顛覆人類?“風(fēng)口”中的機(jī)器人,制造者的進(jìn)化論
身穿華麗和服的東瀛美女在舞臺(tái)上隨著音樂優(yōu)雅起舞,表演尚未結(jié)束,她又在混亂中拿起武士刀,揮臂將敵人擊殺。
工廠中,多軸機(jī)械臂抓住一顆配件,旋轉(zhuǎn)手臂,將配件精確地放到流水線上,下方機(jī)械臂隨之將同一零件焊接到一起。
從呆板的機(jī)械臂,到《西部世界》的“接待員”,它們的進(jìn)化之路還有多長(zhǎng)?
幸運(yùn)的專業(yè)轉(zhuǎn)換生
邵天蘭稱自己是個(gè)幸運(yùn)的人,在創(chuàng)建梅卡曼德之前,這位“幸運(yùn)兒”從清華轉(zhuǎn)專業(yè),又在其后前去德國(guó)慕尼黑學(xué)習(xí)工業(yè)機(jī)器人方向,“每一步都踩中了方向”。最開始,邵天蘭在清華學(xué)習(xí)的是電子系,大一后主動(dòng)將專業(yè)轉(zhuǎn)到了軟件學(xué)院。2008年,清華轉(zhuǎn)專業(yè)最熱的方向是經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,主動(dòng)轉(zhuǎn)向軟件學(xué)院的不過寥寥數(shù)人。隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)熱潮的興起,現(xiàn)在每年申請(qǐng)轉(zhuǎn)向軟件學(xué)院的學(xué)生已經(jīng)達(dá)到200多,“競(jìng)爭(zhēng)非常激烈”。
邵天蘭和采用梅卡曼德方案的機(jī)器人
從小就學(xué)習(xí)編程的邵天蘭在軟件學(xué)院如魚得水,不僅強(qiáng)化了編程能力,而且多次參加機(jī)器人比賽,鍛煉了將電子、編程和機(jī)械工程融為一體的能力。大三時(shí)對(duì)于腦科學(xué)領(lǐng)域的研究,讓邵產(chǎn)生了“如何讓機(jī)器人產(chǎn)生智能”的構(gòu)想,這個(gè)想法也讓他在清華畢業(yè)后,遠(yuǎn)赴工業(yè)強(qiáng)國(guó)德國(guó)進(jìn)修機(jī)器人方向。
在德國(guó),邵天蘭第一次意識(shí)到機(jī)器人領(lǐng)域的挑戰(zhàn)之強(qiáng)!拔覀7、8個(gè)同學(xué),都是來自全球的頂尖編程高手,即便是這樣的團(tuán)隊(duì),用了一周時(shí)間,也只能讓機(jī)器人做出非常簡(jiǎn)單的幾個(gè)動(dòng)作!边@個(gè)經(jīng)歷讓邵天蘭意識(shí)到,軟件能力只是一部分,要讓機(jī)器人和物理世界發(fā)生理想的交互,絕非僅僅靠編程就能夠完成的,而這恰恰是邵天蘭所向往的。
“單純的制作一個(gè)軟件,在屏幕上進(jìn)行輸入/輸出,或者造一個(gè)很多人用的平臺(tái),對(duì)于有的人來說很有意義,但對(duì)我來說,能夠讓程序?qū)崿F(xiàn)物理世界的輸入/輸出,更有挑戰(zhàn),也更有意思!鄙厶焯m說到。秉承著同樣的想法,從慕尼黑工業(yè)大學(xué)碩士畢業(yè)后,邵天蘭自然而然的選擇了機(jī)器人為自己的創(chuàng)業(yè)方向。
而這時(shí),正是國(guó)內(nèi)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)快速增長(zhǎng)的紅利期,邵天蘭的幸運(yùn)再一次降臨。
工業(yè)機(jī)器人的“自動(dòng)駕駛”方案
“機(jī)器能完美勝任人類5歲以后的工作!痹跈C(jī)器人領(lǐng)域流傳著這樣一個(gè)說法。從IBM的深藍(lán)到谷歌的AlphaGo,電腦在純智力和思維上的運(yùn)算,已經(jīng)能將人類甩在身后。但是,一旦問題從抽象環(huán)境進(jìn)入到現(xiàn)實(shí)世界,電腦/機(jī)器人就無法和人類匹敵。即便是3歲幼兒憑著直覺能做到的走路和抓取物體,對(duì)于當(dāng)今世界上最先進(jìn)的機(jī)器人來說,也是無法完成的難題。
邵天蘭表示,所謂的機(jī)器人的“智能”,包括兩個(gè)方面:一個(gè)是感知,即機(jī)器人需要能分辨出周邊的環(huán)境和眼前的事物;另一方面則是決策,即能通過感知得到的信息,做出合理的決定和行動(dòng)。目前人工智能領(lǐng)域相當(dāng)火熱的機(jī)器視覺(CV Computer Vision)技術(shù),想要解決的就是機(jī)器的視覺感知難題。視覺感知固然重要,但更重要的是如何結(jié)合這些感知數(shù)據(jù),來讓機(jī)器完成接下來的動(dòng)作。
在梅卡曼德,團(tuán)隊(duì)不僅打造了專門的視覺感知組件,讓工業(yè)機(jī)器人能“看”的更清楚,而且使用機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù),讓機(jī)器人更智能的“動(dòng)”起來。硅谷的科技巨頭同樣在使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練機(jī)器人,不過他們的手段是讓數(shù)臺(tái)機(jī)械臂不間斷的抓取各種形狀物體。而梅卡曼德團(tuán)隊(duì)使用的則是虛擬訓(xùn)練法,即通過軟件讓機(jī)器人在虛擬環(huán)境中不斷進(jìn)行抓取練習(xí),省去了機(jī)器人在現(xiàn)實(shí)中的訓(xùn)練。
“術(shù)業(yè)有專攻,巨頭更多的是學(xué)術(shù)上的嘗試,我們是強(qiáng)調(diào)在真實(shí)商業(yè)場(chǎng)景中的應(yīng)用!鄙厶焯m介紹說。使用了梅卡曼德解決方案的機(jī)器人,能在短時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)上下料、分揀、拆垛等較為復(fù)雜的動(dòng)作,適合多種作業(yè)場(chǎng)景。
采用梅卡曼德視覺分揀方案的機(jī)器人
同時(shí),在應(yīng)用層面,梅卡曼德的Mech-Viz軟件的智能編程環(huán)境,可以讓工作人員在沒有代碼基礎(chǔ)的情況下,實(shí)現(xiàn)內(nèi)置軌跡規(guī)劃、碰撞避免、程序邏輯檢查等多種智能功能,讓操控更加方便。在技術(shù)方面,梅卡曼德采用了機(jī)器視覺、深度學(xué)習(xí)、智能路徑規(guī)劃等技術(shù),并計(jì)劃與微軟的Azure云深度結(jié)合,在未來形成一套基于Azure云平臺(tái)的機(jī)器人視覺分揀解決方案,這種方案價(jià)格更經(jīng)濟(jì),部署也更方便。
“某種意義上,我們的方式有點(diǎn)像汽車的自動(dòng)駕駛訓(xùn)練。”邵天蘭說到,而通過輸入一些簡(jiǎn)單的物品和環(huán)境設(shè)定,梅卡曼德的機(jī)器人能夠在很短時(shí)間內(nèi)完成訓(xùn)練,投入到實(shí)際工作環(huán)境中!叭绻總(gè)客戶的需求,我們都要訓(xùn)練幾千小時(shí),那公司肯定要倒閉了!鄙厶焯m笑著說到,而實(shí)現(xiàn)機(jī)器人快速訓(xùn)練的核心要素就是梅卡曼德獨(dú)家的軟件和算法。

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