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对话傅盛：希望做出有用的机器人 不只是个噱头

2018-08-22 11:07:27 作者：财经库 来源：网易财经

对话傅盛：希望做出有用的机器人 不只是个噱头

文/网易科技 彭丽慧

回看这几年的猎豹，傅盛曾用“进化”一词来形容自己和猎豹的成长。

从工具到内容，再到如今的All in AI，猎豹这几年在傅盛的带领下一直在不断探索新领域，调整行进的方向。

今年3月21日晚水立方发布会，让人们把目光聚焦在新发布的五款产品上，半年后，傅盛对网易科技表示，主打的全球首款五星级接待服务机器人豹小秘将会很快实现量产，而这也曾是他当时最担心的问题。

傅盛用“艰辛而蜕变”来形容2017年的猎豹；六个月后的今天，傅盛开始复盘自己及其猎豹的2018年。

做有用的机器人 不只是一个噱头

“今天整个AI产业处在非常早期的阶段，这是一个现实问题。”在今年“321发布会”上，傅盛发表了对国内机器人行业的看法。

半年后，傅盛依旧坚持自己的观点：“希望做出有用的机器人，不希望只是一个噱头。”

他意识到，正是因为机器人产业没有一个清晰的定义或流程、规范，也使得这个领域机会更多，困难也更多。

同时，今天整个机器人行业最大的问题是太不重视应用开发，多数人还完全沉浸在自己做出一个像人的产品里面，觉得这个产品就叫机器人，却没有真正了解用户需求，没有拨开这些东西去看本质。

而恰好猎豹是做应用起家，这也使猎豹抓住了机会。傅盛表示“现阶段，我们把接待机器人豹小秘基础能力打造好，然后再打造应用。”

“模块化”、“更便宜”是猎豹未来机器人生产的侧重点。

下个阶段，猎豹会持续加大对硬件模块化的迭代，用更加便宜的方案，把用户使用的成本降低再降低，最后实现大面积普及。

如果不转型，就会被淘汰

在傅盛看来，猎豹是一家比较有体量的公司，足够的现金流可以支持在人工智能和机器人领域进行一些创新和变革。猎豹20日发布的Q2财报显示，合计持有现金及现金等价物、受限资金及短期投资人民币35.15亿元。

而对于猎豹的发展逻辑，傅盛用蚁群来举例：蚁群里有一些懒蚂蚁，永远不跟着主干的队伍爬，它们四处探索爬行，寻找新的食物源。如果没有懒蚂蚁，蚁群会很容易消失，因为大部分蚂蚁都在低头工作，来回抗粮食，而不去寻找粮食来源。懒蚂蚁就是不遵循这个规则，它到处跑，能够发现大家找不到的新食物源。

猎豹的主干围绕以工具和AI技术为核心布局，这可以看做是生物学的蚁群；而探索、投资新的业务可以看做是懒蚂蚁。

至于猎豹为什么会做AI？傅盛解释，其实AI就是下一代服务端或者大数据一个升级版，如果一家以技术和产品为核心的公司不做AI，它必然会被淘汰掉。

为什么会做硬件？在他看来，猎豹是一家系统工具的提供商，但今天这个环境变得无法做系统工具，即操作系统越来越封闭，手机厂商越来越封闭。“今天还有独立的系统工具提供商吗？都已经没有了，最早一批瑞星、江民、卡巴斯基，要么转B，要么就没了。”

如果不快速调整前进方向，傅盛担心，猎豹就会像刚才提到的那些名字一样消失。“时代变的快，也很残酷，但催生着我们，往新的领域不断的进军。”

猎豹的“化整为零”

傅盛回顾刚开始做机器人和人工智能的情形，其中有两个困难使他很恐惧：“首先猎豹是做APP的，做清理软件的。第二你又不是计算机大拿，你怎么能做人工智能？“

但他后来慢慢发现，今天人工智能它的技术含量有点被刻意夸大了。"现在看起来人工智能并不算什么黑科技，它只是出现了一种新的科技形式。

以前是工具不合适，所以每个人都要知道它底层的算法，才能够做出一个模型来，现在网上开源后，任何人拿过来训练一次，就能够做出一个模型来。

所以，看上去一项很高深的技术，其实很快就会被普及化。

因此，猎豹在内部提出“化整为零”。

这也回应了外界对猎豹的质疑。作为一家系统工具的提供商，为什么要做音箱，翻译棒和人脸识别？为什么要一口气发布五款机器人产品？为什么不只做一款？

“这是因为这个行业处在很早期，我们很难像智能手机一样通过一次大屏的革命，就保证能够跑不同的APP，并且在不同应用当中满足大家的需求。”傅盛表示。

而化整为零的策略，针对不同的垂直场景提供不同的服务，让产品和用户一起成长。当用户的反馈越来越多的时候，慢慢地就可以抓住用户的真正需求，让它变成一个真有用的产品。

在他看来，今天机器人行业还很难推出一款类似iPhone的产品，一个产品的形式就可以满足用户对移动电话和智能电话的需求。

中国在AI应用上的与美国相比 不一定有太大差距

在用于工业生产的机器人和芯片领域，傅盛认为中国还有需要提升的空间。他坦言，现阶段，中国所有机械臂的减速器生产机床都要从日本进口，不仅难买而且价格非常贵。

但在AI领域，他却认为中美之间并没有太大差别，“底层的能力他们很强，但这波已经爆发完，除非再次出现一个类似Alpha Go，能在整个算法层面有巨大进步的人工智能机器人，但现在还没有看到这样的机会点。”

相反现阶段，在深度学习神经网络的构架下，中国在应用层面上的能力已经很强，与美国相比不一定有太大差距。




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