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机器人产业的前途取决于人工智能关键技术的发展

导读: 目前的机器人已经能够胜任精确、重复性的工作,但很多时候,它还不能够灵活地为新任务进行自我调整,也不能应付一个不熟悉的或不确定的情景。不过,这些情况都在发生改变,机器人正在变得更加智能。我们不禁要问,让机器人实现智能的关键技术到底是什么?

04推动技术的研发与实际应用结合

英特尔中国研究院的一个重要研究方向是服务机器人,研究范围主要包括鲁棒的三维导航定位、人和环境的视觉感知以及人-机器人交互(包含感知、认知、行为控制的结合)等领域,致力于为英特尔的合作伙伴提供先进的服务机器人技术

研究方法以特定的目标应用领域为出发点,并以此来推动技术的研发和在实际应用中的测试。前面提到的助手类应用、少儿教育应用、老人看护应用,是研究重点。

为了进行应用测试,英特尔中国研究院建立了实际的机器人硬件原型,图3是平板机器人原型。左边是其内部结构,由一个带有英特尔Realsense摄像头的电脑来控制一个全向移动底盘和头部的转动,其高度可调,以便适应成人与儿童的互动要求。

目前研究院已经在视觉感知等领域取得了阶段性成果。如图4中,显示了利用Realsense摄像头和SLAM技术生成家庭环境地图,这在后续就可用来定位导航。研究院还开发了鲁棒的跟踪技术,可在多人同时出现的情况下,长时间正确地跟踪一个特定用户。在未来还会研发出更多相关技术和应用,这些技术也将服务于业界的合作伙伴助力开发出先进的服务机器人产品。

05推动技术的研发与实际应用结合

对于机器人技术,大家关心的一个问题是,是否需要采用专用的人工智能芯片。

目前探索的一个方向被称作混血计算(Hybrid computing),其是指用通用处理器和其他架构一起合作来进行计算。不过,还处于早期探索的阶段。

一个架构是否能成功地应用于服务机器人,需要看性能是否满足应用的需求,功耗等是否合适,这是一个考虑多种因素平衡的选择。

可以说现在的通用处理器与已有的一些其他计算单元(如向量处理单元、GPU),已经可以为服务机器人提供一个理想的硬件架构,尤其是多功能的具有感知、认知功能的服务机器人。目前机器人主要的瓶颈,还是在应用需求的开发和感知、认知技术上。当然,未来的架构,也会随着对应用的深入开发而不断创新。硬件设计面临的挑战越来越大,需要不断地适应未来发展的演变。同时也可以考虑用FPGA架构来为一些比较专门的应用提供加速,这样在应用发生变化的时候,将具有更多的灵活性。

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