珊口科技崔彧瑋：AIoT 在家庭場景下的趨勢

編者按：為了構建行業對 AIoT 產業的全新認知，解析 AIoT 泛產業的 “云、管、邊、端” 及智能制造產業的發展，探討當下 AIoT 行業落地困境及工業互聯網發展思路，2019 年 11 月 22 日，全球 AIoT 產業· 智能制造峰會在深圳隆重舉行，本次會議由雷鋒網主辦，由深圳市軟件行業協會、深圳市大數據產業協會、深圳市人工智能學會、深圳市人工智能行業協會作為支持單位。

作為雷鋒網精心打造的唯一年度 AIoT 盛會，峰會聚焦 AI、IoT、5G、邊緣計算及其場景應用在內的關鍵技術發展；聚焦智能家居、智能制造、智慧城市為核心的關鍵產業落地，致力于打造探討 AIoT 技術發展及產業落地中關鍵問題的行業技術峰會。為產學研思想碰撞、融合應用提供一個前沿陣地，為政企各界專業人士提供一個交流互動的專業平臺。

從議程上來看，本次峰會以「AIoT 融合落地關鍵年」為主題，結合 2019 年備受關注的智能制造，分別設置「AIoT 技術變革」、「工業數字化轉型」兩大論壇，并特別邀請 AIoT 泛產業最具代表的企業嘉賓、知名學者，尤其智能制造領域核心企業專家、管理者，從技術和產業兩個層面對當下的 AIoT 關鍵技術及智能制造產業進行了深度探討的剖析。

以下是珊口科技聯合創始人兼 CTO 崔彧瑋題為 《AIoT 在家庭場景下的趨勢》的演講，雷鋒網作了不改變原意的整理與編輯。

 

感謝主持人，各位嘉賓、各位專家，大家中午好！我本次演講中涉及更多的是 AloT 在家庭場景中的應用。

loT 這個概念提出已經有二十年的時間了，但是最近幾年才迎來一個相對高速的發展，在這之中有一個主要的原因，那就是近年來 AI 算法和數據等方面實現了飛速發展，IoT 連接數的增長速度也在 2017 年明顯加快。

之前，有一個研究機構整理出了全球 1500 家在 AloT 領域的玩家，他們相互之間大多是合作、并購的關系。這也就是說，就目前的階段而言，沒有哪一家巨頭在市場中有著明顯的領先地位，而且，很多新的應用還有待發掘。

 

我相信在座的各位家里可能或多或少已經有了 IoT 設備，比如智能燈、智能掃地機、智能門鎖或門鈴等等，今天我分享的就是在家庭場景中 AloT 能夠落地的一些方向。

在過去的幾年間，其實有過幾個很有意思的趨勢。最開始的時候，人們會認為聯網的中心可能會成為 IoT 的中心、成為智能家庭的中心，所以“智能路由器”的概念一度被炒得很熱。然而，如果只有聯網的能力，沒有 AI 的能力，這類產品并不能成為真正意義上的中心或是入口；相反，智能音箱這類產品作為語音的入口，過去幾年間迎來了非常高速的增長。

還有另外一個趨勢，很多的傳統家電廠商都升級，嘗試開放平臺做一些生態方面的事情。我們剛創立珊口的時候，其實是智能音箱剛開始爆發的時間節點，我們注意到，很多巨頭在智能音箱上補貼，但它們并不是為了從這類語音硬件產品中賺錢，而是為了獲取家庭和數據的入口。

實際上，人們獲取的信息有 80—85% 來自視覺能力，所以，我們猜想，語音入口之外的家庭視覺入口可能是一個更有力的切入終端。能夠讓這個終端成立的前提是，這個設備是實用的而且是 AI 賦能的產品。

 

我們最開始選擇的是一個帶有視覺能力的家庭機器人，做成了掃地機器人產品，它有幾個顯著特點，其中之一就是它天生擁有移動能力，我們在上面疊加了視覺能力之后，掃地機器人就可以完整獲取家里面幾乎無死角的信息。 

不過，起初幾年，掃地機在市場上的口碑并不好，很多早期用戶都會抱怨這個產品掃地不干凈。究其原因，我們發現，很多問題都可以由 AI 來解決，但這里說的是更廣義的 AI，而不是僅僅通過圖片算法或是識別就能夠解決的。比如，重復清掃和漏掃的問題需要路徑規劃，需要強化學習算法來支撐；掃地機器人橫沖直撞或容易被卡住的問題則需要感知算法，以及定位的能力。多方面的 AI 算法協同合作，才能讓這類產品有質的提升。

從我們自身來說，解決機器人在室內的定位問題是第一步，專注的點是室內的視覺定位和構圖技術。首先，我們怎樣讓機器人知道自己在環境里的哪個位置，這個環境整體是什么樣子。在此基礎上，我們才開始嘗試解決第二個問題，機器人怎么樣理解這個環境中有什么東西，哪些地方需要避開，哪些地方需要近距離清掃，比如床底等場景。有了這些數據，AloT 產品可以通過自己對家庭環境的理解和感知來主動提供服務，實現用戶體驗從被動型到主動型的轉變。

下面我將介紹我們最新一代產品中比較有特點的幾項技術，這些技術不是大家在市面上經常聽到的“深度學習”、“人臉識別”等，因為我們認為，對于像移動機器人這樣的智能體，在家庭場景當中解決生存的能力是非常必要的。

 

vSLAM 的技術是通過機器人上方的攝像頭，在機器人的移動過程中同時完成對環境的構圖，還有對自身定位的兩個任務。解決這些問題在技術上并不是最難的，最難的要將其做成一個消費品，而且整個成本需要控制在百元或幾十元的量級上；這非常具有挑戰性。

3D Tof 技術通過深度相機讓掃地機器人具有更強的環境感知的能力。很多用過掃地機器人的用戶知道，這類產品經常會卡住電線、襪子等復雜的低矮的障礙物，這樣會造成很多麻煩，通過這項技術則可以避免這一問題。

2019 年，珊口科技發布 K900 掃地機器人，首次將主動交互的功能加入到掃地機器人當中。在它的上方有一個攝像頭，還有兩個麥克風小孔，同時具備了視頻和音頻接入的能力。其中，上面的攝像頭為 360 度的全景攝像頭，除了定位感知之外，還可以進行人機交互，比如手勢交互、姿態識別等。因為，除了滿足清潔需求之外，如果想讓掃地機真正具有用戶粘性的話，就要增加一些新的體驗，比如語音的交互，手勢的控制，或是嵌入天貓精靈等等一些終端來增加內容相關的功能。

在家庭場景中，人們對 AloT 的接受往往始于一個單品或者是爆品。很多用戶買了第一個 AloT 的產品，從此掉到了 AloT 的"坑"里面，購買了越來越多的 AIoT 產品。這里面有市場培養和用戶教育的過程，還有一些 AI 能力的加持，這些差異化的體驗不是工業場景里準確的衡量價值，但是對產品的用戶體驗來說非常重要。

 

上面說到了從被動服務到主動服務轉型，我們認為的趨勢是，從被動地定制一些服務，到 AloT 設備開始理解用戶的家庭，并開始主動提供一些服務的過程。智能家居進入家庭不是一個新鮮事，過去的十年間有很多 AloT 設備單品，比如安防的攝像頭，亞馬遜門鈴等等，它們很多都可以通過手機來實現控制，但是，只是加了一個 WIFI 模塊來實現連接控制真的是我們想要的 AloT 智能家庭嗎？

我們的觀點是，我們在家庭產品中的萬物互聯，不僅僅是一個聯網的控制和開關。雖然這是一個想像中的場景，但這一切都基于對家庭的感知，以及對家庭成員需求理解，這需要數據搜集和分析的過程。我們做掃地機器人的初衷，也是希望通過掃地的機器人，通過它的視覺和聽覺等能力，以及對環境的感知和對家庭成員的分析，來建立對家庭需求更深入的理解。掃地機器人不一定會成為一個聯網的控制中樞，但是它收集的數據信息可能會成為智能家居整個的平臺里面非常重要的一部分。

從技術層面來說，在家庭場景里，掃地機器人可能是唯一一個可以完整搜集房間里地圖信息的設備，所以定位和地圖相關的技術比較重要。然后是環境感知，掃地機器人不光需要知道自己在哪，房間長什么樣子，知道每個房間的功能，還有知道家里有哪些電器，要主動去發現其他的 IoT 設備，理解其他 IoT 設備和環境的關系。還有人機交互，包括手勢交互和語音交互，還有對人的情緒的理解。它還需要運動控制和路徑規劃。作為一個設備端，掃地機器人需要上傳收集的信息，有些敏感的信息，比如視頻圖象數據，要進行脫敏才可以上傳到云端，抽取出來的地圖數據對整個家庭智能家庭生態的發展都非常有價值。

 

一個 IoT 的智能設備單品，不管是智能燈還是某種傳感器，它在家庭中的實用功能和其使用的位置是緊密相關的。通過這些位置信息，IoT 設備開始主動理解用戶需求，它能夠清楚地知道自己在某個環境中存在的意義——可以在用戶進房間時開燈，準備休息時關燈。雖然在上述場景中掃地機器人本身并不是特別重要，但它搜取到的數據，以及背后的地圖信息，在智慧家庭中都可以起到樞紐性的作用。

另外，我們對掃地機器人感興趣，實際上并不是看重它的形態，而是看好其未來的發展趨勢。由于現在全球，包括中國，都處于人口老齡化的狀態，在可預見的未來，人們對家務機器人的需求將會大幅上漲。不過，無論是掃地機器人、做飯機器人還是那種機器人，它的背后都需要有數據平臺的支撐。所以，實際上我們更注重打造機器人底層互動和感知交互的技術，為即將到來的家庭機器人時代做好準備。

我的分享就是這些，謝謝大家！

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