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谷歌最爱的机器人科学家戈德堡:5G来了,未来将是云机器人的



今年3月,科创板公布了首批企业名单。在科创板企业潜在标的中,机器人相关企业成科创板最受青睐的企业之一。


随着机器人行业的高速发展,机器人与云相结合的概念于2010年首先被提出,但是由于当时互联网技术的限制,云机器人仍处于研究阶段,始终没有突破性的技术进展。但随着我国在5G通信技术上的发力,云机器人也迎来了新的发展契机。


谷歌最爱的机器人科学家戈德堡曾预言:未来将会是云机器人的天下,家务机器人、手术机器人、无人驾驶车、无人机等都将与充满资源和数据信息的远程终端相连。


肯·戈德堡是全球计算机学院排名前十的加州大学伯克利分校信息技术公益研究中心人类与机器人跨学科研究项目的主任,自动化科学研究实验室主任,工业工程与运筹学部门特聘讲座教授兼主席,联合拉加利福尼亚大学60个学科CITRIS“人与机器人”计划的主任,以及全球机器人自动化“RoboGlobal ETF”的咨询委员会成员。


戈德堡还是位受欢迎的公众演讲家,曾在世界经济论坛,谷歌,TEDx,Web 2.0,亚马逊,通用电气等活动中发表500多场主题演讲。


云机器人的第一个优势就是数据规模大。以家务机器人为例,人们希望它能自动打扫卫生,整理房间,但它所能识别的物体是有限的,当它遇到无法识别或它“不知道”的物体时,就需要求助于互联网。由于云机器人今后会和云端互联,它们就可以利用云端索引产品信息,就此识别家里的每一样东西。云端里面包含了各种产品的数据,例如图片、代码等等,机器人可以从涵盖了所有物体信息的云端中获取数据,通过这些大数据来获取产品信息、“认识”产品。


机器人是如何看世界的呢?假设机器人想清理一张桌子,它所看到的其实是非常嘈杂的界面,它的感知很粗糙,对“看到”的物体无法进行精确的操作,这是因为机器人目前还有很多“不确定性”的问题。这种问题是由多方面原因造成的,最主要的一个原因是感知的不确定性,即便使用最高清的摄像头,也很难明确物体在空间里的位置,而另一个原因是控制的不确定性。


对此,其中一种解决方案是通过数学计算对不确定性的分布进行采样,但这是一个非常复杂的计算过程。更好的方法是通过远程大数据中心进行处理和控制。我们可以把机器人和大量的计算机资源通过云端互联,然后利用已有的族群计算,做一些统计模型,再在云端进行分析。像亚马逊、微软、英特尔等巨头公司都提供云计算服务,使用云计算服务的公司就不需要面对这些不确定性。


在非洲,戈德堡教授的研究团队曾建立过一个机器人网络系统。这些机器人的设计成本比较低,主要用于教育目的,孩子们通过机器人就可以共享很多不同学科的知识。就像知识公开互享一样,云机器人的第三个优势就是资源公开共享。人们可以通过云端,共享自己的代码和设计。我们可以看到,机器人一旦互联,机器人本身就可以进行大量的知识分享,就像我们人类分享知识一样。


大量的机器人可以通过数据共享的云端一同学习某些信息,并通过这些信息提高自身的业务能力。这就是云机器人的第四个优势——高强的学习能力。


举个例子,机器人怎样拿起各种各样形状不同的东西,这在机器人行业里其实是一个巨大的挑战。如果机器人能把这件事做好,对工厂、仓库来说,这都将是个非常大的进步。


戈德堡教授已经在实体机器人上做了各种各样的实验。研究人员让一大组机械臂、机器人与服务器终端相连,让他们不断地去抓取不同的物体。之后,研究人员再把这些机器人所收集到的所有物体模型的数据储存在云端上,与其他机器人共享,让其他机器人去深度学习这些物体的数据。结果,每一个机器人通过对物体数据的不断学习,都能知道如何抓取所有测试过的物体,并且抓取的成功率非常高。


再如,特斯拉公司通过每一辆投入使用的无人驾驶车收集行车数据,大量的数据收集之后,特斯拉无人驾驶车的数据以每天一百万英里的速度增加,而更早开始的谷歌在无人驾驶方面的数据仅为两百万英里。因此特斯拉有能力凭借更大的数据资产,使无人驾驶车的学习能力呈指数型增长,最终反超谷歌。


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