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AIR 056|学术界和工业界专家眼中的机器人关键技术和趋势

发布于:2024-06-18 编辑:匿名 来源:网络

人工智能和机器人的讨论热度让外人仿佛雾里看花。

那么,对于机器人的应用和发展等更现实的问题,学术权威和行业领袖是如何看待的呢? CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会首届机器人与无人机圆桌论坛对此进行了讨论。

主持人《电脑报》创始人、前社长、曾任天机网董事长的陈宗周先生、南佛罗里达大学计算机科学与工程学院教授、斯坦福大学客座教授孙宇、士兰科技陈士凯、麻省理工学院机器人实验室主任、IEEE、AAAI Fellow、美国国家工程院院士 Daniela Rus 参与了讨论。

实现机器人未来生活的关键:低成本和小脑研究 主持人:首先请陈士凯先生告诉我们三个关键词,一是未来,二是生活,由你来谈什么你知道。

陈士凯:我知道今天圆桌会议的主题是机器人的未来生活,所以把这三个关键词放在主题中是非常合适的。

因为当每个人想象人类生活的未来时,都不会缺少机器人。

事实上,士兰科技这样的公司为何成立?当我们开始畅想人类生活的未来时,我们想象:如何才能让机器人在人类生活中承担起自己的工作,同时又能够与人类和谐相处?对于未来和生活,我们期望生活中繁琐的事情,比如做家务、照顾老人孩子、网购时收发快递等,都可以由机器人来解决,让人们有更多的时间享受生活,让生活变得更简单、更便捷。

在这个过程中,其实我们想象的未来可能是比较遥远的,甚至可能是遥不可及的,但是我们希望把未来从人们想象的很多年后发生的事情变成明天就可以发生的事情,所以未来为了改善我们的生活,我们需要对学术界和工业界现有的技术进行创新,解决目前仍然存在的问题,即未来机器人如何在我们的生活中发挥更多作用。

教授还介绍了机器人技术的许多前沿领域,如柔性机器人、协作等。

当然,行业还存在很多问题需要解决。

士兰科技的机器人解决自助作业或自主定位导航等问题。

因为我们知道,机器人之间的主要区别在于自我控制的能力。

与人类不同,机器人并不是生来就具有这种能力。

归根结底,实现这一功能需要学术界和工业界共同努力。

目前,服务机器人产业还处于相对早期的成长期,需要相应的成长期。

对于机器人来说实现自主导航也非常重要,但成本是目前最大的障碍,比如目前很多第三方激光雷达。

这样的环境不利于我们把先进的技术放到行业中,然后推向消费市场。

这影响了家用机器人的发展进程,所以我们的目标是通过自主研发新技术,将其从原来的几万元的价格区间降低到适合推动千家万户构建未来生活的水平。

另一方面,机器人有相应的眼睛、大脑和非常重要的小脑。

人类相关的运动调节是由小脑进行的。

对于机器人来说,不仅需要非常聪明的大脑来与人交流或者与环境互动,还必须得到小脑的辅助来进行自主行为和自助行动。

谷歌的自动驾驶也是如此,小脑研发也是士兰微成立以来一直在探索的领域。

因为激光雷达推出后,一方面我们把它作为一个标准化的模块,开发了一些有利于外界扩展使用的接口,让机器人有了眼睛之后可以更加自主地行动。

这样,我们幻想中的美好未来就不再变得那么遥不可及。

这是我们努力的方向。

前沿人工智能实验室如何“搞生产”?主持人:谢谢陈士凯先生。

接下来我想请孙宇老师介绍一下他的工作,不过他稍后再跟大家分享。

然后他想向两位客人问一个问题。

孙宇:我先问Daniela Rus一个问题。

麻省理工学院的实验室里有很多天才和才华。

你是实验室的领导。

他们中的许多人是跨学科的工程师和研究人员。

你如何让他们在一个项目上进行合作? Daniela Rus:实际上,我们没有任何灵丹妙药。

确实,我们的实验室里拥有充满激情和才华横溢的人才。

AIR 056|学术界和工业界专家眼中的机器人关键技术和趋势

这对于组织来说非常重要。

任何成功的组织都必须有人才。

首先,时间是有限的,怎样才能充分利用它呢?我们实验室大约有很多人,包括一个学院。

老师们希望提高计算能力,提高大数据的处理和挖掘能力。

同时,也有一些人喜欢网络游戏,还有一些人想做机器人……每个人都有自己的理想,有自己想做的事情,但在我们实验室,跨学科的团队确实需要让他们能够合作。

我们如何做到这一点?我们通过不同的项目和举措开展工作,包括学术界和工业界之间的合作,例如大数据和网络安全。

我们希望学术界的优秀人才积极参与到产业界,鼓励研究人员努力将研究成果落地。

哪种计算机视觉技术可靠?主持人:谢谢丹妮拉·罗斯。

那么孙宇教授,您的第二个问题是问陈先生的?孙宇:你们做的激光雷达当然很好,但是现在有两种(激光雷达)。

你为什么选择这个? 陈士凯:其实这个问题目前业界讨论得很多。

对此,我们主要考虑几个方面:第一,现阶段,特别是近两年,学术界对相机或者视觉的研究正在突飞猛进,但在工业界,我们遇到了很多问题。

首先,这项技术对计算量的要求非常高。

第二个方面是机器人普及的成本。

学术界要实现更高级的功能仍然存在许多障碍。

此外,场景的变化也是很大的挑战。

人眼的感官或敏感度高于我们的技术。

相机可能是一个趋势,但在行业中我们不仅要吸收先进的技术,更要脚踏实地的去观察这两年最成熟的技术。

业界注重实用性。

激光在学术界有着悠久的研究历史。

现在在学术界已经是一项非常成熟的技术,但在工业界还存在很多困难。

总的来说,从我们要做的产品来看,激光是一个非常可靠的技术,因为成本解决了。

事实上,我们认为融合是未来的方向,结合激光、视觉等技术产生融合解决方案。

机器人生产成本发生了什么变化?主持人:因为当机器人进入我们的生活时,不可逾越的障碍就是成本。

请问孙宇教授,手、眼、整个零件的成本有什么进展?孙宇:这是一个很好的问题。

机器人始于学术界。

在学术界,我们可以不计成本地去做,但现实中,即使你真的不想做家务,你也不愿意花几百万买一个机器人。

因此,近十年来,除了工业界,学术界也开始思考成本问题。

我们希望将机器人推向千家万户。

在这方面,我们确实做了很多事情:一是简化机器人的结构,二是尽量降低电机的成本。

微软花了1000美元,这个问题就很好解决了。

从机器人设计和视觉的角度来看,我们正在朝着这些方面努力。

AIR 056|学术界和工业界专家眼中的机器人关键技术和趋势

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