英伟达全球副总裁：下一代的自主配送机器人有哪些发展机会？

NVIDIA全球副总裁、自主机器事业部总经理 Deepu Talla

腾讯科技 文/李海丹

在过去的几十年中，中国占据了全球40％以上的电商交易——每年约为千亿美元。根据麦肯锡全球研究院的数据，这一数字已经高于法国、德国、日本、英国和美国的总和。为了支持这一巨大的增长，中国电子商务公司正在开发人工智能配送机器人，加快最后一英里的配送速度，并将产品交付给消费者和企业，进一步降低物流时间等成本，提升效率进而发掘更多新的市场机会。

11 月 21 日，NVIDIA在 GTC 2018（英伟达GPU 技术大会 ）上宣布京东和美团已选用NVIDIA Jetson AGX Xavier平台，为其下一代自主配送机器人提供技术支持。腾讯科技也第一时间来到了GTC 2018现场，并采访了NVIDIA全球副总裁、自主机器事业部总经理 Deepu Talla，进一步从技术架构以及解决方案和市场融合来一窥这个新兴产业的情况。

下一代配送机器人有更多的特殊性能需求

下一代配送机器人需要在小型封装中实现大规模计算性能。包括多个高分辨率摄像头和激光雷达等的各种传感器必须感知周围世界，在复杂、动态的城市环境中进行本地化地路径规划和行驶。它们需要实时识别行人、汽车、交通信号灯、标志和其他物体并做出反应。

英伟达表示，Jetson AGX Xavier适用于此类场景，能够实时处理所有这些计算任务，让配送机器人能够安全、自主地执行操作。该模块操作速度为每秒32万亿次，能效比其前代产品高出10倍，同时尺寸只有手掌大小。由于配送机器人等自主机器是由软件定义的，因此通过更新可轻松提高性能并添加更多功能。Jetson AGX Xavier平台配备了NVIDIA JetPack SDK，这是一套完整的AI开发软件解决方案，包括最新版本的CUDA、cuDNN和TensorRT，以及用于简化并加速开发的高级软件代码。

下一代配送机器人的市场化探索

关于下一代配送机器人的商业点在哪里，NVIDIA全球副总裁、自主机器事业部总经理 Deepu Talla也进行了详细的介绍。Deepu Talla说：“这是对于各个国家，还有各个地区的需求问题。另外，现在的消费者是需要及时获得满足的这样一种消费的心理，希望立刻拿到需要的物品。我们看到现在需要包裹的数量是成倍的，尤其是在中国的增长速度很高。另外在美国，配送机器人的事业也越来越大。比如在硅谷，食品方面的配送便十分火热。”

对于同lOT以及区块链的结合应用与探索。Deepu Talla认为，互联网是一个大的市场，而自主机器是互联网市场中的一部分。自主机器本身需要大量的传感器规划行动的能力。因此对于与IOT的领域的结合考虑，可能更多的是需要从安全的角度去看。至于与区块链的结合，还是等什么时候真正的这样一个需求，才能实现这样的可能性。

落地场景案例中的表现：京东通过社区自主移动货物、美团通过AI实现食物运输

京东拥有3亿活跃客户，目前在全球首推全自主B2C配送中心和商用无人机配送。为了满足日益增长的配送需求，京东去年开始在大学和商业园区试行自主配送机器人。

京东的配送机器人配备了多个与Jetson AGX Xavier连接的高清传感器，提供360度的实时视觉和感知处理，以充分感知环境的态势。通过这种方式，配送机器人可以轻松地在拥挤的街道上穿行，自主规划路线，避开障碍物，并识别红绿灯。

京东机器人开发首席科学家孔旗表示：“我们的配送机器人需要一个具有强大计算能力、能够与各类传感器连接的平台，以便在户外的动态和非结构化环境中安全地行驶，并与人类进行交互。这就是我们选择Jetson AGX Xavier的原因，它是首款适用于自主机器的平台。”

美团点评结合了Uber Eats、Yelp和Groupon的商业模式，与超过40万家本地企业开展合作。他们推出了小袋自动配送车，能够将餐食从餐馆运送到消费者手中。在三处地点的实地测试中，包括北京朝阳大悦城、联想深圳办公室、以及雄安新区。虽然配送车及其电池的尺寸较小，但传感、定位和路径规划所需的处理量与大型无人驾驶车辆相同，且很大程度上依赖于Jetson AGX Xavier的高性能计算。美团总经理夏华夏表示：“无人配送车对物流业发展至关重要，能够大大改善分发和配送。我们期待利用Jetson AGX Xavier强大的AI功能来提升小袋自主配送机器人的功能。”

此外，Deepu Talla建议从企业可以从市场需求中寻求自主机器人的更多机会：“我认为主要有三大机会：第一个机会是机器人能够做感知。比如可以用来对产品进行检测，对生产出来的手机进行鉴定裂纹等情况。第二大机会是对可以计算密集型的推理以及规划。比如自主驾驶汽车，通过传感器来实现感知，可以对路况进行思考与规划，告诉车是否可以前进、加速还是左转。第三大机会的机器人仍然在研究阶段。那么这种类型的机器人需要做大量复杂的感知规划和思维推理，并且可以做一些复杂的动作，比如说要和人一起工作的机器人，或者可以做一个举起水瓶的动作等等。”