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第二,当时中国市场上还没人提 AMR,AMR 的定义最先出现在 Fetch Robotics 的官网,当时看到这个概念之后就觉得可以运用到仓库里面来帮大家搬货。利用数据驱动预测前端的消费者行为,驱动机器人集群去做,可以让物流效率得到本质上的提升。以前的模式是供应链决定消费者能消费的产品,有什么货就推广什么;现在有了数据和能迅速反应的机器人,就相当于消费者拉着供应链往前走,而能不能拉动供应链,最重要的设备就是 AMR 机器人。
Founder Park:物流是很看重成本的,AGV 早期渗透率不高是因为成本太高吗?
蒋超:是的。一般看一款产品或者说服务对市场的接受程度,可能大家都会看市场渗透率能达到多少。2012 年 Amazon 收购 Kiva System,国内的公司受到启发去创业,但是到 2017 年。AGV 机器人的渗透率也还是很不乐观的。
我当时还就此事去咨询了券商研究员,他们给出的结论是和地理决定论有关,先天的地理条件直接决定产业能不能做起来。美国是全球第一消费国,但大部分产品都依赖进口,所以美国需要非常大型的仓储物流转运中心。而且美国地广人稀,只有 4 亿人口,所以大型仓库以及大型仓库里面的机器人是很有必要的。
中国是全球第一的生产国,全球第二的消费国,生产和消费是在一起的,不需要那么大的仓库。中国的物流大部分是小物流,仓库都是快递的分拣中心,所以需要的是高灵活度、能够服务广大中小企业、中小仓库的机器人和机器人系统。
Founder Park:AGV 和 AMR 的技术发展道路有什么不同?
蒋超:AGV 是传统工业下的自动化产物,依靠磁条或者二维码能解决场内搬运的一些需求,但是要解决物流和电商场景里的问题,或者解决其他的一些更加复杂场景里的搬运问题等,就不只是要把机器人做好的问题了。
其实是先有了数据驱动,有了 AI 想通过在比特世界算出来的结果去影响物理世界的想法,继而发现了一个连接点,这个连接点是机器人,所以才创造了 AMR。AMR 的重心是在软件、数据等更偏智能的方向上,是完全不一样的发展道路。
Founder Park:AMR 机器人的增长是对于 AGV 的替代性需求吗?还是增量需求?
蒋超:物流行业是一直存在拣货需求的,AMR 没有替代 AGV,只是以更好的服务、更低的成本满足了需求。除了物流行业,其他的行业也开始用移动机器人了,应该是多点开花的一个过程。随着技术的发展,机器人是能解决一些问题的,这就产生了新的需求,在我看来增量的需求还是比较多的。
02基于 AMR 的RaaS 销售新模式
Founder Park:Syrius炬星作为一家软件公司,产品上与其他机器人公司有什么不同?
蒋超:区别于其他机器人公司,Syrius炬星也做机器人,但是核心是机器人操作系统。这个操作系统是 Syrius炬星自己定义、开发的,没有用开源领域比较流行的操作系统 Rust,因为想让机器人的价格足够低。成本对物流行业是最敏感的,Syrius炬星从软件定义、硬件角度出发,机器人的价格要便宜,系统就要足够精巧,研发投入都是在开发移动机器人的操作系统,以及支持这个操作系统的电子平台,这个电子平台可以应用到多款机器人。
现在 Syrius炬星有四款机器人,除了早期开发的一款,其他三款机器人全部都是用同样的电子平台和同样的操作系统,这个操作系统是用在所有机器人里的,Syrius炬星的核心业务是开发机器人的操作系统。Syrius炬星有一个网站,所有机器人和用户都可以连上去,通过公有云向客户提供机器人集群协作的服务。大部分收入来自于对机器人操作系统,以及云端机器人集群系统的软件授权使用费。无论是业务实质,还是收入来源,Syrius炬星都是一家以软件和数据为核心业务的企业。
Founder Park:Syrius炬星机器人的AI和 AlphaGo 有什么区别?
蒋超:AlphaGo 是靠数据去推演,不断训练,使用大数据喂出来的。机器人上的 AI 需要理解周边环境几何的点线面关系,理解 3D 世界;而且用的是从视频里提取出的非欧几何,复杂性还是比较高的。
之所以选择 Nvidia 平台也是因为它以软件为核心。在长期演进的过程中,软件演进的成本更低,除非应用已经定下来了,可以把软件变成硬件。目前 AI 的发展,无论是对 3D 世界的几何理解,还是数据驱动 AlphaGo 的类型,都是以软件为核心,而且都没有最终确定,能不能做出来,还是要看软件的能力。
Founder Park:Syrius炬星的销售模式是怎么样的?
蒋超:一种是直接销售模式,但是不卖单个机器,而是机器群,六台起售,因为不到六台的话是起不到作用的。
另外就是我们的 RaaS 服务(Robot as a service),即租即用的模式,无需购买硬件和软件授权,包含了机器人本身以及机器人本体上运行的一些终端小程序,物权不转移,不想用的时候可以随时退回,这也是一个新的业务形式。最初是在日本进行尝试的,现在在国内也做得不错。
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