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优必选周剑:机器人普及还要十年 90%创业都会死

2017-03-24 08:44
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另外我们引进了Howard,我们希望真正能在全球形成比较权威的STEAM教育标准,什么叫STEAM,STEAM的标准在哪里?怎么才是达到STEAM教育的目标和要求?

优必选推出的Jimu机器人

问:现在很多的创业公司他们已经在做机器人教育市场,而且很多已经他们都在开各种班了,或者跟一些学校来合作了,您如何看待这一会场?

周剑:大家都说我的机器人可以教育孩子,是刚需,这一点的确非常好。但是教育的话,我之前没有对教育有任何研究,但是我们公司专门成立了“优必选教育”,对教育展开了比较前期的大量研究和探索。

不管是校内和校外教育,我们以校外教育来举例子,很多机器人培训班,其实没有几家是真正实现很好的盈利,或者真正存活得非常好的公司。连锁店机器人教育,在目前这个大环境基础还没有很好的情况之下,机器人教育不可能突破,或者再往上升,很多家长的意识对机器人教育还没到这一步。所以我认为机器人教育在某种意义上应该是校内和校外并重,所以我们优必选第一步踏入的是校内教育。接下来大家会看到我们今年机器人教育会真正深入到很多省市的每一所学校当中,包括课程的设置。

课程在哪里?这个课程如何符合我们教育大纲的走向,以及师资从哪里来?现在学校老师不愿意给你上机器人课,上了没任何好处,他也不懂,这个是个系统的宏观的非常大的工程。通过简简单单的一两家,投入力量很小去做这个教育,是不可能做成的,所以我们在教育里面投入非常大,只是大家目前还没有完全的感受到,我们在师资培育,我们跟北师大专门成立了一个合资公司,专门培育师资。我们在从头到尾都在布局,我觉得只有把课程、师资、人员、硬件、材料全部都融合在一个体系里面的时候,在全球在中国才有可能真正把校内的教育做好,我觉得校内做好,然后再是校外。但是我不希望机器人教育变成孩子未来高考加分的一个工具。

伺服舵机的稳定化、商业化是量产关键,AI技术全面布局

问:从创业做舵机,再到完整的机器人,再到加入智能交互的系统,整个过程当中比较难点的突破点会是在什么地方?

周剑:分阶段。优必选是个初创公司,我们最初的难点还是技术团队的问题,就是我们技术上始终很难把伺服舵机稳定下来,也就是我们讲的商业化。可能大家可以看到市面上有一些类似伺服舵机的小人形机器人出来,但是其实你要把它真正的稳定化、商业化,这是非常大的突破。优必选一直在这个方面我们是花尽了很大的力气,无论从供应链、技术、研发、新产品导入,我们都花了非常非常大的力量,这也是让我一直每天睡不着觉的地方,某种意义上我们花了非常大的力量。

第二方面,我们在前沿布局的时候,大家知道人工智能领域的人才并不是那么多,而且竞争非常激烈,这对于初创公司来讲,对于优必选也是面临着非常大的挑战,所以我们一直在非常竭尽全力地去做不光做现在产品,还要对未来做一些布局。

去年,我们引入了陶大程博士,他对我们的改变非常大,他让我们重新理解了机器视觉。如何让我们的机器人真正理解这个世界,比如说机器人进到这个房间里面,第一点是识别整个周围的环境,人类到一个陌生环境很简单,第一点就是看到这个环境的沙发、桌椅怎么摆放;第二步才是会看一下多少人,去进行人脸识别,知道在座的是爸爸妈妈还是爷爷奶奶等这些人。我再举个详细的例子,我们当时特别惊讶的时候,如果在炒菜,油烟非常重的时候,都会影响到机器人的是觉得判断、光线的变化,包括油烟,我们认为这个油烟能大到哪里去,其实都会导致机器人的视觉判断模糊,它不像人类那么容易调节。那我们要去雾化、去白、去油烟,这个对我们来讲都是面临的问题,所以当时我们在这方面做了很多的努力。另外,包括识别人体的姿态,人类的动作有很多,机器人会做很多动作,到底这个动作的目的、意义是什么?它就牵涉到多模态的视觉识别。

因为我是硬件起家的,我这个不用讳言,我们公司之前在软件这一块是比较弱,但是我们作为一个初创公司我们不光是想把目前的产品做好,所以我们在这方面进行了很大的布局。未来我们希望在某种意义上建立一套全球化的机器人标准,比如人形机器人的标准是什么、规格是什么、它的曲轴运动,包括人工智能的一些基本的需求,我们在试图去搭建,但这个市场还没有真正起来,我们只是在做一些比较前沿性、引导性的工作。

问:目前在市场探索得比较好,商业场景也比较精准。但是在人工智能的技术,比如图像、语音,或者OS方面目前积累的储备如何规划呢?我刚才体验Alpha2的时候,我发现语音交互还是稍微有点小问题,就是上下文语意的理解。

周剑:作为初创公司,一个是舵机机器人公司,我们面临一些问题,我们有语音识别,包括机器视觉等等,我们优必选就是采用这种方式,这就是我们优必选一直在融资的原因。倒推过来说,很多的内容、很多的技术不可能由优必选一家来做,我们现在主抓的是三块:

第一个是驱动技术,大型的伺服舵机关键技术;第二个是我们希望能够自助搭建出一个类似于比波士顿动力更好的平台去做的一个算法,我们非常有信心做到这一点。因为我们把所有全球的大型人形机器人公司的技术都进行了一番大致的剖析和深入的了解,我们会发现像Google、波士顿、本田这些公司,他们根本没办法商业化。

第二个我要考虑的是能耗,我如果实现某个场景一个小时的运动,我到底需要多少能耗,所以我们在运动算法上面投入很大力量。

第三点是我们在AI这一块,我们讲大脑这一块,我们优必选主要的力量放在机器视觉,因为我们觉得信息来源大部分还是来自机器视觉,那机器视觉同时需要更大量的数据,这也是我们在布局的。

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