阿里达摩院曝光两款商用服务机器人

　　早在1个月前，我们就获知阿里达摩院旗下的AI Labs将推出机器人系列硬件产品，但产品类型、应用场景、软硬件研发团队皆处于保密状态。

　　但在产品发布前夕，我们在云栖大会达摩院展区中获取了这次产品的一些关键信息，并确定此次阿里AI Labs将发布两款面向B端企业用户的服务型机器人。

　　这基本打破了此前实验室要模仿亚马逊发布带屏音箱的传言，也显然与去年7月该实验室发布智能音箱时给自己设立的「专注于消费级AI产品」的定位有所偏差。难道在各大公司纷纷跳入服务机器人红海后，阿里也不能免俗？

　　但在演示过程中我们发现，两款机器人的操作流程与天猫精灵语音系统全面打通，而支付环节则打通了支付宝。

　　很显然，一方面新的产品线将巩固天猫精灵在特定场所的语音支付等技能需求；而另一方面，比起出售单一服务机器人，与智能音箱等阿里生态圈产品搭配的「升级服务套餐」也会提高商用服务机器人的使用价值。

　　这应该是AI Labs除了对外寻找硬件合作伙伴外，围绕天猫精灵这一物联网中控系统搭建硬件生态圈，形成从「技术开发到终端服务」这一套完整体系架构的新一轮尝试。

　　曝光的两款产品与普通餐桌的高度几乎一致，体积与中号洗澡盆一般大小。虽然我们暂时没有获知两款产品的「代号」，但据研发团队工程师介绍，每一款机器人都有独立且明确的场景任务：

　　白色方形的室内送货机器人，主要应用于医院及办公楼内部；而黑色椭圆形的补货机器人，则主要集中服务于餐厅、酒店等场所。（可以简称「黑白双煞」了）

　　我们在现场经过一次完整的体验后发现，整个操作流程最大的难点并不在于送货及补货机器人的取餐及递餐环节。虽然机械臂的投递精准度的确需要工程师耗费大量时间进行调试，但机械臂在实际场景中，会由专业场景中的人力所取代。

　　「在医院送餐或者送药，把控货品质与量的是医师和护士；但机器人距离病人床头最适宜的距离，以及如何将每份药精准投递给病人，则需要机器来把控。」

　　在地板上，我们没有发现常见的用来给移动室内机器人定位的二维码标签，因此这款产品应该是利用了另一种主流定位与导航方式——单目或多目的视觉Slam。而现场工程师仅是透露，这与达摩院自动驾驶团队应用的是同一套技术。

　　可以从下面完整体验视频中看出，由于场地有限，送货机器人的速度被调试至低档，但在将饮料递送到我面前时，距离相对适宜。

　　此外，与菜鸟的物流车概念相仿，白色送货机器人也使用了模块化结构，可以根据用户的需求进行个性化拼装。

　　譬如医院中，为了提升药箱中每包药物投送的精准度，箱体上方嵌入伸缩显示屏也可以做人脸识别认证，避免…吃错药。

　　而另一款黑色椭圆形机器人的概念并不少见，餐饮业是当下服务机器人产品切入最多的场景。因此，差异化需要更多体现在操作的流畅性，定位的精准性以及感知元件的配置、价格等方面。相关信息都需要在明天陆续公布，不过从外形来看，可以给一个通关证（终于不是深圳工厂流水线上出来的笑脸圆柱体了）。

　　实际上，在产品向外界正式公开后，我们更加好奇的是AI Labs（人工智能实验室）的团队配置。

　　由于这是完全不同于消费级产品天猫精灵的两款大体量室内服务机器人，因此我们一开始便猜测，机器人产品是否由另一个研发团队来完成？

　　此外，达摩院已成立一年，在王刚博士带领的无人驾驶研发团队独立出来组建达摩院智慧交通实验室后，AI Labs的内部主要负责人团队也已经有了新的变化。

　　在现场，我们找到了这两款产品的研发团队负责人刘旭。

　　这位具有10年硬件制造经验的经理人，在2017年加入阿里达摩院AI Labs，随后便组建起一个名为R Lab的研发团队，专门进行智能机器人产品的研发、设计以及商业推广。

　　「我们的团队很新，但基本都具备硬件研发经验。这次产品从研发到硬件设计，均由我们自己完成。」

　　而据现场团队研发人员透露，目前公布的两款机器人仅仅是产品系列的一部分，后续还将有两款产品陆续发布。

　　面对阿里AI Labs的这次「转型」，产品外形虽然并没有让人失望，但更多关于实地测试效果、量产以及成本的考量仍然让人心存疑虑。

　　毕竟商业服务机器人市场的「痛点」一直集中在功能同质化、低端化等问题上，这也是从2015年机器人浪潮掀起至今只有3年，但机器人公司却经历了好几波寒潮的根本原因。

　　与此同时，成本的可控性、量产方案的可行性与技术含金量之间的平衡点如何去把握？如何持续保证供应链的稳定性？如何维持不同场景下的网络流畅性？这些环节依然是像阿里这样的互联网/技术公司的弱项。

　　虽然在天猫精灵方面取得的成绩可以为切入服务机器人市场积累实战经验，但小型消费智能产品与大型服务机器人之间的成本、生产流程及推广环节存在太多差异，因此，在并不流行补贴大战的服务机器人市场，阿里还是一个新手。

　　作者: 宇多田来源: 机器之能

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