沒手沒腳的行業機器人，如何撐起機器人的半邊天？

12月18日，雷鋒網「2018 AI最佳掘金案例年度榜單」正式揭曉，276家參選企業經過49天的篩選與評審，最終有58個最具商業價值的公司成功脫穎而出。

雷鋒網已經連續舉辦了兩屆「AI最佳掘金案例年度評選」，從商業維度出發，尋找人工智慧在汽車、金融、醫療、教育、安防等10個行業的58個最佳前沿應用。

其中，機器人領域設有6大獎項，分別由普渡科技、樂聚機器人PANDO、大道智創、平安人壽、勇藝達機器人，以及小覓智能最終斬獲相關領域獎項。

最佳商用服務機器人獎：普渡科技

深圳市普渡科技有限公司成立於2016年，以餐飲行業為切入點，是聚焦現在服務機器人領域最火的配送機器人的一家初創公司。其配送機器人已經先後迭代兩代，其中，第一代機器人「歡樂送」發售兩年已經售出千餘台。

第一代：歡樂送，配送機器人，室內小場景

普渡科技的第一款產品，歡樂送機器人，發售兩年已經售出千餘台，並於2017年4月獲得了有著工業設計界奧斯卡獎之稱的紅點最佳設計獎。

「歡樂送」是一款室內配送機器人，通過多感測器融合的SLAM演算法實現自主定位導航，主要應用於餐飲和酒店等特定場景，可以實現1：1機器人換人。

此前，接受雷鋒網採訪時，張濤告訴雷鋒網，機器人應用到垂直領域其實應該將額外技術和功能全部砍掉，只保留最核心的功能，以配送機器人為例，我們只保留了自主移動功能，甚至都沒有加入語音交互。這樣極簡的產品概念也是我們的產品得以速食麵市的原因之一。

第二代：普羚，技術提升，滿足室內大場景

如果說歡樂送作為普渡科技第一代產品，數千台銷量只是小試牛刀，那麼作為第二代產品的普羚就是普渡科技針對市場反饋及商業沉思後進行的精準改進。另外，在技術上也做了不少的迭代，賦能新產品以更多的功能和應用場景。

採用封閉式艙體結構、全新的PuduSLAM 2.0技術，以及梯控模塊的加入，使得普羚從原來的室內小場景配送機器人（歡樂送）過渡到了室內大場景配送機器人。在場景應用上也從原有的餐飲、酒店，拓展到了樓宇應用。

普渡科技如今已經擁有海底撈、洲際酒店、喜來登酒店、香港美心集團等高檔餐廳和酒店客戶。另外，隨著新產品的陸續面世，普渡也將持續拓展其他行業的客戶。

樂聚是由哈爾濱工業大學的博士團隊發起的人形機器人的創業公司，成立於2015年10月份，公司成立之初曾獲得了松禾資本1000萬天使投資；2016年底，獲得深創投集團數千萬pre-A輪投資。目前樂聚已經推出了3款產品，分別是Aelos機器人、Aelos教育機器人和Talos機器人。和其它人形機器人創業公司不同的是，樂聚旗下的機器人都是以步態控制為基礎而研發的。

Aelos機器人：家庭陪護、DIY編程、教育三大細分應用

Aelos機器人是一款具有人形結構和智能交互能力的小型機器人，目前，針對不同用戶群體，Aelos機器人有娛樂版、專業版、教育版三個版本。其中，娛樂版定位於家庭陪護，運動能力十分突出；專業版是一款強調DIY動作編程的機器人，機器人和對應PC端編程軟體的無縫銜接完美匹配機器人愛好者和創客天馬行空的想像力和動手能力；教育版是針對中小學中推行的STEAM教育推出的產品，主要幫助培育學生的工程思維和動手能力。

PANDO機器人；情感互動、益智編程

PANDO機器人定位「情感互動 益智編程」，區別於傳統機器人的單一性，可同時具備情感交互、手勢控制、自主避障、積木編程、任務式課程、動作技能、語音交互等功能，可愛酷萌的外觀擺脫傳統機器人設計的工業感。其中，可以通過手勢控制實現「前進&後退」、「左移&右移」、「左轉&右轉」基本移動功能控制。

Talos機器人：智慧家庭

與前兩款產品有所不同，Talos機器人是一款具有人類結構和強大運動能力的大型人形機器人，定位於服務機器人載體，也是樂聚機器人（公司）未來的重點布局方向。

深圳市大道智創科技有限公司成立於2015年，是一家專業從事機器視覺技術開發與應用的高科技企業。公司專註於服務型機器人研發生產，致力於將視覺SLAM真正應用於商業領域。公司以哈爾濱工業大學和美國伊利諾伊理工大學的碩博團隊為基礎組建，在機器人自主定位與導航領域建立了強大的技術壁壘。目前，大道智創自主研發的智能安保機器人「e巡-機器警長」已經推向市場。

e巡-機器警長：安保機器人

經過長達一年時間的技術研發，大道智創推出自家首款產品——「e巡 」機器警長。「e巡 」機器警長整機高1.6米、底盤直徑80公分、體重80公斤，配備4路1080P高清夜視攝像頭360度實時全景監控，同時融合熱成像系統、超聲波陣列、紅外陣列、TOF深度相機和平面激光雷達多感測器採集環境信息。

2017年2月，「e巡 」機器警長正式在鄭州高鐵站落地應用。它不僅可以實現清站工作，還可以全天候自主巡邏，抓取並識別旅客的面部信息，與公安系統黑名單進行比對，協助民警抓捕逃犯。目前市面上絕大多數安保機器人採用的還是激光SLAM方案，由於「安保機器人不可能待在辦公室里巡邏，它必須適用於室外的複雜大場景，」大道智創選擇了技術和成本上更有優勢的視覺SLAM方案。

大道智創團隊通過獨特的演算法創新和工程創新，突破了大場景下的視覺導航技術，成為一家能夠滿足大場景需求的雙目視覺導航方案商。團隊目前正進行持續的產品研發和升級，在提高環境適應性的基礎上，通過模組化、晶元化等方式降低產品成本，並拓展商場物業、社區學校、建築家庭等其他場景下的應用。

平安人壽利用千萬級客戶以及百萬保險代理人隊伍帶來的豐富的業務場景、大量數據積累和經驗沉澱，踐行「金融+科技」戰略，積極探索人工智慧技術在保險業務場景中的應用。其中，平安人壽迭代AI團隊聚焦於深度學習、自然語言處理、人機交互、智能推薦、圖像識別等研究領域，專註於前沿技術在招聘、培訓、服務、銷售、風控等場景中的落地。目前已自主研發了面試機器人、客服機器人、培訓機器人等，並搭建了超大性能的分散式深度學習平台。

「AI面試」：智能面試機器人

依託於平安新E家平台，平安人壽推出「AI面試」智能面試機器人。該機器人基於語音識別和合成技術，實現全程語音交互；基於文本生成技術，實現全程人機對話；基於自然語言處理技術，實現面試結果的自動評價。與傳統線下面試相比，「AI面試」具備隨時隨都可用、面試水準專業化、內容展現富媒體化三大優勢，解決了業務渠道人力增長的問題。據平安人壽官方數據顯示，目前「AI面試」使用人數已突破100萬，累計面試時長超過21萬小時，用戶五星好評率達94%。

最佳兒童教育機器人獎：勇藝達機器人

勇藝達機器人公司是一家以人工智慧和機器人技術為核心的科技企業，主要產品為智能教育機器人和商用服務機器人。自主研發的重點技術包括自適應AI交互，NLP，自主行走等。公司已搭建服務機器人云平台，目前雲平台已運營4年。針對教育細分領域，現在主推「盼盼勇」、「奇奇勇」、「達達勇」三款教育機器人。

盼盼勇：智能陪護機器人

盼盼勇主要功能包括科學知識推送、科學問答、海量教育資源、中英互譯、雲端英語、親子交流、隨身微聊、語音交互、休閑娛樂。

其中，在語音交互方面，採用科大訊飛語音識別系統，針對兒童語音領域進行深度優化，智能識別和理解孩子話語，適配孩子口語及說話方式，陪孩子聊天說話；在內容方面，雲端同步1-9年級在線有聲課本，包括滬教版、人教版、北師大版、魯教版等全國各省版本。800+預置精選，雲端持續更新放音樂、跳舞、講故事、小課堂。

奇奇勇：智能教育機器人

奇奇勇主要功能包括微課堂、海量資源、益智遊戲、智控影音、人臉識別、智能管家。

其中，在益智遊戲方面，擁有魔法AR，增強現實虛擬，互動遊戲教學，配有96張AR小卡片，涵蓋鳥、獸、蟲、木、交通工具等知識，採用3D+AR技術，360度激發寶寶感官體驗；在智能控制方面，可以通過語音控制電視、視頻、歌曲播放，可自由切換電視頻道/視頻/歌曲，內置智能主機，插入HDMI線可以連接電視，實現電視同屏及拓展功能。

達達勇：邏輯培養機器人

達達勇主要功能包括STEM編程、視頻監護、智能家居、生活助手、休閑娛樂、百科學霸。

與前兩款機器人最大區別在於加入STEM編程功能，通過STEM編程能夠提升邏輯思維能力、抽象思維能力、創造力、解決問題能力、學習能力。

小覓智能2014年7月成立於美國矽谷，專註立體視覺技術整體解決方案，是行業領先的視覺定位導航VPS核心技術提供商。VPS核心技術包括自主研發的實時3D VSLAM技術、視覺里程計VIO技術、自動駕駛、3D識別/測量技術等。主要技術和產品是以其雙目結構光慣導立體相機MYNT EYE為核心的VSLAM模塊和方案，以及在服務機器人、掃地機器人、安防機器人、無人車、無人機和輔助駕駛ADAS中的應用。

小覓服務機器人

小覓服務機器人採用自研視覺SLAM核心，支持避障和室內外定位；採用自研基於深度神經網路的人臉識別系統，可實現同時多人人臉及身份識別，身份識別準確度高達85%；採用自研情緒引擎，加入性格設置，方便用戶根據應用場景及自身屬性進行個性化適配；採用訊飛語音識別引擎及自研知識庫，實現智能語音功能。

儘管機器人發展數十年來，人形機器人被視為主流，但是真正在這個時代得到廣泛商用落地的仍以非人形機器人占多數，人形機器人仍存在諸多技術瓶頸，因而普遍仍停留在學術研究階段。

另外，值得注意的是，技術化繁為簡，聚焦場景應用是現在機器人真正實現商用的必備條件，也是雷鋒網此次針對機器人領域榜單評選時發現的一個普遍共識，無論是普渡的送餐機器人，勇藝達的教育機器人，亦或是大道智創的安保機器人皆是如此。

當然，未來，雷鋒網認為，除了人形機器人會是一個長期關注點外，就商用機器人來看，基本可以視從「深度」來加強技術能力和垂直場景具體能力構建；當然，也還是會有一部分機器人向「廣度」拓展，在通用性能力足夠強大後，逐漸適用於多領域和多場景。

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