灵活的手将挽救半调子的服务机器人,硅谷公司明年量产机器人手

机器人
灵活的手将挽救半调子的服务机器人,硅谷公司明年量产机器人手
麻省理工科技评论 2018年10月4日

2018年10月4日

当人类期待服务机器人 Give me a hand(帮个忙)之前,最好先给它一只或一双手!
机器人
当人类期待服务机器人 Give me a hand(帮个忙)之前,最好先给它一只或一双手!

当人类期待服务机器人 Give me a hand(帮个忙)之前,最好先给它一只或一双手!

走进银行或商场有机器人提供导览,走进医院,看到机器人在送药,最好家里也有个机器人,可以帮我们从冰箱拿罐可乐过来,这几年可以看到服务机器人领域兴起,而且大多数都是初创公司。服务机器人的概念广泛,从目前市场上的产品来看,最简单的分类可分为两种,一类是锁定家庭或个人,除了 iRobot 这种专攻做家事如扫地的机器人之外,更多其实是定位为“伙伴”、“社交同伴”的产品,比较知名的像是具有麻省理工学院(MIT)血统的 Jibo 、深圳独角兽优必选的 Alpha 2X、华硕的 Zenbo 等。

另外就是专业服务机器人,此块是依据不同行业需求创造出多种类型的机器人,像是软银(SoftBank)的 Pepper、英特尔及 Google Venture 投资的 Savioke,主要面向公共场所的人群,为酒店、零售等行业提供服务。另外,优必选的 Cruzr 机器人则是专攻教育领域,甚至还有专攻临场机器人的公司 BEAM,之前被美国政府通缉的斯诺登(Edward Snowden)有一年出现在美国消费电子展(CES)上,其实就是通过知名的 Beam 机器人“现身”在屏幕上,锁定商业视讯会议应用可说是非常利基的市场。



少了手的服务机器人,能做好服务吗?


但服务机器人领域始终是外头看热闹人多,实际愿意买单的人少,原因就在于“大家期望很高,但能做的事很少”,国内机器人龙头新松机器人高级副总裁王宏玉曾这么评论。

为什么做的事很少,其中一项原因在于缺了手。目前大多数的服务机器人通常可以移动,但普遍没有手,要不就是虽然有手,但装饰或娱乐性质远大于实际功用,能挥挥手跟人打招呼,但没法真正拿起重物。人类能处理众多工作,双手扮演着很重要的角色,因此人类在构建世界时考虑了很多手部设计,所有手机、键盘和其他工具都经过精心设计,以适应我们的手指和手掌。

由于服务机器人是身处在真实环境,与工业环境不同,工业机器手臂执行任务,每次动作都是落在相同的位置和方向,这是经过事前详细的设计跟测试,但现实生活里充满很多不确定性,服务机器人的手要能像人手般灵活运作,难度非常高,同时代表加了手成本立刻大幅增加,这就是为什么面向大众的服务机器人领域多半会舍弃机器手。

但也因为如此,缺手的机器人能做的事自然很有限,很难自主完成一整件事,例如不少饭店采用的 Savioke 机器人把餐点、清洗完的衣服送到住客房间,但还是得靠人类打开机器人的身体,取出东西,也就是说,还是必须由人类来完成最后的任务。当机器人做事“半调子”,服务做得不够好,企业感觉投资效益不大,市场就一直难以走向规模化。



机器手可负重 2 公斤,也能换抓手


不过,陆续有机器人公司注意到上述难题,开始为机器人“上手”,其中一家初创公司 Aeolus Robotics 的服务型机器人获得了不小关注,它可以手持吸尘器吸地板、拿食物给人,自己用手开门,该机器手可以拿取 2 公斤的物体,还会调整身体找到最适合的施力角度来搬运东西,此外开发人员设计了不同的抓手,以因应不同的场景需求,抓取不同的物体,这些手部功能就成了 Aeolus Robotics 与现有其他服务机器人的最大差异。

灵活的手将挽救半调子的服务机器人,硅谷公司明年量产机器人手

图|Aeolus Robotics 机器人拿起饼干盒(来源:DeepTech)

Aeolus Robotics 机器人内置了已经预先训练好的物件识别模型,以及 2D 和 3D 摄像头,当它拿起一个物体时,会根据物体的形体等信息,辨识出它手上拿取的物体是什么,并且估测空间位置,产生手臂及手掌的抓取策略,例如有多少种抓取方式、哪一个角度抓取最适合、该施多少力等。



建构知识图谱,打造机器人 AI 大脑


机器人与 AI 结合已是必然趋势,特别是在真实世界是一个复杂的环境,机器人不能只是被动接收命令,还需要一个可以判断的脑袋,Aeolus Robotics 人工智能算法负责人王圣智就是带领团队研究“知识图谱”(Knowledge Graph)技术,建立 AI 大脑。

王圣智解释,进行视觉或语音相关 AI 研究时,通常会先建立一些事前已知的知识模型,比如按照人类生活的常理,杯子通常是放在桌上,不应该出现在地板上,也很少出现在椅子上,所以,在设计机器人的大脑时,就需要描写这些物体的特性及彼此间的关联。

最简单来说,杯子、桌子、椅子各自都是节点,但杯子适合放在桌子的上面,而非桌子的下面,也不太适合放在椅子上,所以杯子与桌子的关联比较强,两个节点就会比较靠近,同理,杯子与椅子的节点就会离得较远,这就是知识图谱的基本概念。

他们先建立起这些常见场景和关联的知识图谱,当 Aeolus Robotics 机器人看到客厅地板上有一个物体,它会认为地板上不应该有东西,就过去把东西捡起来,也知道应该要把饼干放到食物柜,什么药品该放到什么位置。机器人有了手,不只是帮人类取物而已,还可以分类物体,进行收纳跟归位。而这个图谱随着输入的信息越多而扩大,并动态调整节点之间的关联强度。

灵活的手将挽救半调子的服务机器人,硅谷公司明年量产机器人手

图|Aeolus Robotics 第一代机器人(来源:DeepTech)



快速学习为机器人领域兴起的趋势


尽管机器人已经有预先训练好的大脑,但生活上物件百百种,总会遇到没学过的东西,传统机器人的做法通常得编程一系列操作,耗时之外,机器人的能力也仅限于特定活动或动作范围。没有新的编程,机器人无法超越并执行新的任务。但新一代的机器人研究可以仰赖 AI 来改善上述缺点。

Aeolus Robotics 的做法是利用快速学习(Quick Learning)技术来因应,当机器人看到一个以前没见过的新东西,快速学起来,下次辨识到这个物件就知道是什么,而且后端系统会通过云服务把学到的新知识传送至其他机器人,形成知识分享。

王圣智进一步指出,机器人近来兴起的一个趋势就是快速学习。深度学习的优点可以处理很复杂的问题,但缺点是需要的数据量非常大,许多研究者都希望找到不必使用大量数据、但效果一样好的方法,有一项议题因此变得相当火红—快速学习,其中一次性学习(One Shot Learning)堪称是终极目标,让机器人看一次就学会,但难度挑战很高,吸引了很多专家投入发展,另外也有 Few Shot Learning,看几次就学会。

“不论是 Few Shot Learning 或 One Shot Learning,那这快速学习的技术是机器人很需要的一个技术,”他强调。目前机器人公司采用的方式大概有几种,一种是如果要调整模型就送上云端去做,另一种作法是在机器人本地端处理,若复杂度高再连上云端执行。

“机器人有手,代表可以自主完成一整件事”,就是基于这个想法,Aeolus Robotics 选择从这个挑战颇大的领域下手,在功能上做出跟其他服务机器人的差异化,产品已进入第二代机种开发,除了优化物件识别、快速学习的能力,一只手也将增加为两只手、7 个自由度,目前锁定饭店、养老院的 2B 市场,预计明年量产。

目前 2B 专业服务机器人的商业模式多是采租赁方案,客户向机器人公司承租、支付月费,例如 Savioke 的 Relay 机器人费用大约是每月平均 2000 美元。Aeolus Robotics 预计未来也会是提供租赁服务,但尚未规划价格。

服务机器人行业处于前景混沌的状况,如何说服企业买一台机器人会比雇用一个员工来得划算,至少得先解决价格成本议题,才有机会迎来进入大规模商业化的一天。

麻省理工科技评论

From Tech to Deeptech