23:1——这是最顶级的人工智能学术会议和最顶级的机器人学术会议上，参展的中国公司的数量比。在今年7月底在夏威夷召开的CVPR大会上，国内阿里巴巴、腾讯、京东、大疆、奇虎360、滴滴、今日头条等巨头及地平线等一批明星创业公司尽数到场，而在9月温哥华召开的IROS大会上，参展的中国企业仅有一家。

这样的悬殊数据对比或许反映了中国企业在这两个领域的技术差距：在AI领域，中国与美国顶尖研究团队的差距并不是很大，而在某些领域如计算机视觉与深度学习，中国是领先梯队国家之一，有30-40%的论文属于中国人，仅次于美国；而在机器人领域，虽然中国一直在进步，但普遍认为中国的机器人研究要赶上国际水平大约还需要10年左右的时间。

从另一方面的人才供给量看，每年CS（计算机类）专业毕业生的数量都是EE（电子工程类）毕业生的数倍，根据网站mastersportal数据，全美共有1488家大学设有CS硕士学位，相比之下，仅有306家大学设有EE硕士学位，后者仅为前者的1/5。

巨头的态度也在影响着人工智能和机器人这两个方向在产业中的前景。以Google为例，这家科技巨头已经收购了19家人工智能公司，Deepmind、Kaggle等公司在被Google收购后风生水起，相比之下，像Boston Dynamic这样的机器人公司因为无法给Google带来收益，最终被转手软银，而在Andy Rubin任内力主收购的其他多家机器人公司，也难逃被冷藏的命运。

当人工智能已经开始完成从学术研究到产业转化的转身，机器人创业的突破口在哪里？

企业市场 VS 消费者市场

机器人作为一个行业已经发展了几十年，在工业领域也有着一定的应用。这当中最成熟的应用当数Tesla在Fremont的“超级工厂”，这里拥有全球自动化程度最高的制造系统，截止目前，工厂的生产率已经提升了 400%。

即便如此，相对于Tesla的订单量，这样的生产效率还是不够高。而且限于规模、成本等因素，只有少数大型工厂可以负担将机器人广泛应用于生产中。

如果把机器人工业市场比作一块金矿，那么挖到第一桶金的应该是卖铁锹的。而当前的工业机器人遇到的问题是，由于通用性方面的限制，目前机器人通常只能解决某些特定环境、特定场景下的特定问题，而不同厂商由于需求存在差异，往往需要进行特别定制，如果能研发出价格更低、通用性更好、更智能的机器手，自然会被希望工业自动化的“淘金者”青睐。

这也是为什么湖南瑞森可机器人科技公司的技术总监胡斌博士如此看重抓取比赛名次的原因。按胡斌的想法，他们是想一举拿下生产和服务两个组别的冠军“一鸣惊人”，但由于现场比赛出了一些人为失误，最终“只”拿了一个冠军和一个亚军。

（瑞森可拥有“快换系统”的Sawyer机器手在IROS 2017抓取比赛中）

胡斌的信心来自于其研发的“快换系统”，可以让其使用的Sawyer机器手快速更换夹具，从而适应在不同应用场景的需求。尽管没有达到预定目标，但胡斌仍然信心满满。

“没关系，明年我们自己研发的机器手就出来了。”胡斌说。

瑞森可是Sawyer机器手的开发者Rethink Robotic的战略合作伙伴。2016年，瑞森可将Rethink Robotics的协作机器人引入中国，在此过程中，瑞森可收集了不少用户反馈信息，但Rethink Robotics的研发节奏偏慢，这也让胡斌产生了自己研发改进的念头。

胡斌告诉雷锋网，Rethink的机器手基于ROS（Robot Operating System，机器人操作系统）研发，而ROS是一个面向机器人的开源元操作系统，主要目标是为机器人研究和开发提供代码复用的支持，为开发者们提供了大量的库文件、仿真和数据可视化工具组合，官方网站还提供了各种丰富的支持文档，提供了一套“一站式”的方案。

简单来说，ROS打造了一个强大的生态系统的同时，也降低了机器人创业的门槛，而胡斌自己研发的机器手，不仅可以达到甚至超过Rethink同级别机器手的表现，价格上也会更便宜。

“ROS就是机器人的Android，而且比Android还开放，所有都是免费的。”胡斌说。

 *  *

另一方面，相对于企业市场，消费者市场是一个更广阔的市场。然而与工业应用类似，目前的机器人性价比还是太低，尽管不少人看好家庭机器人、服务机器人的未来前景，但限于技术因素，这类机器人还是难以在短期内走入家庭。

相反，如果降低消费者的预期，可能会有意想不到的惊喜。最成功的例子当数大疆，在初诞生时不少消费者对无人机的印象是“只是个航模”，但通过成功开拓了航拍市场，其估值已超过了100亿美元。

换言之，如果能找到消费级机器人的第二个引爆点，谁就有可能成为第二个大疆。而IROS 2017唯一一家中国展商PerceptIn的联合创始人张哲认为，在消费级市场，机器人产业化的下一个突破口在视觉感知。

（PerceptIn CEO张哲在IROS展台讲解产品）

“机器人和人工智能的研究正在融合。”张哲告诉雷锋网。“在视觉感知方面尤其明显，最近的IROS上都有机器学习和自动驾驶的单独的Track，而在前两三年是没有的。”

在创办PerceptIn之前，张哲曾经在微软、Magic Leap分别从事机器人和人工智能方面的工作。在他看来，机器人与人工智能属于彼此独立又有所关联的两个社区，视觉正是两个社区中重合的那一部分。

事实上，在计算机视觉领域，IROS是排名第四的学术会议（前三个分别为CVPR、ICCV、ECCV），今年的IROS大会视觉的元素更为突出，著名计算机视觉学者李飞飞做了题为“A Quest for Visual Intelligence”的Keynote报告，大会主席张宏教授也是SLAM方面的专家，而SLAM 技术也是机器人和计算机视觉领域的热门研究方向。

张哲告诉雷锋网，虽然IROS上的机器学习和自动驾驶Track上谈了不少视觉相关感知相关的内容，但更多还是从几何和机器人的角度讨论视觉的应用，相比之下，类似CVPR等会议会更“纯视觉”一些。

PerceptIn定位于为机器人提供视觉感知的解决方案。他们现在的主打产品是一套视觉惯性计算模组，在物联网、扫地机器人、机器人平台乃至自动驾驶上都会有一定的应用，而目前他们主攻的一个市场就是家用扫地机器人市场，这是一个每年增长率可达50%的消费者级别市场。

而在未来，PerceptIn还计划将其产品扩展到自动驾驶领域。张哲告诉雷锋网，他们展位隔壁一家做激光雷达的老牌厂商就对他们的产品非常感兴趣，计划将他们的视觉系统和自己的激光雷达结合起来。为此，这家厂商还特地送了一个激光雷达给他们研究。

今年PerceptIn预计会有数百万元的营收，这当中大部分就来自于扫地机器人的销售。通过硅谷和深圳两个团队的协作，目前PerceptIn已经形成了两个月适配一个扫地机器人底盘平台的能力，足以满足客户产品更新换代的周期需求。

“哪怕不拿融资，我们的业务也可以滚动起来。”张哲说。

他山之石

瑞森可和PerceptIn，只是参加IROS的中国企业中露出水面的“冰山一角”。

根据大会官方公布数据，IROS 2017共收录来自中国论文66篇，论文收录数量排在美国、德国、日本之后居第四位，占所有970篇论文的6.8%。而据大会主席张宏透露，中国注册者与收录论文数量比接近4:1，除了与论文相关的直接参会者外，当中也不乏希望能从大会上了解机器人领域新动向的企业人员。

但相比在AI类会议活跃的中国公司来说，机器人领域的代表在IROS上显得低调得多。如视源股份的高级软件工程师阳方平告诉雷锋网(公众号：雷锋网)，会前视源股份也曾考虑赞助IROS，但最后阳方平还是建议公司，“先观察一下再说”。

“先观察一下”或许也正反映了不少参会但未参展的中国公司的态度。在人工智能领域由于较少涉及到复杂的硬件操作，好的算法转化成产品的相对容易，而在机器人领域，产业界和学术界的目标有时候会有很大的差别，往往机器人的产业应用需要的是可靠性、控制成本，而学术界想的往往是如何证明新技术的可行性和可能性，而未必适合于产业应用。

但类似人工智能领域，机器人领域也在呈现出研究向产业靠拢的趋势。如果说人工智能研究者前往企业界的重要原因之一是人工智能对数据的依赖性越来越高，需要借助企业拥有的大量数据来完善自己的科研，机器人学术会议对硬件的依赖性也越来越高，不管是做感知、定位或是决策都依赖于新的传感器，如在这次IROS大会上，有不少论文讨论的都是诸如架构怎么设计、硬件怎么同步等方面的问题；而如不同类型的传感器的数据融合，也是学术界和产业界共同感兴趣的话题。

张哲告诉我们，大会有不少论文对他们都是有启发性的。例如这次IROS他们看到了一篇190度鱼眼前后视觉计算模组的论文，这与他们半年多前的产品化方向不谋而合。而高通的另一篇众包无人车3D地图的论文，对于他们来说也有不小的借鉴意义。

“当然我们也会看算法真正产品化的程度，有的算法非常好，但离产品化非常远，我们也会慎重些。”张哲最后总结说。