家電代工起家的科沃斯公司，最近剛搬到太湖畔的新園區。
與一般創業公司和實驗室不同，這家據稱有20億元年銷售額的機器人公司，已經有了5000多名員工。雖然體量不算小，但在機器人領域，科沃斯的產品離真正成熟似乎還很遠——可以自己掃地、擦窗、凈化空氣，但基本沒有人形，也不能與人語言交流，跟文學作品、影視劇中認知的機器人相比，還不是一回事。
這些相對簡單的服務型機器人，經過數年發展，如今產業已初見規模。而讓業界人士受到鼓舞的是，此前總理在參觀創業大街時，也親自“接見”了此類機器人。
不過，即便如此，消費級機器人的爆發點還是并未真正到來。有統計稱，2017年服務機器人產值將超過工業機器人，達到500億~700億元美元，并迎來真正的爆發期。業內人士認為，到那時，“服務型機器人或將真正邁入由人工智能主導的階段。”而當前，不僅是人工智能沒有成熟，機器人的“手、足、神經”也都還沒做好，選擇做服務型機器人是不得已的選擇。
機械臂和大白之間，還隔了多遠？
服務型機器人：只是在炒概念？
機器人并非新事物，形如機械臂的工業機器人早已在不少工廠普及。
在云跡聯合創始人支濤看來，當前的機器人市場正從相對成熟的工業機器人階段走向服務型機器人階段；技術層面上，很多都還是從工業機器人中繼承而來。據介紹，云跡近年來開始轉型做消費級市場，此前總理“接見”的機器人就有他們的產品。
作為市場的新玩家，支濤表示，機器人行業的發展如同孩子的成長一樣，不可能一上來就學會很復雜的東西，“現在幾乎所有的機器人都還不如兩歲兒童的智力，在這個階段，如果能教會簡單重復的事情就已經足夠了”。
而事實上，當前大部分服務型機器人，包括負重機器人、代步機器人、導購機器人等等，做的都還只是取代人類部分重復性勞動的事情，很難談得上驚艷。甚至在很多人眼中，服務型機器人和傳統家電的界限并不明晰，更像是炒著機器人概念的家電產品。
對此，常常被當做家電企業的科沃斯可能深有感觸。雖然從家電OEM廠商轉型而來，但科沃斯一直在努力撕掉“家電廠商”的標簽。
科沃斯董事長錢東奇表示，機器人產品和家電產品的最大不同，在于自主和自動的差別。基于傳感器獲知的信息，機器人通過算法做出相應反饋，如自主移動等，這如同接受外界刺激后思考并做出反應的人類。
這套反饋系統可以做很多事情，掃地、擦窗、看護、導購、空氣凈化器都是系統的延伸，而掃地機器人之所以為人所知，只是因為更容易切入普通用戶家中而已。反觀家電產品，往往是通過預設的程序，完成既有的流程，并沒有過多接受信息并反饋的過程。
得益于與外界更進一步的交互，機器人可以更智能的完成一些流程，甚至有望在物聯網中扮演更加中心的角色。只是現在技術的局限，使得機器人只能完成一些相對簡單的任務。
小青瓜機器人CEO吳云告訴網易科技，在這種背景下，讓機器人更加專注的聚焦于醫療健康等單個服務領域可能比較現實，并且用戶體驗也會好很多。
然而，不太樂觀的是，哪怕只是關注某一個細分領域，不少服務型機器人的表現還是不盡人意。雖然服務性機器人通過“自主”概念與家電拉開了一定距離，但在實際使用中，受制于多方面因素，體驗并不一定比家電好多少。
完成預判：服務型機器人的爆發拐點？
對于服務型機器人面臨的困難，有分析人士告訴網易科技，傳感器、算法、定位、交互都是制約產業進一步發展的重要問題。
在傳感器上，業內人士表示，雖然當前傳感器產業的精度已經達到了較好的水準，但在消費級市場，受制于成本因素，高精度元件仍然無法投入量產。如掃地機器人，上萬元的傳感器可大大提升避障能力，但因此被拉升的售價卻讓絕大多數消費者望而卻步。
錢東奇告訴網易科技，在這種情況下，除了通過量產提升議價權壓低采購價格外，廠商更需要在性能和成本上權衡并作出妥協。諸如通過算法優化，讓相對廉價的傳感器發揮出百分之百的能力。
但算法本身可能就是一個問題。據介紹，在科沃斯約800人的核心研發團隊中，算法工程師占了不小比例，但構建的算法還是難以盡善盡美。而算法牽涉的層面比較廣，技術門檻以及對技術積淀的要求較高，還需要更長的時間和更多的數據進行優化。
除了對算法進行優化，將多種成熟技術加以融合也是一種思路。諸如云跡的核心技術，在于機器人的室內定位及導航。該項技術據稱解決了機器人在室內沒有GPS情況下的通信問題，將業已成熟的藍牙、Wifi技術加以融合，降低對傳感器的要求。
在完成室內定位和導航后，機器人可提前對周圍信息進行感知，并通過一定算法規劃出接下來的運行路徑。
支濤說，如果機器人能做到預判這一步，就已經是一個巨大飛躍。
這樣想的并非云跡一家。錢東奇告訴網易科技，當前的掃地機器人是碰到障礙物后才會進行反饋，如果這種運行模式用在其他需要移動的機器人上就不太合適。在他看來，服務型機器人迎來拐點的一大契機，正是在于預判功能的實現。
在實際使用中，由于掃地機器人有著很強的行動隨機性，在家中的運行狀態更像是人需要刻意避開機器。如果能夠通過一定技術獲取周圍信息規劃出路徑，不僅可以提高隨機清掃造成的清掃漏洞，安全和效率也都能得到保證。
這項技術用于更多服務性機器人身上，就可以讓部分餐廳使用的“有軌”機器人變為無軌，讓家中端茶倒水的服務機器人更加穩定安全的運作。
然而遺憾的是，在已經投入市場的機器人產品中，目前還僅有美國戴森公司研發的機器人有類似預判功能。科沃斯和云跡的相關產品據稱都已實現預判，但成品還仍未開賣。
此外，用戶與機器人的交互，也早已困擾機器人廠商多年。包括“小魚在家”在內的看護機器人，采用了語音控制技術，但在實際使用中，若是周圍環境嘈雜，機器人的識別率將大大降低。業內人士表示，諸如科大訊飛的語音識別技術雖然比較成熟，但實際用在機器人上時，還是有不少識別失敗或不準的情況。
相比之下，云跡除了采用語音交互外，還采用了更保守的按壓、觸控交互，雖然準確度較高，但在一些同行看來，這種做法不僅守舊，操作流程上也比較繁瑣。
交互上，也許還需要更精準、更未來的模式來進行革新。
行業爆發前，仍需抱團取暖
不管怎樣，整個機器人市場，還是屬于一個極其早期的階段。吳云說，在這種狀況下，協同遠比競爭好。
在吳云看來，目前已知的機器人公司并沒有一家將機器人的各個環節整合的特別好，基本都是每家有一些亮點，但整體優勢并不大。如果每家都想把從上到下的鏈條都做了，對于行業發展并不是一件好事。
事實上，吳云的小青瓜公司做的就是一個資源整合的事情。諸如通訊模塊采用思科的技術，語音上或將與科大訊飛合作，機器人的底盤也將試圖爭取科沃斯方面的支持。此外，吳云表示，之后還將聯合金融機構對一些專利進行交叉或購買，而十幾家公司的行業聯盟也在籌劃中。
在這個問題上，支濤同樣也認為各家術業有專攻，形成協作型的業態關系是一件好事。據她透露，目前云跡只有20多人，且都是做定位、導航的核心技術人員，未來不僅不會像科沃斯一樣去碰大規模生產制造，語音、人臉識別等諸多技術層面也不會自己來開發。
協作的生態不僅體現在產業鏈條上，在數據上不少廠商也都采取了開放共享態度。
業內人士稱，對于所有機器人公司來說，由于運行數據直接影響算法好壞，數據的積累就很大程度上決定了方案成熟度。但由于當前市場“盤子”還很小，數據積累量還遠遠不夠。與其切分開，還不如抱團一起把數據甚至整個市場蛋糕做大，這樣對誰都沒有壞處。
據悉，科沃斯近期已與阿里云就數據方面達成共享合作，并接入阿里小智平臺；而諸如小青瓜等公司則選擇與一些數據公司合作，同時也對數據進行共享。
不過，充分協作，并不代表要將好公司和壞公司的界限模糊掉。
此前紅杉資本中國基金副總裁李劍威觸表示，機器人項目對團隊的要求很高，更為重要的是，產品應有清晰的應用場景。市場不必過大，但產品的應用方向要很明確。
對于這一點，向云跡進行天使輪融資的洋蔥基金合伙人何驍軍也告訴網易科技，好的機器人公司需要有三點：
第一在于在某一個或某幾個領域擁有核心技術；
第二在于已有應用場景對機器人進行場景驗證；
第三在于場景需要有一定延展性，諸如從一個技術可以有更多應用場景的想象空間。
在協同生態下，只要做到這三點，就有可能做成服務機器人項目。而另一方面，在機器人逐漸進步的同時，人工智能也在谷歌、高通、百度等公司的實驗室中逐漸成型。
也許人類擁抱“大白”的那一天，并不會特別遙遠。
（文/李儒超）