雷锋网按：本文作者澳银资本曾爱玲、林锦周。
近几年，随着数据量变大和底层技术的发展，AI已然成为风口的代名词。但是就商业化进程而言，AI“变现”的方式、方法远未明晰。对此，我们认为通用型的AI并不是真正的风口，AI在垂直领域的应用才是大势所趋。
从产业链投资角度看，基础层和技术层布局需要投入较多，周期较长，主要是由IBM、微软、阿里、Intel等巨头把持，巨头内生外延加大版图形成产业链生态；产业应用层上，初创公司在垂直领域解决行业痛点为较好切入点，并逐渐与传统产业链深度融合，提升效率并获取增量价值。
AI+时代同时也是物联网时代，人工智能对基于物联网应用收集到的数据加以处理和分析，以生成所需要的信息并继续积累知识。物联网上中游已被巨头垄断，下游硬件领域重人机交互，将成为未来海量流量的入口。所以我们聚焦物联网应用层，密切关注与人工智能息息相关的垂直细分领域——服务机器人。
据数据统计，全球服务机器人行业规模在10年内预计将有40%以上的复合增长。随着产业结构的调整升级，我国第三产业的比重正逐年增加，也为服务及协作机器人的发展提供了广阔空间。
根据应用场景，服务机器人可以划分为个人/家用机器人和商用服务机器人。家用服务机器人重交互和情感体验，商用服务机器人重实用，那投资逻辑是否也不一样？应该基于怎样的标准投资？
家庭场景下的智能服务机器人按照发展历史可以分为桌面功能型机器人、滑轮式移动机器人和双足式机器人。目前我们重点关注滑轮式移动机器人，比如说智能管家类机器人、家庭作业机器人-扫地机器人和儿童早教／老人陪伴类机器人。
我们按照怎样的标准甄选家用服务机器人项目？
1、人机语音交互时间
我们看好能够有效缩短机器人语音识别-理解-反馈时间的服务机器人公司，他们能有效的解决人机交互问题。人机语音交互由语音识别、语义理解和语音反馈三个节点构成完整的闭环系统，效率越高，花费的时间越少，带来的体验也就越好。
2、个性化定制能力
个人/家用机器人的个性化定制能力体现在围绕核心人群的数据采集能力、特定场景下的应用能力和是否顺应无屏语音交互的趋势。
围绕核心人群的数据采集能力：比如说按年龄阶段分，目前围绕儿童／年轻群体／老年人，因为生活习惯不同，且说话速度、语言表达能力均存在差异，所以面向不同群体的服务机器人需要采集所在群体的用户画像、投其所好。
特定场景下的应用能力：目前按家庭环境／商业、酒店场景／车内场景等来细分，服务机器人所具备的功能也不尽相同，比如目前思必驰提供给车内桌面机器人的语音对话应用允许在车速高达80公里／时还能准确识别人的语音。因此我们看好针对垂直细分场景的应用解决能力。
无屏语音交互的趋势：滑轮式机器人坚定认为不需要屏幕交互，体验更佳。
3、机器人格化特征
我们认为未来的大趋势是个人／家用机器人在家庭场景中，用户希望机器人也有自我人格，希望机器人能成为大家庭中的一份子，因此人格的塑造非常重要。目前比较成熟的是16岁少女微软小冰、竹间智能小影机器人，我们也考察过部分服务机器人项目，他们在用户激活机器人说的第一句话说的是非人类语言。
手势和体态动作也是人与人之间自然的交互方式之一，因此人机交互必然少不了手势和体感交互。由于体感技术主要通过视觉感知人体动作和环境信息，因此也属于图像识别领域。目前体感识别主要结合VR、智能电视等设备，比如Microsoft Kinect、Leap Motion、Usens等公司用于游戏、娱乐等领域，在智能机器人方面应用较少。
4、机器人的操作系统
智能机器人操作系统目前仍以Android为主流，目前很多个服务机器人创业公司为了贪图方便采用Android。但Android主要使用于移动设备。
目前最具代表的案例是Pepper中国版机器人因为所有开发者围绕安卓和屏幕来做应用开发导致Pepper长时间功能单一，被企业及个人客户所厌倦，Android无法满足对于语音、图像、手势等新兴交互方式。
ROS (Robot Operating System)：ROS是建立在Linux之上的操作系统。主要可以提供一些标准操作系统服务，例如硬件抽象，底层设备控制，常用功能实现，进程间消息以及数据包管理。ROS可以分成两层，低层是上面描述的操作系统层，高层则是实现不同功能的各种软件包，例如定位绘图、行动规划、感知、模拟等。
我们看好以ROS、Ubuntu为底层框架改写的新兴操作系统，例如国内的iBot OS、Turing OS、ROOBO，能够提供移动机器人基于语音、图像、手势等新兴交互方式的应用，也有助于机器人应用开发者对应用的开发。
商用服务机器人通常分为室内仓储机器人、室外送货机器人、导引服务机器人和其他To B类机器人。不同类型的商用服务机器人对功能有不同的需求，比如说室外送货机器人更多地考虑室外复杂环境因素，对智能避障、爬坡等功能有更高的要求。
商用服务机器人与家用服务机器人不同，对情感的要求少了一些，对效率的要求多了一些。这也使得商用服务机器人的投资要素与家用服务机器人有极大的不同。
1、导航技术
导航技术是移动机器人的“眼睛”，为机器人的移动提供视野。目前导航技术主要有SLAM技术、惯性导航和磁导航，我们重点关注SLAM的技术突破，同时看好能够将多种导航技术进行有效融合的自主导航方案。
SLAM技术：SLAM技术是指在未知环境下的同步定位和地图构建(SLAM)，主要分为视觉的VSLAM和雷达的LIDAR-SLAM。超过80%的机器人会使用SLAM技术，可用于室内外及水。目前雷达SLAM技术成熟，但成本高昂，视觉SLAM技术尚未成熟，我们主要关注的投资点在视觉SLAM的技术突破上。
惯性导航：Adept是一款采用惯性导航系统 (INS)的自主机器人，可实现仓库交货系统、医院标本/补给品递送系统和军队增援系统等新兴应用中。
磁导航：磁导航技术原理简单、成本低，已在快仓、亚马逊KIVA机器人上进行广泛应用，但本质上还不够智能，多采用结合惯性导航进行。此技术需要依托强大的软件调度系统来统筹，因此我们主要关注自主移动导航方案。
2、移动解决方案
3、商用移动底盘技术
环境构建：基于SLAM技术，让机器人在陌生环境中移动时，能探测未知区域，快速构建出环境布局图。
定位避障：在室内环境下，用摄像机、Kinect等深度相机或者激光雷达技术来做导航和探索。关于定位避障，我们关注使用多传感器融合的技术产品，比如将雷达+视觉+超声波等多种导航技术并用，让机器人能够自主移动到任何室内可以到达地点，实现定点移动，多点或者区域巡逻等功能。
路径规划：VSLAM生成的地图（多数是点云）还不能用来做机器人的路径规划。Google无人驾驶汽车正是采用激光雷达技术实现路径规划。激光雷达指向性强，是目前最好的导航技术，但因为成本过于昂贵，目前关注“弱硬件+强软件”的结合方式来逐渐取代激光雷达传感器。
调度系统：实时采集多台机器状态信息合理协工作并能与上层指挥集成整合，实现多机协同。尤其在大型仓储工厂中，高效能的调度系统是考核产品是否有商用前景的判断标准，目前亚马逊KIVA的调度系统可实现上千台机器共同运作。
4、移动底盘的硬件比较
1）上下位机的硬件系统构造
在调研过程中，我们了解到产品硬件层内部均包含上位机和下位机：上位机主要负责导航算法，是起到机器人大脑决策作用，能够有效防止下位机出现故障之后的机器安全，下位机主要负责电机控制。
我们需要考察上下位机的协同作用是否合理，并考虑有些公司采用一体机方案。另外，在硬件方面主要关注如何降低硬件成本的技术。
2）伺服运动系统
伺服运动控制是一台机器最核心的自动化技术。运动控制分为位置控制、速度控制、电流控制。位置控制取决于精度，速度控制取决于效率，电流控制取决于负载载重、力矩输出、传动的动能阻力（很多机器人公司遇到的最大问题就是力矩控制中三环控制的电流环控制）。
多数室内机器人采用直流无刷电机。我们认为较为好的伺服系统为：双轴协同，采用低转速、大力矩输出的多极伺服电机，并通过磁电编码器来实现高精高速的定位功能。
3）轮子构造
由于商用服务机器人均采用轮式结构，设计简单、成本低、移动快，可细分为四轮式、两轮式、全方向式、履带式。根据不同的需求场景，在仓储、工厂运输货物时，常采用四轮或两轮式，适于平坦路面。在室外送货有爬坡情况则采用六轮或履带式，例startship室外送餐机器人采用六轮式，可自主实现爬坡、导航、避障等功能。同时底盘机器人常采用两主动轮加四个从动轮式，例如AICRobo底盘机器人。
目前最经济实用的是两个主动轮+一个万向轮。我们需要关注使用该类轮子是否可实现在多方向灵活地移动、独立转向、速度控制能力。
5、非产品主观因素
1）仓储移动底盘的成本比较
目前仓储移动底盘的售价（国外Adept30万、KIva20万，国内目前快仓、Geek+成本售价在10万以内），但目前新一代自主移动解决方案的底盘因为采用了不同的核心零部件，售价可控制在5万以下，且产品毛利40%以上。因此在商用底盘产品的成本和毛利方面，我们认为能有效降低成本的硬件方案类型公司将在后续竞争中取得优势。
2）商用场景服务机器人的价格优势
针对仓储移动底盘工厂一般是大规模批量采购，目前他们对价格的需求是能控制在5～10万／个；针对楼宇送货机器人，按照快递员的年收入，商家希望价格能控制在8万以内。
3）开模量产是公司产品成熟必经之路
目前商用机器人对于早期创业公司最大的考验便是其从样品机到开模量产阶段，第一代机器的开模对于公司投入要求高、样品机稳定性能好，因此许多公司在开模量产阶段形成分水岭，这个阶段我们通过技术差异性来判断机器的量产版本稳定性。
4）细分行业落地方案能力
很多创业公司过于专注硬件的产品研发而忽视了软方案的价值，针对垂直行业商用化落地场景，客户是希望创业公司能够提供一套定制化落地解决方案，因此除了硬件机器人产品之外，落地的解决方案能力也成为类型公司的分水岭。
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