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IROS 2017觀察:機(jī)器人研究產(chǎn)業(yè)化加速,中國企業(yè)如何借力升級?

本文作者: 岑大師 2017-10-18 14:02
導(dǎo)語:當(dāng)人工智能已經(jīng)開始實現(xiàn)從學(xué)術(shù)研究到產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化的突破,機(jī)器人創(chuàng)業(yè)的突破口在哪里?

23:1——這是最頂級的人工智能學(xué)術(shù)會議和最頂級的機(jī)器人學(xué)術(shù)會議上,參展的中國公司的數(shù)量比。在今年7月底在夏威夷召開的CVPR大會上,國內(nèi)阿里巴巴、騰訊、京東、大疆、奇虎360、滴滴、今日頭條等巨頭及地平線等一批明星創(chuàng)業(yè)公司盡數(shù)到場,而在9月溫哥華召開的IROS大會上,參展的中國企業(yè)僅有一家。

這樣的懸殊數(shù)據(jù)對比或許反映了中國企業(yè)在這兩個領(lǐng)域的技術(shù)差距:在AI領(lǐng)域,中國與美國頂尖研究團(tuán)隊的差距并不是很大,而在某些領(lǐng)域如計算機(jī)視覺與深度學(xué)習(xí),中國是領(lǐng)先梯隊國家之一,有30-40%的論文屬于中國人,僅次于美國;而在機(jī)器人領(lǐng)域,雖然中國一直在進(jìn)步,但普遍認(rèn)為中國的機(jī)器人研究要趕上國際水平大約還需要10年左右的時間。

從另一方面的人才供給量看,每年CS(計算機(jī)類)專業(yè)畢業(yè)生的數(shù)量都是EE(電子工程類)畢業(yè)生的數(shù)倍,根據(jù)網(wǎng)站mastersportal數(shù)據(jù),全美共有1488家大學(xué)設(shè)有CS碩士學(xué)位,相比之下,僅有306家大學(xué)設(shè)有EE碩士學(xué)位,后者僅為前者的1/5。

巨頭的態(tài)度也在影響著人工智能和機(jī)器人這兩個方向在產(chǎn)業(yè)中的前景。以Google為例,這家科技巨頭已經(jīng)收購了19家人工智能公司,Deepmind、Kaggle等公司在被Google收購后風(fēng)生水起,相比之下,像Boston Dynamic這樣的機(jī)器人公司因為無法給Google帶來收益,最終被轉(zhuǎn)手軟銀,而在Andy Rubin任內(nèi)力主收購的其他多家機(jī)器人公司,也難逃被冷藏的命運(yùn)。

當(dāng)人工智能已經(jīng)開始完成從學(xué)術(shù)研究到產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化的轉(zhuǎn)身,機(jī)器人創(chuàng)業(yè)的突破口在哪里?

 

企業(yè)市場 VS 消費(fèi)者市場

機(jī)器人作為一個行業(yè)已經(jīng)發(fā)展了幾十年,在工業(yè)領(lǐng)域也有著一定的應(yīng)用。這當(dāng)中最成熟的應(yīng)用當(dāng)數(shù)Tesla在Fremont的“超級工廠”,這里擁有全球自動化程度最高的制造系統(tǒng),截止目前,工廠的生產(chǎn)率已經(jīng)提升了 400%。

即便如此,相對于Tesla的訂單量,這樣的生產(chǎn)效率還是不夠高。而且限于規(guī)模、成本等因素,只有少數(shù)大型工廠可以負(fù)擔(dān)將機(jī)器人廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)中。

如果把機(jī)器人工業(yè)市場比作一塊金礦,那么挖到第一桶金的應(yīng)該是賣鐵鍬的。而當(dāng)前的工業(yè)機(jī)器人遇到的問題是,由于通用性方面的限制,目前機(jī)器人通常只能解決某些特定環(huán)境、特定場景下的特定問題,而不同廠商由于需求存在差異,往往需要進(jìn)行特別定制,如果能研發(fā)出價格更低、通用性更好、更智能的機(jī)器手,自然會被希望工業(yè)自動化的“淘金者”青睞。

這也是為什么湖南瑞森可機(jī)器人科技公司的技術(shù)總監(jiān)胡斌博士如此看重抓取比賽名次的原因。按胡斌的想法,他們是想一舉拿下生產(chǎn)和服務(wù)兩個組別的冠軍“一鳴驚人”,但由于現(xiàn)場比賽出了一些人為失誤,最終“只”拿了一個冠軍和一個亞軍。

IROS 2017觀察:機(jī)器人研究產(chǎn)業(yè)化加速,中國企業(yè)如何借力升級?

(瑞森可擁有“快換系統(tǒng)”的Sawyer機(jī)器手在IROS 2017抓取比賽中)

胡斌的信心來自于其研發(fā)的“快換系統(tǒng)”,可以讓其使用的Sawyer機(jī)器手快速更換夾具,從而適應(yīng)在不同應(yīng)用場景的需求。盡管沒有達(dá)到預(yù)定目標(biāo),但胡斌仍然信心滿滿。

“沒關(guān)系,明年我們自己研發(fā)的機(jī)器手就出來了?!焙笳f。

瑞森可是Sawyer機(jī)器手的開發(fā)者Rethink Robotic的戰(zhàn)略合作伙伴。2016年,瑞森可將Rethink Robotics的協(xié)作機(jī)器人引入中國,在此過程中,瑞森可收集了不少用戶反饋信息,但Rethink Robotics的研發(fā)節(jié)奏偏慢,這也讓胡斌產(chǎn)生了自己研發(fā)改進(jìn)的念頭。

胡斌告訴雷鋒網(wǎng),Rethink的機(jī)器手基于ROS(Robot Operating System,機(jī)器人操作系統(tǒng))研發(fā),而ROS是一個面向機(jī)器人的開源元操作系統(tǒng),主要目標(biāo)是為機(jī)器人研究和開發(fā)提供代碼復(fù)用的支持,為開發(fā)者們提供了大量的庫文件、仿真和數(shù)據(jù)可視化工具組合,官方網(wǎng)站還提供了各種豐富的支持文檔,提供了一套“一站式”的方案。

簡單來說,ROS打造了一個強(qiáng)大的生態(tài)系統(tǒng)的同時,也降低了機(jī)器人創(chuàng)業(yè)的門檻,而胡斌自己研發(fā)的機(jī)器手,不僅可以達(dá)到甚至超過Rethink同級別機(jī)器手的表現(xiàn),價格上也會更便宜。

“ROS就是機(jī)器人的Android,而且比Android還開放,所有都是免費(fèi)的?!焙笳f。

 *  *

另一方面,相對于企業(yè)市場,消費(fèi)者市場是一個更廣闊的市場。然而與工業(yè)應(yīng)用類似,目前的機(jī)器人性價比還是太低,盡管不少人看好家庭機(jī)器人、服務(wù)機(jī)器人的未來前景,但限于技術(shù)因素,這類機(jī)器人還是難以在短期內(nèi)走入家庭。

相反,如果降低消費(fèi)者的預(yù)期,可能會有意想不到的驚喜。最成功的例子當(dāng)數(shù)大疆,在初誕生時不少消費(fèi)者對無人機(jī)的印象是“只是個航?!?,但通過成功開拓了航拍市場,其估值已超過了100億美元。

換言之,如果能找到消費(fèi)級機(jī)器人的第二個引爆點(diǎn),誰就有可能成為第二個大疆。而IROS 2017唯一一家中國展商PerceptIn的聯(lián)合創(chuàng)始人張哲認(rèn)為,在消費(fèi)級市場,機(jī)器人產(chǎn)業(yè)化的下一個突破口在視覺感知。

IROS 2017觀察:機(jī)器人研究產(chǎn)業(yè)化加速,中國企業(yè)如何借力升級?

(PerceptIn CEO張哲在IROS展臺講解產(chǎn)品)

“機(jī)器人和人工智能的研究正在融合。”張哲告訴雷鋒網(wǎng)。“在視覺感知方面尤其明顯,最近的IROS上都有機(jī)器學(xué)習(xí)和自動駕駛的單獨(dú)的Track,而在前兩三年是沒有的?!?/p>

在創(chuàng)辦PerceptIn之前,張哲曾經(jīng)在微軟、Magic Leap分別從事機(jī)器人和人工智能方面的工作。在他看來,機(jī)器人與人工智能屬于彼此獨(dú)立又有所關(guān)聯(lián)的兩個社區(qū),視覺正是兩個社區(qū)中重合的那一部分。

事實上,在計算機(jī)視覺領(lǐng)域,IROS是排名第四的學(xué)術(shù)會議(前三個分別為CVPR、ICCV、ECCV),今年的IROS大會視覺的元素更為突出,著名計算機(jī)視覺學(xué)者李飛飛做了題為“A Quest for Visual Intelligence”的Keynote報告,大會主席張宏教授也是SLAM方面的專家,而SLAM 技術(shù)也是機(jī)器人和計算機(jī)視覺領(lǐng)域的熱門研究方向。

張哲告訴雷鋒網(wǎng),雖然IROS上的機(jī)器學(xué)習(xí)和自動駕駛Track上談了不少視覺相關(guān)感知相關(guān)的內(nèi)容,但更多還是從幾何和機(jī)器人的角度討論視覺的應(yīng)用,相比之下,類似CVPR等會議會更“純視覺”一些。

PerceptIn定位于為機(jī)器人提供視覺感知的解決方案。他們現(xiàn)在的主打產(chǎn)品是一套視覺慣性計算模組,在物聯(lián)網(wǎng)、掃地機(jī)器人、機(jī)器人平臺乃至自動駕駛上都會有一定的應(yīng)用,而目前他們主攻的一個市場就是家用掃地機(jī)器人市場,這是一個每年增長率可達(dá)50%的消費(fèi)者級別市場。

而在未來,PerceptIn還計劃將其產(chǎn)品擴(kuò)展到自動駕駛領(lǐng)域。張哲告訴雷鋒網(wǎng),他們展位隔壁一家做激光雷達(dá)的老牌廠商就對他們的產(chǎn)品非常感興趣,計劃將他們的視覺系統(tǒng)和自己的激光雷達(dá)結(jié)合起來。為此,這家廠商還特地送了一個激光雷達(dá)給他們研究。

今年P(guān)erceptIn預(yù)計會有數(shù)百萬元的營收,這當(dāng)中大部分就來自于掃地機(jī)器人的銷售。通過硅谷和深圳兩個團(tuán)隊的協(xié)作,目前PerceptIn已經(jīng)形成了兩個月適配一個掃地機(jī)器人底盤平臺的能力,足以滿足客戶產(chǎn)品更新?lián)Q代的周期需求。

“哪怕不拿融資,我們的業(yè)務(wù)也可以滾動起來。”張哲說。

 

他山之石

瑞森可和PerceptIn,只是參加IROS的中國企業(yè)中露出水面的“冰山一角”。

根據(jù)大會官方公布數(shù)據(jù),IROS 2017共收錄來自中國論文66篇,論文收錄數(shù)量排在美國、德國、日本之后居第四位,占所有970篇論文的6.8%。而據(jù)大會主席張宏透露,中國注冊者與收錄論文數(shù)量比接近4:1,除了與論文相關(guān)的直接參會者外,當(dāng)中也不乏希望能從大會上了解機(jī)器人領(lǐng)域新動向的企業(yè)人員。

但相比在AI類會議活躍的中國公司來說,機(jī)器人領(lǐng)域的代表在IROS上顯得低調(diào)得多。如視源股份的高級軟件工程師陽方平告訴雷鋒網(wǎng),會前視源股份也曾考慮贊助IROS,但最后陽方平還是建議公司,“先觀察一下再說”。

“先觀察一下”或許也正反映了不少參會但未參展的中國公司的態(tài)度。在人工智能領(lǐng)域由于較少涉及到復(fù)雜的硬件操作,好的算法轉(zhuǎn)化成產(chǎn)品的相對容易,而在機(jī)器人領(lǐng)域,產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界的目標(biāo)有時候會有很大的差別,往往機(jī)器人的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用需要的是可靠性、控制成本,而學(xué)術(shù)界想的往往是如何證明新技術(shù)的可行性和可能性,而未必適合于產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。

但類似人工智能領(lǐng)域,機(jī)器人領(lǐng)域也在呈現(xiàn)出研究向產(chǎn)業(yè)靠攏的趨勢。如果說人工智能研究者前往企業(yè)界的重要原因之一是人工智能對數(shù)據(jù)的依賴性越來越高,需要借助企業(yè)擁有的大量數(shù)據(jù)來完善自己的科研,機(jī)器人學(xué)術(shù)會議對硬件的依賴性也越來越高,不管是做感知、定位或是決策都依賴于新的傳感器,如在這次IROS大會上,有不少論文討論的都是諸如架構(gòu)怎么設(shè)計、硬件怎么同步等方面的問題;而如不同類型的傳感器的數(shù)據(jù)融合,也是學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界共同感興趣的話題。

張哲告訴我們,大會有不少論文對他們都是有啟發(fā)性的。例如這次IROS他們看到了一篇190度魚眼前后視覺計算模組的論文,這與他們半年多前的產(chǎn)品化方向不謀而合。而高通的另一篇眾包無人車3D地圖的論文,對于他們來說也有不小的借鑒意義。

“當(dāng)然我們也會看算法真正產(chǎn)品化的程度,有的算法非常好,但離產(chǎn)品化非常遠(yuǎn),我們也會慎重些?!睆堈茏詈罂偨Y(jié)說。

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