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顛覆人類?“風口”中的機器人,制造者的進化論

身穿華麗和服的東瀛美女在舞臺上隨著音樂優(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,下方機械臂隨之將同一零件焊接到一起。

從呆板的機械臂,到《西部世界》的“接待員”,它們的進化之路還有多長?

幸運的專業(yè)轉(zhuǎn)換生

邵天蘭稱自己是個幸運的人,在創(chuàng)建梅卡曼德之前,這位“幸運兒”從清華轉(zhuǎn)專業(yè),又在其后前去德國慕尼黑學習工業(yè)機器人方向,“每一步都踩中了方向”。最開始,邵天蘭在清華學習的是電子系,大一后主動將專業(yè)轉(zhuǎn)到了軟件學院。2008年,清華轉(zhuǎn)專業(yè)最熱的方向是經(jīng)濟管理學院,主動轉(zhuǎn)向軟件學院的不過寥寥數(shù)人。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)熱潮的興起,現(xiàn)在每年申請轉(zhuǎn)向軟件學院的學生已經(jīng)達到200多,“競爭非常激烈”。

顛覆人類?“風口”中的機器人,制造者的進化論

邵天蘭和采用梅卡曼德方案的機器人

從小就學習編程的邵天蘭在軟件學院如魚得水,不僅強化了編程能力,而且多次參加機器人比賽,鍛煉了將電子、編程和機械工程融為一體的能力。大三時對于腦科學領(lǐng)域的研究,讓邵產(chǎn)生了“如何讓機器人產(chǎn)生智能”的構(gòu)想,這個想法也讓他在清華畢業(yè)后,遠赴工業(yè)強國德國進修機器人方向。

在德國,邵天蘭第一次意識到機器人領(lǐng)域的挑戰(zhàn)之強!拔覀7、8個同學,都是來自全球的頂尖編程高手,即便是這樣的團隊,用了一周時間,也只能讓機器人做出非常簡單的幾個動作!边@個經(jīng)歷讓邵天蘭意識到,軟件能力只是一部分,要讓機器人和物理世界發(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。

“單純的制作一個軟件,在屏幕上進行輸入/輸出,或者造一個很多人用的平臺,對于有的人來說很有意義,但對我來說,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)大學碩士畢業(yè)后,邵天蘭自然而然的選擇了機器人為自己的創(chuàng)業(yè)方向。

而這時,正是國內(nèi)機器人產(chǎn)業(yè)快速增長的紅利期,邵天蘭的幸運再一次降臨。

工業(yè)機器人的“自動駕駛”方案

“機器能完美勝任人類5歲以后的工作!痹跈C器人領(lǐng)域流傳著這樣一個說法。從IBM的深藍到谷歌的AlphaGo,電腦在純智力和思維上的運算,已經(jīng)能將人類甩在身后。但是,一旦問題從抽象環(huán)境進入到現(xiàn)實世界,電腦/機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,對于當今世界上最先進的機器人來說,也是無法完成的難題。

邵天蘭表示,所謂的機器人的“智能”,包括兩個方面:一個是感知,即機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。目前人工智能領(lǐng)域相當火熱的機器視覺(CV Computer Vision)技術(shù),想要解決的就是機器的視覺感知難題。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),來讓機器完成接下來的動作。

在梅卡曼德,團隊不僅打造了專門的視覺感知組件,讓工業(yè)機器人能“看”的更清楚,而且使用機器學習等技術(shù),讓機器人更智能的“動”起來。硅谷的科技巨頭同樣在使用機器學習技術(shù)訓練機器人,不過他們的手段是讓數(shù)臺機械臂不間斷的抓取各種形狀物體。而梅卡曼德團隊使用的則是虛擬訓練法,即通過軟件讓機器人在虛擬環(huán)境中不斷進行抓取練習,省去了機器人在現(xiàn)實中的訓練。

“術(shù)業(yè)有專攻,巨頭更多的是學術(shù)上的嘗試,我們是強調(diào)在真實商業(yè)場景中的應(yīng)用!鄙厶焯m介紹說。使用了梅卡曼德解決方案的機器人,能在短時間內(nèi)實現(xiàn)上下料、分揀、拆垛等較為復雜的動作,適合多種作業(yè)場景。

顛覆人類?“風口”中的機器人,制造者的進化論

采用梅卡曼德視覺分揀方案的機器人

同時,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,梅卡曼德采用了機器視覺、深度學習、智能路徑規(guī)劃等技術(shù),并計劃與微軟的Azure云深度結(jié)合,在未來形成一套基于Azure云平臺的機器人視覺分揀解決方案,這種方案價格更經(jīng)濟,部署也更方便。

“某種意義上,我們的方式有點像汽車的自動駕駛訓練!鄙厶焯m說到,而通過輸入一些簡單的物品和環(huán)境設(shè)定,梅卡曼德的機器人能夠在很短時間內(nèi)完成訓練,投入到實際工作環(huán)境中!叭绻總客戶的需求,我們都要訓練幾千小時,那公司肯定要倒閉了。”邵天蘭笑著說到,而實現(xiàn)機器人快速訓練的核心要素就是梅卡曼德獨家的軟件和算法。

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