“機器人將成為數字經濟新基礎設施”，近日，阿里巴巴人工智實驗室總經理陳麗娟（花名淺雪）在雲棲大會上演講時強調。

從馬雲強調“大資料是未來發展的動力”，到淺雪判斷“機器人將成為數字經濟新基礎設施”，AI行業正在發生著某些演化...

為什麼特別強調機器人？

我們先看淺雪做這個判斷時說了什麼。

淺雪演講時說“很多人對機器人有不同的解讀，因為它有一個“人”字。機器人為什麼要是人形？擁有感知、分析、決策、執行能力的非生物智慧體都可稱之為機器人。”

她強調“未來商業神經網路由大腦、神經中樞、神經元組成，AliGenie是大腦，國家智慧骨幹物流網、IoT、智聯網等是神經中樞，天貓精靈等人工智慧軟硬體是神經元，我們認為三者形成的神經網路可以構建未來新的商業基礎設施。”

未來數字經濟新基礎設施，為什麼說是機器人？

首先從行業發展的歷史和趨勢的角度來看，IDC釋出的《人工智慧時代的機器人3.0新生態》白皮書顯示，全球機器人的發展已經步入機器人3.0時代。

所謂的機器人3.0時代，是伴隨著感知、計算、控制等方面技術的迭代升級，以及影象識別、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的深度應用，機器人領域的服務化日趨明顯的趨勢下形成。

不同於機器人1.0和2.0時代，它的核心是服務。

1960-2000年的的機器人1.0時代，技術聚焦在控制器、減速器上，主要應用於工業；而2000-2005年的機器人2.0時代，技術聚焦於視覺輔助、環境感知、資料收集，多應用於工業和商用服務。

不論是1.0時代還是2.0時代，都有幾個特點：首先，人機關係是相互隔離，至少是保持很大距離的；第二，應用領域多是工業、商用，普通使用者基本無法接觸更別提感知了；第三，這兩個時代都是在獲取資料，而非應用資料，強調“機能”，而非“智慧”。

而機器人3.0時代才是在真正應用資料，進而形成更智慧的人工協作、情感互動的服務型產品。

這正是阿里巴巴人工智慧實驗室強調“機器人將成為數字經濟新基礎設施”的基本行業背景。

理解了這一點後，我們再看這15個字，蘊含的關鍵詞有這麼三個：

這裡的“新”，強調的是“機器人”是上述機器人3.0時代下的產物，是人機協作的服務型產品。比如在阿里雲棲大會上首次亮相的的服務機器人，它由阿里巴巴人工智慧實驗室研發，具有語音、手勢、觸控、燈光等多模態主動互動能力。是一款可提供包括無人配送、精準投遞等多種服務在內的智慧化產品。這款產品可在酒店、醫療、餐飲等場景中應用。

數字經濟

數字經濟：機器人是落地於數字經濟和數字場景中體現的，比如車載天貓精靈的是在“車路協同”這一理念下誕生的。而要達到“車路協同”的關鍵，在於道路的資料化、智慧化。在車載天貓精靈眼中，車、道路、交通狀況、路牌、交通燈等都是資料。

基礎設施

基礎設施：機器人是普及的、廣泛落地的服務，就像水、電、空氣，比如你和車載天貓精靈關於路況的交流，都是趨於常態化的，無需特別花費注意力的。再如，為配合天貓精靈，阿里巴巴人工智慧實驗室還創新了感知基站。感知基站對路面情況和實時交通情況可以感知模組，這個模組可以車技術互動，可以把車無法感知的資訊告訴汽車。通過這樣的形勢，車不僅是智慧汽車，道路也是智慧化的。通過這樣的方式可以加快感知能力的精準度提高。而這些感知站無疑將落地在具體道路上的基礎設施。

數字經濟新基礎設施，為什麼不強調大資料或雲端計算呢？

這就要從產品的角度來回答了。

先舉個例子，一款手機，你不會想知道它晶片的算力，更無須知道它感測器如何運作（當然，極客除外）；你只需要知道它怎麼用，用得爽不爽，有沒解決你的需求。僅此而已。

換句話說，你對手機的的最終要求是“可感知”，並且感知的結果是“爽”、“流暢”。

同樣道理，AI大規模落地的關鍵同樣在於“可感知”，而“為人民服務”的機器人產品（尤其是消費級機器人），才是“可感知”的最終載體。圍繞“可感知”，機器人相對於大資料和雲端計算有以下3個特點：

人機互動、機器互聯更緊密

使用門檻更低，操作更人性

智慧化、個性化要求更高

以阿里人工智實驗室剛剛釋出的車載版天貓精靈為例，這款產品是阿里人工智慧實驗室打造的汽車版AI語音助手，搭載該系統的車主，不僅可通過語音在車上體驗天貓精靈的的現有功能，還可以通過汽車遠端控制家中的loT裝置。同時，車主還可以通過家中的天貓精靈查詢搭載該系統的愛車位置、油量，實現遙控車窗、開關空調等功能，以實現家車互動、人車互動、車車互動。

那麼大資料和雲端計算呢？

雲端計算相當於人的大腦，是物聯網的神經中樞。雲端計算是基於網際網路的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過網際網路來提供動態易擴充套件且經常是虛擬化的資源。

大資料相當於人的大腦從小學到大學記憶和儲存的海量知識，這些知識只有通過消化，吸收、再造才能創造出更大的價值。

與剛剛的手機例子同理，普通使用者無需知道一個人的大腦小腦運轉原理，只需要知道這個人是不是“好相處”。

可見，如果說，機器人是數字經濟新基礎設施，那麼雲端計算和大資料則是機器人的“基礎設施”，三者都在不同層面支撐著AI在前端所帶來的使用者體驗。

機器人領域，BAT的各自的佈局和異同

順著“機器人將成為數字經濟新基礎設施”這一觀點，我們看近兩年來BAT的佈局，會有哪些發現呢？

阿里更重視消費級產品落地，百度騰訊更偏向機器人軟體/平臺。

截止2018年7月05日，天貓精靈銷量突破500萬臺，全球智慧音箱市場份額第三名，中國第一名。除了天貓精靈，阿里還擁有天貓精靈兒童智慧音箱、天貓精靈魔盒、天貓路由等消費級產品，加上剛釋出的車載版天貓精靈。可以說，從產品的角度來看，阿里更重視消費級產品的落地、推廣。

這與其背後完整的產品團隊不無關係，阿里巴巴人工智慧實驗室不僅有科學家團隊、演算法團隊，還有產品經理，也有終端的負責人。

比如，論技術，阿里巴巴人工智慧實驗室擁有首席科學家王剛，他是MIT TR35大獎獲得者、南洋理工大學終身教授，國家“千人計劃”入選專家；

論終端，阿里巴巴人工智慧實驗室智慧終端負責人——茹憶，是前小米電視研發副總裁，摩托羅拉高階軟體工程師，更是中國首個點亮Andriod主機板團隊的創始成員。

論工業設計，阿里巴巴人工智慧實驗室D實驗室負責人李劍葉，是前錘子科技工業設計副總裁，『愛你五百年』指環設計師、清華大學美術學院客座講師，iF學生講評委。

總而言之，這是一個從前端到後端，從演算法到產品再到體驗的完整的組合。

而反觀騰訊和百度，更多主攻平臺、軟體以及商業/工業用的產品。

以騰訊為例，作為騰訊首款人工智慧與醫學結合的AI醫學產品，騰訊覓影已成騰訊目前最成功的機器人（平臺/軟體）。截至 2017 年底，覓影已在全國 100 多家三甲醫院落地，服務患者近 40 萬人，篩查出高風險病變 3.7 萬例，為大量醫生“減負”。

百度方面，除了屢上各種節目的小度機器人外，百度則熱衷於無人車/智慧駕駛方向。

阿里騰訊都將研發方向側重於機器人。

阿里在9月20日首次對外公佈以“機器人”為核心的未來研發方向。無獨有偶，在9月18日，騰訊對外宣佈AI Lab和新成立的機器人實驗室Robotics X成為“AI+機器人”雙基礎部門，並宣佈將打造“可進化的機器人”。

可見AT都把未來研發方向向機器人傾斜，正所謂英雄所見略同。

IDC的報告指出，機器人作為數字化轉型的十大關鍵技術之一，將在新常態下為中國經濟的轉型升級增加新動能。中國作為世界第一大機器人市場，工業機器人、商用服務機器人、消費服務機器人三類市場都迎來的發展機遇。IDC預計：到2020年中國機器人市場支出將接近600億美元。

阿里百度都加碼“車路協同”，騰訊則重點推進L3落地。

BAT可謂都對汽車/駕駛領域頗為看重。其中阿里百度又都在“車路協同”這一關鍵議題上異常重視。

阿里：阿里認為單車智慧不足以解決自動駕駛所面臨的諸多問題，自動駕駛的最終實現需要車路協同。阿里的車路協同方案，是藉助阿里巴巴人工智慧實驗室自主研發的全天候工作、長距離、多模態、高準確率的感知基站，通過硬體升級及演算法改造，配合智慧交通工具，多維一體協同化構建未來交通網路，賦能全域交通。

百度：百度的關鍵詞是“開源”。前不久，百度宣佈2018年底將正式開源 Apollo 車路協同方案，全面構築“人-車-路”全域資料感知的智慧交通系統。而這是業內首個開源的車路協同方案。

騰訊：今年是騰訊自動駕駛的產品化元年，將會重點推進L3產品的落地，並在L4、L5上做技術探索。目前騰訊自動駕駛已經和一些車企展開了合作溝通，也致力於未來儘早能在量產車上為車主提供服務。

總結

從馬雲強調大資料，到阿里巴巴人工智實驗室強調機器人，是不同視角的不同風景：馬雲強調大資料的背景，是從企業家的角度讓公司產生智慧化改進；阿里人工智實驗室強調機器人則是從使用者的角度，希望服務使用者成為AI的最終落點。

這背後的趨勢是：AI的演化，正從以技術創新為主，演變成技術創新+產品體驗雙重維度的共同推進。而阿里所強調的以機器人為載體，正是行業領軍者為這一趨勢的註解。