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地平线有推动“万物智能”的野心,那么创立一年他们交出了怎样一份成绩单?

本文作者:吴德新 2016-05-23 10:43
导语:从今年3月份开始,地平线逐渐交出了3份阶段性的答卷。

雷锋网(公众号:雷锋网)编辑第一次见到余凯,是冬天在百度大厦外的一条小路上。北京深冬的温度足以让人呵出白气,余凯在一辆改装后的无人驾驶样车上,显得有些兴奋。这是百度无人驾驶汽车早期的雏形,也是余凯当时所统领IDL(百度深度学习研究院)旗下的一个试验项目。如今前者已经在百度内部升格成为“自动驾驶事业部”,而余凯则于去年离职创立地平线机器人,要做“定义万物智能的大脑平台”。

2016年5月,距离地平线机器人正式创立将近一年。余凯组建了一支近百人的研发团队,其联合创始人包括了Facebook人工智能实验室创始成员杨铭、前百度IDL人工智能首席架构师黄畅以及前诺基亚全球副总裁方懿等在内;在这段时间里,公司也前后拿到包括Yuri Milner在内一批顶级投资人的注资。

从今年3月份开始,地平线逐渐交出了3份阶段性的答卷:

其一是所开发的某项ADAS技术,最终被国际某汽车一级供应商采用,应用到前装量产产品中,并在国内智车优行的发布会上推出检测行人/车辆/车道线的系统原型;其二是,与国内某家电巨头推出具有人体感应、人脸识别和手势交互的客厅家电;第三是上周与科沃斯联合宣布,为扫地机器人增加声源定位、语音操控、人脸识别等感知交互功能。

团队称这些客户都是“行业里数一数二的巨头”。

同时,在这些进展背后,地平线团队告诉我们:他们正在打造一个基于深度学习的操作系统,是一个平级的软硬件解决方案。而语音交互、图像识别、语义理解、规划控制这样的应用可以运行在平台之上。

他们甚至明确地希望为深度学习专门定制一款芯片——这是一项技术和资金壁垒都极高的工程,但最终要以极具竞争力的价格应用到普通的消费电子产品上。

在他们眼前,完成这一系统平台的研发周期、研发投入以及商业化运作都是很大的挑战。

地平线有推动“万物智能”的野心,那么创立一年他们交出了怎样一份成绩单?

地平线的“大脑平台”野心

余凯团队一直告诉外界,他们是一家机器人平台技术公司。这是因为在他们看来,未来的大部分电子设备除了可以联网外,还应该包括感知、交互和决策的能力,这便是广义的“机器人”概念。而要让设备们具有这些能力,地平线需要做的是:

1. 能够赋予设备们多重能力的统一的基于深度神经网络的软件算法平台,也就是前文提到的“操作系统”;

2. 这套操作系统之上,要有运行各种“能力”的应用,比如语音识别、手势交互。为了有足够丰富和强大的能力,团队希望它能形成一个开放的生态;

3. 为了提高这套操作系统的效率,其中一个核心要素便是设计专为深度学习定制的芯片,它能比传统CPU价格更低,并且具有更高的计算效率。

一套从芯片底层开始设计优化、最后能形成开放生态的操作系统,无论Google还是Apple都已经为此花费了至少十年时间。如果地平线能做成这件事,那么未来十年便是机器人的十年,也是余凯们的十年。

“万物智能”怎样最快地产品化落地?

与Google或者Intel不同,作为一家创业公司,地平线没法像巨头公司一样长期地内部研发moonshot项目。余凯他们选择的是一面搭建基于深度学习的系统架构,一面以产品合作的形式向平台中积累能力。

事实上,在今年初余凯就告诉我们,大量的智能化需求找到他们,这些需求来自工业机器人、医疗机器人、医疗大数据、汽车行业、家电行业等多个领域。团队在其中的平衡,余凯说,“是判断一个项目/产品能否帮助我们增强平台的能力,我们希望把项目中的成果尽可能地沉淀到平台上。”

地平线机器人的“大脑平台”现在分成了两部分:一部分是用于家居环境的“安徒生平台”;另一部分是用于汽车的“雨果平台”。早些时候,余凯告诉我们,地平线在初期会与家电、玩具和汽车行业合作联合开发,前两者基于安徒生平台,后者是雨果平台。

一方面这些行业的消费规模够大,另一方面团队在这个过程中完成平台上的基础搭建、能力积累,并希望向技术应用厂商证明这一平台的价值,比如图像、语义上的技术开发商,欢迎他们在地平线的系统中开发“能力”。

在这个庞大工程里,团队也在思考如何跑得更轻更快。比如在创立初期,地平线曾经提到希望做“机器人领域的Intel”,今天余凯说他们也可以像ARM一样将适合深度学习的架构IP授权给芯片厂商生产。

搭载安徒生平台的扫地机器人是什么样子? 

5月20日,科沃斯在发布会上对外展示了新的管家伴侣型扫地机器人UNIBOT,便是搭载了余凯他们设计的安徒生平台。除了传统扫地机器人的清扫能力,新的机器人还增加了加湿净化、语音控制、人脸识别、声源定位等功能。

地平线有推动“万物智能”的野心,那么创立一年他们交出了怎样一份成绩单?

UNIBOT的智能主要来自于在它顶部增加的一个模块,其中集成了处理器、摄像头、麦克风阵列、红外发射组件等等。余凯解释说,比如用户对机器人发出指令“到这边来,跟我来”——“这是非常tricky的。首先机器人要明白用户的意图,然后语音的定位会告知它用户的大致方位,之后配合视觉的方式准确定位和跟随用户。”

UNIBOT主要的计算是发生在板载的芯片上,本地计算的优势是运算和返回的速度快,成本相对较低,又保护了用户隐私。余凯说未来在他们平台上,会尽可能地运用本地计算的方式,辅助以云端计算。

余凯还说,扫地机器人上今天所见到的能力,只是他们规划中的一部分,未来扫地机器人会理解家中的环境,也会理解家中用户的行为,而这些能力通过安徒生平台,也会进入其他家居产品。

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