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掌握了自动驾驶,服务机器人的落地还远吗?

导读: 彼时人工智能的概念还未走俏,王石的预言没能引起太多人的注意。但短短三年之后的GTC China大会上,物流机器人、配送机器人、清洁机器人、安防机器人等已经到了争奇斗艳的地步。

掌握了自动驾驶,服务机器人的落地还远吗?

2015年7月的“第三届外滩国际金融峰会”上,时任万科董事会主席王石给出了这样的预言:未来十年,万科要做到30%的物业服务用机器人替代。

彼时人工智能的概念还未走俏,王石的预言没能引起太多人的注意。但短短三年之后的GTC China大会上,物流机器人、配送机器人、清洁机器人、安防机器人等已经到了争奇斗艳的地步,既包括京东、美团、菜鸟等巨头系玩家,也有优地科技、智行者等一大批创业者。

相比于消费端的行业迷局,机器人在服务端似乎已经临近爆发期,至少在时间点上远远超出了王石的预期。

指路人英伟达

很多年以前的英伟达还是显卡的代名词,但在今年的GTC China上,主角早已不是“新核弹”,而是机器人和自动驾驶。

剧透了两年多的Xavier芯片终于进入到了量产阶段,并即将通过车规级认证,沃尔沃、小鹏汽车、奇点汽车、SF等随即宣布加入英伟达自动驾驶大家庭。毕竟英伟达专为自动驾驶开发的AGX Xavier集高性能GPU 、定制8核 CPU 架构于一体,可实现每秒30万亿次运算,足以应对自动驾驶的多样化和冗余的深度学习算法。

今年早些时候亮相的Jetson AGX Xavier,被定义成专门为机器人打造的处理器,除了每秒30万次运算的性能,英伟达还为开发者配备了一个工具箱,包含API工具包Isaac SDK、智能机器加速应用Isaac IMX以及高度逼真的虚拟仿真环境Isaac Sim。比自动驾驶看起来更“贴心”的是,英伟达还打算帮机器人开发者解决两个棘手问题。

掌握了自动驾驶,服务机器人的落地还远吗?

第一个问题是算力。制约人工智能的三大要素是算力、算法和数据,如果不能解决算力上的瓶颈,算法和数据也就无从谈起。Jetson AGX Xavier的算力已经毋庸赘述,也就是说开发者只要愿意花钱,算力问题就不再是问题。

更有吸引力的是第二个问题,机器人的智能化离不开深度学习,英伟达思索的正是机器学习的训练方法。比如谷歌的机器人实验室曾经花三个月的时间,用14台机械手臂完成了30万次拾取动作的训练,并且为这些机械手臂配备了一整队“鞍前马后”的工程师。对于大多数机器人创业公司来说,有多少“人工”就有多少“智能”的投入产出比似乎并不划算,一是没这么多真金白银,二是在时间上也耗不起。

英伟达是聪明的,试图用虚拟仿真环境Isaac Sim来解决创业公司的痛点,只需要普通的游戏引擎,开发者就可以打造出非常逼真的虚拟环境,然后对机器人进行尽可能多、尽可能快的训练,最后在物理世界中进行测试。

如此既卖硬件又趁机兜售软件的做法,让英伟达成为生意场上的聪明人,同时也是机器人创业者的指路人。

巨头谋局,创业者下棋

人工智能在2018年最核心的关键词就是落地,毕竟概念已经被炒了一段日子,倘若没有产品落地,再华丽的梦想也会成为泡沫,机器人也不例外。

不只是英伟达,英特尔也频频在中国举办人工智能大会,同样有一批机器人创业者站台。高通、AMD以及国内的芯片企业,也都在尝试给出机器人相关的解决方案。当行业进行到落地层面,服务机器人市场的竞争一度有些尴尬,就好像不同的演员拿到了同一个剧本,接下来就是“演技”的比拼了。

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