擎朗智能CEO李通：Ai有望在“特性的重复性工作方面”更好地服务于人类

作者：郑皓元

从ChatGPT到Sora，随着人工智能技术的深入发展，千百行业被AI赋能。“人工智能+”在今年首次被写入政府报告中。据悉，国务院总理李强在第十四届全国人民代表大会中提出，大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力。深入推进数字经济创新发展，制定支持数字经济高质量发展政策，积极推进数字产业化、产业数字化，促进数字技术和实体经济深度融合。深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。

全球商业服务机器人头部企业擎朗智能CEO及创始人李通向本站财经表示，中国商用服务机器人在全球赛道中是处于领先、领导的。同时，未来高端制造业竞争的本质还是科技的竞争，目前出海不再是是中国所有科技企业的选修课，而是必修课。

出海是中国所有科技企业的必修课

制造业是中国无数产业发展的基础，关乎着国民经济，以及每个人的生活。随着技术革新的深入与普及，如何控制成本提高生产率，同时打造智能制造的竞争力成为亟需解决的问题。

李通认为，生产效率的瓶颈是产业对人力的依赖，未来高端制造业竞争的本质还是科技的竞争。

“举个例子，过去中国有大量人口红利，在大规模劳动力需求的制造业方面于全球范围内实现了一个产业的聚集，但随着中国人民生活质量不断提高，人力成本越来越高，近期能看到一些低端工厂向东南亚等地转移，在印尼一个人的用工成本约1000多元人民币，几乎是国内几分之一。而中国的经济模式将从高速增长变成高质量增长，接下来中国也要出口一些高附加值的制造业产品，其中，机器人是整个制造业中皇冠上的明珠，聚焦了大量人工智能技术和相关供应链。”

谈及国产机器人在技术方面的水平及优势，李通表示，国产机器人在世界机器人行业中的地位是分行业的，若简单把机器人分为工业机器人、服务机器人和特种机器人，传统行业的工业机器人技术目前还处于追赶水平，但我们在服务型机器人领域，特别是商用服务型机器人领域不是这样。中国商用服务机器人实际需要的是人工智能技术和大规模的制造业，两者结合上中国在全球赛道中是领先的。

其指出，目前出海不再是是中国所有科技企业的选修课，而是必修课。“中国高端制造业的未来是以科技为依托，以中国成熟的供应链为基础，出海面向全球并利用整个全球市场、全球的科技水平来发展自己。这是中国企业逐步走向自信的表现，也是中国科技实力、中国客气企业达到一定水平的体现。”

自主学习是具身智能的必经之路

若想让机器人能更好的理解物理世界，需要对大模型进行足够多的数据投喂，由于耗时长、成本高且现实世界数据采集在隐私合规和数据安全方面都面临挑战。有业界人士认为，当前具身智能最大的瓶颈是缺乏数据，特别是有效数据。

对此，李通认为，中国庞大的人口基数与市场规模让国产机器人在数据收集方面具有天然优势。目前对于商用服务机器人来说，端到端的训练是整个大模型非常重要的发展方向，这个过程中可通过三个方式采集数据。首先，服务机器人的规模化本身就是数据池积累的优势，机器人数量越大其本身数据就越多，对实际场景的理解也就越深。其次，我们尝试通过仿真的方式去收集数据，例如通过大模型或引擎来构建一个虚拟世界，并模拟机器人在该世界中会遇到哪些情况，它会做出哪些反应，哪些探索，并将大量训练结果用到实际生活中去。最后我们也尝试探索新路径，例如从一些视频中提取方法等，通过海量数据的完善，机器人能更完美的执行它的工作。

机器人的训练需要很多数据投喂，这也对应着高昂的成本。人脑的魅力在于“反应”，而反应是建立在知识和认知上的，机器人的反应能力是基于训练模型，人类则基于训练和观察，机器人是否也能通过“经历”去实现自主学习和总结，最终形成真正的可产出的机器力量？

“具身机器人相较于通用机器人最大的特点就是它能够认知这个世界，无论是通过人穿模拟器去操作、带领机器人学习，还是通过纯粹的仿真环境去探索，这个数据积累的过程本质上就是具身机器人（自己）经历、观察并得以优化的自主学习过程。”

目前虽能通过类似于人类观察的方式去实现一些功能，但成功率离整个产业化还有距离。“从积累、试错、不断通过强化学习到指向最正确的那条路是渐进式落地的。第一阶段，具身机器人能面向某个方向完成工作，例如帮餐饮店收盘子、帮护士取药、帮新零售取快递和外卖，甚至去货架上去东西等。随着数据积累，机器人在第二阶段可能就能实现更接近于人的能力，例如一个妈妈要求机器人帮忙洗衣服、做饭、带孩子，机器人的能力会变得更加全能，这是分阶段性一步步达成的。

AI赋能下，人能更好的服务于人

商用服务机器人现已经覆盖了酒店、商场、医疗、养老、机场等领域，部分场景中服务机器人已帮助我们解决了”最后一公里“的配送问题，在场景与技术的不断开拓下，末端配送机器人在行业里最大的市场又在哪里呢？

重复性的枯燥工作将是未来机器人行业里最大的市场。“虽然大模型有很多所谓创造性的工作，但实际上还是通过反复的数据收集去形成可产出的机器力量，本质上还是在做’重复’的动作，无论人工智能发展到任何阶段，体力和脑力的重复性工作都是最先被机器取代的，所以未来重复性工作仍是机器人聚焦的主战场。”李通表示。

人类推动科技革命变革，未来服务型机器人将始终围绕重复性工作的主题进行升级和迭代，在一段时间里继续以工具的角色为人类带来更高效、更便捷的生活方式。例如在养老领域，擎朗目前已经与软银等海外头部企业合作，擎朗机器人通过AI+机器人赋能智能养老产业,通过承担物品配送、智慧引领、场所消毒等工作,大大缓解了医护人员的工作压力,让他们有更多时间投入对老人的关注与照顾中，助力养老机构提升服务质量与服务水平。

未来，随着机器人技术的精进和突破，服务机器人将掌握更多复杂和多样化的技能，从而助力服务性行业中的企业有更多精力去聚焦“情绪价值服务”。这将实现通用机器人向具身智能的的跨越。