自主机器人行业的见闻和思考：记我的广深之行

1前言

以下是以流水账形式记录，可能有表达不严谨的，涉及到的观点仅代表个人观点哈，期待在评论区和星球里各位从业者交流！

2广州见闻

因为参加第一届自主机器人大会，所以去的香港科技大学（广州），说实话之前不知道香港科技大学有广州这个校区

。

这个大会办的挺不错的，现场很热闹，都是年青人，配上这年青的学校（校长说2021年开建，20个月建成，真·广东速度），校园很现代化，很漂亮，教学思维也是非常先进（打乱院系分布，促进交叉合作，面向实干创新），现场的赞助商的产品我也看了一遍，非常年青有活力的企业。总之是一次非常棒的交流。

1. 传统的SLAMer要注意学习和结合最新的深度学习、大模型相关技术。传统几何方法虽然有理论保证，但是很难表述复杂的模型优化超量的参数，像个认死理的技术宅男；而基于DL技术虽然比较黑盒子，但学习和拟合能力超强，像个社交达人；两者结合可以解决很多难题。CMU石冠亚老师的报告非常精彩（也是我为数不多听完的几个报告），用传统控制（模型保证）+深度学习（自适应）的方法解决无人机集群里的大量难题（安全、自适应、效率），效果非常棒。

   
2. 学术界和产业界GAP极大。嘉宾分享的相对偏学术，基本是神经网络、大模型、具身智能，非常前沿，听完觉得星辰大海，未来可期。晚上和广州本地的几个资深机器人大佬（商扫、服务机器人、具身智能方向）交流，他们聊的更多的是如何解决各种Corner case，如何在算力有限的CPU解决棘手的问题，如何让机器人更稳定的自主工作，减少后期维护成本，如何解决客户的难题和需求。感觉机器人行业难题还是非常多，一句话就是道阻且长，要脚踏实地。
3. 仿真也是一个获取训练数据的好方法。虽然不能百分百模拟真实场景，但很多时候对于模型的训练是足够的，而且成本是极低的，做神经网络的朋友可以多关注下。
4. 机器人行业目前能够盈利的产品屈指可数。即便是大家认为非常刚需的应用场景（如商业清扫机器人、仓储AGV）还有大量的头部企业每年在亏钱，究其原因还是有大量的技术瓶颈没有解决，场景需要深入挖掘等原因，导致产品价格贵、维护成本高、产量低，无法cover研发成本。
5. 机器人行业的成本已经非常卷了。像四足机器狗已经非常稳定了，见 https://t.zsxq.com/14MtXannr，轮足机器人也非常惊艳https://t.zsxq.com/14IL1H0Xr，  紫川的VIOBOT也非常赞 https://t.zsxq.com/144wcZum3，价格卷到行业用户可以接受的程度，非常棒。基于这些通用平台做二次开发，不用重复造轮子。

3深圳见闻

1. 珠三角是机器人产业的大本营。深圳、东莞、佛山、广州这边聚集了全国（甚至全球？）机器人的上下游产业链，非常的完备，非常的极致，非常的高效，非常的有性价比（不好意思，连续用了4个非常）。有志于从事机器人行业的朋友们可以首选珠三角。
2. 如果你是学生，一定要善于利用网络资源（B站、网课、国外公开课等）进行自我学习和提升，在能力范围内可以参加一些学术交流活动，对自己的认知提升是比较大的，尤其是周围没有这种科研环境的同学更要注意。说实话非常羡慕深圳大学的同学，他们的导师可以请外部专家学者定期来给学生做报告和交流，而且有不少横向项目支撑，眼界和学识比我在校时不知道高了多少倍，实名羡慕。
3. 珠三角的大学资源还是很丰富的，尤其是深圳，以前思维固化，以为深圳没啥知名学校。来了才发现真是太天真了，除了本土的深圳大学、南方科技大学等，还有大量的分校：香港中文大学（深圳）、香港大学（深圳）、中科院先进技术研究院、哈尔滨工业大学（深圳）、清华大学（深圳）、北京大学（深圳）、电子科技大学（深圳）……，不列举了（再说感觉像是深圳的招生广告了）。总之是想表达，深圳真的人才济济，产学研合作的非常密切。
   

4后记

时间匆匆，先简单记录几点（以后想起来了再来星球里更新

）

1. 机器人可以有各种各样的形态：人形、轮足、四足、轮式、机械臂、四旋翼……，在未来肯定是最有前景的行业，虽然现在道阻且长，但是机会也多不是吗，等到一切成熟了（比如现在智能手机）再入局，就没有啥机会了。

   
2. 机器行业的创业者或者从业者要跳脱出技术视野，从应用场景需求、上下游需求、成本控制等更高的维度 思考问题，技术人最容易犯的错误就是拿着锤子找钉子，先做技术，认为技术这么牛逼的产品一定有人买单，现实可能啪啪打丫脸。
3. 不管是学术和产业界，积极关注、学习、拥抱最新的技术，比如大模型、神经网络辐射场等是非常有必要的。你不一定能立马用上，但至少你知道这些技术可以干什么，有没有机会用在你的业务或场景里。不要固守在自己的舒适区、一亩三分地。当大家都往前跑的时候，你跑的慢就是落后。
4. 做产品做落地，成本控制可能是最重要的事情。如果不考虑成本（传感器、算力等），我甚至认为自动驾驶汽车上的一整套算法都可以直接搬到机器人领域，很多机器人领域的难题都迎刃而解了，但是现实是因为成本限制，大家还是需要在几百块的算力受限的板子上死磕算法。在深大交流一个嘉宾说为什么XX技术这么多年还没有落地，不是因为技术问题，是因为成本降不下来，客户不会为这个没那么刚需的场景买单，但是如果成本足够便宜，客户还是愿意买单的。
5. 线上聊千遍，不如线下见一面。这几天密集见了很多网友，可能很多都还没把名字和真人对上，但是真的收获很多，思路也开阔了，很多话是不适合在网上公开说的，很多思路也是线下深度聊才能聊出来的，总之，后续我会继续组织线下交流会，期待和更多的朋友见面，交流。