今天小编分享的互联网经验：服务机器人如何做到营收2亿并率先盈利: 我们和小笨智能杨鹏聊了聊，欢迎阅读。
随着人工智能产业逐渐崛起，寻找落地场景成为 AI 产业化的重中之重。我国企业智慧化转型的浪潮汹涌，AI 与机器代人成为优化服务流程、提振生产效率的关键命题，这也使得 AI 机器人成为数字化链条上一个快速被发掘的价值环节。
然而，AI 产业化有一个关键问题：如何在标准化、定制化之间寻求更好的平衡，同时兼顾开拓市场及提高服务水平。早期在人工智能尚未成熟之时，对使用者需求的判断、执行任务的理解，常常给人 " 不太聪明的样子 " 的使用印象。
杨鹏在 2016 年创立了小笨智能，定位机器人与 AIOT 领網域的高新技术企业。其命名的初心，即是通过多年的技术积累，以及对业务场景的理解，让 AI 机器人摆脱 " 笨 " 的帽子，变得更加智能。彼时正值国内 AI 创业第二波浪潮爆发期，竞争异常激烈，小笨智能则在其中脱颖而出，构建了覆盖工业设计、结构设计、智能硬體研发、智能軟體开发、AI 服务能力、生产制造为一体的全链条服务能力，对品质管理、成本控制、交付周期、技术服务等具备更强大的控制能力。在 2018 年即达到 500 台机器人的出货量；并于同年提出云管端的概念，以平台化的机器人运维方式，极大降低了机器人的部署、管理门槛。至 2022 年，小笨智能销售金额接近 2 亿，成为少数实现盈利的服务机器人供应商。
雄厚的技术积累与深刻的业务场景洞察使小笨智能在 AI 机器人领網域连战连捷。目前，小笨智能旗下如同拥有一家 " 服务机器人超市 ": 涵盖互動机器人 " 智 " 系列、工具机器人 " 慧 " 系列、铁路特种机器人等多款产品，并且持续专注于算法、軟體、硬體的自主研发，在技术范畴全链条投入，目前在北京研发中心拥有超 50% 的研发人员，深刻诠释了 " 技术就是生产力 " 这一不变的铁律。铅笔道对话小笨智能创始人杨鹏，从科技创业者的视角看 AI 机器人产业化落地。
铅笔道：小笨智能比较有影响力的 " 云管端 " 理念，对于服务机器人而言，该理念最大的优势是什么？
杨鹏：对于目前现阶段的小笨智能而言，降本最大的底气和优势就是在 2018 年已经搭建完成云管端平台。2019 年起，我们就开始将服务机器人的标准产品交付全流程远程化，机器人运到到了客户现场，客户进行拆包、开机即完成交付过程。此后通过云端伺服器，在北京及深圳的工作人员通过电腦连接机器人，远程对设备进行交付控制，极大程度降低了大量出货的交付成本和售后成本。
其次，小笨所有客户均为 to B 企业，to B 客户可能存在一家企业用多个产品、全国各地使用的情况。当业务场景产生变化时，机器维护就成为巨大的使用成本。此时客户可以通过下级权限的账号登录云端系统，异点布控管理旗下所有服务机器人。举个展厅场景的例子，如展厅讲解内容发生变化，客户仅需坐在办公室打开电腦连接机器人主机，直接在云端伺服器上面进行业务逻辑编辑，编辑完直接下发，下发完就结束，极大减小使用和维护成本。
自 2019 年起，服务机器人市场也涌现很多要做 " 平台化 " 机器人的企业，但成功的不多。
铅笔道：选择 " 云管端 " 这样的技术理念是基于什么背景？
杨鹏：我和我的技术团队，大部分都是軟體出身。中国的硬體供应链非常成熟，我们认为硬體在中国的研发环境和制造环境中很难形成门槛，如我们做服务机器人，工程师将机器人拆开，把相应的供应商名录列出来，基本上就能获取我们完整的物料清单，且不同品牌成本差距不会超过 10%。但是軟體则不同，軟體肯定拆不开。
在市面上，服务机器人切入的是市场需求，按供给关系定价，服务能力始终是最强的竞争力，" 云管端 " 对于实现服务需求是一条关键的技术路径。
铅笔道：为什么小笨智能的产品普遍体现出强烈的定制特色？
杨鹏：2017 年小笨拿到天使融资，当时小笨就确定了一条基本理念：要提供解决客户刚需的价值就必须走定制路线，当时小笨应该是业内首家提出定制解决方案，并且有一个客户完整落地。当时业内普遍希望能够推广自己的标准产品，前期投入足够多的研发资源，把产品标准化，标准化之后研发成本急剧下降，可以通过增加销售的量实现公司的盈利。事实却是，目前国内很多机器人企业面临着一个问题，在增加收入的情况下亏损面增加，销售额越多亏损面越大，这就意味着它的销售收入和运营成本成正比增长。
小笨智能依托 " 云管端 " 的技术架构模式，带来最大的发展价值就是轻量级，可以把机器人视为硬體终端，所有业务能力都集中在云端，无论是客户端还是厂家运营端都可以对机器人进行业务管理。
铅笔道：小笨智能的机器人却能实现大量出货和低成本，这与定制的初衷看似矛盾了，是如何实现的？
杨鹏：我们内部一直强调一个概念：定制项目标准化。小笨智能面对的都是 to B 客户，且坚持做垂直领網域，是相信就算是定制需求复杂而多变，仍然能够抽象出它的共性。第二点与平台化技术特点有关，对小笨而言，投入周期最大的是軟體研发系统、軟體业务系统的定制及外壳形象的设计和生产。在生产期间会根据需求加装外设，如中医定制机器人需要加装血压计、体温计等。我们大量的定制项目，是让客户做选配，由硬體研发团队、軟體研发团队做组合，而非做从零开发。
铅笔道：小笨智能的产品线非常丰富，且迭代速度很快，产品覆盖场景日益增多，请问这是服务机器人市场普遍存在的特征吗？
杨鹏：目前我们核心的产品线场景有两块，分别是展厅讲解，以及铁路系统。在此基础上，无论是推出新品还是场景拓展，都不是我们在内部讨论出来的需求，更多是市场销售人员和运营人员在跟客户进行充分交流、经过反馈分析之后，得出一些场景拥有巨大潜在需求的结论，此时可能会进行新产品的尝试。
目前我们公司的产品主要分为三个大系列：
第一类是智系列，具备智能互動的机器人，主要针对的应用场景，是替代讲解专员为企业及事业部門的展厅提供智慧化的讲解方案；
第二类是慧系列，定位工具类机器人，替代单一工种简单、重复度高工作量大劳动，如替代盘点的盘库工作，替代清洁工作的清扫机器人；
第三大类是针对铁路系统里面的特种机器人，今年年初已经开始正式交付到铁路系统的动车所进行使用。
而实际上，我们作出的尝试，比目前对外公布的产品线更多。
铅笔道：从展厅、商业场景的服务机器人，到铁路特种机器人，为什么会产生如此巨大的跨度？
杨鹏：整个业务发展到 2022 年年初时，无论是工具类机器人，还是互動型机器人，增长都遇到了瓶颈，我们认为很难再发力了。此时铁路总局下发了政策，主要精神是减人增效，能用设备尽量不要用人。从市场环境而言，这是一个机遇，因为铁路系统本身是一个相对封闭的市场。其次是，在 2022 年，小笨智能处于 " 守正创新 " 的格局，总体盈利，但需要开辟新的增长点，小笨智能守得住存量业务，也有增量业务的前期准备，这是小笨能够涉足新业务的底气。
铅笔道：虽然小笨智能的研发支出占比巨大，如何支撑起这样一支 " 机器人大军 "？有没有什么技术关键点？
杨鹏：小笨在核心技术的投入在于导航算法、NLP 算法和视觉识别算法这三大块。我们在軟體平台、硬體平台能够为不同的客户快速交付，从产品的工业设计再到硬體研发和批量生产制造都完全一体，包括里面的业务軟體系统。如展厅服务机器人可以实现自主行走、路线规划是基于自研的室内导航技术、无人驾驶技术；AI 机器人具备自主互動能力，也是凭借自研的 AI 智盒，AI 智盒与云端伺服器进行连接，通过这个小盒子和云端伺服器进行连接，将业务数据传输到云端伺服器，由云端伺服器处理之后下发到智盒。作为对物理世界的互動，小笨的机器人在机械臂上也有技术积累，虽然达不到工业臂的高精度，但完全能够满足服务场景。视觉识别有巨大的应用空间，如我们现在与某铁路局联合研发针对各个小站点的巡检机器人，用可移动式机器人嫁接高清摄像头做视觉判断。
铅笔道：目前业界对场景专用机器人和人形机器争议较大，您觉得哪一种更贴合未来 AI 机器人，尤其是服务机器人的发展趋势？
杨鹏：在 2019 年时，我们团队探讨过是否要开始涉足人形机器人的研发工作。此前本田研制过人形双足机器人，在我 2016 年创业之初推出了最后一代，端茶倒水、踢足球、带小孩、上楼梯、跑步都能实现。此后 2017 年本田将项目停掉，因为该款机器人造价 200 万美金，与一台飞机持平，本田断言其 20 年内无法进入家庭。人形机器人并不意味着特征像人，而是能力像人，这就意味着完成各类复杂的任务。以进入家庭为例，" 人形机器人 " 需要融入各类对人而言习以为常的生活场景。
如果站在核心技术布局或者技术难度层面，人形机器人所涉及到的技术广度和深度对于现在的服务机器人而言，是降维打击。目前按照技术发展和市场信号来看，人形机器人在长远时间尺度上一定是大趋势。按照我的理解，人形机器人还有很长的路要走。
