為服務及協作機器人的發展提供了廣闊空間。

根據應用場景，服務機器人可以劃分為個人/家用機器人和商用服務機器人。家用服務機器人重交互和情感體驗，商用服務機器人重實用，那投資邏輯是否也不一樣？應該基於怎樣的標準投資？

家用服務機器人五大投資要素

家庭場景下的智能服務機器人按照發展歷史可以分為桌面功能型機器人、滑輪式移動機器人和雙足式機器人。目前我們重點關注滑輪式移動機器人，比如說智能管家類機器人、家庭作業機器人-掃地機器人和兒童早教／老人陪伴類機器人。

我們按照怎樣的標準甄選家用服務機器人項目？

1、人機語音交互時間

我們看好能夠有效縮短機器人語音識別-理解-反饋時間的服務機器人公司，他們能有效的解決人機交互問題。人機語音交互由語音識別、語義理解和語音反饋三個節點構成完整的閉環系統，效率越高，花費的時間越少，帶來的體驗也就越好。

2、個性化定製能力

個人/家用機器人的個性化定製能力體現在圍繞核心人群的數據採集能力、特定場景下的應用能力和是否順應無屏語音交互的趨勢。

圍繞核心人群的數據採集能力：比如說按年齡階段分，目前圍繞兒童／年輕群體／老年人，因為生活習慣不同，且說話速度、語言表達能力均存在差異，所以面向不同群體的服務機器人需要採集所在群體的用戶畫像、投其所好。

特定場景下的應用能力：目前按家庭環境／商業、酒店場景／車內場景等來細分，服務機器人所具備的功能也不盡相同，比如目前思必馳提供給車內桌面機器人的語音對話應用允許在車速高達80公里／時還能準確識別人的語音。因此我們看好針對垂直細分場景的應用解決能力。

無屏語音交互的趨勢：滑輪式機器人堅定認為不需要屏幕交互，體驗更佳。

3、機器人格化特徵

我們認為未來的大趨勢是個人／家用機器人在家庭場景中，用戶希望機器人也有自我人格，希望機器人能成為大家庭中的一份子，因此人格的塑造非常重要。目前比較成熟的是16歲少女微軟小冰、竹間智能小影機器人，我們也考察過部分服務機器人項目，他們在用戶激活機器人說的第一句話說的是非人類語言。

手勢和體態動作也是人與人之間自然的交互方式之一，因此人機交互必然少不了手勢和體感交互。由於體感技術主要通過視覺感知人體動作和環境信息，因此也屬於圖像識別領域。目前體感識別主要結合VR、智能電視等設備，比如Microsoft Kinect、Leap Motion、Usens等公司用於遊戲、娛樂等領域，在智能機器人方面應用較少。

4、機器人的操作系統

智能機器人操作系統目前仍以Android為主流，目前很多個服務機器人創業公司為了貪圖方便採用Android。但Android主要使用於移動設備。

目前最具代表的案例是Pepper中國版機器人因為所有開發者圍繞安卓和屏幕來做應用開發導致Pepper長時間功能單一，被企業及個人客戶所厭倦，Android無法滿足對於語音、圖像、手勢等新興交互方式。

ROS (Robot Operating System)：ROS是建立在Linux之上的操作系統。主要可以提供一些標準操作系統服務，例如硬體抽象，底層設備控制，常用功能實現，進程間消息以及數據包管理。ROS可以分成兩層，低層是上面描述的操作系統層，高層則是實現不同功能的各種軟體包，例如定位繪圖、行動規劃、感知、模擬等。

我們看好以ROS、Ubuntu為底層框架改寫的新興操作系統，例如國內的iBot OS、Turing OS、ROOBO，能夠提供移動機器人基於語音、圖像、手勢等新興交互方式的應用，也有助於機器人應用開發者對應用的開發。

商用服務機器人五大投資要素

商用服務機器人通常分為室內倉儲機器人、室外送貨機器人、導引服務機器人和其他To B類機器人。不同類型的商用服務機器人對功能有不同的需求，比如說室外送貨機器人更多地考慮室外複雜環境因素，對智能避障、爬坡等功能有更高的要求。

商用服務機器人與家用服務機器人不同，對情感的要求少了一些，對效率的要求多了一些。這也使得商用服務機器人的投資要素與家用服務機器人有極大的不同。

1、導航技術

導航技術是移動機器人的「眼睛」，為機器人的移動提供視野。目前導航技術主要有SLAM技術、慣性導航和磁導航，我們重點關注SLAM的技術突破，同時看好能夠將多種導航技術進行有效融合的自主導航方案。

SLAM技術：SLAM技術是指在未知環境下的同步定位和地圖構建(SLAM)，主要分為視覺的VSLAM和雷達的LIDAR-SLAM。超過80%的機器人會使用SLAM技術，可用於室內外及水。目前雷達SLAM技術成熟，但成本高昂，視覺SLAM技術尚未成熟，我們主要關注的投資點在視覺SLAM的技術突破上。

慣性導航：Adept是一款採用慣性導航系統 (INS)的自主機器人，可實現倉庫交貨系統、醫院標本/補給品遞送系統和軍隊增援系統等新興應用中。

磁導航：磁導航技術原理簡單、成本低，已在快倉、亞馬遜KIVA機器人上進行廣泛應用，但本質上還不夠智能，多採用結合慣性導航進行。此技術需要依託強大的軟體調度系統來統籌，因此我們主要關注自主移動導航方案。

2、移動解決方案

3、商用移動底盤技術

環境構建：基於SLAM技術，讓機器人在陌生環境中移動時，能探測未知區域，快速構建出環境布局圖。

定位避障：在室內環境下，用攝像機、Kinect等深度相機或者激光雷達技術來做導航和探索。關於定位避障，我們關注使用多感測器融合的技術產品，比如將雷達+視覺+超聲波等多種導航技術並用，讓機器人能夠自主移動到任何室內可以到達地點，實現定點移動，多點或者區域巡邏等功能。

路徑規劃：VSLAM生成的地圖（多數是點雲）還不能用來做機器人的路徑規劃。Google無人駕駛汽車正是採用激光雷達技術實現路徑規劃。激光雷達指向性強，是目前最好的導航技術，但因為成本過於昂貴，目前關注「弱硬體+強軟體」的結合方式來逐漸取代激光雷達感測器。

調度系統：實時採集多台機器狀態信息合理協工作並能與上層指揮集成整合，實現多機協同。尤其在大型倉儲工廠中，高效能的調度系統是考核產品是否有商用前景的判斷標準，目前亞馬遜KIVA的調度系統可實現上千台機器共同運作。

4、移動底盤的硬體比較

1）上下位機的硬體系統構造

在調研過程中，我們了解到產品硬體層內部均包含上位機和下位機：上位機主要負責導航演算法，是起到機器人大腦決策作用，能夠有效防止下位機出現故障之後的機器安全，下位機主要負責電機控制。

我們需要考察上下位機的協同作用是否合理，並考慮有些公司採用一體機方案。另外，在硬體方面主要關注如何降低硬體成本的技術。

2）伺服運動系統

伺服運動控制是一台機器最核心的自動化技術。運動控制分為位置控制、速度控制、電流控制。位置控制取決於精度，速度控制取決於效率，電流控制取決於負載載重、力矩輸出、傳動的動能阻力（很多機器人公司遇到的最大問題就是力矩控制中三環控制的電流環控制）。

多數室內機器人採用直流無刷電機。我們認為較為好的伺服系統為：雙軸協同，採用低轉速、大力矩輸出的多極伺服電機，並通過磁電編碼器來實現高精高速的定位功能。

3）輪子構造

由於商用服務機器人均採用輪式結構，設計簡單、成本低、移動快，可細分為四輪式、兩輪式、全方向式、履帶式。根據不同的需求場景，在倉儲、工廠運輸貨物時，常採用四輪或兩輪式，適於平坦路面。在室外送貨有爬坡情況則採用六輪或履帶式，例startship室外送餐機器人採用六輪式，可自主實現爬坡、導航、避障等功能。同時底盤機器人常採用兩主動輪加四個從動輪式，例如AICRobo底盤機器人。

目前最經濟實用的是兩個主動輪+一個萬向輪。我們需要關注使用該類輪子是否可實現在多方向靈活地移動、獨立轉向、速度控制能力。

5、非產品主觀因素

1）倉儲移動底盤的成本比較

目前倉儲移動底盤的售價（國外Adept30萬、KIva20萬，國內目前快倉、Geek+成本售價在10萬以內），但目前新一代自主移動解決方案的底盤因為採用了不同的核心零部件，售價可控制在5萬以下，且產品毛利40%以上。因此在商用底盤產品的成本和毛利方面，我們認為能有效降低成本的硬體方案類型公司將在後續競爭中取得優勢。

2）商用場景服務機器人的價格優勢

針對倉儲移動底盤工廠一般是大規模批量採購，目前他們對價格的需求是能控制在5～10萬／個；針對樓宇送貨機器人，按照快遞員的年收入，商家希望價格能控制在8萬以內。

3）開模量產是公司產品成熟必經之路

目前商用機器人對於早期創業公司最大的考驗便是其從樣品機到開模量產階段，第一代機器的開模對於公司投入要求高、樣品機穩定性能好，因此許多公司在開模量產階段形成分水嶺，這個階段我們通過技術差異性來判斷機器的量產版本穩定性。

4）細分行業落地方案能力

很多創業公司過於專註硬體的產品研發而忽視了軟方案的價值，針對垂直行業商用化落地場景，客戶是希望創業公司能夠提供一套定製化落地解決方案，因此除了硬體機器人產品之外，落地的解決方案能力也成為類型公司的分水嶺。

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