AIR 056｜學術界與工業界大牛眼中的機器人關鍵技術和趨勢

人工智能與機器人已經談論得不能再熱鬧，讓外人猶如霧里看花。那么，對于機器人應用和發展這樣更實際的問題上，學術界權威與產業界大牛又有怎樣的看法呢？CCF-GAIR全球人工智能與機器人峰會機器人與無人機專場首場圓桌論壇對此進行了探討。主持人《電腦報》創世人及前社長，曾任天極網董事長的陳宗周先生，美國南佛羅里達大學計算機科學與工程學院教授、斯坦福大學訪問教授孫宇，思嵐科技陳士凱，MIT機器人實驗室主任、IEEE、AAAI Fellow、美國國家工程院院士Daniela Rus參與了討論。

機器人未來生活實現的關鍵：低成本和小腦研究

主持人：先請陳士凱先生給我們講一下三個關鍵詞，一個是未來，一個是生活，還有由你來講你所了解的東西。

陳士凱：我知道今天這個圓桌會的主題是機器人未來生活，那么這三個關鍵詞放在主題里面是非常貼切的。因為大家在暢想未來人類生活的時候，都不會缺少機器人的角色。

其實為什么會成立思嵐科技這樣一家公司？我們開始暢想未來人類生活時就設想：我們怎么讓機器人在人類生活當中，一方面承擔自己的工作，另外一方面能夠和人類非常融洽地生活在一起？

關于未來和生活，我們期待在生活中繁瑣的事情，比如家務活，老人和小孩的看護工作，網購時的收發快遞等事情都可以通過機器人來幫忙解決，讓人們有更多時間享受生活，讓生活變得更加輕松和便捷。在這個過程中，其實我們想象當中的未來可能會相對遙遠，甚至有可能是遙不可及的，但是我們希望把未來從人們遙想的很多年以后發生的事最后變成明天就能發生，所以未來的生活，需要通過學術界、產業界現有技術的革新來解決現在這個時間點我們對于未來機器人在生活中扮演更多角色的還存在的問題。

教授也介紹非常多機器人前沿的領域展，比如柔性機器人與協作。當然，在產業界當中還有非常多需要解決的問題，思嵐科技的機器人解決的事自助行動或者自主定位導航等問題。因為我們知道機器人的主要的區別是要有自主駕馭的能力，與人類不同，機器人并不生來就具備這樣的能力。說到底是需要學術界和產業界共同實現這個功能。

目前服務機器人行業還處于相對比較早期的成長階段，需要有對應的成長期。機器人要實現自主導航也是非常重要的，但成本是目前最大的障礙，比如很多現在的第三方激光雷達。這樣的環境不利于我們把先進的技術放在產業界，進而將其推向消費市場當中。這就影響到家用機器人的發展進程，所以我們的目標是要將其從原先上萬元人民幣的價格區間，通過自主研發形成新的技術降低至適合推進千家萬戶，共建未來生活的水準。

另一方面，機器人有對應的眼睛、大腦，還有非常重要的小腦的部分。人類相關的運動調節是由小腦進行，對于機器人來說，不僅需要有非常聰明的大腦來與人進行交流，或者與環境進行交互，也必須自主行為、自助行動的小腦加以輔助。包括谷歌無人駕駛都是這樣的道理，小腦研發也是思嵐成立以來不斷探索的領域。因為有激光雷達以后，我們一方面將其作為標準化的模塊化，并且制定出一些利于外界去擴展使用的接口，讓機器人有了眼睛以后行動更加自主。這樣我們幻想中的美好未來就不再變得那么遙不可及，這是我們努力的方向。

前沿的人工智能實驗室如何“搞生產”？

主持人：謝謝陳士凱先生。接下來本想請孫宇先生介紹他的工作，但他待會還會和大家分享。那么他想跟兩位嘉賓提一個問題。

孫宇：我先給Daniela Rus提一個問題。MIT實驗室有許多天才、人才，您是實驗室的負責人，其中很多都是跨學科的工程師、研究者，您如何讓他們合作做一個項目呢？

DanielaRus：其實，我們沒有什么靈丹妙藥，確實我們實驗室有充滿熱情而且才華橫溢的人，這對于組織來說很重要，任何一個成功的組織都必須有人才。首先，時間是有限的，我們如何讓時間能夠被充分利用呢？我們實驗室規模大概1000多人，包括150個學院，老師們希望提高計算力，提高對大數據的處理和挖掘能力。同時也有一些人會喜歡互聯網游戲，有些人想做機器人……每一個人都有自己的理想和想做的事情，但是在我們的實驗室當中，跨學科的團隊確實需要讓他們去合作。

我們怎么做呢？我們通過不同的項目和倡議，這些項目包括學界和產業界的合作，比如說大數據，還有網絡安全。我們希望學界的人才主動參與到產業界中，鼓勵研究員們努力將自己的研究成果能夠落地。

計算機視覺技術哪個靠譜？

主持人：謝謝Daniela Rus。那么孫宇教授，你第二個問題是問陳先生的？

孫宇：你們做的激光雷達，當然非常好，但現在有兩種（激光雷達），你為什么選擇這個？

陳士凱：其實這個問題也是目前在工業界里探討非常多的問題。那對此我們主要考慮幾個方面：

一是當前這個階段，尤其是在這一兩年，學術界對于camera或者視覺的研究正突飛猛進，但是在工業界則遇到非常多問題。首先，該技術對運算的要求非常高。

第二方面是，機器人普及成本。現在學術界比較高級的功能仍有很多障礙。此外場景的變化等也是很大的挑戰。人類眼睛的感官度或者靈敏度高于我們的工藝，camera可能是一種趨勢，但是在工業中不但要吸取先進的技術，而且要更加腳踏實地去觀察這兩年最成熟的技術。工業界講究實用化，激光在學術界的研究歷史已經很長，目前正學術界已經是非常成熟的技術，但在工業界仍有很多困難。總的來說，從我們要做產品的角度出發，激光是非?？煽康募夹g，因為成本解決了。

事實上，我們認為，融合才是未來的方向，結合激光、視覺等其他技術，生成融合的解決方案。

機器人生產的成本有什么進展？

主持人：因為機器人進入生活的問題中，不可逾越的關口是成本問題，我想請教孫宇教授，現在手、眼、還有整個部分，它們在成本方面有什么進展？

孫宇：這是非常好的一個問題。機器人是在學術界開始的，在學術界當中我們可以不計成本，但中實際中，哪怕你的確不想做家務，你也不愿意花幾百萬買個機器人。

所以在最近十幾年，除了工業界，學術界也開始思考成本問題，我們希望把機器人實實在在地推向千萬家庭。在這方面，我們的確做了很多事情：一是簡化機器人的結構，另外是嘗試如何去降低電機的成本。Microsoft的成本100美元，所以眼這個問題很好的解決了。從機器人設計角度、視覺角度各個方面講，都是朝著這些方面努力。

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