AI機器人發展熱潮下，眾多機器人企業紛紛入局，研發的高門檻需投入大量資金及資源，如何構建更良性的產業生態，提升行業效率，使機器人企業達到最優化的投入產出比？6月23日，在京東數科產業AI公開課第二季第四期《AI能否催生機器人的“後浪”時代》中，清華大學人工智能研究院常務副院長孫茂松與京東數科副總裁曹鵬圍繞AI機器人的產業發展趨勢展開深度探討。曹鵬系統性介紹了京東數科AI機器人兩大發展方向，一是在縱向的研發維度以雲腦、機腦、人腦的“三腦”融合體系做強自身的底層技術；二是在橫向的行業維度開放機器人底層能力，打造開放平台，共建機器人產業生態體系。
曹鵬表示，目前機器人產業整體還處於比較早期的階段，底層基礎能力不足，每一個細分領域在應用具體場景時，都需要從頭開始“造輪子”。機器人研發需要的巨大投入和細分市場小規模收益之間的矛盾，導致很多服務於細分市場的機器人公司產品落地能力受限。在曹鵬看來，單一去解決某個具體場景的痛點對於整個產業效率提升意義有限，機器人行業更需要打造完善的基礎能力平台，而這也是京東數科在機器人領域的重要方向，將打造開放平台，為行業構建底盤、機械臂、路徑規劃、空間定位等底層技術能力。
除了在橫向的行業廣度打造機器人底層開放平台，京東數科還在縱向維度以雲腦、機腦、人腦的“三腦”融合體系做強自身的底層技術研發。雲腦，即雲計算，在雲端強大的算力下，幫助AI機器人有效解決複雜場景的各種問題；機腦，即邊緣計算處理能力，能夠解決具體場景裏面的個性化問題；人腦，即人類的腦力，由於機器人實際上智能化程度有限，尚不能完全自主，還需要有人類參與進來與其進行交互，加速機器人的智能進化。在曹鵬看來，“三腦”融合將帶動AI機器人價值提升，助推各產業實現智能化、數字化轉型。
清華大學人工智能研究院常務副院長孫茂松也表示，傳統工業場景下的機器人，其嚴格地説並不能稱作機器人。“它只會按照我們設定的程序執行，而人工智能機器人在AI技術的加持下，擁有一定的自主學習能力和操作能力，這是二者之間的本質差別”。在物聯網、雲計算、5G網絡的加持下，現在的機器人脱離了機械化的範疇，具備了真正意義上的智能化，應用場景也得以不斷拓展。
以京東數科為例，近年來其圍繞機房巡檢、室內運送、鐵路巡檢等場景自主研發了系列AI機器人產品，如室內運送機器人已在疫情期間落地某上海新冠確診病例收治中心，減輕了醫護人員在高危場景下的工作壓力；機房巡檢機器人在國有大型商業銀行數據中心的無網絡環境下自主工作；鐵路巡檢機器人可以在高原鐵路的無人區保障鐵軌安全，也保護了鐵路巡檢員的人身安全。
然而，在細分場景把機器人產品做紮實並不是京東數科的最終目標，通過這些現有產品打磨基礎能力，開放給機器人產業細分場景才是價值所在。曹鵬表示，京東數科從機器人幾大核心應用場景中積澱出標準化的產品和服務，並開放給更多機器人中小型企業，幫助其降低基礎研發成本，助力其在細分領域的落地，進而構建起更良性的產業鏈共生共榮生態。
京東數科產業AI公開課第二季話題聚焦“疫情之後，機器人是否會迎來新浪潮”，由中國科協科學技術傳播中心擔任指導單位，清華大學人工智能研究院自然語言處理研究中心、清華大學人工智能研究院智能機器人研究中心與京東數科產業AI中心聯合主辦。本季邀請到來自清華大學、中科院等10位產學研資深嘉賓，圍繞當下機器人的核心技術突破，以及與產業應用結合的多個細分領域進行深度探討。