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靈活的手將挽救半調子的服務機器人 beam機器人( 二 )

機器人調子機器物體


王生智解釋說 ， 在進行與視覺或語音相關的AI研究時 ， 通常會先建立一些事先已知的知識模型 。比如 ， 根據人類生活的常識 ， 杯子通常放在桌子上 ， 不應該出現在地板上 ， 也很少出現在椅子上 。因此 ， 在設計機器人的大腦時 ， 有必要描述這些物體的特征及其相互之間的關系 。
簡單來說 ， 杯子、桌子、椅子都是節點 ， 但是杯子適合放在桌面上 ， 不適合放在桌子下面 ， 也不適合放在椅子上 。所以杯桌關系強 ， 兩個節點會更近 。同樣 ， 杯椅之間的節點也會很遠 ， 這是知識圖譜的基本概念 。
【靈活的手將挽救半調子的服務機器人 beam機器人】他們首先建立了這些共同的場景和相關的知識地圖 。當Aeolus Robotics機器人看到客廳地板上有物體時 ， 會認為地板上應該什么都沒有 ， 于是會過去撿起來 ， 知道食物柜里應該放餅干 ， 應該放什么藥在什么位置 。有了手 ， 機器人不僅可以幫助人們拿東西 ， 還可以分類、儲存和歸還 。該圖隨著更多信息的輸入而擴展 ， 并動態調整節點之間的相關強度 。

圖| |風神機器人第一代機器人(來源:DeepTech)
快速學習為機器人領域興起的趨勢雖然機器人已經有了一個預先訓練好的大腦 ， 但是生活中有成百上千的物體 ， 總有沒有學過的東西 。傳統機器人通常必須對一系列操作進行編程 。除了耗時之外 ， 機器人的能力僅限于特定的活動或動作范圍 。沒有新的編程 ， 機器人無法超越和執行新的任務 。但是新一代機器人的研究可以依靠AI來改善上述缺點 。
風神機器人的方法是使用快速學習技術來應對 。當機器人看到從未見過的新東西時 ， 學習速度很快 ， 下次識別到這個物體時 ， 就會知道是什么 ， 后端系統會通過云服務將學到的新知識傳輸給其他機器人 ， 形成知識共享 。
王生智進一步指出 ， 最近機器人的一個上升趨勢是快速學習 。深度學習的優點是可以處理非常復雜的問題 ， 缺點是需要的數據量非常大 。很多研究人員希望找到一種不需要使用大量數據的方法 ， 但效果也一樣好 。因此 ， 一個話題變得相當熱門——快速學習 ， 其中One Shot Learning是最終目標 ， 機器人可以學習一次 ， 但難度和挑戰性都很大 ， 吸引了很多專家投入開發 。另外還有《少拍學習》 ， 只能看幾次 。
他強調:“無論是少拍學習還是一拍學習 ， 那么這種快速學習技術都是機器人非常需要的技術 。目前機器人公司采用的方式大概有幾種 。一種方式是將模型發送到云端進行調整 ， 另一種方式是在機器人本地端進行處理 ， 復雜度高的話再連接到云端執行 。
“機器人有手 ， 代表可以獨立做整件事”就是基于這樣的想法 。Aeolus Robotics選擇從這個具有挑戰性的領域開始 ， 與其他服務機器人進行功能上的區別 。產品已進入第二代車型開發 。除了優化物體識別和快速學習的能力外 ， 一只手將增加到兩只手和七個自由度 。目前鎖定在酒店、養老院的2B市場 ， 預計明年量產 。
目前 ， 2B專業服務機器人的商業模式多采用租賃方案 ， 客戶從機器人公司租賃 ， 按月付費 。例如 ， 薩維克的接力機器人平均每月花費約2000美元 。Aeolus Robotics預計未來將提供租賃服務 ， 但尚未規劃價格 。
服務機器人行業處于混亂狀態 。如何說服企業購買機器人比雇傭員工更劃算 。至少要先解決價格和成本問題 ， 才有機會進入大規模商業化的那一天 。
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