视觉定位导航
视觉定位导航主要借助视觉传感器完成，机器人借助单目、双目摄像头、深度摄像机、视频信号数字化设备或基于DSP的快速信号处理器等其他外部设备获取图像，然后对周围的环境进行光学处理，将采集到的图像信息进行压缩，反馈到由神经网络和统计学方法构成的学习子系统，然后由子系统将采集到的图像信息与机器人的实际位置联系起来，完成定位。
优点：
· 应用领域广泛，主要应用于无人机、手术器械、交通运输、农业生产等领域；
缺点：
· 图像处理量巨大，一般计算机无法完成运算，实时性较差；
· 受光线条件限制较大，无法在黑暗环境中工作；
超声波定位导航
超声波定位导航的工作原理是由超声波传感器发射探头发射出超声波,超声波在介质中遇到障碍物而返回接收装置。通过接收自身发射的超声波反射信号，根据超声波发出及回波接收时间差及传播速度，计算出传播距离S，就能得到障碍物到机器人的距离，即有公式：S=Tv/2 式中，T—超声波发射和接收的时间差；v—超声波在介质中传播的波速。
优点：
· 成本低廉；
· 可以识别红外传感器识别不了的物体，比如玻璃、镜子、黑体等障碍物；
缺点：
· 容易受天气、周围环境（镜面反射或者有限的波束角)等以及障碍物阴影，表 面粗糙等外界环境的影响；
· 由于超声波在空气中的传播距离比较短，所以适用范围较小，测距距离较短。
· 采集速度慢，导航精度差；
红外线定位导航
红外线定位导航的原理是红外线IR标识发射调制的红外射线，通过安装在室内的光学传感器接收进行定位。
优点：
· 远距离测量，在无反光板和反射率低的情况下能测量较远的距离；
· 有同步输入端，可多个传感器同步测量；
· 测量范围广，响应时间短；
缺点：
· 检测的最小距离太大；
· 红外线测距仪受环境的干扰较大，对于近似黑体、透明的物体无法检测距离，只适合短距离传播；
· 有其他遮挡物的时候无法正常工作，需要每个房间、走廊安装接收天线，铺设导轨，造价比较高；
iBeacon定位导航
iBeacon是一项低耗能蓝牙技术，工作原理类似之前的蓝牙技术，由Beacon发射信号，蓝牙设备定位接受，反馈信号。当用户进入、退出或者在区域内徘徊时，Beacon的广播有能力进行传播，可计算用户和Beacon的距离（可通过RSSI计算）。通过三个iBeacon设备，即可对其进行定位。
优点：
· 定位精度比传统的GPS高，可从一米到几十米；
· 功耗小、时延低、成本低、传输距离远；
缺点：
· 受环境干扰大，信号射频不太稳定；
· 安装、开发和维护方面均存在需要克服的难点，使用时保证设备信号不被遮挡；
灯塔定位导航
灯塔定位导航技术在扫地机器人领域使用的比较多。导航盒发射出三个不同角度的信号，能够模拟GPS卫星三点定位技术，让其精准定位起始位置和目前自身所在坐标，导航盒如同灯塔，其作用为发射信号，引导机器人进行移动和工作。
优点：
· 引擎稳定性高，路径规划可自动设置
缺点：
· 灯塔定位没有地图，容易丢失导航；
· 需要充电桩或者其他辅助装备；
· 精度不高；
激光定位导航
激光定位导航的原理和超声、红外线的原理类似，主要是发射出一个激光信号，根据收到从物体反射回来的信号的时间差来计算这段距离，然后根据发射激光的角度来确定物体和发射器的角度，从而得出物体与发射器的相对位置。
优点：
· 是目前最稳定、最可靠、最高性能的定位导航方法；
· 连续使用寿命长，后期改造成本低；
缺点：
·工业领域的激光雷达成本比较昂贵；
在激光测距中，激光雷达凭借良好的指向性和高度聚焦性，使得激光雷达+SLAM技术相结合的激光SLAM成为主流定位导航方式。SLAMTEC—思岚科技的自主定位导航技术采用的就是激光+SLAM技术。
RPLIDAR A2采用三角测距原理，配合自主研发的SLAMWARE核心算法，让机器人实现自主定位导航与路径规划。主要应用于服务机器人导航与定位、需要长时间连续工作的服务机器人、工业领域、环境扫描与3D重建等领域。
RPLIDAR T1采用的是时间飞行法（TOF）中的脉冲测距法，以满足高速度和远距离的测距要求。主要应用在工业AGV、服务机器人或轻量级无人驾驶产品中。
SLAM简介
SLAM（及时定位与地图构建）技术是机器人在自身位置不确定的条件下，在完全未知环境中创建地图，同时利用地图进行自主定位和导航。并且，在实时定位中由于通过机器人运动估计得到的位置信息通常具有较大的误差，一般需要使用测距单元探测的周围环境信息来更正位置。
由于应用场景的不同，SLAM技术分为VSLAM、Wifi-SLAM和Lidar SLAM。Lidar SLAM是目前实现机器人同步定位于地图构建最稳定、可靠和高性能的SLAM方式。
每年，总会有许许多多的“别人家的孩子”让我们羡慕又嫉妒，除了每年的高考状元之外，还有很多人也是天之骄子，就比如入选华为天才少年计划的那些“别人家的孩子”，今天我们就一起来了解一下入选华为天才的这些人。
很多人可能不知道“天才少年”是什么，有那么厉害吗？
华为的“天才少年”这个项目是任正非发起的，用顶尖的薪酬和顶尖的挑战，来吸引顶尖人才的项目。工资按照年度工资制发放，一公分诶3个档次，最高档的年薪201万。
华为的“天才少年”虽然薪酬高，但是竞争和挑战也更高，光面试就要经过7轮筛选：简历筛选、笔试、第一次面试、主管面试、若干部长面试、HR面试、总裁面试。
在这众多的环节当中，只要有一个环节出现了错误或者是表现不好，都有可能会失败，也因此想要成功面试，难度是相当大的。
下面，我们就一起来看一下他们的学历和专业吧！
钟某：博士，年薪182-201万人民币，研究的是模式识别与智能系统。是来自中国科学院大学2014级的硕士生、2016级的博士生，培养单位是中国科学院自动化研究所 。
秦某：博士，年薪182-201万人民币，研究的是机器视觉SLAM、视觉惯导融合、多传感器定位，是来自香港科技大学机器人研究所博士，于2015年获得浙江大学控制系学士学位。
李某：博士，年薪1405-1565万人民币，研究的是建模语言设计与软件形式化方法，是来自北大数学学院的硕博连读生 。
管某：博士，年薪1405-1565万人民币，研究的是物联网和边缘计算。
贾某：博士，年薪896-1008万人民币，研究的是软件定义网络，毕业于清华大学计算机系。
王某：博士，年薪896-1008万人民币，研究的是功耗控制。
林某：博士，年薪896-1008万人民币，研究的是大数据和并行计算，毕业于中科大的计算机专业 。
何某：博士，年薪896-1008万人民币，研究的是计算数学。
想必大家都可以看出，这几位“天才少年”的共同特点就是他们研究的都是工科的前沿领域，计算机、机器人、自动化、电子信息化等这些热门专业。 所以喜欢这方面的同学们，也可以通过自己的努力，进入一所好的大学，我相信通过不断的努力，不断的提升自己，总有一天也会和他们一样。
还是那么一句话，天才等于百分之一的天才加百分之九十九的汗水。他们之所以可以进入世界五百强华为公司，凭借的不仅仅是他们出色的专业能力，还有他们吃苦耐劳的品质。
（来自网络。）
云鲸扫地机器人使用教程二了吧 >《生活》
阅426转020221009 上海关注
云鲸是一个清洁机器人品牌，致力于开发一键清洁的家庭服务机器人，成立于2016年10月，总部位于东莞。 云鲸'小白鲸'拖地机器人，是行业中由主打扫地向拖地转变的产品。产品具有拖布自清洁系统，智能地图算法，防碰撞&防跌落，超静音特点。下面是有关云鲸扫地机器人使用教程的介绍，还没有学会的伙伴们赶紧来设置一下。
打开APP查看高清大图
云鲸扫地机器人使用教程
步骤一：先下载“云鲸智能”App，完成注册登录；
步骤二：参考说明书组装好云鲸扫地机器人；
步骤三：在'云鲸智能’app上，给扫地机器人联网；
步骤四：联网成功后，app会提示开始建图，此时，扫地机器人会以基站为坐标扫描房间，建立大概的平面图，接下来，我们让扫地机器人跑一圈，平面图会更加完善！这样就完成建图了！
打开APP查看高清大图
云鲸扫地机器人怎么样
云鲸创立于2016年，是一家立足家用机器人领域，致力于研发革命性科技产品的公司。我们希望用新科技将人解放出来，让人类过上更自由、有所热爱的生活。
作为一家机器人创新企业，云鲸横跨了SLAM、三维感知、AI物体识别、机器人机构技术、大数据应用等多个领域，目前已在多个方向取得突破，已累计申请了100多篇技术专利。团队历经3年研发出可自清洁拖布的拖扫一体机器人“小白鲸”获美国《时代》杂志2020年最佳发明、爱迪生发明金奖等国内外大奖。
地面清洁领域只是我们的起点，我们不会限于品类，只会致力于研发革命性产品，让家拥有更多自动化设备，让人类从繁琐事务中解放。云鲸也是倡导自由自在、有所热爱的生活方式品牌。我们在乎用户、员工和合作伙伴，在乎他们自我价值的认同和实现；在乎人与自我、人与人、生活与人、环境与人之间的真诚和爱；相信理想能给人解决难题的创造力和勇气。这些正是人之为人、超越机器的价值所在。公司设有产品研发中心、供应链中心、产品研发总部和营销中心，拥有研发、生产、销售的全链条综合能力。这里聚合了大量的科研人才，来自全球顶尖学府、研究院和科技先锋的企业，也有来自各知名媒体、高端品牌的生活方式专家。
云鲸目前已完成C轮融资，历次投资方包括清水湾基金、明势资本、大米创投、盈峰资本、字节跳动、源码资本、红杉资本和高瓴资本等。
颠覆性发明拖布自动回洗功能
解放双手，清洁彻底。
自动识别清洗
搭配清洗基站，自动识别拖布脏污程度，
自动返回基站进行清洗。
多种智能算法
如建图算法、补扫算法、房间切割算法、
最优化清洁路径算法等。
APP轻松 *** 控
制定个人专属清洁方案，随时随地远程 ***
控机器人。
快速更换模块
搭配扫拖两个模块，轻松拆卸，快速更
换，扫拖更随心。
高速旋转 紧贴地面
两块三角形拖布180转/分旋转，10N加压拖地，深度去污，地面不留痕迹。
识别脏污 自动回洗拖布
智能感知拖布脏污程度，自动回站清洗再出发。任务结束后自动风干拖布，避免细菌滋生。清水污水双水箱，清洁看得见。超大水箱最大可满足300平方米清洁需求。
拖扫双路径 模块轻松换
拖扫分开，避免脏污边刷二次污染湿润地面。磁吸力模块，便捷更换。
扫得干净 拖地更干净
1800pa大吸力，无滚刷设计，减少毛发缠绕。
APP轻松 *** 作
APP远程 *** 作，随时随地查看机器人状态，远程控制机器人工作。针对不同使用场景，制定你的专属清洁方案。应对突发状况，让机器人定点清洁，也可设置扫地禁区和拖地禁区，机器人工作时会自动避开当前模式下禁区区域。
打开APP查看高清大图
扫地机器人使用技巧
测试机器：
刚收到机器的先试试智能扫地机器人有没有的电~有就让它直接扫地，测试一下机器是否能正常运转~ 您打开机器侧边电源开关（O为关闭，-为开启），点触机器屏幕或遥控“自动清扫”键即可工作。没有余电就直接给它充电；刚开始使用余电打扫时，清洁效果不好是正常的，是因为余电电力不足；那么我们首先要安装拖板，再给它充满电，边扫边拖，卫生就干净了；
充电：
余电放完就给它直充。直充就是直接用电源跟机身连接充电（在机器侧面开关上方有个小圆孔可以插入电源的），充12小时左右的哈~这样直充三次，一定要充够时间哦~是为了激活电池的；三次直充之后，可以给它直充，也可以使用回冲座让它自动回冲。回冲的话，您要给回冲座找个好位置，将电源接好在回冲座上，回冲座靠墙放好（回冲座前方3米，左右05米不要有障碍物或低洼地面，以免影响机器感应），机器会在快没电时探测回冲座然后自动跑过去充电。
安装拖板：
在机器底部透明塑料盒两端有两个塑料卡子，将拖板垂直对准卡子往下按即可安装完成。您说按下去怕取不出来？木有关系，您大胆安装吧 清洗拖布非常简单，直接将拖布撕下来清洗就可以了，不需要将拖板取下哦~
虚拟墙：
虚拟墙，顾名思义就是一道虚拟出来的“墙”。虚拟墙是用来划分非清洁区域的，不想让它进入某个区域，只需要放上虚拟墙发射器，机器就会自动回避；虚拟墙要装一对一号电池， 电池按照一正一负的顺序放入，挡板上面都有提示标识的。虚拟墙上有个按钮，最左边是开关，往右依次是低档、中档、高档，三个档位拦截的宽度分别是3米、5米、7米，这个需要根据实际情况来调节。
清理垃圾盒：
智宝扫地机的垃圾盒是一键式的，按住灰尘盒的键向外取即可取出垃圾盒 ，把垃圾倒掉即可，非常方便。记得清洗之前先把风机取出来，不能让风机进水。
设置时间：
开机后，按遥控器“时钟/周3”键，显示屏“week”旁边的数字会闪动，然后 就按当前的星期（比如今天周一，就按下周一键 这个闪动的数字就会变成“1” 再按确认 键），星期设置完成。接下来再设置时间，按“时钟/周3”键，然后按下面的方向键的“左或右”中间的数字闪动，按方向键的“上和下”调整到当前的时间，按下确认键。
预约时间：
设置好时间之后就可以预约时间了，先预约星期再预约具体时间，按遥控器“预约/周2'键，显示屏最上面的闹钟图标会闪动。然后按下您需要预约的星期（比如您要预约周一，就按一下周一键）再按确认。如果想再预约星期二，那您重复上面 *** 作，在闹钟图标闪动的时候按周2键，然后按确认。以此类推，将需要扫地机清扫的星期预约好，就可以预约具体时间了， 先按“预约/周2'，然后按方向键的“左或右”，中间的数字就会闪动，按方向键的“上和下”调整到您想要预约的时间，然后按确认就完成了。
注意：D方式开启状态，所有预约无效！
清理：
扫地机需要定期给它清理一下，看看边刷、中扫、轮子上有没有毛发或电线缠绕。这里重点讲讲如何取出中扫：推动毛刷侧边红色锁扣，然后提起压板盖，即可取出毛刷和胶刷进行清理了，中扫两端小胶圈易掉落，需要注意一下。
打开APP查看高清大图
关于云鲸扫地机器人使用教程就说这么多了，随着物联网、5G、新基建的爆发，智能家居蓬勃发展已呈燎原之势。相信在未来的扫地机器人行业发展中，扫地机器人还将会在“自我感知”、”主动服务”等方面进行突破，让它变得更具智能化、新鲜化、时尚化和实用化。
文丨伊然
火星旅行已经不能满足马斯克的“画饼”野心了。
当地时间8月19日，在特斯拉第一个“人工智能日”（AI Day），特斯拉的高管们轮番登台向大众介绍了 FSD 完全自动驾驶最新进展和规模深度神经网络训练集群系统Dojo 。特斯拉所研发的名为D1的AI芯片采用7纳米制造工艺，处理能力达到1024亿次，一组芯片能够提供的计算功率达到9千万亿次。人工智能机器人给大众带来了无尽的想象。
在众多的科幻作品中，创作者们已经天马行空地表达过自己的美好畅想与潜在担忧；而在现实的生活中，无数的科学家和企业也前赴后继地投入到机器人产品的研发中。
现在，机器人研发大军加入了一位重磅级大亨——马斯克。
在发布会现场，马斯克压轴登台。发布了特斯拉机器人计划Tesla Bot 。 显然，这就是特斯拉在邀请函中所说的“人工智能在自动驾驶以外的应用”。
根据马斯克的介绍，Tesla Bot身高172米，体重56千克，承载能力20千克，最快行走能力为每小时8公里。TeslaBot外部造型完全仿照人体线条，肩膀以上是黑色无面孔形态，下半身则是像《星球大战》里面太空部队的乳白色铠甲质感外壳，细看之下带有些许静默的诡异感。
Tesla Bot的面部是一个显示屏，显示屏背后是多个摄像头；脖子、胳膊、手、腿位置累计搭载了 40 个机电推杆。 Autopilot 摄像头会作为它的眼睛，它的胸腔内则安放了特斯拉 FSD 芯片，此次发布的多摄像头视觉架构的深度神经网络架构也会在其身上得到应用。
马斯克宣称，Tesla Bot将会达到和人类的尺寸以及重量相近的物理特性，并且会具有用于自动驾驶的相机系统和计算单元，未来会用来帮助人类处理“无聊、重复和危险的工作”。
当然，发布会并没有实物亮相，只是马斯克和他的PPT， 预计产品原型机将在2022年面世 。
马斯克简短介绍完后，一位演员穿着Tesla Bot造型的紧身衣在舞台上开始了短暂的机械舞表演，颇有超级变变变风范。或许是为了缓解尴尬，马斯克自嘲地表示：“演员不是真正的机器人，但是特斯拉的机器人将会是真实的。”
看起来，马斯克也知道大家对他的“狂言”并没有那么的信任。他在发布会结束后的新闻交流会上还特别强调， 因为特斯拉已经造出了带着轮子的“机器人”（ 汽车 ），所以现在几乎拥有制造人形机器人所需的任何零件。
在特斯拉官方招聘页面，最近也发布了四个工作地点位于加州帕洛阿尔托的职位，被外界视作与机器人项目直接相关。
岗位要求分别是专注于执行机构齿轮设计和系统；机器人的机械设计和执行器组件的集成上；高级人形机电机器人架构师；高级人形建模机器人架构师。
马斯克确实是掌握流量入口的高手。
TeslaBot的诡异造型和莫名其妙的发布会，社交网络的注意力又成功被“顶流”马斯克吸引了，各种段子和表情包层出不穷。
一如既往，同行们对马斯克的介绍内容持有异议，有媒体直言Tesla Bot完全是商业宣传——特斯拉绝对不可能在一年内制造出马斯克所宣扬的人形机器人。
目前，全球研制人形态机器人产品最为知名且公认的行业技术标杆是波士顿动力公司。
1992年，美国麻省理工学院教授马克·雷波特创办波士顿动力，并在美军的资助下，研发商用机器人 。
虽然机械的运动能力进展迅速，然而感知、认知和决策能力在相当长的一段时期内没有过多进展。
2012年，随着深度学习等算法突破，人工智能大爆炸。5G、物联网带源源不断地产生海量的大数据，投喂给AI大模型。加速迭代的AI大模型给机器人行业带来无限的遐想。
8月17日，波士顿动力分享了一段一分钟视频，双足人形机器人Atlas展示了手跨栏、后空翻下台阶、过独木桥、跳箱子、走斜板等高难度跑酷运动。 波士顿动力公司表示，跑酷测试展示了Atlas全身在各种快速变化的情况下保持平衡，无缝切换动作的实力。
Atlas使用IMU、关节位置和受力传感器来控制其身体并感受地面获得平衡，通过感知算法来识别障碍物。
据波士顿动力介绍，深度相机以每秒15帧的速度生成距离测量数据，形成环境点云，使用多平面分割的算法从点云中提取表面。接着，算法输出的数据被输入地图系统，最后系统帮助Atlas用相机看到不同物体建立模型。
短短三天后，Tesla Bot用几张PPT就盖过了Atlas的风头，马斯克选择的时间节点就颇为值得玩味。
波士顿动力相关负责人向媒体表示，特斯拉机器人的理论和设想非常前沿，对于机器人技术的发展应用也有借鉴和推动意义，但是从目前的行业发展格局和技术水平来说，Tesla Bot的商业化蓝图近乎是痴人说梦。
即便特斯拉有优秀的硬件研发能力，有强大的人工智能计算硬件和算法基础，有钱和政策支持，但是人形机器人研究 在关节控制、手部精细 *** 作、视觉信息理解等几乎所有的技术细节上有太多尚未攻克的难题。
目前，Atlas也仅可以实现每小时54公里的移动速度，并没有可以实现灵活运动的手指关节，特斯拉基本不可能在一年内就完成同行们十几年都没有突破的瓶颈。
有不客气的评论人士指责马斯克宣布的Tesla Bot计划不过是为了转移大众注意力的幌子。
7月，美国权威的消费者权益机构《消费者报告》指出 特斯拉的FSD Beta V9缺乏安全保障措施，不应使用未经专业训练的用户进行驾驶测试。 从用户公开的测试视频中可以看到，纯靠视觉方案的FSD有时会莫名出错，无端乱打方向盘，不按道路线行驶等状况。
车企进行类似的测试时，一般会在电脑上模拟运行，由专业人员完成。特斯拉把测试版FSD开放给普通用户，是让未经训练的消费者成为了试验品，还给公共空间的行人带来了风险。
当地时间8月16日， 美国国家公路交通安全管理局对特斯拉自动驾驶系统启动正式调查，认为该系统存在“难以识别停放在路边的紧急车辆”的隐患。
8月24日，马斯克在个人社交账号上承认公司最新发布的驾驶辅助软件FSD“不够好”，Autopilot/AI团队正在以尽可能快的速度进行改进。
特斯拉试图开发比普通人类司机驾驶安全约10倍的辅助驾驶系统，需要更大量的神经网络培训。
虽然Tesla Bot的“狂言”大概率是马斯克又一份“炒作PPT”，但马斯克的长远眼光一向精准 ， 在线支付、新能源车辆、自动驾驶、动力电池、太空 探索 ……他几乎踩准了发展的路径。
近几年，各大服务机器人厂商开始加码技术链条布局，SLAM、AI芯片、机器视觉、语音识别等核心技术获得较快发展，服务机器人产品性能和智能化程度也有明显提升，产品类型愈加丰富。
QYReaserch相关报告显示，2020年全球仿人机器人市场销售额达到了211亿美元，预计2027年将达到845亿美元，年复合增长率超过20%。
产品方面来看，双足机器人正在逐步替代轮式机器人，教育和 娱乐 、研究与空间 探索 仍是机器人主要商用范围。
中国市场在过去几年变化较快，2020年的市场规模为超过4800万美元，占全球的23%，预计2027年将达到29亿美元，全球份额提升至34%。
中国厂商是人形机器人领域的后来者，但近年来国内快速发展的智能家庭小机器人和商场里随处可见的引导机器人，市场对人形机器人的认可度和接受度越来越高。
7月，上海举行的2021世界人工智能大会上，优必选发布了国内首款可商业化的大型双足仿人型服务机器人Walker X。 Walker X身高130cm、体重63kg，拥有41个高性能伺服驱动关节，能够 *** 控冰箱、吸尘器等家电，还可以帮人按摩，下象棋。
虽然人形机器人不一定能够在短时间内实现马斯克所言的便利，但从实验室走向产业化生产的前景确实越发的光明，或许会成为新能源造车后的下一个增长点。
马斯克曾说：“从长远来看，人们会将特斯拉视为一家人工智能机器人公司，就像我们现在被视为 汽车 或能源公司那样。”
马斯克对相关 科技 在产业应用落地中的判断和界定值得思考，将新能源 汽车 视作是物联网终端已经不算是新概念，但将智能车比作是长了轮子的机器人却是另辟蹊径。
人形机器人全面介入到人类日常生活带来的变化绝对不会亚于智能手机的普及，时刻要为未来规划。
华为公司为了在未来打赢技术和商业战争，面向全世界招聘。从全世界招进20-30名天才“少年”，并对其中8位2019届顶尖学生实行年薪制！那么获得华为最高offer的这8位天才少年，他们会有着什么样的人物背景呢？让我们来看一下。
钟某：博士，年薪182-201万人民币，研究的是模式识别与智能系统。他是中国科学院大学2014级的硕士生、2016级的博士生，培养单位是中国科学院自动化研究所。 秦某：博士，年薪182-201万人民币，研究的是机器视觉SLAM、视觉惯导融合、多传感器定位。他是来自香港科技大学机器人研究所的博士，2015年荣获浙江大学控制系的学士学位。 李某：博士，年薪1405-1565万人民币，研究的是建模语言设计与软件形式化方法，他是北大数学学院的硕博连读生。 管某：博士，年薪1405-1565万人民币，研究的是物联网和边缘计算。贾某：博士，年薪896-1008万人民币，研究的是软件定义网络，毕业于清华大学计算机系。 王某：博士，年薪896-1008万人民币，研究的是功耗控制。林某：博士，年薪896-1008万人民币，研究的是大数据和并行计算，毕业于中科大的计算机专业。何某：博士，年薪896-1008万人民币，研究的是计算数学。看着这些年薪百万的“天才少年”羡慕吗？他们是凭借着自己的聪明才智得到的这些吗？并不是，而是凭借着刻苦努力，和对知识的渴望，才会有今天的这些成就。如果想要和他们一样，就刻苦努力上一所好大学，选读一个有发展前景并且自己喜欢的专业，接着在大学里丰富自己的专业知识，不断提高自己的优势，增加自己的竞争力，要始终记住一句话：机会总是留给有准备的人。
一、优必选UBTECH
优必选公司是一家位于深圳，成立于2012年的集人工智能和人形机器人研发、平台软件开发运用及产品销售为一体的全球性高科技企业。
2008年，优必选从人形机器人的核心源动力伺服舵机研发起步，逐步推出了消费级人形机器人、商业人形机器人和Jimu机器人相关产品。公司估值已经超过10亿美元，成为机器人领域的“独角兽”。
2016年，优必选成功推出Jimu机器人品牌，并成功入驻全球部分AppleStore零售店。
2016年10月，优必选与英超曼城俱乐部达成战略合作协议，成为曼城唯一官方机器人合作伙伴。
目前，优必选正积极打造“硬件+软件+服务”的机器人生态圈，并努力实现在人工智能领域完成较大突破，力争让机器人走进千家万户。
二、能力风暴Abilix
能力风暴创立于1996年，是教育机器人开发的先行者。20年来，能力风暴共取得350多项专利技术，自主研发120余种教育机器人，并编写出50多套机器人教材（9种语言版本），批量出口30多个国家。
目前，全球已有31个国家和地区的40000哆嗦学校与培训机构、1200多个学校教育机器人实验室、200多家教育机器人活动中心（Abilix home）以能力风暴教育机器人为平台进行教学、竞赛以及科技活动，而能力风暴面向家庭用户的产品经销与服务网络、线上商城、线下体验店等也已在全球范围内建立。
能力风暴公司位于上海，专注于伙伴机器人新产业的创造，是教育机器人产业的开创者，国内教育机器人领域的领先者。
三、小忆机器人
小忆机器人是深圳市金刚蚁机器人技术有限公司的产品。金刚蚁隶属于奇虎360科技有限公司智能生态链，是一家专注于家用智能机器人领域开发生产的创新型高科技公司。
金刚蚁公司成立于2014年7月，小忆机器人是旗下生产的第一款儿童智能陪伴机器人。
金刚蚁公司总部设立在深圳，并在北京设有分公司。团队目前正式员工四十余人，其中拥有说是想阞以及十年以上实战经验研发人员二十位。在人才就是资本的年代，本着共享共担，合作共赢的理念，在智能机器人领域一定能打造出一片属于金刚蚁的辉煌。
四、爱乐优CANBOT
爱乐优CANBOT是北京康利优蓝机器人科技有限公司的产品，产品定位于0-12岁的婴幼儿童，是国内较早从事具备中文AI心智发育型亲子机器人研发的企业。
爱乐优家庭亲子机器人，是率先进入中国家庭的具备中文AI心智发育型亲子机器人，产品依托于中国科学院等国内外顶尖研发机构，由中美尖端科技联袂打造。
爱乐优机器人是一个具有生命特征的智能机器人，可以成为您温馨家庭的一名小成员。它上知天文下知地理，语数外科等科目全部不在话下，可以让孩子在家轻松完成学习。
而且爱乐优机器人还能歌善舞，只要下一个命令，它就会乖乖扭动胖嘟嘟的身体跳舞给你看，而且永远不会感到厌烦。
爱乐优机器人通过内置的强大安卓系统，可以直接下载用户喜欢的内容。
五、ROOBO
ROOBO是北京智能管家科技有限公司推出的产品。
北京智能管家科技有限公司成立于2014年，是面向全球的智能硬件孵化与发行平台，同时也致力于打造行业领先的人工智能及机器人 *** 作系统（ROOBO AI+OS），总部设立于北京，同时在深圳、苏州、成都、韩国首尔、莫斯科和西雅图都设有分部或销售公司。
ROOBO一直是智能机器人、智能硬件产品商业化及步入千家万户的倡导者和推动者，并且不断提升智能互动体验和服务，让科技给生活带来更多的便捷、乐趣与美好。同时，ROOBO也希望成为新奇、只能、有趣的创新项目和首选加速平台，能够为创业团队提供雄厚的资本注入，同时还提供从创意到销售的整套解决方案，让更多用户以更合理的价格，享受真正只能和创新的科技产品。努力缩短未来到现在的距离，是我们不断进步的动力。
六、寒武纪智能
寒武纪智能科技有限公司立足于深圳，是国内首批专注于智能家庭服务机器人，集智能机器人研发和营销为一体的创新型高科技企业。
寒武纪智能科技有限公司致力于成为世界上最伟大的机器人公司。他们的首款机器人“小武”是一款专注服务于家庭的智能机器人，它专为0-6岁宝宝设计，它已经具备堪比专业摄影师级别的拍照水准，并以实现通过机器人跨越空间的交流与互动。通过智能交互已实现主动与人交流，是一款真正智能化的机器人。
寒武纪智能的研发人员仍在不断优化其核心技术，包括机器人的视觉、AI深度学习算法、路径规划、运动控制、SLAM人脸识别、电机技术、自然语言处理等等，以为人们呈现体验更好的智能机器人。
七、海尔ubot
海尔作为中国著名的家电品牌已经广为人知，这一家创立于184年，拥有全球领先的整套加点解决方案的提供商，正致力于转型为真正的互联网企业。
海尔集团目前已从传统家电产品制造企业转型为开放的创业平台。在互联网时代，海尔致力于转型为真正的互联网企业，打造以社群经济为中心，以用户价值交互为基础，以诚信为核心竞争力的后电商时代共创共赢生态圈，成为物联网时代的引领者。
在2016年，海尔自主研发的智能机器人Ubot已经完成量产并且走进了用户的家庭。
八、Gowild公子小白
Gowild公子小白来自于深圳狗尾草智能科技有限公司，作为国内知名家庭智能机器人品牌，推出的产品公子小白情感社交机器人颇受欢迎。
狗尾草智能科技有限公司诞生于2013年的机器人浪潮来袭之际，总部同样位于“硬件之都”中国深圳。
狗尾草智能科技有限公司集结了一群热衷于智能机器人的极客、设计师和发烧友，对未来充满无限的创想、野心和激情。
狗尾草智能科技有限公司在语义技术、图数据管理和供应链方面拥有丰富的经验，并且汇聚整合了完整的生产链条。他们也一直致力于拥抱大胆有趣的产品理念，为用户创造更多的惊喜。
一、算法工程师简介（通常是月薪15k以上，年薪18万以上，只是一个概数，具体薪资可以到招聘网站如拉钩，猎聘网上看看）
算法工程师目前是一个高端也是相对紧缺的职位；
算法工程师包括
音/视频算法工程师（通常统称为语音/视频/图形开发工程师）、图像处理算法工程师、计算机视觉算法工程师、通信基带算法工程师、信号算法工程师、射频/通信算法工程师、自然语言算法工程师、数据挖掘算法工程师、搜索算法工程师、控制算法工程师（云台算法工程师，飞控算法工程师，机器人控制算法）、导航算法工程师（
@之介
感谢补充）、其他其他一切需要复杂算法的行业
专业要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业；
学历要求：本科及其以上的学历，大多数是硕士学历及其以上；
语言要求：英语要求是熟练，基本上能阅读国外专业书刊，做这一行经常要读论文；
必须掌握计算机相关知识，熟练使用仿真工具MATLAB等，必须会一门编程语言。
算法工程师的技能树（不同方向差异较大，此处仅供参考）
1 机器学习
2 大数据处理：熟悉至少一个分布式计算框架Hadoop/Spark/Storm/ map-reduce/MPI
3 数据挖掘
4 扎实的数学功底
5 至少熟悉C/C++或者Java，熟悉至少一门编程语言例如java/python/R
加分项：具有较为丰富的项目实践经验（不是水论文的哪种）
二、算法工程师大致分类与技术要求
（一）图像算法/计算机视觉工程师类
包括
图像算法工程师，图像处理工程师，音/视频处理算法工程师，计算机视觉工程师
要求
l
专业：计算机、数学、统计学相关专业；
l
技术领域：机器学习，模式识别
l
技术要求：
（1） 精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader语言，熟悉常见图像处理算法GPU实现及优化；
（2） 语言：精通C/C++；
（3） 工具：Matlab数学软件，CUDA运算平台，VTK图像图形开源软件医学领域：ITK，医学图像处理软件包
（4） 熟悉OpenCV/OpenGL/Caffe等常用开源库；
（5） 有人脸识别，行人检测，视频分析，三维建模，动态跟踪，车识别，目标检测跟踪识别经历的人优先考虑；
（6） 熟悉基于GPU的算法设计与优化和并行优化经验者优先；
（7） 音/视频领域熟悉H264等视频编解码标准和FFMPEG，熟悉rtmp等流媒体传输协议，熟悉视频和音频解码算法，研究各种多媒体文件格式，GPU加速；
应用领域：
（1） 互联网：如美颜app
（2） 医学领域：如临床医学图像
（3） 汽车领域
（4） 人工智能
相关术语：
（1） OCR：OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程
（2） Matlab：商业数学软件；
（3） CUDA： (Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台（由ISA和GPU构成）。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题
（4） OpenCL: OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架，此异构平台可由CPU，GPU或其他类型的处理器组成。
（5） OpenCV：开源计算机视觉库；OpenGL：开源图形库；Caffe：是一个清晰，可读性高，快速的深度学习框架。
（6） CNN：（深度学习）卷积神经网络（Convolutional Neural Network）CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。
（7） 开源库：指的是计算机行业中对所有人开发的代码库，所有人均可以使用并改进代码算法。
（二）机器学习工程师
包括
机器学习工程师
要求
l
专业：计算机、数学、统计学相关专业；
l
技术领域：人工智能，机器学习
l
技术要求：
（1） 熟悉Hadoop/Hive以及Map-Reduce计算模式，熟悉Spark、Shark等尤佳；
（2） 大数据挖掘；
（3） 高性能、高并发的机器学习、数据挖掘方法及架构的研发；
应用领域：
（1）人工智能，比如各类仿真、拟人应用，如机器人
（2）医疗用于各类拟合预测
（3）金融高频交易
（4）互联网数据挖掘、关联推荐
（5）无人汽车，无人机
相关术语：
（1） Map-Reduce：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。
（三）自然语言处理工程师
包括
自然语言处理工程师
要求
l
专业：计算机相关专业；
l
技术领域：文本数据库
l
技术要求：
（1） 熟悉中文分词标注、文本分类、语言模型、实体识别、知识图谱抽取和推理、问答系统设计、深度问答等NLP 相关算法；
（2） 应用NLP、机器学习等技术解决海量UGC的文本相关性；
（3） 分词、词性分析、实体识别、新词发现、语义关联等NLP基础性研究与开发；
（4） 人工智能，分布式处理Hadoop；
（5） 数据结构和算法；
应用领域：
口语输入、书面语输入
、语言分析和理解、语言生成、口语输出技术、话语分析与对话、文献自动处理、多语问题的计算机处理、多模态的计算机处理、信息传输与信息存储 、自然语言处理中的数学方法、语言资源、自然语言处理系统的评测。
相关术语：
（2） NLP：人工智能的自然语言处理，NLP (Natural Language Processing) 是人工智能（AI）的一个子领域。NLP涉及领域很多，最令我感兴趣的是“中文自动分词”（Chinese word segmentation）：结婚的和尚未结婚的计算机中却有可能理解为结婚的“和尚“
（四）射频/通信/信号算法工程师类
包括
3G/4G无线通信算法工程师， 通信基带算法工程师，DSP开发工程师（数字信号处理），射频通信工程师，信号算法工程师
要求
l
专业：计算机、通信相关专业；
l
技术领域：2G、3G、4G，BlueTooth（蓝牙），WLAN，无线移动通信, 网络通信基带信号处理
l
技术要求：
（1） 了解2G，3G，4G，BlueTooth，WLAN等无线通信相关知识，熟悉现有的通信系统和标准协议，熟悉常用的无线测试设备；
（2） 信号处理技术，通信算法；
（3） 熟悉同步、均衡、信道译码等算法的基本原理；
（4） 射频部分熟悉射频前端芯片，扎实的射频微波理论和测试经验，熟练使用射频电路仿真工具（如ADS或MW或Ansoft）；熟练使用cadence、altium designer PCB电路设计软件；
（5） 有扎实的数学基础，如复变函数、随机过程、数值计算、矩阵论、离散数学
应用领域：
通信
VR用于快速传输视频图像，例如乐客灵境VR公司招募的通信工程师（数据编码、流数据）
物联网，车联网
导航，军事，卫星，雷达
相关术语：
（1） 基带信号：指的是没有经过调制（进行频谱搬移和变换）的原始电信号。
（2） 基带通信（又称基带传输）：指传输基带信号。进行基带传输的系统称为基带传输系统。传输介质的整个信道被一个基带信号占用基带传输不需要调制解调器，设备化费小，具有速率高和误码率低等优点,适合短距离的数据传输，传输距离在100米内，在音频市话、计算机网络通信中被广泛采用。如从计算机到监视器、打印机等外设的信号就是基带传输的。大多数的局域网使用基带传输，如以太网、令牌环网。
（3） 射频：射频（RF）是Radio Frequency的缩写，表示可以辐射到空间的电磁频率（电磁波），频率范围从300KHz～300GHz之间（因为其较高的频率使其具有远距离传输能力）。射频简称RF射频就是射频电流，它是一种高频交流变化电磁波的简称。每秒变化小于1000次的交流电称为低频电流，大于10000次的称为高频电流，而射频就是这样一种高频电流。高频(大于10K)；射频（300K-300G）是高频的较高频段；微波频段（300M-300G）又是射频的较高频段。有线电视就是用射频传输方式
（4） DSP：数字信号处理，也指数字信号处理芯片
（五）数据挖掘算法工程师类
包括
推荐算法工程师，数据挖掘算法工程师
要求
l
专业：计算机、通信、应用数学、金融数学、模式识别、人工智能；
l
技术领域：机器学习，数据挖掘
l
技术要求：
（1） 熟悉常用机器学习和数据挖掘算法，包括但不限于决策树、Kmeans、SVM、线性回归、逻辑回归以及神经网络等算法；
（2） 熟练使用SQL、Matlab、Python等工具优先；
（3） 对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验均为分布式计算框架
（4） 数学基础要好，如高数，统计学，数据结构
l
加分项：数据挖掘建模大赛；
应用领域
（1） 个性化推荐
（2） 广告投放
（3） 大数据分析
相关术语
Map-Reduce：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。
（六）搜索算法工程师
要求
l
技术领域：自然语言
l
技术要求：
（1） 数据结构，海量数据处理、高性能计算、大规模分布式系统开发
（2） hadoop、lucene
（3） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技术，并有二次开发经验
（4） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技术，并有二次开发经验；
（5） 精通倒排索引、全文检索、分词、排序等相关技术；
（6） 熟悉Java，熟悉Spring、MyBatis、Netty等主流框架；
（7） 优秀的数据库设计和优化能力，精通MySQL数据库应用 ；
（8） 了解推荐引擎和数据挖掘和机器学习的理论知识，有大型搜索应用的开发经验者优先。
（七）控制算法工程师类
包括了云台控制算法，飞控控制算法，机器人控制算法
要求
l
专业：计算机，电子信息工程，航天航空，自动化
l
技术要求：
（1） 精通自动控制原理（如PID）、现代控制理论，精通组合导航原理，姿态融合算法，电机驱动，电机驱动
（2） 卡尔曼滤波，熟悉状态空间分析法对控制系统进行数学模型建模、分析调试；
l
加分项：有电子设计大赛，机器人比赛，robocon等比赛经验，有硬件设计的基础；
应用领域
（1）医疗/工业机械设备
（2）工业机器人
（3）机器人
（4）无人机飞控、云台控制等
（八）导航算法工程师
要求
l 专业：计算机，电子信息工程，航天航空，自动化
l 技术要求（以公司职位JD为例）
公司一（1）精通惯性导航、激光导航、雷达导航等工作原理；
（2）精通组合导航算法设计、精通卡尔曼滤波算法、精通路径规划算法；
（3）具备导航方案设计和实现的工程经验；
（4）熟悉C/C++语言、熟悉至少一种嵌入式系统开发、熟悉Matlab工具；
公司二（1）熟悉基于视觉信息的SLAM、定位、导航算法，有1年以上相关的科研或项目经历；
（2）熟悉惯性导航算法，熟悉IMU与视觉信息的融合;
应用领域
无人机、机器人等。文章引用自 薛先生 ，版权完全归属薛先生。其公众号:Alphatree and Evelyn2018-12-12
思考出发点：
那个多数人印象中乱碰乱撞、还拖着脏污满屋跑的添乱扫地机，还需要多久才能变聪明？
扫地机器人的本质到底是什么？ 该用家电还是科技框架来分析？是什么决定扫地机器人的发展速度和行业空间？ 2018年处于行业生命周期的什么位置，未来有何期待？
本文结论：扫地机器人的发展，离不开技术浪潮的更迭；供给推动需求，是技术升级推动了行业的发展，每一次技术的重大飞跃，都极大地刺激了消费需求释放。
一、理解扫地机器人的本质
扫地机器人的一般理解：家用电器，真正的家电智能化
1 扫地机器人产生的背景是人类家务劳动自动化的需求。欧美发达国家的家务劳动自动化产品代表：洗衣机、洗碗机。随着扫地机器人的技术发展逐渐成熟，未来有望实现类似洗衣机的高渗透率。
2 扫地机器人是真正名副其实的智能家电。智能家电的三大特点是网络连接、互动和智能化，但目前大部分家电的使用依然是人类主导，通过传感器与家电本身连接、通过手机应用设定好相应的要求去实现半自动化。而扫地机器人的行走和清扫并不需要用户事先设定任何规则，一切交由设备自主感知、自主决策，是真正的智能化体现。
3 扫地机器人是动态的，是目前智能家电中唯一需要不停移动的品类，能够掌握家庭地图、掌握全部空间环境信息，占据未来物联网时代家庭环境智能控制的制高点。
扫地机器人的深度理解：科技产品，搭载无人驾驶技术的家庭服务机器人
1 无人驾驶（自动驾驶）是计算机模拟人类的驾驶行为，通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并实现车辆驾驶行为控制。人类的驾驶行为是一个周而复始的“感知→理解→决策→执行”过程，无人驾驶功能的实现也可分为感知、理解、决策和执行四个层面。
2 扫地机器人的原理是模拟人的清扫行为，在家庭环境中行走并完成清扫工作。从自主行走的角度，扫地机器人利用传感器对家庭环境信息进行认知分析、确定行走路线、做出行为决策，和无人驾驶拥有相同的技术框架，也可以从感知、理解、决策和执行这四个层面去理解。
3 理解层和决策层体现扫地机器人的智能化程度。当下扫地机器人的智商集中体现在路线行走是否有逻辑以及能否避开潜在风险物品，这两个痛点的解决分别对应无人驾驶的SLAM技术(Simultaneous Localization And Mapping，即时定位与地图构建）和人工智能基于深度学习的视觉物体识别技术。在扫地机器人的应用中，目前SLAM技术相对成熟，物体识别技术有待突破。
4 搭载无人驾驶和人工智能技术不断发展的科技红利，我们相信未来扫地机器人在这四个层面都能看到持续的技术突破，甚至未来扫地机器人的形态都可能发生巨大的变化，具有很大想象空间。
二、扫地机器人技术沿革
扫地机器人的发展，离不开技术浪潮的更迭；供给推动需求，是技术升级推动了行业的发展，每一次技术的重大飞跃，都极大地刺激了消费需求释放。
梳理扫地机器人的产品和技术沿革，判断扫地机器人技术路线目前已经历了两次主要的升级
目前行业处于第二次技术革命到第三次技术革命的临界点
1 第一次技术革命是真正量产的家用扫地机器人诞生，基本实现自动扫地吸尘的清洁功能，始于2002年iRobot推出Roomba系列扫地机器人。但是智能化程度很低，仅能通过碰撞障碍物来调整行进方向，即随机行走和清扫。
2 第二次技术革命是扫地机器人进入定位和规划行走时代，2015年至2018年iRobot、小米石头、科沃斯等行业龙头分别推出了稳定量产的全局规划产品。这一代产品能够规划清扫路线，进行实时定位、构建地图，使得清扫覆盖度和效率大大提升。SLAM技术的应用按传感器的不同主要分两种，基于LDS激光测距传感器的SLAM技术，和基于摄像头视觉传感器的VSLAM技术。扫地机器人连接WIFI后，用户可以在手机端看到家庭地图和扫地机器人的实时位置。
3 第三次技术革命方向：人工智能。人工智能时代下扫地机器人技术的突破点在于人工智能在扫地机器人上的融合应用，物体识别、语义识别、人机交互等等。这个过程可能会很长，基于机器视觉的物体识别可能是最先突破的。
第二次技术革命中两种主流规划技术差异对比
SLAM技术(Simultaneous Localization And Mapping，即时定位与地图构建）的应用按传感器的不同主要分两种，基于LDS激光测距传感器的LDS SLAM技术，和基于摄像头视觉传感器的VSLAM技术。
1 LDS的技术原理是通过旋转激光发射器不断发射激光并接受反射光，利用三角测距原理测量边界和机器本身的相对位置，据此绘制完整边界的地图和确定机器在地图中的位置。优势在于绘图的速度和精度，对于算法的要求低；劣势在于对于激光传感器占用空间大，外部有凸起部分，成本较高，对于镜面材质有误差。
2 VSLAM的技术原理是通过摄像头不断移动自身的位置进行拍摄，提取和匹配相邻帧特征点、利用三角测距原理测算出障碍物的距离。优势在于可以从中提取更多属性信息，占用空间小、成本低；劣势在于地图精度有限，对于计算量和算法本身的要求高，对于光的依赖度较高，暗处和无纹路处难以进行工作。
3 目前LDS技术在扫地机器人行业的应用已相对成熟，未来的发展方向是成本的降低、与其他传感器融合。VSLAM主要是现阶段还停留在位移测量，期待未来能和物体识别技术相结合。
第二次技术革命推动全球市场加速增长
1 北美、EMEA（欧洲、中东、非洲等）和亚太市场是全球三大主要市场，自2015年第二次技术升级开启，全球收入增速加速，3 年复合增速达到 345%，北美市场更早进入全局规划时代，3年复合增速快于APAC和EMEA市场。2012-2017 年，高端扫地机器人（Robot Vacuum Cleaner, RVC）全球市场规模从 65 亿美元增长到 173 亿美元，份额占比从 13%提升至 23%，复合增速为 22%，同期高端吸尘器的全球市场规模从 50 亿增长到 75 亿美元，复合增速为 86%。
2 市场份额较为集中，EMEA地区缺乏有力的当地品牌。美国企业iRobot是全球龙头，2017年全球高端市场市占率62%，北美高端市场占有率85%；其次是中国企业科沃斯（Ecovacs），虽然2017全球高端扫地机器人市占率仅为11%，但是预计2018年产品结构升级后高端产品占比大幅上升，推升市占率。
附注：EMEA市场主要覆盖欧洲、中东、非洲，APAC市场主要覆盖亚洲地区；全球市场只统计了200美元以上的吸尘器和扫地机器人。
第二次技术革命为全球龙头iRobot带来增长红利
1 iRobot是扫地机器人行业开创者，2002年开始从特种机器人向消费机器人转型，目前主要产品是Roomba扫地机器人系列、Braava拖地机器人系列。
2 2015年是iRobot的Milestone，推出了第一款基于VSLAM技术的全局规划产品Roomba980，2015年之前Roomba系列都是随机规划产品。受益于突破性的技术升级，2016年起公司收入增速拐头向上。海外市场发展有市场开拓因素影响，因此观察美国国内的销售能够更直观地看到新技术、新产品对于公司收入增速的拉动。
3 虽然距离iRobot的VSLAM技术突破已经有三年，但公司通过对原有产品线进行持续优化创新，收入持续快速增长。2018年9月iRobot在美国国内推出新命名的产品系列Roomba i7/i7+, 推动三季度国内销售增速再次大幅增长，销售火爆将近缺货。
三、中国扫地机器人企业的发展机遇
中国扫地机器人市场具有最大的发展潜力
1 扫地机器人功能更加匹配中国家庭的清洁刚需。欧美家庭面积大，以地毯为主，对于吸力的要求高，在扫地机器人功能性和智能化完善到一定阶段之前，吸尘器的清扫效率更高；中国家庭面积大多在70-100平米，以瓷砖和地板为主，带拖地功能的扫地机器人可以解决吸尘和拖地的刚需，同时中国年轻人生活节奏快、工作忙碌，这两年养宠物的家庭越来越多，自动清扫的扫地机器人能够提高生活品质。
2 目前中美两国的扫地机器人保有量相当，但是渗透率只有美国的一半。2013 年到 2017 年，国内扫地机器人销售量从 57 万台上升至 407 万台，销售额从 8 亿元上升到56 亿元，4年CAGR 超过 60%。估算扫地机器人保有量在1200万台左右，中国城镇家庭约25亿户，2017年扫地机器人在中国的城镇家庭渗透率不到5%。2017 年北美高端扫地机器人市场规模为 63 亿美元，同比增加426%。 北美市场以美国市场为主，美国拥有 13 亿户家庭，iRobot估算扫地机器人在美国家庭的渗透率约10%。
3 对比欧美市场线下销售为主，中国扫地机器人主要在线上销售，相比线下渠道能够加速渗透。
4 虽然扫地机器人行业由美国企业开创，但是中国企业快速跟进，带领国内扫地机器人行业进入全局规划时代。iRobot在中国的市场份额逐年下降。目前中国市场主要由科沃斯和小米两家企业主导。小米的产品由小米生态链企业石头研发生产。
中国扫地机器人企业正在从技术追赶走向技术领先
中国扫地机器人企业虽然起步晚于海外，但是十几年来一直坚持不断地进行多种技术研发和探索、持续推出新品并不断改进修正，已不再是全局规划技术的追赶者，未来有望在第三次技术革命中成为技术领先者。
注：2010年Neato最早推出了LDS全局规划产品，但技术并不成熟，后来Neato自14年后全球市场份额一路下滑，因此这里不分析Neato的情况。
多方面对比中国扫地机器人龙头和全球扫地机器人龙头的核心产品
中国扫地机器人企业已经具有非常强的产品竞争力
1 定位和建图能力
iRobot于2015年推出第一款VSLAM全局规划产品，但并不能储存地图，虚拟墙的设置也需要实物发射器。2018年9月的i7/i7+作为最新款，可以储存地图、实现房间分区和指定房间清扫。
小米石头16年开始主推米家和石头两款高端LDS全局规划产品，凭借LDS本身的定位建图优势，早于iRobot就实现了保存地图、前往指定点、划区清扫、APP端设置虚拟墙的功能。科沃斯虽然在13、15年都推出过LDS产品但是定价太高销售不佳，2018年同时推出优化之后的LDS和VSLAM产品均称为爆款。虽然LDS建图可能不如小米那么精确、拥有前往指定点的功能，但是科沃斯的房间分区和指定房间清扫的功能非常实用、并且比iRobot推出该项功能提早了一年。
2 清洁能力
清洁能力主要体现在吸尘能力、拖地功能等。欧美家庭使用地毯较多，因此可以发现iRobot很多的产品更新在吸力大小和吸口零部件的升级，最新推出的平价e5也是专门对口宠物家庭，匹配高端机才有的碎片主刷头。iRobot的地毯自动识别增加功能几乎是标配，科沃斯在18年的高端LDS产品也配备了地毯自动识别技术。从拖地能力来看,科沃斯几年前就推出扫拖一体功能并成为行业标准，石头虽然也具有扫拖一体功能但是拖地功能的清洁力较弱。iRobot的扫地机器人不带拖地功能，而是推出单独的Braava拖地机。
3 运动能力
2厘米的爬坡能力对于三家都不是难事。由于iRobot的专利设计使得其脱困能力明显强于小米石头和科沃斯。
4 人工智能方向
iRobot的最新i7/i7+能进行简单的语义识别，命令扫地机器人打扫指定的房间。目前科沃斯和小米石头的语音交互还停留在命令开始和停止，小米加入方言包的设计使得对话更风趣讨巧。
科沃斯在2018年德国 IFA 展会上展出新技术 AIVI（人工智能和视觉解读），能够识别并避开常见的地面杂物障碍，例如电线、鞋子等。
5 结构件和其他
扫地机器人的机身高度决定能否进入沙发底、床底位置清扫。iRobot 的VSLAM产品机身高度低于科沃斯和小米石头的LDS产品，但是不如科沃斯的VSLAM产品，预计可能和iRobot的尘盒更大有关，欧美家庭由于面积大对于尘盒大小要求更高。小米石头在相对更薄的机身下做到最长的续航能力，但是水箱压缩到150ml，降低了用户体验。
6 价格
科沃斯和小米石头有较大的产品价格优势。iRobot的两款核心全局规划产品价格约为450美元和800美元，折合人民币约3100元、5500元，随机类产品价格在200-300美元；18年创新产品i7和i7+（区别为是否带自动吸垃圾功能）的价格分别为699美元和950美元。科沃斯和小米石头的全局规划产品大多在1500-2500元的水平，科沃斯的随机产品均价不到1000元，陀螺仪局部规划产品价格区间在1000-1500元左右。
7 功能创新
自动化：iRobot最新的i7+可以让用户不用再手动清理尘盒。每次打扫结束，带真空吸尘功能的充电座会吸出机器人尘盒内的垃圾，吸满30次之后扔掉垃圾袋即可。原装赠送2个垃圾袋，重新购买是15美元3个垃圾袋。iRobot表示2019年还有新的产品可以期待。
带吸尘器的底座：科沃斯最新的DJ35+3D带吸尘器底座。预计这可能又是一款科沃斯独创但是会成为行业标准的功能。带吸尘器底座的扫地机器人能够实现扫地、拖地、无线吸尘的功能，将清洁覆盖延伸到全屋和车载，是对吸尘器的完美替代。
四、站在第三次技术革命临界点看未来
随着人工智能技术的不断发展及硬件成本的下行，随着5G和万物互联的时代到来，第三次技术升级浪潮渐行渐近
1 预计第三次技术升级过程中，特别是物体识别技术突破后，很快就会产生90分用户体验的产品，推动行业渗透率大幅提升。规划行走之后，现阶段消费者的最大痛点在于额外的劳动量：扫地机器人不能很好地处理复杂的地面情况，1）经常被电线、袜子等散落在地面的小件物品卡住，需要“人为解救”帮助扫地机器人脱困；2）没有避开宠物粪便、家中小朋友打翻的牛奶等污渍物，反而这些带着污渍满屋跑。物体识别技术能够帮助扫地机器人主动避开这些风险物品，大大提升用户体验。
2 预计物体识别技术发展也分几个阶段，第一阶段：通过深度学习使得扫地机器人能够识别某些特定物体属性并做出决策判断，避免吸入物、避免进入狭小区域等。第二阶段-第三阶段：精确位置判断、场景识别，与语义识别、人机交互相互应用等等。
3 技术突破指日可待：2018年8月科沃斯在德国 IFA 展会上展出新技术 AIVI（人工智能和视觉解读），能够识别并避开常见的地面杂物障碍，例如电线、拖鞋、宠物食盆等等。iRobot于2018年9月发布的新品展示了简单的语义识别，可以自定义房间名称并语音命令清扫特定的房间。
进入人工智能时代，扫地机器人可能真的不再那么“气人”了，与此同时，现阶段的其他痛点也会被逐渐解决，伟大的技术进步浪潮不会转瞬即逝
未来技术进步的四大方向
1 对于空间信息、环境信息和属性信息的理解和识别，包括多种传感器技术、SLAM技术的完善和深度学习等人工智能技术的应用
2 清洁功能的完善和拓展
3 机械自动化，减少人工劳务量
4 人机交互、与其他设备互联、智能控制
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）