离机动战士有多远?详解智能机器人的发展与挑战

提到“机器人”,你最先想到的是什么?变形金刚?Macross、EVA、机动战士高达?还是星球大战里的R2-D2?可惜的是,这些在萤幕上屌到掉渣的机器人们,除了能在电视上看到之外,也就只能在漫画书里过过眼瘾了。

现实中的机器人离梦想中的还很远,别说擎天柱、零号机、RX-78了,就是连R2-D2这样机智、勇敢并时不时卖卖萌的人工智能,也只是造出了型而无法得其神。

“Robot的中文释义虽然是机器人,但在英文语意中,Robot没有哪怕一点关于‘人’的意思”,这是国际人工智能联合会主席Manuela M.Velso博士在前不久刚刚结束的“RoboCup 2015机器人世界杯产业峰会”上回答媒体提问时所谈到的。

联系到现实世界中,并不是只有动漫中的变形金刚、高达这样的人型人工智能才叫机器人。除此之外,机器人还包括工业机器人与特种机器人(服务机器人)两大类,而在这两个大类下面,还包括了众多细分类型的机器人。在这些分类中,它们虽然都叫机器人,但并不都是以人型的方式出现,比如现在已经实现家庭化普及的扫地机器人就是很典型的非人型机器人代表。

机器人分类

相对于其它产业而言,机器人产业的发展速度并不快。一方面源于它所涉及到技术、硬件、研发等诸多方面都有极为严苛的要求,另一方面则是至今还没有形成足够完善的产业链,尤其是与成熟的电脑产业链相比,机器人(民用)的生态圈只能说是处于起步阶段。

理想与现实总有差距,而机器人世界的现实与理想天差地别,理想中机器人应该是高大威猛、灵动自如,纵不能遨游太空,至少也可上天入地,闲时可做私家车,战时可以敌万人,而现实呢?甚至连R2-D2那样的聪明、勇敢都难以做到。那么如今的机器人产业到底发展到什么程度?瓶颈又在哪里?未来会不会有机动战士高达出现呢?今天就让我们围绕这些问题展开讨论吧。

20世纪的神奇100年

20世纪伟大的发明有很多,机器人则是处于这座金字塔的顶端。它是高级整合控制论、机械电子、计算机科学、材料科学和仿生学等多门高精尖学科的综合型产物。光看这些词汇,我们就能够感受到逼格有多高了。

上世纪初期,捷克斯洛伐克作家卡雷尔·恰佩克在他的科幻剧本《罗萨姆的万能机器人》中,根据Robota(捷克文,原意为“劳役、苦工”)和Robotnik(波兰文,原意为“工人”),创造出“Robot(机器人)”这个词,从此,世界上有了对人工智能更接地气的称呼。

卡雷尔·恰佩克创造了Robot这个单词

1911年美国纽约世博会上展出了西屋电气公司制造的家用机器人Elektro。它由电缆控制,虽然不会做家务,但它可以行走,会说77个字,甚至可以抽烟,从此,人们对机器人的憧憬更加具象化。

1912年在整个机器人发展历史上是极为重要的一年。美国科幻巨匠阿西莫夫在它的小说《我,机器人》引言里提出“机器人学的三大|法则”,虽然这只是科幻小说里的创造,但后来却成为学术界默认的研发原则,即“机器人三定律”。

1914年美国人乔治·德沃尔制造出世界上第一台可编程的机器人(机械手)(即世界上第一台真正的机器人),并注册了专利。它能够按照不同的程序从事不同的工作,机器人第一次具备了通用性和与灵活性。

在20世纪最初的二十年里,机器人由科幻走向现实,许多后世的准则、定理都诞生于这个时期,从而也成为近现代机器人产业的萌芽期。

时间来到1959年,德沃尔与美国发明家约瑟夫·英格伯格联手制造出第一台工业机器人,并成立了世界上第一家机器人制造工厂Unimation。由于英格伯格对工业机器人的研发和宣传做出了巨大贡献,因此他也被称为“工业机器人之父”。

从这一时期开始,虽然机器人在很长一段时间里并未被鲜明的划分出类别,但却悄然在工业与非工业的岔路口分道扬镳,逐渐形成了今天的细分市场。

时间再回溯到1962年-1963年,传感器的应用提高了机器人的可操作性。人们试着在机器人身上安装各种各样的传感器,包括1961年恩斯特采用的触觉传感器,托莫维奇和博尼于1962年在世界上最早的“灵巧手”上用到了压力传感器,而1963年麦卡锡则开始在机器人中加入视觉传感系统,并在1964年,帮助MIT推出了世界上第一个带有视觉传感器,能识别并定位积木的机器人系统。从这一阶段开始,机器人具备了基础的“感知”能力,在机器的基础上,它更加趋于“人”的意义,机器人开始向智能机器人进化。

同时,从20世纪60年代开始,以美国麻省理工学院、斯坦福大学、英国爱丁堡大学等为代表的一流学府陆续成立了机器人实验室。从而使机器人研发具备了更为广泛、更加坚实的基础。

此后,从20世纪70年代至今,几乎每隔一段时期都会有更为出色的机器人出现在世人面前,比如率先在家庭用户中普及成功的索尼公司推出的犬型机器人AIBO(爱宝);在比如近些年大红大紫四处演出的本田ASIMO;以及美国iRobot公司推出的目前销量最大、商业化最彻底的家用扫地机器人Roomba等等。

虽然至今依旧没有机动战士高达、变形金刚们出现,但回过头来看的话,机器人产业用了整整一个世纪的时间,从科幻彻底走向现实,从工厂逐步进入家庭。这,已经是一次巨大的飞跃了。

那么,如今的机器人产业现状如何呢?我们不妨从机器人的分类来谈谈。

工业机器人成熟,占比最大

首先,目前整个机器人产业占比最大的是工业机器人,而工业机器人的技术又相对更加成熟。

在工业机器人当中,机械臂所占比重极大。目前世界上主要的机械臂生产商来自日本与德国,这主要是因为机械臂中的核心部分质疑的减速器,其主要制造商大都来自日本与德国,如拥有400多年历史的日本住友集团,其影响力达到了一旦住友停止生产减速器,那么全球机器人产业都可能会陷入停滞状态的地步。

由此可见,机器人产业与其它产业不同的是,掌握核心技术的厂商非常稀有,几乎没有可能被山寨。

以德国KUKA为代表的工业机器人可以实现高精度作业

民用机器人刚刚普及

在非工业机器人分类中,民用机器人是近年来才开始普及的,其中最具代表性的就是科沃斯的扫地机器人。其它民用机器人的普及还有很长的路要走。

那么为什么扫地机器人能够普及呢?

其一,价格便宜。各类型民用机器人无法在民间普及,最大的原因在于其成本、售价高昂,少则10万元,多则数十万、上百万,普及起来并不容易。

其二,能够帮人做不想做的事情。没有多少人会觉得我天生就喜欢扫地,同时扫地这项工作多数时候除了能让环境变得更好一些,对人自身并没有什么助益,而使用机器人去完成这项“无意义”的工作,就显得颇为必要了。

普及度最高的民用机器人,科沃斯扫地机器人

其实在科沃斯之前,索尼于1999元开始制造的机器狗Aibo曾经掀起了一段热潮。这款宠物机器人一上市就销售一空,在1999年到2006年之间,索尼销售了总共超过15万只Aibo,然而索尼后来以公司业绩不佳、削减开支、以及缺少零部件为由停止了Aibo的生产,结束了一段民用机器人的神话。

智能机器人是未来方向

其实无论是工业机器人还是非工业的扫地机器人、宠物机器人等等,都与理想中的机器人相距甚远。人们一方面担心人工智能拥有“智慧”之后对人类本身造成威胁,同时又希望冰冷的机器人能够做到善解人意,能够帮助人们排忧解难,因此,现在以及未来机器人产业的主要方向,就是智能机器人的发展。

本田ASIMO人见人爱,但造价高达百万美金,演出一次的费用数万美金

智能机器人的发展需要大量先进传感器的支持,同时需要大数据、云计算、互联网+、人工智能等技术的通力合作才能够完成,机器人能否具备“自主意识”,能否自主判断人的需求,是一件说起来简单,但做起来极为困难的事情,目前还远远没有达到“理想状态”。

机器人产业,尤其是中国机器人产业依然处在相对初级的阶段,在这个阶段里,既有技术的全面突破,同时又会有众多的瓶颈扼制着产业咽喉,那么机器人产业瓶颈到底在哪?如何去突破这些瓶颈呢?

产业链不完整

英特尔机器人创新中心总经理、物联网事业部副总裁倪建安先生说,“与电脑产业成熟的产业链相比,机器人产业无论是生态圈还是产业链本身,都处在相对不够发达的阶段”。从这句话透露出来的信息我们可以看出,机器人之所以无法大范围的普及到民间,最根本的原因其实就在于产业链的稚嫩。

拿电脑产业链来做对比就很容易理解了,从模具到硬件、到物流,电脑产业链已经非常成熟,生产一台电脑的成本与几年前、十几年前相比已经大幅下降,最终体现的就是产品本身的低价格。而机器人产业链尚处于初级阶段,设计、制造成本、技术成本、人工成本都无法像电脑产业那么低,而价格无法下调就造成了产品普及的困难。

产业链不完整导致机器人造价高昂

核心技术掌握在少数人手里

除了产业链本身不够成熟之外,核心技术掌握在少数厂商手里也是不争的事实。同样拿电脑产品来做对比就会发现,攒一台电脑基本已经没有任何门槛,即便你没有自己的模具设计团队、没有模具生产工厂,你也可以通过购买公模来打造出电脑产品。

机器人就不同了,即便摆脱了各种各样的硬件门槛,到头来没有核心技术支持,也只能是纸上谈兵,无法做出一款成功的产品。

以减速机为例,机器人的相关技术掌握在少数派手中,一定程度上阻碍了民用化的普及

造价昂贵

第三个方面就是我们一直在说的价格问题。

由于产业链相对稚嫩、核心技术不够开放,因此很多廉价的生产企业无法介入到其中,致使机器人从成本到产量都很难在价格方面寻求更多的空间。高价格阻碍了机器人的发展,然而在现阶段,又很难避免高价格的问题,因此机器人的受众只能是极少数。同时我们也能够了解为什么工业机器人所占比重会更大了。

可爱的Nao机器人造价同样不低

如何突破现有瓶颈?

既然有了瓶颈,想要寻求发展就需要打破瓶颈,而归根到底是让机器人的价格降下来,实用性提上去,最终能够成为普通大众用户都能消费得起的产品。那么要想做到这些,目前来看就需要做到以下几个方面:

首先,构建生态圈,让产业链走向成熟。其实时下的机器人产业就像是十几年前的电脑产业一样,面临产业链不完整、生态圈不够成熟的尴尬境地。而要想使得机器人迅速在除工业领域之外的区域普及,最根本之处就在于构建完整生态圈,让产业链迅速走向成熟,这样就能够降低成本,让机器人的价格降下来。

其次,既然谈到降低成本,那么怎么样才能实现成本的降低呢?以英特尔为例,近年来英特尔开始大力倡导物联网,同时伴随着物联网、云计算等未来趋势推出了一系列新型硬件平台,如Edison开发平台、RealSense实感技术等。

这些平台与技术的特点就在于技术架构开放、成本较低且具有高度的标准化,利用这些技术,可以缩减机器人的开发成本、可以缩减部分传感器的成本,可以缩减技术人员的学习成本,当这些成本逐一下降之后,也就意味着机器人在整体成本上有一个相对大幅度的下降。以往10万元的机器人,或许就可以降成本下降一半甚至更多。其结果带来的就是机器人民用化普及的加速,同时也能够促成产业链、生态圈的快速成熟。

最后,就是如何让机器人变得更有用,而不是陷入噱头的泥淖。扫地机器人之所以成为最先普及的民用机器人,最主要原因是它代替人做了人不想做的事情,且价格合理、足够智能。而更多的机器人同样在朝着这个方向发展。

其实就像是电脑处理器性能提升功耗降低的发展轨迹一样,机器人的发展是寻求价格与实用性之间的平衡,当这些因素都达到一定标准的时候,智能机器人产业必将迎来迅速的增长与全面的爆发,同时也将终结现下各自为战的时代。

机动战士真的只是一个梦?

曾经我们都有一个梦想,或驾驶着骷髅战机、或驾驶着RX-78、ZZ决战于地月之间;亦或是能有一个变形金刚朋友在我们遇到危险的时候帮助我们渡过难关。然而这些梦想无论是过去、现在还是未来,或许都只会是梦想而已。

机动战士高达可以说是综合素质最强的机器人,然而作为高达迷,我们很多时候在探讨这样一个问题,“为什么现实中没有机动战士呢?是技术不到位?还是造价太高伤不起?”

现实与理想天差地别

从笔者对之前整个机器人产业的现状整合,我想大致可以看出一些问题。

首先,机器人产业链不够成熟,致使机动战士很难形成量产,而机动战士又主要是用于战争,没有一定的量,除非是能够造出强袭自由、00、独角兽这种级别的,否则普通的几台扎古、几台吉姆很难在实际作战中起到作用。

其次,机动战士少则数十米、多则上百米,如此大的目标在战场上如果没有灵动的身手,目前来看只能是炮灰,因为人类所现有的外壳材料很难抵挡炮火的连续轰击。

第三点,机动战士庞大的体积需要有足够的动力来做支持,强劲动力的基础又在于要有足够的燃料做支持。先不说目前人类有没有足够强大的发动机保证机动战士灵活自如的运转,单单是以目前人类常见燃料的蒸汽、电、油、天然气来看,就基本无法满足机动战士的动力支持。毕竟零号机的续航能力有目共睹,这里就不多做赘述了。即便是用00的太阳能动力,在人类现有的技术支持下,也很难得到令人满意的转化率。

最后就是驾驶员的安全性。假如人类有了能够抗住现有核弹级别的材料,那么如何做到在高速运动中保证驾驶员不被重力、惯性力所撕毁也是需要考虑的重要问题。

谈到这里可能有朋友会问了,“说机器人产业你丫扯什么机动战士高达?”

其实我只是想让大家明白,目前的机器人产业整体情况相对于最理想的状态还有多少路要走,还有多少技术性问题、多少材料、动力问题等待人类去攻克。

量子计算助力机器人冲破壁垒

机器人产业的未来在哪里?还是机械臂、扫地机器人吗?我想并不是。看看本田的ASIMO,以及近些年来人工智能的高速发展就会明白,未来产业的发展将从机器人走向智能机器人,从被动的、“听从”指令指挥的机器人变成“主动的”、甚至具有一定智慧的机器人。

或许它们像萌萌的大白,或许它们像神奇的哆啦A梦,无论怎样,未来的机器人都不会是时下这些冰冷的机器。

量子算法才能够让机器人真正智能化

然而,想要让机器人变得聪明仅靠现在的计算能力还是无法达到最为理想的效果,不过在未来,随着量子计算机的发展,高度的人工智能将成为现实。通过强大的量子算法,一些经典算法不可能完成的任务将迎刃而解,带量子任务处理的机器人可以拥有出色的学习能力,从而具备“学习的意识”。

其实,说是未来也并不遥远,2014年5月,Google已经与NASA合建了Quantum AI Lab.,即量子人工智能,凭借这些顶尖机构的努力,量子计算的发展必将加速。

此外,现阶段整个机器人产业在做、或者说能做的事情也有不少:

其一,让机器人设计更容易;

其二,让机器人更加智能;

其三,加强行业协作,促进生态圈构建与完善;

其四,缩短新技术、新产品上市时间。

同时,建立机器人开放创新平台,促进机器人技术标准化,推进国内外交流等动作,也是促进机器人产业走向高速发展的强心剂。

当未来的某一天,你在大白的呵护下从清晨醒来、洗簌、美美的吃一顿服务机器人做的早餐,跟机器猫扯皮,聊聊昨天发生的事情,然后打开车库驾驶着大黄蜂去上班,亦或是驾着Unicorn Gundam保卫这颗星球,请不要忘记,曾经的它们只活跃在动漫中……

原文发布于微信公众号 - 机器人网(robot_globalsources)

原文发表时间:2015-08-08

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏DT数据侠

联想和波音,双双开“卖”大数据服务 | DT数读

‍过去一周,国际、国内的大数据相关公司都有哪些值得关注的新闻,DT君为你盘点解读。

990
来自专栏新智元

【AI 引擎】专访美消费技术协会主席夏皮罗 | 亚马逊挑战英特尔

1.中国企业须“从伟大生产者向伟大品牌转型”——访美国消费技术协会主席夏皮罗 ? 曾有美国媒体评价说,虽然许多美国人在使用中国产品,却很少有美国人知道中国品牌。...

3166
来自专栏量子位

腾讯首次海选人工智能项目,决赛现场我们总结了AI创业四大现状

李根 发自 说好的W酒店 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 一个缩影。 6月19日,北京建国门W酒店,一场腾讯主导的海选正在低调进行:从42家已经通过初试...

3699
来自专栏京东技术

京东获得国际高性能计算委员会颁发数据中心创新技术大奖

全国高性能计算学术年会(HPC China 2017)是中国一年一度高性能计算领域的盛会。它为相关领域的学者提供交流合作、发布最前沿科研成果的平台,强有力的推动...

2855
来自专栏大数据文摘

这个预测了Spotify,Palantir和Cloudera的VC算法刚刚出了一张新名单

1544
来自专栏云计算D1net

去年国内云计算市场达数百亿 运营商发力各有侧重

去年国内云计算市场达数百亿:产业链竞争转向完善生态系统 随着“宽带中国”战略的落地,云计算与大数据技术作为信息化转型升级的新引擎,逐渐进入技术爆发期。运营商阵营...

3847
来自专栏罗超频道

坚定布局机器人,猎豹移动用“接地气”破局产业痛点

今天,猎豹移动发布了一季度财报,财报显示,猎豹移动一季度总收入11.45亿元,超过公司业绩指引上线,其中移动业务收入占总收入的88.9%,高于去年同期85.3%...

1374
来自专栏机器人网

[我与ROB的故事]:人类的终极产业

我与机器人的故事可以讲很多,因为这是我业余关注度最高的课题,这种关注的结果是我得出了一个现代人还难以接受的观点,那就是:机器人产业将是人类的终极产业。...

2484
来自专栏数据猿

大数据周周看 | Uber向美国政府提供千万用户数据 浪潮四平大数据交易所揭牌成立

<数据猿导读> 本周,浪潮集团的消息频频出现在新闻版面上,先是传出“入驻”苹果公司数据中心,后是宣布其承建的四平云计算中心、大数据交易所完成揭牌,可谓风头正热。...

3085
来自专栏罗超频道

投资1000万捧红一个美女员工,汽车之家为何要这样做?

近日汽车之家宣布将斥资1000万元包装公司签约女员工张玥玥,打造汽车自媒体头部网红——“车漫黄小邪”。随着自媒体、网络直播、短视频、个性化内容平台的崛起,网红经...

3917

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券