“本質(zhì)上機器人是一個整合的系統(tǒng)，它的控制、電子、機械設(shè)計，還包括它的算法，每一塊都是非常重要的。我們原來在外企里面主要是把機器人內(nèi)在的難點問題解決掉，現(xiàn)在出來創(chuàng)業(yè)如果還繼續(xù)去做工具的話并不合適，就從一個工具提供者變成一個創(chuàng)造者的角色。”
最近有篇寫創(chuàng)業(yè)者與創(chuàng)業(yè)愛好者的區(qū)別的文章在不少創(chuàng)業(yè)者當(dāng)中傳開，里面有一條就是對待辦公室對態(tài)度，創(chuàng)業(yè)愛好者希望有個漂亮的門面與前臺，而創(chuàng)業(yè)者甚至連logo都不會掛。去找靈至科技時，若要不是按著門牌號與房間號找，記者可能還真也找不到他們辦公室。
潘晶是上海交大機器人專業(yè)的研究生，畢業(yè)后在一家美國國家儀器做機器人控制器的相關(guān)工作，當(dāng)時的樂高機器人，是他們的團隊做的OEM。同時，他們還是全美最大的高中生的機器人比賽First Robot Communication里面軟件和硬件的提供方，早期MIT的獵豹機器人采用的也是他們提供的方案。
15年2月，潘晶帶著老團隊成員出來成立了靈至機器人，做了一款全自主的導(dǎo)引機器人“納豆”，目前主要針對餐飲，教育以及醫(yī)療行業(yè)。機器人外形跟思嵐宙斯有些類似，典型的底座＋顯示屏的設(shè)計。在產(chǎn)品演示視頻中，能讓人記住的是“納豆”的找人功能與轉(zhuǎn)述能力，通過面部識別與定位，機器人能找到目標(biāo)并轉(zhuǎn)述主人發(fā)布的任務(wù)，然后再回到主人身邊反饋任務(wù)完成情況。但實際上要找的人須事先在系統(tǒng)中有一個確定的位置信息，機器人才能去到對應(yīng)的區(qū)域找人。對于這種找人派任務(wù)的事，在辦公室里的話也不過就吼一嗓子就能解決，為何要這么復(fù)雜？
“其實我們不是賣機器人，而是賣整個方案”，靈至科技CEO潘晶給記者介紹時說，“博物館需要一個機器人講解員，就需要機器人具備這些功能，而在整個方案中還包括了所有講解詞的定制化，整個地圖場景的構(gòu)建，還包括一些特殊的定制服務(wù)，不過這樣算下來均攤在每個機器人上是25萬左右。”
“蘋果手機不是每個人都買得起的。”
25萬一個的機器人有多少商家能夠接受？潘晶解釋說，機器人產(chǎn)業(yè)不能用傳統(tǒng)的定價模式來思考，比如說一個好的手機要6000塊，大眾會以iPhone作為對標(biāo)，看這個手機到底值不值。但是對于服務(wù)機器人而言，它沒有一個可以參考的價格標(biāo)準。除了打著機器人的旗號吸引眼球之外，究竟能夠幫助金主們解決什么問題、帶來什么樣的價值，這才是關(guān)鍵。他們的定價策略則是參照一個普通員工兩年的工資水準定下來的，一般在25萬-30萬之間。
“這個定價肯定不便宜，這是實事求是的說，但是我不覺得便宜是我們現(xiàn)在要做的，而是說你現(xiàn)在怎么樣能夠讓你的客戶覺得你值這個錢。”潘晶繼續(xù)就這個話題說著，“我相信25萬左右的價格對于To B的來說不貴，不是一個天文數(shù)字，要不然我們也不會很輕易的有人愿意買，關(guān)鍵是你值不值這個價。”與此同時，考慮到大部分商家是不一定愿意支付這筆高額費用的，所以靈至還有租賃模式，以租代賣，長租折賣的模式。
第一代納豆機器人，靈至現(xiàn)在出貨量不到十臺。
“整個機器人，從工業(yè)設(shè)計到里面的機械設(shè)計，外觀設(shè)計，軟件、硬件都是我們自己開發(fā)的。”
機器人作為一個復(fù)雜的系統(tǒng)，如何看待機器人這個系統(tǒng)，潘晶講出了自己比較認同的“三步曲”：第一步叫做Sensing，感知環(huán)境；第二步叫Thinking，就是思考；第三步Acting，執(zhí)行動作。
國內(nèi)大部分的廠家在做Sensing。
機器人要感知環(huán)境就必須要有能夠獲取環(huán)境數(shù)據(jù)的傳感器。那為什么國內(nèi)廠商會相對集中在這一塊呢？潘晶的看法是，Sensing這塊不是完全的創(chuàng)新，機器人領(lǐng)域十年前就有SICK這些高端的激光雷達，現(xiàn)在只不過是隨著運算能力的提高、硬件成本的降低，把原來造價昂貴的雷達變得更加微型、更加便宜。國內(nèi)的很多公司就是抓住了這樣一個契機在做這個事情，不過這些對機器人的發(fā)展是非常有利的，這些基礎(chǔ)有了，民用機器人才能變?yōu)楝F(xiàn)實，要不然整個機器人造價60萬，怎么賣？
“Slamtec（思嵐科技）、鐳神，我們就是他們的用戶。”在談到機器人定位導(dǎo)航時潘晶說到了一個熟悉的名字，“我們用他們的傳感器檢測環(huán)境數(shù)據(jù)，就以Slamtec為例，它就是一個廉價的雷達，其是都不算激光，應(yīng)該是偏紅外為主，它就能夠掃描機器人周圍障礙物跟定位情況。”
“我們不光用Slamtec也用其他各種各樣的射頻的更新的方法來獲取環(huán)境的信息，而且環(huán)境信息不單是一個一維的障礙物的距離，還要解決動態(tài)障礙物的問題。而這個也不是靠一種傳感器來解決的，這里面就會有一個傳統(tǒng)的學(xué)術(shù)上研究的課題，叫做多傳感器融合。它實際上是通過紅外、超聲，還有一些其他的接觸傳感器，比如攝像頭或者Kinect做深度信息捕捉，然后將這些所有的數(shù)據(jù)，通過算法融合，這樣才能給出一個機器人的做決策的數(shù)據(jù)，這是傳統(tǒng)的Sensing。”
在傳統(tǒng)Sensing的基礎(chǔ)上，怎樣能得到最好的環(huán)境建模，還有兩個關(guān)鍵問題：一個是傳感器怎么樣融合才有最好的效果，而另一個是融合出來的同一維度的信息，如何通過軟件的算法來補充環(huán)境模型？不過這里面涉及到的功夫也就上升到了第二步中。說到底，Sensing只是完成了一個最基礎(chǔ)的工作：獲取數(shù)據(jù)。
Thinking除了要解決傳感器數(shù)據(jù)融合，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為信息這塊地工作外，還包括了自動避障與路徑規(guī)劃。在環(huán)境復(fù)雜的環(huán)境中，機器人會有一個全局的路徑規(guī)劃與一個局部的路徑規(guī)劃，當(dāng)局部環(huán)境遭遇變化時，機器人要基于靜態(tài)地圖與動態(tài)的障礙物做出一個新的路徑規(guī)劃。但機器人無法完成新的路徑規(guī)劃時，要能夠做出遠程求助與語音求助的動作等智能的行為。
最后Acting，機器人要能夠改變環(huán)境，雖然從某種意義上說，用聲、光、電的方式也可以改變環(huán)境，但能走，能動則是對所有功能的放大，并且是一個無限的放大。因為任何的聲源、光源，都有能夠到達的物理范圍限制，但一旦能動了，本身這個機器人的能力上也會得到大幅度的飛躍。
“任何一個復(fù)雜的機器人的系統(tǒng)，可以從這三個角度去看。Sensing是什么，感知環(huán)境是什么樣的物理量；Thinking，你的算法是什么，你怎么做決策的；Acting，你的輸出是什么？你的輸出是語音、燈光，還是你能動，還是什么樣的行為。所以，從這三個角度，再看它跟環(huán)境是怎么交互的，跟人是怎么交互的，這樣一個機器人的系統(tǒng)就出來了。”
最后問及靈至，除了算法外，他們的核心競爭力在哪時，他的回答是“人”。
