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【附PPT下载】做机器人的注意了,掌握这些“秘笈”就不会再趟坑了

有这样一组数字,目前中国做机器人的企业约500家,真正产品化的有150家左右,但上规模的产品不超过10家。表明机器人虽然看起来很“火”,但还远末达到“爆”的程度?究竟是什么阻碍了发展?应该如何绕过若隐若现的“坑”?未来的着力点在何方?在5月19-21日,由深圳市智慧家庭协会、思锐达传媒主办的中国智慧家庭博览会(CSHE2016)联合深圳(国际)集成电路技术创新与应用展(CICE2016)上同期举办的“中国机器人技术应用与生态对接高峰论坛”上,一些机器人企业代表多维度解答了这些“迷局”,看看他们的观点是否让你拔开迷雾见青天?

迈入机器人(RT)时代需层累效应?

切入机器人首先要对机器人的本质有个清晰的认知。归墟电子CEO王景阳认为,机器人的本质在于:一是智能,如果机器人没有云端的大脑,没有感知、判断、思考、行动的能力,就不是机器人。二是服务,一定要针对应用做服务,解决具体问题。三是要是机器人本体。没有智能就是玩具,没有本体就是软件程序,没有服务就是噱头。

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图:智能服务机器人需智能、服务、机器人本体

“而机器人行业在中国能不能起来,不取决于互联网、人工智能、大数据、语音识别等技术,最关键的是在机器人本体,如果本体核心技术没有处理好,造成机器人成本高偏又容易损坏的情况,就不可能取得好的发展。” 王景阳进一步分析说。

从IT时代进入RT时代虽是可预见的趋势,但这显然还需要时间的“打磨”。王景阳说,机器人不是一个产品或门类,而是一个新的技术风潮,可以创造所有新的门类。机器人解决任何一个问题的刚需就能变成一个新的蓝海市场。历史教授顾颉刚曾提出有名的理论叫层累效应,告诉我们做任何事情都需要累积,我们看到互联网普及花了30年,人工智能已经走过60年,显然RT时代来临还需要时间,需要更多耐心。

让RT时代真正来临也需要相应的“硬件”。王景阳分析,一是要创新,才能产生价值。最近很火的自拍无人机,就创造了一个新市场,创造了一个新的门类,再不是以前的自拍杆方式了。二是满足刚需,满足刚需就要求与行业、文化、服务结合,和新媒体、新应用、新生活方式结合,需要做跨界整合。三是高性价比。四是产品可量产化。五是科技与文化融合。

挑战是否无所不在?

对于机器人产业面临的挑战,也需要从产业链中的技术、平台、资金、定位等多个维度来解读。

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图:机器人产业链分布

王景阳表示,一是技术复杂,细分技术可能有50多项。有很多核心的问题都没有解决,比如机器人的马达驱动、人机交互、视觉处理等等还存在诸多问题。此外,导航也很关键,机器人导航是近几年最关键也最具突破性的技术,比语音、图像都重要,如果解决了这一问题将会产生很多刚需。因为实现导航以后,机器人就知道自己在哪里,去哪里,做什么,可产生很大的市场空间。二是市场潜力巨大,但是很难找到刚需。三是花费巨大,从研发到量产等投入,一款机器人需投入至少1000万元以上。

从机器人的功能来看,目前国内大部分机器人还停留在计算层面,感知方面还刚刚开始,而自主决策和判断还需要3-5年。中科创达副总裁张书涛认为,机器人领域对传感、计算、AI、软件的要求会越来越高,需有上游的SoC、伺服电机、控制器等,中游的操作系统、协议、结构件,下游的软件二次开发、系统集成、末端执行,并且软件的工作量很大,以及云端交互等,需要功能齐全、开发便利的平台和参考设计等,这方面还比较欠缺。

“所有的机器人回归本质来看,一是解决了什么问题,二是创造了什么价值,这就涉及其定位。”深圳Gowild智能科技有限公司CTO王昊奋指出,“做机器人一是要找准定位,切入用户的需求。既使是聊天机器人,也可细分很多领域,是工具类、聊天陪伴类还是娱乐性等等,都会影响技术选择、硬件选型以及成本等方面。二是不要过分迷信太新的技术,太新的技术还存在一些问题。从落地的角度说,并不是单一技术就能把机器人做完美的,一定要有工匠精神。三是一定要尽量去做减法。不做减法的工程量会很大,或者是一直要迭代。”

关键技术进展几何?

开发一个机器人,除主控芯片、无线模块、传感器、驱动马达、舵机之“硬技术”之外,诸如深度学习、语音交互、SLAM、视觉处理等技术也成为实现机器人差异化的关键筹码。

在语音交互方面,苏州思必驰信息科技有限公司市场总监龙梦竹指出,语音交互应该做到人性化,不只是语音、语义的识别,更重要的是人机交互。但人机交互只是一个技术和手段,不是功能,它需要云服务、人脸识别、后端功能等的支撑,需要打通整个产业的上下游,这需要诸多的考量。龙梦竹进一步解释说,如能否基于任务的处理进行多轮交互,支持渐进式的理解;是否支持纠正和打断;能否更灵活,能够语音唤醒;能否采用云+端方式,让响应更快速;能否有更多的第三方内容服务,如音乐、导航、对话、点餐等。

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图:机器人语音技术发展方向

对于机器人导航的关键问题,上海思岚科技有限公司COO李宇翔认为,机器人要解决的问题是如何利用自身的传感器感知周围的环境,并引导走出迷宫。解决这些问题重要的技术方案就是SLAM(即时定位与地图构建)。SLAM有不同的算法,关键是看应用场景和定位是什么,永远没有谁好、谁坏、谁差,这和艺术一样是分流派的。同时,他还总结了未来趋势,即激光和视觉需要融合;SLAM和自动驾驶进行融合;深度学习和SLAM进行结合;SLAM如何和AR进行深度结合;新的SLAM包含VSLAM算法等。

虽然深度学习最近很火,但深度学习不是唯一通向强人工智能的方式。王昊奋分析说,因为“人”可以使用小样本学习,但是深度学习不可以,它需要有大量的数据作为训练基础。谷歌曾提出知识图谱概念,使用知识图谱可以给深度学习提供更多先验知识,加速学习和缩小样本数,这两方面是相辅相成的。“深度学习+知识图谱”可解决深度学习推理能力差的问题,通过知识学习,和人类的交流、学习,并且对经验的量化来进行互补。

在视觉技术的打造方面,上海图漾CEO费浙平认为,机器人最重要的两个层面的感知是听觉和视觉,而如今视觉技术发展远落后于语音、语义。因为任何一个声音,机器人都能够采样到音高、幅度以及频率特征,但所有的拍照设备只记录二级图像,缺失了重要的空间维度信息,即XYZ不完整。如果提供给机器的数据不够,机器再如何深度学习和进化都没有用。因而,未来希望视觉处理时能实现RGB+XYZ的信息,目前RGB的产生比较简单,但XYZ的信息技术刚刚开始应用,这一过程还有一段漫长的路要走。在这方面,业界可关注谷歌的项目Tango,如果未来其开源的话,那么视觉导航的春天就要到了。

细分行业哪个先落地?

面对机器人产业热度升温,到底从专用、商用和家庭用哪一类细分市场切入呢?

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图:服务机器人分类

王景阳对此认为,机器人行业最大的市场是专用机器人,包括军用/航空、医疗、物流应用。而且专用机器人不是越便宜越好,而在于到底解决多少问题,是否真正完成刚需,产生巨大才是关键。全球最厉害的机器人达芬奇手术机器人一台上亿元,2014年专用机器人20万台销量但销售额已达40亿美元。全球市场中规模最大的机器人是医疗机器人、扫地机器人,其他类型机器人还处在上升阶段。

深圳悠响声学科技有限公司CTO彭远疆看好三个方向的应用。他说,一是目前已经大规模应用工业类的机器人,这类机器人在机械制造、汽车制造方面应用得很广泛。因其应用环境比较单一,要求也相对较低,按照一定的程序就可自动操作。二是商业类的机器人,如银行、医疗、交通引导等,未来1-2年会比较火。三是儿童教育类的机器人,在最近一两年也将快速发展。

这些企业代表一致认为,专用的医疗、工业制造机器人以及商用机器人市场会率先起量,而家用机器人发展还需要一段时间。王昊奋分析说,因为家用机器人系统是开放的,交互的指标无法量化,比如说要做陪伴机器人,有情感输出,那怎么算情感输出,怎么算是贴心?这种深刻到人性方面的事情,不太容易量化。“但恰恰是不容易量化的东西反而有更多的机会,要注重采用最合适的技术,就算技术很冷门或比较LOW但能解决问题就好。而且一定要时刻准备,不能等成熟了看到希望了才进入,那时就太晚了。” 王昊奋表示。

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中国智慧家庭博览会 | 深圳(国际)集成电路技术创新与应用展 组委会

2017展会咨询:张小姐(0755-86184256)

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