从MIT-CHIEF 到YC : Robby无人车的最后一公里-阿里云开发者社区

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从MIT-CHIEF 到YC : Robby无人车的最后一公里

简介: 麻省理工中国创新与创业论坛(MIT-CHIEF)自 2011 年创办以来,已经走过了 6 个年头,其中的「PITCH TO CHINA」商业计划书大赛是全美高校中面向中国的最早的创业比赛之一。截止目前为止,已有来自包括中美在内的 30 多个国家和地区的 800 多个创业团队踊跃入驻 MIT-CHIEF 创业社区。6 年来,MIT-CHIEF 专注于搭建中美创新与创业的平台,以及服务早期创业团队,从 MIT-CHIEF 走出的团队已获得总额超过 10 亿元的资金支持,20余支团队走进了许多国际知名孵化器。
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麻省理工中国创新与创业论坛(MIT-CHIEF)自 2011 年创办以来,已经走过了 6 个年头,其中的「PITCH TO CHINA」商业计划书大赛是全美高校中面向中国的最早的创业比赛之一。截止目前为止,已有来自包括中美在内的 30 多个国家和地区的 800 多个创业团队踊跃入驻 MIT-CHIEF 创业社区。6 年来,MIT-CHIEF 专注于搭建中美创新与创业的平台,以及服务早期创业团队,从 MIT-CHIEF 走出的团队已获得总额超过 10 亿元的资金支持,20 余支团队走进了如 Y Combinator,MassChallenge,Plug and Play,500 Startup 等国际知名孵化器。


在这些团队中,有建立全球首个癌症病理学数据库的 HistoWiz, 有用大数据改变停车行业的 Smarking, 还有让不懂程序的人轻松 DIY 完美网址的 Strikingly. 近日,机器之心 有幸采访到了众多成功从 MIT-CHIEF 走入 YC 的团队中的一支, 专注于开发小型快递无人车的 Robby 团队。恰好,团队的联合创始人和 CEO 李瑞也是 MIT-CHIEF 的发起创办人和前主席。


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Robby 是一家机器人科技公司,专注于小型快递无人车的开发,大幅度降低最后一公里的送货成本问题。创始团队包括从 MIT 获得博士学位的李瑞(CEO),和在 MIT 获得本硕博学位的 Dheera Venkatraman(CTO),还有两位全职员工及一位实习生。谈到无人车,我脑海里首先浮现的便是美国硅谷街上 Google 无人车来来往往的场景。机器之心也报道和采访过一些专门研发无人驾驶技术的团队和公司,而当李瑞具体向我们介绍 Robby 团队建立的初衷和产品应用时,我却不禁好奇起来。


  • 民以食为天:小型送餐无人车的第一步


李瑞:在美国,送餐或果蔬配送费用往往占食物本身费用相当大的比例,少则 30-40%,多则 70-80%。虽然很多人都有这个需求,但是又觉得太贵了所以就不愿意叫外卖,尤其对于学生而言。我们在波士顿地区曾做过一个调查,现在每周叫外卖的人有 30%,但是如果成本降低 1 到 2 美金的话,订单量会从 30% 增长至 77%,这是一个非常大的上升空间。而降低费用的重要方法就是去除快递的人力成本,无人车是很自然的一个解决方案。因为我一直从事计算机视觉和机器人的研究,Dheera 则从事激光雷达的研究,而这些是无人车最核心的技术,如果将小型无人车技术用在最后一公里的快递,市场空间将非常巨大,必将改变整个快递行业。


Synced: 那这个想法初始最直观的会有哪些技术问题需要攻克?


李瑞:从技术上来讲,无人车最需要解决的难题主要有三个方面:定位、导航和避障。我们的小车会行驶在人行道上,定位需要非常精准,至少要在厘米级别。传统的低成本 GPS 精度是几米的范围,远远不能达到要求,这就需要借助其他类型的传感器和感知技术,如计算机视觉或者激光雷达等,这恰恰是我们在 MIT 的博士研究领域。知道自己的精确位置后,无人车需要进行路径规划抵达终点,在这个过程中需要识别和应对各种障碍物,并进行有效的避障。这部分主要用到的是机器学习,比如最近几年火的发紫的深度学习。


当然,在采访的过程中,李瑞也谈及了很多现实的问题,就拿看似最基本的拿放物件来举例。拿放物件对于人类来说是一个极其自然的动作,但是对于机器却不简单。李瑞博士表示,尽管并不是所有谈到的技术都会用到 Robby 机器人的开发中,但是他愿意结合自身的一些研究经历 和我们分享一下这其中的技术难点。Sensor 是机器人接触和获取外界信息的重要手段,如何达到高品质的触觉传感器和如果让传感器很好地将视觉与行为相结合都是开发中需要考虑的问题。


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李瑞:我在博士期间的研究方向是 Fingertip GelSight Sensor,是通过摄像头将触觉信息转化为图像信息并进行智能处理的一个传感器,所以本质上做的是计算机视觉和机器学习在机器人领域的应用。人类的手是软的,触觉可以帮助了解外界,但机器不是。我们就想着把机器人的手指传感器也做成软胶,碰触后的变形会被摄像头捕捉到。我们通过计算机视觉和机器学习的算法来得到胶层的变形程度 (比如物体表面的三维纹理), 从而计算出力度的大小,这个对机器人是使用多大的力度来拿东西有很多帮助。我们的分辨率比市面上已有的触觉传感器要高成百上千倍,可以达到几微米到几十微米的精度,比如如果感触头发,可以分辨出哪个头发在上面哪个在下面。除了力度以外,第二个通过物体表面的 3D 纹理信息,通过机器学习可以得到材质的信息。我们有一篇论文是关于通过触觉传感器分辨不同的材料(参加Sensing and Recognizing Surface Textures Using a GelSight Sensor)。第三点是对细节信息的处理。通过传感器我们可以得到侧向力的信息,这样我们可以通过物体是否滑动,了解到现在使用的力度是否合适。要知道,不同大小不同重量不同硬度的物体,受到的摩擦力影响也是不一样的。现在很多的机器人可以运送大型货物,但是单靠机器人手指去拿叶子确是非常难的,而我做的触觉传感器可以很容易的自适应拿不同的物体,包括重物以及很轻很柔软的叶子。我们也是希望可以通过 自己的一套传感器设备,一套算法能适应各种情况的需要。


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李瑞表示,基于现有资源和技术,我们的小型无人车会先在校园和 Palo Alto 地区进行试点,然后逐步在美国推广。「因为美国大部分的住宿都是比较宽敞的公寓独栋,直接送餐到楼下门外即可。当然,就仅仅是我们的第一步。」李瑞说道。据了解,Robby 已经在斯坦福校园成功配送了 50 份午餐和奶茶,并已经开始了与相关公司的试点计划,其中包括做副食品快递平台的独角兽公司 Instacart。


  • 从配餐到包裹配送,让 Robby 成为 24 小时的快递小哥


无论是配餐还是快递,都是一个行业化的过程,从上游的配货到分发、运输,直至最后到达顾客的手里,这中间有太多的细节需要考虑。对于无人驾驶而言,目前主要的技术是激光雷达和计算机视觉。他们确保无人车具备人眼一样识别外界环境的功能,并做出快速分析与判断,从而控制车体运动。借助这次采访的机会,机器之心也和李瑞一起探讨了在配送行业内无人车和无人机的发展大趋势。


Synced:虽然无人驾驶的技术愈趋成熟,但这一两年也出现了好几例无人车交通事故。针对 Robby 的产品研发,你是否有安全方面的一些技术措施?


李瑞:首先就概念而言,无人车(Self-driving Car)和无人机器人(Self-driving Robot)是很不一样的,面临的问题也很不一样。无人车如果要上路,安全级别和自动化程度必须达到 99.99999...%,因为一旦出问题,很可能是致命的。Self-driving robot 虽说也需要保证安全,但不需要达到那么高的自动化程度。对于机器人来说,如果遇到问题可以随时停在人行道上,等待远程的协助和指示。但无人车几乎无法做到这一点,因为它不能停在高速行驶的马路中间,由于网络延迟,远程控制也几乎不可能。在安全性能方面,Google self-driving car 其实很多年前就达到了 99%,但是这最后 1% 所需的资源和投入确是之前 99% 的千万倍。Google 最后的这几年一直都是在完善最后的 0.1%,甚至 0.000001%。就这一点而言,无人机器人实现安全上路会容易很多,可能明后年就可以看到很多机器人在街上送外卖了。


Synced: 确实,感觉配送是一个相对分离的过程,只要按时到达,中间的过程顾客不会那么在意,推广起来也相对容易。说到无人机器人就让我想到无人机,像 Amazon (Amazon PrimAir), DHL(Parcelcopter 3.0), Google ( Project Wing) 都在 Drone-delivery 领域有很多的突破. 同样是做快递,你认为无人飞行器和无人陆行机,这两个大方向有哪些相同和不同?他们各自的优势及劣势又在哪里?


李瑞:当时 Amazon 推出视频引爆了无人机快递的话题,但那只是一个概念视频,无人机还没有达到视频中展现的程度。我认为这其中有几个原因:第一,无人机的续航能力很短,像大疆等小型无人机一般的续航能力就是二十分钟,很少的达到一个小时。这些还是针对普通拍照的无人机;而送包裹的无人机考虑到包裹的重量和体积,自身的体积也会更大一些,那么对功耗的需求会变得更高;第二,安全性,现在全世界有很多无人机掉下来的事故。试想一下,从那么高的地方掉下来它就是一个小炸弹。如果在城市中送快递,要是掉在马路中间就会引发交通事故,如果掉在人身上就更严重了。这些都是运输过程中无法预测的。所以,反过来想,如果不是城市而是送东西到城郊,也许比较可行,路上障碍物比较少,飞行速度快,线路难度相对较低。第三就是着陆点的问题。在城市里如何确定无人机的着陆点,这对技术是一个很大的挑战。最后一点是法律法规的限制。目前在美国还没有法律法规批准。


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Synced:我看到今年六月美国六月份公布了最新的小型无人机商业使用的管理条例(SMALL UNMANNED AIRCRAFT RULE by FFA), 里面出现了很多新的限制条件。


李瑞:对,那个里面有些要求和规定。比如,无人机必须在可视范围之内。这意味着什么呢?你遥控无人机或用于拍摄是可以的,但超出视野的无人快递至少目前是不行的。当然我们希望有一天它可以有所改变,至少给大家多一些选择,但时间上很可能不是近期的事,可能需要三年五年到更长。


Synced : 好的,那么,结合你刚才自己谈到的四点,续航能力,安全性,法律法规这些,能不能和我们回头说说无人车或无人机器人在这方面的现状呢?


李瑞:好的。首先是续航能力。机器人的续航能力取决于电池的容量和本身的重量等,笼统的来讲,陆地机器人要续航长的话加电池就可以了,要做到全天都没问题。但在空中增重的话会妨碍飞行。负重取决于设计。Robby 机器人目前可以承载一个成年人的重量,但一般运送快递也不会太重,大部分情况下不会超过一个人的重量。关于法规这方面,目前我知道的是在华盛顿 DC,只要满足特定条件,无人机器人就可以在人行道上行驶。例如,它们规定机器人重量不可以超过 50 磅,奔跑速度不可以超过 16 公里每小时(大概是人类行走速度的 3-4 倍)。华盛顿 DC 已经推出了这样的法规,我认为其他城市应该会很快跟上。


Synced:中国快递业务现在非常火爆,像顺丰,圆通,申通等等有很多。Robby 目前是打算在美国做包裹配送,你觉得这样的配送在中国能实现吗?你如何看待中国的快递市场?


李瑞:无人快递是个趋势。别管用什么样的工具,无人机,无人车亦或是无人机器人,它都是经济成本驱动的。在美国每年大概有 120 亿件包括食品和物资在内的快递单,这个需求和市场在中国肯定比美国大得多。「最后一公里」这个概念对快递公司来说是相通的。其实国内有些公司也在探索这个领域,比如京东和阿里。今年九月,我看到新闻报道,京东和阿里正在开发最后一公里的快递机器人。这对于我们来说是非常好的契机。我们算过一笔账,只要机器人做好之后,它主要是电力成本(非常低)。人送快递还需要耗油,机器人在最后一公里比车的成本低很多。我们不是简单地取代快递员的工作,而是人与机器人形成互补和互相协作,发挥各自所长。


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  • 从 MIT-CHIEF 到 YC:五年来我们一直在做自己相信的事


每次采访 MIT-CHIEF 社区走出来的优秀团队,我们总会谈及他们和 MIT-CHIEF 相识的契机和创业背后的故事。这次我们面对李瑞,他不仅是 Robby 的 CEO,还是 MIT-CHIEF 的创始人。同样的,Robby 团队的联合创始人及 CTO Dr. Dheera Venkatraman 也是 MIT-CHIEF 最早的核心成员之一。


Synced:当时创建 MIT-CHIEF 是什么契机?现在 MIT-CHIEF 的发展和当初自己设立的初衷有没有不同?


李瑞:在 2011 年之前,中国和 MIT 有一些交流和合作,但都相对比较零碎,没有一个统一的平台。2011 年 3 月 5 日,在一个留学海归的讲座后我和 7 个 MIT 的朋友一起吃饭,聊到想为中国做一些事情。我当时的想法是做一个论坛,让其成为中国和美国在创新和创业方面的桥梁和平台,得到了大家的一致认同。我们考虑到 MIT 的一个优势是在科技和创新创业方面,初期我们主要集中在主题演讲、板块讨论和创业大赛这三个方面,这也是 MIT-CHIEF 的这个名字的由来,MIT-China Innovation and Entrepreneurship Forum。想到当年办第一届大会的时候遇到了很多的困难,如何去找项目、请嘉宾、拉赞助等等,MIT Sloan 的黄亚生教授和 MIT 人工智能实验室(CSAIL)的前负责人 Victor Zue 当时给我们了很大的帮助,他帮我们和几大学院的院长取得了联系。校外方面,2011 年 4 月份的时候,徐小平对我们的这个想法很感兴趣,给了我们第一笔校外赞助,并答应做我们的嘉宾。之后事情就慢慢有了起色,8 月 19 日是另一个转机,当时微软研究院的院长张亚勤确定来做演讲,同时给了我们一笔不小的赞助。他确定了之后,陆续我们就确定了更多的嘉宾和赞助。现在想想,MIT-CHIEF 的第一届阵容在当时看其实是非常豪华的,包括真格基金的徐小平、万科的王石、微软的张亚勤(现百度总裁)、IBM 中国区的负责人 Thomas Lee、IDG 的李骁军以及 MIT 的陈刚教授(MIT 机械系第一位华人系主任)等等。后面几届又陆陆续续有了更多的有影响力的企业家、学者、创业者等等。


Synced : Dheera, 我听说你也是 MIT-CHIEF 当年成立的核心成员之一。你能不能和我们讲讲你的故事呢?你当时对于 MIT-CHIEF 的预期是怎样的?


Dheera:我当时担任的是第一二届的技术主席和组织层成员。我认为,每年的挑战都不太一样。在第一年,还没有任何经验和证据的时候,当时最大的挑战就是把平台搭建起来,如何吸引参与者和邀请到嘉宾。第二年最大的挑战可能在于如何扩大活动并且保持质量。第一年的时候几乎就是一群靠谱的朋友在一起做靠谱的事情,这种情况下靠得是朋友之间的凝聚力。但第二年,团队逐渐扩大以后,如何在一个壮大的非盈利组织保持每个人之间的平衡,调动大家的热情这是我们经常思考的问题。相信许多在第二届团队中历练的成员们也培养了一些领导能力,这些之后都是各自创业很好的经验。另外,我想聊一下 MIT 的价值观,这也是我在提倡和推广活动的过程中感切到的。MIT 的价值观,不仅是科技发展层面的,还有很多学校文化上的细节,包括环保,鼓励原创和发明,还有信任社会,这些都是我认为非常好的价值观。我当时一直在寻找各种各样的方法在 MIT-CHIEF 的内核中传递 MIT 的这些精神。在大会的准备过程中,我们做了不少调整专门为了减少垃圾,在拍摄宣传片的时候我们集思广益用了不少创意的方法,包括很早就用到了气球和无人机来拍摄素材等等。


Synced :MIT-CHIEF 自你们创办以来一直不断成长,活动和大赛的开展也越来越专业和国际化。前不久,MIT-CHIEF 的中国行活动也刚刚结束。现在 MIT-CHIEF 的发展符合你当时的创办预期吗?


李瑞:这个问题非常好。从 MIT-CHIEF 的创办初衷是做中美科技创新的桥梁,不管是分会还是创业大赛都是围绕核心来的。总体来说,这些活动都是我们之前活动的延伸和升级。CHIEF 现在的很多活动影响力越来越大,很多参与过的团队都表示很有收获和很自豪。对于未来的五年十年甚至五十年,我希望 MIT-CHIEF 能够不忘初心,把使命更好地履行,在影响别人的同时影响自己。尽管我现在不参与 CHIEF 的具体活动,但我毕竟做了两年的主席,对 CHIEF 的感情非常深厚。


Dheera:当时主要希望 MIT-CHIEF 可以成为一个新的渠道,和 MIT 在世界上的影响力一样,也能通过自己的方式影响到国内和世界,同时让西方文化中的人更加了解亚洲文化和发展状况。当时我肯定没法想象五年后的 MIT-CHIEF 会发展到今天的情景,我希望现在的这样一批人能一直努力,继续带动这个梦想。


Synced:今年你们加入了 YC 大家族,可否与大家分享一下在 YC 的亲身经历和体验?YC 给予 Robby 最大的帮助是什么?


李瑞:YC 是美国最早的创业加速器,之前一直有所耳闻。我们今年申请进 YC 之后得到很多帮助:首先是 Mentorship,YC 的合伙人是一些有丰富创业或投资经验的人,比如大名鼎鼎的 Justin Kan 是 Justin.tv 的创始人,Paul Buchheit 是 Gmail 的缔造者以及著名的创业者和投资人。第二是 YC 的 Network,包括我们听过的很多著名公司的讲座和分享,比如 Dropbox,Airbnb,Cruise Automation,DoorDash,Instacart 等等,这些公司都是从 YC 走出来的独角兽公司,我们可以随时通过内部邮件联系到他们。需要一些方面的合作或者资源的时候,YC 公司通常会非常乐意互相帮助。第三个是 Demo day。他们邀请了湾区及其周边具有影响力的投资人和媒体来 Demo day,对大家的融资和宣传都很有帮助。在这三个方面,YC 做得都非常好。那么,我们学到了什么?这可以总结为四个单词:Make something people want。这四个单词包涵了很多含义。首先,你做的事情是有人需要的, 你有正确的团队和正确的目标市场。具体到 Robby,我们偏技术,YC 教会我们一定要把产品放到真实的世界去做反馈,快速迭代,这也就是为什么短短的时间内我们可以把产品做到雏形就拿到斯坦福校园做测试。


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Robby 团队联合创始人及 CEO 李瑞博士(图左),联合创始人及 CTO Dr.Dheera Venkatraman(图右)


  • Synced Talk 快问快答


在采访的最后,我们按照 Synced Talk 的传统和两位嘉宾进行了快问快答。每一期我们都有固定的主题,这一期我们的主题是可穿戴与智能医疗。


Synced: 你们认为既智能手表之后,什么会成为下一代可穿戴成品的主要载体?


李瑞:我认为是 AR(增强现实)的设备。如果把 AR 眼镜做得和普通眼镜一样轻薄时,它的应用潜力将会非常大。同时它也可以作为一个计算平台,你不用带手机,它可以将所有的信息呈现出来。那时候你可以完成手机上的所有基本功能,同时能实现一些现在的设备实现不了的功能。


Dheera:Google 推出安卓手表的时候,我当时参与了不少应用的开发,包括一个维基百科的手表客户端,一个自拍助手。但两年后的今天,安卓手表也没有达到普及的程度。为什么呢?我个人认为可穿戴设计跟桌面电脑有很大差别,因为是戴在身上,它会影响你出门的外表,所以像时尚艺术款式这些因素显得尤为重要。虽然现在 VR 和 AR 在技术圈子里很火,但是我个人认为跟手表一样可能需要一款方便,好看好用的硬件才能普及化。


Synced :第二个问题,作为了一个消费者或者是用户,每个设备都会给你检测一个数据,你是否信赖这些数据?你觉得这些数据会怎样被使用?你会担心数据透露你的隐私吗?


李瑞:我觉得这些数据的使用时取决于公司的。相信像苹果、Google 等公司会尽量遵循行业规范,可能以大数据的形式,把个人的具体信息隐掉,分析的过程中看不到每个用户个人的信息,但是可以通过整体的分析来对一群人的行为进行预测,来更好的服务大家。比如 Google 可以借此将搜索做的更准更个性化。如果是基于这一点的考虑,我觉得是没问题的。


Dheera:是的,其实连手机都让我很担心。因为前几年大多数通讯协议和软件相对封闭,总不知道哪些公司在采集哪些数据。我希望将来可以更加开放和透明一些,这对于开发者本身也会比较好。同时就个人而言,我希望不要对新技术产生太大的依赖,比如我小时候生活在一个没有手机的时代,当时其实很多事情也比较简单,出门很自由,没有人知道我在哪,没人打扰我去玩,没有人打扰我工作,也没有人采集我的数据。所以现在我偶尔会坚持不带手机出门,训练我的方向感,在没有人打扰我的情况下好好思考该思考的事情。我希望 VR/AR 技术在方面我们未来生活的同时,最好不增加我们对其的依赖,希望用不用任何技术,下载和使用哪些服务,永远可以是一个用户的选择。


Synced :感谢两位的回答,也很感谢你们抽时间参加机器之心的采访。关于无人车和无人机器人,我相信还有很多细节技术可以谈。等到 Robby 机器人成功面试的那天,希望还有机会和两位聊聊从无人送餐到无人快递之间的迈进。感谢!


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