云端機器人這個全新的產業在世界范圍內受到越來越多的關注。

無論是最近一大批云端智能機器人服務提供商受到美國實體清單影響，類似達闥科技企業SEC上市等商業活動步伐受挫，還是國內作為云端調度系統服務商的九號機器人即將登錄科創板，或者是不久前全家便利店引進用于緩解人力的遠程遙控云端機器人，更早以前南京郵電大學和日本遠程教育大學采用云端機器人的畢業儀式。云端機器人產業其實一直沒有離開機器人科學創新學者和企業家的視野。

云端機器人的起源到爆發

說起云端機器人，這個產業從開始到發展也不過才10年時間。最早在Humanoids 2010 會議上，卡耐基梅隆大學的James Kuffner教授提出了“云機器人”的概念，即借助5G互聯網與云計算，幫助機器與人相互學習和知識共享，解決單個機器自我學習的局限性，概念提出后引起了廣泛的討論，一部分領先學者和企業家開始嘗試對云端機器人的研究和產業化落地。

云端機器人概念得到了國內產業界和學術界有識之士的重視是在2017 年，中國信通院、IDC和英特爾共同發布的《人工智能時代的機器人 3.0 新生態》白皮書也就曾提出，2015年后機器人步入3.0時代下，感知、計算、控制等技術的迭代升級和圖像識別、自然語音處理、深度認知學習等新型數字技術在機器人領域將得到深入應用，實現從感知到認知、推理、決策的智能化進階。報告認為，當機器人按照該路線演變，無限接近人的智力水平時，現有電子元器件的集成水平必然不再能夠滿足新的需求，而在5G能夠提供大帶寬、低時延、高可靠通信的數據傳輸服務后，新的機器人思考和決策方式即將出現，屆時，云端機器人就能成為一種有著極大想象空間的解決方案。

機器人4.0在云端

時間到了2019年，達闥科技聯合英特爾、新松、科沃斯在《機器人 4.0 白皮書》寫到，機器人在2020年后將進入 4.0 時代，也就是云端機器人時代，簡單來說就是機器人的腦袋在云里，機器人的身體可以在現場，機器人的神經網絡是移動通信，云、網、端三者結合形成云端機器人，即把傳統機器人的決策大腦分布在從云到端的各個地方，充分利用邊緣計算去提供更高性價比的服務，把要完成任務的記憶場景的知識和常識很好的組合起來，實現規模化部署。4.0時代下，機器人除了具有感知能力實現智能協作，還具有理解和決策的能力，達到自主的服務。當時，達闥科技也完成了3億美元的B輪融資，估值超過15億美元，Cloud Minds這家企業才開始受到業界更廣泛的關注，同時他們所提到的云端機器人也受到全世界的矚目。

但云端機器人在學術界和產業界都是一個較為超前的創新生態，媒體行業和普通民眾對此的關注程度一向不高，相關產業上下游發展并不算迅速，直至2020年初，疫情在全世界開始爆發，達闥科技捐贈多款5G云端智能機器人助力疫情防控，無人化云端遠程機器人應用才開始逐漸見著于更多媒體報道。隨著疫情在全世界的蔓延，5G、AI、大數據等為代表的信息技術應用讓更多人看到了未來云端智能機器人的發展前景。

與此同時，全球5G商用步伐不斷提速，根據GSA的統計數字，截至2020年3月，全球共有63家運營商實現了5G商用，359家運營商投資5G，進行網絡部署和測試驗證，5G網絡建設呈現如火如荼的景象，這為云端機器人的發展創造了堅實的硬件基礎。

同時，國家在大政策上也開始針對新產業發力，中央明確提出要加快5G網絡、人工智能、數據中心等新型基礎設施建設進度，新基建被多數地方政府列入2020年投資計劃。創新技術從未像今天這樣被推到前臺，展現歷史未見的高度，在新基建政策推動下，人工智能正變得越來越基礎設施化，相關產業發展逐步進入快車道，而能提供強大算力支撐的云計算，在數字經濟發展中也有著不可或缺的重要性，作為新基建軟件技術的重要承接載體，云端機器人了更廣闊的應用領域。

一系列與達闥科技、云從科技類似布局前沿云相關產業的中國科技企業都被列入“實體清單”，云機器人作為一種世界前沿的新概念，美國希望此舉限制中國企業在前沿產業上的技術創新能力，再后來更是通過禁止MATLAB打擊中國高校推進技術創新發展，這場中美之間面向未來產業的科技較量愈演愈烈，也變相證明了云端機器人等新興技術產業的發展潛力。

場景進步倒逼云端化

就實際應用場景來說，更智能化是機器人發展不斷滿足引用場景需求復雜化的必然趨勢，而云端機器人可以說就是人工智能的實體化，因此走向云端也是未來工業、服務等領域實現智能化轉型升級的極好途徑。

在任何行業發展過程中，企業都會為了提升競爭力思考如何降本增效，而具體到場景就是例如如何在較短時間完成部署、產線之間如何相互感知協同、如何實時了解工廠運行狀態、出了問題怎么樣最快地去解決，以及本地計算成本怎么降低，機器人行業的發展也在延續著這一軌跡，在機器人 1.0時代，機器人從對外界環境沒有感知，只能單純復現人類的示教動作，只能在制造業領域替代工人進行機械性的重復體力勞動，于是人們為此將傳感器應用到了行業中。

到了機器人2.0時代，就可以通過傳感器和數字技術的應用構建起機器人的感覺能力，并模擬部分人類功能，這不但促進了機器人在工業領域的成熟應用，也逐步開始向商業領域拓展應用，但為了提升機器人在更多場景的柔性化，在3.0 時代下，機器人實現了從感知到認知、推理、決策的智能化進階，柔性化程度不斷提升，拖動示教、虛擬仿真等方式使得機器人能夠應用和還原更多行業的復雜生產工藝并加強，但人類仍然想要實現機器人在處理效率上進行加強。

于是到目前，人類開始考慮讓機器人真正替代人類的勞動時間，脫離開固定的形體和場地做一些更為實際的工作，在這時機器人除了要具備感知能力，還需要有記憶、場景理解的能力，擁有知識，才能夠優化決策，能自主實施工作，并進行個性化演進，因此仍然需要提高機器人完成特定和復雜問題解決能力。而這些問題，人工智能與5G技術的發展使得云端智能服務機器人產業能夠實現更優秀的解決方案。例如利用人工智能技術提高機器人本體感知能力的同時，提升個性化自然交互能力，利用 5G 技術，機器視覺系統時延能無限接近與人，同時大大縮短從終端到接入網的時間，帶寬大幅度上升，這使得很多東西可以放到邊緣端，加入更多的計算能力，包括云端大腦的一些擴展，即將大腦計算和機器人本體分離，能把大腦計算放在云端，實現集中控制和智能輸出，助力機器人規模化部署。

云端機器人能做什么？

那云端控制大腦到底能實現哪些機器人的提升呢？舉個簡單的例子，在移動機器人領域，想要協調數百個乃至成千上萬甚至更多機器人之間的復雜行為，這對于普通電腦而言已經將很難實現，但如果將移動機器人調度控制云端化，多個客戶共用一臺云端調度服務器，則可以充分利用云端計算機的算力，降低單機部署成本。5G帶來的高可靠、高并發和低延遲的云端無線接入方式可以實現云端調度實時化，從而有效的提升工廠的整體效率，降低硬件所帶來的成本，在目前，斯坦德機器人等一部分AGV企業也已經開始在采用此類云端柔性物流調度系統，全方位提升物流調度效率。

而在工業領域，云端機器人也在不斷改變著生產方式，隨著如今消費者的個性化需求繁多，小批量、多品種、個性化定制等生產需求的不斷改變，對生產模式的柔性化要求越來越迫切，普通的生產線難以完全按照消費者需求生產出相應的產品，導致部分裝備換代頻次低的企業產品出現不暢銷或者產能過剩。而另外一些客戶的小批量需求，因為產線不匹配或者柔性低而無法生產出完全滿足客戶需求的產品。

隨著5G、大數據、云計算和人工智能技術的快速發展，工業互聯網的需求愈演愈烈。云端機器人未來能把基于大數據的智能化計算移到云端，從而實現在工藝過程優化、遠程監控、狀態分析和預測性維護等生產使用環節的數據化，優化機器人本體的控制器等硬件，同時利用機器學習和云計算技術將這些海量數據、規則和知識形成機器人的云端智能生產力。整個制造系統的數字化、網絡化和智能化將是未來工業發展的必然趨勢，決勝云端不再只是一個口號。

產業與展望

從全世界云機器人的概念提出到如今，也不過短短10年，雖然5G、大數據、人工智能的產業都出現了可惜的發展態勢，這些仍然不夠形成一個完善的云機器人產業生態，任何一個產業鏈的從上游原材料和零部件的產商到下游應用集成延伸，生態構建都存在一定周期性，云端機器人產業的發展也不是對機器人既有模式簡單的繼承和疊加，而是在生產方式上出現的全新變革。現如今，中國的云端相關產業鏈企業雖然在人工智能、AI等新學科的大力推進下取得了一定階段性成果，都仍還在不斷成長的過程中。

按照國內最早開始進入云端機器人領域企業達闥科技的構想，未來云端機器人會將由云端大腦、神經網絡VBN和及機器人本體等組成。其中，云端大腦提供機器人所需要的智能視覺、智能聽覺、智能運動等多模態AI能力，通過遍布全球的移動通信安全高速網絡，將能力傳輸給遠端的機器人控制器和各種機器人、智能設備本體上。立足云端機器人的概念，達闥科技建立了云端大腦、神經網絡、機器人本體三層架構，并廣泛培植生態，達闥科技旗下產品也形成云端智能架構、云端智能設備以及云端機器人三大類，目前實現不僅局限單一的設備，更是全方位硬件的云端化改造和升級。

據公開資料顯示，目前達闥科技的云端大腦HARIX基于人工增強的機器智能，將視覺處理、自然語言處理、機器人運動控制和虛擬現實等技術集成在云端，旨在實現百萬級機器人的在線運營。這或許也成為達闥科技被列入“實體清單”的根本原因。

而目前類似九號機器人等應用企業提出的云端機器人解決方案，是將機器人的計算能力和數據從本地遷至云端，從而以此為基礎研發出一整套的高配送效率、高響應速度的云端調度系統。他們將機器人與云平臺結合，把機器人的“大腦”置入云平臺（云端），借助于云服務強大的計算、存儲能力以及資源共享等優勢，從而達到運維人員可隨時隨地上訪信息、了解機器人運行狀態，以此節省機器人制造成本、人工運維成本，提高機器人運作所需的計算能力。用SLAM技術結合云端計算能力，能讓機器人擁有智能和自主性，從而使得機器人具備更強室外自主導航和自主避障能力。

可以看到，雖然目前有相關的企業已經在云端機器人領域進行了可延續性的拓展，但作為一個全新的產業，其進展并不算快，目前大多數企業仍然處在實驗室摸索階段，與大規模大范圍的商業化落地還存在相當大的差距。

不得不考慮到的是，作為一個全新的產業，雖然外界有觀點認為，云端機器人和當時作為移動通信網絡產業的新業務增長點手機的發展類似，但因為云端技術的研發高集成度品機器人的耗資，目前看來將會遠遠高于研發智能手機，同時5G、AI、區塊鏈、機器人的研發也需要大量精英人才，上游供應鏈的產業集群沒有太多的鋪墊，熱度還沒有完全形成，成本相應居高不下，這導致目前云端機器人產業上下游都面臨著資金，人才、市場等多重考驗，再加上疫情和貿易戰等多個維度不同形式的沖擊，云端機器人產業想要真正崛起，確實還需要更多維度的努力。
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