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AIR 056|学术界与工业界大牛眼中的机器人关键技术和趋势

导语:对于机器人应用和发展这样更实际的问题上,学术界权威与产业界大牛又有怎样的看法呢?

AIR 056|学术界与工业界大牛眼中的机器人关键技术和趋势

人工智能与机器人已经谈论得不能再热闹,让外人犹如雾里看花。那么,对于机器人应用和发展这样更实际的问题上,学术界权威与产业界大牛又有怎样的看法呢?CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会机器人与无人机专场首场圆桌论坛对此进行了探讨。主持人《电脑报》创世人及前社长,曾任天极网董事长的陈宗周先生,美国南佛罗里达大学计算机科学与工程学院教授、斯坦福大学访问教授孙宇,思岚科技陈士凯,MIT机器人实验室主任、IEEE、AAAI Fellow、美国国家工程院院士Daniela Rus参与了讨论。

机器人未来生活实现的关键:低成本和小脑研究

主持人:先请陈士凯先生给我们讲一下三个关键词,一个是未来,一个是生活,还有由你来讲你所了解的东西。

陈士凯:我知道今天这个圆桌会的主题是机器人未来生活,那么这三个关键词放在主题里面是非常贴切的。因为大家在畅想未来人类生活的时候,都不会缺少机器人的角色。

其实为什么会成立思岚科技这样一家公司?我们开始畅想未来人类生活时就设想:我们怎么让机器人在人类生活当中,一方面承担自己的工作,另外一方面能够和人类非常融洽地生活在一起?

关于未来和生活,我们期待在生活中繁琐的事情,比如家务活,老人和小孩的看护工作,网购时的收发快递等事情都可以通过机器人来帮忙解决,让人们有更多时间享受生活,让生活变得更加轻松和便捷。在这个过程中,其实我们想象当中的未来可能会相对遥远,甚至有可能是遥不可及的,但是我们希望把未来从人们遥想的很多年以后发生的事最后变成明天就能发生,所以未来的生活,需要通过学术界、产业界现有技术的革新来解决现在这个时间点我们对于未来机器人在生活中扮演更多角色的还存在的问题。

教授也介绍非常多机器人前沿的领域展,比如柔性机器人与协作。当然,在产业界当中还有非常多需要解决的问题,思岚科技的机器人解决的事自助行动或者自主定位导航等问题。因为我们知道机器人的主要的区别是要有自主驾驭的能力,与人类不同,机器人并不生来就具备这样的能力。说到底是需要学术界和产业界共同实现这个功能。

目前服务机器人行业还处于相对比较早期的成长阶段,需要有对应的成长期。机器人要实现自主导航也是非常重要的,但成本是目前最大的障碍,比如很多现在的第三方激光雷达。这样的环境不利于我们把先进的技术放在产业界,进而将其推向消费市场当中。这就影响到家用机器人的发展进程,所以我们的目标是要将其从原先上万元人民币的价格区间,通过自主研发形成新的技术降低至适合推进千家万户,共建未来生活的水准。

另一方面,机器人有对应的眼睛、大脑,还有非常重要的小脑的部分。人类相关的运动调节是由小脑进行,对于机器人来说,不仅需要有非常聪明的大脑来与人进行交流,或者与环境进行交互,也必须自主行为、自助行动的小脑加以辅助。包括谷歌无人驾驶都是这样的道理,小脑研发也是思岚成立以来不断探索的领域。因为有激光雷达以后,我们一方面将其作为标准化的模块化,并且制定出一些利于外界去扩展使用的接口,让机器人有了眼睛以后行动更加自主。这样我们幻想中的美好未来就不再变得那么遥不可及,这是我们努力的方向。

前沿的人工智能实验室如何“搞生产”?

主持人:谢谢陈士凯先生。接下来本想请孙宇先生介绍他的工作,但他待会还会和大家分享。那么他想跟两位嘉宾提一个问题。

孙宇:我先给Daniela Rus提一个问题。MIT实验室有许多天才、人才,您是实验室的负责人,其中很多都是跨学科的工程师、研究者,您如何让他们合作做一个项目呢?

DanielaRus:其实,我们没有什么灵丹妙药,确实我们实验室有充满热情而且才华横溢的人,这对于组织来说很重要,任何一个成功的组织都必须有人才。首先,时间是有限的,我们如何让时间能够被充分利用呢?我们实验室规模大概1000多人,包括150个学院,老师们希望提高计算力,提高对大数据的处理和挖掘能力。同时也有一些人会喜欢互联网游戏,有些人想做机器人……每一个人都有自己的理想和想做的事情,但是在我们的实验室当中,跨学科的团队确实需要让他们去合作。

我们怎么做呢?我们通过不同的项目和倡议,这些项目包括学界和产业界的合作,比如说大数据,还有网络安全。我们希望学界的人才主动参与到产业界中,鼓励研究员们努力将自己的研究成果能够落地。

计算机视觉技术哪个靠谱?

主持人:谢谢Daniela Rus。那么孙宇教授,你第二个问题是问陈先生的?

孙宇:你们做的激光雷达,当然非常好,但现在有两种(激光雷达),你为什么选择这个?

陈士凯:其实这个问题也是目前在工业界里探讨非常多的问题。那对此我们主要考虑几个方面:

一是当前这个阶段,尤其是在这一两年,学术界对于camera或者视觉的研究正突飞猛进,但是在工业界则遇到非常多问题。首先,该技术对运算的要求非常高。

第二方面是,机器人普及成本。现在学术界比较高级的功能仍有很多障碍。此外场景的变化等也是很大的挑战。人类眼睛的感官度或者灵敏度高于我们的工艺,camera可能是一种趋势,但是在工业中不但要吸取先进的技术,而且要更加脚踏实地去观察这两年最成熟的技术。工业界讲究实用化,激光在学术界的研究历史已经很长,目前正学术界已经是非常成熟的技术,但在工业界仍有很多困难。总的来说,从我们要做产品的角度出发,激光是非常可靠的技术,因为成本解决了。

事实上,我们认为,融合才是未来的方向,结合激光、视觉等其他技术,生成融合的解决方案。

机器人生产的成本有什么进展?

主持人:因为机器人进入生活的问题中,不可逾越的关口是成本问题,我想请教孙宇教授,现在手、眼、还有整个部分,它们在成本方面有什么进展?

孙宇:这是非常好的一个问题。机器人是在学术界开始的,在学术界当中我们可以不计成本,但中实际中,哪怕你的确不想做家务,你也不愿意花几百万买个机器人。

所以在最近十几年,除了工业界,学术界也开始思考成本问题,我们希望把机器人实实在在地推向千万家庭。在这方面,我们的确做了很多事情:一是简化机器人的结构,另外是尝试如何去降低电机的成本。Microsoft的成本100美元,所以眼这个问题很好的解决了。从机器人设计角度、视觉角度各个方面讲,都是朝着这些方面努力。

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