作為服務機器人市場的首發(fā)單品，掃地機器人如今已滲透千家萬戶，并隨著技術及市場的日臻成熟而深入人心。如今，在小米、360及科沃斯等巨頭的持續(xù)推動下，支撐掃地機發(fā)揮關鍵性能的核心技術--自主導航定位和路徑規(guī)劃也呈現出新的發(fā)展態(tài)勢，演變?yōu)樾袠I(yè)標配的同時也開始向多傳感器融合方向深入發(fā)展。而軟件方面，隨著深度學習算法的產品化，AI加持下的掃地機器人技術也為行業(yè)發(fā)展注入了新的生機。

巨頭入局掀起價格戰(zhàn)“狂潮”2018年行業(yè)或迎洗牌期

掃地機器人短短幾年便火遍全國已是不爭的事實。據統(tǒng)計，經過2014年市場銷售額的一波爆發(fā)式增長后，2015年掃地機器人依舊熱度不減，特別是上半年，線上智能掃地機器人的主流價格區(qū)間集中于2000元以上，銷售占比為41.1%;而到了2016年上半年，隨著行業(yè)競爭的加劇以及市場對低價位產品需求的攀升，主流價格區(qū)間降到了1000-1500元之間，銷售占比為35.3%，而2000元以上掃地機器人占比也下降至32.4%，這進一步帶動了掃地機銷量的增長及滲透率的提升，而2017年這種演變趨勢也在不斷深化。

科沃斯國際事業(yè)部總裁錢程

科沃斯國際事業(yè)部總裁錢程告訴記者:“據我們長期的市場調研來看，目前國內消費者對掃地機器人的接受程度已經很高了，因為這個市場在國內已經培養(yǎng)了很多年。而當前的國內用戶更多看重技術型的產品，要導航、掃拖一體，更要智能化。在2017年的雙十一，我們的全網成交總額達到了5.28億元，其中掃地機占據絕大多數，領跑全網雙十一生活電器榜。同時，在美國的‘黑五’購物節(jié)上，我們在亞馬遜平臺上相比去年更是取得了超過400%增長的成績，產品成交額相當于去年的5倍，創(chuàng)下歷史新高。因此，我們預計2018年，隨著技術成本的不斷壓低以及用戶的廣泛認可，掃地機器人業(yè)務將為我們創(chuàng)造更多的利潤增長?！?/p>

在掃地機器人最初流行的時候，人們主要的關注點還是在前者，但隨著技術不斷的升級迭代，加上人工智能概念的越發(fā)火熱，用戶如今對后者的要求越來越嚴苛，這也就進一步要求業(yè)內廠商開始用更多智能化技術來給掃地機賦能，擁有智能規(guī)劃清掃功能的掃地機也日漸占據絕大多數份額。”因此今年以來，我們可以看到業(yè)內各大主流廠商已經全線轉戰(zhàn)智能規(guī)劃式掃地機產品的研發(fā)，而不具備智能規(guī)劃技術的掃地機市場份額正逐步降低，未來也將逐漸淡出市場。

正如錢程所言，自去年小米入局以來，這種趨勢就已在醞釀之中。而隨著2017年12月18日安全巨頭360公司的強勢殺入，編者預計2018年該趨勢將會得到進一步的深化，屆時市場也將迎來新一輪的洗牌，低端的“盲掃”產品將逐漸退市，而擁有資本與技術實力的廠商將真正存活下來，共同分食殘余的掃地機市場。

對此，有業(yè)內人士對上述觀點表示贊同，與之前阿里和京東主導的智能音箱市場混戰(zhàn)套路類似，小米和360兩家巨頭用低價策略打入掃地機市場，掀起價格戰(zhàn)，旨在掌控整個市場的主導權，讓自身品牌更快的向用戶群滲透。而在技術方案上，兩家公司都清一色采用的是單線激光雷達來進行同步定位與地圖構建SLAM(SLAM即Simultaneouslocalizationandmapping)，事實上這種方案在市面上的成本不低，據渠道方面了解大概在400-600元左右。而近期，小米還在進一步的壓低市場價格，預計明年360也將采取同樣的方式，而這將倒逼業(yè)內其他廠商在定價上做出更多妥協(xié)，并有望大幅帶動2018年整個行業(yè)中高端檔次產品價位的進一步降低，屆時攜帶自主定位及規(guī)劃功能的智能掃地機出貨量將快速攀升，而當前遍地都是的“盲掃”掃地機也將以更快的速度淡出市場。

功耗及成本是瓶頸軟硬結合助力精準化應用

盡管智能規(guī)劃式清掃正成為當前掃地機的標配，但在實際應用當中，仍有很多問題亟待解決，比如功耗、成本等。站在專業(yè)廠商的角度考慮，上海思嵐科技有限公司CEO陳士凱認為:“對于消費級的產品，我們更關注的是如何將同樣的功能以更低的代價/價格、開發(fā)周期以及使用難易度變成一個具體的產品。因此，在產品設計和研發(fā)上，我們需要盡可能的講求‘零配置’來滿足廣大普通用戶‘拿來即用’的需求。而目前，就家庭應用場景而言，盡管配備了激光雷達等技術，掃地機導航定位系統(tǒng)仍然面臨著諸多待解的問題。對此，我們做過很多努力，比如在成本上，我們現有的激光雷達成本已經能夠做得更低，可以在一定程度上解決導航定位模塊使用成本的問題。我們最早是做激光雷達的，目前我們的A2激光雷達能夠實現16米半徑的測距，而測量平距今年則能夠做到8K，并且不會在體積和外觀尺寸上有任何變化。”

上海思嵐科技有限公司CEO陳士凱

除了成本問題以外，功耗也是當前的一大突出問題。陳士凱強調:“目前，無論SLAM的算法還是路徑規(guī)劃系統(tǒng)，其復雜度都比較高。拿現在主流的筆記本電腦跑都有點吃力。SLAM里面的凸優(yōu)化算法還不能夠在線進行運作，必須靠離線式進行運算，因此把技術使用到實際產品中的時候就會遇到問題。比如我們給出的是上百瓦的級別，但是一個掃地機器人電池本身的容量可能只有20多瓦時的規(guī)模，如果讓掃地機器人上裝一個筆記本跑SLAM算法，可能一個小時不到就沒有電了，這是完全不被接受的?！?/p>

“我們的解決方式是通過高度算法優(yōu)化和集成，把導航定位系統(tǒng)的體積和運算性能負荷上做到最小?！标愂縿P進一步補充到，現在在硬幣大的SLAMWARE里面可以實現傳統(tǒng)信息機和開源算法，可以在2瓦下完成SLAM規(guī)劃的所有事情，同時體積和發(fā)熱情況都可以有很大的改善。而從一些案例來看，比如我們最新發(fā)布的一個基于激光雷達和導航定位系統(tǒng)的開源參考平臺，這是目前能實現的最小具有激光自主定位導航的系統(tǒng)，它的特點是只需要干電池就可以供電，并且實現兩個小時以上的待機時間。前面功耗的問題就可以得到很大的解決，實際產品中，現在不會讓用戶使用干電池，很多用戶會使用可充電式的鋰離子電池，讓機器人可以實現8小時以上的待機時間。

另一方面，在實際使用場景下，對導航定位問題來說，機器人開機以后對家里的環(huán)境構造是完全不清楚的，這就對路徑規(guī)劃算法提出了一個共同的要求，需要把地圖預先繪制出來。對此，陳世凱解釋到:“這是一個矛盾點，我既希望這個機器人在環(huán)境位置的時候展開工作，但一些主流算法還是需要對地圖或者環(huán)境有一個預先的構建或者預先的探索，才可以展開一些算法。因此產業(yè)界就需要做一些額外的工作，我們在現有的SLAMWARE系統(tǒng)里加載了新的路徑規(guī)劃系統(tǒng)，就像玩《星際爭霸》一樣，可以給一個初級的路徑規(guī)劃，隨著機器人持續(xù)探索，路徑可以逐步進行細化，能夠在地圖甚至完全未知和部分未知時就可以展開行動。除了這個比較基礎的功能以外，還需要很多其他的算法進行配合，比如自主環(huán)境探索和地圖構建，這是目前帶有導航定位掃地機器人的標配。因為對于未知環(huán)境，必須先對環(huán)境進行探索，框定清掃區(qū)域。另外還有一個非計算的問題，比如地圖如何去呈現，而目前使用任何新的技術都會帶來成本上升，成本的上升往往伴隨著功能溢價，所以廠家必須把新的功能提升到讓用戶有感知的水平。如果機器人具備了激光導航和地圖構建能力，在使用當中，都會非常希望讓用戶看到機器人真正的繪制地圖。這時候就有一個心理上的問題，一張圖是一個人認為機器人繪制的地圖效果，但實際上很多時候SLAM系統(tǒng)給出的地圖雖然不算差，但也稱不上很好。如果我展現的是這樣的地圖，那在用戶心理上就會產生很大的障礙，他會覺得這個產品看上去是不是不值這個價格。而且，在實現導航定位系統(tǒng)的時候，也會關注另外一件事情，這件事情機器人不會考慮，但是對于人來說比較注重，那就是構圖的精細程度，這是目前思嵐在嘗試努力的方向。”

作為國內掃地機市場的頭羊，科沃斯則更看好“全局規(guī)劃”的方式。錢程表示:“目前在掃地機市場上，有著琳瑯滿目的規(guī)劃式設計的產品，但各品牌之間也存在較大的差異，比如全局規(guī)劃和普通的路徑規(guī)劃就不太一樣。而對于傳統(tǒng)掃地機這種本身不具備視覺能力的產品，我們則從人工智能的角度賦予其探測、認知并記憶整體家居環(huán)境的能力，從而實現‘全局規(guī)劃’，我們認為這是當前行業(yè)在技術層面上的主流發(fā)展趨勢。”

針對具體的產品化方案，錢程告訴記者:“比如，在DG3上，我們首次配置了應用在智能手機、智能電腦、數字電視等家用產品，以及汽車電子、航天航空等領域的同類型Cortex-A9處理器，相比常規(guī)芯片的低效處理單任務來說，Cortex-A9能夠處理多任務執(zhí)行，并且處理速度也有了大幅度的提升，這塊芯片讓‘全局規(guī)劃’更加高效。此外，我們也配置了現在業(yè)內使用較多的LDS激光雷達測距傳感器，并配合SLAM算法，可智能識別家居環(huán)境，實現精準快速建立家居地圖、智能分區(qū)。簡單來說，SmartNavi2.0意味著掃地機器人DG3在快速建立家居地圖的同時，通過我們的APP端即可實現指定區(qū)域清掃，想掃哪間點哪間，并可精確到指定點，想掃哪里點哪里，同時可隨心設置虛擬墻或虛擬區(qū)、標注無需清掃的區(qū)域，哪里不掃也由用戶說了算?！?/p>

多傳感器融合大勢所趨深度學習助力掃地機“更智能”

誠如上述，為實現更好的SLAM建圖、定位以及規(guī)劃效果，業(yè)內主流廠商正紛紛轉向“LiDarSLAM+軟件算法”的方案。不過，針對掃地機的應用而言，激光雷達方案也存在動態(tài)環(huán)境難以定位、重定位能力差、缺乏回環(huán)檢測能力等問題，而視覺方案雖然也有自身的問題，但可以很好的彌補LiDar存在的這些缺陷，這點在火熱的智能駕駛領域就得到了廣泛驗證。對于以家庭應用場景為核心的掃地機而言，這種應用趨勢也開始嶄露頭角。

深圳市大道智創(chuàng)科技有限公司研發(fā)總監(jiān)龍建睿認為:“毫無疑問，激光SLAM對于計算性能的需求大大低于視覺SLAM，比如主流的激光SLAM可以在普通ARMCPU上實時運行，而視覺SLAM基本都需要較為強勁的準桌面級CPU或者GPU支持。因此，業(yè)界也看到了這其中蘊藏的巨大機會，為視覺處理定制的ASIC市場已經蠢蠢欲動，一個很好的例子是Intel旗下的Movidius，他們設計了一種特殊的架構來進行圖像、視頻與深度神經網絡的處理，在瓦級的超低功耗下達到桌面級GPU才擁有的吞吐量，DJI的精靈4系列產品就是使用這類專用芯片，實現了高速低功耗的視覺計算，為無人機避障和近地面場景導航提供根據?！?/p>

不過，針對未來技術方案的演變，龍建睿則更看好VSLAM和LIDARSLAM的多傳感器融合的方式。他表示:“雖然這兩種技術都有優(yōu)缺點，激光的缺點毋庸置疑，傳統(tǒng)激光雷達很貴而且很多方面不大靈活，目前為止技術的發(fā)展也不成熟;而對環(huán)境光影的變化或者室內比較昏暗的場景，VSLAM技術也都沒辦法使用。但如果把這兩種SLAM技術融合在一起，并且配以目前低成本的傳感器，就可以解決掃地機應用中的很多問題。而當前，業(yè)內有不少廠商都在進行這方面的探索，相信這種融合式的SLAM方式會是未來幾年比較重要的演變趨勢。”

除此，隨著深度學習技術產品化的飛速演進，AI加持下的智能掃地機也正向產業(yè)持續(xù)注入新的生機。龍建睿表示:“這一兩年，深度學習成為人工智能的代名詞。而在這個行業(yè)，前幾年還是以比較傳統(tǒng)的概率學，或者控制論的方式進行機器人自主定位導航。但這里展現的是完全通過深度學習，直接通過攝像頭數據作為信號輸入，再通過神經網絡直接產生出機器人的控制信號。其中像SLAM的過程、路徑規(guī)劃的過程，完全通過學習的方式就可以進行實現，因此我認為這種技術也會成為未來的一種潮流?！?/p>

陳士凱對此也頗為認同，并強調:“在這一兩年我們看到很多巨頭都在做神經網絡，尤其英特爾在芯片這一塊的性能是非常給力的，在功耗和性能上都讓我們非常吃驚，相信在不遠的將來，我們在掃地機導航定位這個領域也會非常廣泛的使用深度學習，包括SLAM，以及像路徑規(guī)劃這方面的應用。另外是行業(yè)中的情況，比如基于深度學習的路徑規(guī)劃也都在不斷萌芽之中，相信未來幾年會有一個比較明顯的突破?！?/p>

而在這方面，科沃斯則先發(fā)制人實現了深度學習技術的產品化，將AI算法下沉到硬件當中，為掃地機全方位賦能，錢程表示:“目前，我們的DG3掃地機產品已成功被賦予了自主學習的能力，首次搭載了OTA在線升級技術，能夠基于對用戶使用數據進行采集和分析，并通過客戶端快捷升級產品功能，從而使DG3伴隨用戶的實際使用而進行自主深度學習，不斷更新擴充自身的功能，從而更好的適應家庭環(huán)境，打造更為優(yōu)質的智能體驗?！?/p>