会“发飙”的机器人，AI 的过去、现在与未来

本文来源微信公众号：水滴产品进化营(ID:shuidi-academy)

演讲者：孙晓路，Segway Robotics 联合创始人

"《跨越鸿沟》被称为一本买不到的'营销圣经'。当创新产品出具模型时，成熟市场中没有人期待它的出现，因为它是入侵者。

但产品经理必须坚定自己的立场，精准找到空白市场，然后以势不可挡的力量向目标进发。"

在 水滴产品学院的课堂上，孙晓路博士将通过家用机器人的案例来分享，Segway如何找到空白市场，跨越鸿沟。

以下，干货分享流出

1. 技术变革会带来交互方式的革新，进而导致整个生态的开发方式发生变化。

2. 不是所有公司都具备产品定义的能力。

3. AI未来10年的发展机会在中国。

笔记约5000字，阅读需要10分钟。

一、技术驱动型产品，

有这些绕不过去的“坑”

《跨越鸿沟》是1991年，由硅谷非常有名的作家杰弗里·摩尔(Geoffrey A. Moore)写的一本书，图中的曲线就是产品发展曲线。

主要是讲产品在发展过程中会经历5个不同的阶段。其中第二阶段 Early Adopters 和第三阶段 Early Majority 之间有着巨大的鸿沟，而我们整个企业在发展过程中是深深体会到这个鸿沟存在的。

进一步说，如果企业在不断的发展过程中，没有对产品做好对应阶段的调整，那就很难应对这个鸿沟带来的风险。

这个曲线主要针对科技创新类产品，我们简单定义为由技术驱动的产品。

比如特斯拉，就是一个以“三电系统：电机、电池、电控”为驱动核心的科技产品，所以电动车是对传统燃油车的颠覆式的技术革新。

反过来看共享单车，它本身没有绝对难度系数，互联网、物联网、供应链也相对成熟，所以更多是商业模式上的革新。

技术驱动型产品有一个非常重要的干预因素，就是技术的连续性和不连续性。

比如对于苹果公司来说，连续性指iPhone 5、6、7等产品虽然都有创新，但都是连续的微创新。

而iPhone X的“刘海”屏，则是直接用了3D结构光和3D人脸识别，它革新了以前的识别技术，这是整个技术革新和使用方式的完全迭代，所以可以认为iPhone X明显有一个技术不连续性创新。

对于苹果这种科技巨头公司，可以有很成熟的方法应对这种技术阶跃的挑战。

然而对于创业公司，这里面对的风险极其巨大和挑战何其艰难。

这些创新产品虽然采用了大量的新技术，也大幅改变了用户的使用方式和使用习惯。

但如何让技术打磨落地、控制产品成本、催熟大众市场，是每个公司在跨越鸿沟时都必须面临的挑战。

比如我们和90分合作的自主跟随行李箱，将自平衡跟踪技术和90分行李箱结合，会引入“三电”技术的挑战，它属于非常早期的创新产品，也需要进一步的迭代和打磨。

比如互联网造车市场的抢占，就是大家在比谁先交付一万辆车，能不能冲过鸿沟，爬到上面的市场。

这个鸿沟是创新公司绕不过去的“坑”。既然绕不过去，我们接下来会通过家用机器人产业，分析影响成功跨越鸿沟的因素涉及哪些。

二、会“发飙”的机器人才是好产品

2014-2015年是中国的机器人市场元年，那时很多人说这是一个万亿级别的市场。

资本从2014年开始进入，2016年达到顶峰，现在是快速缩水。

这里面到底发生了什么样的事情呢?请看这张图：

上面这张图的最左端是一些机器人相关技术，比如语音、人脸、传感器、舵机等等。

中间绿色这一列是机器人的品类，右边紫色是围绕这些机器人做产品，做开发，做生态的同行。

最右端红色的一列是它的生态应用场景，比如消防、医疗、养老、教育等。

可以看出整个链条很复杂，玩家多，而且也杂乱。

在这里面，很多都是以聊天、陪伴、助手为核心的家用机器人。

包括双足解决方案，比如Nao、Alpha;轮式解决方案如Kuri、Zenbo;以及桌面式方案Jibo等。

举个例子，Kuri是Mayfield Robotics 出品，在美国非常受关注的一个家用机器人。

他们是想打造一个友好的、可交互、可移动的家用助手。大胆的放弃屏幕，设计一个像心脏一样的呼吸灯等等都曾备受好评。

但是这个公司现在做得怎么样?Kuri在刚刚过去的八月二十二号宣布停产了。

我们一直反思为什么，这个鸿沟到底是什么呢?我们大概总结了这几点。

1. 资本

首先是资本，现金流的曲线基本符合图中曲线。

最开始研发大量烧钱，你的销量没有起来呢，正好在鸿沟这个点达到一个死亡谷，如果没有足够的资本你根本过不了“冬”。

2. 技术

整个技术机器人的链条非常长，研发十分复杂。

从产品研发时间轴来看，最开始要定ID(Industrial Design)，出结构，然后把原型机攒出来，之后为量产做一版一版的迭代，同时电控和算法的研发展开。

当硬件相对稳定时，上层软件设计、开发又需要大量的投入，同期还要结合云服务。

可见整个链条非常长，这里面最关键的问题，就是AI算法。因为，AI算法是这里最具阶跃式发展的技术，而且用户对机器人智能的期许都很高。

AI技术的落地是跨越鸿沟的关键技术因素。

为了便于理解，我们直观地把机器人的智能分为三个技术能力。

第一个是感知能力，机器人要了解周围的世界是什么样子，包括视觉、听觉、触觉等。

当然这里面视觉是关键，主要涉及到用计算机视觉技术赋予机器人和人眼一样的能力，甚至比人眼还强的能力。

比如，这是open pose(人体关键点检测)的一个demo，把一个诺大的广场上几十个跳舞的人的姿态分析的清清楚楚。

但是这是通过昂贵的GPU(Graphics Processing Unit，图形处理器)非常强大的计算能力做出来的。

而机器人端是要控制成本的，如何能在嵌入式端芯片上做出又快又准的视觉算法，对很多公司来说都是个门槛，这里需要大量软硬件结合的优化，而不是改改开源代码就能解决的。

第二是交互能力。

如果把感知能力看成是人的五官，那么交互能力更像人的大脑，因为还涉及到决策和表达。交互不仅指语言的交互，还涉及到情感的表达。

好的机器人情感设计背后都有一套人格设定和交互逻辑框架，然后以情绪引擎为驱动，通过丰富的表象展现出来。

虽然这些情绪都是人为设计出来的，但是的确可以通过逻辑规则的控制和概率模型的随机性，展现出丰富多样、但又合乎常理的情绪表达，Cozmo就是这方面的典范。

而AI在这里面的应用，就是把前面的感知，以及后续的用户行为分析、事件分析，作为输入送给交互逻辑系统做出相应的决策和回应。

这会让机器人的交互非常有智能感，你会发现它在真正地观察理解这个世界，并给出它的回应。我们这在方面投入很多研发，因为我们判断用户对于情感寄托的需求会越来越多。

最后是运动能力。

表象上看这就是人的四肢，以及脑干的精准控制。实际不然，自主移动能力会设计很多属于大脑的分析、理解、决策问题。

比如导航能力，是完成A点到B点的运动能力，需要实时记录地图、分析位置、决策路径。

比如跟随能力，在自主跟随用户的同时还要避障、区分其他行人干扰、处理遮挡等，要求精准规划、快速控制、危机响应等机制。

运动能力其实是工程上最复杂、最综合的部分，涉及到软硬件结合、传感器同步、视觉算法、电控算法等等。对团队的综合研发能力非常考验。

把这几样都做好的公司，基本上漏斗里筛出来就非常少了。

3. 成本

技术和成本是息息相关的。我们从两个方面来看成本：研发和生产。一个关乎体验，一个关乎价格。我们可以简单用两个数来度量：100万+行代码，1000+零部件。

如果你的核心代码没有百万量级以上的积累，基本是做不好机器人的，因为这意味这你做不好产品的体验。这本身就是一个很大的门槛。

比如说无人机，大多数企业和大疆没法比，最主要的原因是大疆在算法研发上面有非常大的积累，别人根本比不了。

而且这个差距还在持续拉大，这其实就是系统性研发形成的行业壁垒。

另外一个就是机器人零部件，这个量级是什么概念?普通玩具或者小音箱可能有几十个零件，有屏的故事机之类大概是小几百个，汽车是几万个零件。

那么在家用机器人这么小的一个体积里面有大量的零部件，控制成本的本质就在于对生产制造和供应链的管理，这对很多公司也是一个巨大的门槛。

只有这两件事情都做好，你才能把整个产品的价格压下来、体验做上去，才能真正打开后续的市场。

4. 市场

因为前期阶段我们要抓住 Innovator 和 Early Adopter 市场，所以我们要找这些人经常出现的场景。

这个场景其实在国外有非常明确的目标，比方说Indiegogo和Kickstarter。它们是美国非常著名的众筹平台，一堆innovator和early adopter聚集在那里，无论创新者扔出什么好东西，别人自然而然都会找出来自己去试。

但像亚马逊、小米或京东的用户是产品发展到大众市场时期的人群，他们关心的是功能、体验和价格。

对创新公司来说，教育大众市场的用户为新的功能买单是一件非常艰难的事情，追本溯源就涉及到全新产品定义能力的问题，不是每个公司都有像Apple一样教育用户的能力。

我们就是在美国的Indiegogo上做了众筹，把产品卖给早期用户，用户反馈给我们后，我们通过他们的反馈来迭代产品，从而形成一个闭环。

这就相当于造了一个滚动的轮子，让用户来帮我们完成产品迭代，让它走向更广阔的市场。

三、从生产制造链和CVPR判断，

智能硬件的下一个十年在中国

Segway Robotics 基本上正处于冲破鸿沟的阶段。

冲破鸿沟，除了自己要做好准备，还要看有没有天时和地利，东风在哪里。这时候肯定要去看大公司在做什么。

亚马逊无疑是近年来智能硬件的标杆，我们也着重分析了智能音箱，这个和机器人十分相关的市场。

Amazon Echo 和 Google Home 目前占美国市场绝大多数份额。

但这两个产品都是互联网公司出品，它们的逻辑是用智能硬件抢平台，也就是抢入口。

无论是搜索入口或者是购买入口，内容付费入口，它们要先把这些入口占了，所以可以补贴硬件差价，导致成本压得非常低。

但苹果不一样, 要通过硬件获取利润，他会提供更加高品质的硬件，所以苹果的价格要比 Google Home 和 Amazon Echo 高很多，大概是200美金。

国内BATM(百度、阿里巴巴、腾讯、小米)其实都在做，这里不得不夸一下“小爱同学”(小米智能音箱)。

语音交互的现状基本就是：问一句，答一句，干一件事情。如果智能音箱是用来聊天的，这个体验就极其的差。

但小爱同学把这个概念做了一个转变，她的口号是：“小爱同学，一句话的事”。

你让她开灯，她开灯;开空调，她就开空调......当你家里布满小米的智能家居，你突然发现原来一句话可以干这么一堆事。

围绕小米的生态，小爱把智能家居给点活了。

我想讲的是，语音交互变更了家居的使用方式，从遥控器变成了语音控制，一旦用户习惯了这种改变后，那就很难回去了。这是交互方式的变革。

回过头来继续看亚马逊的逻辑，从echo、到echo show，到现在秘传的亚马逊Lab126的Vesta机器人，亚马逊在一步步变革着交互的方式。

Echo show加上了屏幕，直接会使交互的效率提高七八倍，而且有更多的视频资源内容可以提供。

而Vesta更是在这个基础上进一步延伸了移动能力，这会赋予机器人主动交互加智能交互的能力。

这种技术能力的变革，会对亚马逊围绕智能音箱打造的生态产生巨大的影响，一个围绕机器人这个未来家庭共享的智能移动终端的新生态就会逐渐成型。

亚马逊无疑有强大的新产品定义、和用户教育能力，这无疑会加快家用机器人市场的成熟。

其实，在国内众多机器人创业公司遇冷的同时，BAT却在这时候入场，虽然并不像亚马逊一样押宝家用机器人市场，但无疑对机器人行业也是一个利好信号。

这里面有一个巨大的疑问：一旦互联网巨头杀入这个市场，那创业公司是否还有机会?如果有，机会在哪里?

典型的一个案例是，智能音箱到最后基本上是巨头的天下。我们对这件事情的判断逻辑是取决于产品的复杂程度。

机器人对比音箱，就像电脑对比MP3。智能音箱硬件非常简单，其核心语音技术本来也掌握在巨头手里。

而机器人这件事情足够复杂，那么就会留给创业公司足够的空间。

智能硬件在中国的未来如何呢?我认为智能硬件未来十年还是在中国。

我的判断基于两点，首先生产制造链还在中国会持续发力，另外我认为在下面的几年我们会有AI和人口红利。

因为我最开始是做算法的，所以我会经常去CVPR(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 国际计算机视觉与模式识别会议)，这个可以称为AI领域第一大会。

从前三四年前一两千人参会，到今年的六千人，可以看出大量的人在关注AI领域，不仅学术界更有工业界，基本上你想到的大公司都会到场。

而且这两年，还有一个很强的信号，就是会议论文的接收数量中华人接近一半，各大竞赛基本上都是中国人包揽。这在几年前是不可想象的。

我们可以判断出国内现在有大量从事AI相关领域研究的人，而且还在持续增多中。

AI技术也会更多的从研发转向产业落地，而智能硬件无疑是AI技术最好的落地点之一。

总结这些东西，我认为智能硬件的下一个10年在中国，即使会有各种艰难险阻，但也给创业者留下各种拼搏的机会和空间。 E

*本文根据9月8日孙晓路博士在水滴产品学院的分享整理而成，内容仅为全部分享的1/5。