5月3日，集人工智能和人形机器人研发、平台软件开发运用及产品销售为一体的全球性高科技企业优必选（UBTECH）正式宣布完成8.2亿美元的C轮融资，估值50亿美元。本轮融资由腾讯领投，工商银行、海尔、民生证券、澳洲电信（Telstra）、居然之家、泰国正大集团、民生银行、宜信集团、中广核、铁投集团、松禾资本等跟投，优必选B轮领投方鼎晖资本追加投资。

8.2亿美元C轮融资，也将再次刷新AI领域的单轮融资记录。据了解，腾讯是优必选C轮融资的领投方，并投了1.2亿美元。

优必选用近5年时间自主研发了专业伺服舵机，具有大扭矩、高精度、小体积的特点，可以让机器人拥有更好的运动能力，同时降低机器人市场的平均成本。优必选在人形机器人驱动伺服、步态运动控制算法、机器视觉、语音/语义理解、情感识别、U-SLAM（即时定位与地图构建）等领域进行深度布局，积极打造“硬件+软件+服务+内容”机器生态圈。

优必选创始人兼CEO周剑表示，优必选C轮融资不仅仅是财务融资，而是新一轮的战略融资。公司基于战略层面的考量引入投资方，并最终选择了能够对优必选未来的商业化布局，包括B2B和B2C生态的布局带来价值的投资者。本轮融资将主要用于三个方面，包括研发、市场及品牌拓展和优秀人才的引进。

“研发方面，优必选未来将加大对大型人形机器人的投入，并深入人形机器人驱动伺服、步态运动控制算法、机器视觉等领域的研发；市场及品牌拓展方面，优必选将进一步加快全球化的市场布局，并进一步提升公司在全球的品牌影响力；人才方面，优必选将继续开展国际先进人才引进计划。”

8.2亿美元C轮融资，和腾讯的投资逻辑

2014年起，人工智能领域的投资成为了行业资本追求的热点。

两年之前，优必选宣布获得一笔由鼎晖投资领投的1亿美元B轮融资。而在其B轮融资后，优必选的估值已经达到了10亿美元。

而2017年10月31日，旷视科技宣布完成新一轮4.6亿美金融资，刷新AI领域单轮融资记录。

有趣的是，2018年4月9日，商汤科技SenseTime也宣布完成6亿美元C轮融资，而此次融资由阿里巴巴集团领投，淡马锡、苏宁等多家顶级投资机构和战略伙伴跟投。多家媒体也用“AI领域单轮融资再创记录！”来形容商汤的这轮融资，对标旷视科技。

仅仅一个月后，优必选宣布新的8.2亿美元C轮融资，将再次刷新AI领域的单轮融资记录。

优必选的8.2亿美元C轮融资，同样也是在AI领域投资行业内的一片肃静态度中完成的。

在行业资本大量涌入的初期过后，资本开始对AI领域的初创公司逐渐趋于冷静，也因此，行业内出现了几家“平台级”的融资巨头，其中，身后都站有腾讯和阿里的身影。

代表计算机视觉技术公司的旷视科技C轮背后有蚂蚁金服，基于计算机视觉和深度学习技术，在人脸识别、物体识别和智能监控领域颇有建树的商汤科技背后有阿里巴巴，而代表了人形机器人和视觉AI技术的优必选背后是腾讯。

与之前传言一致，腾讯是优必选本轮融资的领投方。有分析认为，腾讯投资优必选主要在于强化其AI技术的应用落地。

腾讯和优必选的合作，最早可以追溯到2017年6月，在腾讯云主办的“云+未来”峰会上，优必选联合腾讯推出的智能教育娱乐人形机器人Qrobot Alpha正式亮相。这款产品也是腾讯云小微接入的首款人形机器人。

2018年2月，优必选也和腾讯叮当助手合作推出个性化智能教育机器人Alpha Ebot，深度结合了优必选人形机器人的运动性能与腾讯叮当助手的开放的人工智能服务与交互能力。

“我们认为腾讯投资优必选是基于多方面的考虑。腾讯希望能够加速人工智能在各个应用场景中的落地，而机器人是AI落地最好的平台之一。”

优必选创始人兼CEO周剑表示，未来优必选将与腾讯合作推出更多产品。双方在AI层面也将展开深入合作，并围绕着人形机器人这一智能终端共同打造服务与内容生态。

而除了继续深化在AI领域的合作，优必选还计划与腾讯共同开发服务机器人Home AI和机器人操作系统，双方将围绕着人形机器人这一智能终端共同打造服务与内容生态。

AI技术布局

2008年，优必选从人形机器人的核心源动力伺服舵机研发起步，逐步推出了消费级人形机器人Alpha系列、STEM教育智能编程机器人Jimu、智能云平台商用服务机器人Cruzr、与迪士尼合作的第一军团冲锋队员机器人、双足机器人Walker产品。其使命旨在成为人工智能和人形机器人行业的领导者，积极打造“硬件+软件+服务+内容”机器人生态圈。

2015年优必选科技曾推出的国内首款智能人形机器人——Alpha 1，该机器人具备娱乐、益智、服务等多项功能，它可以模仿人类自主直立行走，做出相应的动作。而机器视觉和AI技术将会赋予机器人能听会说，会看会识别表情等感知和认知周边环境的能力。

2016年，优必选邀请悉尼大学教授陶大程担任优必选“人工智能首席科学家”，主导研发先进的、具备核心技术竞争力的机器视觉技术，希望这些技术能够赋予机器人环境感知及认知的能力。

关于优必选所进行的AI技术方向的探讨，PingWest品玩（微信号：wepingwest）也根据对优必选创始人兼CEO周剑的回应整理如下几条。优必选在计算机视觉领域已经取得多项进展：

物体检测：优必选引入了multi-scale proposal network，最大可能地去获取有可能是某种我们关心的物体的区域，然后在这些区域上提取各种深度学习的特征，最后利用多视角学习整合这些不同类型的深度学习的特征；

场景解析：除了有效的物体检测，有的时候我们甚至需要机器人理解它所获取的图像里面的每一个像素是什么，这就是场景解析。优必选设计了一个深度神经网络，模拟人抠图的过程，通过整合不同尺度的信息，达到精确场景解析的目的；

基于单张RGB图像的深度信息恢复：我们首先获取很多paired data，然后就可以训练一个深度网络通过RGB来回归深度信息。有了训练好的网络，我们就可以有效地从RGB图像中恢复深度信息了。虽然我们距离精确估计图像中每一个像素点的深度信息还有相当的距离，但是我们已经看到了希望，很快，我们会把这项技术应用到机器人身上；

单目标跟踪：物体被检测之后，一个重要的问题就是跟踪。深度学习配合传统的跟踪框架，给了优必选很好的解决方案。通过跟踪，优必选能过有效地知道物体运动的方式，对后期的理解、推理非常重要；

精细化物体分类：世界上大约有1400种狗，超过9000多种鸟，我们很容易把鸟和狗区分开，但如果看到一只狗，要说出它的种类却不一定容易，所以非常有必要设计一个精细化物体分类的有效方法。我们设计了一个特征点检测网络，能够在不同的特征点上有效的检测特征点，然后把所有的特征点的特征整合到一起;

多目标跟踪: 我们的系统能够实时、有效地对于所有的物体进行全局的跟踪。 希望未来有一天，在我们看足球比赛的时候，虽然没有家人和朋友的陪伴，但是机器人可以坐在我们的身边，知道我们为什么而喝彩，知道我们为什么而感到遗憾;

人体姿态估计: 我们做任何一个动作，家人和朋友都能够有效地解读，这是因为我们能够去理解这些动作。在过去的很多年里，这个问题对于机器视觉来说都非常困难。在2016年之前，基本上没有任何方法能够有效地跟踪人体姿态。去年我们已经在这个方向上取得了一定的进展；

人脸识别：理解了人的行为，我们还希望机器人知道这个人是谁，所以需要做人脸识别，整个过程就是人脸检测、特征点检测、图像增强，最后是人脸识别。这里的每一个步骤都离不开深度学习。优必选和悉尼大学合作研发了Cruzr的人脸识别功能，识别准确率达到99.8%；

人脸表情识别：知道人的身份，对于机器人来说还不够，还需要知道这个人现在高不高兴，甚至以后要知道他为什么高兴、或者为什么不高兴，因此，理解人的表情至关重要。过去，表情识别要么是基于一个完整的视频，要么是基于一张照片。对于机器人来说，这样做不是特别自然。人的表情是一个过程，我们希望在这个过程的进展中，尽早理解人的表情；

看图说话与看图回答问题：人可以根据一张照片来回答一些问题，但是如何让机器也能够有效地做这样的事件？我们使用深度卷积神经网络和循环神经网络分别对图像和文本数据进行细粒度特征后，设计“协同attention”模型，同时学习图像中的关键区域和文本中的关键词，获得精确语义表达的图像和文本特征。针对聚焦后的图像和文本特征，我们提出一种低秩双线性pooling模型进行有效的跨媒体特征融合，实现跨媒体语义表达；

模仿学习：未来，我们希望人和机器人的交互，类似于工厂师傅和学徒的交互。机器人通过看人做了一件什么事情就能学会，它可以按照人的需要，去把这个事情重复出来，甚至通过逻辑推理，完成一些相似的，甚至是新的任务。在这个方面，目前我们已经有了一些初步的成果；

多视角学习：多视角学习是统计学习中的一个重要问题。我们之前提出了Multi-view Intact Space Learning。这样的学习框架能过有效地整合Multi-view特征，或者说是多种不同类型的特征。我们的机器人携带了各种类型的传感器，通过多视角学习，我们就能有效地把这些信息整合起来，协助机器人的自主决策；

深度模型压缩：深度学习非常好，只是深度模型也越来越大，从几十兆到几百兆，甚至有的模型达到了1G，那么如何有效地把这个模型进行压缩？优必选基于过去传统的信号处理的方式，比如离散余弦变换、低质系数分解，做了相当深度学习模型压缩的过程。在进行压缩的时候，又不至于减少模型的精度，因为压缩了之后，我们能够有效地提升这个模型的运行速度。

优必选的长期价值？

周剑认为，目前，全球做人工智能和人形机器人的公司有很多，而优必选是为数不多的能够将人形机器人商业化的公司。

作为人形机器人行业内的玩家，目前代表全球最高水平的本田ASIMO和波士顿动力的Atlas机器人，其造价需要百万美元级别，也仍处实验室状态。而对比海外，国内服务机器人也大多处于实验室状态。在实验室阶段，意味着一个样机的成本造价几十万、甚至上百万都很普遍。但作为产品推向市场，其性能是否稳定、成本是否可控成为关键因素。周剑认为，从全球范围内来说，目前能实现人形机器人技术商业化落地的只有优必选。

而与Google、波士顿动力等非商业化研究机构不同，优必选的目的更直接：就是要做能够商业化的人形机器人。为此，优必选一直在朝着一个能够真正让驱动关节模块化、商业化的方向去努力。

“公司用近5年时间自主研发了专业伺服舵机，具有大扭矩、精确度、小体积的特点，可以让机器人更强大，同时价格只有市场的几十分之一。”优必选的愿景是“让机器人走进千家万户”，公司推出的人形机器人以真正能让用户接受的价格进入市场，并为人类的生活带来便利。

优必选所提到人形机器人商业平台，是基于机器人的产品平台，进行软硬件结合，打造一个机器人服务生态圈，当然，这除了需要千万级的出货量，还需要联合许多开发者进行定制开发。周剑还提到，公司未来的一个重要任务是打造自己的操作系统ROSA。

“优必选在硬件上的优势很大，在软件上我们会结合第三方一起打造操作系统。目前我们处于公共技术平台的阶段，下一步优必选希望能够推出自己的操作系统，让更多的第三方受益。”

概括起来，目前优必选拥有几大产品线：消费级人形机器人Alpha系列、STEM教育智能编程机器人Jimu、智能云平台商用服务机器人Cruzr、与迪士尼合作的第一军团冲锋队员机器人、双足机器人Walker。

Jimu系列机器人与中国少年儿童发展服务中心、中国青少年宫协会正式达成战略合作，开始为期三年的“青少年机器人教育实践体验计划”，即将从5月开始在全国20座城市的20所少年宫开设青少年机器人教育课程，也将推出各城市的青少年机器人挑战赛。

产品规划方面，Jimu机器人计划于今年推出两款新品，希望通过产品自带的整理收纳属性培养孩子们清洁和整理的好习惯。

而不同于C端产品，Cruzr机器人是优必选的第一款智能云平台商用服务机器人，优必选在上面打造了一个开放平台，把传感器技术、API的技术开放出来。同时上面集成很多基本功能，包含视觉导航技术、语音理解技术、视频人脸识别技术、避障安全等一系列技术，并开发安全应用场景。

周剑的判断是，人形机器人是未来的发展趋势，机器人从被动式交互迈向主动式交互。但从全球来看，目前整个行业仍处于弱人工智能阶段。下一个阶段是类人机器人，运动控制能力更强，更能适应环境，能做高强度运动，微控制能力更强，同时人工智能也会有很大提升，基于特定场景人工智能，可以做到全方位的包括语音、视觉、触觉和情感等的人机交互，成为信息和数据的入口。

基于对于未来人形机器人市场的判断，从2015年起，优必选就加快了对渠道的建设。目前，优必选的产品在中国、北美、欧洲、东南亚等近40个国家和地区销售，全球约有7000家门店，与全球主要的零售商都有合作。优必选和腾讯、苹果、曼城、亚马逊、迪士尼等全球顶级商业巨头均达成了战略合作。

未来人形服务机器人在运动控制和人工智能上将无限接近人，目前优必选的仿人机器人完成了第一步——运动控制，让机器人能走能跳，让它具有基本的运动和控制能力。“真正真人形的机器人要三十年甚至五十年才能实现商业化，但五到十年里，一些仿人形的机器人有可能进入家庭。”