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| 本文作者： 岑大師 | 2017-10-18 14:02 |
23:1——這是最頂級(jí)的人工智能學(xué)術(shù)會(huì)議和最頂級(jí)的機(jī)器人學(xué)術(shù)會(huì)議上，參展的中國(guó)公司的數(shù)量比。在今年7月底在夏威夷召開(kāi)的CVPR大會(huì)上，國(guó)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(chǎng)，而在9月溫哥華召開(kāi)的IROS大會(huì)上，參展的中國(guó)企業(yè)僅有一家。
這樣的懸殊數(shù)據(jù)對(duì)比或許反映了中國(guó)企業(yè)在這兩個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)差距：在AI領(lǐng)域，中國(guó)與美國(guó)頂尖研究團(tuán)隊(duì)的差距并不是很大，而在某些領(lǐng)域如計(jì)算機(jī)視覺(jué)與深度學(xué)習(xí)，中國(guó)是領(lǐng)先梯隊(duì)國(guó)家之一，有30-40%的論文屬于中國(guó)人，僅次于美國(guó)；而在機(jī)器人領(lǐng)域，雖然中國(guó)一直在進(jìn)步，但普遍認(rèn)為中國(guó)的機(jī)器人研究要趕上國(guó)際水平大約還需要10年左右的時(shí)間。
從另一方面的人才供給量看，每年CS（計(jì)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(gè)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(gòu)了19家人工智能公司，Deepmind、Kaggle等公司在被Google收購(gòu)后風(fēng)生水起，相比之下，像Boston Dynamic這樣的機(jī)器人公司因?yàn)闊o(wú)法給Google帶來(lái)收益，最終被轉(zhuǎn)手軟銀，而在Andy Rubin任內(nèi)力主收購(gòu)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(kāi)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？
機(jī)器人作為一個(gè)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(jí)工廠”，這里擁有全球自動(dòng)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(duì)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(chǎng)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(wèn)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(chǎng)景下的特定問(wèn)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(jià)格更低、通用性更好、更智能的機(jī)器手，自然會(huì)被希望工業(yè)自動(dòng)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(gè)組別的冠軍“一鳴驚人”，但由于現(xiàn)場(chǎng)比賽出了一些人為失誤，最終“只”拿了一個(gè)冠軍和一個(gè)亞軍。
（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(lái)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(chǎng)景的需求。盡管沒(méi)有達(dá)到預(yù)定目標(biāo)，但胡斌仍然信心滿滿。
“沒(méi)關(guān)系，明年我們自己研發(fā)的機(jī)器手就出來(lái)了。”胡斌說(shuō)。
瑞森可是Sawyer機(jī)器手的開(kāi)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(guó)，在此過(guò)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(gè)面向機(jī)器人的開(kāi)源元操作系統(tǒng)，主要目標(biāo)是為機(jī)器人研究和開(kāi)發(fā)提供代碼復(fù)用的支持，為開(kāi)發(fā)者們提供了大量的庫(kù)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(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，ROS打造了一個(gè)強(qiáng)大的生態(tài)系統(tǒng)的同時(shí)，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(guò)Rethink同級(jí)別機(jī)器手的表現(xiàn)，價(jià)格上也會(huì)更便宜。
“ROS就是機(jī)器人的Android，而且比Android還開(kāi)放，所有都是免費(fèi)的。”胡斌說(shuō)。
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另一方面，相對(duì)于企業(yè)市場(chǎng)，消費(fèi)者市場(chǎng)是一個(gè)更廣闊的市場(chǎng)。然而與工業(yè)應(yīng)用類似，目前的機(jī)器人性價(jià)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(lái)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(huì)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(shí)不少消費(fèi)者對(duì)無(wú)人機(jī)的印象是“只是個(gè)航模”，但通過(guò)成功開(kāi)拓了航拍市場(chǎng)，其估值已超過(guò)了100億美元。
換言之，如果能找到消費(fèi)級(jí)機(jī)器人的第二個(gè)引爆點(diǎn)，誰(shuí)就有可能成為第二個(gè)大疆。而IROS 2017唯一一家中國(guó)展商PerceptIn的聯(lián)合創(chuàng)始人張哲認(rèn)為，在消費(fèi)級(jí)市場(chǎng)，機(jī)器人產(chǎn)業(yè)化的下一個(gè)突破口在視覺(jué)感知。
（PerceptIn CEO張哲在IROS展臺(tái)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(jué)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(dòng)駕駛的單獨(dú)的Track，而在前兩三年是沒(méi)有的。”
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(lái)，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(gè)社區(qū)，視覺(jué)正是兩個(gè)社區(qū)中重合的那一部分。
事實(shí)上，在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，IROS是排名第四的學(xué)術(shù)會(huì)議（前三個(gè)分別為CVPR、ICCV、ECCV），今年的IROS大會(huì)視覺(jué)的元素更為突出，著名計(jì)算機(jī)視覺(jué)學(xué)者李飛飛做了題為“A Quest for Visual Intelligence”的Keynote報(bào)告，大會(huì)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(jì)算機(jī)視覺(jué)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(dòng)駕駛Track上談了不少視覺(jué)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(jué)的應(yīng)用，相比之下，類似CVPR等會(huì)議會(huì)更“純視覺(jué)”一些。
PerceptIn定位于為機(jī)器人提供視覺(jué)感知的解決方案。他們現(xiàn)在的主打產(chǎn)品是一套視覺(jué)慣性計(jì)算模組，在物聯(lián)網(wǎng)、掃地機(jī)器人、機(jī)器人平臺(tái)乃至自動(dòng)駕駛上都會(huì)有一定的應(yīng)用，而目前他們主攻的一個(gè)市場(chǎng)就是家用掃地機(jī)器人市場(chǎng)，這是一個(gè)每年增長(zhǎng)率可達(dá)50%的消費(fèi)者級(jí)別市場(chǎng)。
而在未來(lái)，PerceptIn還計(jì)劃將其產(chǎn)品擴(kuò)展到自動(dòng)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(duì)他們的產(chǎn)品非常感興趣，計(jì)劃將他們的視覺(jué)系統(tǒng)和自己的激光雷達(dá)結(jié)合起來(lái)。為此，這家廠商還特地送了一個(gè)激光雷達(dá)給他們研究。
今年P(guān)erceptIn預(yù)計(jì)會(huì)有數(shù)百萬(wàn)元的營(yíng)收，這當(dāng)中大部分就來(lái)自于掃地機(jī)器人的銷售。通過(guò)硅谷和深圳兩個(gè)團(tuán)隊(duì)的協(xié)作，目前PerceptIn已經(jīng)形成了兩個(gè)月適配一個(gè)掃地機(jī)器人底盤平臺(tái)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(dòng)起來(lái)。”張哲說(shuō)。
瑞森可和PerceptIn，只是參加IROS的中國(guó)企業(yè)中露出水面的“冰山一角”。
根據(jù)大會(huì)官方公布數(shù)據(jù)，IROS 2017共收錄來(lái)自中國(guó)論文66篇，論文收錄數(shù)量排在美國(guó)、德國(guó)、日本之后居第四位，占所有970篇論文的6.8%。而據(jù)大會(huì)主席張宏透露，中國(guó)注冊(cè)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(huì)者外，當(dāng)中也不乏希望能從大會(huì)上了解機(jī)器人領(lǐng)域新動(dòng)向的企業(yè)人員。
但相比在AI類會(huì)議活躍的中國(guó)公司來(lái)說(shuō)，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(jí)軟件工程師陽(yáng)方平告訴雷鋒網(wǎng)，會(huì)前視源股份也曾考慮贊助IROS，但最后陽(yáng)方平還是建議公司，“先觀察一下再說(shuō)”。
“先觀察一下”或許也正反映了不少參會(huì)但未參展的中國(guó)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(duì)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(shí)候會(huì)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(shì)。如果說(shuō)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(duì)數(shù)據(jù)的依賴性越來(lái)越高，需要借助企業(yè)擁有的大量數(shù)據(jù)來(lái)完善自己的科研，機(jī)器人學(xué)術(shù)會(huì)議對(duì)硬件的依賴性也越來(lái)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(huì)上，有不少論文討論的都是諸如架構(gòu)怎么設(shè)計(jì)、硬件怎么同步等方面的問(wèn)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(huì)有不少論文對(duì)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(yú)眼前后視覺(jué)計(jì)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(wú)人車3D地圖的論文，對(duì)于他們來(lái)說(shuō)也有不小的借鑒意義。
“當(dāng)然我們也會(huì)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(huì)慎重些。”張哲最后總結(jié)說(shuō)。
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