2018年5月2日星期三

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FAIR围棋AI今日开源

今天,Facebook 人工智能研究院(FAIR)开源了围棋 AI ELF OpenGo,它基于现有的强化学习研究平台 ELF,击败了世界围棋冠军。Facebook 今日开源了其训练模型及代码。



受 DeepMind 的启发,Facebook 在今年早些时候开始了一项工作,使用其强化学习研究平台 ELF 复现 DeepMind 最新的 AlphaGoZero 成果。

Facebook 的目标是创建一个开源的系统实现,该系统将自学如何以人类专业选手或更高的水平下围棋。通过发布代码和模型,Facebook 希望能启发其他人思考该技术的新应用和研究方向。

ELF OpenGo 成功打败其他开源机器人和人类围棋选手。Facebook 和现在著名的 LeelaZero 进行了对比,采用了 LeelaZero 除 ponder 外的缺省配置,及 4 月 25 日的公开权重 (192x15, 158603eb),结果 Facebook 的 AI 以 200 比 0 获胜。Facebook 的 AI 还在与 4 名世界排名前 30 的人类围棋选手对弈时创下了 14 胜 0 负的记录。这些游戏都使用单个 GPU 运行,每一步大约耗时 50 秒,中国规则 7.5 komi,人类选手每一步思考时间不限。Facebook 很感谢 LeelaZero 团队的高质量工作,希望此次开源可以像 LeelaZero 那样有益于社区。感谢四名来自韩国棋院的围棋选手 Kim Jiseok、Shin Jinseo、Park Yeonghun 和 Choi Cheolhan 的积极参与。


Facebook 还对 ELF 框架进行了一些改进,更新后的框架效率更高、API 更友好,且支持数千台机器上的分布式计算。作为 PyTorch 的一部分,ELF 框架使得研究者用快捷灵活的实验尝试强化学习的不同想法更加简单。

ELF OpenGo 代码和模型地址:https://facebook.ai/elf

]]> 原文: https://ift.tt/2rhIlrr
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特斯拉创下单季最大营收,但马斯克一句“Boring”让股价下跌4.7%

允中 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI

"破产"质疑中的特斯拉发财报了。

2018年第一财季,特斯拉总营收为34.09亿美元,高于去年同期的26.96亿美元;净亏损为7.85亿美元,与去年同期的净亏损3.97亿美元相比有所扩大;归属于普通股股东的净亏损为7.10亿美元,与去年同期的净亏损3.30亿美元相比有所扩大。

哎哟,不错,这个财报比多数人想象的要好。

而且,第一季度毛利润为4.57亿美元,低于去年同期的6.68亿美元;运营亏损为5.97亿美元,相比之下去年同期的运营亏损为2.58亿美元。

现金流方面也没差到没钱烧。截至第一季度末为止,特斯拉的现金余额为27亿美元。截至第一季度末为止,特斯拉持有的现金和现金等价物以及限制性现金总量为32.20亿美元。

所以这份表现均好于华尔街分析师预期的财报发布后,特斯拉盘后股价最初小幅上涨2%。

马斯克愚人节恶搞"破产"

一句Boring

然而,好趋势持续不到1小时,就因马斯克一句"Boring",特斯拉股价应声下跌4.77%,最大跌幅甚至超过6%。

就在特斯拉财报发布后的电话会议上,马斯克拒绝回答Model 3相关的产能问题,称大部分问题都"太乏味"。

于是特斯拉股价应声下跌。

产能到底怎么样?

也不怪钢铁侠拒绝回答,Model 3产能问题依然扎心。

虽然在该季财报中,Model 3车型的产量在4月达到了每周2270辆,周产量连续第三个星期达2000辆以上。

但情况依然不容乐观,因为2000辆/周的产能,还是低于最新目标2500辆/周,而目前为止仍有45万辆预订不能交付。

就在财报发布前几天,马斯克还通告全员,希望在计划在6月底之前,加州Fremont工厂会昼夜开工,要把Model 3产量提高至每月6000辆。

为了这一目标,在接下来3个月里,特斯拉工厂还会先停工10天,目的是解决生产瓶颈问题,并将产量先提升到5000辆。

停工可能也与最近特斯拉工厂的工人受伤报告有关,因为最近的调查报告数据,加州职业安全与卫生局,正在介入特斯拉工厂进行安全性审查。

设计抄袭风波

但屋漏偏逢连夜雨。

最近令马斯克焦头烂额的还有设计抄袭风波。

就在昨天,位于美国犹他州新创电动汽车制造商尼古拉汽车公司向特斯拉发出指控,认为特斯拉卡车抄袭其设计,并要求索赔20亿美元。

尼古拉汽车成立于2014年,目前公司旗下有2款汽车。一款实用电动四驱越野车"Nicola Zero",以及另一款电动牵引卡车头"Nikola One"。

起诉文件中,尼古拉汽车称特斯拉开发电动卡车时抄袭自己的专利,并指出特斯拉卡车多处设计与自家的氢能源卡车有相似之处,比如前挡泥板、环绕式挡风玻璃、设在中间的车门、流线型车身。

此外特斯拉也曾尝试挖走尼古拉的首席工程师。

目前特斯拉还没有对此作出回应,但可以肯定的是,这个专利官司,来得太不是时候了。

欢迎大家关注我们的专栏:量子位 - 知乎专栏

诚挚招聘

量子位正在招募编辑/记者,工作地点在北京中关村。期待有才气、有热情的同学加入我们!相关细节,请在量子位公众号(QbitAI)对话界面,回复"招聘"两个字。

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允中 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI

"破产"质疑中的特斯拉发财报了。

2018年第一财季,特斯拉总营收为34.09亿美元,高于去年同期的26.96亿美元;净亏损为7.85亿美元,与去年同期的净亏损3.97亿美元相比有所扩大;归属于普通股股东的净亏损为7.10亿美元,与去年同期的净亏损3.30亿美元相比有所扩大。

哎哟,不错,这个财报比多数人想象的要好。

而且,第一季度毛利润为4.57亿美元,低于去年同期的6.68亿美元;运营亏损为5.97亿美元,相比之下去年同期的运营亏损为2.58亿美元。

现金流方面也没差到没钱烧。截至第一季度末为止,特斯拉的现金余额为27亿美元。截至第一季度末为止,特斯拉持有的现金和现金等价物以及限制性现金总量为32.20亿美元。

所以这份表现均好于华尔街分析师预期的财报发布后,特斯拉盘后股价最初小幅上涨2%。

马斯克愚人节恶搞"破产"

一句Boring

然而,好趋势持续不到1小时,就因马斯克一句"Boring",特斯拉股价应声下跌4.77%,最大跌幅甚至超过6%。

就在特斯拉财报发布后的电话会议上,马斯克拒绝回答Model 3相关的产能问题,称大部分问题都"太乏味"。

于是特斯拉股价应声下跌。

产能到底怎么样?

也不怪钢铁侠拒绝回答,Model 3产能问题依然扎心。

虽然在该季财报中,Model 3车型的产量在4月达到了每周2270辆,周产量连续第三个星期达2000辆以上。

但情况依然不容乐观,因为2000辆/周的产能,还是低于最新目标2500辆/周,而目前为止仍有45万辆预订不能交付。

就在财报发布前几天,马斯克还通告全员,希望在计划在6月底之前,加州Fremont工厂会昼夜开工,要把Model 3产量提高至每月6000辆。

为了这一目标,在接下来3个月里,特斯拉工厂还会先停工10天,目的是解决生产瓶颈问题,并将产量先提升到5000辆。

停工可能也与最近特斯拉工厂的工人受伤报告有关,因为最近的调查报告数据,加州职业安全与卫生局,正在介入特斯拉工厂进行安全性审查。

设计抄袭风波

但屋漏偏逢连夜雨。

最近令马斯克焦头烂额的还有设计抄袭风波。

就在昨天,位于美国犹他州新创电动汽车制造商尼古拉汽车公司向特斯拉发出指控,认为特斯拉卡车抄袭其设计,并要求索赔20亿美元。

尼古拉汽车成立于2014年,目前公司旗下有2款汽车。一款实用电动四驱越野车"Nicola Zero",以及另一款电动牵引卡车头"Nikola One"。

起诉文件中,尼古拉汽车称特斯拉开发电动卡车时抄袭自己的专利,并指出特斯拉卡车多处设计与自家的氢能源卡车有相似之处,比如前挡泥板、环绕式挡风玻璃、设在中间的车门、流线型车身。

此外特斯拉也曾尝试挖走尼古拉的首席工程师。

目前特斯拉还没有对此作出回应,但可以肯定的是,这个专利官司,来得太不是时候了。

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无缝整合PyTorch 0.4与Caffe2,PyTorch 1.0即将问世

在 F8 的第二天中,Facebook 正式宣布 PyTorch1.0 即将与大家见面,这是继一周前发布 0.4.0 后的一次较大调整。这一次调整重点在于提升 PyTorch 在产品部署方面的应用,包括重构和统一 Caffe2 和 PyTorch 0.4 框架的代码库,并将 ONNX 作为模型导出格式。

在 AI 开发中,从研究到产品的过程通常涉及很多的步骤和工具,使得测试新方法、部署以及迭代提高准确率和性能很耗时、复杂。为了帮助加速和优化这个过程,Facebook 发布了 PyTorch 1.0,其开源 AI 框架的最新版本。

PyTorch 1.0 从 Caffe2 和 ONNX 移植了模块化和产品导向的功能,并将它们和 PyTorch 已有的灵活、专注研究的设计结合,已提供多种 AI 项目的从研究原型制作到产品部署的快速、无缝路径。利用 PyTorch 1.0,AI 开发者可以通过混合前端快速地实验和优化性能,该前端可以在命令式执行和声明式执行之间无缝地转换。PyTorch 1.0 中的技术已经让很多 Facebook 的产品和服务变得更强大,包括每天执行 60 亿次文本翻译。

PyTorch 1.0 将在接下来几个月内发布测试版,其中包含一系列工具、库、预训练模型和数据集,以服务于开发中的每个阶段,使社区能快速、大规模地创建和部署新的 AI 技术革新。

从研究到产品

PyTorch 强大的前端允许其通过灵活而又高效的编程模型快速实现原型设计与实验。第一版 PyTorch 在一年前发布,但它的速度、生产力和支持动态计算图等顶尖 AI 模型等能力,令其快速成为 AI 研究者中的流行和重要开发工具。目前 PyTorch 有超过 110 万次的下载量,并且在过去的一个月中,它是 arXiv 上引用量第二多的深度学习框架。例如 UC 伯克利计算机科学家使用 PyTorch 的动态计算图构建他的 CycleGAN 图像到图像的转换研究工作。

CycleGAN 的 PyTorch 实现已经被用于图像到图像的转换。

尽管当前版本的 PyTorch 为 AI 研究与开发提供了很大的灵活性,但由于与 Python 紧密结合,在生产上的性能有时是一项挑战。不论是训练脚本还是预训练模型,我们经常需要将研究代码转换为 Caffe2 中的计算图表征,因而能在生产规模上高效使用。Caffe2 基于计算图的执行器允许开发者利用顶尖的优化方法,例如计算图转换、高效的内存复用以及紧密的硬件接口集成。Caffe2 项目是两年前提出的,其目的是标准化 AI 模型的生产工具,目前该框架在 Facebook 服务器以及超过 10 亿台手机上运行,横跨了八代 iphone 和六代安卓 CPU 架构。Caffe2 目前每天在所有小或大模型上提供了 200 万亿次的预测,并优化了产品性能。

从 PyTorch 到 Caffe2 的迁移过程以前是手动的、耗时间的和容易出错的。为了解决这个问题,Facebook 与主要的硬件和软件公司合作创建了 ONNX(开放神经网络交换格式),这是一种用于表示深度学习模型的开放格式。通过 ONNX,开发者能在不同的框架间共享模型,例如我们可以导出由 PyTorch 构建的模型,并将它们导入到 Caffe2。在 Facebook 中,这令我们能在大规模服务器和移动端上快速实现 AI 的研究、训练和推断。

Facebook 已经用这些工具(PyTorch、Caffe2 和 ONNX)来构建和部署 Translate,这一工具能大规模运行并支持翻译 Facebook 中最常用的 48 种语言。在 VR 中,这些工具对于将基于 Oculus 的新研究部署到生产过程中至关重要。

然而,虽然结合这三种不同的工具是非常高效的,但仍然有非常多复杂且耗时的手动过程。因此它并不允许我们将 AI 研究创新无缝转换为产品。

在一个框架里统一研究和产能

PyTorch 1.0 融合了动态执行和图执行模式,为研究提供了灵活性,为产品提供了优化性能。具体来说,与其让开发者完全重写代码来进行优化或从 Python 迁移模型,PyTorch 1.0 提供了一个混合前端,使我们能在原型制作的动态执行模式和产品的图执行模式之间无缝地共享代码主体。

此外,ONNX 也被原生地编入了 PyTorch 1.0 作为模型导出格式,使来自 PyTorch 1.0 的模型可以和其它 AI 框架进行互操作。ONNX 还提供了整合接口以加速运行时或硬件特定的库。这给了开发者完全的自由度来混合、匹配最好的 AI 框架和工具,而不需要执行资源密集的自定义工程。Facebook 承诺在 ONNX 中支持新的特性和功能,它将继续作为强大的开放格式和 PyTorch 1.0 中的重要开发工具。

构建端到端深度学习系统

除了 PyTorch 1.0,Facebook 还开源了他们如今大规模使用的多个 AI 工具。其中包括 Translate(一个 PyTorch 语言库):用于快速、灵活的神经机器翻译;以及下一代 ELF:AI 推理应用的综合平台。开发者还可以充分利用 Glow:这是一个机器学习编译器,可以在不同的硬件平台上加速框架的性能;以及 Tensor Comprehensions:可以从高级数学运算高效地自动生成 GPU 代码的工具。他们还开源了其他库,例如 Detectron:支持目标检测研究,可以输出边框和目标实例分割。在 facebook.ai/developers 可以找到完整的列表。

在接下来的几个月里,Facebook 将重构和统一 Caffe2 和 PyTorch 0.4 框架的代码库,以进行组件去重复和共享抽象。其结果是我们将得到一个统一的框架,它可以支持高效的图模式执行、移动部署、广泛的供应商整合等。正如其它开放的 AI 倡议如 ONNX,他们还将联合其他公司和社区为更多开发者提供这些加速研究以提高产能。作为开端,微软计划在他们的 Azure 云和开发者产品(包括 Azure Machine Learning 服务和 Data Science Virtual Machines)中支持 PyTorch 1.0;并且 AWS 目前也支持 PyTorch 的最新版本,为 P3 GPU 实例做了优化,并计划在发布他们的云产品(包括 Deep Learning AMI)之后的短期内支持 PyTorch 1.0。这仅仅是个开始,以后我们将可以创建和共享更好的 AI 编程模型、接口和自动优化。在如今的 Facebook,AI 是一项基础技术,使现有的产品更优并能处理全新的经验。通过论文、代码和模型开源这些工作,Facebook 将和所有 AI 研究者和从业者一起工作,来使当前最佳技术更快,并将它们迁移到新的用途上。

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优必选宣布完成8.2亿美元C轮融资, 估值50亿美元后,我们专访了CEO周剑

今日,机器人独角兽优必选(UBTECH)宣布完成 8.2 亿美元 C 轮融资,估值 50 亿美元。这个融资数额刷新了全球 AI 领域的单轮融资记录。

根据优必选公开的融资信息显示,本轮融资由腾讯领投,工商银行、海尔、民生证券、澳洲电信、居然之家、泰国正大集团、民生银行、松禾资本、宜信集团、中广核、铁投集团、松禾资本等跟投。此外,优必选 B 轮领投方鼎辉资本也追加投资。

而据机器之能了解,其中腾讯的投资约为 1.2 亿美元。

很明显,此轮重要融资方都是可以为优必选产品提供大量应用场景的行业巨头。

其中,腾讯与优必选的联合,充分利用了地缘优势。而前者的 AI 技术基础研发实力与后者的制造生产实力的高度融合,可以为机器人市场注入新一轮创新血液。

早在 2017 年 12 月,优必选就与腾讯的 AI 平台之一云小微发布了智能教育娱乐人形机器人 Qrobot Alpha;2018 年 2 月,公司又与腾讯系的另一个 AI 平台(语音助手)——叮当推出个性化智能教育机器人 Alpha Ebot。

而在 C 轮融资后,作为腾讯扶持的机器人制造公司,想必优必选将为腾讯一系列 AI 大脑提供产品的设计与制造工艺。

优必选的产品线较为多样化,遍布娱乐、教育、家庭陪伴、新零售、航空业、政府部门等多个细分领域,今年也将推出安防等品类的机器人。

除了市场成熟度较高的消费级人形机器人 Alpha 系列、STEM 教育智能编机器人 Jimu,以及与迪士尼合作的星球大战第一军团冲锋队员机器人、双足机器人 Walker 等多款消费级产品,优必选也在 2017 年 1 月的 CES 上首次推出面向企业市场的商用服务机器人 Cruzr,正式进入企业级市场。服务机器人 Cruzr优必选最大的优势一直被行业所熟知——在人形机器人伺服舵机与步态运动控制算法的技术研发领域建立了很高的技术壁垒。

更通俗一点说,与市面上大多数「脑袋+圆桶身躯」的机器人产品相比,优必选在机器人的关节与身体结构的制造工艺上下了很大的功夫。

舵机可以说是机器人必备零配件。机器人有关节,而关节需要活动,而活动需要控制系统执行指令。而舵机,就是解决这系列问题的关键(当然除了舵机,也要有好的控制系统)。

不过,成本与技术壁垒,让国产舵机制造行业一直对日本、韩国等掌握核心技术国家的优质同类产品望尘莫及。

而优必选自称已全面掌握平价伺服舵机的研发与量产能力。CEO 周剑就向我们透露,深圳工厂的伺服舵机月产量可以达到 60 万-100 万个,而每个舵机的单价只有市场的几十分之一。

此外,优必选成立之初就建立的全球化销售战略,为其贡献了不少收入。

目前据官方资料显示,优必选的产品在中国、北美、欧洲、东南亚等 40 个以上的国家和地区销售,全球零售终端超过 7000 家。

同时,公司还与多家全球商业巨头达成战略合作。

2016 年,优必选的 Jimu 机器人进入全球近 500 家 Apple Store 零售店;2016 年 10 月,优必选与曼城足球俱乐部达成战略合作关系;2017 年,优必选与亚马逊合作推出内置亚马逊语音助理 Alexa 的人形机器人 Lynx;2017 年 10 月,优必选与迪士尼联合发布了第一军团冲锋队员机器人。

根据优必选的战略规划,他们下一步将加速双足人形机器人的研发进程,推出平台级商业化产品:

2018 年,优必选将致力于大扭矩舵机商业化,加快机器人操作系统 ROSA 的研发;

2019 年,实现服务机器人 Home AI 技术应用落地;

2020 年,推出机器人云服务平台及新一代的低成本的大型仿人服务机器人; 

2021 年,服务机器人 Home AI 技术应用领先,推出核心硬件舵机+操作系统 ROSA+云服务平台的服务机器人行业整体解决方案,进一步确立优必选全球人工智能服务机器人领导地位。

在融资发布后的第一时间,我们独家采访了优必选创始人兼 CEO 周剑,他向我们详细阐述了优必选能够获得如此巨额融资的主要原因以及公司正在面对的机遇与挑战。

 (采访内容以对话形式呈现)

优必选这一次是战略融资吗?

对,这次 C 轮融资是战略融资,我们主要是跟一些战略合作方以及战略投资方达成协议,基本上财务投资方会比较少,主要是战略为主。

 这一次的融资方看中的是优必选的哪些能力?

他看中的是优必选整个在人形机器人研发,包括在全球市场的地位,以及我们未来的市场潜力。

因为我们还是始终坚持把机器人作为一个未来家庭的成员来看待。我们在技术上也有很多布局,他们觉得我们目前在全球的销售规模,服务还有技术布局上,都占据了一个比较重要的位置。

投资方对优必选未来的商业化方向是否会有一些要求?他们可以为优必选提供怎样的应用场景?

他们觉得我们还是应该坚持目前的布局,包括教育,娱乐以及服务机器人等几个方向。同时,他们在商业上跟我们有一些对接的地方,比如说像工商银行,他们在未来智慧银行的打造方面需要机器人来替代人工。我们的机器视觉等 AI 技术,他们都希望能够引入。我觉得他们都会有一些机器人商业落地的要求。

另外像我们之前的一些客户,居然之家、泰国正大集团也投资了我们,居然之家此前被阿里投了 70 亿元,做线下新零售,还有正大集团和海尔也都是零售巨头,在这些零售场景我们的机器人产品都会进驻。

还有全球 500 强企业澳洲电信(Telstra),他们线下的一些零售店我们也进驻了。

腾讯也一样,腾讯未来有非常多的 IP 以及技术将与我们结合,譬如语音领域跟我们有具体的合作。

所以说我觉得这次投资方覆盖面比较广,太多垂直场景有商业化机会。

优必选将怎么用这笔钱呢?会投入在哪些环节?

其实这笔钱从整个全球来讲,据我们所了解,如果是真真实实的融资,而不是债权或者股权抵押的方式,这应该是非常大的一笔融资了。

 优必选 C 轮融资将主要分成四个方面:

首先还是人才的布局,因为现在 AI 人才越来越贵,包括未来我们会收购一些团队,引进一些海外人才,这部分可能是一个重点。

今年我们的人才引入力度将非常大,譬如不久前日本著名的发明家,Robi 机器人之父高桥智隆(Tomotaka Takahashi)也加入了优必选,出任首席产品官。

其次就是我们在品牌市场推广上会有更多投入。以前优必选其实没有在 2C 方面有太多动作,我们对品牌的打造还不够,钱也是一直省着花。那未来我们会提升公司在全球的品牌影响力。

第三个是销售计划,拓展全球销售渠道。包括国内,我们也会有开更多旗舰店的计划,所以说这也需要钱。

另外在收购层面,我们会展开一些并购收购计划。

最后是研发方面,优必选未来将加大对大型人机机器人的投入,并深入人形机器人驱动伺服、步态运动控制算法、计算机视觉等领域的研发。

你之前在接受采访的时候提到2017年要达到15亿的销售目标,这个数字应该超过了对吗?

我们在今年或明年有上市的计划,公司财务正在做审计调整。因为我们可能有一些销售额会并在 2018 年,所以说这个数字我不能完全回答你。但是我可以告诉你,2018 年我们的销售额至少会突破 80 多个亿。

这样来看,从 2016 年到现在,优必选销售额增长迅猛的原因是什么?

我觉得有几点。首先我觉得优必选比较接地气、务实,我们会把目前机器人的伺服舵机技术运用到各个产品线上,包括我们的优必选 Alpha 系列,以及编程 Jimu 机器人。

此外,我们拓宽了包括 2B 产品在内的一些销售渠道,像 Cruzr 机器人。每一条产品线都在发力。

截止目前,每一块产品都已经达到几个亿甚至十几个亿的销售额,我觉得这个可能就是一个发展比较迅猛的原因。

其次是销售,我们在创办之初就是面向全球市场,不光在中国销售,很大一部分销售额是海外贡献的。你可以看到在全球我们销售门店已经达到 7000 家了,包括北美的 Apple Store 零售店,以及欧洲的一些大型连锁商超都在销售我们的机器。

在扩展海外市场的过程中,团队有没有遇到过一些困难,或者说你们觉得在拓展海外市场过程中最大的挑战是什么?

主要还是来自文化方面的挑战。在海外市场,组建海外团队过程中,我们都是尽可能雇佣当地的人才,但文化之间的确是会有一些冲突。

包括产品的包装设计、销售及市场人员对产品的理解度,以及各个地方市场的诉求,都存在很大的观念差异。

作为一家中国公司,如果一上来先立足于国内再走出去的话,会遇到非常多不自然不舒服的地方。但是如果像我们一开始便布局全球市场,组建国际化团队,相对来讲这方面的磨合就会少一些。

所以说我觉得一家创业公司如果未来希望做全球市场,尽可能一上来就具备全球化的市场意识,而不是一直等到在国内做好再走出去。

在优必选开拓的几个细分市场中,你觉得现在哪一个细分市场对销售额贡献最大?

其实我们现在几个产品都是属于齐头并进,那如果一定要说出最好的两块,我觉得一个是我们的 STME 教育智能编程机器人 Jimu(积木)。第二个就是我们的服务机器人 Cruzr。

用机器人取代人力是个趋势,很多商家愿意去尝试了,所以我们的拓展计划也会加快。

最近感觉积木机器人的发展势头迅猛,包括小米在内的很多公司都推出了积木智能玩具。你怎么看这个细分市场?这个的门槛是不是比较低?

如果只是推出一些简单的智能积木产品,那可能大家都觉得问题不大。但你看小米的机器人里面完全没有伺服舵机这个部分,它基本上采用了直流马达。

此外我就觉得这个细分市场的门槛不单纯是硬件,还包含了这个积木机器人本身带有的课程师资,教材教程等等。

这个市场其实还有很多细节需要考虑,我觉得并不是一个公司不 all in 进去就能做好,所以说我觉得这个市场还是有一定的门槛。到目前我看到积木型机器人产品,除了优必选,很少有人用到伺服舵机这个技术。

这种机器人用到伺服舵机的地方非常多。譬如你要编程,真真实实的编程就需要用到伺服舵机,你需要精确的角度进行控制力反馈,而传统的直流马达没有办法转向,没法去调整机器人做一些精确的动作,这就是伺服舵机最重要的优势。

优必选进入 2B 市场其实并不算早,能否介绍一下产品在 2B 市场的发展情况?

我们的智能云平台商用服务机器人,主要是面向银行、商超以及机场等公共场所。除了居然之家买了 2000 多台之外,我们的很多机器人目前也在昆明、广州、深圳的机场里做一些接待服务咨询引导的工作。另外我们今年也会大力拓宽银行这一渠道。

当然,我们 2018 年会陆续推出更多的服务机器人产品线,除了已经形成 2C 与 2B 的布局之外,我们还会推出一些包括安防反恐类的机器人,今年我们已经拿到了一些订单了。

是安防机器人?

确切地说是反恐机器人。

我们在优必选公开的所有专利信息里,看到了关于一些安防机器人的专利,包括外观和软件。这类机器人市场前景,你觉得怎么样?

这种机器人属于特种机器人,但是对我们公司来讲都属于 2B 产品线。我觉得未来随着对公共场所的安全要求越来越高,如果未来国际形势动荡加剧,再加上文化的冲突,用机器人来替代人力去做巡逻以及安防,是一个必然的趋势。

所以对我们来讲,优必选已经感觉到了这块市场的潜力,还是蛮大的,因为除了中国之外还有全球很多国家,所以我们今年也会在这个领域发力。

客户主要以军队和政府为主,当然也有一些大的保安公司,另外政府的公共区域也会有这个需求,包括银行。

这类安防机器人相比那些机场及商超里的服务机器人,在设计和工艺上有什么不同?

区别还是比较大的。因为机器人会在一些野外地方执行任务,在硬件方面的要求会更高;此外它的电池续航能力也会要求更高。定位导航,人脸检测,身份识别,物体目标检测等技术,都必不可少。

所以我们会完全根据每个客户,每个地方政府及军队的具体需求去打造。

目前优必选的销售模式是什么,在线上线下有哪些销售渠道?

我们的销售模式以线下为主,目前的消费级机器人还是一个重体验的产品。但今年开始优必选在国内会联合更多的代理商,开设自己的旗舰店。

在全球我们的计划是,在纽约、伦敦、巴黎、东京、上海、深圳等一线城市,开更多超级全球旗舰店。第一个旗舰店选址应该会在深圳。

此外,我们在海外的 2C 销售渠道,主要是 apple store。当然线下包括沃尔玛、Sam' s club 等商超巨头。

我一直比较好奇,优必选机器人身上哪一部分是最贵的?

目前就机器人来讲,尤其是运动型的机器人,最重要的还是它的关节,就是我们讲的伺服舵机这个系统。按成本来说,这个伺服舵机占了机器人的整体的 40%-50%。

软件方面,比如说像机器人的(AI)大脑可能会占成本的多少?

AI 这一块其实主要是人力和研发费用。控制系统的芯片、电池以及基层动力系统也比较费钱的,软件这块占的其实成本不是最高,但是它的投入研发要求比较高,包括视觉、语音技术等等。

很多消费者吐槽,目前的机器人产品其实比较简陋,很多都是一个屏幕,加一个很大的圆柱身子。我在想,在这个市场要有多大程度的技术优势,才能跟其他厂商区分开?难道只是靠像伺服舵机这种控制关节吗?

首先伺服舵机本身就是一个比较难的技术壁垒。尤其是大扭矩伺服舵机,在全球来讲都是机器人产业里一个很大的难题。

可以看到伺服舵机在我们 Alpha、Jimu 机器人上都是很小的。像 12 公斤,14 公斤,16 公斤的这种小型的伺服舵机,其实出现的时间蛮长了,但真正的难度是如何从研发进入到商业化量产阶段。在这个方面,优必选在全球算是第一家。

而大扭矩的伺服舵机,就正用在优必选人形机器人 walker 脚踝那个关节上。

大型伺服舵机的价格成本非常贵,而且效果不稳定,优必选的目标是把这个东西做得更加稳定,能够商业化。现在一台的成本我们已经降到几千块钱,其实这就是一个非常大的技术门槛了。

当然这只是硬件优势,此外就是有了机器人这个平台后,如何赋予它更好的运动控制,包括我们讲的步态算法,这也是相当困难的。

目前市面上大部分机器人就直接就跳过这一块了,根本不去考虑运动性,直接就是一个蛋型的身体外加一个屏幕,然后再加一个某公司批量出售的语音交互系统,就称之为机器人,我觉得这是不太理想的,没有核心的东西在里面。

那像波士顿动力狗,「大脑」可以很灵活地控制四肢。与他们相比,优必选现在的产品是否可以实现机载计算机灵活控制躯体移动?

这个可能牵涉到一个机器视觉手眼协调的问题,首先波士顿动力运动的关节和驱动系统就跟我们不一样。

它用的是液压技术,液压的力量非常大。虽然弹跳什么看起来效果非常好,但这种液压技术很难在家庭里面使用,更多适用于国防和军用,譬如在阿富汗山区驮东西,打仗这种可能比较适合。那如果进了家里面,你想那么大一块液压的机器,还是油压的,很难维护,同时力量非常大,对家庭来说是非常不安全的,商用的潜力不大。所以谷歌后来把波士顿动力卖给了软银。

那从 AI 大脑这块来讲的话,如果一个机器人平台做得越好,它的算法就越简单,也就是相对来讲比较方便,可以更好地去完成它的动作指令。

我认为波士顿动力的所有东西总体来讲还是提前编辑好了,它并不是自主的大脑行为,所以我觉得 AI 行业目前整体还处于一个弱的阶段,其实手眼协调对机器来讲还是比较困难的,还需要很多年的发展。

目前优必选机器人的手臂关节以及控制模块,很多都是自主研发的。那么有哪些部分是需要或者不得不由第三方供应商提供的?

目前从整个机器来讲分成三大部分,一个是关节以及躯干,第二块就是这个躯干上的运动能力,第三个就是大脑 AI。

躯干、关节以及运动算法都是优必选自己做的,同时「大脑」中的机器视觉技术也是我们优必选自己做。而目前来讲,腾讯和讯飞他们在做语音,ASR,TTS 这一块,我们可能跟他们一起合作。

未来在自然语言理解,自然语言处理方面,我们也在布局,但也可能跟其他第三方会有些合作。但优必选主要做的三大核心就是硬件(关节)、再加这个运动控制算法和机器视觉。AI 的分支很多,我们主要做视觉这一块。

当然,芯片我们也在布局。我之前说过,我们在投资和招聘一些团队,然后投资一些芯片方面的团队。

目前优必选量产机器人的工厂有几个,都在哪里?

我们有两个工厂。第一个工厂在深圳本部,主要是做我们伺服舵机核心的零部件。同时我们在做 Jimu 和 Alpha 人形机器人。

另外优必选去年投产了昆明的一个工厂,主要做 2B 的机器人,包括今年一些关于安防的新产品,都会在昆明工厂生产。

我们的工厂人并不多,两边加在一起大概 200-300 个工人。

主要是因为昆明工厂实现了自动化生产,由机器人来生产服务人类的机器人。这是我们很早就有的想法——以后不需要用人来生产机器人,因为由人来生产机器人我觉得这蛮本末倒置的,机器人就应该是服务人的。

目前这两个工厂的产能怎么样?

昆明的工厂目前是年产大概能达到 3 万台 To B 的 Cruzr 机器人。深圳的工厂我们可以月产大概 60 万-100 万个舵机,以及超过 10 万套 Jimu 机器人,1~2 万套 Alpha 人形机器人。

技术研发人员与工厂联系密切吗?

非常密切,特别是新产品下线的时候,两方会频繁在一起交流。这方面我们很有优势,公司的总部和工厂都在深圳。

那在软硬件耦合过程中遇到的挑战有哪些?

的确,目前这个行业还处在比较弱的阶段,在紧密结合硬件与 AI 技术和运动控制的过程中,我们遇到了非常多的问题,基本上是一直在摸索着去解决问题。譬如我听美国团队曾讲过在与亚马逊 Alexa 语音做整合的时候,会有一些不兼容的情况,但问题不是很大。

你觉得现在目前机器人市场最大的阻力是什么?

首先,AI 人工智能目前处于一个比较弱的阶段,并没有大家想象中那么强,老百姓对这个人工智能期待会比较高,这导致了预期与产品到手感受到的实际情况有一个很大的落差。

第二个就是,在垂直场景落地过程中,比如教育这一块,其实很多老百姓还不理解编程机器人到底是什么东西,因此我觉得市场是需要时间来教育的。某种意义上我觉得可能这个阻力会比较大一点。

总体来说,当技术突破到一定程度,随着逐渐形成刚需,我觉得这个市场自然而然就会被接受。 

在今年(2018 年)优必选在销售及市场拓展方面设立的目标是什么?

在销售这块我们要超过 20 多个亿,这是我刚刚讲过的。

其次我们要打造优必选的生态,什么意思呢?我们要把客户距离与 2C 产品的距离拉得更近。因为很多消费者刚开始对我们的产品期待蛮高的,但是目前人工智能阶段技术不见得能满足。所以我们让消费者提出他们自己的需求,我们利用现有技术去满足消费者,与消费者形成更多互动,搭建一个互动平台,这个是我们的第二个战略目标。

第三个就是我们今年会成立更多的联合实验室,包括与海外的一些著名高校进行合作,开发更多机器视觉以及手眼协调这方面的技术。

最后就是品牌推广计划,这是一个长期的事情,但我们觉得今年也到了一个需要开始着重品牌推广的年度了。

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马斯克:特斯拉Model Y将是一场「制造革命」

据外媒 The Verge 报道,近日埃隆·马斯克(Elon Musk)表示,特斯拉即将推出的电动跨界车型 Model Y 将是一场「制造革命」,尽管该汽车制造商仍在努力生产其平价车型 Model 3。

在周三的财报电话会议上,马斯克表示特斯拉尚未在 Model Y 上花费任何资本支出,但在早期的产品设计上进行了一些投资。

这款车的真正的影响力将是在制造过程中体现。马斯克说,他想避免目前正在经历的 Model 3 生产的痛苦。

「我认为 Model Y 将是一场制造业革命。」他补充说,从制造业的角度来看,它是难以置信的。

马斯克此前表示,他计划抛弃特斯拉其他车辆使用的 12 伏电池结构,这将大大缩短所需的电线长度,并简化生产过程。更少的线路意味着,生产过程中更多的自动化。

马斯克说他计划在特斯拉生产线上引进更多的机器人。他还说,Model Y 将建立在与最近发布的 Model 3 相似的架构上,努力使汽车更快进入市场。

但是最近马斯克已经宣布将减少用于制造 Model 3 的机器人的数量,并且在周三的电话会议上集中介绍了这样一款机器人 - 绰号「Flufferbot」。

这种机器人被用来将玻璃纤维垫放置在汽车的电池组上。当然,马斯克表示,特斯拉汽车制造的「绝大多数」是自动化的。他希望将这种自动化更有策略地应用于 Model Y。

尽管最近有报道称 Y 型生产将于今年开始,但马斯克表示,最快也要到2020 年初才会开始生产。

Model Y 面临的最大问题之一是缺乏空间。特斯拉 (Tesla) 的 Fremont 工厂拥挤不堪,所以 Y 型车将需要在其他地方建造。

具体在哪里?马斯克说不出来。

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LangChain 彻底重写:从开源副业到独角兽,一次“核心迁移”干到 12.5 亿估值 -InfoQ 每周精要No.899期

「每周精要」 NO. 899 2025/10/25 头条 HEADLINE LangChain 彻底重写:从开源副业到独角兽,一次"核心迁移"干到 12.5 亿估值 精选 SELECTED 1000 行代码手搓 OpenAI gpt-oss 推理引...