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風口流轉，繼智能硬件、O2O、VR之后，機器人成為了當下最炙手可熱的行當。不過若談及現狀，實在人會說，沒有人會為機器人買單，除非再加上“掃地”二字。
作為米家掃地機器人的CEO，昌敬認同這一現狀，也能感受到其中的偏見。
做個掃地機器人有技術含量嗎？
做了26個月，米家掃地機器人改變了什么？
1699元，到底是掀行業底褲，還是取得了長足的進步？
對于這個被稱作“小米生態鏈中最復雜的產品之一”，我們有太多好奇。
以下是硬創公開課采訪實錄：
評價指標主要是DPU，覆蓋率，單位面積的清掃時間。
DPU：Dust Pick Up Rate 除塵率，用來衡量除塵能力。在一塊木板上撒上標準灰（顆粒大小一致的灰），然后機器人一次通過看看能打掃多少百分比的灰。這是IEC（國際電工委員會）的標準測試方法。
覆蓋率是看在一個非常復雜的房間（IEC標準）主刷能覆蓋面積的百分率。清掃時間容易理解，就是把一個房間掃完所需要的時間。
我們標準模式的DPU是82%，強力模式超過90%。iRobot 880 的DPU約是80%，不過這個是在我們實驗室自己測試的。但這個只是一個測試方法，不是認證。
相比其他掃地機器人，（我們的產品）更智能，掃的干凈、快。我展開來講講我當時怎么設計這款掃地機器人吧。一個好的掃地機器人滿足幾個基本要求：
1. 清掃能力強
2. 覆蓋要全
3. 掃的效率高
4. 省心（不要經常干預）
掃得干凈主要是依靠清潔系統。它是由風機、風道和主刷組成的。我們使用了一顆靜壓規格為2150pa的Nidec無刷風機，擁有大吸力。雖然最多只用到了1800pa，但我們的吸力相比很多掃地機器人是有優勢的。為了能讓吸力損失更小和更好的降低噪音，我們對風道進行了精心設計，同時采用浮動主刷設計，讓刷子一直能較好的貼合地面，達到理想的清潔效果。
我們最大的挑戰是空間。
機器內部有 LDS，風機、電池、塵盒、主板、輪子、刷子還有各種傳感器。如何在有限的空間把這些都放下，同時讓塵盒不小，讓風道順暢，讓清掃還干凈。挑戰非常大。例如我們比 iRobot 多了一個LDS，體積和 iRobot 差不多。機器的內部是非常嚴絲合縫的，都是零點幾毫米的調。
在風道設計上，我們打樣試驗了100多組風道，有理想的，有實際的。在一定理論基礎的指導下，用窮舉法嘗試。都是 money ?。?/p>
最開始我們直徑定義是34cm。后來實在放不下了，加到35cm，但發現35cm怎么看都比34cm丑。后來大家發現34.5cm和34cm差別不大，但是到35cm會相對明顯。
總體來講，整個設計是ID先行，但是也吸收了結構的一些信息。最后定的尺寸是34.5cm。
舉一個“設計與工程博弈”的例子：
米家掃地機最上面是一個蓋子，會把塵盒蓋住。我們特別擔心它的可靠性不好，一度要求把這個蓋子改小。但是改小會讓面蓋上多出一些線條。會顯得不夠簡潔。這個僵持了很久，我們只能想辦法提高可靠性，后來改了好多個版本，加過磁鐵、按壓/彈起開關。做過好多次嘗試，想達到美觀、可靠性、用戶體驗的一個平衡。
適應不同的戶型，主要是軟件方面的努力。大家應該都知道我們擁有很多傳感器，核心是激光測距傳感器，他相當于機器人的眼睛。激光測距傳感器簡稱LDS，會構建出一張家庭平面地圖，實時把家里各種環境掃描出來，然后根據環境通過算法來調整清掃路線。如何在這地圖里讓機器人最短時間把每個地方都掃完是很有講究的。在清掃的時候還要控制讓機器人清掃的時候行進軌跡行云流水，這些都是細致活，一點一點優化。
在算法上，我們用的是“之”字型。我們認為，簡單的算法適應性才能更強，所以我們最開始先從簡單方面去想，然后逐步把算法做細致。我們的算法首先會構建一個4米 x 4米的分塊，先把這個塊的邊界掃了，然后再通過“之”字型把中間的區域清掃。然后再去尋找下一個塊，直到把家里所有的塊掃完，語音播報清掃完成。因為有地圖，所以我們知道哪里掃了，哪里沒有掃。
各種算法之間，“回”字或者“之”字或者“弓”字只是表現形式，關鍵還是地圖和在復雜環境中如何選擇最優路徑清掃。
我們的算法要有一定適應性的，在寫算法的時候會考慮到各種情況（比如戶型）。我們在發布這個產品之前，在大約兩百個家庭進行過測試。最開始的二十個家庭問題會非常多，隨著逐步的收集、并解決問題，后面的新問題越來越少。
2015年1月，我們項目經理排過一版計劃。是2016年3月份發布，結果9月發布，比預期時間晚了半年，謝謝你覺得這個delay還好，我很欣慰。主要原因是我們在做了兩版 mockup 以后，覺得還不夠好，加做了一次 mockup，增加了3個多月時間。
具體一點，“不夠好”是我們的 mockup2 不是模塊化設計，我們認為對售后、生產以及可靠性不夠理想。所以在 mockup3 采用全模塊化設計，也就是說任何一個組件都是很容易拆卸的。模具增加了，設計復雜了，前期會很痛苦，但是后面的生產、售后都容易很多。把痛苦的事情做在前面，下這個決心很不容易。
做硬件產品其實是成本、質量和功能的平衡。我們最開始就定了一個小目標，做一個讓大家能夠買的起的。所以對成本控制極其嚴格。僅僅是噱頭的功能一律不加，專心只做好一件事情，把地掃干凈。
控制成本主要靠產品定義，其他就是供應商、元器件的選擇，這些我們都選擇一流的供應商，不在這里省錢。
我們把供應鏈交給專業的人去做。其實小米的背書給予我們很大幫助，不少供應商還是相信能賣出量的。特別是比較高端的供應商，太小的量很難驅動他們。
劉德上次在發布會上說“你們的產品是生態鏈企業里面最復雜的之一”，因為供應鏈也相對復雜，有1297個元器件，113套模具，數百供應商。
之前提到“小米認為掃地機器人的軟件和硬件同樣重要，前者極有可能在人工智能領域占到非常重要的部分”。我經常把掃地機器人跟人類比。
大家看到這張圖，就容易理解了。通過傳感器的感知，收集信息再運算，按照類似人的思維進行清掃。也算一個比較初級的人工智能了。我們這個就是一個在家庭環境下的小型無人車，你覺得無人車跟人工智能聯系上么，基本原理是類似的。所以我們說這是初期的人工智能。
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