5G下的機器人：技術迭代和產業演進加速自主化
http://m.moduwu.com 2019-11-07 09:53 來源：21世界經濟報道
今年9月，一份來自大洋彼岸的視頻引爆了科技圈。Boston Dynamics旗下的人形機器人已經可以流暢、穩定地實現前空翻+原地360度跳躍轉體了。
雖然這看起來是作為“炫技”一樣的存在，但背后的機器人產業發展脈絡值得一探。
在近日舉行的“GBAS 2019大灣區機器人與人工智能大會”上，中國工程院院士楊華勇分析道，Boston Dynamics公司的核心技術包括3D打印和關鍵元器件兩方面。而從中國的角度來說，關鍵元器件的自主化發展還處在爬坡上坎階段。雖然一些大國重器已經走到世界前列，在個別領域實現了世界領先，但有很多關鍵元器件仍面臨短板。
“接下來15-20年是中國能否成為世界制造強國，在關鍵元器件上補足短板的關鍵時期。”楊華勇續稱。
當然背后也少不了基礎核心技術AI、5G等的助推效用。香港大學工業和制造系統工程系機器人和自動化講座教授席寧告訴記者，智能機器人在制造業的應用面臨3個新的挑戰：編程、校正方法、機器人與傳感器良好融合。解決這些問題，是工業機器人得以滿足智能制造需求的重要步驟。
“機器人問題歸根結底是通信問題。移動通訊，特別是第五代移動通訊帶來的新機遇，為人工智能應用提供了絕佳的設施。”達闥科技副總裁徐曉暉則向記者指出，5G到來對智能機器人的快速發展，無疑意味著一場革命。
智能機器人補短板
中國科學院院士丁漢在多年前提出機器人將走向“共融”，意指機器人與環境、機器人、人類三者都能高度適應。這是未來機器人發展的必由之路。
不過他分析，在這一方向下，工業界目前呈現的進度有著較大差異。這是源于，云計算和AI是智能機器人的翅膀，但向“共融”的發展還需要新材料、傳感及驅動技術等的共同推動。“共融的核心還是機器人本體的剛軟結構，是由一代材料、工藝、裝備驅動著一代共融。”
丁漢強調，Boston Dynamics公司的發展歷經了很長時間的技術積淀，才走到了今天國際上的技術制高點，其產品在動力學控制方面達到了近乎完美的水平，這對未來機器人技術的發展和推動將帶來引領作用。但這是否能轉換成能普及工業界或千家萬戶的產品，還需要進一步摸索落地模式。
中國工程院院士楊華勇則向21世紀經濟報道記者分析道，Boston Dynamics公司的核心技術包括3D打印和關鍵元器件兩方面，這促成了液壓數字閥門等元器件的小型化。
“Boston Dynamics有世界頂尖的穩定團隊推動發展，這是中國研發系統和基礎應用研究可以借鑒的地方。”他進一步指出，尤其是地方政府不要過分追逐熱點，不如投入到更具前瞻性的領域，并對技術發展提供持續、穩定的支持，如此會形成品牌效應，并逐漸找到并占領垂直市場。
早年間，楊華勇參與了我國盾構機的自主化研制過程，他向記者指出，實際上基礎元器件常常走在大型裝備的前面，如果沒有元器件的積累，大型裝備自主化很難實現。這背后需要基礎技術、產業鏈的共同推進，逐步解決一致性、可靠性問題，此后再考慮量產和售價。
“越往上游走，產業和技術積累就越多，投資量就越大。在關鍵元器件方面要大規模占領市場，需要品牌、口碑、長期穩定的質量等支持，這不是短期可以實現的。”楊華勇續稱，關鍵元器件的發展與基礎技術、基礎材料、基礎軟件等都有關聯，接下來15-20年將是決定中國在制造領域能否成為世界強國的關鍵時期，因為在此期間，大部分的短板都會被逐漸補上。
對于當前我國工業的智能化改造進程，楊華勇指出，目前一些流程工業領域已經意識到了智能化改造的重要性，在這一領域積累了較多數據，因此已經能達到良好的效果。而離散工業在國內有著龐大的數量，但也發展不平衡。企業猶豫是否進行智能化改造，核心是如何支撐其成本，這就需要產品擺脫低廉標簽，走高端化路徑。“企業應該局部自下而上，先攻克細分環節，慢慢實現整體智能化，再考慮打造平臺。云化只是第一步，未來走向全局數據治理時，達到的階段性效果是可以計算出來的。”
AI技術迭代
在機器人落地發展過程中，AI無疑是伴隨其共同成長的好“伙伴”。但在弱人工智能時代，如何突破技術藩籬得到更好落地，是當前面臨的一個技術難題。
即使是AI技術應用廣泛的谷歌，其智能語音助手背后仍然少不了人工的輔助配合。
為此，深醒科技聯合創始人袁培江指出，2.0時期的深度學習面臨著數據趨向飽和、能力接近極限的瓶頸，缺點將越來越明顯，這意味著完全依靠過去標注數據形式的訓練模型，將是遠遠不夠的。更遑論標注的數據仍然會存在噪聲、誤差的影響。
“當模型嚴重依賴于訓練數據時，如果數據本身是有誤的，那得出的結論也就很可能是錯誤的。這是第三代人工智能必須要面對的。”他指出。
因此未來的人工智能，很有可能不是基于現在的黑盒子以及深度學習架構，而是一種可以解釋、可信的，是魯棒的。在已有的基礎上，需要面對的是人工智能和大數據如何進行協同創新。
袁培江介紹道，這也是公司在探索3.0版深度學習模型的核心方向。同樣很重要的是，要考慮AI的安全機制需要不斷優化。“當我們達到一定階段后，回過頭來，會把很多技術逐漸強化。這是技術和產業發展的必由之路。”
當前的AI能力還不夠，但未來5-10年，這項技術必然是人類不可或缺的伴侶，將會對人類的生活帶來巨大變化。
袁培江續稱，當前AI技術落地最廣的領域是視覺和語音，是由于這些領域積累了大量數據。在工業制造場景的需求固然很多，但找到痛點并不容易。
“個人認為工業制造在逐步發展過程中，會帶來新機遇，同樣也需要不斷試錯。從目前階段來看，當前發展階段的體量還不足以支撐企業在這一領域成長為巨頭，相對屬于挑戰較大的市場。當然，任何技術最終都會找到最適用的土壤生長。”他總結道。
此外，傳統的工業機器人編程耗時且復雜，但隨著目前3C行業的產品更新周期縮短到6個月，對編程的復雜程度降低帶來很高訴求。“我們的思路是根據產品設計，讓計算機通過AI的方法自動分析設計，自動產生機器人程序。”席寧介紹道，為此可以減少人工編程工作，也能更快完成對程序的檢驗。
由于機器人本身帶有傳感器，通過傳感器獲取的實時信息與自然語言技術的結合，則可以更快理解程序，對機器人進行快速編程。
5G引領產業變革
底層通訊技術的演進，將進一步帶來機器人市場的巨大變革。
席寧向記者表示，5G具備的低延遲、大帶寬、可靠性高等特征，給機器人應用提供了新的通訊手段，以前很多機器人之間無法達成的協調和配合工作將可以實現。“所以未來將是更加復雜、有規模的協調系統，可以大幅提高效率，完成更復雜、對智能化要求更高的工作。”
舉例來說，在5G技術加持之下，機器人可以幫助人類拓展手、眼睛和耳朵的功能，輔助遠程加工和制造，從而克服由于距離、尺度、環境限制帶來的智能制造發展難題。
袁培江則認為，“早年間AI技術的起起伏伏，是在于技術條件不具備足夠的支撐性。但5G和現在的第二代深度學習模型，會帶來足夠的場景和資源，這意味著5G和AI將會呈現互相加速推動發展的過程。”
達闥科技已經推出了云端機器人產品，公司副總裁徐曉暉向21世紀經濟報道記者分析，人的大腦有1000億個神經元，但放到機器人上要實現較強的運算能力，可能將需要噸為單位重量的機器人大腦才能實現。
這意味著云端化是機器人大規模協同運作的必然結果，5G則是催化劑。“可以說，云端智能機器人就是5G的殺手級應用。”他續稱，機器人的個體學習難以得到系統性的能力提升，通過云端連接貫通，機器人變成了群體學習，就將帶來機器人能力的進一步互相提升。
由此可能帶來的隱性威脅，則需要區塊鏈技術的護航。徐曉暉進一步解釋，未來機器人的功能將遠遠多于手機，那么是否會面臨潛在的機器傷人等事件需要前期有所防范。運用區塊鏈的互信機制，從云端對機器人操作指令進行認證和掌控，就可以解決這一問題。
“這將帶來不可思議的變化。”徐曉暉總結表示，云-邊-端智能機器人正在向機器人本體-5G網絡-邊緣計算節點-機器人安全專網和大規模云端“大腦”的架構發展。當接入量越來越大，對云的數據處理和傳輸將帶來根本性變化，機器人云端化將是智能服務機器人產業化的必由之路。
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