# 科林·安格爾：iRobot

> iRobot 創始人回顧掃地機器人從實驗室走進家庭的過程，以及消費級機器人的商業邏輯。

- 原標題：Colin Angle: iRobot
- 期數：特別節目
- 釋出日期：2019-09-19
- 嘉賓 / 主題：科林·安格爾
- 網頁版：https://lex.qiaomu.ai/tw/ep/colin-angle/
- 官方頁面：https://lexfridman.com/colin-angle/
- 精讀字數：約 6330 字（閱讀約 14 分鐘）

> 本文為 lex.qiaomu.ai 基於原始訪談的 AI 改寫中文精讀，非官方翻譯；引用請註明出處並連結網頁版。

在美國，銷量第一的吸塵器是 Roomba。

把戴森、胡佛、所有那些需要人推著在屋裡走來走去的機器全算進去，排在第一的是一臺自己會走的圓盤。科林·安格爾（Colin Angle）說這句話的時候自己也覺得好笑：「這真的很瘋狂、很怪。」他創立的 iRobot 成立於 1990 年，到今天 29 年，賣出了 2500 萬臺消費級機器人，進入了大約 10% 的美國家庭。一家機器人公司活了 29 年，這件事本身就稀有。做機器人的公司大多活不下來，活下來的大多也停在 demo 和幾十臺的規模裡。iRobot 活在了幾百萬臺、幾千萬臺裡，活在了真人家的地毯、寵物毛和沙發腿之間。

## 三定律管不住一臺掃地機，可一臺好的掃地機恰好符合三定律

阿西莫夫 1942 年的短篇《環舞》（Runaround，收錄在《我，機器人》裡）提出了機器人三定律：不傷害人類、服從命令、保護自己。iRobot 這個名字和 Roomba 這個名字都從這本書裡來。所以問題很自然：Roomba 遵守三定律嗎？

科林的回答很實在。三定律要求機器人對世界、對自己行為的後果、對「自我」有極其深刻的理解，這個門檻在未來幾十年內都不會有實際意義。但 Roomba 確實符合三定律：它被設計成幫助人而非傷害人，被設計成本質安全的，被設計成能用很久。它做到這一點，靠的純粹是做一個好產品，跟 AI 或者機器人的「意圖」沒有關係。他說得很清楚，符合三定律，只是恰好和做一個好的機器人產品落在同一條路上。

這個回答裡藏著一種工程師的誠實。很多人談機器人倫理，從原則往下推，推出一堆無法驗證的條款。科林反過來，從一個能在千百萬家庭裡跑起來的物理產品往上推，發現倫理要求落到產品設計上的時候，其實就是安全性、可靠性、壽命這些特別樸素的東西。

> 我們需要機器人，因為人類的平均年齡在快速上升，而年輕到、矯健到能照顧這些老人的那部分人口，數量是不夠的。（科林·安格爾）

這句話分量最重。他把未來分成兩種：一種是自主生活能力和社會生活水平真的往下掉，另一種是人們對自己的生活有更多掌控，能把時間花在自己選擇的事情上。機器人站在中間，是分水嶺。今天它只是讓你的生活稍微乾淨一點、稍微輕鬆一點，把時間軸往後拉，它決定了你老了以後還能不能一個人住在自己家裡。

## 從排爆機器人到客廳，一家公司活下來的方式

iRobot 最早做的東西和家務沒關係。它給美國軍方做排爆機器人，那臺叫 PackBot 的機器被扔進過阿富汗和伊拉克的山洞裡，去處理人不想靠近的包裹。它也在「9·11」之後進過世貿中心的廢墟，鑽進人爬不進去的縫隙裡找東西。那一段歷史讓公司活了下來，也讓工程團隊練出了一身本事：機器人得能摔、能翻、能在訊號沒了的時候自己想辦法。

科林在訪談裡沒有展開這段，但這條路徑很值得琢磨。一家機器人公司從高價值、低產量、客戶極少數但要求極苛刻的市場起步，拿到現金流，練出可靠性，然後再把這些能力攤薄到消費級產品上。從幾十臺到幾百萬臺，中間隔著的不是技術躍遷，是成本結構的一次徹底重構。這個順序反過來做基本不可能：先做消費級、指望以後升級到專業級，錢燒完了都等不到那天。

而真正讓他下決心轉向家庭的，是一件特別樸素的事。他說早年間總有人問他，你什麼時候能把我的地板掃了。

> 我腦子裡有一堆特別好的想法，但好像所有人都想讓地板乾淨一點。所以也許我們該先做這個。（科林·安格爾）

先把地板掃了，掙到做下一件事的權利。這個順序聽起來平凡，實際上是絕大多數機器人公司搞反的地方。

## 技術不等於生意，那些倒在黎明前的公司

訪談裡主持人列了一串名字：Anki、Jibo、Mayfield Robotics 的 Kuri、Rethink Robotics。這些公司背後都是極聰明的人，做的機器人也上過各種封面，然後在很近的幾年裡相繼關門。

科林的解釋不帶任何安慰成分：技術本身不等於一門生意。

> 當年我是個造機器人的高科技創業者，直到我變成一個吸塵器推銷員，我們才取得了成功。（科林·安格爾）

他把話說得很直。必須找到一個足夠強的需求，讓機器人交付的價值明顯高於它的成本。這個「明顯」很重要。拿尺子量一量覺得差不多、屏住呼吸也許能成，這種程度不夠，價值要清清楚楚地超過成本。很多機器人產品就卡在這個「差不多」上，投資人和創業者一起屏住呼吸，屏了三五年，氣就沒了。

娛樂型產品更難。他說玩具行業裡，85% 的玩具不管本身多好，都活不到第二個銷售季。就算你做的東西很棒，命中率也不到兩成。社交陪伴機器人、家庭情感機器人這些方向，本質上是在做「除了每週都要做又不想做的家務之外」的事情，那個「魔法般的使用者體驗」到底是什麼，行業還沒想明白。於是最聰明的人做出了最有趣的機器人，使用者價值卻始終模糊，商業上的賬永遠算不清。

他還提到和莊臣（Johnson Wax）合作時學到的方法：進到人家裡，就坐在那兒看人怎麼生活，找出那些他們不喜歡、但做得足夠頻繁、以至於構成負擔的事。有些負擔普遍到人們自己都意識不到它可以被拿掉，得靠外人進去盯著看才能發現。他說，事後回看這些洞察似乎理所當然，當時拿到它們比看起來難得多。

順著這個邏輯往下問，能變成機器人生意的場景有多少？科林的答案是幾乎沒有，我們才剛上路。這個「幾乎」不是悲觀，是清醒。人類家裡需要被自動化的活兒有幾百種，其中同時滿足三個條件的可能只有個位數：幹得比人好、價格比人便宜、買的人自己知道這是個負擔。Roomba 命中了掃地的交集，剩下的空白需要一個個去試。

## 成本是可以稱出來的

Roomba 要是賣 50 萬美元，就沒人買。幾十年前的機器人成本大致就是這個量級，因為成本主要花在製造它所需的時間上。早期 iRobot 的機器人是鋁做的，科林自己在機加工車間守著銑床，一件一件把零件削出來。

然後他進了玩具行業，看見了一件改變他世界觀的事：當產量足夠大，一臺 Roomba 的成本不再是把銑零件的小時數加起來，改成稱它的重量。

注塑成型把這件事變得徹底。一個任意複雜的塑膠件，成本基本等於那個件裡塑膠的重量。加上今天的三維 CAD 工具，你可以設計一個形狀極其複雜的結構，然後它落地時的價格由材料克數決定。他說這「令人解放」，因為關於製造成本的整個思考方式變了。

這一條值得所有做硬體的人反覆琢磨。機器人在消費市場能不能成，很大程度上由一件和演算法無關的事決定：你能不能把產品塞進一條成熟工業體系的成本函式里。進得去，成本隨規模下降，產品有第二次、第三次迭代的機會；進不去，每臺都是手工品，賣一臺虧一臺，永遠等不到降價的那天。

科林在別的場合提過一個說法，機器人創業真正的門檻不是把東西做出來，是把東西做便宜。做出來靠天才，做便宜靠對製造業的理解，兩種能力經常不長在同一個人身上，這也是很多技術型機器人公司最後死於成本表的原因。

## 為什麼科林賭視覺，不賭鐳射

感測器是另一個成本函式。很長一段時間裡，科林在琢磨怎麼複製人的皮膚，因為皮膚是極好的感測器。後來他放棄了這條路，轉而問另一個問題：機器人做真實工作要面對的那些麻煩，有多少能用一顆便宜攝像頭加一臺效能過剩的計算機解決？

答案越來越多。摩爾定律還在工作，手機產業每年把更好的處理器、更好的影象感測器推到消費級價格。他說大概兩年前，機器視覺處理器終於便宜到可以裝進消費級機器人裡。他一直在等這個時刻。

所以 iRobot 刻意繞開了鐳射雷達導航，花了好幾年研究純視覺的導航方案。理由很樸素：技術趨勢擺在那兒，你看得見它往哪走，就不該在過渡方案上壓重注。他給出的公式是注塑塑膠加攝像頭，再加一顆能跑機器學習和視覺物體識別的處理器。便宜、夠用、可量產，三樣湊齊，剩下的就是時間。

## 家裡比馬路更難看清，可撞到你的腳很好笑

自動駕駛行業正在為鐳射雷達和純視覺吵得不可開交。馬斯克（Elon Musk）說過鐳射雷達是柺杖，長期看攝像頭就夠了。

科林的說法是，家庭和馬路在視覺複雜度上朝著相反的兩個方向走。

> 我的環境其實比汽車行駛的環境難得多。我們沒有道路，我們有 T 恤、有臺階、有近乎無限種花紋、顏色和地面材質。（科林·安格爾）

從視覺角度看，家裡的世界無限可變。馬路至少還有車道線、有交通標誌、有一定的規範性。

安全要求是反過來的。Roomba 不重、不快，撞到你的腳，你的反應是笑。自動駕駛面對的是完全相反的局面：環境相對規範，一次判斷失誤就是人命。所以科林可以毫無保留地說視覺是家庭的未來；對自動駕駛，他相信視覺是終點，但加一個便宜的鐳射雷達作為備份感測器，可能不算最壞的主意。他沒有替別人下結論，只說了兩邊賭注不一樣，思考這個未來有多遠的方式就應該不一樣。

這段話有意思的地方，是把「技術路線之爭」還原成了「約束條件不同」。同一個問題，在不同的物理環境、不同的失敗代價下，最優解本來就不該相同。行業裡很多爭論之所以激烈又無解，是因為雙方在拿各自約束下的答案互相攻擊。

## 三步走：能用、能看懂家、少一點自主

iRobot 這些年乾的事可以粗暴地分成兩步。第一步，把機器人從實驗室裡能做點事、戰場上能幫士兵幹髒活的狀態，做成能大規模進入家庭、幾個月高強度使用不壞、使用者還喜歡的東西。第二步，讓機器人能感知環境、建圖、定位，把「家」這件事變成一張可以被人類貼上語義標籤的地圖。

然後是第三步，也是科林現在最興奮的部分。他說了一句很反常識的話：他正在努力讓機器人變得「不那麼自主」。

過去三十年他一直在做自主性，做到機器人聰明到不需要人管就能把活幹了。現在的目標是把機器人做成夥伴，一臺自顧自運轉的自動機算不上夥伴。你對它說「我剛剛在廚房冰箱旁邊撒了點麵粉，你能處理一下嗎」，然後正確的事情就發生了。這聽起來是更少的自主，實際上要求更高：它要聽懂你說的話，理解句子的上下文和意圖，把這句話對映到它對家的理解上，再決定做什麼。

這已經是產品了。你現在可以告訴 Roomba 去打掃廚房，它知道廚房在哪，能過去幹這件事。他管這叫 1.0。

再往後是機械臂。他提了一個特別鋒利的問題：如果機器人不知道任何東西在哪，它憑什麼要有手？達塔（Data）有手，羅茜（Rosie）有手，所有科幻裡的機器人都有手，因為有手意味著要在一個環境裡做物理的事。現在機器人開始知道廚房在哪了，接下來會知道冰箱在哪，如果有了手，也許能找到把手、拉開門、給自己拿一瓶啤酒。他說，機器人給你拿啤酒、你坐著看電視，算得上機器人學真正的夢想之一。

這裡有個容易被忽略的因果鏈：機械臂的價值由「機器人對空間的語義理解」決定，機械臂本身的工藝水平起不了決定作用。沒有語義，手就是昂貴的擺設；有了語義，手才突然變得有用。這也解釋了家用機械臂喊了這麼多年一直沒起來的原因：卡住的地方是地圖，手從來不是瓶頸。

## 隱私這件事，做好人是要吃虧的

機器人要在你家裡到處走、到處看，隱私就是繞不過去的門檻。科林說這對 iRobot 是生死問題，能不能被信任去保護使用者的資料和隱私，直接決定了公司能不能走通它想走的那條路。

他列了幾件已經做的事：公開發布隱私宣言，承諾永遠不出售使用者資料；GDPR 在所有市場執行，法律還沒要求的地區也執行；影象不離開機器人，視覺資料的處理在本地完成，只有經過使用者同意的、關於家的語義資訊才會被上傳；使用者能看到機器人知道什麼，也能要求它忘掉。

他給了一個很具體的選擇權描述。你允許它建一張語義地圖、知道房間在哪，你就可以說「去打掃廚房」；你不想，就別建圖，它照樣會盡力打掃你的家，只是做不到那句話。如果你哪天想讓它忘掉「這是你的廚房」，你可以確信它會照做。

然後是最誠實、也最刺人的一段。他說今天人們對隱私的態度是：出了洩露事件非常憤怒，然後走進商店買最便宜的東西，完全不管那個產品有沒有遵守任何隱私標準。

> 如果我在 Roomba 的包裝上印上那些隱私承諾，我會賣得比什麼都不印更少。（科林·安格爾）

這句話的資訊量比任何行業報告都大。在當下的市場結構裡，隱私保護是一項負資產，做好人的公司要為此付出銷量代價。所以他認為贏得信任只是必要條件，遠遠不夠。真正需要的是建立一套普通人能看懂、能信任、能在買東西時直接用上的隱私分級標準。他打了個比方，就像肉的等級標準那樣。

有了標準，買家才有一個可以拿來比價的維度，好公司才會因為好行為被獎勵，整個行業才會往前走。現在的局面是，每個公司都在自己的新聞稿裡說自己重視隱私，消費者無從分辨，最後乾脆不看這個維度。而消費者之所以不看，一部分原因在於 AI 和資料收集對大多數人還是黑箱，看不見的東西沒法比較。標準做出來，討論才有可能開始，人們才能問一句，誰在遵守，誰沒有。

## 機器人越聰明，會越有情緒

關於「Roomba 會不會有一天擁有人類級別的智慧」，科林的答案很乾脆：在他有生之年不會。

他緊接著說，一臺沒有人級別智慧的機器人，也完全可以和你進行一場有意義的對話。對話的物件是誰，決定了這場對話有沒有價值。如果對話是為了哄機器人開心、讓它感覺良好，那在機器人身上裝個按鈕，一按它就笑，效果一樣。如果對話是為了你自己，你想知道今天寵物過得怎麼樣，想知道怎麼讓家裡更省電，想知道去爬珠峰前該瞭解什麼，那就完全可行，而且很有價值。他舉了獨居老人的例子：機器人可以很有效地幫人減少孤獨感，填補那些本來可以用來了解世界的有趣空隙。

他還說了一個自己的理論：機器人越聰明，會越有情緒。

> 你沒法只靠純邏輯活下去。我們遇到的處境裡，只有極小一部分是能靠邏輯合理解決的。（科林·安格爾）

他的論證是，情緒在資訊不完整的情況下幫人做出合理決定。社交場合資訊不完整，競爭和危險場合也資訊不完整，情緒之所以存在，是因為它有用。當機器人進入同樣的處境，純邏輯不夠用，情緒就成了必需品。

這個觀點和主流想象正好相反。人們通常把情緒當成智慧的對立面，覺得越理性越高階，越接近機器越純粹。科林從工程角度給出的判斷是：情緒是一種在不確定條件下的高效啟發式，是進化給出的近似解，任何要在真實世界裡做決定的智慧體，最終都得有類似的東西。

訪談最後，主持人問他願意和哪個科幻裡的機器人待一天。他選了《星際迷航》裡的達塔，因為達塔很聰明，見過很多事，而且關於情緒和機器人，達塔會有很多話說。主持人追問，如果能問達塔一個問題，並且得到深刻誠實的回答，會問什麼。他的答案讓整場對話落地：「皮卡德（Picard）船長到底是什麼樣的人？」

一個造了 29 年掃地機器人的人，最後想問一個虛構機器人的，是關於另一個人的事。這大概就是他對機器人這件事的真實態度：機器人不用變成人，機器人能做的只是讓人與人之間的東西變得更多一點。

## 值得帶走的幾條

- 如果你在做硬體產品，先把成本函式想清楚。問自己一句：量產之後，我的產品定價由零件重量和標準工藝決定，還是由人工裝配的小時數決定？只有前者能隨規模下降，也只有前者能讓你活到第二次迭代。
- 判斷一個機器人方向是否成立，技術有多酷沒什麼用，要看那個需求是否「明顯」大於成本。勉強打平不算，需要屏住呼吸才能算平的生意，五年內會斷氣。
- 找需求的方法可以很笨：進到真實場景裡坐著看，看人怎麼生活，找出那些頻繁到成為負擔、普遍到自己都察覺不到的事。這類洞察事後看著理所當然，事前極難拿到，值得花時間。
- 感測器路線別賭過渡方案。看技術趨勢往哪走，問「三年後這個部件會便宜到什麼程度」，據此設計今天的架構，別挑當下最好用的那個。
- 如果你的產品涉及使用者資料，別指望靠宣傳隱私贏得市場。當下隱私是負資產，印在包裝上會掉銷量。現實的做法是把處理放在本地、把控制權交給使用者、只上傳必要的最小語義資訊，等行業標準出現時你已經合規。
- 做自主系統的人可以想一想：使用者真正想要的是他一句話，正確的事就發生了。把「聽懂意圖」當成核心能力來建，比一味提高自動化等級更有價值。
- 評估機器人公司的護城河，看它對空間的語義理解有多深，別被機械結構的複雜度唬住。手不值錢，知道東西在哪才值錢。