keeven
机器人肯定会占领现在人工的工作，低端的产业工人肯定是不能满足高端的机器人操作的，机器人产业到底带动了那些产业的创业机会
发表于：2016-12-05 14:36 点击置顶
xiaohai
不断变快的处理器，更便宜的传感技术，大量免费开源的代码，无处不在的网络和3D打印技术的兴起等，造成了最近机器人的繁荣“春天”。这些技术将会越来越完善，越来越多的机器人将会进入我们的生活，包括家庭，办公，工厂，医院等。
抛开一些社会问题探讨，比如机器人是否应该出现在家庭等，这篇文章主要就讲述了以下几个事实：
1 机器人会减少人类的工作机会 -- 不确定
基本上现在的主要制造企业和物流企业都意识到使用机器人将会提高极大提高生产效率和改善工人的工作条件。人还是会是整个制造链中的一个环节，短时间不会完全被取代，甚至会有新的工作机会出现。
我个人认为短时间内“机器换人”不是一个很好的选择，也许对很多中国的制造企业，提别是中小型企业（SME），“人机协作”也许显得更加的靠谱。即使对于自动化程度相当高的汽车领域，比如文章开头的Tesla汽车的装配线，其实还是有工人在实时的监控着产品的质量，所以并不能简单的得出结论机器人会减少人类的工作机会。
2 制造业和物流运输必须采用机器人才能生存 -- 事实
作者在这里用了富士康（Foxcom）和伟创力（Flextronics）的例子，指出人力成本的上升使得机器人的使用逼得及其必要。
这里就不去给出作者给出的数据了，我个人认为在这方面，需要做一次比较系统的调查，定量的计算出，目前的人力成本的上升与机器人的使用大概会在什么时间点上会产生质变。另外，也需要统计出，制造和物流中，最常见的需求或者对机器人的使用的一般偏好是什么，比如工人希望有一些什么样的功能或者什么功能的优先级应该要大一些。毕竟机器人是给人用的，现在做什么都讲个体验。我也相信这个会是对中国工业机器人的一个实实在在的贡献。
3 自主机器人还是太慢了 -- 事实
作者在这段只用了DARPA挑战赛的例子，来说明机器人相对于人还是太慢。实际上对于一般的工业机器人，随着传感器的增多，比如引入视觉，力控，触觉等，对各种信息的处理与融合机器做出相应的决策，都会极大的降低机器人的速度。无人驾驶汽车是一个很正面的例子，相信不久工业机器人也会朝着这个方向取得更大的突破。
4 机器人太贵了 -- 不确定
实际上作者也给了很多例子，包括一些创业公司（ IAM Robotics, Redwood Robotics(acquired by Google), and Modbot ），都是在试图降低机器人的成本。
个人觉得随着机器人各种零件的进一步标准化和用量的提高，价格肯定是会不断下降的。但是可能很多创业公司忽视了一点，机器人的价格不仅仅是只你买回来一个机器人的价格，还包括安装，调试和维护。通常现在的比例是机器人的硬件成本和系统集成的成本（安装，调试）基本都是1:1了。也许未来会出现更好的方法来降低安装调试成本。
5 机器人太难用了 -- 事实
Rethink公司的Baxter和seway机器人都试图让机器人变得好用起来，但是显然这两个在工业界都是失败的，虽然概念是不错的。虽然机器人软件比如ROS 和OPENCV在大力的让机器人借口更通用，更好分享，但是这些软件还主要停留在学术界。
如果说创业，可能是将来最有可能的一种方式，就是让机器人变得好用。本质上要做到会用电脑的，就应该会用机器人。最终要做到甚至可以和机器人实现自然语言的交流。这方面的创业公司现在也不少，日本，美国，德国都出现了类似创业公司。但是就我观察，他们目前还是没有找到很好的解决方法，或者说应用需求，现在静观其变吧。
最后说一句，对做工业机器人示教和人机协调这个创业点子感兴趣的，欢迎联系，长期看好这个方向，也一定会去做的。
发表于：2016-12-05 14:38 点击置顶
大卫。科波菲尔
没想到，做人工智能机器人这么难。
第一难：身边都是怀疑、甚至打压的声音
2014年11月7日，是图灵机器人正式发布的日子，没想到，在我们的小型发布会之后，听到了更多的是怀疑：“为时过早”、“智能度有待考验”、“应用场景不够”等等。甚至直到现在，在我们已经有10万家合作伙伴和开发者的情况下，依然有很多观望的声音，当然，我们确实也还有很大的进步空间。
甚至在某轮融资过程中，本来有家投资方对我们非常感兴趣，但有一家大公司告诉他们，只要我们做的领域，他们将来都会做的，就不要投我们了。。。
不过还好，我们没有受到太多外部影响，一直在坚持做自己的事情。更为幸运的是，团队核心成员的家属都非常理解，在背后默默支持着我们。
第二难：服务机器人产业太难
我们需要站到一个更大的背景下，去“观”机器人行业：
机器人、人工智能、互联网3个领域过去几十年的大事件节点，所以现在的服务机器人（跟工业机器人相对），其实并不仅仅是传统的机器人行业的延伸，而是机器人、人工智能、互联网3个行业的渗透融合，是高度交叉、高度门槛的科技应用领域。要想做好服务机器人，只有其中某一个领域的积累和理解是远远远远不够的。
第三难：不仅技术有瓶颈，连产品体验设计都没人想得特别清楚
技术角度，不论是语义理解、语音识别、图像识别，还是（垂直场景的）数据积累，近几年可能还没有真正的突破性的进展，这点大家都明白；但更难的是，对于人工智能级的服务机器人产品的体验设计，大家都还是在摸着石头过河。
比如，虽然现在不论大小公司，都能有demo甚至量产的产品出来，但一眼看去，基本上都还是“一问一答”的简单交互模式，可以说就是之前手机上的语音助手产品套了一个机器人的外壳。如果只是这样，即使外观设计得再好，用户最终不会长期使用的。就像siri，很多人刚开始会因为新鲜感而体验，但1个月之后还在持续使用的用户非常非常少。
针对这个问题，我们其实已经有初步的解决思路了，具体大家可看杨静老师的文章：【把机器人当人看】图灵发布具备情感和思维强化的机器人操作系统，一窥究竟。
第四难：都觉得服务机器人是未来，但绝大多数人不会经常用
产品体验设计难、用户使用难，这2点背后的原因，是典型用户群体/场景的定位不清晰。现在的成年人用户，已经非常习惯用手机的触屏交互，而不容易适应机器人的语音交互方式；而老年人，很多有口音问题，也非常难进行语音交互；至于小孩子，更是有各种各样的问题出来，真是说出来都是泪。。
第五难：一旦进入瓶颈期，潜在/次要问题都被暴露出来
某个行业大佬说过一句话：创业公司需要跑得非常快，其他都可以暂时不管。真是这样，刚开始，公司发展好的时候，创业公司的氛围都很high，大家不觉得辛苦、委屈；但现实是，大多数创业公司，一定一定会进入瓶颈期，这时各种潜在问题或次要问题都会冒出来，比如加班多、薪酬不够多（还有猎头来挖人，一对比就。）、流程制度不规范、士气不高、融资没结论等等。这时，就需要价值观、职业素养、公司凝聚力来救驾了。
第六难：招聘时，发现几乎没人可挖
行业人才匮乏的现状，令人触目惊心：
1）因为行业刚起步，所以人才非常非常少。少到什么程度？某个技术领域的全国可选人才（甚至全球），可能不到100人！是的，没看错，做这个领域的公司和学校就那么几家。而且，不仅是技术人才，连产品经理、市场宣传等职位的人才都极度匮乏。这又和第2点相关——
2）人才培养周期长。因为需要复合型人才（多个技术领域的技能叠加，甚至还需要深入了解某个垂直行业），至少至少半年的积累，否则都没法跟业内的人开口说话（一说就错，漏洞百出）。
第七难：团队自己都面临根本性的升级
就像前文提到过的，我们需要机器人、人工智能、互联网3个行业的认知整合及技能提升。不仅需要处理的工作内容需要变化，甚至思维方式、整个人，都需要变化！难度大到，就像“传统行业的人学互联网思维”一样，甚至于，可能很多做人工智能机器人的人，还没意识到这个问题的严重程度，因为我们也是最近才意识到的。
以上，虽然归纳了七个“难”字，但实际上这不表示我们是“悲观”的，相反，正是因为我们认识得到了这些困难、走过了各种弯路，所以我们现在反而是持有“谨慎的乐观”态度，因为我们自认为正在找到一些突破点。我们判断，未来服务机器人会走进每一个家庭，而我们，有机会在行业中立足。
事情都是人做出来的，我们认为“人才是本，产品是末”，所以我们目前最迫切的希望，是能吸引到对人工智能机器人感兴趣、聪明而主动负责的大牛小牛。不论是技术、产品、还是市场等等职位，我们都非常欢迎。
水大了就会有龙。人工智能机器人是波澜壮阔的万丈深渊，无数鱼会化成龙。我们相信自己最终会是化成龙的团队之一，在此恭候有识之士的加入。
发表于：2016-12-05 14:56 点击置顶
静静
大体上可以把机器人领域分为三大块：工业机器人、服务机器人、人工智能。
寻找创业机会就是在寻找市场需求，而需求来自于存在的问题。
很多互联网创业公司可能会说”技术不是问题“，但是在机器人领域，技术真的是问题。
工业机器人
工业机器人的发展历史不再赘述，在很多行业的应用也很成熟了。但总的来说，工业机器人仍然只能算是一种具备一定灵活性的自动化装备，较高的部署难度和成本阻碍了工业机器人的大规模应用和推广，因此提升机器人的易用性和灵活性，降低部署成本是该领域的主要创业方向：
降低使用门槛：研发新的机器人示教方式，让普通人经过很少的培训就可以使用机器人开展工作。
拖动示教，市面上人机协作机器人越来越多，人们对拖动示教也越来越熟悉。目前在业内已经有不少成熟的方案，例如UR，Rethink等，但是国内厂家还没有拿出成熟的类似产品。这种示教方式是可预见的近期内，人接协作机器人性价比最高的示教方式，如果有一个好的技术团队，可以考虑这个方向，但是应该注意的是，协作机器人另一个非常非常重要的特性是安全特性，其重要程度甚至要超过拖动示教，打算做协作机器人的团队，必须要做好机器人的安全功能。
外部示教：最近有很多使用商业的手势传感器来控制机器人的，例如Leap Motion https://www.youtube.com/watch?v=mlI2r_dWYeo，Kinect https://www.youtube.com/watch?v=JgdnMFKELAA 等。问题在于这些传感器的精度不高，短期内可能无法用于工业生产，期待高精度的升级版吧。
语音示教：目前工业机器人的运动命令比较简单，因此可以保证语音命令有非常高的识别率，缩短操作时间。例如
http://www.smerobot.org/15_final_workshop/download/presentations/02_New_devices_and_methods_20090507.pdf
有兴趣的同学，推荐参考一下欧洲多个厂商和科研机构联合进行的SMEs计划SMErobot™，针对机器人在中小企业的应用进行了很多项针对性的研究，成果也不少。 国内的主管部门和机构也应该组织类似的联合开发计划，推进国内机器人的发展。
降低机器人的成本：包括降低机器人本身的成本，研发低成本机器人；还包括机器人的部署成本，即从裸机到能在生产线上正常工作。
降低产品成本：对于SMEs (Small and Medium Enterprises )来讲，机器人的成本是非常关键的一个考虑因素。很多对机器人性能要求不是非常高的场合，使用国产部件替代进口部件，结合本土化的设计，制造低成本的工业机器人整机，提供走量的产品，是一个很好的创业方向。
降低部署成本：熟悉工业机器人集成应用行业的同学应该知道，最终的企业用户部署机器人的花费大概是机器人出厂价的3~4倍。在新兴的行业，如3C，医药，食品，发掘需求，提供从整机到自动化整体解决方案，降低企业用户的机器人引入成本，有很好的前景。难点在于寻找一个好的应用行业，并针对该行业的特点打造适合的机器人产品，尽早切入，争取先发优势。
工业机器人的商业用法：谁说工业机器人只能在工厂用，如果你的艺术细菌很多，可以考虑一下使用机器人来实现非常炫酷的演示/广告效果哦。
使用工业机器人来拍电影。Bot & Dolly的一个知名成绩就是使用工业机器人帮助拍摄了《Gravity》 https://www.youtube.com/watch?v=_jHaadHeneM，然后被Google收了。
使用机器人来做展台方案。MESO Digital 用ABB IRB120为宝马做了一个非常炫酷的展台。MESO: BMW xDrive on Vimeo
还有这个，好莱坞的Universal Studio用KUKA的重型机器人做的类似于速度与激情的展示，也很震撼。
https://www.youtube.com/watch?v=Vcl6n4LOJRM
上面的这些应用，对机器人的研发技术没什么要求，主要是使用成熟的机器人，对创意的要求非常高，严格来讲，属于”机器人+ “方向的创业
服务机器人
服务机器人本质和最根本的诉求应该是服务！服务！服务！，重要的事情说三遍。
能服务，就说明要有解决问题的能力，服务机器人不是买回来看的，而是买回来为人类服务的。
目前个人认为具备实用价值的服务机器人一是扫地机器人，二是无人机，因为这两种产品都比较好的解决了现实中的问题。这两种产品目前竞争非常激烈，行业细节不是非常了解，就不细说了。
服务机器人的发展，最终的方向我觉得还是人形的服务机器人，日本在人形机器人走在了前列，本田的Asimo，KAWADA的KRP系列都是业内非常有名的产品，但从功能性角度来看，仍然处于非常初级的阶段，这个视频https://www.youtube.com/watch?v=RRVZjdk5OsQ展示了在基本不用担心资金和人力的情况下，人类能造出的最好的服务机器人的工作效率 。软银的Pepper还是偏重于老年人的情感陪护，背后有强大的人工智能支持，但是除了说话之外，基本不具备干活的能力，网上有很多评测的文章，不同的角度，不同的解读，有兴趣的可以看看。中国的老龄化也越来越严重，陪护机器人是一个不错的方向，在机器人灵活性还不足的情况下，养老院这样应用场景相对单一的场合，是一个不错的选择。
在仍然有很多关键技术没有突破的情况下，初创公司的方向应该是专注于解决某个细分的领域，例如传感器、视觉、执行器等等。
对于目前市场上充斥的各类做个卡通的外壳，里面放个语音搜索引擎就号称智能服务机器人的产品，不太看好，有siri，有cortana，为什么要在家里摆一个功能一样还占地方的东西？有大屏手机/iPad，为什么要用只能摆在桌子上的设备来视频聊天？
当然如果你要做机器人类的玩具，主要面向儿童市场，那是OK的。
人工智能
人工智能是机器人的大脑，工业机器人是机器人的胳膊，二者的结合，才是人们想象中的机器人。
对这个领域不太熟悉，说一些个人的看法。人工智能需要大量的数据进行训练，也需要非常巨大的资金和人力投入，因此最好的人工智能不太可能会诞生在创业公司，预测一下估计会形成跟现在的搜索引擎一样的局面，有1~2个行业巨头提供基础的人工智能平台，就像婴儿一样的空白大脑，而其他的公司在这个平台上做一些二次开发，制作出机器人版的工人、钢琴家、厨师、建筑工人、码农。
