京东数科智能机器人“出圈”，巨头All in搅动AI一池春水

每经记者 李卓    每经实习记者 王郁彪    每经编辑 王丽娜    

1950年，“人工智能之父”艾伦·图灵在其发表的论文《计算机器与智能》中提出了一个划时代的问题：机器能思考吗？六年后，“人工智能”横空出世。几经时空轮转，沉浸在科幻小说与电影所营造的虚实之间，我们也时常会这样发问：机器人会占领世界吗？

“所谓的‘AI威胁论’，实事求是来讲，没有想象的那么可怕。只要合理地应用，其实威胁不到我们。”京东数科智能机器人业务部总经理姚秀军在接受《每日经济新闻》记者采访时表示。

即便停留在艰难的探索初期，巨头们之于AI仍旧趋之若鹜。

记者注意到，今年，京东数科自研的机房巡检、室内运送等AI机器人产品相继落地。上市不久的京东健康，其AI分诊、AI辅助诊疗体系等同样为未来撑起无限遐想。

京东数科室内运送AI机器人落地应用于北京市第三中级人民法院

图片来源：京东数科提供

不只是京东，阿里花三年时间重金打造的阿里达摩院，其所研发的AI技术也相继覆盖了阿里经济体的各个场景。今年6月，百度AI新基建版图亮相，包括百度大脑等在内的新型AI技术成为百度To B等的重要抓手。

巨头“All in AI”的背后，是其不断走出自身“舒适圈”，逐渐向To B业务延伸并加速迈向产业互联网等的侧写。更多依旧是尝试，一切也尚无定数，但弓已拉满，箭在弦上。

先有开放再谈规模

京东数科招股书显示，其服务行业和客户类型实现了To F、To B、To G的全覆盖，不难看出，京东数科已经彻底转变成为了一家新型的产业数字化服务公司。此外，记者也注意到，京东数科政府及其他客户数字化解决方案年复合增长率达到239.05%，创新型业务正在成为驱动京东数科高速增长的关键因素。

在此背景下，除了包括智能城市、农业、零售等在内的一系列产业服务实践之外，京东数科也将“朋友圈”拓展到了司法领域。

今年6月，京东数科室内运送AI机器人落地应用于北京市第三中级人民法院，用于卷宗运送，与VR大厅、人脸识别智能闸机等共同加快智慧法院建设。记者了解到，机器人能够自动往返于立案窗口和材料收转窗口之间，卷宗柜上设密码锁，保证卷宗取送安全。

不过，室内卷宗运送机器人只是京东数科AI机器人应用的一角，对于不同AI机器人在不同场景下应用的差异，姚秀军告诉记者，解决机器人在不同场景的适配以及功能上的开发，京东数科的做法与京东集团整体开放的战略保持协同。

“现在京东数科整个机器人产品已经在各个领域实现了比较广的覆盖，合作伙伴也逐渐变多。在此基础上，我们通过将所有的能力开放出来，如SDK、硬件接口、电机接口等，让合作伙伴去适配更复杂、个性化的场景，而京东数科则是做生态性、平台性的那方。”姚秀军表示。

对此，京东数科副总裁曹鹏进一步解释道，在AI机器人层面，京东数科聚焦两个发展方向，一是在纵向的研发维度以云脑、机脑、人脑的“三脑”融合体系，将底层技术进一步做扎实；二是在横向的行业维度开放机器人底层能力，打造开放平台，共建机器人产业生态体系。

事实上，以AI机器人为代表的AI产业整体上还处于比较早期的阶段，底层基础能力不足，每一个细分领域在应用具体场景时，都需要从头开始“造轮子”。此外，巨大的研发投入和细分市场小规模收益之间的矛盾，也制约了AI技术、产品等的规模化商业落地。

曹鹏认为，“单一去解决某个具体场景的痛点对于整个产业效率提升意义有限，AI机器人等技术的仍需要打造完善的基础能力平台。在这个开放平台之上，逐步去构建底盘、机械臂、路径规划、空间定位等底层技术能力。”

“机器人不是互联网玩法”

毫无疑问，AI是互联网巨头们未来十分重要的课题，但又是他们“没那么擅长”的领域。此外，在消费互联网浸淫多年，巨头在服务C端消费者方面形成了一定的壁垒，但真正面向B端输出方案和能力，在当下看来对他们而言似乎也不是手到擒来。

姚秀军以AI机器人向记者举例道，机器人并不是互联网玩法。从资本层面而言，其需要上游更强大的资本投入。此外，整个产业链无比冗长。而在整个机器人的发展过程中，技术研发、生产投入、落地运维等能力的建设更加需要长时间的沉淀与积累。

“不像C端的玩法：首先是精准锁定目标用户，然后通过运营手段去实现最后的转化。严格意义讲，用互联网偏流量或靠良好的精准营销去做AI的商业化、产业化是行不通的，人工智能更多地是需要深入场景，并对实际需求形成体系性的理解。”姚秀军补充道。换言之，面对AI等技术规模化商业落地，能够扎下去，并且沉得住气是当下巨头们所需要的。

不过，疫情“黑天鹅”事件也加速完成了AI等技术应用的市场教育，行业目前整体面临一个爆发期的到来。在姚秀军看来，根据资本动向及行业走势来看，未来五年是一个比较关键的时间节点。

挑战仍然存在。在姚秀军看来挑战主要有两方面，一方面是如何有效压低上层供应链的成本。以机器人为例，现阶段，其大规模的核心零部件，像激光雷达、驱动器、主板等，近两年成本下降趋势非常明显。未来这样的趋势能否延续，一定程度上也将影响AI等技术设备的市场化应用。

另一方面，受限于整体技术的发展以及适应政策法规等。

“无人驾驶汽车一定程度上可以看作是一个大的机器人，其大规模推广不仅难在技术本身的成熟度，也会受到外部条件的限制，如路权、市政法规等。”姚秀军进一步补充道，“所以目前还是围绕偏线性的发展，从最基础的室内运送机器人，低速机器人，逐步向室外、中高速机器人方向迈进，这样会更符合发展常规的路径。”

不过，即便“没那么简单”，“AI To B”依然搅动“一池春水”。

百度智能云2020年第一季度内部会上，百度CTO王海峰提出了新的发展战略：“以云计算为基础，以AI为抓手，聚焦重要赛道”。紧接着，6月百度的AI新基建版图中，其一系列新型AI技术基础设施，正逐渐覆盖智能交通、智慧城市等多个关键领域。

无独有偶，12月4日，阿里云正式推出AIoT边缘计算产品家族以及基于边缘计算+AI的场景方案，覆盖城市、工业、农业、零售、园区、交通等6个领域。

启信宝显示，腾讯近日申请了“一种基于AI的车辆控制方法、相关装置及存储介质”专利。摘要显示，本申请公开了一种基于人工智能的车辆控制方法，应用于自动驾驶领域。

在看似并不聚焦主营业务的“外行”领域里，同样充斥着巨头们咬紧不放的较量。科技是不是互联网巨头们的“更高理想”？似乎并不重要。只不过，在将时间线加速拨向未来的某个节点，胜者在高举奖杯时发表获奖感言之时，他们一定不会忘了感谢AI。