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一觉醒来,阳光依旧照在被子上。走到智能盥洗室,牙刷上挤好了牙膏,仿真手臂把剃须膏轻轻抹在脸上;客厅里,机器人管家把热好的早餐摆在桌上,扫地机器人开始了自动清扫模式,电视开始播放新闻……

在人们对于未来生活的想象中,智能家居已经把人从重复的劳动中解放出来,真正地成为智慧的主宰,创造和更新着我们的生活。

而如今,想象中的世界已经开始飞速变成现实。智能扫地机器人的出现,就是智能机器人的先锋之一。

这一使设备变得智能的“大脑”,自然是其最为核心的组成。AI科技公司SanKoBot正是这样一间智能大脑生产商,成为了把前沿科技落地在生活中的重要入口。 SanKoBot希望用科技创新引领人们的消费习惯等生活方式,享受AI带来的服务与体验。

12月19日,有机会采访到SanKoBot 创始人及CEO李磊、CSO尹维安,深入了解到这间前沿科技公司。

SanKoBot成立于2016年2月,在上海、深圳、硅谷、新加坡等地设有研发团队,专注于计算机视觉、AI云服务,机器人的关键技术研发,以及工程化产业化,以用于服务家用机器人、智能家居、智能玩具、物联网、工业检测等市场,致力于打造基于视觉的通用AI大脑平台。

2016年5月,SanKoBot获得王利杰个人投资,同年10月获得PreAngel王利杰的家族基金150万元的投资。今年6月,SanKoBot再度完成1000万元天使轮融资,国金投资领投,容铭资本、鼎萃资本、深圳朗科、IKEA等资方跟投。今年6月,SanKoBot获上海张江临港政府的支持和数百万智能制造专项资金。

未来,SanKoBot将推进其所研发的智能大脑,落地于更广泛的应用领域。

(一)黑科技落地:vSLAM+AI大脑

“我家的特喜欢怼椅子腿,怼一下,换个角度怼一下,孜孜不倦……”

“家里的二哈啦了一坨屎,然后这个智障就吸到屎了,等我们回家的时候,满屋子都是摊开的抹匀的屎……”

在网上搜索“扫地机器人”,一些网友的留言已经成为了段子。但这背后传递的,则是对于这种“通过碰撞改变进行路线”的扫地机器人的无奈。

当遇到如宠物粪便等“杀伤性”污渍,就难免会上演前文网友“抹匀全屋”的段子。另一方面,这种由撞击产生的冲击力,很有可能会造成家具磕碰、易碎品被撞等情况。而且一旦掉落在地上的袜子、耳机、纸巾、线拖线板线等被卷进设备,很容易造成物品、设备损坏。

这被称之为第一代的扫地机器人,本质上,它与孩子们喜欢的玩具“碰碰车”同理,靠碰撞“条件反射”工作。

在这一基础上增加了陀螺仪与磁罗盘等装置,被称之为第二代扫地机器人。有着开环局部规划功能,可以在清扫过程中规划路径。但对于这一路径,第二代设备并没有记忆功能,因此在路径全局规划上仍有弊端。

而运用激光测距、室内载波定位以及图像测算式导航的扫地机器人,被称之为第三代扫地机器人,它通过绘制室内地图,成功地完善了路径规划功能,提高清扫的效率,但其所具有的缺点仍然明显。

室内载波定位式设备仍然通过碰撞,确定自身与物体间的位置关系,并建立室内地图。由碰撞造成的尴尬仍然存在。

激光定位系统通过360度不断旋转的激光探头,测定设备与周边物体间的距离,避免撞击物体。但基于距离测定的传感器并不能对周围物体、周边环境等进行识别,因此其交互、感知功能仍较为局限,并且具有使用寿命较短的缺点。更重要的是,激光本身,具备了一定的“伤害性”副作用。

图像式测算导航系统在扫地机器人顶部搭载了摄像头,用于扫描周边环境,并结合传感器、算法等进行路径规划,并避免了碰撞物体。但其通过摄像头获取的画面,对于环境光线的要求较高。当处于黑暗、强弱光快速变化等环境中,很容易因画面的不稳定,而影响清扫进程。

相比之下,基于视觉识别技术和AI算法的设备可以称之为真正的机器人,它将联网、算法、机器识别等先进的技术融于一身,并能适应黑暗、强光、强弱迅速变化等环境,具备系统与复杂的“神经网络”。

在使用体验方面,这种设备具有着明显的优势。一方面能实现房间全覆盖清洁,避免重复清扫或漏扫。另一方面,机器人通过识别,不会再被拖线板、网线、袜子等缠绕而影响或者终止工作,避免家里贵重的花瓶家具“被碰瓷”,并可以“聪明地”避开宠物粪便,这正是SanKoBot为智能扫地机器人所提供的改进方案。

我们应用的技术,是业内首创的第四代扫地机器人导航和定位技术,在现有的市场上,是唯一实现了设备量产的一家。” SanKoBot CSO尹维安表示。

SanKoBot这样实现一整套的感知、识别、决策、交互过程:首先通过在设备上安装的摄像头,进行四周环境实时感知,进行视觉信息采集。然后,将采集到的信息通过优化的vSLAM算法进行自身定位,绘制室内地图,并进行运动导航。同时,搭载的“SKB HOME AI大脑”将图像中的物体进行识别、分类记录,并规划最佳清扫路径,实现自动避障、提高清扫效率。

设备交互端则可通过语音操控,并通过手机端APP提供可视化地图进度,进行Wifi远程控制。

类似的技术成为主流,也是各大AI公司努力的方向。但在SanKoBot的创始人及CEO李磊眼中,他们高度优化的vSLAM算法、“SKB HOME AI大脑”,成为了SanKoBot最为核心的技术。

vSLAM技术,是指利用视觉系统实现自主定位与地图创建。但SanKoBot在这一开源算法上做了突破,高度优化绝大部分性能。比如,实现了可以应用于弱光、弱纹理、强光、甚至快速光照变化等一系列高难度的室内场景,打破了原有vSLAM技术高度依赖于光线条件的应用局限。

另一技术“SKB HOME AI大脑”是SanKoBot自主研发的图像识别技术,采用了低算量高性能识别算法,能进行实时物体检测识别,并将其分类存储。目前,该技术已经能够识别数百种室内物体,可以同时检测数千个窗口,这也是SanKoBot扫地机器人能实现智能避障的核心法宝。李磊希望,这一“大脑”未来成为智能家居物联网枢纽,基于家庭数据管理优化服务。

两项“黑科技”加持下,这个看起来并不起眼的家居设备,有了更为优化的交互体验。作为智慧家庭的API入口,SanKoBot设备在未来可以实现手势识别、安防巡逻等一系列功能。

我们的技术在设备上实现了类似于人类的眼睛和部分大脑的功能。”李磊表示。扫地机器人只是SanKoBot科技落地的首款产品。

除此之外,SanKoBot已与国内一间知名公司达成合作,将其视觉识别技术应用于城市智慧大脑。

例如,当城市中摄像头数量约为50万个时,仅两周产生的数据就已达到8000T,这是一个巨量的信息。在如此海量的数据中找到某时段、某辆车的信息,通过传统方法,也许需要400人花上一整天的时间才能找到。

但通过SanKoBot提供的技术,将车的颜色、品牌、行人等数据在录制的时候就进行提炼和分类,存储在云端索引中。在其内搜索关键词、时段等信息,几分钟内就可以检索到结果,这将大大提升城市管理的效率。

不仅如此,其所拥有的的基于视觉识别的技术和算法,可以广泛应用于无人机、无人车等各类对于视觉技术要求更为精准的行业,进行技术更迭之下的快速、精准物体识别和云端数据搜索。

作为生产力的前置条件,科技正在改变着我们的生活。

(二)工程化和产业化:高效能、低成本

“黑科技”用于保障SanKoBot的技术实现,但对于衡量扫地机器人性能,清洁、吸尘等基础功能无疑是最为核心的指标。

SanKoBot另一个加持就是其创始团队中的产业化基因。

其所生产的整机,除了视觉核心大脑,也拥有着强大的吸尘能力,可以适用于诸如地毯、地板缝隙等不同场景的家庭环境。这一能力来源于其风机马达,超高11万RPM转速提升了设备能耗转换效率。同时设备配备5200mAh电池,强吸力下续航时间为100分钟。

类似的优化很多,如在灰尘清洁方面,配备了200mm毛刷,提高清扫覆盖率;风道设计上进行较大优化,可以做到按体积分离垃圾。并在设备内安装了Hepa过滤网,对直径为0.3微米以下的微粒去除效率可达99.7%以上,这能有效过滤烟雾、灰尘、细菌等污染物,自然就具备了相当的空气净化功能。所配备的手提式可视化灰尘盒,有效体积达1L,便于提取和清理垃圾。

对于清扫中墙边、十字墙角清理难以彻底的难题,SanKoBot也给出了解决方案。其边扫速度可调技术,可以实现扫任一端碰到障碍物后,会自动调节模式,加速毛刷旋转,以实现死角全覆盖。

SanKoBot的“科技范”和“产业范”,源于背后强大的科研团队:李磊在2011年进入AI视觉领域,曾任以色列AI公司Cortica总经理、首席代表,相继在AR/VR、存储大数据等领域创业。联合创始人崔彧玮毕业于美国马里兰大学,获计算神经学博士学位,曾任硅谷AI公司Numenta高级研究员,拥有2项美国AI核心专利,曾获William Hodos奖项。算法总监王子敬曾任Panasonic新加坡研究院算法负责人,具有16年计算机视觉及AI研发、产业落地经验,其所设计的人脸检测、人体检测算法应用于松下监控相机及数码相机中。

此外,技术、管理团队分别来自于United Technologies、UBTECH、三一重工、ZTE、万国商业网等企业。

为了保证技术研发的顺利进行,SanKoBot聘任了系列资深顾问,包括Prime Sense总裁及创始人Aclad Malzels、SoftKlnetlc总裁André Miodezky、Polygon创始人Omer Elnav、英特尔CPO David PErlmutter等。

团队成员来自世界各地的,在思维上有着不同的碰撞,这也是SanKoBot科技创新力量的来源。“我们就是站在巨人的肩膀上。” 李磊表示。

目前,SanKoBot成立仅一年多,但却已拥有近50项核心专利。在AI领域发表学术论文超20篇,所采用的技术也得到了专业人士的认可。2017年,其静态物品识别技术在国际Kaggle物体识别比赛中获得亚军;团队成员此前研发的动态物体识别技术在VOT全球视觉物体追踪大赛中获得冠军;交通标志识别技术在Udacity国际交通标志识别比赛中获得世界亚军……

这些技术,正被广泛应用于其所生产的产品。

此前,SanKoBot已经通过ODM/OEM方式给给TCL等国内外知名企业供货,并获得了数千万人民币营收。今年10月,SanKoBot在香港发布了移动机器人视觉系统,助力家庭扫地机器人升级迭代。今年12月,基于自研视觉系统的整机扫地机实现量产,SanKoBot为大型知名企业供货的实力正在加强。

在其设备基础之上所应用的SKB HOME AI大脑、vSLAM技术革新预示着,作为AI科技企业,SanKoBot希望用技术推动智能生活变革的决心。

虽然有着团队所具备的技术实力,但AI领域普遍面临着高资金投入、产品化能力较弱等挑战。因此如何克服这些困难,成为了企业生存必然需要应对的挑战。

除了继续引入资本,SanKoBot希望,采用“软硬兼施”的方法协调成本和效率,建立其高性价比的壁垒。

硬件方面,扫地机器人所必备的关键传感器等全部自主设计研发,压低硬件成本,提高性能。

同时,其将自主研发的“SKB HOME AI大脑”、优化的vSLAM等算法搭载于低成本、低功耗、高性能的ARM处理器。经过多重测试,这一芯片可以实现高于20fps的视觉定位帧率,误差小于1cm,并能实现深度学习、端AI等系列功能。

纵观全局,扫地机器人市场正在快速发展,行业中已有一些入局者,并使用着不同的定位方式。如小米米家、科沃斯DR9等品牌采用激光定位方式导航和定位;普桑尼克雪豹采用无线载波方式实现这一功能。

使用摄像头进行定位和导航的家用扫地机器人,除了SanKoBot外,落地的还有Roomba 980、Dyson 360 eye两个产品,但这二者有着较高的定价。Roomba 980官网售价8999元起,Dyson 360 eye官网售价为6490元。

与此同时,使用这一技术的设备有着较好的市场,但其所使用的带有视觉识别技术的智能大脑高度保密。

相比之下,SanKoBot技术和产品,成本极大降低,并可在弱光、强光等多种光线逆境下正常工作,且提供更多的AI功能,有利于产品以高品质、高性价比的优势,快速占领市场。

在人工智能领域,正是有了诸多如SanKoBot一样的群星,在技术与资本的双翼推动之下,以惊人的速度改变我们几千年来的文明史,机器人正在登堂入室,进入千万个家庭。


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