人工智能机器人加速计划落地张江,科沃斯与蒲公英联合推进

2017年11月22日

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近日,上海市政府发布的《关于本市推动新一代发展的实施意见》里提到,上海将加快形成以人工智能芯片及传感器、机器人及智能硬件、智能无人系统及软件等为重点的世界级新兴产业集群,到2020年实现人工智能重点产业规模超过1000亿元,成为新增长点。

《实施意见》同时提出,计划打造“张江-临港”人工智能创新承载区,打造人工智能科研高地和智能芯片/传感器、智能装备/部件产业化核心基地。为响应国家号召,由张江高科技园区管委会指导、蒲公英孵化加速器、Vπ·张江孵化器及张江发布联合主办的“2017长三角人工智能张江论坛”于11月21日召开。

张江管委会领导、新智元创始人杨静、科沃斯董事长钱东奇、ABB(中国)营销副总经理王彤、 阿里巴巴智能设计实验室负责人乐乘等AI领域的创业者、投资人、专家学者皆出席了本次活动。

同时,在本次论坛上,科沃斯联合蒲公英宣布将其人工智能机器人加速计划第一期落地张江。该计划致力于整合其多年来在技术、产业、市场的优势资源,助力人工智能初创企业的发展,在张江打造一个开放式的创新生态。

据前瞻产业研究院此前发布的《中国服务机器人行业发展前景分析报告》显示:当前,全球商用服务机器人市场总值正以20%—30%速度增长,预计今年规模将达到461.8亿美元。随着,服务机器人市场的逐渐升温,服务机器人从扫地、家庭陪伴等不同的生活场景切入,并走进大众视野,使人与机器人的接触更为密切。

尽管在人工智能领域的语音识别、语意分析等底层技术已经相对成熟,但整体上来看我国服务型机器人的发展依旧还处在探索阶段。以扫地机器人为例,大多数机器人并未真正实现自动化,还在“横冲直撞”的状态下完成家务劳动。此外,由于受中国家庭消费观念的制约和机器人购买消费性价比不高登原因,导致服务型机器人渗透率较低,直接影响了服务型机器人的受众范围。

服务型机器人商业落地还存在三大问题

据了解,今年双11期间科沃斯扫地机器人销量在全网的成交额突破5.28亿元,仅款型DD35单款产品达成13万台的成交量。科沃斯董事长钱东奇就目前服务型机器人的发展现状发表以《服务机器人商业化之路》为主题的演讲。

他认为,围绕需求场景的服务机器人,落地到商业还存在一定的挑战。挑战具体体现在以下几点:

其一,一个完整的机器人背后需要强大的技术系统作为支撑,它包含却不局限于软件系统、机电系统、通讯系统、传感器/外设、芯片、系统架构、动力系统等,只有充分涵盖这些全面的系统技术才可以称之为是一个完整的机器人。但目前,市面上的机器人由于切入的应用场景不同,并没有实现完整机器人的愿景。

其二,当前的机器人研发大多只关注芯片、传感器、动作系统等领域,工程师将编程数据输入给机器人,使其可行动,因此从严格意义上来讲,机器人并没有完全实现自动化,机器人的自我感知能力还未被充分发掘。

其三,机器人的行动要依托于强大的云端计算力和丰富的云端数据量,从云端数据到(机器人)本体的应用,还存在可跨越的空间。云端的数据传输到本机端,需要稳定的网络做支撑,否则因传输信号问题,本机将出现“失灵”状态。也有类似的问题需要技术地攻破。

以上三个问题,都是机器人实现商业化要解决的问题,上述问题不真正的解决,中国的人工智能发展还会处在弱人工智能层面,无法抵达强人工智能。关于人工智能在未来发展方向的机会点,钱东奇说:“未来的人工智能技术将在各垂直商业场景上有所突破,其中在视觉、交互(语音、语意)领域更有可凸显的价值。”

智能机器人应该具备感知能力、认知能力、决策能力、行动能力四个属性,是从被动性的人工智能向完全自动认知能力的转化。

人工智能领域机会与挑战并存,但这样的属性也恰恰说明人工智能正是创业最好的立足点。他认为:“人工智能创业要考虑技术植入到商品中的成本,只有技术到达拐点,也就是技术在大规模被市场应用后,转化成的产品才易于用户接收。

在中国市场发展工业机器人的优势

根据《中国制造2025》的规划,到2020、2025和2030年工业机器人销量的目标,分别是15万台、26万台和40万台,随着逐步上升的市场份额,也证明着中国工业机器人的发展前景。同时,工业机器人也将在供应链建设、应用场景等方面进行优化。

中国发展工业机器人除具备劳动力成本优势外,更多是由于工业产业的特殊属性决定,某些工业岗位人工操作十分危险,且会产生一定误差。此外,人口红利减弱,劳动力成本上涨也是在中国发展工业机器人得天独厚的优势。

活动上,ABB中国区营销副总经理王彤在现场演讲表示,ABB将上海作为全球机器人事业总部和两大生产基地之一,除了看重中国巨大的市场价值外,还有一个重要的原因就是在中国发展易于本土化。

中国的政府和创业者持有开放的态度,将合作共赢作为产业发展的主旋律,新一代人工智能的发展在中国也将会有得天独厚的优势。 此外,发展人工智能需要数据的积累、人才的引进等方面,这些也都是必不可少的条件。

但不可避免的是,工业机器人也存在一些障碍,基础设备或机器的智能化程度不高、供应链不完善、发展遭遇瓶颈等都是工业机器人有待突破的点。

人工智能的奥秘还远未彻底揭示,也正是因此人类对于人工智能的探寻将不会停止脚步。毋庸置疑的是,未来人工智能的发展将更加关注生态的布局,除了资本的推动,还需要各基础技术的联合加速,这点同样不容忽视。

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