木木機器人走進2018世界人工智能大會，下半場要加上硬件

如果把人工智能分成上下兩個半場，上半場是數據、算法、軟件，下半場則要加上硬件及實體。

9月17-19日，以“人工智能賦能新時代”為主題的世界人工智能大會在上海隆重舉行。木木機器人董事長蔣化冰受邀出席，并在18日下午舉辦的2018世界人工智能大會·小i機器人分論壇上，與上海市人民政府副秘書長宋依佳、小i機器人創始人朱頻頻、美國亞利桑那州立大學教授Chitta Baral、香港科技大學教授林方真、清華大學教授朱小燕、來也科技聯合創始人胡一川，觀谷科技董事長桑墑，寬帶資本合伙人劉唯等嘉賓共話人工智能未來商業價值及產業生態鏈。

圖 | 2018世界人工智能大會·小i機器人語義主題分論壇

當被提問到“人工智能產業中，目前中國AI最薄弱的環節是什么？”，蔣化冰回答道：硬件。

如果把人工智能分成上下兩個半場，上半場是數據、算法、軟件，下半場則要加上硬件及實體。

從產業化的角度，一開始，相對容易實現的是數據、算法、軟件；但最終人工智能的產品形態，如果要運用到各行各業，大部分情況下還是會有個硬件實體。這個硬件實體，或許可以叫機器人，只是未必都是類人的形狀。

圖 |木木機器人自主研發生產的諾亞醫院物流機器人在阿斯利康中國商業創新中心

當談到哪個領域能夠最快享受AI帶來的紅利時，蔣化冰認為有兩個領域：一個是人工智能和機器人相對人更加擅長的領域；另外一個則是高速發展且資金充裕的領域，如醫療等，因為其具備資金投入的能力。

圖 |諾亞醫院物流機器人深受醫護人員喜愛

同時，蔣化冰提到中國的數據、算法、軟件，相較美國而言差距并不算大，甚至很多方面都有所超越。由于涉及人工智能的數據、算法、軟件，還跟本土化有關，例如漢字、漢語、中國本地具體的商業環境，所以，本土的數據、算法、軟件自有優勢。

談到本土化，蔣化冰補充道，就像我們自主研發的諾亞醫院物流機器人，專門針對我國醫院物資運送量大、業務場景復雜、護士工作度大、院感易差錯等本土化管理難題，及醫院空間小、狹窄通道多、人流量復雜的現實困難，創造性地攻克了醫院環境感知與自學習、智能變速的RAMP繞行技術，高容錯率的多機調度系統，融入醫院實際場景的多種智能藥柜，系統化立體下單管理架構等技術和算法，提高醫院運營效率，開啟醫院物流機器人新時代。目前，諾亞醫院物流機器人現已進駐中國臺灣、大陸等多家醫院。

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