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作者:劉潤 主筆:景九
來源:劉潤(ID:runliu-pub)
這是我們第三年參加WAIC,世界人工智能大會。
關(guān)于這次大會本身,我就不多說了,想必你也差不多知道。展覽面積,超10萬方,參展企業(yè)一千多家,亮相展品三千多項……
我們上午11點多進場,一路逛到下午5點,幾乎沒怎么停。電梯要排隊,展臺擠得水泄不通,直播信號時好時壞。走到最后,手機快沒電了,人也快沒電了。一看步數(shù),兩萬多。
累不累?累。但我明顯感到,自己越逛越興奮。
因為今年的WAIC,和前兩年很不一樣。前幾年逛展,大家更多是說:你看,技術(shù)已經(jīng)可以這樣了。機器人?會跳舞、會打拳。智能體?會寫詩、會聊天。眼鏡?會翻譯、會識別。
但今年,大家開始認(rèn)真研究另一件事:這東西到底能拿來干什么?
于是,機器人開始進工廠插線束,進藥房拿藥,進物流倉分揀鮮花水果。哪里平就用輪子,哪里翻山越嶺就做四足。于是,大模型開始比誰能接上工具,誰能進入流程,誰能完成一項真正工作。
如果用一句話概括,大概是:
今年的WAIC,大家都在認(rèn)真賺錢。
哎呀,三言兩語說不明白。來,我?guī)阋黄鹑タ纯础?/p>
01
機器人終于不糾結(jié)
自己該長什么樣了
進場之后,我們決定先看機器人。
為什么?因為機器人館最熱鬧,人最多。當(dāng)然,信號也最差……這里,特別感謝主辦方戚老師,為了支持我們直播,特地準(zhǔn)備了裝著電源和大wifi的小拖車,里面有3家運營商8張卡,還請工作人員一路陪同,真是幫大忙了。
擠進去后,我很快發(fā)現(xiàn),今年的機器人,似乎不太一樣了。
怎么說呢?先看圖。
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發(fā)現(xiàn)什么了嗎?機器人,不都是人形了。
之前來WAIC,機器人大多還是人形。倆手倆腳,加一個頭。
為什么?一個很重要的原因,是公司自己都在糾結(jié),要進入哪個場景。搞不清楚場景,就先做成最通用的形態(tài),人形好了。
畢竟,世界已經(jīng)被人改造了上千年。貨架的高度,和人的視線平齊。門把手、工作臺、工具,都是按照人的身高臂展和手設(shè)計的。
可今年,我突然感覺,大家都不糾結(jié)了。
輪式、輪足、四足,一下子全冒出來了。
如果機器人只需要在酒店、工廠平整地面上移動,輪子就夠用了。
遇到臺階怎么辦?那就用:輪足。它有四條腿,但下面又裝了輪子。既保留了效率,又多了靈活。
如果應(yīng)用環(huán)境實在惡劣,一直翻山越嶺怎么辦?那就:四足。
比如,開普勒的重載四足機器人。
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它自重接近300公斤,但能馱1噸東西,一口氣能走七八個小時。用在山地運輸和應(yīng)急救援場景,即便腳下高低不平,背部也能保持穩(wěn)定。
太厲害了。這已經(jīng)不是越野摩托車了。我忍不住叫它:越野摩托人。
你看。輪式、輪足、四足,都有人做,不是大家的路線更亂了,而是大家終于知道,自己到底要去哪里、解決什么問題。
當(dāng)工作決定身體,機器人自然就不會追求統(tǒng)一形態(tài)。
可是這么多工作,要先做哪個?先做最難的嗎?
02
技術(shù)上最難的事
不一定最先賺到錢
嗯……從商業(yè)角度說,做難的事,可能不是最好選擇。
現(xiàn)場有一家公司,專做家庭機器人。我們到的時候,它正在疊衣服。
你看,它的衣服已經(jīng)疊到了某種境界。旁邊的光源,是干擾。桌子上邊會動的背景,也是干擾。能在這種干擾下把衣服疊好,真是本事。
可是,為什么要這么苛刻?
因為把你家的衣服疊好,真不一定比擰螺絲簡單。
工廠里的螺絲,大小位置相對固定。找準(zhǔn)位置,對上去,擰緊,就好了。但你家的衣服,有的皺成一團,有的搭在桌邊。短袖、長褲、毛衣,軟硬、形狀都不一樣。燈光不同,位置不同,也是干擾。
所以,為了把衣服疊好,這家公司做了大量訓(xùn)練。目前已經(jīng)積累了1億條合成數(shù)據(jù),覆蓋上萬個家庭環(huán)境。
很厲害。可是,疊衣服這件事,到底值多少錢?
衣服今天沒疊,明天再疊,不會有什么損失。實在麻煩,請阿姨定期上門整理,花的錢也不多。
所以,才有這樣的說法:家庭機器人,是又難又便宜。
難,是說在家里這種復(fù)雜非標(biāo)環(huán)境里,完成任務(wù)不簡單。便宜,是說它要解決的問題,沒有那么貴。
而工業(yè)機器人,正好相反。雖然環(huán)境更加標(biāo)準(zhǔn),動作更固定,但問題反而更值錢。擰螺絲,插板線,產(chǎn)生的是實實在在的價值。
所以一方面,我很佩服這位創(chuàng)業(yè)者。因為他的落地場景,難度很大。但另一方面,我又有點擔(dān)心。因為在他的產(chǎn)品售價,低于某個值之前,大概率很難被選擇。
這就是商業(yè)化里,一條簡單但不容忽視的規(guī)律:
技術(shù)路線按難度排隊,商業(yè)路線按賬單排隊。
場景越具體,整機之外缺什么,也就越清楚。于是,有人造機器人,也有人專門給機器人造手、造眼睛,甚至造一所學(xué)校。
03
具身智能時代
新的賣鏟人已經(jīng)出現(xiàn)
比如,群核科技。
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很多人知道群核科技,是因為它旗下的酷家樂。酷家樂是一個3D模擬平臺,過去,設(shè)計師用它搭戶型、擺家具,生成裝修圖。
但沒想到具身智能時代,這套能力突然有了新用途:
給機器人建訓(xùn)練場。
機器人要進入家庭,得先知道什么是桌子,什么是柜子,杯子放在哪里,前面有沒有障礙。可真讓機器人挨家挨戶練習(xí),太貴,也太慢。
于是,群核把房間、家具和物品,組合成虛擬空間。今天生成一個四把椅子的客廳,明天生成一個桌子倒下的廚房,再讓機器人進去拿面包、繞過椅子。哪怕撞倒了、摔跤了,重來一遍就是了。
現(xiàn)場的同學(xué)說,這一層不少機器人公司,都是他們的訓(xùn)練客戶。
還有一家公司,叫:繩肌妙算。
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他們不造機器人,只造:手。而且,是用繩子驅(qū)動的手。
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普通靈巧手,會在關(guān)節(jié)里裝電機。但他們卻用繩子和彈簧,模仿人的肌腱。電機少了,手的成本就降了下來。
現(xiàn)場的同學(xué)告訴我,他們的產(chǎn)品已經(jīng)賣給了很多物流公司,抓取包裹。賣八千,卻可以抓取百萬次。而類似的純電機手,要2萬元。
最節(jié)能的形態(tài),果然就是人手本來的形態(tài)。你別說,人進化這么幾百萬年,還是有道理的。
嗯。當(dāng)具身智能真正落地,專業(yè)的分工就越來越有價值。因為機器人,需要眼睛、雙手、傳感器、數(shù)據(jù)和訓(xùn)練環(huán)境。
每一個缺口,都可能長出一門生意。
而現(xiàn)場被反復(fù)提到的一個缺口,就是:
數(shù)據(jù)。
04
數(shù)據(jù)不是越多越值錢
是越靠近決策越值錢
一抬頭,我看到了個很熟悉,卻沒想到會出現(xiàn)在WAIC的名字:
瑞幸。
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咖啡公司,也來參加人工智能大會了?
但仔細(xì)想想,又不奇怪。瑞幸很早就在用數(shù)據(jù)經(jīng)營生意。
以前,我們辦公室對面,有個瑞幸。我經(jīng)常早上到了辦公室,就去對面買一杯瑞幸。但如果下雨,我就不過去了。
直到有天,上海下雨。我出門前,就收到了瑞幸的一張優(yōu)惠券:下雨天,送你一張三折外賣券。
為什么發(fā)外賣券?因為下雨。你不想去,我就給你送過來。
我當(dāng)時就很震驚。
這說明什么?這說明,它肯定拿到了位置顆粒度極細(xì)的天氣數(shù)據(jù)。而且,它還知道,我經(jīng)常去哪家門店,習(xí)慣到店自取。
天氣數(shù)據(jù),對普通人來說,只是決定明天帶不帶傘。但對很多企業(yè)來說,卻決定生產(chǎn)、庫存和損耗。
比如,羽絨服。今年到底是冷冬還是暖冬,決定企業(yè)多做厚款,還是薄款。有企業(yè)靠經(jīng)驗,生產(chǎn)了大量薄羽絨,結(jié)果趕上嚴(yán)寒,薄款壓在倉庫,損失巨大。
再比如,運送鮮花。云南的鮮花運到江浙滬,要用冰保鮮。冰放少了,花就蔫了。但冰放多了,又會把花凍壞。如果知道沿途的溫度,就能決定放多少冰。一車10萬的鮮花,就可能節(jié)省好幾千。
數(shù)據(jù)本身,不會自動產(chǎn)生價值。它離下一步動作越近,才越值錢。
除了天氣數(shù)據(jù),還有更多、更細(xì)的數(shù)據(jù),都很有價值。
比如,老師傅按摩時,到底要用多大勁。
05
服務(wù)業(yè),也有自己的生產(chǎn)設(shè)備了
看圖。
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這是一個,按摩機器人。
人趴到床上,它會先掃描身體,找到肩背腰。然后根據(jù)不同的項目,更換工具。可以按摩,可以熱療,也可以做拔罐、一指禪。
但是,按摩可不是沿著固定路線,按一遍就行。所以,它還搭載了力傳感器,能根據(jù)每個人受力和反應(yīng),調(diào)整落點和力度。
嗯。這就和普通按摩椅不太一樣了。
因為,按摩椅更像一套固定程序。提前設(shè)定好位置、深度,從頭到尾來一套完事。而機器人,則會一邊操作,一邊根據(jù)反饋改變動作。
你還別說,我都有點心動了。要是每天都能按上一按,多享受。
于是我問:這東西,主要賣給誰?
現(xiàn)場的同學(xué)說,一部分是按摩機構(gòu)和美容院,作為生產(chǎn)力工具。還有一些經(jīng)常需要按摩的人,會直接買回家,每天隨時按按。
聽到“生產(chǎn)力工具”,我突然覺得,這事挺有意思。
因為制造業(yè)想擴大產(chǎn)能,通常是買設(shè)備。但服務(wù)業(yè)想擴大產(chǎn)能,過去只能多招人。招來以后要培訓(xùn),不同人的水平還不一樣。
可隨著機器人的成熟,服務(wù)能力就可以跟著設(shè)備走了。
現(xiàn)場,還有家做仿真人機器人的公司。他們用語言、表情和手勢與人交流,未來可以放進酒店、景區(qū)和企業(yè)前臺,承擔(dān)一部分接待工作。
過去,制造業(yè)通過買設(shè)備增加產(chǎn)能。以后,部分服務(wù)業(yè),也可以通過買設(shè)備增加產(chǎn)能。
物理服務(wù)如此。到了軟件世界,腦力服務(wù)也有類似變化。
06
Agent的形態(tài)
正在從聊天框收斂成工作臺
在百度的展臺,我體驗了他們的Agent助手,百度搭子。
我問它:現(xiàn)在技術(shù)發(fā)展太快,我感覺快失業(yè)了。一個年過半百、學(xué)數(shù)學(xué)和計算機、喜歡寫文章和寫代碼的人,在上海還能找什么工作?
很快,它就給出了回答。
它認(rèn)為,我的核心優(yōu)勢是數(shù)學(xué)加編程加文字能力。這個組合,不太常見。很多人會編程,但不會寫。會寫的,不懂技術(shù)。所以,它推薦我試試數(shù)據(jù)分析,技術(shù)寫作,編程接單……
嗯。你別說,分析的挺有道理的。
試完之后,我有一個強烈的感受:Agent的形態(tài)正在收斂。
什么意思?
前段時間,我們試過了騰訊的WorkBuddy,還試用了阿里的悟空,這幾個產(chǎn)品,雖然長得不太一樣,但用下來,給我的體感卻非常接近:
它們似乎,都在從聊天框,變成一張工作臺。
仔細(xì)回想,電商其實也經(jīng)歷過類似的過程。
最早做電商時,每家網(wǎng)站長得都不一樣。但做著做著,大家都有了搜索、商品詳情、購物車、訂單和支付。
這玩意,不是大家約好的。而是要完成交易,這幾個環(huán)節(jié)缺一不可。
Agent也一樣。
不是大家商量好了,都要做成工作臺。而是只要想把事做完,就繞不開理解需求、制訂計劃、調(diào)用工具、保存過程和交付結(jié)果。
任務(wù),最終決定了產(chǎn)品長什么樣。
我把這個變化概括為三個C:Chat、Code、Cowork。從聊天,到寫代碼,再到一起工作。
聊天框的終點,是一段回答。工作臺的終點,是問題的解決。
這個變化,對中國可能尤其重要。因為到了Agent這一層,競爭除了模型和算力,也越來越比工程能力、人才密度,以及真實的產(chǎn)業(yè)場景。
當(dāng)Agent越來越成熟,新的變化就會出現(xiàn):
很多過去必須外包的事,甲方可能自己就能干了。
07
甲方會發(fā)現(xiàn)
自己能干的事越來越多
比如,找律師。
現(xiàn)場,我們看到了一家做法律Agent的公司。
過去,這類工具主要賣給律師。律師用它處理資料、查找法律依據(jù),再把專業(yè)服務(wù)賣給企業(yè)。
我把它叫作:乙方工具。
但既然,Agent已經(jīng)能處理標(biāo)準(zhǔn)化的法律工作,為什么一定要先賣給律師,再由律師服務(wù)企業(yè)?為什么不能直接賣給甲方?
比如,一家公司拿到份合同。
過去,你可能要先發(fā)給律師,律師檢查完,再告訴你哪些條款有風(fēng)險。但以后,企業(yè)也許可以先讓法律Agent做第一遍審查。真正復(fù)雜、需要專業(yè)判斷的部分,再交給律師。
或許未來,越來越多的乙方工具,會直接服務(wù)甲方。
不只是律師。財務(wù)、咨詢、設(shè)計,可能都會經(jīng)歷類似的變化。
現(xiàn)場,還有一個創(chuàng)意應(yīng)用平臺。
它把圖片、視頻、設(shè)計工具和Agent,都放進一張無限畫布里。
以前,企業(yè)想做一張海報、一段視頻,可能要先找設(shè)計公司。現(xiàn)在,市場部自己打開工作臺,也能先做出一個版本。
過去,甲方購買乙方時間,乙方購買提效工具。以后,甲方可能直接購買這些工具。
這并不意味著乙方會消失。但是,查資料、套模板、出第一版,這些最容易標(biāo)準(zhǔn)化的工作,價值會越來越低。
08
但機器,不一定非要替代人
講到這里,你可能會擔(dān)心:機器能干的事情越來越多,人怎么辦?
其實,機器和人的關(guān)系,不一定只有替代。
比如,外骨骼。
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搬家時,要把冰箱扛上樓。路線怎么走,轉(zhuǎn)彎時怎么避開墻,都由工人控制。但原本壓在人腰上、肩上的重量,可以交給外骨骼承擔(dān)。
人負(fù)責(zé)判斷,機器負(fù)責(zé)力氣。
再往前,我們還遇到了:強腦科技。看圖。
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這位小哥,失去了左手。但在仿生手的幫助下,他居然可以彈琴。
為什么可以做到這點?
因為仿生手,可以識別到微弱的肌電信號。當(dāng)他想要動食指,大腦會把信號傳到手臂,傳感器識別出,就控制仿生手,把食指動起來。
接著,他坐到鋼琴前,用這只仿生手,彈了一首曲子。
真好聽。現(xiàn)場一下子響起了掌聲。
那一刻,你很難說,這只手是在“替代”他。因為決定彈什么、什么時候按下琴鍵的,依然是他。機器做的,只是讓他的想法,重新抵達手指。
所以,機器不一定非要替代人。
它可以接走人最累、最重的部分,也可以補回人已經(jīng)失去的能力。人保留意圖、經(jīng)驗和判斷。機器提供力量、精度和執(zhí)行。
替代,只是人和機器的一種關(guān)系。增強和補償,也是。而且,更應(yīng)該是。
這就是技術(shù)最動人的地方。
帶著這種感受,我們來到了最后一個展區(qū)。也是我每年最喜歡看的:
那些充滿活力的,年輕創(chuàng)業(yè)者。
09
大公司告訴你今天在哪
年輕人讓你看到明天從哪長出來
看圖。
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這位神似林更新的帥哥,就是眼前這家,專攻睡眠的創(chuàng)業(yè)公司創(chuàng)始人。
他做的,是一臺睡眠硬件。
為什么做睡眠?因為他自己,也是一個很難入睡的人。身體已經(jīng)躺下了,腦子卻還在高速運轉(zhuǎn)。
你不用戴手環(huán),也不用往身上貼傳感器。設(shè)備放在床邊,通過毫米波雷達,就能感知人的呼吸、心率和睡姿。
然后,模型再根據(jù)你的睡眠狀態(tài),動態(tài)調(diào)整光線、氣味和溫度,幫你放松。睡著以后,盡量讓你睡得更深,早上再把你自然喚醒。
這個小伙子的經(jīng)歷,也挺有意思。
本科在清華學(xué)數(shù)學(xué),研究毫米波。后來在普林斯頓做強化學(xué)習(xí),現(xiàn)在還在協(xié)和讀醫(yī)學(xué)博士。數(shù)學(xué)、模型、醫(yī)學(xué)。以前學(xué)過的東西,最后全被他拼在一起,用來解決一個具體問題:
怎么讓一個睡不著的人,今晚睡得好一點。
再往前走,我又看到一臺很有意思的設(shè)備。
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這是一個:雞蛋質(zhì)檢儀。雞蛋往里一放,屏幕上就能出現(xiàn)破損、新鮮度、蛋黃顏色、富硒等一系列指標(biāo)。
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它怎么看出來的?答案是:多光譜。
人的眼睛,只能看到一小段可見光。所以,我們判斷雞蛋新不新鮮,通常只能看看顏色,聞聞味道。
但不同物質(zhì),面對不同波長的光,反射出來的信息并不一樣。于是,他們就用這種光,去照食物,再根據(jù)數(shù)據(jù),判斷里面到底有什么。
比如,廚房和蔬菜上的霉菌、真菌,肉眼看不出來,紫外線能。比如,人參到底是20年的,還是30年的?用紅外去識別,就有數(shù)。
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這位年輕人告訴我,過去上千年,我們描述食物,主要靠形容詞。比較甜。水分比較足。比較新鮮。但有了傳感器和模型以后,這些形容詞,或許可以變成數(shù)字:甜度到底是多少,食材的品質(zhì)到底怎么樣。
在目前,他們已經(jīng)進入了一些餐飲企業(yè),和家電企業(yè)。在未來,他們或許還可以進入家庭,保障更多人飲食健康。
哎呀。我特別喜歡這兩個項目。
一個年輕人,想讓睡不著的人,好好睡上一覺。另一個年輕人,想讓我們看清楚,一只雞蛋、一根人參里,到底藏著什么。
大公司的展臺,告訴你今天已經(jīng)走到了哪里。但這些年輕人會讓你看到,明天可能從哪里長出來。
10
最讓我興奮的
是看到這群悄悄努力的中國人
今年的WAIC,大家都在認(rèn)真賺錢。
所謂認(rèn)真賺錢,不只是大家開始研究怎么收費了。更重要的是,大家終于愿意蹲下來,追問一個個具體的問題:
到底是誰在發(fā)愁?我能不能解決?他為什么愿意付錢?
所以,有人研究怎么讓機器狗多馱一點東西。有人給機器人造一只更便宜、更耐用的手。有人讓企業(yè)自己審一遍合同。還有年輕人,想讓一個睡不著的人,睡得好一點。讓人參的年份,不再只能靠老師傅判斷。
是的。有些團隊還很小,產(chǎn)品只是一個Demo。明年,他們還在不在,也不知道。但很多真正的進步,本來就是這樣發(fā)生的。
這次逛完WAIC,最讓我興奮的,就是看到這些人。
這些勤奮的,努力的,年輕的中國人。
今天,中國和美國的AI差距,正在越來越小。
一方面,是因為競爭正在從單純比模型、比算力,走向比工程能力、人才密度和產(chǎn)業(yè)場景。而這些,恰恰是中國長期積累的能力。
另一方面,是因為在聚光燈之外,還有無數(shù)工程師、創(chuàng)業(yè)者和小公司,正在把一個個具體問題做深,把一件件能用的產(chǎn)品做出來。
而真正縮短差距的,從來不是口號,是這些悄悄努力的人。
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