英特尔:机器人4.0白皮书

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2019年6月27日,在南京召开的"国际人工智能与机器人创新生态大会"上,英特尔联合达闼科技、新松机器人、科沃斯商用机器人共同发布《机器人 4.0 白皮书 》。该白皮书结合全球机器人发展现状与未来的发展趋势和诱因,提出了一个基于云-边-端融合的机器人系统和架构。

自从1960年世界上诞生了自动化机械以来,到目前为止,机器人大体经历了3个发展阶段。

机器人 1.0(1960-2000), 机器人对外界环境没有感知,只能单纯复现人类的示教动作,在制造业领域替代工人进行机械性的重复体力劳动。机器人 2.0(2000-2015), 通过传感器和数字技术的应用构建起机器人的感觉能力,并模拟部分人类功能,不但促进了机器人在工业领域的成熟应用,也逐步开始向商业领域拓展应用。机器人 3.0(2015-),伴随着感知、计算、控制等技术的迭代升级和图像识别、自然语音处理、深度认知学习等新型数字技术在机器人领域的深入应用, 机器人领域的服务化趋势日益明显,逐渐渗透到社会生产生活的每一个角落。在机器人 2.0 的基础上,机器人 3.0 实现从感知到认知、推理、决策的智能化进阶。

当前,正处于机器人3.0阶段,全球机器人市场规模持续扩大,工业机器人市场增速稳定,服务机器人增速突出。但是,要达到大规模商用,做到产业化部署,还有很多难点需要解决。

首先,机器人目前的能力不能满足用户期望,缺少关键场景。得益于人工智能带来的红利,近年来机器人感知能力提升明显, 可以通过视觉进行人脸识别,做语音交互。但是要真正替代人类的劳动时间,做一些实际工作,机器人除了要具备感知能力,还要能够理解和决策。机器人需要有记忆、场景理解的能力,拥有知识,才能够优化决策, 自主实施工作,并进行个性化演进。目前的机器人依然缺少令人瞩目和必不可少的应用场景,大部分人对于在家中拥有一个机器人没有很高的兴趣。在机器人提高自身能力,完成特定和复杂问题之前,这一比例将维持低水平。

其次, 价格高,不成规模。传感器和硬件的价格一直在下降,但是机器人的价格依然很高,不能被广泛的市场用户接受,没有形成市场规模。扫地机器人由于较低的价格,目前快速的进入大众家庭。但是对于大多数类别的机器人,特别是具有更强功能、高精度移动底盘、机械臂的机器人,价格依然是一个痛点。

第三, 隐私、安全和数据保护问题亟待解决。随着机器人的应用领域越来越广泛,其物理安全和用户的数据安全问题更加凸显。在与机器人的交互过程中,机器人会不断收集用户的图像、语音、行动数据进行导航和决策,这些数据有的在本地处理,有的在云端处理,人们对这些数据的安全抱有疑虑。对于能够自由移动的服务机器人和拥有机械臂的工业机器人,保证机器人自身的物理安全,不被恶意攻击, 避免造成人身伤害也至关重要。

这些难点,将在机器人4.0时代逐一得到解决。

类似互联网的三级火箭发展模式,第一阶段——关键场景, 把握垂直应用,提高场景、任务、能力的匹配,提高机器人在关键应用场景的能力,扩大用户基础;第二阶段——人工增强,通过加入持续学习和场景自适应的能力,延伸服务能力,取代部分人力,逐步实现对人的替代,让机器人的能力满足用户预期;第三阶段——规模化, 通过云-边-端融合的机器人系统和架构,让机器人达到数百万千万级水平,从而降低价格成本,实现大规模商用。

《白皮书》提到,几种关键技术的落地实施将预示着机器人4.0的到来。
  • 人工智能技术的进一步演进与优化。人工智能自1956年被正式提出,到现在已经有60多年的发展了。人工智能在很多方面已经做到了产品级应用。但是对于机器人行业来说,人工智能还存在不少亟待解决的问题。现在很多人工智能应用还比较单一、分散,而真正的人类智能则是有机地结合了多种方法并进行选择应用的结果,未来的人工智能需要走这个方向才能进一步突破。机器人领域的应用对人工智能提出了尤其更高的要求,这也就需要在人工智能领域取得更多的突破。
  • 基于5G的高流量、低时延的大连接。5G 是第五代移动通信技术的简称,2019 年 6 月,国内正式发布了 5G 的牌照,中国移动、 中国联通、 中国电信和广电开始了商用部署。5G 实验网峰值速率可以达到 10Gbps, 在密集部署城区平均速率达到了100Mbps,在低时延模式下, 5G终端和基站传输时延达到 1毫秒以内。除了网络传输能力的提升, 5G 还制定了非常灵活的空中接口和核心网标准,增强了对不同业务支持的能力。对于云端机器人应用,既有时延和可靠性要求不高的应用,比如数据备份、 训练数据的采集等等,也有实时视频传输交互,还有对时延和可靠性要求非常高的机器人的运动控制、远程操控等等。这些应用,可以在 5G 网络上,通过灵活的配置得到更好的支持。


  • 云端大脑与边缘计算对机器人的增强与提升。2010 年提出的云机器人概念引入了云端大脑,机器人尝试引入云计算、云存储及其它云技术,达到机器人融合基础设施和共享服务的优点。相比于独立的机器人本体,连接云端大脑后的机器人拥有以下四个核心优势:信息和知识共享,平衡计算负载,协同合作,独立于本体持续升级。边缘计算的引入将解决终端能力受限和云计算的实时响应的问题,增强机器人云端大脑的实时响应能力,对于满足机器人 4.0 的要求十分关键,比如实时的推理、 场景理解、 操控等等。


总结下来,为解决产业化的诸多难题,结合新兴技术的发展趋势,机器人 4.0 主要有以下几个核心技术,包括云-边-端的无缝协同计算、 持续学习、 协同学习、 知识图谱、 场景自适应和数据安全。

机器人4.0需要具备这样的一些特点与能力储备:
  • 云-边-端一体的机器人系统是面向大规模机器人的服务平台,信息的处理和知识的生成与应用同样需要在云-边-端上分布处理协同完成。
  • 要支持动态的任务迁移机制,合理的根据业务需求将不同的任务迁移到云-边-端,实现云-边-端的无缝协同计算。
  • 还需要加上持续学习和协同学习的能力,才能使得机器人能够适应更复杂的应用场景
  • 还需要建立动态和个性化的知识图谱,和感知、 决策紧密结合, 并帮助实现更高级的持续学习能力。
  • 需要具备场景自适应技术,通过对场景进行三维语义理解的基础上,主动观察场景里人与物的变化,并预测可能发生的事件,从而产生与场景发展相关的行动建议。
  • 需要具备数据从采集、传输、处理到存储等等全栈的安全机制。



而专门针对于工业机器人来说,工业机器人呈现出以下三个方面的发展趋势:

1)泛在互联。由于以 AGV 为代表的移动工业机器人将在未来广泛使用,高可靠、高并发和低延迟的无线接入方式将成为工业机器人云平台的重要接入方式(包括环境的参数,多种设备接入的需求);

2)云端融合。一方面,工业机器人的功能越来越强大,智能化程度越来越高,同时随着大数据、云计算和人工智能技术的快速发展,把基于大数据的智能化计算移到云端实现是工业机器人的重要发展趋势(工业机器人现场的数量的剧增,对分布式存储和处理的需求);

3)智能服务。工业机器人发展至今,在工艺过程优化、远程监控、状态分析和预测性维护等生产使用环节积累了大量的数据和规则,如何利用机器学习和云计算技术将这些海量数据、规则和知识形成机器人的智能服务,成为工业机器人云平台发展的必然要求(全生命周期的管理)。


边缘计算和云计算的结合,将突破终端的计算能力和存储的限制,提高 AI 算法的训练和推理能力,比如提升精度和降低训练时间。同时将大部分机器人的智能布署在边缘和云端,通过协作和不断的训练,持续不断的提高机器人智能,比如通过边缘计算能更好的支持实时的多机协作,支持实时的知识图谱提取、理解和决策,持续不断的提高机器人的智能。边缘计算和云计算还可以解决机器人终端升级维护的困难,在机器人本体的生命周期内不断升级,提高机器人的能力, 增强数据安全和隐私保护, 充分利用摩尔定律带来的性能提升。

最后,呼吁一下大家,协同创新与合作共赢,才是大势所趋。在机器人 4.0 演进过程中, 要摆脱线性思维,建立跳跃式发展框架。

在共享计算、存储、通信资源基础上,智能算法持续从(云端)大数据和(本地端)个性化数据中抽取知识,逐步从特定场景适应到通用场景,最终实现机器人即服务(Robot As A Service)的长期愿景。机器人技术是多学科交叉的科学工程, 涉及机械、电子、计算机、通信、人工智能和传感器,甚至纳米科技和材料技术等。毫不夸张地说,智能机器人是人工智能应用“皇冠上的明珠”。

虽然未来总是充满不确定性,我们坚信 AI与 5G 的互相促进是机器人规模化发展的必经之路。希望机器人 4.0 白皮书中阐述的核心技术、 云边端融合的系统框架和机器人跳跃式发展的思路,可以引领机器人技术和产业发展的方向。云端大脑和安全专网的实践和思考,以及智能制造和商业应用领域的经验解析,能够优化实施路径,让机器人尽快大规模地走进各行各业,走进千家万户!(权威研究报告,关注微信ID: 知识库)


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