猎户星空：做“真有用”机器人

IDC最新发布的报告显示，2021年中国商用服务机器人市场规模达到0.84亿美元（约合5.4亿元人民币），同比增速达110.4%，呈现爆发态势。其中，未来精细化运营、泛餐饮和海外业务，将成为市场下一步发展的重要方向，而实现这一目标的前提，离不开云计算、AI等新兴技术的加持。

2016年9月，猎户星空正式成立，其创始人傅盛在PC时代跟智能手机时代做出了成功的产品，被称为“中国最早的互联网产品经理，这也奠定了机器人时代，猎户星空的产品策略——用互联网的思路做人工智能项目，让用户体验更强，加速版本迭代周期。

“如果只是想做一家硬件售卖公司，我们可以做得很轻松，但猎户星空更希望成为能够将AI、软硬件以及服务更好融合的解决方案的公司，做‘真有用’的机器人，让人们从重复的体力劳动中解放，让传统商业像互联网一样高效。”猎户星空副总裁李婷表示，猎户星空是业内唯一一家提出：AI全链条和软硬一体化的公司。

从市场的趋势来看，当前很多AI产品无法做到标准化，而趋向于定制化，在定制的过程中，软件和硬件全部自研的优势给了猎户星空更多的市场机会。

当前，猎户星空在软件层面有三大系统应用开发能力：猎户星空机器人操作系统Robot OS、自研的语音OS系统和全自研的导航系统。

从服务的角度来看，猎户星空主要聚焦在三个方面：首先，代理商能够在全场景下的解决方案，目前猎户星空主打的场景解决方案达到20多个；其次，云端实现远程控制和配置能力，最后，猎户星空在全国网点可以做到7*24小时的服务，为用户带来更多的安心和体验。

“在全自研的体系下，能给行业来带怎样的核心优势？”李婷的回答是：低成本、高性能以及场景化的快速落地。“猎户星空是唯一采用高通845芯片方案的厂商，拥有成熟的供应链体系，不仅可以有效降低机器人的成本，还可以实现在全场景的广泛推广。”

目前，猎户星空的机器人已经成为“新物种”：拥有耳、眼、手等部位，分别对应了猎户星空的核心技术——全链条的语音技术，具备高噪音强识别、响应速度快、远场交互的能力；视觉识别，猎户星空曾2次获得微软组织的百万级别的识别大赛的冠军；猎户星空性价比最高的消费级机械臂。

据了解，猎户星空已经出货超过3.5万台机器，日交互次数已经超过了1700万次，服务的人数已经超过了4亿人次。其服务的核心场景包括政务大厅、餐饮、以及商场、法院和展厅等。

从业务的角度来看，猎户星空作为做服务机器人的公司，面临很多的业务和技术上的挑战。机器人技术本身的迭代非常快的，所以业务落地到具体的场景当中，有非常复杂的需求。

为了满足不同的需求以及技术的进步，需要快速地对整个AI领域的各种模型进行快速迭代——例如，与机器人交互的背后需要非常巨大的计算量，并且要保证低延迟的交互应用，同时，满足海外市场的差异化需求，猎户星空最终选择与亚马逊云科技进行合作。

“猎户星空的业务对于业务灵活性和敏捷性有非常高的要求。因此，需要根据流量的变化来使用不同大小的资源。”猎户星空AI语音首席架构师韩堃坦言，之前猎户星空也使用了云上的虚拟机技术，虽然在一定程度上可以满足高低峰期间的资源分配问题，但还是存在较多的资源冗余，造成低谷期资源的浪费。“通过使用亚马逊云科技托管的容器服务Amazon EKS让猎户星空简化部署和运维的同时，还实现了机器人访问空闲时的自动资源缩容，让猎户星空的相关机器人服务节省50%以上的运维成本和30%以上的资源成本。”

“依赖强大的技术能力和对K8S的熟悉，在猎户星空的现代化应用架构中，使用了亚马逊云科技完全托管的 Kuberneters 平台做为Amazon EKS容器框架。除了资源成本节省50%之外，运维人员可以从复杂的K8s运维管理，更新等事务中解放出来，减少运维成本30%，还可以保持和K8s开源生态的一致性。”亚马逊云科技大中华区产品部机器学习产品负责人张洋表示，客户还可以根据自己的特点，有更多的选择，比如，Amazon ECS以及Amazon Fargate。

从应用场景来看，猎户星空将近3万台的机器部署到各个场景，每天对于知识库的搜索是海量的，每分钟达到数十万次，为了保证海量数据的搜索，猎户星空选择了Amazon OpenSearch，可以有效地达到在AI层面上的需求，同时在搜索响应时间方面最快能达到30毫秒的速度，实现了无感知延迟的交互，大幅提升了服务机器人性能和用户体验。

机器人出海也是猎户星空业务非常重要的一点。此时，如何把国内积累的技术放在不同的国家和地区去使用，其实这并不是一件容易的事情。

“我们的技术模块可能有几十种，都搭建在云端，现在把技术放在不同的国家去使用，是不能满足模块对业务发展的需求。” 韩堃表示，通过采用亚马逊云科技的Amazon CloudFormation服务，让猎户星空能够以模板化的方式在新的区域部署和管理云资源，一套包含60-70个模块的新系统，部署时间从之前的10天缩短到2天，极大地提升了部署效率。

韩堃透露，未来，猎户星空与亚马逊云科技的合作仍将有更多想象空间：比如，利用Amazon RoboMaker进行大规模机器人仿真，加速机器人导航算法替代；利用Amazon SageMaker提高机器学习算法训练效率；利用Amazon Transcribe、Amazon Lex、Amazon Polly等开箱即用的AI服务，支持小语种的机器人交互，在更多的海外国家赢得市场先机。