6月29日至7月1日，雷锋网2018全球人工智能与机器人峰会(CCF-GAIR)在深圳举行，峰会共设置了1个主会场和包括仿生机器人、机器人行业应用、计算机视觉、智能安全等在内的11个专场，主办方表示本届峰会旨在给参会者从产学研多个维度，呈现出更富前瞻性与落地性相结合的会议内容与现场体验。
上海高仙机器人于6月30日下午参加了机器人应用专场并发表演讲，阐述高仙如何基于深厚的机器人全场景移动技术实现了市场应用的商业闭环。成立于2013年的高仙是全球最早从事自主移动技术研发与应用探索的机器人公司之一，目前已完成A***美元融资。
全场景移动机器人技术是什么?
高仙创始人兼CEO程昊天在演讲中谈到，2018年是服务机器人爆发元年，目前阶段，技术依然是机器人产业发展的关键因素，在自主移动、计算机视觉、自然语言理解这三大机器人核心技术中，自主移动作为其中发展最成熟的一项底层技术，已在机器人领域实现了规模化商用。
机器人自主移动技术包含四大关键领域：SLAM定位与建图、环境感知、路径规划和运动控制，这一技术体系目前已被广泛应用于服务机器人和低速自动驾驶领域。根据技术分支和应用场景，机器人自主移动可被归类为低速X室内、低速X室外、高速X室外这三个主要象限，其中，家用扫地机器人就是典型的低速X室内应用场景，也是目前自主移动技术难度偏低而应用最成熟的领域;其次是低速X室外场景，大中型商用清洁机器人、物流配送自动驾驶设备等都是这一场景下应用的产品，其关键技术障碍也已克服，基本能满足市场需求;***是自动驾驶汽车这一高速X室外应用场景，相比之下，该领域技术难度***、商用化程度也***。
在机器人自主移动技术领域，高仙分享了其深度融合场景的技术研发思路和现状，充分展示了自身在这一核心技术领域的深厚积累。
• 50+机型、1万+终端，筑造兼具广度和深度的感知力
过去5年，高仙机器人在多个行业实现了规模化商用——自主定位导航系统在国内服务机器人行业达到了60%的市占率，商用清洁机器人预计2018年可实现4000万销售收入。目前，高仙全场景移动机器人技术总共积累了超过50种机型、1万个终端机器人产品在5千多个行业案例中的部署，在这些一线环境中，高仙全场景自主移动技术基于业界最丰富的数据源实现了深度理解场景的感知能力，仅在清洁领域，高仙机器人就可针对垃圾、停车桩等20余种行业特殊场景进行精准感知识别。
同时，高仙全场景移动机器人产品还融合了超过20多款主流传感器，实现了室内、室外跨场景的无障碍应用和精准环境感知。
• 革新性SLAM2.0，重新定义行业技术水准
SLAM定位与导航是机器人自主移动技术的基础，上一代SLAM技术主要依赖视觉或激光雷达单一传感器，在技术性能和成本上存在瓶颈，因而应用场景一直受到局限。
采用多传感器融合+深度学习架构的高仙SLAM2.0首先可实现100万平米的室内+室外建图能力，超过业界平均水平20倍。基于动态任务更新机制，更可为用户带来云端实时更新、优化地图的便捷应用，帮助用户在线、离线同步构建地图。
• 为复杂场景而生的导航与运动控制
通过四维路径规划算法等自研技术，高仙机器人能够高效、精确地对复杂场景进行路径规划，同时考虑环境、方向和多种机器人运动模型，实现在室内外各类场景下的实时路径规划，并开展交互式避障和迎宾跟随应用，让机器人在多元化的商用场景中更加运用自如、人机和谐。
瞄准技术转化商业的突破点：行业机器人解决方案
作为拥有机器人底层核心技术的上游企业，高仙的技术战略首先就充分考虑了下游合作伙伴的需求，从传感器数据到算法再到上层应用设计了完整的技术开放架构，基于领先的全场景移动技术为合作伙伴的二次开发提供了高水平起点以及持续迭代产品的坚实基础。
• 3个月成就合作伙伴的机器人之梦
在终端市场，除了商用清洁这一细分领域，高仙在物流配送等其它垂直领域采用了行业解决方案的产品合作模式。以楼宇配送机器人为例，高仙向合作伙伴提供包含自主定位导航系统、公版加工图纸、BOM清单、上层App以及后台数据库在内的一整套低成本行业机器人解决方案，合作伙伴即使没有任何机器人技术基础，也可以在3个月内量产自己的机器人产品。
• 实际案例落地，合作伙伴认可
目前，高仙与安泽智能等有整机产品诉求的公司开展合作，已正式推出了楼宇配送服务机器人等基于解决方案而共同打造的产品，并由这些合作企业面向酒店、公安等自身有资源积累的细分市场开展推广销售工作，落地实际案例。
合作伙伴对高仙行业机器人解决方案的开放式产品架构表示了极大地认可，因为机器人是属于技术门槛较高的行业，而高仙过去5年已经完成了机器人相关核心技术的完整积累，机器人解决方案的产品合作模式至少将帮助他们省去每年2千万的基础研发费用，从而能把有限的资源投入在自己更擅长的领域——终端市场及渠道推广、二次产品开发集成，并形成底层技术型机器人企业与传统市场资源型企业强强联合、快速推进市场的态势，真正起到加快机器人商用化的步伐，让机器人和人工智能的时代浪潮早日到来。
