ROOBO CTO 雷宇
以下為會議演講速記：
行業標準化是推動物聯網發展的重要因素
大家上午好！
人工智能和物聯網之間有什麽關係？我認為物聯網主要是?解決連接的問題，這是第一個階段。我們現在在做一件重要的事情，就是把第一階段的物聯網發展漸漸往?人工智能、往更多的感知技術上轉變，這是物聯網發展的第二階段。
在IO輸入輸出方麵，我們傾向於應用語音圖像這一類更自然的交互手段。同時，我們希望把更多的內容和服務，賦予傳統設備、新的設備。
物聯網和互聯網的本質區別在哪裏？物聯網的話，比如說你做一設備，把它放在摩拜單車裏，它產生的價值是一個工具性的價值，它不是一種服務和內容性的價值。
我們想在眾多的互聯網設備裏找到具備深度內容特點的設備，它能夠被賦予更多交互和內容。在探索過程中，我們發現三個問題。第一個問題就是硬件的標準化的問題。未來的智能設備，它不像現在的電腦、手機，它是一種標準化的東西。隻有硬件方案或硬件模組的標準化，才能推動它的發展。
第二就是交互在哪裏。現在物聯網交互大多是通過APP實現，物聯網本身其實沒有交互。那麽真正的智能設備它的交互是什麽？手機時代，安卓、IOS它之所以能夠成功，是因為它在交互上是有突破的，因此才能夠被終端用戶所接受。那未來物聯網智能設備的突破口在哪裏？
第三點，這個應用開發平台到底是什麽?？當年Andy Rubin（安迪·魯賓）為什麽堅持一定要把VM裝到一個這麽小的設備裏去，那個時候是被很多人詬病的，說這個算力這麽低，怎麽可能把一個VM放進去。但是Andy Rubin仍然堅持說，隻有更多的開發者進來一起開發，有更多的應用才有更多的功能，才會有更多的資源，才能讓用戶去買單，有了用戶買單才能反向的把這個市場做大，反向市場做大之後算力才會提升。這個世界上沒有哪個芯片公司會說我先投十個億把這個市場做大，我告訴你沒有。
這是智能網絡、智能終端必須要解決的三個根本問題。基於行業背景，我們推出了ROS.AI人工智能平台，平台主要分為硬件、係統以及軟件三個層麵。在硬件層麵，我們向行業推出了一些標準模組，包含麥克風陣列等等。再下麵則是係統層，比如Linux、Android、RTOS。我們向客戶提供這類標準化的方案，幫助他們去做一些不同形狀、不同定義、不同成本的智能交互設備。
在軟件層，我們主要和RT-Thread?這類優秀的公司合作，因為我們本身專業領域並不在這裏，我們主要解決的是交互問題和應用開發問題。我們把所有的引擎囊括在開發平台上。
人工智能加現實應用場景才具備價值
ROOBO其實始於機器人。我們不想閉門造車，而?智能機器人又是人工智能平台的最佳載體，所以我們推出了布丁係列產品。布丁係列在市場上的反饋相當不錯，但更重要的是它承載了ROS.AI係統。ROS.AI在智能家居方麵也已經有了實際應用案例。我們為業內知名的家電廠商提供標準模組和整套ROS.AI解決方案，幫助客戶解決存量設備以及新設備智能化的問題。
在智能車載方麵，我們和吉利，長城，威馬，奔馳等汽車品牌達成了合作，主要提供一些人機交互套件，以及雲端的解決方案。
在落地過程中，我們需要具體解決哪些問題？首先我們要解決前端的聲音。語音識別有一個很重要技術要點就是前端的信號處理技術。也就是說耳朵這個事情我們一定要做好，耳朵做不好的話，語音識別是達不到99分的。
結合ROOBO多年從事機器人和智能家居語音交互產品的研發、設計和生產經驗，我們與微軟在今年五月合作推出了微軟認知服務開發者套件，包含麥克風陣列等等硬件參考設計是由ROOBO完成的。
左邊這個是他們今年推出的智能會議係統。這個智能會議係統我認為是下一代人機交互技術的典型案例。現在所謂的人機交互還是單人對單人的，其實人類不是這樣的，我們真正的通路是多路的。現實情況是可以有N個人跟我對話，我們可以選擇聽哪一個不聽哪一個，或者說反饋哪一個不反饋哪一個，我們想真正解決複雜環境下的人機交互問題。這個會議係統上麵是一個Camera，下麵是一個麥陣。在開會的時候，係統可以把每一個人的聲音記錄下來形成會議記錄和會議摘要。
我們的設備基本上都是in house的，為了讀懂這個場景，我們對人的屬性、場景屬性都有大量的數據沉澱，從而幫助平台上的設備讀懂特定場景，讀懂用戶的命令。比如我們給家電廠商提供了圖像模組後，在一些大的場景環境或者大家庭裏，設備能夠自主去感知人多還是人少，是老年人還是兒童，從而實現綠色空調、健康空調這一功能屬性。
單純的AI是沒有用戶去買的。如果人工智能加上一個現實的應用場景，讓這個場景更具有溫度，讓這個場景更具有價值，這樣才有意義。另外，客戶對於平台安全性和反應速度有著相當高的要求，特別是一些工業場景。因此我們大多數的引擎沒有放在雲端，而是在設備終端運行，這其實是一種邊緣計算。
這樣的好處一是反應速度快，二是說我不需要把原始數據放到後台去傳，語音數據也是同理。智能家電對於這個問題可能更敏感些，因此我們為之類客戶幾乎都是提供了離線和在線相結合的方案。
AI的職責就是縮短用戶獲得服務的路徑
在理解用戶的意圖之後，我們需要把更多的內容和服務給到用戶。我們剛才提到的幾個領域裏的客戶，他會告訴你，沒有用戶會直接說去買AI。用戶會覺得的AI+的體驗會不會更好？確實會更好。比如說像開車的時候，你真的不用用手去點，對吧？聽歌你買的不是一個簡單的FM，不是一個radio，你可能買到的是一個DJ，他不但更懂你，它可以更理解你。
AI的職責就是縮短用戶獲得服務的路徑。所以說我們在內容這一塊介紹得比較多，特別是像娛樂教育和生活服務類，我們其實都有對接。
國內物聯網設備未來的發展方向是什麽？包括我們自己也在做AI低成本方案。我們做的量比較大的方案是故事機。你會發覺第一代的故事機非常簡單，而現在客戶的需求希望能夠運用上雲端，這樣設備資源就得到了一個巨大的提升，這是第一個需求。
第二需求就是你能不能讓我也能夠用語音去點播，甚至於說能不能給我加上APP、微信通訊功能，當家長不在家的時候，孩子可以通過這些功能給家長留言、溝通。其實這種想法我覺得是很正常的，但是在做的過程中我們發現挑戰特別大，因為這個係統本身並不是為了這些功能而生的，它更多的是係統控製方麵的。我們當時做了很多優化，包含我們模型DNN也放不上去，隻能用傳統技術去做。這件事情過後，我們發覺其實應該和行業優秀的公司去合作，因為我們自己是一股力量，匯集其他公司優秀的能力，那我就可以同時做兩件事情。
第一件事情，我們為合作夥伴的模塊提更多的能力，而他們自己解決WiFi問題，解決NB-IOT的問題等。第二件事，我們也有自己的開發者，我們沒有to D，我們是to B。因為我在平台上麵做應用，永遠是做不完的。所以ROS.AI是一個非常大的一個開發平台，開發者有一套賬號，他在上麵可以去做形式化編程的東西，我們稱之為BOT能力。開發者實際上是是多層的，它並不隻有操作係統開發，因為未來設備就像剛才提到的邊緣計算和雲端計算，邊緣應用和雲端應用，它其實界限是越來越不清晰了。
所以說其實因為對用戶而言，他要的是幾乎所有的服務都在雲端。所以我們也想通過跟RT-Thread的合作，去吸引更多的開發者，然後去熟悉整個從底層到上層的整體開發的模式，因為隻有這樣才能保證它的流暢性。
我舉個例子，比如說你作為開發者或者廠商，會發覺隻解決一個技術問題，離客戶想要的還是差太遠了，實際上這個問題必須統一考慮、統一整合。比如在智能駕駛領域，我們首先要解決聲音的信號處理問題，解決喚醒問題，解決識別問題，解決語義理解問題，然後你要糾錯要改寫，並且將知識圖譜一一點亮。我們設計產品的初衷在於讓用戶更方便更快捷地獲得服務，這是一個永恒不變的課題。但是開發者要做的事情並沒有減少。也就是說如果係統和開發者做的事情越多，那麽用戶要做的事情就越少。隻有像我們這種平台公司和開發者充分地配合，讓開發者充分地融入到整個鏈條中來，這個事情才能做好。
未來，我們希望能夠跟更多像RT-Thread這樣的優秀公司，以及更多的生態企業一起在萬物互聯的時代裏把市場做得越來越大，謝謝大家。
