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“黑镜”成真了?机器狗纽约街头上岗执法

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  作者 | Talk君

  图片均来源于网络

  在一个人类快要被机器狗赶尽杀绝的世界里,为了得到唯一的希望,你愿意付出什么?

  这是影视剧《黑镜》第四季中《METALHEAD》中发生的故事,在那个荒诞的世界中,有一种名为“铁头”的机器狗,只要周围有任何风吹草动,它就会自动启动,并立即释放一颗包含近百粒追踪器的微型破片高爆雷,只需被射入一枚追踪器,不管目标逃到天涯海角,它都会追杀到底。



  现如今,科幻作品中的情节出现在了现实生活中,上个月,纽约街头惊现一只正在巡逻执法的机器狗,这只名为“Digidog”的智能机器狗是波士顿动力公司最新的测试产品。



  这个70磅重的机器狗配备了照明灯和摄像头,使警察可以“实时看到”其周围环境,此外,它还带有双向通讯功能。

  “这只狗将拯救生命,保护人们,保护警察,这是我们的目标。”警局技术救援反应小组的弗兰克·迪贾科说道。



  随着科技的发展,机器人的普及越来越广泛,从早期的工厂,到现在的餐厅、医院、商场,机器人的出现无疑更加方便了我们的生活。

  今天talk君想跟大家分享一刻talks讲者、灵动科技Forward X 创始人兼CEO齐欧的演讲,未来的工作,机器人帮你一起完成

  一刻讲者

  齐欧

  灵动科技Forward X

  创始人兼CEO

  “机器人成为我们生活的一部分”

  

  #文字有删减,建议观看视频

  今天乐于跟大家分享一下,我们做了三年视觉自主导航机器人方面的一些思考。我个人姓齐,整齐的齐,欧洲的欧。

  在2016年的5月份,我们创立了这家企业,中文名叫灵动科技,以计算机视觉为主要传感器,最后实现体机器人和人在具体的业务场景中效率的提升,以及在场景中实现多机协同,带来整体的生产力的提高。

  说到生产力的提升,不妨跟大家分享这样一个数据。就是全美有多少个工作者?这些工作者每天在做什么?他每类的工作哪些?在什么时候可以和人机协同,和机器协同,然后达到机器对人的一个生产力的提升,更少的人可以完成更多的工作?

  所以简单看一下结论,18%的全美体力劳动者,还做的是重复性的体力工作。这部分体力工作,当你的机器有足够的能力,机器人可以与人协同之后,是可以被机器人来去取代的。换句话说,这18%的劳动者,他们可以从事未来更高级的工作,在每年有接近1%的生产力的提升,就是以前100分钟的工作,第二年99分钟,第三天98分钟就可以被完成。

  有一个数据就是65岁以上的人口,在全球在10%左右。但很难想象其实在日本这个数字是27%,并且每年这个数据还会提升。所以当生产力不够了,机器就有机会,机器人成为我们生活的一部分。

  具体来看,很快介绍一下我们的产品,那么以刚才那个为假设,我们是在做生产力机器人,目前在一个相对可完成的封闭的几万平米的空间内,我们把这些无人的叉车也好,无人的物流机器人也好,一些无人的设备,能够真正的在场景中和人协同,来达到使更少的人完成更多的工作的目的。

  具体来看,如何做一个机器人企业?无非从三点来看,软件、硬件和产品的国际化定义。具体到软件上来看,我们知道深度学习,在过去五年的时间,已经在我们生活方方面面介入进来了。其实我们在机器人方面我们会发现,机器人的视觉要能做什么?第一机器人有我们叫视觉的这样一个场景的分割能力,它知道不同的空间有不同的有效的作用,比如哪里是路,哪里是人,哪里是货架,哪里是叉车?同样它通过检测,通过追踪,它能够对这些物体做分类,并且做最终的理解,甚至它可以在识别知道人和人的不同,车和车的不同,并且我们用了神经网络加单目测距的办法,能够使机器有视觉的这种深度信息。而只用普通的传感器,就像人一样。同样,有这些信息之后,我们会把机器和这种深度学习结合在一起。一方面它可以通过机器人的移动,边移动边创造出一个场景的地图,并且做自己的定位。

  这个很抽象,但我们想一想,其实如果各位伙伴等一下散会,当你离开会场,走到酒店大堂的时候,其实你是不一定要去问人的,因为在你上来的时候,你构建了整体的空间的地图,并且你通过空间的特征点和空间的一些我们叫回环检测点,然后购进了你的定位的能力。今天这个能力在机器人身上已经可以了。

  有了这些能力,以我们一个物流场景它能变成什么样?

  在双11,无论你是在任何平台上,你定的任何的一个商品,它最终在敲门送货之前,它会有多次的物流上的一些搬运,仓储上的一些存货分拣,以及在不同的这样一个仓库中的一些流转。这些工作今天机器人已经在里头有足够的协同能力了。我们在2019年在相关的这种全球化项目中,实现了传感器的全面的业务数据的捕捉,我能够理解环境的业务,用计算机视觉能够理解作业人员的行为,并且用整体的强化学习,做作业流程的优化,整体预测未来节奏性的、规律性的业务的一些数据的增长,物体的移动、物体的搬运,人机的一个直接的协同。并且我们由于机器可以24小时工作,在非常好的效率情况下,我们一个人可以当成1.85个人来产生效率的一个提升,并且其中70%的岗位在一个确定的环境里面,可以和人协同。

  除了2B以外,给大家讲一讲,对每个人都可能有帮助的这样一个产品,这样一个你不用手去管理它的一个行李箱。

  这个产品的创新是传统的行李箱,它其实就是一个容器了,我们把这样四颗摄像头放在拉杆的位置上,所以它差不多在一米的高度,可以每颗90度,四颗360度,对环境做每秒120帧的扫描,并且我们把对人的检测神经网络放进去, 人的运动追踪放进去,把人的行走的下一个步态的一个定位,我们把预测算法放进去,所以这个机器人可以去预测人们下一步的行走的方向和角度。

  然后它去以下一步行走的方向为角度为目标,做侧面的并行移动。其实在这里头我们也用到了今天自动驾驶里头常见的一些车道线,这种并行移动的这样一些算法,使这样一个机器人能够在你侧面,在你的视野之内,它能够完成在你旁边并行移动的这样一个功能。

  这个创新首先是我们创新的一个品类,这个品类其实在全球来看过去都没有人把它做出来,并且我们有相关的一个全球的专利。并且很有趣,是我们这样一个产品,去年在北美做预售的时候,在两个月左右获得了1000万人民币的提前的收入,也获得了这样一个产品在全美的认可。

  然后另外,其实大家都看到,中间这个先生叫 LeCun,杨立昆,他是2019年图灵奖的获得者,他本人也是Facebook在它的全球AI实验室的首席科学家。LeCun先生,他在今年4月份,在纽约新世贸大厦的50层试用了我们产品,他也成为我们美国的早期的运营客户之一。他跟我们讲,他的CNN卷积神经网络在过去20年,就发明了20年,今天他真的看到一个可移动的机器人,用极小的嵌入式算力,能够实现这样神经网络的每秒120帧的运行,也超出他的想象。

  这个产品不光是科学家喜欢,并且我们在2019年也参加了一些相关的比较有时尚意义的一些活动,这个是艾美奖。再来看艾美奖的颁奖现场。坦白说我不太熟fashion行业,那个女演员我不太熟,旁边那是我们的工程师,我比较认识。所以工程师拥有了人工智能这样的产品,也受到了这些明星的一个追捧。

  总结一下,我们认为其实也回到点题,就是有了计算机视觉,有了强化学习,有了我们今天越来越多的这样一些复杂的传感器,嵌入式的算力,AI芯片,未来机器人会以什么样的时间、形态成为我们社会的一部分。我大胆做个预测,我觉得机器人它其实双足也好,形态也好,就是那种很类似人的形态的,其实是我们社会传播的热点。因为我们很难想象一个金属的家伙它可以在那翻跟头。但后来我又想了想,我和我们这个产品团队聊了一下,产品团队说,他自己说,他说我自己也不会翻跟头,但我依然可以从事99.9%的社会工作。

  所以翻跟头是不是一个机器人真正在社会中未来的的表现的能力?我们讨论之后,其实我们机器,又回到我们第一张片子,如果我们看全美18%的工作是重复性工作,我们相信其实整个亚洲这个比例会更大。而这部分重复性的工作通过人机协同,未来有更多的机器人来介入,使人去做这些有创造、有挑战,有这种职业乐趣的工作,这才是机器人进入我们生活的一个正确的方式。这是我的第一个大胆的预测。

  然后第二,这个机器人它一定会有视觉、环境理解和感知的能力,所以它可以介入我们的生活。它可以自主移动,可以手眼协同,然后可以通过语音,可以通过视觉和人做互动,并且它在一个一个场景,从封闭空间到开放空间,然后从重复性的工作到有一点和人机这样一个协同的工作,到对人的一个全面的感知和理解的机前的工作和一步逐步的进入。

  另外,我们认为这个行业未来其实很大可能,应该是一家中国企业来去做的。说来简单,就是中国有美国人都很嫉妒的制造业供应链。第二,我们有非常勤奋的工程师,我的办公室在海淀,就很难想象我每天堵车就两个时间,海淀堵车。早上8点半到10点,晚上8点半到10点半,办公室在保福寺桥附近。你拿开你的手机,你试试滴滴打车你能看到,就那两个时间段海淀是最堵的。如果大家去波士顿出差的话,会发现波士顿晚上7点以后就再也没有任何高峰了。所以考虑到勤劳勇敢的中国工程师,我们可以每周有若干天非常长的时间来去工作,这些积累其实都是一行一行代码,一个一个任务书,一个详细设计的完成,最终构成了整体的产品的组件、部件和整体的行业的快速发展,这个是人。

  第三个坦白说,各位知道其实过去的三年,也是所谓硬科技也好,这种新科技也好,发展最快的三年在中国,无论是资本的力量,无论是这些政府的各方面的福祉,无论是这些相关的媒体对我们的认可,其实都促使这个行业在过去三年有了翻天覆地的变化。所以坦白说,今天很多技术很好的毕业生,他们有非常多的就业机会,其中一些真的以技术为最核心的战斗力的这样一个企业,也是这样一个环境的变迁。所以有制造业,有勤劳的工程师,有非常好的环境。所以在下一代的技术革新上,我们能每天感受到下一代的新科技,下一代的黑科技。

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