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從科幻到現(xiàn)實(shí) 機(jī)器人還需攻克哪些技術(shù)難關(guān)?

2017-05-05  來(lái)源:互聯(lián)網(wǎng)      關(guān)鍵詞: 科幻  機(jī)器人  技術(shù)難關(guān) 

很多業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為,機(jī)器人現(xiàn)在已經(jīng)由螞蟻進(jìn)化成了猴子,它在工業(yè)領(lǐng)域逐步取代了傳統(tǒng)工人。但是,一些人還是會(huì)認(rèn)為它非常傻,他們渴望的是更高層次的類(lèi)似于科幻電影里的機(jī)器人。那如果把科幻變成現(xiàn)實(shí),需要攻克哪些技術(shù)門(mén)檻呢?今天筆者就和大家一起來(lái)看下。

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從科幻到現(xiàn)實(shí) 機(jī)器人還需攻克哪些技術(shù)難關(guān)?

大致來(lái)說(shuō),機(jī)器人主要分為三個(gè)部分:觀測(cè)、分析、執(zhí)行。 其所對(duì)應(yīng)的技術(shù)分別為:傳感器技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)以及自動(dòng)控制技術(shù)。

傳感器最初的發(fā)展主要是為了服務(wù)于工業(yè)自動(dòng)化,通過(guò)控制各個(gè)生產(chǎn)節(jié)點(diǎn)上加速度、 壓力、溫度、物位等物理類(lèi)傳感器參量,大幅提高工業(yè)生產(chǎn)的效率。目前這類(lèi)技術(shù)已較為成熟,根據(jù)不同應(yīng)用,其產(chǎn)品體系也比較豐富。但對(duì)于服務(wù)機(jī)器人而言,其與工業(yè)機(jī)器人的一個(gè)本質(zhì)區(qū)別就在于,工業(yè)機(jī)器人的工作環(huán)境都是已知的,而服務(wù)機(jī)器人所面臨的工作環(huán)境絕大多數(shù)都是未知的,這就意味著服務(wù)機(jī)器人需要有更好更豐富的傳感器。比如,這種傳感器需要能夠全面模擬人類(lèi)五官。

而目前傳感器對(duì)于視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)、嗅覺(jué)、味覺(jué)等人類(lèi)真實(shí)感覺(jué)的信息探測(cè)還不是非常完善。以深度感知傳感器舉例,其對(duì)服務(wù)機(jī)器人的重要性是不言而喻的,雖然目前測(cè)量深度信息的方法不少,但主流的還屬于激光雷達(dá)與雙目視覺(jué)方案。激光雷達(dá)方面,目前最出名的要數(shù)谷歌無(wú)人車(chē)所使用的 Velodyne 激光雷達(dá),但由于其主要靠手工打造,想大規(guī)模量產(chǎn)與降價(jià)都不容易。而在雙目視覺(jué)方面,龐大的數(shù)據(jù)計(jì)算量便是其面臨的最大問(wèn)題之一。

此外,對(duì)中國(guó)企業(yè)而言所面臨的問(wèn)題更大。有資料顯示,中國(guó)中高檔傳感器產(chǎn)品幾乎 100%從海外進(jìn)口,90%的芯片依賴國(guó)外,國(guó)產(chǎn)傳感器可靠性比國(guó)外同類(lèi)產(chǎn)品低 1 到 2 個(gè)數(shù)量級(jí)。而且更重要的是我國(guó)傳感器企業(yè) 95%以上的都屬于小型企業(yè),規(guī)模小,研發(fā)能力弱,效益差。

在分析方面(即機(jī)器人大腦),雖然機(jī)器人在諸如人臉識(shí)別等領(lǐng)域已經(jīng)達(dá)到甚至超過(guò)了人類(lèi),但總體來(lái)說(shuō),目前市面上最好的機(jī)器人大腦也僅僅只相當(dāng)于人類(lèi)幾歲小朋友的智力。是的,人類(lèi)需要的是一臺(tái)“顛覆人類(lèi)生活方式的機(jī)器”而非一臺(tái)“不夠聰明的機(jī)器”。

雖然現(xiàn)在人工智能技術(shù)的突破性發(fā)展主要?dú)w功于深度學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)技術(shù)的成熟,市面上也因此認(rèn)為只要給予機(jī)器足夠多的數(shù)據(jù),其便能深度學(xué)習(xí)出更高甚至達(dá)到或者超過(guò)人類(lèi)的智能。但動(dòng)點(diǎn)科技曾與一位人工智能領(lǐng)域的從業(yè)者交流,對(duì)方認(rèn)為人工智能技術(shù)要想進(jìn)一步發(fā)展,僅僅依靠更多的數(shù)據(jù)已經(jīng)不夠了,而是需要在算法上進(jìn)行革新。又有觀點(diǎn)認(rèn)為,大數(shù)據(jù)的極限只是優(yōu)化的機(jī)械智能,而非人們想象中的人工智能。

最后在運(yùn)動(dòng)控制方面,目前大多數(shù)機(jī)器人公司都將人形機(jī)器人的研發(fā)作為其技術(shù)能力的展示,可見(jiàn)人形機(jī)器人的難度之大。而機(jī)器人包括人形機(jī)器人在運(yùn)動(dòng)控制方面最核心的組成部分便是電機(jī)、伺服系統(tǒng)、驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)以及減速機(jī)。零部件所涉及的技術(shù)含量高,國(guó)內(nèi)基本靠進(jìn)口。其中減速機(jī)更是如此,減速器能將電機(jī)的高速運(yùn)速降低到機(jī)器人所適用的速度,因此其對(duì)機(jī)器人而言至關(guān)重要。據(jù)了解,一臺(tái)機(jī)器人本體上一般有 6 個(gè)減速機(jī),但目前國(guó)產(chǎn)的減速機(jī)還不能批量生產(chǎn)。

目前機(jī)器人僅僅減速機(jī)就占機(jī)器人成本的 35%左右(國(guó)內(nèi)企業(yè)購(gòu)買(mǎi)減速機(jī)的價(jià)格是國(guó)外企業(yè)價(jià)格的將近 5 倍),電機(jī)、控制器部分占 10%左右。因此,機(jī)器人成本下降的關(guān)鍵在于核心零部件尤其是減速機(jī)能率先實(shí)現(xiàn)國(guó)產(chǎn)化。國(guó)內(nèi)機(jī)器人使用的減速機(jī)、電機(jī)及驅(qū)動(dòng)還是以國(guó)外供應(yīng)為主,核心技術(shù)主要掌握在 abb、kuka 等幾家國(guó)際巨頭手中,其中日本為最大的減速機(jī)出口國(guó)。

另外,上述核心部件大多有不同廠商分別生產(chǎn),以致于整個(gè)系統(tǒng)在集成化與小型化方面仍有很大不足,這在工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域尚不是什么大問(wèn)題,但在“寸土寸金”的人形機(jī)器人等小型機(jī)器人領(lǐng)域便是一個(gè)大問(wèn)題。

最后,即使有了聰明的大腦和完善的運(yùn)動(dòng)控制硬件,我們也還需要有優(yōu)秀的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃算法來(lái)輔助,運(yùn)動(dòng)規(guī)劃算法主要功能就是教機(jī)器人如何走路,如何避過(guò)各種障礙物等。目前穩(wěn)定行走的控制理論,在實(shí)際的機(jī)器人的測(cè)試和運(yùn)行過(guò)程中不是很理想。

波士頓動(dòng)力算是人形機(jī)器人領(lǐng)域的佼佼者了吧,但其最終還是被谷歌拋棄了,原因據(jù)稱是谷歌認(rèn)為未來(lái)幾年不可能推出商業(yè)化產(chǎn)品,谷歌不想再供養(yǎng)了。另外,美國(guó)的著名企業(yè)家、投資人和工程師 Yobie Benjamin 也表示,雖然大家看到的波士頓動(dòng)力的視頻中機(jī)器人/狗沒(méi)有倒,但實(shí)際情況遠(yuǎn)不是這么順利:首先是噪音太大,在實(shí)驗(yàn)中可以聽(tīng)到很大的響聲;其次是穩(wěn)定性不夠,雖然在視頻中看到它在山地中也能如履平地,但在實(shí)際測(cè)試中,即便在平地上也是經(jīng)常會(huì)摔倒的,而且不能夠自己站立。

總之,機(jī)器人還有一段很長(zhǎng)的路要走。

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