作者 | 肖漫
出品 | 雷鋒網產業組
餐廳裏的送餐機器人、倉庫裏的巡檢服務機器人 、酒店大廳裏的智能客服機器人、機場中的行李服務機器人、校園裏的送快遞機器人、甚至是疫情期間的消毒機器人……
當下，各式各樣的服務機器人出現在人們現實生活場景中，尤其在疫情之後，服務機器人在醫療、公共服務的應用更是被推上了新高度。
服務機器人落地應用快速增長固然可喜，但其多樣的應用場景帶來碎片化需求卻成為發展的“一大壁壘”，不僅增加了計算負載，也延長了製造週期，使得成本也隨之增加。
服務機器人，亟需求變。
碎片化成發展痛點近年來，隨着人工智能技術的突破以及現實需求的變化，服務機器人在全球範圍內得到了快速發展，其產業規模在近幾年迅速呈現出擴大的態勢，並且依然存在着巨大的發展空間。
《中國機器人產業發展報告(2019 年)》數據顯示，2014 至 2018 年全球服務機器人銷售額由 35.1 億美元增長至 82.9 億美元，年均複合增長率達 23.97%。
同時，報告預計，2021 年銷售額將達到 131.4 億美元，且近三年（2019-2021 年）的年均複合增長率將達到 17.86%。
在中國，服務機器人的行業增速尤為明顯，尤其在 2020 年疫情防控催生的新需求以及新基建政策的加持下，更是為我國服務機器人的發展按下“加速鍵”，迎來一個快速發展時期。
36 氪研究院發佈的《2020年中國服務機器人行業研究報告》指出，預計 2021 年，中國服務機器人市場規模將達到 38.6 億美元，約佔全球市場的近 30%，2013-2021 年年均複合增速為 36%，高於全球服務機器人市場增速。
在實際落地應用中，服務機器人也早已突破了早期的實驗室階段和具備初步感覺和協調能力的萌芽階段，走向了多方面實際應用的落地，在工業、商業（包括零售、餐飲、醫療等領域）、家用等領域都有其身影。
不過，由於服務機器人使用場景眾多，且大小、形態、功能各異，服務機器人市場呈現碎片化現象；而這種碎片化的形態，給服務機器人的設計、製造等環節帶來了多方面挑戰，主要表現為：
計算負載增加：現代服務機器人採用計算機視覺和深度傳感器/攝像頭對光學雷達進行補充，以識別對象和避免碰撞。但隨着應用種類的擴展，計算模塊在為導航和操作提供計算能力的同時，還需額外的算力來支持 AI 工作負載、媒體處理以及其他相關操作，大大增加了計算負載。
設計、驗證週期變長：服務機器人是一個非常碎片化的行業，機器人大小不一，功能各異，由於具體應用要求不同，每一個使用案例所需的設計和驗證週期都會受到影響，製造成本也隨着增加。
顯然，這是服務機器人在發展過程中衍生出的痛點。但從另一個角度來看，這也是其應用落地後對技術提出的新要求——如何解決服務機器人碎片化場景帶來的問題，成為服務機器人進一步滲透應用場景的一道門檻。
標準化是趨勢對此，英特爾設計出一種能夠適應服務機器人所需執行不同工作負載的計算模塊，即“可擴展計算模塊設計”。
英特爾智能移動機器模塊設計主要由兩部分組成——主計算板和 I/O 擴展板，具體來看：
主計算板採用標準的 3.5 英寸外形規格，能夠在降低成本的同時適應體型更小的服務機器人。其外觀配有可選的板載擴展模塊，提供 Wi-Fi 和蜂窩連接來擴展其可用性。
具體表現上，主計算板主要提供針對成本優化的基礎平台，既能夠提供導航模塊所需的 I/O 連接，也能夠為為馬達控制器提供連接性，以驅動滾輪或機械腿在周圍活動。
從導航模塊來看，主計算板通過提供導航模塊所需的 I/O 連接使能導航模塊，而導航模塊則是依賴一組外圍設備（如光學雷達、深度攝像頭和近距離感應器）為其提供的輸入數據，來執行自我定位和地圖構建/解釋功能。
另外， I/O 擴展板則是為了滿足服務器人廠商的需求而設計，能夠自定義引腳分配，具有 PCIe 4X 插槽、USB 2.0、USB 3.0 等連接口，能夠支持應用模塊為提供服務而要求的 I/O 連接。
總的來説，英特爾通過“標準化模塊設計”解決服務機器人面臨的“碎片化”痛點。而對於這一解決方案，嵌入式計算機產品方案商康士達科技有限公司 CTO 王景元表示——“標準化是趨勢”。
王景元指出，一個服務機器人產品從新的設計到最終的成熟是要經歷一個漫長的驗證過程，如果有一個能夠縮短驗證週期的標準化模塊設計，當產品成熟穩定之後，大家就不會再重新設計了，從而提升了效率。
標準化 ≠ 降低差異性前面提到，服務機器人應用於各種各樣的場景中，且功能各異，那麼，如果應用了標準化的模塊設計，是否意味着產品差異性降低，導致千篇一律？
對於這一問題，雷鋒網對包括英特爾在內的多位技術專家尋求瞭解答。
英特爾公司物聯網事業部中國區高級市場總監陸英潔表示，英特爾智能移動機器模塊具有主板和 I/O 擴展板兩個部分，其中，在主板方面，廠商可以根據不同機器人的算力需求配置不同的 CPU，增加不同機器人的用途，而 I/O 擴展板也可以滿足機器人對人機交互不同傳感器、不同功能的支持。
陸英傑明確表示，這種標準化的參考設計並不會導致差異性降低，相反地，這一設計能夠做出一些更加差異化的機器人。
除了在硬件層面的解析，英特爾公司物聯網事業部中國區首席技術官張宇博士還從軟件層面對這一問題進行了進一步解答。
張宇博士補充道，英特爾智能移動機器模塊在提供了滿足計算要求的硬件之外，還包含了多個部分的軟件設計，其中包括最底層的操作系統支持、機器人方面的 ROS 支持，容器化的管理支持等。
另外，據張宇博士看介紹，英特爾方面還針對人工智能集成開發工具套件 OpenVINO，能夠實現底層功能的提速。
不過，這些軟件應用多是處於基礎層面，僅是在機器人的基礎功能上“做功夫”，而對於更上層的功能開發，則需由開發者根據不同廠商的需求去開發。
也就是説，機器人廠商需要將實際應用相關的軟件與原有的基礎功能進行集成，來實現滿足特定場景應用的專有的軟件系統，通過軟件應用差異化來實現不同行業的定製化。
服務機器人的未來演進，由智能到自主技術的推出僅是第一步，應用才是走向落地的關鍵所在。
2021 年 4 月 15 日，英特爾與科沃斯商用機器人、思嵐科技共同簽署了合作備忘錄，三方將在智能移動機器人解決方案及產品的協同研發與資源共享等方面展開交流與合作。
解決了碎片化問題，服務機器人的下一步又該朝着什麼方向發展？
對於這一問題，張宇博士的看法是：未來，機器人應該是自主的。
在張宇博士看來，服務機器人其實是物聯網行業的分支，而物聯網同樣是一個碎片化市場，但在這樣一個碎片化場景下，物聯網行業的發展其實是有規律可循的——即從互連繫統到智能系統，再從智能系統到自主系統。
機器人的發展同樣如此。早期的機器人解決的是數據互連的問題，到了第二代開始進行一些智能化處理，對採集到的書籍進行分析，從而得到一些有用的信息進行決策。未來，機器人將朝着自主方向發展。
張宇博士表示：
一個自主機器人，它應該根據你的人的目的和意圖是什麼，在眾多的模型庫當中去選擇一個適合某個特定場景的模型，然後自主訓練得到一個可用的模型結構以及參數。
即使數據庫裏都沒有可用的結構，機器人可以根據一些規則設計出一個新的結構，來滿足應用場景的需求。這才是一個自主化的機器人今後應該達到的目標。
參考資料：
《36氪研究院｜2020年中國服務機器人行業研究報告》
雷鋒網雷鋒網