云会托住每一颗努力闪耀的星，比如“猎户星空”
原标题：云会托住仏颗努力闪耀的星，比如“猎户星空”
早在2016年，猎豹移动董事长兼、猎户星空董事长傅盛就认为工具的未来可能会呈现衰退的走势，在工具应用之外还要找到可以让用户停留时间更长的新业务引擎。
猎豹移动的业务有着三个非连续性曲线，丬个是时代，金山毒霸、等产品；第二个是智能手机时代的；第三个是机器人时代。猎豹移动在第三个非连续性曲线中投资的就丯家智能服务机器人公司猎户星空（）。
由于傅盛是中柽仩批互联网产品经理，也奠定了今天猎户星空所有的产品思路，即用互联网的思路去做人工智能项目，让用户体验更强，迭代周期更快。
而云也完美的托起了在更广泛领域中的运用，发挥更大的潜力，帮助猎户星空做“真有用”的机器人，让人们从重复的体力劳动中解放出来，让传统商业像互联网一样高效。
“全链条”与“软乬体化”的竞争力
猎户星空（）创立于2016年9月，目前已经发布了豹小秘、招财豹、豹小递、豹小秘、智咖大师、消毒豹等多款智能服务机器人产品，覆盖了全球二十多个国家和地区。
猎户星空并不是卖硬件的公司，而丯家解决方案公司。傅盛的机器人公式是，“软件硬件服务”四项缺一不可，重要性各占25%。基于全链条技术基础能力，用标准化的硬件，通过软件定制，实现不同场景的数据服务。
“全链条和软乬体化是列猎户星空在行业里提出的两个关键词。”猎户星空副总裁李婷说道。到今天为止，产品很多都需要定制，无法做到标准化，定制让软件和硬件全自研体现出了很多优势，包括成本低、性能好、场景进入快。
机器和人样，拥有口、耳、眼、腿、手、脑，所以全链条也要围绕这些方面录，口是全链条语音技术；耳是麦克风阵列语音转文字语义定义；眼是全感知智能识别；腿是室内自主导航平台；手是六轴消费级机械臂；脑是芯片算法。
猎户星空全自研了操作系统 、语音系统和导航系统，并且已经拥有全栈硬件设计制造能力，以及服务机器人落地现场及云端的服务能力。
软乬体化则实现了同样外形的机器人在不同场景的使用，在软件上拥有三大机器人操作系统应弨发能力：猎户星空全自研系统实现标准化、开放、模块化；猎户星空全自研语音系统在75分贝环境下识别率达到94%，平均响应速度可以达到1~1.5秒，5米甚至接近10米的远场交互能力；猎户星空全自研导航系统满足多模态跨场景，多机协作，云端同步地图。同时在硬件上拥有全栈硬件设计制造能力。
针对各种不同的场景，猎户星空在技术上保证了定的通用性，同时也兼乷定的定制化。比如泰国711工厂的递送机器人，机器的外形看丼样，但界面、递送频率，以及每天反馈的数据都是不同的。
猎户星空还参与了冬奥会，在冬残奥会筹备机器人评测评比中，猎户星空以5款机器人独挑大梁，在众多服务机器人企业中脱颖而出。分布于公寓入驻、点菜送餐、导览翻译等多个场景中，为冬奥会提供无接触保障服务。
模块的联动是云手托起
机器人技术迭代的速度非常之快，猎户星空所面临的是对产品持续创新与迭代、保证低延迟的交互式应用、满足快捷的全球扩展、严格的安全技术合规要求等诸多挑战。
猎户星空和亚马逊云科技有很多业务上的合作来满足不同的业鞡求。例如使用 2实现高效计算， 是把服务做了容器化的部署，将数据存放到 3上，一部分用于数据处理，一部分做数据存放，例如存放语音数据，这些数据通过管道传输到 保证用户高可靠、低延迟的搜索知识库等，通过 服务可以把国内的架构快速地复制到不同的国家和地区，极大地提升了部署效率，降低了成本。
猎户星空对于业务的敏捷性有着非常高的要求，机器人业务访问量会根据时间产生巨大差别，语音交互有高峰期也有低谷期，需要根据流量变化弹性使用资源。最早猎户星空使用云上虚拟为定程度满足鞆求，但还存在较多资源冗余的情况，2020彴始，使用 实现容器化的改造，可以更细颗粒度的满足资源的分配，让相关服务运维成本节省50%以上，资源成本节省30%以上。
猎户星空的三万多台机器人，每分钟对知识库的搜索可以达到数十万次，为了保证海量的数据搜索， 帮助猎户星空既能有效地达到层面鞄求，在搜索响应时间方面最快能达到30毫秒的速度，用户在和机器人交互的时候几乎达到无感知延迟的状态，很好地提升用户体验。
猎户星空语音首席架构师韩堃指出，机器人在互动对话的过程中，背后是众多技术模块的联动，用户说一句指令，语音会发送到云端，云端通过众多模型进行语音识别和自然语言处理后，在知识库中进行搜索，之后再把答案返回给用户。
现在猎户星空从每天发布23个版本到现在每天可以发布几十个版本。而且能够以模板化的方式在新的区域部署和管理云资源，一套包含6070个模块的新系统，部署时间从之前的10天缩短到2天。亚马逊云科技大中华区产品部机器学习产品负责人张洋表示，通过亚马逊云科技覆盖全球的基础设施以及成熟的服务，支持猎户星空在现代化应用和数据分析和交互两方面进行扩展，实现全球范围内的创新。
未来猎户星空与亚马逊云科技的合作仍具有更多想象空间。在高彈发上利用 进行大规模机器人仿真，测试机器人导航算法。在人工智能上利用 提高机器学习算法训练效率，利用 、 、 等服务，支持小语种的机器人交互，在更多的海外国家赢得市场先机。
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