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商湯to C第一步:先做個AI下棋機器人

來源:甲子發現

作者 | 武靜靜

編輯 | 劉景豐

人工智能頭部企業商湯科技開啟技術在to C場景落地的新嘗試。

今日,商湯科技宣布推出硬件產品“元蘿卜SenseRobot” AI下棋機器人,這是一款面向家庭的消費級AI機器人產品,主打“陪伴+教育”的概念,可以幫助兒童學習象棋,鍛煉思維,以及進行象棋技術等級評測。目前“元蘿卜SenseRobot” AI下棋機器人PRO版售價2499元,標準版售價1999元,已經獲得中國象棋協會權威認證,并由奧運冠軍郭晶晶代言。

商湯科技董事長兼CEO徐立在新品發布會中談到:“通過創新和領先的人工智能技術,打造一個能夠真正‘思考’和‘行動’的機器人產品,讓產業級AI技術走進千家萬戶,與孩子、長輩進行真實互動。”

商湯這次進入的市場是教育機器人市場,國際市場調研機構MarketsandMarkets的一份報告顯示,2021年全球智能教育機器人市場規模預計在13億美元左右,到2026年該市場預計將增長至26億美元,年復合增長率可達16.1%。

此前華為、字節跳動、騰訊、阿里、科大訊飛、網易有道等企業和傳統的硬件企業步步高、讀書郎等已經在其中,且推出了各種繪本閱讀、講故事、語音陪伴等機器人產品。

商湯to C第一步:先做個AI下棋機器人

1.機器人學會下象棋要幾步?

讓實體機器人學會下象棋需要幾步?

商湯的這款AI機器人把下象棋的過程拆解為關鍵的三步:

第一步感知,通過攝像頭獲取棋盤面的數據和下棋人等各項相關的數據,元蘿卜SenseRobot的機器人本體中天線的部分就有內嵌的攝像頭負責這部分的任務處理;

第二步決策,對獲取的視覺數據用算法技術進行分析處理,最終形成決策性意見傳遞到負責執行動作的硬件層;

第三步執行控制,機械臂擔任“手”的工作,執行決策層的指令,將不同的棋子放到算法建議的位置上。

這是“元蘿卜SenseRobot”下棋的關鍵步驟,本質上還是商湯AI技術感知決策控制一體化技術應用思路,達到最終的“手眼”協同。

其中,為了將場景結構化,商湯這款產品除了有負責感知、決策、執行的機器人本體之外,還包含45cm×55cm的棋盤,便于讓機器人處理的場景信息可控。

此外,由于面向的是C端場景,所以商湯在這款機器人中加入了控制面板,負責用戶與機器人的溝通和交互;同時,機械臂也把在運行路徑中與人的交互考慮在內,防止與用戶發生碰撞、造成誤傷等。

商湯to C第一步:先做個AI下棋機器人

資料顯示,“元蘿卜SenseRobot” AI下棋機器人的體積較小,在家庭書桌上就能擺放。“讓孩子從電子屏幕中跳脫出來,在學棋、下棋的同時,還能提升專注力,保護視力不傷眼。”商湯科技創新工程院院長沈徽說。

“元蘿卜SenseRobot”包含AI學棋、殘局挑戰、棋力闖關、巔峰挑戰等多種模式,可以從“0基礎”教會孩子下象棋,也能根據不同棋手的水平來針對性地對弈,產品有100多個殘局設定和26個等級的棋力對戰,這些內容均與中國象棋協會合作開發完成。

據了解,這款產品于2021年初立項,歷經20個月,經歷了九個版本迭代。

2.商業模式新嘗試

首次讓AI技術以硬件機器人的形式走入消費場景,這是商湯在商業模式上一次創新,也是尋找新落地場景的一次嘗試。

在2019年,為了更好的進行場景探索,商湯還進行了一輪組織架構調整,將國內事業群分為智慧城市綜合業務事業群、移動智能事業群和新興創新事業群。

本次推出的機器人產品就是由新興創新事業群孵化而成的,該事業群關注領域并不固定,主要聚焦于行業潛在增長機會,包括醫療健康、教育等。

在AI落地的過程中,商湯的平臺化路徑是其與其他AI四小龍的差異化所在,它提出了“1+1+X”(1分別代表研發和技術產業化,X 則代表賦能百業)的平臺化戰略,投入了約50億元的資金用于建超算中心、開源核心算法,將自己定位為“AI工廠”。

背后的邏輯是通過自建的SenseCore商湯AI大裝置,構筑AI的底層設施,讓AI模型的生成成本足夠低,再去面向千行百業。

但一直以來,商湯的商業模式主要是to G和to B。招股書顯示,公司主要依靠SenseCore的大裝置下軟件平臺的銷售獲取收益,包括軟件許可、人工智能軟硬一體產品及相關服務,業務包含智慧城市、智能商業、智慧生活、智能汽車四大板塊。

To B、to G的商業化通常十分緩慢,對于當下的商湯來說,亟需一場商業化的新突破。因此不斷開拓新的場景成了商湯戰略落地的必走之路。

此前,商湯科技已經在招股書中透露,其在智慧生活領域正探索物聯網設備、元宇宙和智慧健康。今年3月,商湯在其2021財報中指出,智慧生活板塊業務收入為4.2億元,占整體營收的19.6%,比2020年12.6%的大幅增加。

而其他AI企業也紛紛把智能物聯作為AI落地的下一個賽常這或許代表了一種趨勢,AI在走向落地過程中,越來越多地瞄準了軟硬一體的方向。

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