行业嘉宾共话：人工智能如何开启智能时代？

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9月15-17日，2020全球硬科技创新大会在西安高新国际会议中心隆重举行。本次大会由科技部、中国科学院、中国工程院、上海证券交易所指导，科技部火炬中心、陕西省科技厅、陕西省地方金融监管局、中共西安市委、西安市人民政府主办，西安市科技局、西安市投资局、西安市金融工作局、西安高新区管委会承办的。

在16日下午举办的人工智能创新峰会上，加拿大工程院院士杜如虚、亿欧公司联合创始人王彬、君义投资合伙人王东、高新兴机器人董事长柏林、世邦魏理仕华西区战略咨询部资深董事何乐晔、上海商汤科技智能产业研究院主任刘志毅、金山云首席算法架构师兼人工智能产品中心负责人苏驰、赛灵思人工智能业务资深总监姚颂、新看点创始人兼CEO冷煜、银星智能首席技术官闫瑞君、康力优蓝副总经理兼CMO副总经理赵博韬等领导和嘉宾齐聚一堂，围绕人工智能的技术前沿和商业落地各抒己见，展开热烈讨论。

君义投资合伙人王东、高新兴机器人董事长柏林、康力优蓝副总经理兼CMO副总经理赵博韬、银星智能首席技术官闫瑞君和新看点创始人兼CEO冷煜五位嘉宾参与了题为《人工智能开启智能时代》的圆桌讨论。

以下为圆桌论坛原文，亿欧在不改变嘉宾原意的基础上，进行了编辑，以飨读者。

AI领域投资看重公司落地能力

从投资角度看，人工智能行业在现阶段的投资发生了什么样的变化？您看好什么样的人工智能企业？

行业嘉宾共话：人工智能如何开启智能时代？

王东： 我们看了很多AI企业的创业项目，最后签约率大概在2%-5%，有很多项目我们觉得不太好融资：很多小公司只有10到20个人，从开始创业就说他们做AI智慧平台。我们比较担心10个人规模的公司做平台，因为体量不足以支撑落地。现在AI整个行业中，已经有商汤这样的龙头，但是相比其他行业，体量依然没有起来，仍处在上升期。

我们现在更看重的是初创企业能够把某一个细分领域AI实现落地。早期公司首先考虑的是能够生存。从市场大环境来看，今年因为疫情、贸易摩擦等因素，出口外销受到很大影响，政府现在正积极拉动内需。

前段时间我们做了一个项目，他们的几个主要产品围绕智慧校园，能够实现落地。我们更看好能够把业务落地的企业，市场也会给它很大的机会。在智慧城市赛道，今年一个县城的预算大概有4亿人民币，所以业务空间依然很大，只是创业者能不能把产品做到跟业务结合，能够做到落地，这个是我们最看重的。

人工智能促进行业应用

人工智能对机器人行业带来最大的改变是什么？

行业嘉宾共话：人工智能如何开启智能时代？

柏林： 机器人需融合非常多的技术，包括人工智能、无人驾驶技术、传统安防技术、云平台技术、大数据技术等等，缺一不可。各种技术的交叉应用如果做的不好，机器人就研发不出来，更不用说落地和应用。

人工智能技术的快速发展，让我们近几年具备了良好的技术基础，能够把机器人做好。多年前，因为没有这些技术充分支撑，我们发现每一块都是难啃的硬骨头，都是技术壁垒。一个机器人公司不可能把所有的技术都做一遍。所以我们感谢人工智能的快速发展，因为它的确为我们带来非常多的赋能和变化。

我们这几年一直探索技术到底是为谁而做，解决了什么问题？行业痛点确实够痛吗？我们觉得现在各个技术达到了更高的阶段，可以满足机器人的发展。与此同时，我们还要做减法，与行业用户深度沟通，尽可能标准化或者固化一些场景，尽可能解决核心的2-3个关键问题。比如面向重要、危险的场景或者长期简单、重复等特性的工作，就比较容易快速落地。这次疫情中，保安警卫不足，现场的巡逻机器人通过远程升级的方式，就可以实现机器人测温、口罩识别，并做一定的现场管控。这些都是我们在实践落地过程中，让用户感知到机器人所带来的好处。总而言之，我们机器人产品规划层面可以是大而全的，但是我们希望落地过程中，要做到小而美，小而精。

赵博韬： 我觉得机器人是人工智能落地的钢铁侠，像扫地机器人可以在家里打扫房间，有多个传感器。实际上要实现类人性的能力，要实现人工智能的技术，需要对技术底层演进和迭代升级，让机器人更像人，和人共同协作，更自主性的完成一些任务。

我们作为企业也不是完全受技术性壁垒的影响，而无法实现场景应用的落地。我们找到一些刚需市场或者一些杀手级应用场景，就可以让机器人应用地更好。目前机器人还不能完全替代人，比如灵活的应变，基于语言的交互和处理，南北方的方言、语速、声源的位置等等的准确性，可能会有一些问题。但人工智能教育的场景里面就可以应用地非常好。我们在各省市地方也开设了人工智能的实验室，就像我们小时候学习计算机一样。此外，我们今年还找到了家庭应用场景，现在扫地机器人的应用已经很成熟，今后我们在家务领域、陪伴养老领域也有巨量应用市场。

闫瑞君： 人工智能对于机器人有一个非常大的促进作用。比如以我们家用扫地机器人或者家用清洁机器人来说，我觉得可以分两个阶段。

第一阶段是智能化阶段。我不知道大家有没有接触过家用扫地机器人。最后随机式导航的扫地机器人沿着一条直线走，碰到了墙转个角度再沿着直线走。多次碰撞后，最终实现整个区域性的覆盖。这样也可以实现清洁，但是整个清洁效率非常低，而且可能有一些区域会漏扫，清洁的质量就不是很好。我们现在有基于陀螺仪的惯性导航、基于激光雷达的激光雷达导航……我们可以把整个环境的地图构建出来，在已经构建的地图上做一些智能化的路径规划，甚至避障、脱困等相关的逻辑规划。这部分其实属于智能化阶段。因为这些没有用到任何人工智能，比如深度学习或者大数据相关的技术。

第二部分就是人工智能的阶段。目前，我们整个同行里面推出一些产品都是有物体识别功能，比如可以识别出扫地机器人前面到底是一只拖鞋还是一只袜子。现在每一个家用扫地机器人都已经连到云平台，通过手机APP实现远程操控，甚至可以实现远程家庭的监控。这些数据上传到云平台就涉及到人工智能、大数据的学习。随着数据量越来越大、人们对智能需求越来越高，扫地机器人设备端算力要求也越来越高，它的成本也越来越高。所以扫地机器人在未来的发展阶段中，所有数据、所有人工智能算法都放在云端。通过人工智能深度学习之后，把训练的结果再下载到设备端。这样设备端IC的算力要求就没有那么高，反而智能化程度非常高，最终实现“胖云瘦终端”的阶段。前期扫地机器人和智能音箱等智能语音工具做结合，现在可能在扫地机器人的设备端装一个云模块。这样人和机器人可以做简单的互动，比如基础的清扫相关命令，家人回家后扫地机器人可以自动识别并作一些相关服务性的工作。总体来讲，人工智能对机器人，尤其是清洁机器人有非常好的促进作用。

人工智能和VR如何结合落地？

冷煜： 目前在我们业务场景当中，人工智能和VR方面的结合主要是两个环节。

一个是在目前的订房环节中，已经有不少酒店有了VR场景。这些VR场景其实都是我们线下的摄影专业人员在每个城市、每个酒店录制的。在2015年我们刚开始验证这个市场的时候，我们用最笨的办法派真人去做，根据不同场景、房间大小去录制参数。2017年时，我们已经开始用人工智能技术做采集。我们发现很多房间是类似的，其实归纳起来就那么几十种。如果我们把人工智能用在采集当中，可以大大节约采集成本、提高采集效率。我们把很多的视觉类的参数录制进来，比如光圈甚至是防畸变的参数，可以降低采集的技术要求，对专业技术人员的要求就会变低，成本就会下降。另外，采集的效率会很高。过去一个五星级酒店我们要录制60-80个场景，可能需要一整天的时间。而现在用了这样的技术，我们大概在一个半小时可以完成一个酒店的录制。这是在VR内容生产过程中。

在后期，大家看到这些片源色泽、光度、清晰度都一样。过去需要依靠大量后期修图师做的。我们在2017年导入AR，用深度学习的方式让机器学会修图和做后期。把一些可以模板化的技术，用人工智能来完成。我们在后期内容制作过程中，提升了效率。过去一个修图师一天精修商业图片大概只有40张。用了这样技术之后，在2020年上半年，大概一个修图师的辅助加上机器修图，一天大概可以达到400张左右。最大的帮助是降低了我们VR商业内容制作的成本，具备了更好商业化的条件，很好地支撑我们内容的市场需求的爆发。我们今年上半年完成了大概6000家国内酒店的内容制作，而且这6000家酒店疫情之后的复工在3月下旬才开始。如果在2019年之前，完成量可能一半都不到。人工智能技术对我们这个行业的促进是非常大的，以后还会有更大的探索空间。

人工智能技术研发和落地相辅相成

现阶段AI企业是坚持研发，还是追求落地为主？企业如何突破AI落地的瓶颈？

王东： 首先说一下，AI领域的人才很贵。国内做AI的公司花很多钱做研发，研发之后没有需求，是很难维持。我们之前做了一个项目，他们提了一个很好的概念，叫“场景定义AI”：需求场景是怎么样的，再开发匹配的算法。我们认为这是一个比较落地、接地气的做法。前段时间的火灾发生后，有关部门追查事件原因。我们在每一个电线杆上安装摄像头和边缘计算设备，就能解决森林防火这个硬需求了。把硬需求解决掉之后，我们可以不断做加法，比如测倾、测曲等附加价值。

我们一直强调AI落地才是最关键的。因为只要能落地就有业务，有业务才能有营收，有营收才能挣钱。比如遇到研发瓶颈，挣到钱可以请更专业的人才来解决。我们一直觉得场景定义AI和AI落地是我们最看重的两个点。

柏林： 我们以解决场景化落地为牵引，来配置研发资源。我们公司目前研发占比达到60%，但是我们不支持不以落地为目标的重研发模式。我们聚焦做巡逻机器人，在巡逻里面还要聚焦行业，在行业里面还要聚焦产品。其实有很多问题机器人是它自身不能完全解决的，这个时候还要深入理解行业的平台，比如公安的平台，跟它形成对接、融合，和周边警力形成互动。我们解决产品的落地，达到实战价值，整个过程研发除做好机器人本身外还要做好系统级方案，我们让它做到真有用，我们始终坚持要做好用、易用、实用的机器人。

综合来看，机器人是一个载体，我们为行业提供一整套的解决方案。如果对行业的理解不深，可能导致产品跑偏。我们这两年也在总结和反思，当初规划的一些产品大而全、高大上，最后发现难以落地。这个产品可能很贵，各种问题比较多，客户无法承受这么高的成本。我们现在聚焦核心关键点，让其快速可复制，未来再逐渐通过后台的算法和智能应用为本体赋能，从下往上做。所以我觉得落地为王。

研发上，我们既强调自主创新，也强调集成创新。我们原来在平台、安防上的积累，要逐渐发扬光大；在一些关键技术上，我们要取得突破，组建自己的核心团队。其实我们有非常多的合作伙伴，在算法这一块我们没有必要什么都自己做。包括很多机器人的关键组件，我们也是跟合作伙伴一起合作，携手优化。

整体来讲，要突破瓶颈，还是有赖于大家分工协同，打通与完善整个产业链条。我觉得现在比我刚开始做机器人好多了，5年前其实是拿着理想在做。今天我们看到非常多做机器人的团队，一进来的门槛就比我们当时低；只要聚焦一个非常清晰的客户或者细分的赛道，更容易取得成功。这个在当年是很难想象的。我们觉得现在这个阶段核心就是聚焦、聚焦再聚焦，跟客户在一起，抓住客户核心的诉求点，技术一定要能迎得上需求，不能什么都要做得很通透，我认为也不太现实。客户现在对我们机器人的感知、认知都比以前强大很多，也到了一个可以小规模进入各个行业的阶段。

赵博韬

赵博韬： 技术研发和产品落是相辅相成的：应用可以倒逼技术前进，技术可以助推产品功能性的升级，让它智能性更强。商用的产品相对要单纯、垂直一些。我们要判断哪些是底层技术性的问题，哪些是场景设计软件的问题，还是一些可以从逻辑上解决的问题。我们在商用端，比如在银行、医院、商场、交通枢纽也看过一些机器人，还没有大量的应用。我们从2017年量产商用优友U05系列，也是国内第一款真正量产下线的大型类人型机器人产品，当年依托这款产品卖了上千台，也实现了不错的盈利。后来我们在2018年推的时候，发现它不太好复制，不同场景的数据也不会开源，比如医院、银行，他们的数据有私密性和保护性。但是每个客户的定制需求是不一样的，定制的成本相对会高一些，形成了一些壁垒。

我们又找到一些垂直场景，比如酒店实现24小时无人值守的场景。我们跟一些洲际酒店集团合作，场景上相对简单一些。像展览、展馆应用相对来说标准化一些，有一些专署性的问答定制就可以了，这些场景的复制性是比较好应用的。今年围绕明年的百年党建，我还推出了优友红色智慧党建机器人，可以进行党史了解、党务管理、红歌舞蹈、入党流程等场景应用，为百年党建献礼。

家庭场景相对比较复杂，我们最早从2008年就开始做，应该也是全球首款搭载安卓系统的机器人爱乐优家用系列。我们在后期产品迭代到第四代的时候停产，开始转向B端市场。今年上半年受疫情影响，各个服务机器人厂商研发速度也放慢了，技术研发、供应链等环节受到比较大的影响，也没有什么新品出来，大家可能都在匍匐前进，找一个新的方向。

我们看到家庭工具性的刚需。现在家里面有洗衣机、扫地机器人，娱乐有电视和平板电脑。我们想找到一个家用工具性的、黏性的、持续性多频使用的适合机器人应用场景，那就AI烹饪场景。今年9月5日的北京国际服贸会上我们发布了爱乐优膳养大师机器人，我们将中餐数字化、智能化，让机器人可以做3000道中西方美食，包含五大AI黑科技。它能通过语音进行交互，能够自主烹饪美食，也不用记每个食材用料、用量，智能化烹饪可以达到专业厨师级别水平，跟在饭店吃到的口味一样。它能提高你的烹饪效率、口味、营养及乐趣，从而提高健康生活品质。

第二块是康养的属性功能。围绕老中青三代的营养调理、健身管理，比如包括孕期产后、中老年人调理、青年人美容养颜强身健体，提供千人千面饮食方案。我们以康养的抓手为黏性，以烹饪为切入点。现在养老产业又是一个很大的市场，我们首先通过居家养老的功能端和居家烹饪的工具端切入市场。

闫瑞君

闫瑞君： 相对于技术研发和产品落地，我也认为应该是相辅相成、相互促进的。只做技术研发，不考虑产品落地，如果产品定义不清楚，做技术研发最终的结果也不会很好。如果不考虑产品落地，那公司现金流怎么保证？如果只考虑产品落地，不考虑技术研发，产品可能竞争性或者差异化亮点就可能不足，所以我觉得技术研发和产品落地是相互促进的。

瓶颈问题可以从两部分去考虑。第一部分可能是因为这个产品定义太大太全，可能对于目前的公司或者团队来说，有点过于超前。如果是这种情况，我觉得可以把大的目标分解成几个小目标，根据自己的团队做一个合理的目标，这样就会比较合理地突破这个瓶颈。

第二部分，要思考这个瓶颈到底是什么引起的。我觉得在人工智能方面有三个因素：硬件、数据和算法。硬件层面的话，比如数据收集端，现在做无人驾驶，需要激光雷达、毫米波雷达、摄像头等等，是不是数据采集端的传感器没有达到现在相关算法的要求，所以最终可能并不能实现最终目标。另外就是数据量，如果我们做人工智能数据不足以训练模型，那么可能这个行业的伙伴还是太少了，随着时间的继续，进入这个行业的伙伴会越来越多。第三部分，如果真的因为算法问题，最终可能是人的问题。如果公司确实有钱，可以招高精尖的人才进行相关算法的突破。

冷煜： 前面几位老总把优秀的观点讲完了，我就直接讲跟VR的结合。

第一个要重落地，商业公司需要生存和活下去，做的技术是不是能带来营收，或者在未来短时间内就能够给公司创造价值。我们其实在2016年-2017年也经历过这个纠结的阶段。我们发现了下一代VR的算法结构，难以决定要不要做，因为公司的商业化还没有开始，我们还没有任何收入。2017年我们就做了一个决定，先做轻技术应用、先落地。大部分C端用户还没有用到VR的应用和内容，如果我们这个时候做下一代VR，不管运营商4G、5G发展多快，其实很多人没有用到。所以2017年我们决定先放弃我们想做的第二代，而是在第一代上做优化，降低成本、提升效率。通过一年的时间，我们确实在这个事情上得到很大鼓舞，我们跟很多大公司pk最终获胜，得到了跟美团、携程战略合作的机会。获胜的原因就是因为我们做的比较轻，比较快，成本比较低。我们也希望让VR内容先进入C端用户使用场景中来，大家用了之后才知道好不好，需不需要，是不是刚需。我们去年已经全面实现赢利，所以我们就把当初科研计划拿出来，做下一代算法架构，我们也看到同行很多公司都在做这个事情。我们有了一个相对优势的机会，就是我们已经把应用布局到了流量级入口的平台，包括阿里、腾讯都已经采用了我们的应用作为重点技术内容。我们在2020年的计划就是升级完算法结构。到这个阶段，我们实现了先赚钱，再拿钱投技术，又投入新的商业计划当中去。我们作为一家小型创业公司，肯定先活下去，把技术放在非常重要的地位，但是我们可能分阶段去实现。

脚踏实地，仰望星空

后疫情时代，企业如何既脚踏实地，又拥抱数字时代？

王东： 公司小的时候先做应用落地，先做应用落地，把公司如何生存下来放在首要位置。在公司有足够现金流的时候，可以朝着更高的目标或者更上层的规划落实。在当前贸易环境下，以前CPU、GPU都买国外的，买过来确实很方便，国内造出来成本更高，而且还没法用，大家觉得买更方便。现在发现光买也是不行，很多事情还是得自己做，这种现状给很多国内公司带来机会。大的方向上能看到国家对芯片和半导体行业的重视，给了行业更好的机会，这对行业来说是非常好的事情。

柏林： 我本人还是坚定的看好我现在所从事的方向——巡逻机器人方向。5年前觉得我们和美国的产品相差很大，现在回过头看追赶速度还是可以的。基于国家大的战略支持，包括5G、新基建，给非常多的行业形成带动作用。除了我们本身从事这个行业的人，其他行业也发生积极的变化。今年在5G、新基建的带领下，有非常多的行业都主动尝试着去使用机器人，了解机器人到底能解决什么，这是非常好的变化。以前我们要主动上门找人用，或者要非常多的准备和铺垫才能进去一个行业，现在形势发生非常积极的、正向的变化，包括这次疫情的影响，真正让老百姓感知到机器人还是可以解决一些问题的，让不同行业发现原来机器人还能干更多的事情。感知的变化、认知的变化都为我们创造更多的机会和成长空间。

赵博韬： 这次疫情中消杀机器人、无人配送机器人、巡检机器人等都有大量的应用。实际上这次全球性危机给无人化、智能化起到了一定助推。2020年伊始至今,新基建正式站上风口，把人工智能列为重点的一项，此外还有5G、大数据等一系列的工程项目。无论从国家层面还是各地方政府层面，坚定把人工智能列为国家的战略的支撑点和发展趋势方向，这给的我们很大的信心，以及市场上的帮助。

我们今年非常看好家用机器人的方向，疫情期间在家里做饭的人陡然增多，激发了年轻人新一轮对美食文化的热情，每个人在家里都可以做几道拿手菜。所以，我们非常看好AI美食文化的方向和康养的方向，希望我们的新品爱乐优膳养大师机器人能够为大家带来更美好的生活，让大家更健康。

闫瑞君： 我觉得在人工智能方面，既要脚踏实地，也要仰望星空。科技型企业，做好产品，保证企业现金流的同时，持续不断投入到技术研发中，肯定是正确的思路。

冷煜： 从我们自己做VR行业看，2020年是非常爆发的一年，5G的开放给我们打开更多的机会。我们看到可能不一样的是，疫情带来的环境变化，刺激大家对线上虚拟化的需求。在过去2、3年，长期的经济转型、战略转型压力当中，提供了很多这样的机会。这样的形势下给我们打开更多的实现场景，实现场景越多让我们找到更多的机会。经过过去6年的积累，我们在很多行业，包括旅游、教育、金融、线下消费、新零售当中也做了很多尝试。我觉得机肯定会更多，但是我们依然会保持对这个行业的热情以及对技术的不断投入，我们相信未来会有更好的机会、更高的效率来提升行业，我们非常看好人工智能和VR的结合。