21世紀小巨人?丨擎朗智能創始人兼CEO李通：智能化水平是驅動服務機器人迭代的核心因素

21世紀經濟報道記者 張梓桐 上海報道

2023年人工智能大模型的火熱開始讓人類社會暢想未來的圖景，而AI與機器人結合所帶來的“具身智能”概念也得到了業內人士的廣泛關注。

近日，擎朗智能創始人兼CEO李通在接受21世紀經濟報道記者采訪時表示，未來決定服務機器人水平的核心因素將是其智能化水平，因此AI技術的變革對于服務機器人來說是重要的驅動因素。

(資料圖)

“服務機器人與工業機器人最大的不同在于智能化程度。傳統的工業機器人實際依靠精密的器械與加工，而服務機器人更依賴于自身智能化水平的迭代。”

與此同時，李通指出，服務機器人的大規模市場化普及還有待時日。“如果以人類生命歷程來比喻服務機器人現階段的成熟程度的話，我們仍處于兒童或者少年階段，還有很長的路要走。因為目前這個行業存在著大量待發掘的客戶，但真正能夠做到規模化落地的很少。”

但他也表示，過去三年新冠肺炎疫情的出現快速的完成了機器人的市場教育，而隨著全球疫情防控政策的不斷優化，餐飲、住宿等線下接觸型消費最先恢復常態，而這也加速了服務機器人走向落地。

AI驅動

擎朗智能創立于2010年，目前已涉足酒店、餐飲、教育、醫療等多個場景。但在成立之初的時候，機器人賽道并非如今天這般“熱火朝天”。工業機器人有零星幾家，服務機器人則基本無人關注，移動互聯網公司則是當時投資機構追逐的核心標的。

但隨著2015年人工智能在海外尤其是美國開始新一輪爆發，行業風向開始出現轉變。

風險投資人Nathan Benaich曾在當年12月1日倫敦Re.Work大會深度學習討論時透露了一些數字：從2015年1月1日到2015年12月1日，約有300筆涉及到人工智能領域的投資，80%的投資少于500萬美元；90%的現金投資發生在美國，歐洲只有13%；75%的多輪融資發生在美國。

由此，服務機器人才開始了真正的規模化成長和落地。“事實上機器學習本身的架構早就存在了，但是2015年的時候機器學習突然出現了長足的進步，使得商業化落地成為可能。”李通說道。

而與技術變革一起呼嘯而至的還有投資人的熱情與關注。

“2015年左右的時候有一天我正在開會，突然看待一條短信，是一個投資人發來說，在虹口一個商場看到了好幾臺服務機器人，想問問我們有沒有興趣拿融資。”

由此，擎朗智能才在成立六年后，正式啟動了A輪融資。

而隨著商業化的逐漸鋪開，在國內廣闊的應用場景內所積累的數據，也驅使著機器人智能化水平不斷迭代。

“當機器人企業在海內外擁有大量的商戶合作案例積累后，其數據、算法、產品改進就形成了一個增長飛輪，而服務型機器人的核心恰好就是解決復雜環境下的數據、算法和移動問題。因此對場景的深入實踐，是除了成本外的更關鍵因素，對此中國市場有先天優勢。”李通說道。

此外，李通表示，不同行業一般也存在著共性需求，因此服務機器人企業一般首先會打通幾個核心需求場景，比如移動，然后再做進一步的拓展。

因此，突破大客戶也成為擎朗智能初期重要的市場策略。“為大客戶定做標準化產品更容易，大客戶非常注重投入與產出比，也更會算賬。在有一個很好的方案給他的時候，他更愿意去采納。”李通說道。

走向海外

如果說人工智能的爆發式變革是擎朗智能發展歷程中的第一個轉折點，那么“出海”則是第二個。

2021年，新冠肺炎疫情仍在持續攪擾全球經濟，歐美國家開始頻現“用工荒”。擎朗智能關注到巨大的市場機會，2022年開始，擎朗智能開始啟動海外招聘，籌備海外子公司。但李通坦言，在出海過程初期，擎朗智能也走了一段彎路。

“最開始我們瞄準的是亞非拉市場，因為地理位置接近、且本地競爭并不激烈。但后來發現，

當地勞動力價格十分廉價，服務機器人根本沒有市場。因此我們才轉戰發達國家市場。”

李通告訴記者，發達國家與發展中國家藍領工人的價格存在著大約4倍的價格差，“這個4倍的價格差，實際上決定了機器人對勞動力替代的價值是相當不一樣的。而不一樣的情況下我們自然而然去一些毛利更高的區域去做。”

據李通透露，目前擎朗智能市場推廣的次序首先是環中國的亞太地區，其次是歐洲，最后到美國市場。截至目前，海外市場貢獻的營收所占的比例已經超過一半。

此外，在他看來，近年來中國智造的品質在海外也出現了極大的變化。“以前中國出口的機器人產品與可以達到海外先進產品70%的性能，50%的價格；現在則是以150%的系統，80%的價格競爭。中國產品正變得更加有競爭力與性價比。”

在商業模式方面，李通透露稱，擎朗智能在海外市場會將產品賣給代理商，而后代理商再去租賃給終端客戶，“基本上服務機器人的月租賃價格在當地勞動力月工資1/2~1/3的水平，換言之，它的整個性能是可以達到當地當時員工1.5倍-2倍。”

談及當前行業面臨的挑戰，李通表示，軟件方面的智能化水平以及硬件方面更高性能的零部件，仍是擎朗智能所要突破的關鍵所在。

“今天行業都在探索大模型是否能夠在機器人場景內有著更加理想的應用，因為上一輪機器學習的進步帶來了整個人工智能的發展，加速服務機器人的落地。而這一輪人工智能技術水平又上了一個臺階，在這一背景下，大模型是不是能夠再推動機器人往前再走，是服務機器人與其他機器人的本質和共性的區別。”李通說道。

而圍繞著硬件方面的成本問題，李通表示，當前所有的機器數據都是非標準化的，因此，擎朗智能決定自己研發并且生產合同器件，并自建工廠。“現在海內外客戶都有著高標準的要求，所以我們的工廠必須需要配套的研發工廠，以此來達到很高的國際化標準要求。”

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