关于室内机器人移动这一技术，除了传统 AGV 的导引技术（机器人跟随导引线走）外，主要是类亚马逊 KIVA 这样让机器人通过地上视觉信标的解决方案，机器人跟随导航轨道定位和或地标进行移动的方案，而更先进的是自主移动解决方案，让机器人能够在行走过程中实现自主定位、自主避障和自主规划路径，相比前两种方案，可免去铺导引线、贴地标等对环境改造而且影响人活动的工作。

深圳爱啃萝卜技术有限公司（AICRobo）则是这么一家致力于机器人自主移动解决方案的公司。创始人佘元博在 2009 年本科毕业后即从事软件开发方面的工作，2012 年，一直怀揣着机器人创业梦想的他积攒了几年 IT 经验后便辞去工作，进入南京大学人工智能实验室机器学习与数据挖掘研究所（LAMDA），师从周志华教授，专注于「基于视觉的机器人导航」研究方向研习机器人导航相关课题，做机器人自主移动系统的开发。

2013 年，基于对服务机器人行业的熟悉，以及自身在机械电子、软件工程、人工智能等方面知识经验的积累，佘元博预测到服务机器人行业将会基于自主移动技术而爆发，于是成立了 AICRobo 智能机器人技术团队。

2014 年随着市场需求的增长，与三两个志同道合的好友成立公司，为企业提供自主移动机器人的技术服务，这也就是公司的前期雏形。

2015 年 7 月，从南大毕业的佘元博选择继续创业，8 月在深圳成立了AICRobo ，公司于 2016 年 5 月份获得天使轮融资，目前团队有 23 人，包括机械、电子、嵌入式、自动化控制、软件工程、人工智能各领域齐全的工程师人才。

定位「室内」机器人自主移动解决方案，深耕垂直市场

与之前不同的是，AICRobo 除了提供智能技术软件服务之外，同时还做了硬件底盘产品。另外，公司更是把焦点聚焦在「室内」使用场景，对面向安防巡检、商场导购、餐饮、医疗、仓储等行业的机器人产品提供自主移动解决方案，实现环境构建、自主导航（实时定位、智能避障、路径规划）、智能跟随、自然人机交互（语音交互）等主要功能。

在机器人「眼睛」的这一块技术上，AICRobo 采用「激光雷达 + 超声波 + 视觉」组合的方案，三者之间互为补充，各自应对不同条件下的环境感知：激光雷达主要应用于平面障碍的检测，但由于发出的红外激光束容易受材质的影响，而无法检测到玻璃、镜面；超声波为点测距，实际上是一个小锥面，可以检测红外激光无法感知到的材质；视觉则使用深度摄像头实现立体区域障碍物的检测。

因为少了导引线、地标等的引导和定位，自主移动的机器人需要具备更复杂应对环境的功能，据佘元博表示，AICRobo 研发出了一套自主移动系统——AICANS 系统，除了满足智能机器人自主移动的需求，还基于软硬件一体化的整体架构，为不同行业应用提供易于二次开发的接口，可减少大量的集成工作并缩短研发时间。

另外，佘元博进一步解释了机器人自主移动平台与传统 AGV 在技术上的区别：传统 AGV 不具备自主避障功能，在遇到障碍物时只会停下，因此需要交通管制来调度，自主移动机器人在遇到障碍物时能够重新规划路线并绕过，多了路径规划，调度机制更加复杂。而且，双方在很多技术细节上都有很大区别。

「室内」机器人比「室外」的更早得到普及

「对于自主移动技术而言，针对室外的解决方要比针对室内的复杂的多，包括强光、天气、复杂环境的应对等。」佘元博早就认识到其中的水是有多深，于是从一开始就没打算碰这一块市场，如室外行走的快递机器人。他认为，目前距离这类室外机器人的真正投入应用还为时尚早，至少要到 2020 年，而自动驾驶的落地也会更远些。

目前，面向公共服务领域的室内服务机器人产品包括以下几类：企业内部的运输机器人（如医院、办公文件递送）；服务运输类机器人（如送餐，酒店）；导购、导览类机器人（主要用在商场、博物馆、房地产等）；安防巡检（机场、车站内）等。

佘元博认为，其中最早能得到普及的是仓储，安防巡检，医疗等应用的机器人，另外，目前的自主移动机器人处于市场起步阶段，因为许多技术的工程化、完善化程度不够高，没能有足够好的体验，但随着自主移动技术的优化和完善，这块市场将会在未来 2~3 年内迎来爆发期。

在机器人自主移动技术上，虽国外领先国内 2 年，国内也有弯道超车的机会

事实上，在国外，自主移动机器人的技术商业化起步于 2012 年，领先国内 2 年（国内起步于 2014 年），国外产品化的时间在 2014 年，相比国内，产品的完善程度也更高。佘元博表示，国外市场也存在一定劣势，如进度慢、成本高、没办法为客户提供完善的定制、集成以及售后服务。

佘元博进一步表示：「未来的智能机器人一定是硬件与软件密切结合的智能体，基至于软件实现所占的比重还要更大，智能机器人的核心软件与智能感知研发突破是我们国家机器人行业实现赶超的主攻方向，另外，快速可定制化也是智能物流解决方案中的一大特点，不同的客户有不同的厂内物流业务逻辑与应用场景需求，因此，必须要有这种快速定制的业务逻辑驱动软件平台，与基础平台呈松散耦合。」

基于工程化实力、经验的积累，他们更懂得如何在整体架构中进行提升

目前，AICRobo 正在研发第二代自主移动解决方案，以及基于方案的产品，预计在今年 6 月份完成，同时还与高校、研究院、客户企业合作，开发延伸版产品。另外，AICRobo 现已有客户十余家，涵盖酒店服务、迎宾、送餐、医疗等领域和应用。

接下来，AICRobo 将继续投入精力到算法、系统优化等技术的修复、完善，包括提高定位的鲁棒性、避障的实时性、系统的可靠性等。

AICRobo 开发版机器人

「在技术变成产品的过程中，需要人力、精力的持续投入，我们的优势主要在于工程化的实力和在移动机器人整体架构方面的经验，包括算法、传感器、嵌入式开发等层面，能在整体架构下提高响应的及时性，并且能做到领域内的低成本。虽然现在有很多开源的方案，但是没有关系，从开源方案到产品化的过程非常漫长，毕竟有了之前大量的铺路，我们更懂得如何优化剩下的部分。」佘元博如是说。