罗仁权:人工不会被快速替代 我们需要要高智能的机器人

机器人,罗仁权
由北京市人民政府、工业和信息化部、中国科学技术协会主办,中国电子学会、北京市经济和信息化委员会、北京经济技术开发区管委会承办的2018世界机器人大会于8月15日到19日在北京举行。本届大会以“共创智慧新动能,共享开放新时代”为主题,邀请到了机器人领域的国内外顶尖专家开展交流和探讨。
 
8月18日的论坛话题为“市场前景与投资”,来自台湾大学讲座教授、IEEE工业信息期刊总主编罗仁权就“面向AI和IoT新时代的机器人新商机”进行了主题演讲。
 
罗仁权认为2018年,在工业应用方面,很多工厂仍然还有人工劳动力,比如iPhone的制造工厂、特斯拉的工厂,但未来会有更多的机器人在这些工厂里面工作,一方面能够降低成本,另一方面能够保证产品品质的稳定性。
 
另外,随着相关技术的不断发展,罗仁权还谈到要想让机器人变得非常智能,需要通过融合多个传感器以及编码器,让机器人感知周围环境并实现高度自动化。我们需要对机器人行动路径规划技术进行规划,让机器人绕过障碍,完成相应的任务,这才会使得工业机器人变得更好。
 
以下为罗仁权演讲实录:
 
罗仁权:非常高兴,也很荣幸来到这里,感谢世界机器人大会的主办方邀请我参加此次大会。因为今天的演讲时间有限,我大概有三十分钟的时间为大家讲一讲机器人、物联网和人工智能,也就是AIoT。
 
正式开始主题之前,大家要知道,无论是服务型机器人、工业型机器人还是特种机器人,很多都是应用于制造行业,投入产出比非常高。可以看到制造、信息和农业这几个行业都是这样的行业。这是过去的十年当中机器人和自动化系统的专利情况,可以看到专利数量增加了3倍,也就是说这些领域创新是更多的。
 
现在是2018年,在工业应用方面,很多工厂仍然还有人工劳动力,比如iPhone的制造工厂,仍然还是需要很多人力。这是特斯拉的工厂,希望未来会有更多的机器人在这些工厂里面工作,一方面能够降低成本,另一方面能够保证产品品质的稳定性。这些机器人已经可以在医院当中行走了,能够运输一些废料及垃圾,还可远程控制为病人诊治,所以应用的领域还是很多的。
 
按地区划分的话,所有这些图片都在朝着右上角发展,即工业机器人市场都在持续快速增长。服务机器人在未来增速会是现在的4倍,目前来看趋势仍然在不断上涨。亚洲是目前为止增速最快的市场,欧洲是服务机器人规模最大的市场,日本其实更为乐观,认为2022年工业机器人市场规模会是目前的2倍,而对服务机器人的市场估计更加乐观,到2022年会增加20倍。
 
来看技术发展的情况,最开始都是编程型的机器人,也就是完成编程规定的任务,基本与外界环境没有互动,有外力介入的话可能就无法反应。在此基础上我们做了一些初级智能机器人,可以和外部环境有一点互动。现在人们要高智能的机器人,必须达到非常智能,甚至能够自我学习、自己掌握知识,也能够和外界环境进行很好的互动,这是非常热的话题,也是非常难的领域。
 
技术一直在向前发展,这里总结出了四点:要想让机器人变得非常智能,需要通过融合多个传感器以及编码器,让机器人感知周围环境并实现高度自动化。我们需要对机器人行动路径规划技术进行规划,让机器人绕过障碍,完成相应的任务,这也使得工业机器人变得更好。
 
欧盟是机器人非常大的市场,欧盟委员会也是希望将机器人纳入到监管的内容当中,因为希望保证机器人的安全。要有机器人和人之间的协作,以及机器人和人之间不会出现安全问题,所以需要利用AI技术,未来机器人可以在工作场合跟我们共同工作。
 
现在大家都在谈智能制造,也就是都希望降低成本,能够帮助你的客户创造更多的价值。过去我们更多关注的是劳动力成本,可能过去劳动力成本比较低,现在人们已经不再关注这个事情了,大家更关注的是如何能够改善价值链,如何能够创造创新的技术,通过技术提高效率,这也是很多国家都在朝着这个方向发展的原因。美国总统特朗普也希望让更多的制造产业回归美国,包括苹果和Google的制造产业,我们要考虑如何让更多的机器人进入工厂当中。
 
这里显示的是智能制造相关的技术,包括智能传感器和机器人、大数据、物联网、人工智能、数字制造等等,这些都是非常重要的技术领域,也都是促成智能制造的因子。
 
谈到“工业4.0”,尤其是在工厂中实现“工业4.0”,需要机器之间的互联。机器在运行时的温度会越来越高,要安装更多的传感器收集数据并监测各种控制器。可以充分利用这些数据预测机器的运转程度是否健康,之后还需要使用MES制造管理系统,也就是机器使用的时间越长,越需要对它进行更好的管理和测试,制造新的机器的时候从设计、制造、测试、完工,交付到客户手里的时候是整个的流程,客户还要给予反馈,ERP指的是公司可以监控整个公司的运行。
 
现在我们生活在一个互联网的世界,图中从左到右是演进,大型主机、微型电脑、个人电脑和移动互联网,今后是M2M机器到机器,也就是物联网,所有的物体都要联系到一起。大家知道阿里巴巴所做的线上和线下的整合,物联网的发展也是今后的趋势。IoT的市场发展是在激增的,86%的硬件都被物联网所占据。可以看到AI加上IoT才能够给整个系统赋能,AI市场变得越来越大,整个会议上我们听到了很多有关AI的话题,包括AI赋能以及市场规模。
 
这是深度卷积神经网络,我们都知道神经网络技术,但有些之前的工作要做,也就是深度卷积神经网络需要做好准备,输入这些信息以后,通过特征矢量就可以实现最后信息的识别分类和输出,这张图其实就是具体实施的过程。
 
看到不同物体的时候,比如三明治或者水和剪刀,机器人的AI系统会从不同的角度进行学习,然后就可以识别并捕捉这些物体,这是一项非常有意思的工作。当然,这种识别是非常成功的,0.8和0.9表示信心指数,如果是1就说明是100%。
 
最近我们做的研究是如果安装各种各样的雷达和传感器的话,这是一个拓扑图的产生机制,如果是服务机器人的话,传统来说我们会让它到达某一点,因为有的时候机器人并不需要这样的信息,比如需要机器人从这扇门出去,但有的时候放了一个垃圾桶,正好把门挡住了,机器人搞不清楚就不知道怎么走了,所以最好就是要有一个机器人,可以在这张拓扑图的基础上自动导航。
 
这种机器人是跟Kiva类似,可以举起150公斤的东西,我们也实施了一些防碰撞的机制,混合意味着激光雷达和视觉形象的结合。我们还有不同类型的机器人,人形机器人是用轮子驱动,这是在我们实验室当中的实验,红点是其中的一些节点,机器人会根据指示进到不同的房间,导航的过程当中可以防碰撞。有的时候让机器人上床睡觉,可机器人不知道床是什么,因此需要让机器人提前进行语意学习,可以看到机器人识别周围的物体。我们会告诉机器人这是起居室、房间和卧室,左边就是一张拓扑图,里面会体现出房屋的分割情况,所以机器人会变得更加智能,而且也对环境更加熟悉。要让这样的服务机器人真正工作的话,这是必须要解决的首要问题。
 
这里放了几个支柱,包括物联网、机器人和大数据。机器人不断移动、不断工作,可以产生大量的数据。移动机器人可以和人互动,也可以和环境互动,所以在不断产生数据。物联网可以实现万物互联,也会产生数以十亿计的数据,利用这些数据再反馈给AI,我们要做的事情就是把物联网和大数据结合起来。我们有很多不同层次的任务,过去直接可以把数据发到云计算当中,但要意识到它的时间敏感性,比如在过马路的时候现在是绿灯,把信息发到云当中,云再给予反馈,但如果云的反馈速度比较慢的话就变成红灯了。
 
AIoT技术,也就是人工智能+物联网,可以使工业价值链、行业价值链升级,也能够实现生态系统的升级。要对整个消费电子产品进行重塑,工业价值链、行业价值链会发生巨大的变化。可以看到这是一些终端设备,然后是一些门户和边缘服务器,还有边缘集群,最后是云。很明显,目前市场的机会是很多的,市场对轻量化、反应快的IC芯片的需求很大。
 
明年5G的移动网络将会推出,可以想象它的速度是4G的20倍,3个小时的电影几秒钟就能够下载,非常强大,到时候沟通也会非常快速,整个业务都会发生变化。未来我们可以使用5G移动系统,而且可以直接控制机器人。大家都在谈AI和IoT,但这条路并不平坦,但你也不是一个人在战斗,大家都在思考AI+IoT的问题,确实是一个新的业务,今后也要改变它的模式,我们必须要面对它,不仅仅是IT、数字和创新的问题,而是一个商业问题。
 
作为工程师,我们总是在想我们的客户需要什么,但不知道他们真正的希望是什么,怎样通过我们市场的洞察来实现颠覆性的创新?所以市场的洞察非常重要。我们要把技术的洞察和市场的洞察结合在一起,它们之间的重叠部分就是我们的舒适点。如果我们购买咖啡豆的话是比较便宜的,如果去了星巴克就会比较贵了。这里显示的是技术、客户体验和可持续的商业模式,商业模式是让你盈利的。这里我们一定是以人为中心的,服务机器人尤其如此。
 
查尔斯达尔文说过,不是最强壮的人能够生存下来,也不是最聪明的,而是最能够适应变化的。每个人都会想,不要让我工作更努力,我希望大家都能够更有创意、更加聪明地工作。
smarthome
我们关注自动驾驶领域的价值发现和趋势,如果你希望寻求报道,欢迎随时和我们联系。