时间：2017年8月25日下午

地点：北京亦创国际会展中心DE会议室

安冉：感谢各位专家、企业家、投资商和年轻的创业者在下午继续支持青年创新创业专题论坛，我是下午的主持人安冉，会议开始之前请允许我代表主办方中国电子学会嵌入式学会与机器人分会感谢Vphoto云摄影提供的全程独家图片直播，回复关键词“青年论坛”会获得直播的相册，同时感谢科猫APP提供全程的视频直播以及人民网、凤凰周刊、雷锋网、36氪、亿欧网、创业邦联合提供的媒体支持。

下午首先有请中科院沈阳自动化研究所优青研究员刘连庆教授带来精彩报告，报告的题目是“微纳操控及其在个性化医疗中的应用”。

刘连庆：感谢大家来参加这个论坛，也感谢王田苗老师的邀请，让我有机会跟大家分享一下。今天主要是创新和创业，我做的研究距离创业还是有一点距离的，我介绍一下，但是我也讲一下本人对于创新和创业之间的一点思考。当我们说创业的时候，刚才王老师帮我介绍了很多下面的企业家，大家共同面临的是一个海量的市场，基本上这个市场是比较巨大的，机器人也是这样。如果回顾一下机器人的发展，如果说没有汽车工业就没有机器人的今天，就是因为汽车工业的刚需带动了整个工业机器人的发展，从工业机器人又演变出来各种各样的机器人。除了汽车工业之外，我今天的题目主要讲和医疗相关的，这是一个统计的表，一个是美国汽车工业学会，一个是美国制药学会。医药整个行业市场价值、市值远远高于汽车工业，这也符合具有海量的市场这么一个基本的假设。可以想像得到在未来几十年后，可能一个家庭没有汽车，但是很难想象一个家庭没有药，比如像阿司匹林、降血糖的药现在稍微上点年纪的人都会用这几种药。今天讨论一下怎么把微纳技术和医药工业的发展结合起来。

我是做纳米操作机器人，先介绍一下什么是纳米操作机器人。工业机器人大家见的很多，楼下展台到处都是，把结构化的物体以高速高效组装成人们期望的形状。随着尺度的缩小，在显微镜的帮助下能够看到细胞，现在又做了微操作机器人，这个比较少见，但是事实上20世纪之后几乎所有生物学的突破都是基于微操作技术发展而来，比如基因、克隆等等，尺度进一步缩小，我们现在看到了低因分子看到碳纳米管等等，我们需要另外一种工具来实现它们的操控显然不行。我就是做纳米操作机器人，纳米看不见也摸不着，有了纳米操作机器人不但能够让你看得见纳米，也能够让你触摸得到纳米。给大家举一个例子，一个人切割活体神经细胞，做纳米操作的时候，不仅能够看到纳米场景的实时变化，通过leap反馈手柄，切割活体细胞需要多大的重力。当然在一个细胞膜上穿孔，用各种各样的方式，采用机械方式，这是推根一根DNA分子，直径大概只有2纳米。在推动它的时候不止能够看到DNA分子的实时变化，还能感受到推动一根DNA分子需要多大的重力。把人的能力从让机器人帮人干人能干但不想干的事，把人的能力进一步扩展和提升，让机器人帮助人去干人想干但干不了的事情。我想这是纳米操作机器人对机器人的贡献。

我们有了这套机器人系统之后我们能干些什么？我们想跟新药研发结合起来。这幅图红线代表每年对于新药研发经费的投入，而绿色的代表的是每年新药的产出数，钱越投越多，药越来越少，并且如果再有一个轴的话是各种各样新出的疾病也越来越多。现在整个医药界迫切需要新的技术来引入弥补投入和产出之间的差距。新药产生的流程不说了，真正的万里挑一，一万个化合物当中筛选只有一个合格，不幸运的话一个也没有，为什么几年前辉瑞把一个研发中心给关掉，就是因为药物研发失败，大概需要花费15亿美元15年的时间，这是一个基本背景。

药物研究失败的主要原因，一个是药效，一个是毒性。这种药没效果或者对有的人有效对有的人没效，毒性可能治心脏病对心脏确实好但是把肝伤了，大家现在买药的时候经常看到“糖尿病患者慎用，心脏病患者慎用”，这种药物在处理有用的同时还有一些毒副反应，把别的细胞杀害了。我们把微纳操控技术揉进来，在这两个领域各做一些贡献。

个性化医疗，主要做淋巴癌，和北京307医院合作。癌症是第一杀手，大家都不陌生，癌症常规的治疗方法就是化疗和放疗。放疗和化疗效果还是不错的，但是它的问题就是副作用太大，用高能的射线对人进行轰击照射，不止把肿瘤细胞杀死，把所有正常的细胞也都杀死了。放疗和化疗的人到后来牙齿脱落头发脱落，内分泌失调等等，非常痛苦的一个过程。后来出来一种新的靶向治疗，它的基本原理以淋巴癌为例，在淋巴癌细胞的表面有一种抗体CD20，这个药物是CD20的抗原，抗体和抗原之间相互作用就把细胞杀死。由于大部分的抗体只在癌细胞表面存在，人吃完这种药，药指向生物导弹一样黏在癌细胞上，对正常细胞没有影响，这个药物获得巨大成功。但是它的问题，有人有效有人没效。著名央视的罗京先生在307医院医治，他对这种药物没效，这种药物非常贵，一星期就需要花好几万。医生不知道该不该对病人用这种药，对于像罗京先生经济条件比较好就一直用，没效就算了，对于一般的人来讲，如果一个星期好几万，好几个星期几十万下去了。医生找到我们，有没有什么办法研究一下，为什么有人有效有人没效，这是一个非常复杂的生物学问题。我们要把这个问题工程化想得简单一些，依靠抗体和抗原的相互作用杀死癌细胞，有人有效有人没效，是不是细胞表面抗体的密度不一样？密度越大黏上的药越多效果越好，或者抗体和抗原之间的结合力的大小不一样，结合力越大效果越好，所以我们有这么一个基本假设。因为我们相信，药效到最后还是脱离不了牛顿定律，应该还是物理能够解释的问题。这就转变成我们怎么样在液体环境里面活体细胞表面去探测只有几个纳米大的抗体，我们怎么样测量抗体和抗原连纳级都没有的作用力。我们做了很多的工作，我只是把结果汇报一下，具体细节不介绍了。

通过对机器人的研究，可以在活体细胞表面精确测出来抗体和抗原之间的作用力是多大叫单分子重力，把细胞拿出来之后还能够对细胞表面抗体的密度表征出来，从临床拿了很多的细胞做了很多的细胞，这就是个性化医疗。第一个发现，和作用力大小的关系并不是特别大，但是和密度密切相关，密度高了作用效果就好。所有生物学的实验都要经过成百上千次的测试，但是当我们在测试过程当中发现了另外一个问题，拿活检的细胞，癌细胞被正常的红细胞淹没，我们只想测量癌细胞，不想测量红细胞。怎么样把细胞有效分离，我不想介绍流式细胞仪好几百万，荧光染色。我们是用物理的分离方法，把光子打到物体表面，根据动量定理实现物体的移动，它的问题就是光强特别大，操作细胞的时候，很容易把细胞烧死。我们需要能够把它分离，而又对细胞没有影响的方式。我们做了光电镍的操作方法，光电镍光能到电能再到机械能，把光打成什么样的形状，力就是什么样的形状，这个光强只有光镍的千分之一，但是重力的大小一样。有了这个光我们进一步发现，由于细胞本身的特征不一样，同一束光，对正常细胞和癌细胞产生的力大小不一样，调节电的频率和光强，只能推动癌细胞，推动不了正常细胞，来回扫、反复扫，就能把癌细胞正常细胞分开。

更进一步，如果大家仔细看的话发现癌细胞在高速地旋转，旋转的原因是因为癌细胞的急性和正常细胞不一样。这给我们一个启示，我们能不能用癌细胞的自旋来做癌症的早期检测，急性最开始改变，急性表面才有抗体抗原，才能用荧光的方法检测物理本身的特征，在癌变的前一个周期之内已经展现出来，像有心电图，我们有细胞电图。每类细胞的共旋共振频率不一样。做了四类癌细胞，通过频谱不一样，很好地把四类细胞分离出来。每种细胞共振时旋转的频率不一样，我们用这种方法做一个癌症的早期检测。

简单总结一下，我们先抽血用血液动力学自旋进行癌症的早期检测，然后再和value结合，和正常细胞分离，纳米机器人测分子密度和分子力。最后有一个模型，预测出来病人到底吃完这种药的疗效有多大。从第一步到第六步，只有第一步和第六步需要医生做，二、三、四、五用工程的方法来做，这是完整对癌症进行早期检测还有一直到最后个性医疗的完整途径，每个方向上我们都投入了一些研究生，现在正在做这方面的工作。这是针对个性化治疗，怎么样实现更加有效的治疗。

现在筛选的药都是以细胞进行筛选，人体的细胞是三维组织块，三维环境互相连通相互促发，现在筛选新药就是一堆细胞零散在试管里面，构成不了三维连通，导致所有的药物药效预测不一样，这是第一。第二，往往只用一类细胞来看，治心脏病就看心肌细胞，这是不对的，除了看心肌细胞，肝、肺这些细胞共生长共培养，看看对心肌细胞好的同时有没有伤害别的细胞，这是一个基本思想。机器人化的微纳操控系统，第一步可以把细胞跟水泥混合到一块儿变成三维组织块，光打成什么形状，细胞最后长成什么形状。细胞之间三维连通，更加接近于人体形状。我不只生长一类细胞，要生长好几种细胞，每种颜色代表不同的细胞，刚才有一个光电的操控方法，还能对它进行实时操控。基本原理就是水泥胶来了，先把细胞用同一束光的方法做成细胞块，进如光电镍的系统里面组装，不同种的细胞模拟人体环境组装到一块儿。大家玩过俄罗斯方块，每一种代表不同种的细胞，可以把这些细胞自由地组装到一起，它的好处是有心肌的有肝的有肺的，这样的话再加一种药物的同时就看这几类细胞同时的反应，到最后对药物的预测不只是一种细胞的反应，而是整体的反应。如果对心肌细胞非常好，但是把别的细胞全都杀死了，这种药物的毒性太强，我也不建议它再进入下一期的临床实验。

几类细胞一种颜色代表一种细胞，现在已经能够做到三类，三种细胞放到一起，三种细胞还都可以存活，进入到下一期临床的测试。现在这套系统已经在上海药物所得到了初步的应用，已经开始应用于化合物的初步筛选。

好多投资界都非常熟悉乔布斯，他说过“我们不能跑向冰球已经在的地方，要跑向冰球即将滑向的地方”，我离产业有一些远。我们做的微纳看着有很多基础研究在里面，但是真正的基础研究如果不能带来突破它就是基础研究，如果有一天它能带来突破的话，它一定是big beakthrough是一个大的突破。

谢谢！

安冉：再次感谢刘连庆研究员带来的关于微纳在医疗上面的精准应用，接下来的几位报告专家都是来自于企业，首先有请浙江中控集团研究院副院长潘再生带来介绍，潘院长的报告题目叫做信息物理系统与智能工厂，有请潘教授。

潘再生：我的题目刚才已经说了，信息物理系统与智能工厂，我来自企业，基本上都是应用性的，基本上不是理论，理论很多材料，我基本上是一带而过。

首先信息物理系统是什么？信息物理系统从概念提出到现在已经有很多年了，这里面我简单地从一个地方摘取来的，从信息和物理这两个系统怎么结合在一起，我们很多隐性的数据通过状态的感知变成显性的数据，通过我们的分析变成有用的信息，这些信息再通过我们的科学决策变成我们的知识，最终通过执行来影响到最终的物理系统，这里面是物理系统跟信息系统的一个系统图在这里，包括人类的参与，包括一些网络，这里面有很多说法，有各种各样的表述方法，我也不说了。

这里面信息物理系统分成三个级别，有单元级的，有系统级的，还有SOS系统之系统级。现在一般的智能化的系统至少是有硬件、有软件，我们早期只有硬件，我们机械的装置可能只有硬件，没有软件。这里面大家有兴趣后面会提到一些白皮书可以去看一下，信息物理系统的四个要素就是一硬、一软、一网、一平台。一硬就是我们的感知和自动控制，叫做硬件电路，我们的软的部分叫工业软件，特别是针对工业上的提高我们工业企业的研发、制造、生产、服务、管理水平的软件，网络我们指的是工业网络，还有一个平台主要是工业云与智能服务这个平台，这是我们的新四级。

这里简单列出了中控在工业自动化的整体解决方案，叫做Inplant，我们分成智能决策、智能运营、智能操作、智能结构、智能检测、智能控制六个方面，我们最终可能会组合出很多很多，包括最底下如果从我们中控产品的角度来说，最底下有芯片的形式，有CPA、CMC芯片，芯片应该是最基础的一个部件，再往上就是仪表、阀门，仪表是我们的传感，阀门是我们的中控，控制系统我们也分成不同种类的，再往上MES、APC是先进控制，再往上就是ERP，是企业的资源计划。整个是我们的整体解决方案，还包括不同的行业，在这里面我们有一些咨询的服务，还有工程服务，还有一些我们的MAC是一个综保服务，还有一个行业的解决方案，这是中控积累了20多年的产品和体系。

这里面我想给大家再稍微细化地介绍一下，这是我这几年做的一个工作，我叫CMC控制芯片，什么是CMC？我们搞控制的都清楚，如果要构成一个控制，我必须要有信号的输入，我们要有传感信号，我最终要输出，要控制。在取得这些传感数据之后，我一定要有一个控制的算法，你肯定不能盲目地输出，最简单的PRD控制，两个构成能够构成一个回路控制。现在如果构成更大的系统还需要网络通讯，这些东西是我们在控制领域最最基础的需求。我们把所有这些需求如果简单地看，就是我们各种模块的一个组合。如果我们把这些模块的组合做成一个芯片呢？以前如果我们做控制系统，基本上是拿来通用的CPU，我们拿来做电路，编写控制模块，这是我们的一些方法，现在把要做的电路图全部芯片化做成一个芯片，这个CMC是一个控制芯片。它把输入、输出，控制运算、通讯这些共性的东西都集中在了芯片里面。在这个芯片里面我们除了实现了逻辑控制，我们还把运动控制也集成进去了，因为我们原来搞流程工业，基本上都是逻辑控制，智能工厂里边还涉及到了运动控制，比如说一些电机控制，一些生产线的装备，一些印刷、包装这些用到的很多电机。

这是一个简单的图，我们如果简单地看左半边部分上边是模拟量处理，下面是数字量处理。右边的图的上半部分基本上都是我们芯片内部用到的一些资源，有上面是一些控制算法库、Flash、RAM，下半部分中间这个板块是我们芯片的核心，也是我们自己完全自主的，右边的上半部分绝大部分都是集成了芯片的单元，基本上我们比如说做CPU类的都有这些东西，我们自己也不可能做出一些新东西来，我们基本上都是集成。控制运算CMU这一块，LCP是逻辑控制单元，MCP是运动控制单元，这三块部分是我CMC这个芯片的最核心的部分，这里面等于说把最主要的控制部分我全部是用我们自己的来研发的。右边的下半部分是我们通讯接口，这里面我们把常用的像以太网、CAN、UART、SPI、IIC五都做进去了，所有的这些通讯接口都是可以做到冗余。这个是我们芯片内部的一个结构，在这个图里也标出来了，绿色部分完全是我们自主研发的，红色部分是我们芯片里面一些通用的模块、IP，其他还有一些黄色部分，就是芯片代工厂提供的一些IP，整个的芯片我们做到了自主可控。这是我们可以提供的十多款小规格的CMC，小的以开关量控制为主，大的有256角的，包括和沈阳一起做的工业无线，一般情况下常规应用的128角，或者144角的芯片用得比较多。这个芯片也是我们今年3月份，工信部发布了信息物理系统白皮书，其中把我们的CMC芯片作为复录机里面的一个单元级，作为一个典型的案例列在里面了。工信部组织了国内的一些专家、院士，以白皮书的方式发布的，它这里面刚才也提到了信息物理系统分三个级别，单元级就是我们CMC这个芯片，另外还有系统级和SOS级，他分别举了几个例子。

刚才前面讲到的主要是以CPS这个概念来说。接下来我想针对智能工厂我想说一下我们的解决方案。智能工厂大家可能也听到了很多，不同的工厂它的智能化的方案、智能化解决的目标也不一样，但是我们这里想说一下，智能工厂的目标是什么？智能工厂我们再看中间的这三角，对企业来说，企业经营工厂要的就是利润，有钱赚才是我的目标，但是光有钱、有利润可能还不够，我们还需要有高效，没有效率竞争不过别人，还要节能，现在国家对能源的利用也很高，如果大量的能耗很高，大量产生污染也不合适。现在还有安全，现在安全事故也经常发生，安全是非常地重要，现在安全也是一票否决，还有一个绿色。这一块是我们的五个部分，利润、高效、节能、安全、绿色是我们企业经营的目标，也是我们智能工厂要去解决的目标，这里面围绕着这五个目标，我们相应地有一些原料供应，我们的产品销售，还有企业的智能化、数字化、网络化，这一系列都是围绕这五个目标。

这是我们拿中控作为我们的一个案例来说，如果我们看中控智能化的解决方案里面，整体解决方案，大家看到中间黄色部分智能制造有五大需求，这是从客户的角度出发的，分别对应的是下面的安全、提升质量、降本（降低成本），增效（增加企业的效益），还有环保。中控针对这五个用户的需求，我们在安全工厂、智能优化工厂、绿色工厂，后面有一些整体的方案，这是我们现在智能制造的一个战略，在下面如果我往下看的话，我们针对我们的智能制造有四个示范项目，这是国家工信部立的四个项目，这个后面我会提到。再往下是我们行业的积累，我们20多年的行业积累，这个是我们倒着从上往下看的，其实如果我们从下往上看，这是我们智能制造中控的四个阶段，最底下是解决我们单个企业用户的，一点点积累起来的，最后我们拿出来的整体的一个解决方案。包括最后我们要制定标准，因为企业做到一定程度，你需要把这个东西标准化，那么我们中控参与了很多国际准的制定，这是我们的一个整体的解决方案。

同时，我们也通过示范项目，把我们原来的一些大规模级应用的企业、行业再进行标准化，把我们的智能制造，为用户做一个更好的提升。

这里面我简单地过一下，这是整个中控智能制造的一个实施平台，刚才讲到的安全的解决方案，节能环保的解决方案，我们还有一个智能优化的解决方案，围绕着我们的安全、体质、降本、增效的目标。还有三个解决方案的联合体，一个实施平台、多个行业的方案，这里面也提一下智能工厂关键的技术。我们归纳了八个点，一个是数字化移交，第二个核心的装备需要国产化，如果很多装备都是进口的，很多东西做不好，这里面我们中控几乎所有的核心装备都能提供。还有控制优化，我们针对我们的工艺优化，高效协同，在广泛创新和应用一体化这个平台都需要一个高效的协同，互联互通更是，你一个系统信息都不能互联互通，怎么可能构成一个我们的智能工厂？还有一个节能减排，在设备、装置全场这个级别需要进行优化策略。今天工信部也发布了网络安全的一些管理方面的要求，另外就是互联网+安全，随着我们的工厂信息化、智能化水平的提高，随着互联网的接入，你在风险辨识、预控、应急指挥方面要求越来越高，这是我们总结的一些关键技术。

这里面我们刚才讲了三个实施的平台，我们叫彩虹防御安全工厂整体解决方案，我们这个功能安全是工厂运行过程中本身自身应该具备功能安全。这里面大家看到很多机器人，这个机器人如果你走过去，它根本探测不到你，随便就误伤了工人，这个功能安全可能不够，需要这一块再增加。风险的管控，还有信息的安全，这一系列的这些东西我们在这里都有一个整体解决方案。

它从几个层次，分别是对三大安全的对象，针对人员、环境、资产三个安全的时序，两个安全的维度，七项安全的技术，最终一个目标就是全方位地守护我们的厂区、园区的安全。这个分别是针对我们规划设计、生产护航、危机应对的三个层次，我们从全生命周期管理角度来进行安全的技术体系的设计，这里面我就不一一地介绍了。这个是我们的产品体系，因为刚才讲到的是从技术的体系来说的，这是我们针对产品的体系，从下面的一些设计，再到运行，像这里介绍的TCS900是我们的一个具备三级安全移控系统。像这样的系统它的目标主要是针对工厂在应急处理的时候，它能够把系统正常地控制住，否则的话，缺少这样一个系统，它很有可能就会爆炸，这样一个系统它需要通过国际的认证，要求就很高。

第二部分，智能优化工厂，从我们的智能决策、智能运营、智能操作、智能结构、智能检测、智能控制六个板块，这是我们智能的一些软件，这里我就不一一介绍了。这里是我们信息化建设的一个方案，也不一一介绍了。还有一个平台是我们绿色工厂的解决方案，针对节能降耗、环保治理、固废综合利用等不同层次上都有解决方案。

刚才讲到的都是我们的一些设计架构，接下来我想给各位说几个我们在实践中的一些突破。我们拿刚才提到的四个示范项目，第一个示范项目是神华宁煤是百万级烯烃装备的制造，我们用了一种全新的模式，三项标准，八套国产系统，三大先进技术，一个指导方向，分别对应在这里，我们《中国制造2025》在这里一层一层体现出来。具体工艺方面不多说了，通过这么一个神华宁煤项目的实施，整个生产过程可视化，并且三维可视，把它的产供销一体化，企业制造的时候，生产归生产、销售归销售，计划、协调、调度优化，操作执行优化，生产物流优化，在生产设备和监管上都进行了安全保护。这个是效益，像提质增效方面，在处理能力方面提升了1.5%，对于一个企业来说1.5%的效益也是很好的，变量波动降低30%，这个对我的产品的稳定性有很好的提高，还有一个双烯烃的收氯也有所提升，生产波动减小10%。在安全防御方面，实现事故源头的管理，事故事件由25.8%降到11.3%，因为在实际生产过程中，现在还做不到0事故。另外在燃料成本、蒸汽消耗、设备利用率方面都有所提高。

第二个就是东北制药的项目，是大宗原料和医药中间体的模式，这里面也一样，在生产的自动化、品控信息、防御自动化这一块都做了，这个是效果，降低能耗、物耗、降低运行费用、提高运行效率方面都有了很好的提高。比如说这里面人员从50个人的车间，现在可以变到10个人的一个车间。

这个是我们第三个新疆天业循环经济智能产业园区，它能耗降低2.37%。这是九江石化的，最后看数字来说的话，员工总数减少122%，班组数量减少13%，外操作室数量减少35%。

最后也提一下，作为我们是企业，我们做的事情最终用户需求是我们智能制造的基础，我们在全局规划、统一资源、信息分享、目标导向、有序建设方面都是以用户的需求来做的。为客户创造价值是我们中控的价值观里面的第一条，所以我们一定会把我们的行业积累、工业的Konwhow和用户的内生需求结合在一起为用户做，我们中控在智能制造中有四点体会，不一一念，简单提一下，在顶层设计以创造价值为核心，另外我们建立智能工厂的是我们的大脑，最后标准化的基础设施是保障，中控在实践中探索前行，为中国的智能制造做一个榜样。

谢谢大家！

安冉：再次感谢潘院长，上午参会代表提出来上午的报告比较偏重于学术和创新，问创业的板块会在什么时候，其实我们下午主要就是围绕着创业发展的主题，接下来让我们有请机器人领域的明星企业，纳恩博科技是平衡车领域的领军企业，并且在2015年全资收购了平衡车的鼻祖segway，集万千宠爱于一身，2016年纳恩博和英特尔合发了路萌机器人，今年大会上有一个非常漂亮的展台，接下来有请号称路萌之父，帅哥蒲立来介绍一下在他看来的服务机器人的产业化探索之路。

蒲立：刚刚听了两位嘉宾的演讲，第一位嘉宾讲了在科学的最前沿的领域一些探索，潘院长给大家介绍了相对来说比较成熟的产业情况。我的报告介于两者之间，消费级的服务机器人这件事情已经从实验室走出来，已经真正走到市场里面，但是又不是一个非常成熟的市场发展阶段。给大家汇报一下我们做这个事情的过程，同时分享一下产业化方面的探索思考和经验。

首先我们为什么想要做消费级的服务机器人。大家看到过去十年的发展，特别是技术进步带来的发展，机器人有传感器、运算器和作动器。在传感器过去的十年里面我们的深度识别传感器、关系测量的传感器包括LiDAR和麦克风阵列的进步速度迅速，惯性传感器05年的时候要50美金还特别大个儿，现在几块钱人民币装到手机里，每个智能手机里面都有这样的传感器。这样的技术进步带来的是开拓了新的需求，摩尔定律到现在非常好地运转了这么多年，每个手机里面的处理器的处理能力和功耗和成本都得到非常大的提升，可以做很多很复杂的算法。比如深度学习，最近几年很火的深度学习算法也可以在嵌入式处理器里面真正跑起来，作动器方面没有前两项那么大，ninebot9号平衡车在移动方面可以做到非常高的精度，可靠性也增加了，同时成本降低。三个方面的技术进步带来的变化，能够让我们的机器人走向更复杂多变的环境，同时学习并且处理更多元化的任务，这是为什么想要在这个时间点上做个人服务类的机器人。

为什么一定需要个人服务类的机器人？虽然基础的技术都具备了。中国从1953年、1982年、2000年、2010年的人口分布图，可以看到老龄化在发生，五年十年后我们在很多个人服务领域可能会出现人力不够的情况。在机器人讨论越来越多的时候，大家也会觉得机器人会不会以后把人的工作抢了，人就没有工作了，大家失业了。这也是一个很好的问题。美国从1979年到2012年各个不同种类的职业占比变化，大家可以看到，从事技术或者专业类的职业在不断增长，从事个人护理或者服务类的行业也在增长，主要从事人和人之间的交流，工厂里面产业工人或者做重复劳动事情的人员减少，被信息化接替了很多。美国失业率并没有什么太大的变化，我们能看到只不过  重复的功能性的劳动逐渐被自动化被机器人代替，但是情感类的行为或者创造性的行为仍然是人类在做，机器人取代人的工作这样的事情其实不存在。

有了这两方面，这是非常好的一个方向。现实生活中到底存在什么样的问题，还存在哪些重复性和功能性的劳动可以让个人服务类的机器人可以去做？每天生活当中其实花费了很多的时间和精力和体力在步行，比如安防巡逻每天走十几公里，推着老人轮椅的护理人员每天也得陪着老人走很长的距离，我们每天要下楼取快递，虽然不长走的距离不远，今年中国突破三百亿件快递，在工厂里面仓库里面有特别多的捡货或者搬运工作，需要大量的人工，走很长的距离。既然Segway在这个领域取得非常不错的成绩，现在有百万量级的能够非常好地高效移动的设备，这种双轮自平衡的形态有非常好的优点就是占地面积很小，能够在人能够走到的区域里面非常好的非常自如去移动，不会撞到周围的东西。有了这个想法，我们在2016年1月份CES纳斯维加斯联合英特尔发布了Loomo路萌的概念，底盘是9号平衡车的底盘，上面增加了身体和头的部分，有运算单元有作动器，让机器人在真实的场景里面做一些事情。经过一段时间的量产化研发，已经把这个机器人做到量产的状态，这是现在的机器人路萌的样子。刚才主持人提到，在我们的这次世界机器人大会的展位也展示了路萌真机，上面有特别多的传感器，有特别多的视觉传感器，有五个摄像头，有深度摄像头、高清摄像头还有用于视觉定位导航的摄像头，都是不同的功能，也有麦克风阵列，用户可以和机器人做一个自由对话。在机器人里面我们嵌入英特尔的处理器，运行的是安卓系统，每个机器人的应用像开发安卓应用一样简单。当所有的应用建立在底层的SDK基础之上可以在很短时间内开发出来一个机器人应用。

这个平台上代替重复的行走，怎么实现这个事情？提供几种能力，智能行动能力解决方案。两个轮子可以非常稳定地在一个空间里面运转，跟人走路不能闭着眼睛走路一样，需要看周围有什么地方有障碍不能撞上去，有英特尔的深度视觉传感器，很好避障，规划局部路线。但是有了这个能力之后，有很多人其实有点不记路，不知道自己要去哪儿，缺少百度地图或者高德地图，缺少一个导航的东西。我们也有一个面向机器人的云端地图，这个地图跟我们手机上用的导航汽车或者开车用的导航地图是不一样的，机器人所识别的周围场景跟人识别的场景所提取的元素是不一样的。应用到机器人上面，我们会建立这样一套云端的地图系统，让机器人能够在各个不同的场景里面通过视觉导航。

这些能力加起来，再通过SDK提供这些能力之后会做成一个软硬件可扩展可以支撑各类应用领域，每个应用领域都需要大量的移动工作。我们发布这个概念之后收到两千多家来自全球的机构和个人开发者的申请，这些申请我们也进行了选择，我们只是一个小团队，支持的能力比较有限。在过去一年里面选择了一些早期开发者，帮助他们去实现了示例的应用，今年7月份已经将教育和商用版本的产品可以实现真正的销售。在今年四季度，我们会发布一个消费者版本的路萌机器人。

我们看一下有哪些应用。今年1月份在CES上展示的应用，宝马利用路萌机器人平台大概花了35天时间做的应用。泊车助理，宝马车驾驶员开到停车场门口，可以自动引导这个车到空的车位，倒车入库，驾驶员可以下车跟着机器人去他想去的地方。整个应用当时在拉斯维加斯，运行了三天，每天8小时不间断运行，每15分钟有一辆车过来，整个系统非常稳定。而应用的开发不到一个月时间，加上从德国又运到美国去加起来花了30多天的时间。我们刚开始的想法，做一个可移动的平台，有非常好的走路、看路和记路能力平台的想法，实际得到了验证。

在这个基础上我们又在今年5月份联合英特尔做了一件事情，我们在生活场景里面有特别多的送外卖送快递。我们在舞台上让一个机器人通过纯视觉导航背后背了一个箱子，因为是可扩展的机器人，装上一瓶水，把这个水递到英特尔CEO的面前，他手机上有一个二维码，通过机器人上面的摄像头扫码打开后面的箱子，把门打开取到他想要的东西。展示了非常广漠的应用，在我们的生活当中如果能有这样的配送机器人存在的话，那在配送方面需要的人力也会逐渐减少。其实在配送方面大家用外卖或者用O2O软件越来越多，像中国领先的几家O2O企业的外卖小哥送货小哥加起来将近百万人，但这个行业在继续发展，大家对它的时效不是一个小时而是30分钟想拿到的时候，对人力的需求越来越大。算下来的话，可能需要全国适龄能够做这件事情的人超过1%，本身人口规模即便是中国的人口规模也是支撑不起来这样一个产业，一定需要机器人进来帮助产业的发展，让我们的生活变得更便捷。

不止这两个，还有很多开发者跟我们一起做一些探索。现在这个阶段，服务机器人的应用被什么支撑起来？首先得能移动，移动里面涉及到特别多的技术难点，包括多传感器融合、大尺度鲁棒的视觉导航系统、障碍检测、动态规划包括生产的时候还不是那么容易，整个难点解决之后。移动这件事情假设可以解决，同时还需要有交互，就像刚才英特尔CEO拿一个二维码扫码打开箱子，哪怕只是非常简单的交互，仍然需要交互。大家在生活当中遇到机器人的时候或者在机器人大会里面能够看到对于一些普通的用户碰到机器人的第一反映就是我跟这个机器人说话，看这个机器人有没有反应，大家对交互的期待非常高，哪怕只是一个送餐机器人。我们需要远场语音识别还有语义理解等等手段，以前这些手段没有很好在产业界里面研究，这里面涉及到的体验问题，这里面体验提升的空间非常大，这一块也是重点发展的方向。

移动和交互一定要嵌入到实际的场景里面，这样的场景商业模式是什么样的，具体的需求是什么样，频次有多高，使用的密度有多高，其实都是会决定整个场景服务机器人这个应用能不能跑起来非常重要的方面。涉及到场景知识的表达和场景之间的切换问题等等，这些问题都组成现在服务机器人应用基础的点。

还有一个很有意思的发现想跟大家分享一下，在做服务机器人的时候，出现了一些意想不到的问题，可能大家以前觉得做一个机器人我们需要的是非常好的硬件设计能力，能够把这个机器人设计出来，设计完之后需要能够生产做量产，量产确实是很难的事情，我们需要有量产和很强的供应链能力。真正把这个东西做出来，其实还不够，右边是各个不同软件代码的行数。从70年代最简单的操作系统一直到现在用的安卓系统，代码呈数量级增加。而现在看到的，真正要做好一个个人服务类的机器人，它的代码量至少会达到F22战斗机的水平，而代码量随着大家对功能的不断需求增加还会继续增加，这样的软件工作量激增不是在一个固定的环境下面的增加，还是在不确定的环境。机器人工作的环境即便在今天这栋楼的环境和明天那栋楼的环境不一样，怎么做测试，把软硬件结合起来都是非常棘手的问题。如果要做好机器人或者个人服务类机器人，让机器人从工厂里面走出来，从确定的环境里面走出来，走到生活的场景里面去，我们可能需要一些新的组织形式和工作流程综合解决这些问题。

以上就是我们做的一些事情的分享，感谢大家！

安冉：再次谢谢蒲立，接下来的报告嘉宾他是来自智行者科技，智行者科技也是我们国内无人驾驶领域的明星企业，同时它也是本次的承办单位之一的雅瑞资本早期投资布局的一家企业，近期他们刚刚通过媒体发布了近亿元人民币的A轮融资，6.18的时候，他们和京东合作在人民大学校园里展示了低速的专用车，下面就请智行者科技的CEO张德兆为我们分享“智行者无人驾驶进阶之路，从低速专用车出发”。

霍舒豪：谢谢！我霍舒豪，代表智行者科技从无人驾驶的角度出发来介绍一下我们在这方面的探索，我的题目是：智行者无人驾驶进阶之路从“低速专用车出发”。

我们特别是在一些大城市，我们很大一部分都是花在了交通运输上面，它是非常具有想象力的。

第二部分是我们觉得无人驾驶能达到，或者做到比人开车更加安全，因为这是有一个数据，全球每年大概有125万的人死于交通事故，也有统计表示有90%以上的事故原因都是由人造成的，我们觉得无人驾驶技术的引入，能把这90%大幅度地降低，大家可以畅想一下，到以后无人驾驶普及率的提高，我们后面有可能人开车反而是一个造成道路危险的一个事情。

第三点，我们认为无人驾驶技术天生应该是跟汽车共享的概念相结合的，因为无人驾驶的配备才能使车辆真正地24小时运动起来，或者说车辆在城市里边能流动起来。目前一些共享都是车等在某个地方，等着人来召唤，不召唤的时候它还是等在那个地方，利用率还是非常低的，我们认为无人驾驶技术的引入，能解决这个问题。

第四点，我们认为无人驾驶技术是能够实现比互联网产业更大的产值。什么意思呢？首先在汽车上面的屏幕越来越多，汽车搭载了大屏，汽车作为第六个终端，通过这个终端能够跟人去交互，进行一些信息的互通和共享。另外一个作为管道，它能实现一个变现，是一个变现的手段。打个比方，今天我想吃川菜，你坐上车，直接跟车说我今天想吃川菜，因为都是有惰性，他懒于去选择，当人发出这么一个指令之后，车辆就可以把他带到附近的一家可能评分比较高的一个川菜馆，实现一个变现的渠道。

上面都是一些我们在自动驾驶上面的思考，或者说我们觉得自动驾驶能给我们带来的好处，考虑到目前包括技术的原因、市场的原因、法律法规的原因，我们认为无人驾驶技术将会在一些特定应用场景里面去第一步实现它的市场化和商用化。这里面我举了四个例子，第一个是百度车，或者是景区里边的观光车，第二个是特种车辆，第三个是应用于物流行业，就是用于送快递的车辆，第四个是农用机械。这些场景都有一些什么共同点呢？首先它的应用场景不受法律法规的限制，因为其实前不久大家可能都有关注到百度AI大会，米厂长就在五环上面开着无人驾驶车，还被交警给通告了，现在在中国无人驾驶车禁止上路的，在应用场景里面不涉及到开放路权，所以不受法律法规的控制。

第二个是一个相对的刚需，比如说打个比方，以快递物流车为例子，目前国内从事后一公里的快递从业人员大概有118万，在快递行业，或者说电商行业里边人力成本占到50%以上，这部分成本，或者说这部分的人力如果能用无人驾驶的技术来给取代掉，是一个非常可观的数字。

第三个是技术风险可控，在这些应用场景里边，一个是它的速度比较低，能实现一个相对较小的技术风险。

第四个是对于我们创业公司来说，因为它能在这些场景里边能给我们带来资金的流入，能实现一个早期的盈利。

第五个在保证安全的前提下积累数据，因为我们现在采用的这些无人驾驶技术很多都是基于人工智能的算法。这些算法是非常依赖数据的，在这些特定应用场景里边的投放上，能够为我们积累前期的数据。

其实说到特定应用场景，是不是它就比上路的车，或者说在大马路上跑的车实现起来就更简单呢？随着我们越做越深入，我们其实自己也是越来越敬畏这样的一种场景，这种园区的无人驾驶比我们想象中更难，难在下面四点：

第一点，卫星定位的失效。现在很多做自动驾驶的公司都非常依赖一个超声定位技术，在这些园区里边高楼、树木的遮挡会导致定位的失效，我们提出一个解决方法，通过视觉也好、激光也好的建图和定位的手段。

第二点，在园区里边是存在异常交通行为，什么意思？就是我们在大马路上开的车，它还是相对规矩的，按车道来走，人通常不会走到机动车道里面来，但是在园区里面异常的交通行为是非常常见的，我们针对这样的情况，我们有自己的一个目标运动预测的技术。

第三点，目标交通秩序的弱约束，这是一个实拍的场景，这是在清华的校园，可以看到在这么一个场景里面，人车是混杂的，造成了一个给车辆，或者说移动机器人判断的困难，我们会进行目标行为意图的分析。

第四点，路径突发的堵塞，有可能在这个园区今天这一段路就修路了，另外一段路今天有些什么活动，就先暂时是堵住了，这种需要我们做全局，以及局部的路径规划。

给大家稍微介绍一下刚才提到的某几点技术。

首先第一个是高精度建图和定位，建图和定位这两个技术像一个双胞胎兄弟，它们天生就是在一起的，你需要有定位，就必须之前先做建图的工作，建图也是为了辅助定位，这是我们的一个整体的框架。后面可能会有一些案例给大家更清楚看一下。这是一个例子，这是一个校园里边的情况，灰色的部分是我们提前通过激光雷达建的图，大家可以看到视频里有个小车，那个小车是我们真实在跑的车，红色一圈一圈是激光雷达实时采集的数据，通过跟之前的一个地图去匹配，实现一个车辆的定位。这是在软件里边看到的情况，在真实里边我们可以看一下，这是我们自己的其中一款产品叫蜗必达，主要是应用于快递物流行业，它是在一个园区里边进行运动，它是依靠激光雷达去做车辆的定位，实现一个自动的行驶。可以看到在这种楼边墙角的地方，哪怕是RDK也好、插分技术都是很弱的，目前我们能做到的精度是20厘米。

另外一项重点的技术是有一个目标行为及运动轨迹的预测，我们在做运动和规划控制的时候，其实是有这么几个流程，一个是路径跟踪，一个是目标行为的分析，另外一个是预测和规划，最后是实现车辆的控制，这么一个整的流程。在这个过程中我们会考虑到一些路面的信息，包括一些交通标志线，然后交通信号灯，还有一些目标的状况，还有一些地理信息，还是给大家看一下这是我们要实现的一些结果，这是我们在北京一个十字路口采完了图，同时在图上标注了我们的一些车道线信息，或者说路段信息。右边的图上面是有两个移动的点的，是两个人，我们对这两个行人进行了一个运动的分析，不同的颜色代表了它的运动可能性。通过这么一个分析，给到我们一个车辆运动规划的输入，以及一个判断的依据。这是人方面的。

这个是在车辆方面，我们可以看到在这么一个图中，左下方是一个实时的图，大图是模拟的软件里面的界面，可以看到对车辆不同的行为速度，以及它的走向的预测，这个十字路口的非常清楚，可以看到前车有一个右转的行为，而且它的速度是直线增加的这么一个情况。这些技术的研究或者说研发，对于我们的整个无人驾驶系统在园区也好，在城区道路也好，它的稳定性运行是非常有必要的。

这些技术其实是依赖于我们自己经营者开发的一个叫AVOS智能车操作系统这么一个平台来实现的，这个AVOS也是基于Linux和ROS做的一个集成开发，它的特点在于我们把核心层，就是跟自动驾驶相关的核心层，以及跟自动驾驶业务相关的业务层进行的一个剥离，能够实现一个高内聚核的效果，我们首先看一下我们的业务层，包括建图、定位、感知、决策、规划等关键部分的模块，进一步研发可以提供整个系统的性能。我们的自动驾驶不是一个空中楼阁，它是实现落地的，这个落地体现在哪里？体现在他的业务层的灵活性，我们可以根据这样一种无人驾驶技术的应用场景，去定制化地开发我们的业务层功能。

打个比方，我们这个车辆是应用在小区送快递的，我可以在这里面设置我的快递点，或者说取快递的一个方式。再打个比方，如果我们是一辆无人驾驶的扫地车，我可以在业务层开发它的清扫功能，它的一个返航功能，它最终能实现一个不同平台之间的一个统一，但是又有一个灵活性的开发这么一个兼顾的考虑。

在我们的低速车产品里面，这里面应用到了一些关键的传感器，包括以下这几个，一个是我们利用的国产的16线的激光雷达，在我们的眼里，激光雷达在低速车，或者说无人驾驶技术的应用是非常有必要的。国外的产品目前来说还是一个性价比，或者说供货周期的问题，比较难以获取，考虑到一个成本问题，我们会偏向于采用国产的激光雷达。另外一个呢，为了我们整个系统冗余的考虑，我们还是会配备基于千寻定位服务的一个高精度定位，同时上面还会配备一个摄像头。

在计算单元方面，我们采取这么一个嵌入式的方案，是通过ARM+MPDA+MCU的一个组合，我们看一下蜗必达物流快递车的概念，这个视频是在清华校园里面实地拍摄的，它实现一个功能，就是在快递小哥能把他派送的快递放到车里边，输入用户的一个信息，然后用户可以随时去预约这么一个快递，根据预约的时间，快递车直接从一个门跑到另外一个接收地点。同时快递车还配备了一个后台接收系统，能够接受一个多辆车全局的调度。最终用户就是通过我们开发的APP来实现一个取货的过程。这是我们在低速应用领域里边的一个探索，我们的公司发展目标是先从低速载物开始入手，注重从载物到载人，从低速到高速去发展我们的技术。

在做低速的同时，也在兼顾着高速产品的应用，我们是在去年跟整车厂有过无人驾驶合作项目最多的一个公司，这是我们的一个自动驾驶乘用车开发平台，这是在一个国道上面的一段路试的视频，可以看到情况还是有些复杂的，比如说旁边一些非规则的道路，这是一个牵扯切入的路况，通过自动判断实现了一个自主换道。这样的平台从传感器到控制器到执行器都是由我们公司完全自主开发的。

感谢大家，我今天的分享到这里。

安冉：接下来带来报告的嘉宾可以说是一位名副其实的小鲜肉在座的女性朋友一会儿可以看一下，他也是我关系非常好的小兄弟，速感科技的CEO陈震，我知道他今天刚刚满24周岁，他的报告题目也非常诗意，让我们看一下这个报告“为机器赋能‘看得懂’的智慧”，有请速感科技（北京）有限公司陈震。

速感科技CEO陈震在机器人大会的演讲

陈震：谢谢安冉的介绍，谢谢今天大会在创新创业论坛有机会可以向大家来介绍一下分享一下过去我们做的事情。我是速感科技的创始人陈震，今天分享的题目“为机器赋能‘看得懂’的智慧”。我们本身定位而言不是做像智行者还有纳恩博做toC级的消费机器人，我们是做关键的部件，刚才介绍服务级的机器人的时候都提到关于行动移动决策的时候如何为机器人和无人驾驶汽车做多传感器融合的定位和导航方案。其实这里面最关键的核心，我们认为其实我们在做的事情就是给现在的机器人加了一双眼睛，主要用今天的视觉为主的低成本高效的视觉融合方法来帮助这些设备解决在三维空间当中的定位、感知、导航、避障和路径规划，所以起了这样一个名字。

速感科技2014年10月份成立，主要致力于帮助下游的行业客户包括今天的VR/AR设备公司，包括今天的服务机器人公司，还有扫地机器人、自动化叉车企业解决它们的智能设备在实际过程实际作业当中如何去进行自主决策、自主移动和自主定位和感知。今天上午有嘉宾提到，在今天的高校而言，我们这场论坛更偏向青年的创新创业论坛，里面有老师提出，现在很多的高校对于研究生培养计划，对于博士、硕士培养计划里面提到双导师制。很荣幸从2014年慢慢成立公司走到今天，感谢在创新创业的环境下高校包括北航、清华给了我们这样的机会，我在研究生刚入学有两位双导师制，上午老师提到一位导师是学术导师，在整个研究生入学一年到两年时间里面对我们进行学术性的指导，包括我的主攻方向是关于机器人视觉计算机人机交互，如何探讨机器和人之间的交互方式和视觉的交互进程的演进。第二位导师来自微软亚洲研究院的许老师，主要帮助我们通过在清华、北航、微软进行合作间的项目型的建立，我主要担任的课题就是特种飞行器和特种机器人，包括服务机器人、火场救援机器人、扫地机器人和清洁家电机器人，利用整体的视觉感知系统来达到实时的常规性作业。基于这样的环境下，2014年成立速感科技致力于帮助下游的用户解决相关问题。

今年的WRC看到工业、消费两个大的展区，分别展示了今天的服务机器人包括无人机包括快递机器人、扫地机器人，还有AR/VR设备。我们看到在过去的三到五年时间已经不断融入我们的生活，通过一代两代三代不断迭代，让它们更好满足我们之间的用户体验。在这些体验过程当中，大家可能没有意识到在整个体验过程当中视觉技术在里面起到非常关键和决定性的作用，它决定了在整个用户体验当中包括我们的扫地机器人产品，包括AR/VR设备如何更好地满足用户端在使用防晕眩、更智能的行走这样一些相关问题。

提到视觉技术不得不说在过去的30多年将近40年时间里面，视觉技术的起源和发展的关系。30多年时间机器人行业一个重要性的里程碑事件，美国斯坦福机器人研究严在1980年提出来智能移动机器人shakey，当时搭载了几乎所有市面上电子行业能看到的传感器，包括电子摄像头、微博测距、接近传感器，整个完成了自底向上的顶层设计分层设计的智能机器人。这套机器人在当时可以完成局部的环境数据采集，达到局部的路径规划，在当时应该是这样一套自底层向顶层。我们分析底层有机器人的移动层、决策控制层，中间层有系统中间件，顶层有机器人的交互系统，基本这套系统在今天所有的智能设备里面一直是在沿用。1980年shakey机器人的发明自此拉开智能移动机器人研究的大幕。

2004年美国发射了两颗火星探测车，机遇号、勇气号，当时应该是全球最早搭载多目立体视觉传感器的探测车，视觉领域应用的这些设备都是最典型的军转民甚至是航空器转民的过程。最早搭载的好奇号的火星探测车上通过双目电子摄像机模拟人眼拿到深度信息，就是今天的距离信息，更好地帮助它在未知的环境下进行移动和决策。在这个时间点2004年提出了一套视觉的同步定位与地图构建算法VSLAM，今天被应用到各种各样的智能设备里面。2013年中国的第一台月球探测车玉兔号发射升空，搭载了更为先进的技术，2013年在军方包括航空器里面已经开始应用结构光技术的传感器，利用双目立体视觉特别是主动光源的结构光和TOF光源进行未知环境下的探测。在2013年之后的2015年、2016年明星创业公司深圳大疆发布SLAM双目立体视觉定位导航系统，可以实时提取出前端人的信息、环境信息，让环境和前景进行分离。我们大家都玩过大疆最新的精灵4，上面有自动跟随的系统，主要应用这样一套立体视觉的成像方法，帮助锁定移动物体进行跟踪。

2015年GOOGLE发布了Tango手机，美国的创新公司发布了结构光传感器，2016年微软发布了HoloLens传感器，在今天的VR/AR设备，结合最先进的视觉传感器以及视觉传感器背后的溶融合视觉方法，解决地图构建和环境自身定位的相关问题。整个发展过程当中可以看到，传统的计算机视觉领域CV领域在几何学上一直分有两个重要的研究方向，就是今天的学习几何和非学习几何。学习几何过去五年为机器学习深度学习为代表的，包括今天的卷积神经网络，还有搭载的浅层和深层的深度学习，可以帮助我们解决识别感知、场景语义相关的方式。今天可以看到的最早把字符通过16线的分割来进行模式识别，通过搭载一个浅层的深度学习网络，可以帮助它进行更好提取到高层的语义特征，进行整个特征识别。在今天人脸识别物体识别做得非常好了，特别是人脸识别前段时间Image.Net宣布结束它的时代任务已经完成。今天大的明星创业公司包括商汤、旷视做的事情已经把人脸识别包括今天的学习和感知的算法提升到一个堪比人甚至超过人的高度。

过去三年时间里面ICCV包括CVPR大会上更关注的一点和更新的起点，在非学习多面几何里面的实时性的SLAM，同步定位与地图构建的算法原理。今年国际的计算机视觉大会上，我们看到戴文森教授提出深度学习和实时SLAM结合帮助我们进行整体的场景语义和同步定位的理解。SLAM系统究竟是什么？为什么过去五年当中可以说是一夜爆火，几乎看到的所有智能硬件里面都应用到这样一个SLAM算法技术。简单来说，同步定位和地图构建智行者刚刚提到，很长一段时间里面被人们认为是一个鸡生蛋和蛋生鸡的问题，达到一个精度的实时定位需要高精度的地图，依据地图能够知道在环境当中的具体位置。第二，我只有知道了具体位置才能对一个未知的环境地图进行更好的拼接地图构件，需要同步地位和地图构建不断相互补充融合迭代，达到非常理想的实时定位效果。举个简单的例子，让一个机器人在执行任务的过程当中让它看到冰箱并且去抓取冰箱里面的牛奶，这时候用的是学习几何里面的识别和感知。第二点，我如何让机器人从我现在的位置到达冰箱的位置，在到达过程当中选取最简单最直接的路径，并且在过程当中如果有人阻挡有障碍物要学会躲避障碍物躲开人。在这个过程当中应用的是SLAM技术。

在SLAM技术里面，我们认为它有三个关键式的里程碑，最为关键的里程碑2003年英国帝国理工学院的安卓戴维森教授是当时最早提出来MonoSLAM系统，它的诞生到今天影响了很多服务机器人厂商。全球的家电领导者戴森推出的唯一一款扫地机器人应用的就是戴维森教授在2003年提出的MonoSLAM系统。软银最近一段时间增持了IROBOT5%的股份，IROBOT最近五年股价从30块钱到110块钱/股，整个过程当中体现出SLAM系统朝着实时性、低成本、高效的视觉融合的方案演进。基于SLAM系统和基于图形图象的视觉VSLAM当中可以延伸出来不同跟机器人的决策相关算法，包括融合定位、路径规划、检测跟踪和自主导航，速感科技在过去三年多的时间里面，基于核心的VSLAM系统四个不同方向进行更深一步的研究，为下游的工业和消费类的客户体了四个方向上的算法和相关解决方案。

在2012年，我在实验室跟着师兄师姐一起做项目，用当时2010年以色列的PrimeSense和微软发布了第一代Kinect传感器，我们在实验室进行系统性搭建用了这样一套传感器结合英特尔的嵌入式计算机。当时搭载这样一套视觉系统整个的功耗还有当时的实时运算处理效果，在机器人无人机上考虑它的有效载荷，整个成本报价，在去年年底把整个前端的视觉采集装置和后面的嵌入式计算融合到一起推出了传感器M32，今年推出M01，可以达到1瓦以内的实时功耗，整个定位采集的数据可以达到90赫兹，整个传感器的重量只有20克。现在面向下游的企业推出来的这款传感器的价格是200块钱左右。在2012、2013年国内也好包括国际市场也好，在各个大会上已经看到，所有的算法所有的图形图样的算法一直朝着小型化、模块化和前端化的趋势上走，

今天也看到非常非常多的前端传感器公司在开发FPGA，包括在DSP还有自己的SOC上进行开发，都是朝着芯片的专用化包括算法的专用化和模块化方向上做。在整个VSLAM系统里面如何去选取到不同的市场特征点，作为整个坐标原点，我们的视觉算法和单纯的依靠成绩码盘的服务机器人做的整个视觉效果的对比，对于SLAM系统里面分了前端后端两块。最主要的一块是后端进行回还检测，整个服务机器人里面刚刚蒲立学长讲过，我们遇到即使是今天的会场环境下，有非常非常多的环境问题，包括毛毯、地毯、上下斜坡，这样过程当中我们所用到的贯导仪器失灵的程度非常大，我们必须依赖其它传感器的融合来帮助服务机器人进行作业和执行任务过程当中解决定位精度和零偏漂移的问题，我们应用的是视觉的办法。蓝色的线是我们今天看到的视觉，除了进行回还检测，在局部特征的时候基于所有的市场特征进行全部回还的优化。

速感科技推出的扫地机器人视觉传感器

作为今天而言，现在的云计算成立更多成为大家所用的功能，在今年的6月份美国IROBOT扫地机器人厂商发布最新的如何利用深度学习，后端云计算和前端服务机器人进行更好地有机结合。首先在第一步可以利用视觉SLAM算法对家庭地图进行构建，视觉加载了比其它二维线状、激光、雷达，惯性测量单元更具备的图象信息，所以在地图构建过程当中可以进行嵌入式本地化的特征场景识别，包括识别到家庭里面的沙发、家庭里面的电视。第三步，可以基于这些特征点把这些高维的特征点通过深度学习的方式上传到我的云端进行云端的更深层次的理解，包括场景语义的理解，场景的分割和地图标签的标注。

最后一点，服务机器人可以基于云端深度学习的理解，对家庭场景进行更深层次的理解，从而对家庭场景达到特定任务的执行。今天的扫地机器人按下开关进行全覆盖式的路径规划，今天以后在Irobot可以有针对性进行特定点、特定场景的工作和作业。我们在今年的5月份面向全部的下游客户推出来扫地机器人视觉关键部件，刚刚提到对于扫地机器人从过去的17年左右的时间一共分为三代扫地机器人。第一代扫地机器人做类布朗形式的乱撞，不会搭载任何传感器，碰到墙壁就会旋转135度进行下一个位置的清扫和作业。第二代扫地机器人，随着工作时间的累计和增加，陀螺仪、码盘的数据随着飘移的程度越来越大，我们在今年5月份推出第三代扫地机器人关键传感器，让整个扫地机器人和未来服务的服务机器人达到更低功耗的智能行走，有效降低漏扫率和重复清扫。

在工业的场景里面，WSC会议上也有一些下游的合作厂商利用我们的SLAM定位控制器帮助现在的做HV的厂商解决在物料运输过程当中HV的自然导航和有特征点和有mark点的相关信息，SLAM最核心的应用场景基于消费核工业的两个场景。

最后介绍一下我们的整个产品系列，我们是做一家toB的解决方案厂商，面向下游的客户提供了包括消费级的核心传感器、工业级的导航定位控制器，我们和英特尔合作的服务机器人开发控制平台，这样一个开发控制平台在过去一年多的时间里面已经帮助国内的30多家服务机器人厂商解决了它们服务机器人商用具体场景里面的场景对接和场景落地问题。

谢谢！

安冉：再次感谢陈震，接下来带来报告的嘉宾是来自水下机器人领域的明星企业深之蓝，深之蓝的水下产品涉及到军用级和民用级的产品，可以说是遍布了水下的各个领域，前不久深之蓝科技也发布了新一轮的融资消息，是由雅瑞资本、索道、顺唯等共获得了1.1亿元的投资，下面有请深之蓝的总经理魏建仓魏总带来他的报告。

魏建仓：大家好，今天非常开心得到王老师的邀请跟大家探讨一下水下机器人发布的历程，我是军人出身，水下这个行业也很特殊，它不可能避免军事方面的事情，因为我们看到很多的新闻报道，包括去年我们在南海捞到的，包括最近美国在炒的南海事件都跟这些东西相关。

最著名的马航事件中，蓝鳍金枪鱼也是进入了全中国人民的眼帘，我想说水下机器人应该如何进行生存？欧洲是我们做战斧导弹的公司，在美国波音、路克马丁等最后都会进入大的集团，很难出现创业公司的发展。

在中国，我们赶上了一个好的时机，我们有这样一个创业大潮的情况下，我们从军队出来的，有机会做这样一个事情，当然还是在一个初步的阶段，我原来写的题目就叫做军民融合，我们叫军民融合的水下世界，我们叫探索也可以。无人潜水器应该是在我们20世纪60年代就出现了，不是特别新的东西，但是原来主要是在军事和工业方面，我们原来的潜水器有几个类别，一个叫缆控的水下机器人，基于水面的单元来遥控，完成水下作业和水下的一些特殊任务的一些遥控的机械，也可以叫机器人，因为人不可以到达，它可以代替人来工作。

还有一种这样的自航行器，一种是我刚才说的蓝鳍金枪鱼，就看的我们中间这个，上面有深之蓝龙的子样的，另外是水下滑翔机，这个是一个海洋探测设备，我们一艘军舰捞了美国一个，特朗普总统还声称不要了，当然在军事方面有极大的价值，在海洋观测中，我们对海洋的认知上面有非常重大的一个作用。近些年来仿生机器人也是大量地出现，包括机器鱼、各种各样的机器水母、还有机器螃蟹，类似水里的机器人。还有人形的，当然跟框架式的没什么区别，只是做得像人一样。

从深之蓝公司出现以后最早做一些军事上的东西，军事上的东西要求是非常高的，因为我们要在真正的大洋里去应用，要在水深几千米的地方，要在洋流很大的地方去用，一个创业公司光实验费都是很难承担的，由于我们公司特殊的情况，我们能够借用军方的一些船只和航次。刚才看的上一页的设备其实我们已经达到了军方使用的一些要求，而且军方也进行了批量的采购和应用。

后续做这个产业就开始想这个事情，如何让我们这些水下的设备，或者水下的机器人跟我们人的生活相关？我们就开始探索这方面的一些事情，这是我们做了一些产品，这两个其实在展示一个水下的平衡车，那恩博做水上的做得很好，现在水下的也出现了，当然水上水下有不同的技术特点，一会儿我给大家来介绍。

这个方面的市场预期这是人们自己编出来的，其实工业级的市场预期是相对清楚的，因为来自于国家预算，预算出来多少就有多少，在消费领域其实完全是引领型的行业。就像我们苹果当时出现之前，像这样的智能手机你说它的市场量很大，其实它是首先得这个东西诞生出来，这个市场才会出现。靠这样来引领这个市场，刚才我已经说了一些，做这个行业确实比较困难，因为一个是西方肯定是对中国严格的技术封锁，这是毫无疑问的。因为这个跟军事的相关程度太高了，另一个就是海洋实验，实在是成本太高，而且过程非常地痛苦。因为你必须在海上漂着，在海上一艘5000吨的船在海上停留一天的费用得将近100万，而且人在上面基本上处于不停地吐的状态。工作效率会比较低，整个积累过程比较慢，所以说在国外一直都是一些大公司在做。

在市场需求方面，其实水下是绝对的刚需，第一就是有些事人下不去，我们超过几十米的水深对人来说就是一个很大的危险，即使我们有这样的饱和潜水，那样成本也非常地高。在一个刚需的情况下，肯定是有很多的我们要去做的东西，必须要去做，要不然这个事干不了，我们最近也是做了很多这方面的一些工业上的应用。包括十三陵水库他们一个十几年没有关上的闸门，通过这样的机器人就可以去关上，它所完成的是一个事件，其实起到了一个非常大的作用，就那一下，怎么样才能做到需要这样一个设备。当然在打捞救援和搜索方面，现在市场也在大大地增加，主要是一个是搜寻水下的证据，因为很多人作完案以后把胸鳍都扔到水里了，随着司法体系的完善，证据链要完成，必须要找到，无论扔到哪里都要找，也增加了市场的需求。这是在南海捞的事件，军事需求就不用说了，现在美国人也在炒作，其实就是为了扰乱咱们，对于很多事情我们还是要坚定不移地去把它完成。

在这个行业，我一直说水下不是一个成熟的行业，不像无人机行业，不像我们做工业机器人这样的行业，大家分工很精细，有成熟的配套商，有做算法的，有做减速机的，有做电机的，在这个领域比较糟糕，没有那么多的供应商，所以说做这样一个公司，你要想把这个产品做到能够使用的程度，那你就得什么都做，这显然来说对一个公司来讲是很困难的。但是我想这个事情又没有别的办法，要么不做，要做就它的把它搞定，就这样我们自己也是在摸索这个过程中，坚定不移地形成了这样的一个看法。其实我们所有的创业公司，我觉得都一样，其实市场需求是非常清楚的，一直是摆在那里，不过市场需求你就看得准、有大的、有小的，但是我们企业自身具备的能力是否能够满足市场的需求，这个就是让我们自己去考察，去来仔细地思考，我们的企业能活多久，我们的能力是不是能够支撑我们一直地向前去发展。

我这里做了一个简单的意思，我们很多早期创业公司做出来的根本就不是产品，甚至连设计输出都不是，可以说是一个不完整的设计输出，这样的话，你自然很难找到市场，因为早期靠融资，这很正常，因为要经历这个过程，企业一开始建立，像小孩生下来一样，要一步一步地去走。其实经历的从设计输出，我们最后能够形成一个完整的设计输出，但是这个完整的设计输出依然不是产品，跟商品还是有很大的距离，商品是能够卖出去为客户创造价值，最终能体现你企业自身的价值。

水下这个行业是一个特殊的行业，我们又得做那么多技术模块，又得让产品落地，所以说我们也是引入了一些我们像华为早期就是做了这样的工作，从IBM引入系统，我们也是跟这样大的公司在学习，同时植入我们自己的一点想法，我们形成了这样的一个自己的研发管理体系。这样保证我们在水下行业能够保证正向地不可逆的增长过程，那么是技术的一点积累和市场的一点积累，这个是需要体系的。对于创业公司来讲，早期这个事情其实很关键，这是我们自己的一点思考。

这个是我们一个水下机器人衍生的四代，从我们叫江豚一代、江豚二代、江豚三代、江豚四代，也是经历了一个非常艰苦的过程，我们江豚一代出来的时候很难找到市场，第一推进器得从美国买，自己做不了，自己做集成，做出来的价格也很高，又没有品牌，怎么卖？又做第二代，运气比较好，受军方的特殊要求，我们能够形成了一些市场。直到第四代，我们才把我们核心的水下的推进技术攻克，这样我们的产品太能够达到国际级水平，我们在长江上可以很好地使用，我们在南海蓝动调查中成为最先进的设备，超越了老外在任务中的表现，这样自然而然就能形成市场。第一能替代国外的市场，第二我们也能够进入他们的市场，我们这个叫抢钱的过程，企业就两个过程，一个是抢钱，一个是创造需求去赚大钱，抢钱最容易，你得有抢钱的本领。

这是海翼的研究，我们已经超过了老牌军工机构了，现在都是以官方身份拜访深之蓝，海翼这个出现过很多次了。我们一个是自己搞一些核心的器件，民用领域坚持搞自己的产品，我们跟中科院的沈阳自动化所在合作，在企业发展过程中需要三部分能力，第一部分叫行业能力，我们有很多专家、有院士，他们做了很多这方面行业的研究工作。另一个叫纵向的实现能力，就像我们做手机一样，苹果就做得很好，华为也做得不错，但是手机的原理谁不明白呢？你能不能做出来？这是第二个能力。第三个能力叫企业的管理能力，包括你的研发管理体系也好、绩效感觉体系也好，这些是导致你组织能力成长了，你组织能力成长了能做很多产品，每一个都做得很棒，能满足市场的需求。

这些刚才我吹牛的那个东西，水下核心的推进器我们完全超越了美国人的水平，这个我们开始抢他的钱了，他在国际市场上卖七千美金一个，我们卖四千美金，可以把他的钱抢过来，首先得要能达到客户的要求，达到使用指标的要求。

深之蓝这个公司连我自己都认为有很多我们都没有想到的地方，它出现在一个特殊的时期，成立在2013年1月份，这样一个行业的基础导致我们有机会在工业、军工、消费和商用都涉足我们的产品。其次，我们认为在这个行业内，深之蓝是有机会发展成为一个生态型企业，因为前边做了军事和工业方面的技术积累，所以说导致了我们现在能够在消费和商用的市场出现一些新的产品，这是我们叫白鲨系列，主要是商用和消费，这个是商用系列。昨天张昕宇和梁红夫妇在贝加尔湖的直播就是用的这个设备，直播还是比较成功，对我们来说宣传也很好，在线人数很多。而且这个产品也获得了德国红点大奖，也是第一个获得也被德国的艾森博物馆永久收藏了，因为是这个行业的标志，这是我们真正进入消费级的产品，大家看一个视频，这个视频可能把这个东西给大家介绍清楚了。

这个产品我们是5月中旬开始在美国众筹，然后这个月已经进入了模具的梯度阶段已经结束了，已经进入量产的组装阶段，现在只是发布了几个月的时间，有将近一万台的订单，应该在今年下半年一个主要的展会，与其不会少于3万台的订单，这是现在预计的情况。这样的产品出现要基于我刚说的整个的技术平台体系，怎样从我们的技术做到一个能够给人带来美好体验的产品。这个过程在成立公司的时候我不可能想到做它，如果说一开始就做它的话，可能这个公司也发展不了，但是一定要坚持和专注这个行业，专注于解决这个行业内最基础的问题，这样你能够获得很多商业的机会。

因为有了这样一个产品，有了这样的一个产品的配置，公司也获得了一个相对快速的发展，我们也建立了自己的生产基地，因为你明年有几万台的交付，乐观一点有十万台的交付，后面要解决品质的问题，要建立国际品牌的问题，在知识产权方面我们做了比较多的工作，在欧洲和美国都申请了我们的知识产权，因为我们是首创，他们在这方面是没有的。因为有这样的产品出现，我们后续也在做这样的一个消费级的无人机，完全具有在水下自主跟踪功能的无人机，其实就是水里的无人车，我认为水里的无人车落地的速度要比陆地上快得多，因为它没有这么复杂的周围的人的干扰环境，它只需要解决客观客体的问题，你只是在特殊的场景应用，就是在大堡礁、潜水等应用，2018年1月份我们在CES上也会展示。这是包括雅瑞资本在内，我们获得了1.1亿以上一个融资。

现在公司还面临很大的问题，就是供应链的问题，怎么解决供应链，怎么解决品牌和品质的问题。公司一开始我们就想在这个行业内成为中国的一个领军企业，我们当时创立的时候，我从军队出来的时候就知道中国缺这样一个企业，确实是没有的。当然，水下这个行业天然又存在神秘的色彩，为人类水下资源的开发提供更多的保障能力，为我们获得更多水下的资源，是一个必备的设备，所以在整个系统能力发展方面，我们将投入更大的力量。同时，在市场方面会非常清晰地展现在那里，马上代理商就起来的，全球就要上线了，因为我是军人出身，我们在公司的时候起了一个很响亮的口号，叫：“走进深之蓝、走向强国梦”。谢谢大家！

安冉：感谢魏总，下一位嘉宾也是今天最后一位主题报告的嘉宾，他是曾经北航科技论坛的版主，鼎鼎大名的刘淼博士。他所在的友衷科技目前的操作系统和液晶显示系统已经走向了前端市场，和众多企业完成了配套，那么就让我们掌声有请友衷科技联合创始人、技术总监刘淼博士。

刘淼：最后一个主题，我尽可能多给大家放一点视频，让大家轻松一下。我们关注的是汽车的座舱，实际是汽车和人的交互接口，你坐到驾驶室里面和汽车打交道，第一眼看到的是仪表盘，然后跟它形成一个交互。它反馈的是汽车自己的信息，报警或者相关的一些状态。

这个领域其实是一个巨头的领域，这个数字来自于行业调研，未来五年从2015年开始，到2020年，整个汽车的座舱电子增长率超过30%，在2020年整个规模会达到432亿美元。从这里面也给我们带来很多的困惑，像我们这种非常小的初创性的公司，2015年10月份成立，从座舱的仪表开始切入，这是我们最初选择的方向。为什么从这儿开始？大家看到，从2013年开始，市场上50万左右的车宝马、奔驰、凯迪拉克会配置液晶仪表屏，这是一个比较好的切入点，正好跟我的相关背景能结合起来。因为这些需求的引领，整个液晶仪表的配置基本成了行业的趋势或者是必然。我经常给大家举一个例子，回想一下我们功能手机到智能手机的升级换代过程，谁也没想到这么快，一两年的时间所有的功能机没有了，我们现在开车的时候传统的指针仪表，因为各种需求的增加，将来可能车上不会有传统的仪表。最开始软件作为我们的核心技术，作为小型公司切入主机厂比较困难，后来不得已做了主机厂的一级供应商Tier1。

众泰T700的量产，这是一款汽油车，预计一年10万辆左右的销量，每台车配一个表，演示的视频是我们表上的四个主题，车静态的时候开。我们公司的业务模型，首先触手可及是什么概念？做一个液晶仪表，所有的东西过一个汽车级的安全认证，这里面意味着车上的处理器其实比手机大概滞后五年。可能现在我上车能满足汽车级要求的处理器，举个例子，手机可能看一下苹果的iPhone 0—40度的应用温度，在汽车上要求座舱里面零下40度到85度的温度区间，对应的处理器要做到105度的范围。这个处理器落后，所以我们就需要通过软件优化，尽可能赶上现在的手机操作感觉，这就是一个难点。我们从汽车级的稳定性开始做起，研发我们的核心技术，相关的一些软件，我们需要有自己的产线有自己的工厂。建立了一个自动化的产线，靠这些量产车型的支撑，最终我们的目标要做智能交互和车上的数据通道。我的仪表有车上总线上的数据，整个车的状态，什么时候需要保养，整个车行驶了多少里程，地图导航信息都可以跟仪表进行互通。这个是汽车未来的入口，我们先把这个入口占住。

作为一个汽车液晶仪表我们有哪些挑战？首先用户体验至上，整个系统要稳定和流畅，流畅意味着不像手机可以卡顿一下，用安卓几个软件卡一下屏无所谓，但是踩一脚油门，转速表一旦有一点卡顿，用户第一感觉你的变速箱有问题了或者燃机有问题，通过软件要把它优化到60帧/秒的刷新速率，不能有掉帧。开发周期长，长不一定是好事，中间可变因素太多了。来自于车厂的需求经常变，来自于产业的需求也会经常变，而且我们有一个专门的设计团队，我把它看成不是一个简单的工业产品，看成艺术和技术的结合品。明年有一个车型什么时候上市，我们必须按时交，delay我们要赔钱的。我们的AutoIO OS系统满足要求，我们的系统有一个很快的启动时间，如果无钥匙进入，拽开车门的一瞬间，坐到车上希望看到液晶屏正常显示仪表的信息。对比手机的话，开机时间很少有小于10秒钟的，我们1秒多一点显示信息，按照汽车级的开发标准有一些相关的认证还有整个体系流程的认证要过，这个也会对我们整个开发带来很大的成本提升。力争用工具保证它的稳定性，不是靠人，主机厂最喜欢看到的东西，按照它的流程，按照我们厂商自有的平台或者自有的工具开发方法把你开发出来的产品稳定起来。不能说今天是我开发的可能这个东西就稳定了，明天这个东西是别人开发的，这个稳定性不确定了。主机厂关注的是过程控制。

刚才讲座舱，座舱仪液晶仪表是其中以前大家没有关注的点。今年大家就能看到，其实座舱内多块屏之间是有一个互通互动的需求，早在去年5月份就推出了JetCast多屏互动协议，把手机屏和车内屏连到一起。手机的导航地图可以投射起来，依靠手机可以做身份识别，可以用自己的个性化定制，甚至车上的一些信息，当前手机知道这个路段的限速信息，车上对应的仪表屏可以报警。手机投屏的时候地图是在汽车屏显示的，现在导航最怕来了一个电话接还是不接，仪表相当于电话的第二块屏，接电话没有关系，我们跟百度、搜狗还有凯立德实现了对接，导航软件可以投射到我们的仪表上。

多屏互动，左边是仪表，右边是信息娱乐系统，上面还有HOD，实现地图的投射或者相关信息的投射过程。刚才讲了我们做的一些产品上的东西。今天的主题是世界机器人大会，我把我们的产线给大家讲一下，最开始创业的时候非常过度关注技术，你这个东西能不能做出来，谁在用，真正做公司的时候发现，厂商关注的是这个东西不是能做出来，是能不能造出来。刚才随随便便一说一年十万辆车，摊到每个月大概是一万辆，摊到每一分钟上大概就是两分钟要出一台车，或者不加班的话两分钟出一台表，这时候靠非常稳定的持续的生产线来去做。为此我们建了自动化的生产线，其实在传统的汽车零部件上，包括在国内参观过芜湖大陆，还有伟世通、德尔福，去看去比较，自动化程度比较高的产线比较少。

我们的产线思路，整个相关的工序大部分能用机器人完成的就用工业机器人完成，可以防止人工的误操作。产线上每个工位都有一些防错的设计，保证出错的东西不会流到下家去。不得不用人工操作的东西会有机器视觉配合检测，保证产品的高度一致性。我去年规划的一条产线视频给大家看一下，现在这部分上下链还是靠人来做，也是第一次规划。首先机器识别二维码什么类型的板子，插排线不得不用人来去装，贴胶的动作还没有实现自动化，当把这几个东西放上以后，送给机器人。这个机器人有一个力反馈的电机，人打螺丝的时候，这个扭曲大概几个小时校一次，每一颗螺丝到底使了多少扭矩固紧有行业标准。我们通过自动化的带力反馈的装置，把每一颗螺丝都可以做记录。组装完送到下一站有一个检测，包括屏上的坏点，亮点、暗点还有整个仪表的功能检测，每个IO口，每一条数据总线，每一个转换器，这边有一个测试项。测试好的产品流转到下一站去装后盖。大概是这样一个组装过程，一站一站流转下去。条码绑定，板子上的二维码和后盖上的二维码做一个绑定。

总体来说，机器人产线是我跟一个师兄北京艾力特研发的，当然这个产品不能算3C，算是典型的电子产品组装线。有几个问题需要解决，首先视觉的应用，今天也说了机器视觉，做了很多，前面几位演讲嘉宾也去谈，首先带视觉反馈的精准定位，现在在产业界应用比较困难，这个反馈我希望做到实时反馈。假设想象一下刚才插排线，为什么人每次能插进去，用机器的话线有可能是弯的，有可能跟某个地方做了干涉，尤其在插的过程中一次插不到位，不能在插之前看一眼，插之后再看一眼，整个插入过程当中去做实时的视觉反馈。视觉的分捡，以前没有想过，自动化线上做分捡，刚才看到螺丝，实际有一定的不良率。假如说这个螺丝是一千个里面有一个坏的，那意味着我这一个表12个螺丝，每天生产三百个表，有三个表卡住，意味着整个线停下来，必须进料的时候对螺丝进行视觉分捡。

多功能手爪是整个产线的瓶颈，机器的负载有限，用一个五公斤六公斤的机器人，正常来说标成五公斤不可能把负载做成五公斤。大概一个三公斤的负载，我的整个表本身的重量大概在1.5公斤到2公斤范围，手爪有抓取动作还有电铺，电铺一公斤多，很捉襟见肘。如果手爪可做多功能的抓取，有吸盘，更适合我们的产线。力控制和反馈，整个过程没有做力。整个产品的可制造性的设计，现在产品一直在提倡机器换人，怎么换？把人从产线上拿掉，把机器摆到人的位置上让它干人的活儿，这个事情可能吗？比较理想化的想法，换句话说大家最希望这么干，事实上为什么做不到？你的产品在设计的时候就不是为机器人生产来做的，要求我们从头设计的时候，这个东西怎么去做自动化的生产。

简单说这么多，谢谢大家！

安冉：感谢到论坛的最后还是有这么多嘉宾来支持本次论坛，难得这么多年轻的朋友聚到一起探讨创新创业的相关经验交流，建议大家往前坐一点。下面这场是人工智能与机器人创新创业圆桌论坛。主持人是中国人民大学教授博导、雅瑞资本创始合伙人兼总经理张瑞君上台，有请圆桌嘉宾，蒲立、张德兆、陈震、魏建仓、刘淼。

张瑞君：各位年轻的创业者们，请坐！非常荣幸，也非常激动，因为我今天看到了前面这几位在台上去演讲他们的产品，真的非常自信、非常地兴奋、非常地性感。这些年轻的创业者们让我非常敬佩，他们赶上了国家的创新创业时代，去实现自己的梦想，敢于探索和创新，今天他们的产品也折服了我们在座的所有的同仁们，下面我想跟在座的这些创业者们做一个小的分享，我想这些问题也是我们在座的各位确实想知道和知晓的。

我们知道在创业的路程里边，有各种各样的坑坑坎坎，我们都是在不断地筛选过程中一步一步向前，今天能够幸存的站在这个讲台上的创业者们都有共同的特质和特征，他们的企业我们都进行了投资，所以我对他们还有一些了解。

我想问几个问题吧，蒲立是在国外得得已经非常出色了，今天他勇敢地从美国回到中国创业，你的想法是什么？为什么想回来？

蒲立：其实这个想法挺简单的，当我们看到机器人这个产业，特别是个人服务机器人这个产业，有机会，有一些技术的发展带来机会的时候，我觉得这是一个非常好的时机，因为创业这件事情本身就是讲究一个时机。当这个时机来临的时候，可能需要一个最适合于做这件事情的一个场所，或者一个环境。正好在2015年的时候，中国那个时候也在提出创新创业这样一种新的趋势。我们也看到做机器人这个产业需要背靠一个非常强大的供应链，经过过去十多年经济的发展，所有的做机器人相关的，特别是个人服务类机器人的服务链都在中国，正好有纳恩博这个企业，决个这个决定。

张瑞君：另外一个，魏总，我知道您是军人出身，您当着好好的解放军，为什么想自己创业？

魏建仓：今天是雅瑞资本，说干货，这个说起来跟体制有关系，我们军队有军队的管理体制和要求，我总认为自己还能有更多的一些作为，所以就离开了军队。当时其实没有想得特别好要做什么，但是想做一件事情，再加上我原来是学导航指导的，我们研究生的课程里早就有人工智能这门课，误打误撞，原来干的很多项目跟水下机器人相关，所以说出来再加上当时对这个行业也做了一定的了解。我们中国缺这样的一家公司，当时的时候，就是这么一个简单的想法，也从来没想过有多难，也没有想过要准备什么，那就干吧，就这样开始了。

张瑞君：就走入了创业的行列了，今天也是有着自己的坚强意志，在不断地努力往前前进着，刘淼我想问你，刘淼看起来是非常理工男，科学做得很好，你怎么走上自己创业这条路呢？

刘淼：其实这个不是想起来的，我这个人褒义点说还是比较务实的，贬义点说还是比较现实的，总是想着我做这个东西不管是研究也好、做论文也好，到底有什么用。我现在对我的员工在说，作为一个研发人员最大的一个乐趣就在于你能把你的东西得到社会的认可，这个怎么认可？就是你的产品，产品好了一切都好了。

张瑞君：你在科学院也能认可，为什么只有创业才能认可呢？

刘淼：我感觉在科学院流程比较长，那时候到处在想我跟哪个公司结合，或者跟什么东西结合产业化。那个时候会发现一个问题，你会问他什么东西是市场最需要，什么东西最好卖，我觉得就是你做不出来的东西最好卖，这个东西一旦做出来了就不行了。就像我们做东西，开始做软件卖给一级供应商再卖给车商，可能一级供应商不接受，他们都是博世、德尔福，我做这些东西都是被逼无奈了。

张瑞君：创业过程中也会遇到各种各样的坎儿，在迈过这些坎儿的时候也觉得自己是进步了，小霍经理，你这么年轻也敢于走上创新之路是本人是做什么？

霍舒豪：我自己希望能通过自己的团队把这样一个东西落地产品化。

张瑞君：陈震我接触你了，你也非常非常年轻，陈震是CEO，我也知道你这个CEO是不得了的CEO，很年轻，却在清华找到了经管学院的同学，找到了人力资源总监，找到了比他更有销售实力的营销总监，都愿意跟这样一个CEO一次合作，你的魅力是什么？你怎么想到去找到他们，你是一个技术男，为什么想到去找到他们，找到你的师哥、师姐们跟你一起创业呢？

陈震：我觉得我创业做到今天，我特别感谢北航，因为首先我本科是在北航读的。第二点，其实北航在整个国家来讲，一直在鼓励他的学生、本科生、研究生从事科研、从事创新，所以北航一直连续了十年拿到国家的科技进步奖，所以号称北航模式，我从大学一入学开始就在北航的实验室里面，一直做跟机器人、跟无人机相关的事情。其实是到了本科毕业的时候，一个很偶然的机会，是因为北航当时的创新创业的学生竞赛冯如杯一直走到挑战杯，很偶然地得到的天使投资，我本身本科、研究生阶段都是技术方向的，我做一家公司，我希望我做的事情能做成，如果出于这个目的去做事情，我会发现我自身当然要学习的东西很多，但是后天要补足的东西也非常多。在这个过程当中最快地补足一个公司、一个团队所需要的，那就是找到更多比自己更厉害的人，本身我自己的优势是能够号召更多的技术型人跟我一起做研发、做工程、做产品化。

另外一方面，我知道我们本身欠缺的地方，就是在整个企业的经营管理，甚至是在市场销售的不足，我是希望能够借助我在各方，包括产业界的导师的资源，包括在学校的经管学院，包括商学院的老师、学生的资源，能够号召一起找到对这个事情感兴趣，并且愿意跟我们一起去做事情的人一起去做。所以我觉得要感谢北航，还要感谢我的老师能够聚集这样一批人跟我一起做事情。

张瑞君：刚才我们简单的第一个问题，通过我们创业者的回答，已经感受到了他们身上的各种各样的特质，这种特质也使得他们今天仍然能走在创业的路上，而且他们的产品也得到了社会的认知和认可。

我在想第二个问题，就是刚才讲到了，企业有了，我们需要去设计产品，我们如何去设计出一个有价值的产品？我们是如何通过一种敏锐性去找到社会上认知的产品，这一点我想你谈谈你的入门是怎么来想的？

蒲立：其实产品的设计是一个特别复杂的话题，张老师这个问题特别好。像刚才讲的，我们其实做的是一个新兴市场细分领域，就是服务机器人，它并不是一个已经存在的市场，对于这样新的品类的产品，我们觉得可能要分阶段地去看，因为其实产品也是跟人一样，它有它的生命周期，有它的幼年、少年和壮年不同的阶段，现在这个阶段产品处在一个早期阶段，这个时候它瞄准的人群是跟中晚期阶段是不一样的，这个时候的人群可能更多的是一些尝鲜的人群，他们购买产品的心理是纯粹出于一种新鲜感。

张瑞君：产品是To B还是To C的？

蒲立：我们现在是To B的，今年四季度会推出To C的产品，路萌我们一开始就认为是一个To C的产品，只不过在这个阶段上我们先推出了一个To B的产品，整个产品一定是To C的心态。面对C端的用户最主要的是找准用户的需求，把用户购买的心理抓住，就像我们早期的产品，可能心里是有一些抓住用户的尝鲜的心理、购买心态。第二个阶段，更多地要提供一些功能性的需求，能够让用户觉得在这个功能里面得到了一些收获，这些不同阶段的不同的点，实际上是定义了不同的产品。真正一款卖得好的，能够为用户、为大规模的用户所接受的产品，实际上特别是消费级的产品，都会经过至少两代，或者是更多代的迭代之后才会产生一个规模效益。前面一批的用户，它的评论和反馈都会对后续用户的购买产生影响。

张瑞君：魏总，我想问问您了，我到你那边看产品的时候都是冷冰冰的工业机器人、水下机器人、军用机器人，对我们这些女性来讲就没有性感。你突然让我看到了一款个人用的机器人，水下机器人可以去玩的，娱乐型机器人，你怎么样想到的把一个To B的产品转换成To C的产品，你的灵感产生于何处呢？

魏建仓：其实核心还是企业要生存，要更好地生存，必须得去改变自己。其实我觉得我做所有的东西，我认为最开始设计的很多的东西，比如说最开始我们做水下滑翔机、UUV这些东西都很高大上，国家也需要，数量是有限的。尤其是早期我们民营企业在市场推广方面也比较困难，因为有军工集团挡在我们前面，拿到国家任务很困难，因为困难我们就想办法去改变。我们怎么想做一些这样的市场，像刚才这位老兄说的，做不出来的东西，但是这个过程中，我们其实失败了很多产品，这个过程大家都没看到。

张瑞君：所以我们现在坐在这里边的创业者们，把我们最优秀的地方显示出来了，可能过程中还有很多失败，但是你坚持过来了。

魏建仓：我觉得就得坚持，跟红军长征差不太多，前边有险阻、后边有追兵，能不能活下来就各显神通。当然这个东西灵感来自于当时我们自己创新了白鲨无人机遥控的产品，这个确实是基于我们自己的想法的，这个产品出来之后，还不能叫消费级的，它应该说是小型的工业级的，或者说是商用级。我们就去美国参加展会，像潜水装备展，我们的东西因为样子很酷、性能也很好，确实受到了很多的关注。同时你就会发现，很多人家会跟你说一些莫名其妙的东西，他说这个东西能不能拉着人走？我就想这个事我没试过。后来展会上也有很多大的水下助推器，其实这个军方早就有，美国潜水器件也有很多很大，我们这个很小，但是是一个很好的市场。从美国回来以后，下了飞机，我都没回办公室我就回游泳池，我说给我台一台机器过去，那时候不是自己操控，确实跑得动，速度还可以，我们觉得这个东西得到了验证，就不遗余力地实现产品的样机，样机有了以后就进入一个正向的过程，这个过程我们让很多人来介绍、让很多人来体验。别人体验的感受最重要，每个人我发现后来一个很好的现象，很多人体验完了以后，都不是问不问买的东西，都说我们能不能代理这个东西？这样就更加坚定了我们的信心。

后来，我们也是总结了一些事情，也看了一些原来乔布斯的一些视频，我们做这个东西，无论做任何一个东西，都是要把尤其是消费品，把体验做到极致，然后你自己感觉很爽、很舒服了，分享给你的同类，这就是市场。一定要对自己的感受，要有真切的发自内心的东西。

张瑞君：刚才两位讲的都是To C，从To B到To C的产品过渡的过程，客户的需求从哪里得到，从沟通和交流过程中我们已经得到了答案。接下来刘淼我想问一下你们这个产品，其实刘淼这个产品做得也是非常地艰难，他们产品质量很好，可是在推广的过程中却遇到了难点问题，我听说你们也是在想怎么样去做高开高打，你们挤进了在世界范围内能够做到跟Honda在一个平台上的策划，你们是怎么做到的？怎么想的？

刘淼：我们是一个典型的To B的产品，而且这个B是一个大B，车厂、主机厂，一年他们的产值可能百亿以上的，对我们这样的小公司是非常难的，换句话说，我们赶到的一个产业的升级换代的点上，这个窗口我们认为是有一个时效期的，我们2015年的时候坚决地走出来想本身投入这一块。我们那时候的想法就是如果我们不出来去做这个事，可能再过三年没有机会了。换句话说，比如说现在看传统汽车产业链里面的供应商，可能什么时候进去就进去了，以后想做也没有机会，其他人也没有机会。正是因为这个原因，打算去做这么一个事，而且这个事跟我的背景还是有关系的，我的背景就是能把我以前在学校读博士期间做的操作系统，做的显示的一些优化的方法，把它变到产品上，一代一代这么迭代起来的，可以说是天时地利人和，正好赶到那个点上，把这个沉淀拿出来切进去了。

张瑞君：因为你要进入到汽车一级供应商，资质也是非常重要的，你们怎么样拿到这个资质，通过什么样的方法和几点策略？

刘淼：汽车这个资质就是一个到底先有鸡还是先有蛋的问题，因为你没有产线，所以车厂不会把单子给你，你没有单子更不可能有产线，这一步走起来是蛮艰难的，我们也是说正好借助那个点，2015年的时候，我们众泰去寻体系内的供应商，其实没有这个产品，不得已去找体系外的供应商，换句话说就是没有开发过汽车的零部件的企业，去找他们认为有潜力的，我说这些都是国内的，国际上众泰他们也付不起这个钱，这个点上给了我们这个机会。如果没有产业升级换代，我们就基本上从后装开始做了。

张瑞君：很多企业在创业的过程中，我们要实时把握住机会，你的产品才会有生命力，产品才能进入到这个产业链里，让你不断地发展。小霍经理，你能不能谈谈你们的产品，怎么样设计出一款产品让你们的客户尖叫起来？让你们的客户特别喜欢你们的产品，你们在这方面有没有什么设想？或者你们是怎么想的？

霍舒豪：这一块其实我们做自动驾驶在我们做的时候国内已经进入自动驾驶比赛很多年了，至于怎么落地大家都在想这个问题，我们2015年成立，成立的时候我们也在探索，也走过一些弯路。怎么找到真正的落地的点，或者说这项技术的落地点是非常痛苦的一个过程，我们后面就发现两个方面吧，一个是需求驱动，另外一个场景驱动。通过这两点我们跟我们的客户谈，真正找到我们客户需要的那部分，打个比方，我们现在正在做自动驾驶的无人的物流配送车，其实它是能解决人力成本的问题，然后跟客户交流的过程中，我们能把最基本的账算清楚，商业模式能算清楚，同时它也能带来客户流程上，或者说使用上效率的提升。客户是愿意买单的，通过这样一个驱动方式来驱动，可能一开始有点空中楼阁技术的落地可能会更现实、更靠谱一点。

张瑞君：很好，产品设计的时候是根据需求、根据价值创造，这样客户就容易买单。陈震这边的产品是跟机器人硬件方面的产品，你的产品是To B的厂商，你跟To B的厂商去合作最核心的，打动他们的核心产品应该是什么？

陈震：这个问题很多人都会问，作为一个To B的企业，打动下游客户的其实无非两点：第一点，价格足够便宜；第二点，你的功能，还有你的品质足够好。这两个其实权衡起来叫性价比，如果你要给到你的To B企业最大的客户，因为对于下游客户来讲，尤其是做消费品类的客户，包括服务机器人，包括扫地机器人，即使是现在的工业场景，我们现在也是在做的一个替代现在国外进口的产品。从这个角度上考虑来讲，客户去选择你有一个很重要的原因，就是你的价格足够便宜，这一点他们作为一个整个的产品制造商，或者是一个方案集成商而言，他们一定是需要选到价格最低，而且品质最好的一个产品，这是第一点。

第二点，品质足够好，因为对于今天而言，技术是来源于生活，并且服务在生活中的，所以如果我们的技术跟产品之前是有过验证，比如说在扫地机器人上，前后这十几年的时间经历过这些产品之后，用户知道你所能提供的产品，它本身的价值在哪里？并且未来有可能提供的附加值在哪里，他选择的可能性就会非常大。对于这一点上来讲，大家首先在下游的客户里面，首先是非常意识到了SLAM的一个重要性，也很跟写这个时代、这个趋势，这几年SLAM这个技术可以说使一夜爆火，自动驾驶、机器人都开始用SLAM技术发展的厂商，都开始意识到这个技术这么重要，我一定要在这个基础上加大投入力度，甚至把未来跟SLAM技术里面，给我用户一个更好的产品体验。实际上是目前整个行业趋势是帮助了我们的发展。因为在我们跟下游的客户去接触的时候，不用我们再去讲SLAM的好处，大家都会意识到它的好处有这么多，大家就会选择去用你。

张瑞君：产品有了，第三个问题，可能就是我们怎么去营销。这里面很多都是技术出身，我们的产品尤其toC的产品在中国有一个最大的问题就是容易被模仿，有很多的toC产品首先是销往国外，打通国外的渠道，这样的话，我们在国外占有一席之地之后有了品牌影响力之后，反过来再打国内市场，可能对我们的保护更好一些。在座的两位，深之蓝，纳恩博两家都走了海外市场，纳恩博在海外是怎么开拓的，先走海外再走国内销售？

蒲立：我们其实确实也是重要在打海外市场，从个人服务机器人这个角度来说的话，现在售价相对来说偏高，国外的用户能接受这种价位的程度也会高一些，所以我们会先从国外市场做起。刚才有一位嘉宾提到乔布斯的说法，要让一个产品线让一小部分人能够喜欢它或者用了它之后愿意为这个产品号召更多人来使用它，只有形成传播的效应才能真正把一个toC产品销售得好。其实在产品设计上就要考虑这样一些问题，考虑营销问题。有很多卖得好的消费级的toC产品，在设计里面已经把如何传播这件事情做进去。举一个简单的例子，9号平衡车，是一个很好的产品，很多人骑早这个车使用的时候是跑到街上去骑，在小区里面骑，不是呆在自己家里面骑。所有人在外面骑的时候都会形成一个活的广告，所有其它看见可见度非常高产品的时候会很自然形成一种传播效应。

有些产品扫地机器人本身是在家里用的，但是会设计一些功能，比如扫完一次家之后可以把家画一个地图出来，生成一张图片，让大家发到朋友圈里面，本身也是增加这个产品的可见度。我用了，但是不光是我知道，我还想让别人知道这个东西扫得很干净，功能很强大。营销很重要一点也是产品设计的一部分。

张瑞君：非常棒，我去了巴塞罗马，看到了ninebot的产品，你们是怎么样通过什么样的方法找到什么样的人帮你们销售到海外？

蒲立：其实销售分成几个种类，有线上渠道也有线下渠道，通过当地代理商，他们有在当地非常深的代理渠道经验，了解当地文化了解当地用户，喜欢什么样的方式给他们推广产品，可能在有的国家线上的消费比较发达，可能通过线上的广告或者通过视频或者一些新闻文章的方式来让用户知晓这样一个产品，有的其它国家通过线下活动的方式，可能每个国家都会根据这个国家的特点，跟当地经销商能够有一些合作，达到一个最好的效果。

张瑞君：刚才说线上线下途径都可以推进销售。魏总，我刚才看到你的视频拍得非常棒，您在海外进行了一把众筹，这个众筹渠道怎么建立的？众筹的效果如何？您跟我们分享一下。

魏建仓：众筹有很多渠道商，这个可以很容易获得。众筹取得很好的效果，众筹不是为了卖东西，但是让很多人看到，我们产品定义还是比较出色，所以说有了众筹这个平台以后，很多人就看到了，而且在欧美水上运动比咱们国家要流行，认知度很高。看到这个东西以后，很多代理商直接就来了。来的时候是怀疑你的，认为你这个东西可能做不出来或者感受不见得是那个样子，提出一大堆问题。我们在澳大利亚五千台定单怎么来的？就是去参加展会，找了60多年潜水经验的人，至少得80几岁，来试用这个产品。这个老头我们得保护好，非常好的形象代言人。当地代理商要听当地资深人士的评价，市场就在那里，当然来了一次中国，看看你的工厂是不是准备好了，你有没有量产的能力，来了以后果断就签单了。这个产品我们肯定不会去做大范围的广告，做科技媒体评测性的工作，请这方面的专业人士去使用评测。另外我们想了一个招儿，无论在哪个国家，每到暑假就去大学里面招聘长得最漂亮的女大学生，每人发一台，让她们到处游。

张瑞君：魏总很敢想，有一次去他们公司新的场地，还没有建好，他说准备造一个非常非常大的水柱，来参观的人可以跳到水柱里面穿着泳衣去游，体会他们产品的价值。我听了之后很兴奋，如果你们的水柱造好，我第一个跳进去，非常有吸引力。

魏建仓：再有一周就建好了，一定等您过去。

张瑞君：我们后面这几位的渠道也有很多的想法，时间有限不问你们了。最后一个小问题，我们在创业过程中每个公司都会面临一个问题，资金如何控制的问题。在我们发展壮大的过程中，不断地去融资，可是我们在融资过程中由于控制管理上各种各样的原因，导致我们很快缺血了，企业跟人一样，如果我们缺血就会得白血病，如果缺的更加厉害可能就死了。你们这几家公司是怎么样来有效控制现金流的，有什么样的绝招给我们谈谈。

刘淼：算不上什么绝招，作为创业者最开始拿到第一笔天使的时候比较兴奋，这个钱怎么去花？你去跟投资人交流过程中是有一个规划，但是往往这个东西所谓计划不如变化，有可能完全跟你想想的不一样。可能对我们来说最主要的会做一个现金流的实时预测，年初会做整年，随着每年往下走，第一个月第二个月，第三个月看看1、2月是不是在你的预期中，差了多少。公司大了，每个部门独立做一些预算给财务，这是比较传统的管理方式。还有一点，随着产品逐渐量产化以后，可能会逐渐趋于稳定。现在可以拿到9月份和10月份的定单，这时候的采购还有整个回款，6月份开始卖出多少台，什么时候收款，很稳定转起来。困难还是在最开始，有一些东西会发现变化性比较大，远远超出你的预期。

张瑞君：刘淼刚才说的，通过现金流控制的方法能够有效保证资金得到合理运用。魏总这边出现过这个问题吗？

魏建仓：我是属于比较谨慎的人，做企业的时候刚开始因为初生牛犊不怕虎，想干这个事情，干上以后发现到处都是难事，尤其是钱消耗非常快。最初融到五百万，看到那个钱一分一分变少，心理压力非常大。精打细算过日子，人早期一定不要太多，不要觉得有点钱了就去招人，要清楚我们的计划和目标，计划很重要。另一点，看自己从事的行业，无人驾驶行业还是无人机行业，做硬件设备消耗很大，PreA融完之后把这个钱放起来，觉得我没融到这笔钱，危机感很强，这个办法好像骗自己一样，有点用。我每天早晨醒的很早，第一件事情想未来这一个月花多少钱，花到哪个地方。不是说怕花钱，而是这个钱不能浪费，尤其是CEO，你的一个决定可能一下子浪费了一大笔钱。他们也很忙，干了很多事，但是最后一点用没有。这是很重要的事情。

张瑞君：作为CEO来讲肯定考虑资金的问题，不能让企业缺血，那么这时候你就要担当，你就要去思考，你就要去做规划，做得非常好。蒲立，研发方面怎么控制成本保证资金？

蒲立：我负责整个业务线，说到前这个问题，回归商业的本质就是要赚钱，技术只是一个手段而已，如果说赚钱的话，其实搞清楚一件事情，我们在做的是什么事情。首先了解自己才能做好这个计划。什么叫了解？要把单位的经济模型搞清楚，假如说我们卖的是一个toC的产品，卖给一个客户成本是多少，平台研发是多少，需要花多少营销的成本，算下来看是不是赚钱的，跟售价相比。如果是toB，销售成本会有所上升，而且研发一单是一单。模式搞清楚，这是硬件研发商业模式的方式。还有一些软件产品，涉及到供应链的资金占用，它的模式又不一样，都算清楚之后，我的想法非常简单，先用小的规模去验证这样一些模式看是不是成立的，如果成立的话再去铺更大的两倍或者五倍，然后再扩大。通过这样的方式能够让自己的团队保持在谨慎但是又有计划在扩张的状态。

陈震：从现金流上来讲，我们早期的时候没有特别注意现金流，一方面觉得自己没有经验，第二方面从研发上来讲，我们本身就是技术型公司，研发投入多少我们支持多少，早期是这么想的。后来张老师提到，我们有更厉害的人专门做运营的人也是清华经管的师姐进来之后，在现金上帮我们建了模型，从公司的企业经营规划角度来讲，公司越大，前期是比较简单的模型，后期模型里面的整个因素会越来越多，这是最起码的。通过模型可以验证每个无论是研发还是从我的角度来讲，每个影响因素甚至未来会导致一些结果。包括前两天上张老师的经济规划课的时候特别有这个感触，当你做了一个人员的固定成本投入之后，这些变动性的成本，人在研发上的投入甚至未来在生产过程当中所带来的无论是制板还是耗材研发的投入都会增加。如果想控制他的话，一定找到每个基本的变量甚至未来的变动因素，才能从宏观模型里面去讲如何去省钱。这是第一点。从我还有另外一个清华师兄的角度来讲，更控制现金流入，如何融资、如何销售，我们希望在融资上面做一个规划，依照现在的现金流出的模型，对未来做一个合理的规划预期。之前张老师讲过，对于整个规划预期里面会设置到一个预期的绿线、黄线甚至未来的红线，我需要在绿线到黄线的交界警告区间加速融资的计划，在今年5、6月份开始通过PR的方式让更多的资本方关注到我们，吸引更多的投资人来看到我们的发展，看到我们未来的趋势。这是第一点。

第二点，通过有效点对点、端到端的PR，把我们的产品给到更多的客户，我们的客户很明确，就是服务机器人、扫地机器人厂商，我们会点对点进行广告型的投入甚至媒体型投入，让他们了解到我们。我们测算过这样的投入，我们的投入和销售回报比，目前来讲toB行业有一个特别大的特点，客户很集中，所以如果你要是有针对性地做广告PR的话，你的回报也会非常得高，这一点也是我们吸取到的算是经验。如果下游客户非常明确的话，那针对这些明确的客户做有针对性的营销，那你的回报经常会比预期还要好。

霍舒豪：刚才提到我们一开始有一个寻找落地场景过程，或者在产品还没推出来之前有一段时间，这段时间其实没有产品的话相当于没有一个稳定的持续的现金流。这一块我们采取的方法，通过和整车厂合作一些项目，用我们自己的话说以站养站的方式来维持现金流的输入。通过项目一方面能给我们带来资金的收入，另外一方面通过项目来锻炼我们的研发人员、技术人员，这是一方面。另外一方面，我们都是穷孩子，都穷怕了，在做一些资金规划的时候也会非常谨慎，每一笔钱像刚才张老师所说的用到刀刃上。在考虑成本的时候，不仅仅要考虑显性成本，还考虑隐性成本的问题，隐性成本往往容易被忽略，但有时候往往也是致命的。考虑这些东西的时候，值得花的就花，不值得花尽量去节省。

张瑞君：我们几个创业团队在资金控制上面做得非常好，资金控制两方面，一方面是开源，一方面是节流，在每一个阶段都有效地控制成本，在每个阶段都通过融资和自营的方式获得流量，战斗活跃在创新创业的道路上。最后的时间留给台下的观众，看看大家有什么特别想问他们的问题。

今天下午论坛和如何成为一个创业者，创业者需要具备什么样的素质以及我们如何去设计出让客户尖叫的产品，如何通过价值营销的方式推销我们的产品，最后从管理的角度如何有效控制现金流，让我们在也的道路上坚定地前行，这四个纬度跟大家做了一个头脑风暴。通过我们的讨论，大家可以感受到这种真知灼见，我相信通过今天的讨论跟大家分享了一次精神的盛宴，让我们精神盛宴为大家带来一种分享带来一种幸福。

谢谢大家！