珊口科技崔彧玮 AIoT 在家庭场景下的趋势 (珊口科技崔彧简历)
编者按：为了构建行业对AIoT 产业的全新认知，解析 AIoT 泛产业的 “云、管、边、端” 及智能制造产业的发展，探讨当下 AIoT 行业落地困境及工业互联网发展思路，2019 年 11 月 22 日，全球 AIoT 产业· 智能制造峰会在深圳隆重举行，本次会议由雷锋网主办，由深圳市软件行业协会、深圳市大数据产业协会、深圳市人工智能学会、深圳市人工智能行业协会作为支持单位。
作为雷锋网精心打造的唯一年度AIoT 盛会，峰会聚焦 AI、IoT、5G、边缘计算及其场景应用在内的关键技术发展；聚焦智能家居、智能制造、智慧城市为核心的关键产业落地，致力于打造探讨 AIoT 技术发展及产业落地中关键问题的行业技术峰会。为产学研思想碰撞、融合应用提供一个前沿阵地，为政企各界专业人士提供一个交流互动的专业平台。
从议程上来看，本次峰会以「AIoT 融合落地关键年」为主题，结合 2019 年备受关注的智能制造，分别设置「AIoT 技术变革」、「工业数字化转型」两大论坛，并特别邀请 AIoT 泛产业最具代表的企业嘉宾、知名学者，尤其智能制造领域核心企业专家、管理者，从技术和产业两个层面对当下的 AIoT 关键技术及智能制造产业进行了深度探讨的剖析。
以下是珊口科技联合创始人兼 CTO 崔彧玮题为 《AIoT 在家庭场景下的趋势》的演讲，雷锋网作了不改变原意的整理与编辑。
感谢主持人，各位嘉宾、各位专家，大家中午好！我本次演讲中涉及更多的是 AloT 在家庭场景中的应用。
loT 这个概念提出已经有二十年的时间了，但是最近几年才迎来一个相对高速的发展，在这之中有一个主要的原因，那就是近年来 AI 算法和数据等方面实现了飞速发展，IoT 连接数的增长速度也在 2017 年明显加快。
之前，有一个研究机构整理出了全球 1500 家在 AloT 领域的玩家，他们相互之间大多是合作、并购的关系。这也就是说，就目前的阶段而言，没有哪一家巨头在市场中有着明显的领先地位，而且，很多新的应用还有待发掘。
我相信在座的各位家里可能或多或少已经有了 IoT 设备，比如智能灯、智能扫地机、智能门锁或门铃等等，今天我分享的就是在家庭场景中 AloT 能够落地的一些方向。
在过去的几年间，其实有过几个很有意思的趋势。最开始的时候，人们会认为联网的中心可能会成为 IoT 的中心、成为智能家庭的中心，所以“智能路由器”的概念一度被炒得很热。然而，如果只有联网的能力，没有 AI 的能力，这类产品并不能成为真正意义上的中心或是入口；相反，智能音箱这类产品作为语音的入口，过去几年间迎来了非常高速的增长。
还有另外一个趋势，很多的传统家电厂商都升级，尝试开放平台做一些生态方面的事情。我们刚创立珊口的时候，其实是智能音箱刚开始爆发的时间节点，我们注意到，很多巨头在智能音箱上补贴，但它们并不是为了从这类语音硬件产品中赚钱，而是为了获取家庭和数据的入口。
实际上，人们获取的信息有 80—85% 来自视觉能力，所以，我们猜想，语音入口之外的家庭视觉入口可能是一个更有力的切入终端。能够让这个终端成立的前提是，这个设备是实用的而且是 AI 赋能的产品。
我们最开始选择的是一个带有视觉能力的家庭机器人，做成了扫地机器人产品，它有几个显著特点，其中之一就是它天生拥有移动能力，我们在上面叠加了视觉能力之后，扫地机器人就可以完整获取家里面几乎无死角的信息。
不过，起初几年，扫地机在市场上的口碑并不好，很多早期用户都会抱怨这个产品扫地不干净。究其原因，我们发现，很多问题都可以由 AI 来解决，但这里说的是更广义的 AI，而不是仅仅通过图片算法或是识别就能够解决的。比如，重复清扫和漏扫的问题需要路径规划，需要强化学习算法来支撑；扫地机器人横冲直撞或容易被卡住的问题则需要感知算法，以及定位的能力。多方面的 AI 算法协同合作，才能让这类产品有质的提升。
从我们自身来说，解决机器人在室内的定位问题是第一步，专注的点是室内的视觉定位和构图技术。首先，我们怎样让机器人知道自己在环境里的哪个位置，这个环境整体是什么样子。在此基础上，我们才开始尝试解决第二个问题，机器人怎么样理解这个环境中有什么东西，哪些地方需要避开，哪些地方需要近距离清扫，比如床底等场景。有了这些数据，AloT 产品可以通过自己对家庭环境的理解和感知来主动提供服务，实现用户体验从被动型到主动型的转变。
下面我将介绍我们最新一代产品中比较有特点的几项技术，这些技术不是大家在市面上经常听到的“深度学习”、“人脸识别”等，因为我们认为，对于像移动机器人这样的智能体，在家庭场景当中解决生存的能力是非常必要的。
vSLAM 的技术是通过机器人上方的摄像头，在机器人的移动过程中同时完成对环境的构图，还有对自身定位的两个任务。解决这些问题在技术上并不是最难的，最难的要将其做成一个消费品，而且整个成本需要控制在百元或几十元的量级上；这非常具有挑战性。
3D Tof 技术通过深度相机让扫地机器人具有更强的环境感知的能力。很多用过扫地机器人的用户知道，这类产品经常会卡住电线、袜子等复杂的低矮的障碍物，这样会造成很多麻烦，通过这项技术则可以避免这一问题。
2019 年，珊口科技发布 K900 扫地机器人，首次将主动交互的功能加入到扫地机器人当中。在它的上方有一个摄像头，还有两个麦克风小孔，同时具备了视频和音频接入的能力。其中，上面的摄像头为 360 度的全景摄像头，除了定位感知之外，还可以进行人机交互，比如手势交互、姿态识别等。因为，除了满足清洁需求之外，如果想让扫地机真正具有用户粘性的话，就要增加一些新的体验，比如语音的交互，手势的控制，或是嵌入天猫精灵等等一些终端来增加内容相关的功能。
在家庭场景中，人们对 AloT 的接受往往始于一个单品或者是爆品。很多用户买了第一个 AloT 的产品，从此掉到了 AloT 的"坑"里面，购买了越来越多的 AIoT 产品。这里面有市场培养和用户教育的过程，还有一些 AI 能力的加持，这些差异化的体验不是工业场景里准确的衡量价值，但是对产品的用户体验来说非常重要。
上面说到了从被动服务到主动服务转型，我们认为的趋势是，从被动地定制一些服务，到 AloT 设备开始理解用户的家庭，并开始主动提供一些服务的过程。智能家居进入家庭不是一个新鲜事，过去的十年间有很多 AloT 设备单品，比如安防的摄像头，亚马逊门铃等等，它们很多都可以通过手机来实现控制，但是，只是加了一个 WiFi 模块来实现连接控制真的是我们想要的 AloT 智能家庭吗？
我们的观点是，我们在家庭产品中的万物互联，不仅仅是一个联网的控制和开关。虽然这是一个想像中的场景，但这一切都基于对家庭的感知，以及对家庭成员需求理解，这需要数据搜集和分析的过程。我们做扫地机器人的初衷，也是希望通过扫地的机器人，通过它的视觉和听觉等能力，以及对环境的感知和对家庭成员的分析，来建立对家庭需求更深入的理解。扫地机器人不一定会成为一个联网的控制中枢，但是它收集的数据信息可能会成为智能家居整个的平台里面非常重要的一部分。
从技术层面来说，在家庭场景里，扫地机器人可能是唯一一个可以完整搜集房间里地图信息的设备，所以定位和地图相关的技术比较重要。然后是环境感知，扫地机器人不光需要知道自己在哪，房间长什么样子，知道每个房间的功能，还有知道家里有哪些电器，要主动去发现其他的 IoT 设备，理解其他 IoT 设备和环境的关系。还有人机交互，包括手势交互和语音交互，还有对人的情绪的理解。它还需要运动控制和路径规划。作为一个设备端，扫地机器人需要上传收集的信息，有些敏感的信息，比如视频图象数据，要进行脱敏才可以上传到云端，抽取出来的地图数据对整个家庭智能家庭生态的发展都非常有价值。
一个 IoT 的智能设备单品，不管是智能灯还是某种传感器，它在家庭中的实用功能和其使用的位置是紧密相关的。通过这些位置信息，IoT 设备开始主动理解用户需求，它能够清楚地知道自己在某个环境中存在的意义——可以在用户进房间时开灯，准备休息时关灯。虽然在上述场景中扫地机器人本身并不是特别重要，但它搜取到的数据，以及背后的地图信息，在智慧家庭中都可以起到枢纽性的作用。
另外，我们对扫地机器人感兴趣，实际上并不是看重它的形态，而是看好其未来的发展趋势。由于现在全球，包括中国，都处于人口老龄化的状态，在可预见的未来，人们对家务机器人的需求将会大幅上涨。不过，无论是扫地机器人、做饭机器人还是那种机器人，它的背后都需要有数据平台的支撑。所以，实际上我们更注重打造机器人底层互动和感知交互的技术，为即将到来的家庭机器人时代做好准备。
我的分享就是这些，谢谢大家！
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