理解云機(jī)器人有三個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：知識共享、業(yè)務(wù)協(xié)同與人機(jī)交互。
時(shí)當(dāng)三月，風(fēng)和日暖。值此初春，我們有幸參加了在南京江寧舉辦的2022年新品發(fā)布會工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)鏈座談會。
關(guān)于工業(yè)機(jī)器人行業(yè)，當(dāng)下最受關(guān)注產(chǎn)業(yè)方向之一就是云機(jī)器人。
2010年，美國機(jī)器人專家James Kuffner在IEEE/RAS國際仿人機(jī)器人會議上首次提出“云機(jī)器人”的概念。在制造業(yè)中，這種基于云的機(jī)器人系統(tǒng)可以從專業(yè)知識庫中學(xué)習(xí)處理諸如穿線或電纜或?qū)R墊圈等任務(wù)。一組機(jī)器人可以為一些協(xié)作任務(wù)共享信息。
此外，消費(fèi)者還可以通過在線訂購系統(tǒng)直接向生產(chǎn)機(jī)器人下定制產(chǎn)品訂單。另一個(gè)潛在的范例是購物配送機(jī)器人系統(tǒng)。一旦下了訂單，倉庫機(jī)器人就會將物品發(fā)送給自動(dòng)汽車或自動(dòng)無人機(jī)，將其交付給收件人。
從那時(shí)起，"云機(jī)器人"成為了通用術(shù)語，伴隨著十多年的發(fā)展，云機(jī)器人技術(shù)及其應(yīng)用如何？當(dāng)下與未來又有哪些機(jī)遇與挑戰(zhàn)？
作為深耕智能機(jī)器人方向多年的產(chǎn)業(yè)專家，南京清湛人工智能研究院執(zhí)行院長楊磊博士對此有獨(dú)到見解。我們亦希望以此篇文章，講清楚云機(jī)器人發(fā)展至今的新內(nèi)涵。
圖|南京清湛人工智能研究院執(zhí)行院長楊磊博士
一、什么是云機(jī)器人？
簡單來說，云機(jī)器人就是云端技術(shù)+智能機(jī)器人技術(shù)。區(qū)別于傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)化的機(jī)器人技術(shù)，云機(jī)器人的核心在于，“一是如何借助于云端的算力、存儲解決智能機(jī)器人之間的知識共享、信息存儲問題、集體學(xué)習(xí)問題，二是如何用云端技術(shù)解決邊緣人與智能機(jī)器人的交互問題。”楊磊如此介紹。
為什么機(jī)器人需要上云？這個(gè)問題，我們可以從機(jī)器人三次迭代的發(fā)展路徑中看出端倪。
第一代：示教再現(xiàn)型機(jī)器人，即機(jī)器通過預(yù)先編程的方式重復(fù)人的操作；
第二代：感知型機(jī)器人，即復(fù)刻動(dòng)作之外，機(jī)器人還可以感受環(huán)境，可識別物品的形狀、大小、顏色等；
第三代：智能型機(jī)器人，這一代機(jī)器人的特點(diǎn)是在一定程度上具有自主感知自主決策的能力。大量新型、高性能、廉價(jià)的傳感器生成的數(shù)據(jù)，支持機(jī)器人進(jìn)行復(fù)雜的邏輯推理、判斷及決策，并在變化的內(nèi)部狀態(tài)與外部環(huán)境中，自主決定自身的行為。
此時(shí)，隨著機(jī)器人應(yīng)用場景的復(fù)雜化、數(shù)據(jù)的海量化、機(jī)器人協(xié)同化、人機(jī)交互需求的復(fù)雜化，使得云機(jī)器人成為了更優(yōu)選擇。
楊磊院長在演講中，也給云機(jī)器人下了一個(gè)更加專業(yè)的定義：“云機(jī)器人技術(shù)是借助于云計(jì)算、云存儲等互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和最新的人工智能感知計(jì)算技術(shù)、認(rèn)知計(jì)算技術(shù)的新一代的智能機(jī)器人領(lǐng)域，其核心是融合基礎(chǔ)設(shè)施和共享知識給機(jī)器人帶來更為廣泛的好處。”
所謂的“好處”，表現(xiàn)在云上現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心強(qiáng)大的計(jì)算、存儲和通信資源，賦予機(jī)器人系統(tǒng)強(qiáng)大的能力，同時(shí)也降低了成本，最終打造出輕量級、低成本、更智能的機(jī)器人。
并且不同于傳統(tǒng)機(jī)器人，云機(jī)器人的“超級大腦”在云中，由數(shù)據(jù)中心、知識庫、任務(wù)規(guī)劃器、深度學(xué)習(xí)、信息處理、環(huán)境模型、通信支持等組成。
以智能汽車為例，從某種角度來說，智能汽車就是一個(gè)云機(jī)器人，它包含遠(yuǎn)程云服務(wù)解決方案，也擁有以汽車為外形的機(jī)器人主體。以特斯拉為例，后端是特斯拉自研超級計(jì)算機(jī)Dojo完成云端的計(jì)算。
智能汽車上云至少有兩個(gè)方面的考慮：一是車端計(jì)算成本，二是來自于實(shí)際運(yùn)行和安全方面考慮的業(yè)務(wù)需求。
從成本來看，相比傳統(tǒng)汽車，無論是前裝還是后裝，車載計(jì)算模塊的硬件成本必然要高出一截。這也意味著想要更加智能，只能盡可能多的將任務(wù)放在云上。
而從需求來看，車的終端可以實(shí)現(xiàn)部分智能，如剎車、預(yù)警等操作，而加上云上智能，則可以實(shí)現(xiàn)如車路協(xié)同、交通預(yù)測等等更多功能。
二、云機(jī)器人的三個(gè)關(guān)鍵詞
據(jù)楊磊院長總結(jié)：“理解云機(jī)器人有三個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：知識共享、業(yè)務(wù)協(xié)同與人機(jī)交互。”
2.1知識共享
云機(jī)器人不僅是把機(jī)器人的一些功能放在云上，更是利用云端的算力，讓不同機(jī)器人之間進(jìn)行知識共享，最終可以完成更復(fù)雜的事情。
早在2006年James Kuffner就曾舉例說明：“如果我成功地將我的管家機(jī)器人編程為如何烹飪一個(gè)完美的煎蛋，我可以將烹飪煎蛋的軟件‘上傳到’一個(gè)服務(wù)器，然后所有的機(jī)器人在被要求烹飪煎蛋時(shí)都可以下載。”
可以看出，知識共享的意義在于加速機(jī)器人智能化、協(xié)同化的發(fā)展，拓展智能機(jī)器人的應(yīng)用邊界。
圖|清湛研究院自研分揀機(jī)器人
“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對5G的需求使得對邊端的算力和存儲需求移到云端，未來我們希望通過云端強(qiáng)大的算力和知識共享來完成機(jī)器與人的共享協(xié)同、物理協(xié)同，云機(jī)器人就是一個(gè)很好的方向。”楊磊院長在演講中表明。
2.2業(yè)務(wù)協(xié)同
知識共享的目的是要實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)協(xié)同。
相比終端機(jī)器人，云機(jī)器人更加智能。終端機(jī)器人的典型代表是送餐類機(jī)器人，這類機(jī)器人使用場景簡單，路線比較固定，只需在機(jī)器人上操控即可完成指令。
圖|清湛研究院送餐機(jī)器人
而云端機(jī)器人則適配更復(fù)雜的場景，比如巡查機(jī)器人，清湛研究院自主研發(fā)的巡查機(jī)器人，基于5G網(wǎng)絡(luò)，目前已實(shí)現(xiàn)對幾十萬平米的電廠進(jìn)行巡檢。
巡查機(jī)器人有兩種模式：一是自主行走，即按規(guī)劃好的路線自主巡檢；還有一種是通過遙操作，倉管人員遠(yuǎn)程駕駛機(jī)器人，不僅在路線上可控，在駕駛感受上，也與真實(shí)開車類似，顛簸、磕碰等，人都可以感受到。同時(shí)，通過遙操作系統(tǒng)，機(jī)器人不僅僅是獨(dú)立工作，而且是多種不同功能的機(jī)器人協(xié)同工作。
“這就是云機(jī)制，通過云機(jī)器人這個(gè)概念增加機(jī)器和機(jī)器、人和機(jī)器的互動(dòng)，相比連線、聯(lián)網(wǎng)機(jī)器人，云機(jī)器人更多的是從智能甚至是群體智能的角度去解決問題。”
圖|清湛研究院巡查機(jī)器人
2.3人機(jī)交互
人工智能自被提出以來，就一直被詬病不夠智能，清華大學(xué)人工智能研究院院長、中國科學(xué)院院士張鈸（同時(shí)也是清湛研究院院長）曾說過，“現(xiàn)有的機(jī)器缺乏推理能力的原因在于它沒有常識。”
那誰有常識呢？人。
“機(jī)器的智能是有限的，如果機(jī)器做不到的話，就把決策交給人來決策。”楊磊院長表示，目前階段，人+機(jī)器的交互是云機(jī)器人在實(shí)際應(yīng)用中的最優(yōu)方案。
依舊以智能汽車為例。自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展似乎是為了解放人類，但楊磊院長介紹，事實(shí)上人類正在以遠(yuǎn)程人工協(xié)助的方式參與到自動(dòng)駕駛過程中。
據(jù)路透社報(bào)道，加利福尼亞州的法律“要求建立雙向通信聯(lián)系，使制造商能夠持續(xù)監(jiān)測（無人駕駛）車輛的位置/狀態(tài)”。也就是說，在駕駛過程中，如果遇到緊急情況，當(dāng)機(jī)器與司機(jī)都無法判別時(shí)，在云端，有人可以進(jìn)行遠(yuǎn)程判斷和處理。
與此同時(shí)，還有更多自動(dòng)駕駛出租車公司也在利用遠(yuǎn)程操作作為讓車輛上路的一種方式。比如百度、小馬智行等，已經(jīng)或計(jì)劃在自動(dòng)駕駛出租車隊(duì)中部署遠(yuǎn)程監(jiān)控，并在車輛遇到問題時(shí)提供指導(dǎo)，又比如現(xiàn)代汽車等，也投資了相關(guān)遠(yuǎn)程操控公司，從而為自己的車隊(duì)提供背后技術(shù)支持等等。
三、最后
涉及云端，“延時(shí)性”永遠(yuǎn)是一個(gè)逃不過的話題，對此，楊磊院長稱，在5G環(huán)境下，延時(shí)已經(jīng)可以控制在50毫秒以內(nèi)，而在智能駕駛這樣的場景，也已經(jīng)搭載了很多云機(jī)器人方面的技術(shù)。
另一個(gè)非常重要的事情是，并不是每個(gè)場景都需要實(shí)時(shí)的遙操作。比如在有些場景下巡查機(jī)器人，如果發(fā)生機(jī)器人無法判斷的場景，可以先暫停并等待人的下一步指令，再做操作，這在很多情況下可能是最優(yōu)解。
