WAIC2022丨未来机器人:智能发展,想象落地

机器人1年前 (2023)发布 aixure
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导读:21世纪经济报道见习记者 董静怡 上海报道 在2022人工智能大会上,机器人成为一道亮丽风景。 达闼展出的Cloud Ginger 2.0是其自主研发的柔美人形机器人,可以提供迎宾接待、导览讲解、养老陪护、清洁打扫、教育科研等多项应用服务;微创图迈腔镜手术机器人将5…

21世纪经济报道见习记者 董静怡 上海报道

在2022人工智能大会上,机器人成为一道亮丽风景。

达闼展出的Cloud Ginger 2.0是其自主研发的柔美人形机器人,可以提供迎宾接待、导览讲解、养老陪护、清洁打扫、教育科研等多项应用服务;微创图迈腔镜手术机器人将5G技术与机器人技术的融合,实现了迄今为止世界最远距离的5G远程机器人手术,除此之外,手术操作可以做到更微创、精准、稳定、安全……曾经存在在科幻电影中的机器人走进现实,真正在人们的日常生活中发挥作用。

2021年12月,工信部、国家发改委、科技部等15部门联合印发的《“十四五”机器人产业发展规划》提出,到2025年,机器人产业营业收入年均增长超过20%,应用场景涵盖to G端、to B端、to C端等多个维度。

北京航空航天大学机器人研究所名誉所长王田苗在“智能机器人产业发展论坛”上指出,这个世界万亿产值行业正在从PC/手机向智能汽车过渡,随后将迈进机器人产业。未来2-3年,高附加值核心部件、商务机器人、服务机器人等将是未来智能机器人投资的热点。

多场景应用

美团的最新财报已经显示出了即时零售的加速发展,而无人机配送和自动车履约是美团机器人赋能即时零售的未来场景,“我们认为,机器人是把一个数字世界和物理世界相结合的一种新时代的生产力。”美团无人机业务负责人毛一年在论坛上说。

他介绍道,无人机可以将配送速度提升至3公里15分钟,到现在为止已经送出了7.5万单,在世界上排列第二;而自动车在年初驰援上海时,也取得了为10万名用户送出50多万单的成绩。

同时,针对办公场景的楼宇服务机器人也在研发当中,可以实现送货到工位,解决“最后一百米”。“拣货、装箱、出货、履约,还有最后的上楼,”毛一年表示,“即时零售的整个链条,每一个环节都可以有机器人的参与。”

智能家居是另一个火爆的应用场景,指纹门锁、人脸识别、扫地机器人、智能音箱等等已经深入到了普通人的日常生活中。据Statista数据,智能家居是目前AIoT场景中发展最快的领域,占物联网市场收入的96%。

但当下的“智能”依旧与理想当中相差甚远,单纯完成指令操作而无法自主决策的“智能”仅仅帮人省去了一个动作。美的集团首席AI官兼AI创新中心总经理唐剑在论坛上表示,当下的智能家居处于“被动阶段”,即被动地执行用户发出的指令,且能和用户进行简单的交互。

而下一阶段,智能家居的发展将会进入“主动服务阶段”,“智能家居能够感知用户的状态,识别用户的意图,并且学习用户的习惯,然后另外通过IoT的技术去获取环境以及设备的信息,提前一步配置好各类家居设备的这种参数,提供一种主动服务。”唐剑说。

例如,房间温湿度计测量数据可以共享至各个家电,空调、加湿器联动调节,从而实现房间内的舒适度始终如一;智能照明系统会在夜幕降临时,根据光线强度和用户个人喜好打开灯光,又会在感知用户入睡时自动关闭全部……以上场景将人彻底从家居日常中解放了出来。

唐剑认为,再下一个阶段是“机器人化”,指传统的家电设备以机器人形态出现,也指综合性家庭服务机器人的普及,“最终的目标理想就是做到‘衣来伸手,饭来张口’。”

多任务多场景的人形机器人是更深化的演进方向。优必选科技首席技术官熊友军表示,人形机器人是各个发达国家争夺的制高点,当前中国已经具备了人形机器人的基础条件。

“中国在上游的底层硬件、中游的技术支持和下游的产品应用方面都有足够的产业基矗”熊友军说。

他认为,人形机器人会遵循电脑和智能手机的发展路径,成为家庭的一员,成为下一代人机交互中心。不仅如此,作为通用多任务型机器人,会深入到各个场景,具有非常大的应用前景。

实现完全智能还需时间

毛一年将机器人的发展分为了三个阶段:第一阶段是在工业、军事等场景中高度确定、高精度、高效率的机器人,如汽车生产线上的机器人、战场上排雷的机器人等;第二阶段是特殊场景中的机器人,如隧道清理机器人、手术机器人等;而到第三阶段,人们对高精度、高确定性的需求减弱,对拥有自主处理场景能力的需求加强。“这就是我们所说的服务型机器人。”

国际机器人联合会的数据显示,2021年全球服务机器人的市场规模达130亿美元。近五年,中国服务机器人市场贡献了全球25%以上的份额。

目前,机器人主要包含三大核心技术模块:环境感知模块、运动控制模块和人机交互模块。环境感知模拟人类的五感,运动控制相当于人类的躯体和四肢,而人机交互包括负责数据整理和算力处理的存储器和智能芯片,相当于人的大脑。

当下,在环境感知和运动控制模块上,受益于自动驾驶、工业机器人等领域的成熟应用,相关硬件商用化进程较快,而在人机交互模块,由于算法、算力的限制,实现高效的人机智能交互还存在不小的难度。

达闼机器人公司董事长兼CEO黄晓庆提出,人脑的每一个神经元相当于300个输入和300个输出芯片,如果要造一个像人一样聪明的机器人,同水平的电脑的重量和它的耗能都超过人脑100万倍。因此他认为,把机器人的大脑放到云端,然后用网络接到一个机器人的身体上,“云-网-端”是云端机器人的最佳架构。

云端机器人的架构实现了算力无限扩展、认知的无限升级的“云端大脑”,黄晓庆认为,在仿生学认知范畴内,云端机器人架构是智能机器人的“终极架构”,人工智能+5G通信+机器人将形成多功能智能机器人。

然而,真正实现技术落地还有很长的路要走。禾赛科技联合创始人之一,兼公司首席科学家孙恺认为,从实用化的角度上来说,恐怕在二三十年内还离不开人的干预。

唐剑也是这样认为,“从2004年开始,自动驾驶已经发展了近20年的时间,目前来看,L4级的这种自动驾驶也没有真正落地。”他认为,机器智能绝对不比自动驾驶简单。

王田苗认为,机器人发展需要两个条件,第一个条件是在单品机器人中,需要实现购买痛点、复用高频、场景易标准化、成本低于2个工人年薪;第二个条件是发展生态的完善,包括客户、供应链、创新人才和政策环境。

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