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ROOBO雷宇：AI職責在于縮短用戶獲得服務路徑
發布時間：2025-12-10 02:27:29 來源：桑間濮上網 作者：百科
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RT-Thread于10月18日在北京召開主題為“開發，雷路徑從未如此簡單”的宇A用戶新品發布會，推出新一代 RT-Thread 4.0 版本 IoT OS，職責于同時公布了其在開發者生態社區和合作伙伴拓展方面取得的縮短豐碩成果。ROOBO與RT-Thread合作由來已久，服務此次發布會RT-Thread特邀ROOBO CTO雷宇出席并發表了以“人工智能平臺在物聯網的雷路徑探索與應用”為主題的演講。
ROOBO CTO 雷宇
以下為會議演講速記：
行業標準化是宇A用戶推動物聯網發展的重要因素
大家上午好！
人工智能和物聯網之間有什么關系？職責于我認為物聯網主要是?解決連接的問題，這是縮短第一個階段。我們現在在做一件重要的服務事情，就是雷路徑把第一階段的物聯網發展漸漸往?人工智能、往更多的宇A用戶感知技術上轉變，這是職責于物聯網發展的第二階段。
在IO輸入輸出方面，縮短我們傾向于應用語音圖像這一類更自然的服務交互手段。同時，我們希望把更多的內容和服務，賦予傳統設備、新的設備。
物聯網和互聯網的本質區別在哪里？物聯網的話，比如說你做一設備，把它放在摩拜單車里，它產生的價值是一個工具性的價值，它不是一種服務和內容性的價值。
我們想在眾多的互聯網設備里找到具備深度內容特點的設備，它能夠被賦予更多交互和內容。在探索過程中，我們發現三個問題。第一個問題就是硬件的標準化的問題。未來的智能設備，它不像現在的電腦、手機，它是一種標準化的東西。只有硬件方案或硬件模組的標準化，才能推動它的發展。
第二就是交互在哪里。現在物聯網交互大多是通過APP實現，物聯網本身其實沒有交互。那么真正的智能設備它的交互是什么？手機時代，安卓、IOS它之所以能夠成功，是因為它在交互上是有突破的，因此才能夠被終端用戶所接受。那未來物聯網智能設備的突破口在哪里？
第三點，這個應用開發平臺到底是什么?？當年Andy Rubin（安迪·魯賓）為什么堅持一定要把VM裝到一個這么小的設備里去，那個時候是被很多人詬病的，說這個算力這么低，怎么可能把一個VM放進去。但是Andy Rubin仍然堅持說，只有更多的開發者進來一起開發，有更多的應用才有更多的功能，才會有更多的資源，才能讓用戶去買單，有了用戶買單才能反向的把這個市場做大，反向市場做大之后算力才會提升。這個世界上沒有哪個芯片公司會說我先投十個億把這個市場做大，我告訴你沒有。
這是智能網絡、智能終端必須要解決的三個根本問題。基于行業背景，我們推出了ROS.AI人工智能平臺，平臺主要分為硬件、系統以及軟件三個層面。在硬件層面，我們向行業推出了一些標準模組，包含麥克風陣列等等。再下面則是系統層，比如Linux、Android、RTOS。我們向客戶提供這類標準化的方案，幫助他們去做一些不同形狀、不同定義、不同成本的智能交互設備。
在軟件層，我們主要和RT-Thread?這類優秀的公司合作，因為我們本身專業領域并不在這里，我們主要解決的是交互問題和應用開發問題。我們把所有的引擎囊括在開發平臺上。
人工智能加現實應用場景才具備價值
ROOBO其實始于機器人。我們不想閉門造車，而?智能機器人又是人工智能平臺的最佳載體，所以我們推出了布丁系列產品。布丁系列在市場上的反饋相當不錯，但更重要的是它承載了ROS.AI系統。ROS.AI在智能家居方面也已經有了實際應用案例。我們為業內知名的家電廠商提供標準模組和整套ROS.AI解決方案，幫助客戶解決存量設備以及新設備智能化的問題。
在智能車載方面，我們和吉利，長城，威馬，奔馳等汽車品牌達成了合作，主要提供一些人機交互套件，以及云端的解決方案。
在落地過程中，我們需要具體解決哪些問題？首先我們要解決前端的聲音。語音識別有一個很重要技術要點就是前端的信號處理技術。也就是說耳朵這個事情我們一定要做好，耳朵做不好的話，語音識別是達不到99分的。
結合ROOBO多年從事機器人和智能家居語音交互產品的研發、設計和生產經驗，我們與微軟在今年五月合作推出了微軟認知服務開發者套件，包含麥克風陣列等等硬件參考設計是由ROOBO完成的。
左邊這個是他們今年推出的智能會議系統。這個智能會議系統我認為是下一代人機交互技術的典型案例。現在所謂的人機交互還是單人對單人的，其實人類不是這樣的，我們真正的通路是多路的。現實情況是可以有N個人跟我對話，我們可以選擇聽哪一個不聽哪一個，或者說反饋哪一個不反饋哪一個，我們想真正解決復雜環境下的人機交互問題。這個會議系統上面是一個Camera，下面是一個麥陣。在開會的時候，系統可以把每一個人的聲音記錄下來形成會議記錄和會議摘要。
我們的設備基本上都是in house的，為了讀懂這個場景，我們對人的屬性、場景屬性都有大量的數據沉淀，從而幫助平臺上的設備讀懂特定場景，讀懂用戶的命令。比如我們給家電廠商提供了圖像模組后，在一些大的場景環境或者大家庭里，設備能夠自主去感知人多還是人少，是老年人還是兒童，從而實現綠色空調、健康空調這一功能屬性。
單純的AI是沒有用戶去買的。如果人工智能加上一個現實的應用場景，讓這個場景更具有溫度，讓這個場景更具有價值，這樣才有意義。另外，客戶對于平臺安全性和反應速度有著相當高的要求，特別是一些工業場景。因此我們大多數的引擎沒有放在云端，而是在設備終端運行，這其實是一種邊緣計算。
這樣的好處一是反應速度快，二是說我不需要把原始數據放到后臺去傳，語音數據也是同理。智能家電對于這個問題可能更敏感些，因此我們為之類客戶幾乎都是提供了離線和在線相結合的方案。
AI的職責就是縮短用戶獲得服務的路徑
在理解用戶的意圖之后，我們需要把更多的內容和服務給到用戶。我們剛才提到的幾個領域里的客戶，他會告訴你，沒有用戶會直接說去買AI。用戶會覺得的AI+的體驗會不會更好？確實會更好。比如說像開車的時候，你真的不用用手去點，對吧？聽歌你買的不是一個簡單的FM，不是一個radio，你可能買到的是一個DJ，他不但更懂你，它可以更理解你。
AI的職責就是縮短用戶獲得服務的路徑。所以說我們在內容這一塊介紹得比較多，特別是像娛樂教育和生活服務類，我們其實都有對接。
國內物聯網設備未來的發展方向是什么？包括我們自己也在做AI低成本方案。我們做的量比較大的方案是故事機。你會發覺第一代的故事機非常簡單，而現在客戶的需求希望能夠運用上云端，這樣設備資源就得到了一個巨大的提升，這是第一個需求。
第二需求就是你能不能讓我也能夠用語音去點播，甚至于說能不能給我加上APP、微信通訊功能，當家長不在家的時候，孩子可以通過這些功能給家長留言、溝通。其實這種想法我覺得是很正常的，但是在做的過程中我們發現挑戰特別大，因為這個系統本身并不是為了這些功能而生的，它更多的是系統控制方面的。我們當時做了很多優化，包含我們模型DNN也放不上去，只能用傳統技術去做。這件事情過后，我們發覺其實應該和行業優秀的公司去合作，因為我們自己是一股力量，匯集其他公司優秀的能力，那我就可以同時做兩件事情。
第一件事情，我們為合作伙伴的模塊提更多的能力，而他們自己解決WiFi問題，解決NB-IOT的問題等。第二件事，我們也有自己的開發者，我們沒有to D，我們是to B。因為我在平臺上面做應用，永遠是做不完的。所以ROS.AI是一個非常大的一個開發平臺，開發者有一套賬號，他在上面可以去做形式化編程的東西，我們稱之為BOT能力。開發者實際上是是多層的，它并不只有操作系統開發，因為未來設備就像剛才提到的邊緣計算和云端計算，邊緣應用和云端應用，它其實界限是越來越不清晰了。
所以說其實因為對用戶而言，他要的是幾乎所有的服務都在云端。所以我們也想通過跟RT-Thread的合作，去吸引更多的開發者，然后去熟悉整個從底層到上層的整體開發的模式，因為只有這樣才能保證它的流暢性。
我舉個例子，比如說你作為開發者或者廠商，會發覺只解決一個技術問題，離客戶想要的還是差太遠了，實際上這個問題必須統一考慮、統一整合。比如在智能駕駛領域，我們首先要解決聲音的信號處理問題，解決喚醒問題，解決識別問題，解決語義理解問題，然后你要糾錯要改寫，并且將知識圖譜一一點亮。我們設計產品的初衷在于讓用戶更方便更快捷地獲得服務，這是一個永恒不變的課題。但是開發者要做的事情并沒有減少。也就是說如果系統和開發者做的事情越多，那么用戶要做的事情就越少。只有像我們這種平臺公司和開發者充分地配合，讓開發者充分地融入到整個鏈條中來，這個事情才能做好。
未來，我們希望能夠跟更多像RT-Thread這樣的優秀公司，以及更多的生態企業一起在萬物互聯的時代里把市場做得越來越大，謝謝大家。
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