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          機器人領域不可不知的十二大前沿技術趨勢
          發布時間:2016/8/15 15:54:51     來源:鑫泰科技     發布者:manni123

              美國麻省理工學院(MIT)一直是機器人科技研究的先驅,這個實驗室曾研究出獵豹、Atlas等轟動世界的軍事機器人。那么,隨著DeepMindAlphaGo、Atlas等前沿人工智能技術的發展,機器人領域的研究會出現哪些新的趨勢呢?在CCF-GAIR全球人工智能與機器人峰會機器人專場上,MIT機器人實驗室主任、IEEE、AAAIFellow、美國國家工程院院士DanielaRus就此作了報告演說,講述世界機器人領域十二大前沿技術趨勢:
            
            但事實上我們一定程度上已經實現了,機器人可以應用于送包裹、清理環境、貨物整理、自動駕駛、生活輔助等等場景。此外,我們也已經看到一些公司,他們已經發明了兩種單臂協作的機器人,并應用于生產。
            
            這些例子告訴我們的是,機器人確實已經從科幻轉為當前的科學現實。我們能夠讓機器人更加有能力,更加的有智能。
            
            值得一提的是,機器人領域也存在類似于“摩爾定律”這樣的顛覆性規律。包括制造工具、設計工具等領域,互聯網性能的顛覆速度每隔6年就會發生變化。同樣,工廠機器人的數量也是每隔5年就會翻一番。目前,我們暫時已經驗證了這一事實,而我相信未來這個顛覆的頻率會更高。
            
            未來這個世界,每個人都有可能擁有機器人,機器人就像是在路上跑的汽車一樣常見,我把它稱之為“泛在機器人”的世界。
            
            這些機器人將能夠與人類協作完成許多任務。當然,現在我們還沒有到達這樣的階段,因為還有很多技術問題需要解決。比如機器人如何跟人互動,如何自我推理解決問題……以及,我們如何快速、低成本地制造新的機器人?
            
            接下來,我跟大家分享一些技術的趨勢,這些都能夠幫助我們解決上述的問題。
            
            十二大機器人技術趨勢
            
            軟體機器人
            
            之前的機器人都是鋼體的,但這樣的結構并不能很好地適應各種環境。軟體是指把機器人的結構制造成柔軟靈活的,像人體結構一樣。一般來說,軟體機器人的身體結構利用軟硅膠制造的,增強其適應性,能夠適應不同的未知環境。
            
            基于肌肉運作的原理,我們發現這樣的構造讓機器人更加敏捷,能過更快速地完成某些特定任務。除了軟硅膠,我們還可以用水或是空氣去驅動軟體的結構。比如這個(放大版)機器人,它外形像一條蛇,而表面這些泡泡可以通過放大和縮小的動作來驅動機器人的活動。
            
            我們可以看到,把機器人放到管道當中時,它就可以自動去檢測周圍的環境,塑料型的適應性是鋼體機器人不可比擬的。
            
            同理,我們也可以去創造機器魚。它像實際的魚一樣可以活動,能夠90度的轉彎,可以快速地躲開捕獵者。全靠其軟體尾部,機器魚能夠在水中上下游動。
            
            我們已經看到了軟性機體的重要性,一本新的期刊《軟體機器人》期刊已經出來兩年了。通過這本期刊我們知道,軟體機器人在機器人學科當中的重要性排名最高,也就是說大家對軟體機器人的關注度是最高的。
            
            Manipopulatetion:靈活操作
            
            除了軟體機器人,另外一個改善和提高機器人的技術是:靈活的抓取、搬運操作。
            
            鋼體的機器人只能夠看清楚物體的大小,瞄準每一個指頭放在哪里才能抓取物體,但人不是這么操作的。我們要拿一個東西時,伸手、抓取以非常連續的動作完成,不需要思考大小還是運用哪個手指。正因為要對手指頭的位置的精準要求,讓機器人抓起行為有了很大的局限性,它們沒有辦法應對不規則的物體。
            
            而軟性搬放就應運而生。因為不需要仔細地看這個物體放在哪個位置,也不會受到形狀的控制。比如,它可以抓取雞蛋、紙條。正因為這個機器人有非常柔性的結構,它可以自由地應對各種不確定因素。
            
            我們還可以通過嵌入一些簡單的傳感器,來讓機器人擁有辨別實際物體的能力。當然,這其中還不能百分百做到,某些場景中的識別正確率偏低。橫向或者是使用兩個指頭拿成功率會高些,因為橫向抓取積累了更多的數據,知道怎么抓;而兩點抓取的信息就比較少了。
            
            語言交流
            
            就算有軟體結構,有的時候機器人也會失敗。為什么呢?如果機器人抓不住,它可以告訴人出現什么問題,但它不能。
            
            通過觀察可以發現,機器人在執行一個任務時,人類一點點干預也會完全改變它的計劃。如何提高人機協同互動性呢?如果機器人能過簡單說一句“幫幫我,我卡住了”,這也能解決問題,但目前它還辦不到。除此之外,如果機器人還可以自省,根據自己的數據計算出新的決策行動,從而避免這個故障。
            
            因此我們希望賦予機器人這個能力。我們開發了一個程序規劃系統,機器人可以通過這個規劃系統思考自己的行動過程——卡住時可以想一想“為什么卡住,怎么樣可以擺脫這個障礙”,或者把這個想法和人類溝通——“請把桌子搬起來”。
            
            所以想象一下,機器人必須要有溝通能力,非常清晰明確地與外界溝通。否則,它只能說“幫幫我”的話,人類過來還得檢查看一看它到底有什么問題,這樣效率就很低了。
            
            云端大數據幫助學習
            
            我們知道,機器人也需要學習。但是,我們人類從出生起每天可以接受大量的數據,從而進行學習,而對于機器人來說,數據儲存就容易內存不足。一輛自動駕駛汽車一個小時就有1TB的數據,很難分析。所以,我們需要把抽象度提高,使得收集的數據能夠達到較高階的程度,降低儲存壓力和計算量。
            
            舉個例子,左邊是一個GPS的數據流,如果對于這個GPS的數據流我們能夠建立起有意義的結構,就能過從中歸納出一些能提取的信息,然后做高階的推理。比如自動駕駛到了某一個位置,就知道要執行什么任務。
            
            從數據流當中提取數據,進行抽象處理,并歸納出有意義的信息——這是接下來要分享的核心級技術——通過一個算法,在大數據當中分析一些小的數據集,這些小型數據集能夠反映出整個數據運算結果。
            
            同樣一個例子:我們利用Coresete的方法,通過對視頻的分析得出數據集數,然后把不同的色彩進行集中,從中可以用分析出更多更復雜的視頻。電影畫面里面16500幀,我們只需要用1152個Coresete數據點就可以展開分析。
            
            多機器人系統
            
            只有一個機器人時,能夠完成的任務有限,我們需要許多個機器人組成一個自動化系統。所以,第五個趨勢就是多機器人系統。
            
            當幾個機器人組合到一起時,每個機器人都有各自負責的工作。當然了,假如現在在建一座小木屋,其中會有一個機器人負責搬零件,而另外的機器人會負責其他的工作。所以,我們可以看到這四個機器人在協作。
            
            機器人必須要能夠互相的交流、協調,才能夠知道要在什么時候配合同伴執行任務。這是個挑戰。它們需要了解自己的任務,又要知道整個集體任務的情況。
            
            按需制造
            
            我們的目標是,讓一個機器人可以通過3d打印機直接打印出來,但是這不是一般的外殼打印,在3D打印機當中要有驅動機制,我們可以看到里面的電子結構。這里其實是一個非常復雜的機制。
            
            大眾化
            
            讓所有人都能夠設計自己的機器人。這個想法很瘋狂嗎?有了數據庫、編程工具、3d打印等技術的基礎下,雖然不是說所有機器人都可以自動完成,但確實很多步驟是可以自動完成的。
            
            而與此同時,機器人事實上具有非常廣泛的用途,可以滲透到我們生活中的方方面面。比如,如果誤吞了微型物體,我們可以做一個微型折疊機器人,將其送進腸道,讓它通過折疊型來把異物包起來并從體內帶出,從而幫助我們免去微創手術;又或者說,可以利用微型機器人來給人類提供胃部治療。
            
            提早學習機器人
            
            讓學生提早開始進行機器人學習,用編程工具創造出各種各樣的機器人。我們希望達到的目的是,用機器人的魔力吸引學生——不僅是機器人外殼,也需要學會編程等軟能力。讓學生兒童愉悅地進入機器人的世界,逐步投入到機器人行業當中。
            
            學術界與工業界的合作競爭
            
            我們現在面對的是一個前所未有的計算機行業變革。我們需要有學術界有前瞻性或是異想天開的想法,也需要工業界的配合來把這些想法做成產品。與此同時,政府也應該參與其中,提出正確的執行方案,讓機器人能夠真正發揮作用。美國DARPA就是一個很好的案例。
            
            一年前,豐田汽車找到麻省理工。該公司表示,駕駛是充滿危險的,現在每年全世界因交通事故而喪生的人達到150萬。通過產學合作,把學術的智慧運用在產業界的困難當中,這樣才能更好地研發智能駕駛汽車。
            
            自動駕駛
            
            麻省理工也在進行智能駕駛汽車的研發,于2010年中新加坡提出這樣一個方案。智能駕駛與自動約車服務的結合,為城市提供自動汽車網絡。
            
            然而一般來說,我們只能在簡單的環境當中駕駛,以真正駕駛環境中還有很多的障礙需要克服。
            
            商業投資和創業
            
            現在這個世界也紛紛意識到了機器人領域的機遇。近年來,機器人領域發生了大規模的投資,2015年就有大約20億美元規模的投資并購交易。
            
            中國的革新性
            
            中國確確實實要在機器人方面引領變革。我在此提出一個愿景,未來的工廠會有更多的機器人跟工人并肩工作,未來機器人會比現在的更加先進。鑫泰數控加工中心機器人龍門
            
            事實上,我們需不需要擔心機器人取代我們呢?事實上我們更應該擔心的事,我們建造機器人的速度還不夠快。在中國,到了2050年就只有20%的人仍處于工作年齡,所以更應該加速機器人的生產制造以彌補勞動力的短缺。

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