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3S Market 傳遞 智慧應用與價值的商業資訊
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智慧行業應用解決方案
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2018年3月19日 星期一
．2018\03\19\3S Market Daily 智慧產業新聞
3S Market deliver Smart and Valuable information for Business
．室內定位技術提供商 Quuppa 宣佈推出標籤模組
Quuppa indoor location demo at MWC2017 -
GRIZZLY ANALYTICS
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來源：RFID世界网 作者：林俊奇 編譯
室內定位技術提供商Quuppa，宣佈推出Quuppa標籤模組。該款產品是一款藍芽低功耗(BLE)硬體模組，旨在幫助標籤製造商，將精確定位解決方案快速推向市場。
第三方製造商可以使用該模組，開發具有精確定位功能的Quuppa相容裝置。Quuppa標籤模組外形是一塊PCB板，公司合作夥伴正用其開發鑰匙卡、ID徽章、手鐲、資產標籤和其他物品。
Quuppa執行長兼聯合創始人Kimmo Kalliola，在一份準備好的宣告中說：「很多裝置都需要精確定位功能。這些裝置可用於多種場景中，也可能帶有多種功能，如感測功能、防水功能、RFID功能等。」
Kalliola稱：「沒有一家公司可以製造出所有裝置。Quuppa標籤模組，是裝置製造商的關鍵組成部分，為他們提供最高水平的精度，並讓他們根據應用場景整合相關功能，快速開發產品。」
Quuppa標籤模組已透過多個市場(CE、FCC、IC、日本和韓國)的無線電認證，可幫助裝置製造商加速產品上市，無需關注昂貴且漫長的認證要求。
Bitwise產品經理Mika Hulkki對此表示：「Quuppa標籤模組設計穩健，電池壽命長，是選擇其開發產品的重要因素。」
．Octinion 草莓採摘機器人可以每三秒採摘一個漿果
Strawberry picking robot
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來源：
一家比利時工程公司，試圖將我們收穫農產品的方式數位化，一次一顆草莓。基於Heverlee的創業公司Octinion最近開發了一種配備機器視覺和3D列印「手」的草莓採摘機器人。其先進的電腦視覺系統，可以確定何時草莓成熟並準備採摘，所有這一切都與人類工作者相似。
Octinion公司首席執行官湯姆·科恩(Tom Coen)認為，該機器將成為草莓採摘的未來，取代加利福尼亞州和其他大型漿果種植區的農民工。科恩說：「農業勞動力在這一點上是不可持續的，因為人工必須走過幾千公里，才能完成這項工作。」
如今，這是一個有爭議的話題，因為川普政府繼續針對美國的新人社區，其中許多人從事農業工作。加州的大規模草莓農場對這些社區來說尤為重要，為農民工及其家庭提供了主要收入來源。
然而在過去的二十年裡，這個行業越來越難以維持下去。根據最近的報導，自2002年以來，加利福尼亞州的田野工作者人數，已經縮水近40%，經濟學家認為主要是為了收緊移民政策和加強墨西哥經濟，勞工危機是真實存在的。
但對於那些在田野上留下來的人來說，他們的勞動正在被賦予新的價值。較少的工人意味著富有競爭力的工資和其他福利，如健康保險，托兒，甚至可以得到一塊土地。
用機器人草莓採摘機，代替農民將不可避免地終止這些機會，犧牲成千上萬的農民工的生計。然而，對於農民來說，為了維持生計，農民們在降低成本方面，幾乎沒有任何回旋餘地。正如Octinion的機器人一樣，機器勞動力越來越多地提出了一個可行的解決方案，越來越難以忽略經濟問題。
科恩談到機器人，與人類草莓採摘機相比時說，「但我們已經在經濟上有利可圖，因為每個漿果的成本是相似的。」儘管機器不如人類工人，科恩相信他的機器人還有其他的優點。
Octinion的網站聲稱，機器的採摘速度，採摘品質和分揀品質都與熟練的人類採摘工具相媲美，但機器人草莓採摘機提供了先進的品質監控功能，可以進行分揀，作物監測和精確耕作。
機器人安裝在一個名為Dribble的自主平台上，該平台使用信標在溫室周圍導航，不需要對設施進行結構改變。
一個專利的軟觸手，抓取草莓而不損壞水果，3D列印出的手臂，每隔3秒就採摘一個草莓摘果。總而言之，機器採摘所有成熟的草莓，其速度與人類工作者相當。不管農民是否選擇把田地交給機器勞動，還有待觀察 - 機器人草莓採摘機器人還處於試驗階段 - 但科恩仍然樂觀地認為，這已經是一個不可阻擋的大趨勢，無論好壞。
Octinion將於2018年開始，與草莓農戶進行試點測試，並正在準備2019年收割機的商業推出。該公司已經在尋求擴大機器人的應用，到溫室種植的蔬菜，如辣椒，西紅柿和黃瓜。
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| 今年的智慧城市展，有什麼看頭…… |
．AI + 服務機器人投資邏輯
10 Machine Learning based Products You MUST See
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leiphone 作者：澳銀資本曾爱玲、林锦周
AI+垂直領域才是大勢所趨
近幾年，隨著數據量變大和底層技術的發展，AI已然成為風口的代名詞。但是就商業化進程而言，AI「變現」的方式、方法遠未明晰。對此，我們認為通用型的AI，並不是真正的風口，AI在垂直領域的應用才是大勢所趨。
從產業鏈投資角度看，基礎層和技術層佈局，需要投入較多，週期較長，主要是由IBM、微軟、阿里、Intel等巨頭把持，巨頭內生外延加大版圖形成產業鏈生態；產業應用層上，新創公司在垂直領域解決行業痛點為較好切入點，並逐漸與傳統產業鏈深度融合，提升效率並獲取增量價值。
AI+服務機器人
AI+時代同時也是物聯網時代，人工智慧對基於物聯網應用，收集到的數據加以處理和分析，以生成所需要的資訊，並繼續累積知識。物聯網上中游已被巨頭壟斷，下游硬體領域重人機交互，將成為未來海量流量的入口。所以我們聚焦物聯網應用層，密切關注與人工智慧息息相關的垂直細分領域——服務機器人。
據數據統計，全球服務機器人行業規模在10年內，預計將有40%以上的複合成長。隨著產業結構的調整升級，第三產業的比重正逐年增加，也為服務及協作機器人的發展，提供了廣闊空間。
根據應用場景，服務機器人可以劃分為個人/家用機器人和商用服務機器人。家用服務機器人重交互和情感體驗，商用服務機器人重實用，那投資邏輯是否也不一樣？應該基於怎樣的標準投資？
家用服務機器人五大投資要素
家庭場景下的智慧服務機器人，按照發展歷史可以分為桌面功能型機器人、滑輪式行動機器人和雙足式機器人。目前我們重點關注滑輪式行動機器人，比如說智慧管家類機器人、家庭作業機器人-掃地機器人和兒童早教／老人陪伴類機器人。
我們按照怎樣的標準，甄選家用服務機器人項目？
1、人機語音交互時間
我們看好能夠有效縮短機器人語音辨識-理解-回饋時間的服務機器人公司，他們能有效的解決人機交互問題。人機語音交互由語音辨識、語義理解和語音回饋三個節點，構成完整的閉環系統，效率越高，花費的時間越少，帶來的體驗也就越好。
2、個性化客製化能力
個人/家用機器人的個性化客製化能力，體現在圍繞核心人群的數據採集能力、特定場景下的應用能力，和是否順應無螢幕語音交互的趨勢。
圍繞核心人群的數據採集能力：比如說按年齡階段分，目前圍繞兒童/年輕群體/老年人，因為生活習慣不同，且說話速度、語言表達能力均存在差異，所以針對不同群體的服務機器人，需要採集所在群體的使用者畫像、投其所好。
特定場景下的應用能力：目前按家庭環境/商業、飯店場景/車內場景等來細分，服務機器人所具備的功能也不盡相同，比如目前思必馳提供給車內桌面機器人的語音對話應用，允許在車速高達80公里/時，還能準確辨識人的語音。因此我們看好針對垂直細分場景的應用解決能力。
無螢幕語音交互的趨勢：滑輪式機器人堅定認為不需要螢幕交互，體驗更佳。
3、機器人格化特徵
我們認為未來的大趨勢是個人/家用機器人在家庭場景中，使用者希望機器人也有自我人格，希望機器人能成為大家庭中的一份子，因此人格的塑造非常重要。
目前比較成熟的是16歲少女微軟小冰、竹間智能小影機器人，我們也考察過部分服務機器人項目，他們在用戶啟動機器人說的第一句話，說的是非人類語言。
手勢和體態動作，也是人與人之間自然的交互方式之一，因此人機交互必然少不了手勢和體感交互。由於體感技術主要透過視覺感知人體動作和環境資訊，因此也屬於圖像辨識領域。目前體感辨識主要結合VR、智慧電視等設備，比如Microsoft Kinect、Leap Motion、Usens等公司用於遊戲、娛樂等領域，在智慧機器人方面應用較少。
4、機器人的操作系統
智慧機器人操作系統，目前仍以Android為主流，目前很多個服務機器人創業公司，為了貪圖方便採用Android。但Android主要使用於行動設備。
目前最具代表的案例，是Pepper中國版機器人，因為所有開發者圍繞安卓和螢幕來做應用開發，導致Pepper長時間功能單一，被企業及個人客戶所厭倦，Android無法滿足對於語音、圖像、手勢等新興交互方式。
ROS (Robot Operating System)：ROS是建立在Linux之上的操作系統。主要可以提供一些標準操作系統服務，例如硬體抽象，底層設備控制，常用功能實現，進程間消息，以及數據包管理。ROS可以分成兩層，低層是上面描述的操作系統層，高層則是實現不同功能的各種軟體包，例如定位繪圖、行動規劃、感知、模擬等。
對岸廠商觀點自然是看好以ROS、Ubuntu為底層框架，改寫的新興操作系統，例如中國的iBot OS、Turing OS、ROOBO，能夠提供行動機器人基於語音、圖像、手勢等新興交互方式的應用，也有助於機器人應用開發者對應用的開發。
商用服務機器人五大投資要素
商用服務機器人通常分為室內倉儲機器人、室外送貨機器人、導引服務機器人，和其他To B類機器人。
不同類型的商用服務機器人，對功能有不同的需求，比如說室外送貨機器人，更多地考慮室外複雜環境因素，對智慧避障、爬坡等功能有更高的要求。
商用服務機器人與家用服務機器人不同，對情感的要求少了一些，對效率的要求多了一些。這也使得商用服務機器人的投資要素，與家用服務機器人有極大的不同。
1、導航技術
導航技術是行動機器人的「眼睛」，為機器人的移動提供視野。目前導航技術主要有SLAM技術、慣性導航和磁導航，我們重點關注SLAM的技術突破，同時看好能夠將多種導航技術，進行有效融合的自主導航方案。
‧SLAM技術：SLAM技術是指，在未知環境下的同步定位和地圖構建(SLAM)，主要分為視覺的VSLAM和雷達的LIDAR-SLAM。超過80%的機器人會使用SLAM技術，可用於室內外及水。目前雷達SLAM技術成熟，但成本高昂，視覺SLAM技術尚未成熟，我們主要關注的投資點在視覺SLAM的技術突破上。
‧慣性導航：Adept是一款採用慣性導航系統 (INS)的自主機器人，可實現倉庫交貨系統、醫院標本/補給品遞送系統和軍隊增援系統等新興應用中。
‧磁導航：磁導航技術原理簡單、成本低，已在亞馬遜KIVA機器人、快倉上進行廣泛應用，但本質上還不夠智慧，多采用結合慣性導航進行。此技術需要依託強大的軟體調度系統來統籌，因此我們主要關注自主行動導航方案。
2、行動解決方案
圍繞核心人群的數據採集能力：比如說按年齡階段分，目前圍繞兒童/年輕群體/老年人，因為生活習慣不同，且說話速度、語言表達能力均存在差異，所以針對不同群體的服務機器人，需要採集所在群體的使用者畫像、投其所好。
特定場景下的應用能力：目前按家庭環境/商業、飯店場景/車內場景等來細分，服務機器人所具備的功能也不盡相同，比如目前思必馳提供給車內桌面機器人的語音對話應用，允許在車速高達80公里/時，還能準確辨識人的語音。因此我們看好針對垂直細分場景的應用解決能力。
無螢幕語音交互的趨勢：滑輪式機器人堅定認為不需要螢幕交互，體驗更佳。
3、商用移動底盤技術
‧建出環境佈局環境構建：基於SLAM技術，讓機器人在陌生環境中移動時，能探測未知區域，快速構圖。
‧定位避障：在室內環境下，用攝影機、Kinect等深度相機或者雷射雷達技術，來做導航和探索。關於定位避障，我們關注使用多傳感器融合的技術產品，比如將雷達+視覺+超音波等多種導航技術並用，讓機器人能夠自主移動，到任何室內可以到達地點，實現定點移動，多點或者區域巡邏等功能。
‧路徑規劃：VSLAM生成的地圖（多數是點雲）還不能用來做機器人的路徑規劃。Google無人駕駛汽車，正是採用雷射雷達技術實現路徑規劃。雷射雷達指向性強，是目前最好的導航技術，但因為成本過於昂貴，目前關注「弱硬體+強軟體」的結合方式，來逐漸取代雷達雷達傳感器。
‧調度系統：即時採集多台機器狀態資訊合理協作，並能與上層指揮整合，實現多機協同。尤其在大型倉儲工廠中，高效能的調度系統，是考核產品是否有商用前景的判斷標準，目前亞馬遜KIVA的調度系統，可實現上千台機器共同運作。
4、移動底盤的硬體比較
1）上下位機的硬體系統構造
在調研過程中，我們瞭解到產品硬體層內部，均包含上位機和下位機：上位機主要負責導航算法，是起到機器人大腦決策作用，能夠有效防止下位機，出現故障之後的機器安全，下位機主要負責電機控制。
我們需要考察上下位機的協同作用是否合理，並考慮有些公司採用一體機方案。另外，在硬體方面主要關注，如何降低硬體成本的技術。
2）伺服運動系統
伺服運動控制，是一台機器最核心的自動化技術。運動控制分為位置控制、速度控制、電流控制。位置控制取決於精度，速度控制取決於效率，電流控制取決於負載載重、力矩輸出、傳動的動能阻力（很多機器人公司遇到的最大問題，就是力矩控制中，三環控制的電流環控制）。
多數室內機器人採用直流無刷電機。我們認為較為好的伺服系統為：雙軸協同，採用低轉速、大力矩輸出的多極伺服電機，並透過磁電編碼器，來實現高精高速的定位功能。
3）輪子構造
由於商用服務機器人均採用輪式結構，設計簡單、成本低、移動快，可細分為四輪式、兩輪式、全方向式、履帶式。根據不同的需求場景，在倉儲、工廠運輸貨物時，常採用四輪或兩輪式，適於平坦路面。
在室外送貨有爬坡情況，則採用六輪或履帶式，例Startship室外送餐機器人採用六輪式，可自主實現爬坡、導航、避障等功能。同時底盤機器人常採用兩主動輪加四個從動輪式，例如AICRobo底盤機器人。
目前最經濟實用的，是兩個主動輪+一個萬向輪。我們需要關注使用該類輪子是否可實現，在多方向靈活地移動、獨立轉向、速度控制能力。
5、非產品主觀因素
1）倉儲移動底盤的成本比較
目前倉儲移動底盤的售價（國際Adept約5萬美元、KIva3.5萬美元，中國目前快倉、Geek+成本售價在1.7萬美元以內），但目前新一代自主移動解決方案的底盤，因為採用了不同的核心零組件，售價可控制在一萬初美元以下，且產品毛利40%以上。因此在商用底盤產品的成本和毛利方面，我們認為能有效降低成本的硬體方案類型公司，將在後續競爭中取得優勢。
2）商用場景服務機器人的價格優勢
針對倉儲移動底盤工廠，一般是大規模批量採購，目前他們對價格的需求是能控制在1～1.7萬美元/個；針對建物送貨機器人，按照快遞員的年收入，商家希望價格能控制在1.5萬美元以內。
3）開模量產是公司產品成熟必經之路
目前商用機器人，對於早期創業公司最大的考驗，便是其從樣品機到開模量產階段，第一代機器的開模，對於公司投入要求高、樣品機穩定性能好，因此許多公司在開模量產階段形成分水嶺，這個階段我們透過技術差異性，來判斷機器的量產版本穩定性。
4）細分行業落地方案能力
很多創業公司過於專注硬體的產品研發，而忽視了軟方案的價值，針對垂直行業商用化落地場景，客戶是希望創業公司能夠提供一套客製化落地解決方案，因此除了硬體機器人產品之外，落地的解決方案能力，也成為類型公司的分水嶺。
今年的智慧城市展，有什麼看頭……
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