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宇树全球首推机器人应用商店:试图打造苹果式的用户生态

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北京时间12月13日,宇树科技推出了全球首个机器人的应用商店,类似苹果的“APP Store”。

这个软件商店,可以让宇树科技的用户,即是已经拥有了宇树科技旗下产品的用户,既可以下载官方发布或者其他用户上传到应用商店的动作算法模型软件,也可以一键上传分享自己已经开发训练好的动作算法模型软件。


这是机器人领域的一次创举,此前行业内尚未有类似的玩法。宇树科技尝试去打造类似苹果式的用户生态。

这更是宇树科技尝试去打开用户增长的新引擎,毕竟,目前,宇树科技的用户,多为研究机构和B端,C端的尝鲜者占少部分。

通过应用商店,共享动作模型软件,可以让开发者赚到额外的收益来摊薄开发成本,也可以让后来者省去开发的时间成本和费用。

同时,还试图去打造娱乐化的产品。借此打开用户增长空间。

娱乐或者服务机器人的应用或打开用户增长空间

在公测首发的三大动作:搞笑动作、扭扭舞和李小龙,就是带有娱乐效应的应用。

在官方介绍中,“李小龙”这个程序,就是专为发烧级机器人玩家打造的动作控制APP,通过独家的动力学算法与动作捕捉数据,我们将李小龙(Bruce Lee)经典的截拳道(Jeet Kune Do)动作库无缝移植到您的机器人硬件上。

本应用旨在利用宇树G1强大的运动控制能力,高精度还原李小龙的经典武术动作。用户可以轻松地在宇树走跑模式和武术状态之间切换,一键启动或停止武术动作。

整体流程,就是让动作软件在动作适用的平台,像安装手机软件一样方便,但获得体验会更丰富。


这个动作库一旦丰富,也就是有更多的开发者愿意把开发测试好的动作上传到应用商店去分享,就有可能激活C端用户的市场。

尤其是服务机器人领域,毕竟,服务机器人的每一个细分场景、甚至是每一个动作,都需要经过长时间的开发测试迭代才可能满足用户需求。

宇树应用商店这个动作,就是群策群力了。

但是,难度也是非常大的。即便是纯软件是大模型领域,OpenAI也曾经尝试推过类似的应用商店,但迄今也是不瘟不火。

来到了硬件领域,也就是目前最火的名字——物理AI领域,这种趣味性、可玩性和实用性,叠加宇树科技愿意投入资金去运营的多方面加持下,是否能够慢慢养成呢?

在技术上,宇树的应用商店采用分布式微服务架构,包含了四大核心模块:用户广场、动作库、数据集和开发者中心。通过手机APP就可以连接机器人,像安装手机软件一样,将云端的复杂控制算法一键部署到机器人终端。

同时,平台还汇集了真实机器人采集的数据集,支持用户上传数据或下载他人共享的数据集,用于算法训练和优化。

宇树提出了三年内要实现三大目标:

1、连接10万台机器人设备; 2、培育100家年营收超1000万的开发者企业; 3、形成10个百亿级应用场景。

而IDC预测,到2027年,机器人应用商店的规模将达到187亿美元,宇树科技的先发优势有望占到15%以上的市场份额。

那么,现状是怎么样的呢?又会遇到什么样的问题呢?

1200+开发者入驻、237款应用上架

根据报道,目前,平台上已经上架了237款应用,覆盖了物流仓储(占比最高为38%)、工业制造(占比29%)、服务机器人(占比17%)等领域。

在开发者方面,目前已经有1200+的开发者入驻。

按照行业划分,在上述的物流仓储、工业制造、服务机器人等三大领域占比就达到了84%。

按照区域划分,开发者的呈现出区域聚集效应:长三角的开发者占比为42%、珠三角的开发者占比27%、京津冀的开发者占比19%。这三个区域的开发者占比就达到了88%。

某种程度上,区域聚集效应,要比行业聚集效应还要高。

从行业聚集度来看,可以看到机器人领域有望率先商业化的三大行业就是物流仓储、工业制造和服务机器人。

实际上,每一个行业都意味着一个规模庞大的市场,同时,也还有更多的细分领域,这些细分领域,恰好也是要每一个应用者要先开发出适配的动作模型。

这个时候,宇树科技推出的应用商店的作用就显示出来了,如前所述,后来者购买了硬件后,付费就可以获得相应的软件能力,而已经训练出动作的先来者,可以借此摊薄开发成本。

更重要的是,可以减少重复开发的社会成本浪费。

在公开资料援引的案例就是,京东物流通过部署智能调度应用,机器人集群作业效率提升230%,订单处理时效从4.2小时缩短至1.3小时;比亚迪西安工厂通过部署焊接质量检测应用,焊接不良率从0.8%降至0.2%,每年可节省成本126万元。

不过,有疑问的是,这些工业上或者行业上的应用,带来的成本下降提升产品竞争力才是工业用户的核心诉求,他们是否愿意分享自己辛苦训练出来的成果给竞争对手使用呢?这是要打一个问号的。

相比提高生产效率的应用,娱乐化的应用或许更能激发用户热情。

或许宇树也想清楚了,要不首页也不会就放出三大娱乐性更强的应用进行公测。

现在,大模型在卷应用了,机器人也是。

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