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商汤to C第一步:先做个AI下棋机器人|甲子发现
作者:甲子光年 2022-08-09

场景探索不止步。


作者 | 武静静

编辑 | 刘景丰


人工智能头部企业商汤科技开启技术在to C场景落地的新尝试。


今日,商汤科技宣布推出硬件产品“元萝卜SenseRobot” AI下棋机器人,这是一款面向家庭的消费级AI机器人产品,主打“陪伴+教育”的概念,可以帮助儿童学习象棋,锻炼思维,以及进行象棋技术等级评测。目前“元萝卜SenseRobot” AI下棋机器人PRO版售价2499元,标准版售价1999元,已经获得中国象棋协会权威认证,并由奥运冠军郭晶晶代言。


商汤科技董事长兼CEO徐立在新品发布会中谈到:“通过创新和领先的人工智能技术,打造一个能够真正‘思考’和‘行动’的机器人产品,让产业级AI技术走进千家万户,与孩子、长辈进行真实互动。”


商汤这次进入的市场是教育机器人市场,国际市场调研机构MarketsandMarkets的一份报告显示,2021年全球智能教育机器人市场规模预计在13亿美元左右,到2026年该市场预计将增长至26亿美元,年复合增长率可达16.1%。


此前华为、字节跳动、腾讯、阿里、科大讯飞、网易有道等企业和传统的硬件企业步步高、读书郎等已经在其中,且推出了各种绘本阅读、讲故事、语音陪伴等机器人产品。


1.机器人学会下象棋要几步?


让实体机器人学会下象棋需要几步?


商汤的这款AI机器人把下象棋的过程拆解为关键的三步:


第一步感知,通过摄像头获取棋盘面的数据和下棋人等各项相关的数据,元萝卜SenseRobot的机器人本体中天线的部分就有内嵌的摄像头负责这部分的任务处理;


第二步决策,对获取的视觉数据用算法技术进行分析处理,最终形成决策性意见传递到负责执行动作的硬件层;


第三步执行控制,机械臂担任“手”的工作,执行决策层的指令,将不同的棋子放到算法建议的位置上。


这是“元萝卜SenseRobot”下棋的关键步骤,本质上还是商汤AI技术感知决策控制一体化技术应用思路,达到最终的“手眼”协同。


其中,为了将场景结构化,商汤这款产品除了有负责感知、决策、执行的机器人本体之外,还包含45cm×55cm的棋盘,便于让机器人处理的场景信息可控。


此外,由于面向的是C端场景,所以商汤在这款机器人中加入了控制面板,负责用户与机器人的沟通和交互;同时,机械臂也把在运行路径中与人的交互考虑在内,防止与用户发生碰撞、造成误伤等。


资料显示,“元萝卜SenseRobot” AI下棋机器人的体积较小,在家庭书桌上就能摆放。“让孩子从电子屏幕中跳脱出来,在学棋、下棋的同时,还能提升专注力,保护视力不伤眼。”商汤科技创新工程院院长沈徽说。


“元萝卜SenseRobot”包含AI学棋、残局挑战、棋力闯关、巅峰挑战等多种模式,可以从“0基础”教会孩子下象棋,也能根据不同棋手的水平来针对性地对弈,产品有100多个残局设定和26个等级的棋力对战,这些内容均与中国象棋协会合作开发完成。


据了解,这款产品于2021年初立项,历经20个月,经历了九个版本迭代。


2.商业模式新尝试


首次让AI技术以硬件机器人的形式走入消费场景,这是商汤在商业模式上一次创新,也是寻找新落地场景的一次尝试。


在2019年,为了更好的进行场景探索,商汤还进行了一轮组织架构调整,将国内事业群分为智慧城市综合业务事业群、移动智能事业群和新兴创新事业群。


本次推出的机器人产品就是由新兴创新事业群孵化而成的,该事业群关注领域并不固定,主要聚焦于行业潜在增长机会,包括医疗健康、教育等。


在AI落地的过程中,商汤的平台化路径是其与其他AI四小龙的差异化所在,它提出了“1+1+X”(1分别代表研发和技术产业化,X 则代表赋能百业)的平台化战略,投入了约50亿元的资金用于建超算中心、开源核心算法,将自己定位为“AI工厂”。


背后的逻辑是通过自建的SenseCore商汤AI大装置,构筑AI的底层设施,让AI模型的生成成本足够低,再去面向千行百业。


但一直以来,商汤的商业模式主要是to G和to B。招股书显示,公司主要依靠SenseCore的大装置下软件平台的销售获取收益,包括软件许可、人工智能软硬一体产品及相关服务,业务包含智慧城市、智能商业、智慧生活、智能汽车四大板块。


To B、to G的商业化通常十分缓慢,对于当下的商汤来说,亟需一场商业化的新突破。因此不断开拓新的场景成了商汤战略落地的必走之路。


此前,商汤科技已经在招股书中透露,其在智慧生活领域正探索物联网设备、元宇宙和智慧健康。今年3月,商汤在其2021财报中指出,智慧生活板块业务收入为4.2亿元,占整体营收的19.6%,比2020年12.6%的大幅增加。


而其他AI企业也纷纷把智能物联作为AI落地的下一个赛场。这或许代表了一种趋势,AI在走向落地过程中,越来越多地瞄准了软硬一体的方向。


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