近來外媒傳出 Google 旗下波士頓動力機器人公司將被豐田收購，交易基本完成的消息。看了這消息有的人也許會問，為什么中國公司沒嘗試購買這公司，答案很簡單：一是你買也買不到，和軍事相關度高的行業(yè)美國外資投資委員會這種機構是專門負責斃掉有些國家的企業(yè)的（想想有外國資本要收購中國移動，國資委會干什么）；一是機器人到底怎么來到世間，其實在商業(yè)上還看不太清楚，而商業(yè)前景不清楚必然會導致動力不足。前一點是一種交易細節(jié)，略過不提，下面我們來展開談談機器人這產(chǎn)品到底會怎么滲透進人類的生活。

｜現(xiàn)世兼容與鐵軌計劃

每種生物都在漫長的時間里進化出了屬于自己的，最適合環(huán)境的形態(tài)，比如青蛙的形態(tài)就比較適合跳高再入水，當人類在高速列車上解決類似破障的情形時，那就需要把車頭做的和青蛙類似。這是一個生物適應環(huán)境而改變自己的過程。但人類利用機器的過程與此不同，人類通常會改變機器的存在環(huán)境來讓機器的優(yōu)勢最大化，比如人類為了讓火車能跑要各個地方修鐵軌，為了讓汽車能跑要各個地方要修公路，而不是嘗試做一種可以適應各種地理環(huán)境的火車或者汽車。

這兩種思路正對著兩種研發(fā)機器人的思路，前者的代表性產(chǎn)品就是人形機器人，后者的代表則是Google做的那種自動駕駛汽車。

人形機器人最主要的好處在于可以和人類的行為兼容度極高，如果它的核心問題比如能源動力、平衡等可以解決，那在文明社會中凡是人能做的事情它都可以做，而如果換成輪式或履帶式，那比如爬沒有電梯的樓就會成問題。這和動物進化自己適應環(huán)境并沒差別，人形機器人是對現(xiàn)有人類社會形態(tài)的終極適應。

自動駕駛汽車看著走的是兼容現(xiàn)有駕駛習慣的路線，但其實Google的那種自動駕駛非常依賴于高精度的地圖。更進一步的自動駕駛思路是為自動駕駛汽車加入明顯標識，這會導致自動駕駛的實現(xiàn)難度進一步下降。如果按照這條路線展開，那就和為了火車修鐵軌，為了汽車修公路相差不多。眼下還無法預測自動駕駛會怎么走，但顯然鐵軌的方向看著更靠譜一些。難道我們能拿很多的事故驗證其可行性？

就像我們很難建造一種直接適應自然環(huán)境的火車一樣，人形機器人要想成功路還很長，因為它實質上也需要與人的智慧相當?shù)闹悄?，否則是不足以處理復雜多變的環(huán)境的。

總的來看，能動的機器人要來到世間，那就只有這兩條路好走：要么兼容現(xiàn)世，要么走鐵軌路線，前者對技術提出更高的要求，后者一旦牽涉公共領域，那受社會政治影響較大。

｜機器人會從哪里首先突破？

拋開不能動的機器人（亞馬遜Echo等）不論，能動的機器人基本上可以確定會在垂直領域用鐵軌計劃進行落地?，F(xiàn)在即使做機器人的企業(yè)也并沒有意識到這點，但我們有理由相信最終大家會不約而同的走上這條道路。因為在垂直領域即可以用鐵軌計劃降低技術難度，又可以避開繁瑣的社會事務處理過程。

此前有報道稱萬科研究了一種巡邏機器人。那種機器人有點像把一個人形物體放在了滑板車上，看著略有一點滑稽和山寨氣息。但如果我們不那么窮究產(chǎn)品細節(jié)，單從萬科介入機器人這事就可以感受到一點在垂直領域機器人要產(chǎn)生切實作用的氣息。萬科做機器人只可能有兩個收益：一個公關上的影響力提升，一個是切實想解決人力成本上升下的巡邏問題。眼下在中國更可能兩者都有，但人力成本越上升后者的權重就會越重。

保安實在是個很適合用機器人取代的行業(yè)。因為小區(qū)或園區(qū)的環(huán)境相對固定，更容易建立那種高精度的地圖，相當于為機器人鋪上鐵軌。其次是低速并且所要處理的環(huán)境相對單一，這都有助于拉低技術門檻。而保安本身實際能發(fā)揮的作用更多的其實就是攝像頭的作用，很多時候我們很難指望保安真的去抓捕小偷。

當技術問題可以通過技術自身的發(fā)展和產(chǎn)品上的折中解決之后，那剩下的只是性價比問題。而控制成本這事其實和規(guī)模和摩爾定律有關，過去很多年的經(jīng)驗都在告訴我們一旦技術問題解決那產(chǎn)品先天有變低價的趨勢，數(shù)字的部分越多變低價的速度越快。

當然垂直類場景并不只是局限于保安，其中掃地機器人其實已經(jīng)足夠大的銷量了。

｜NC、PC之爭再次重來

年紀大點的IT人可能記得在486那個年代，Oracle這種公司曾經(jīng)提出過Network Computer的概念。簡單理解就是這種電腦主要是一個顯示器，主要的計算等都靠網(wǎng)絡解決，這思路的現(xiàn)代直屬后裔看起來是Chromebook。顯然這思路在那個年代失敗了，在今天也還沒成功。手機雖然極度依賴網(wǎng)絡，但自身所蘊含的計算能力也是極為龐大的，我們經(jīng)常聽說的驍龍820處理器等增強的都是終端處理能力。

在機器人上依賴云端還是終端這問題再次出現(xiàn)了。

拉動這次人工智能進展的深度學習骨子里需要大量數(shù)據(jù)和計算量，所以其實是一種云端方案。而無數(shù)的事實告訴我們由于網(wǎng)絡的可靠性和傳輸速率完全達不到產(chǎn)品內(nèi)部各種總線的程度，要想做出體驗好的終端產(chǎn)品，必須提升終端的計算量，進行一定程度的本地處理。這就是為什么國內(nèi)有寒武紀國外有Movidus的原因。很多人會把他們的產(chǎn)品稱為人工智能芯片，通俗的也可以看成是GPU的小型化。這種芯片的核心目的是提高終端的計算能力。

但故事到這里還沒完，不管終端的計算能力怎么提升，預計也不會達到云端的那種程度，這反過來就又會挑戰(zhàn)深度學習，檢驗它究竟是否能在端上達到和云端一樣的效果。

所以說真的機器人的出現(xiàn)有賴于終端上高計算能力芯片的出現(xiàn)，以及深度學習在相對小的計算能力和數(shù)據(jù)量上的效果。有了這種基礎才是后面各個點的展開，比如通過計算機視覺算法識別物體，通過深度攝像頭感知距離，通過激光雷達來感知遠處的物體等。

如果是汽車，上面這些問題固然可以拉一個GPU的機柜，但這顯然對于小點的機器人是不適合的。這反過來可以驗證上面的結論，機器人更會在垂直場景下實現(xiàn)，因為在垂直場景下可以通過建立更穩(wěn)定的局域網(wǎng)絡來做彌補，更容易做出來終端和云端結合的方案。

｜小結

機器人這事現(xiàn)在來看是大腦發(fā)展的比身體發(fā)展的快，聲音相關的領域發(fā)展的比計算機視覺領域快。所以第一個成熟的產(chǎn)品是Echo，下一個成熟的品類則可能是垂直的機器人，而所謂的人形機器人其成熟則還會在普遍意義的自動駕駛之后。 

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