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      揭秘5G+AI時代的機器人世界!機器視覺等七大核心技術改變人類生活!

      作者:時間:2020-03-183702次瀏覽

      信息摘要:

      AI和5G與機器人技術結合,正在不斷催生新的消費電子品類。AI解決機器理解世界,以及人機交互的問題。5G拓展機器人的活動邊界,并為機器人提供更大的算力和存儲空間(云協作機器人)。根據IFR的分類方法,機器人大致可分為工業機器人和服務機器人兩類。傳統的工業機器人主要應用于汽車整車和零部件、電子制造、金屬和機械、食品加工等方面,其主要特點是按照預定的程序,沿規定路徑完成規定動作。AI/5G如何賦能機器...

         AI 和 5G 與機器人技術結合,正在不斷催生新的消費電子品類。AI 解決機器理解世界,以及人機交互的問題。5G 拓展機器人的活動邊界,并為機器人提供更大的算力和存儲空間(云協作機器人) 。

         根據 IFR 的分類方法,機器人大致可分為工業機器人和服務機器人兩類。傳統的工業機器人主要應用于汽車整車和零部件、電子制造、金屬和機械、食品加工等方面,其主要特點是按照預定的程序,沿規定路徑完成規定動作。

      AI/5G 如何賦能機器人?

         AI 人工智能的應用,催生了服務機器人。服務機器人涵蓋的范圍非常廣泛,包括醫療、物流、農業、商業、民用等方面。通過 AI 技術的使用,可通過數據采集、分析、計算,服務機器人能夠學習人類的行為,理解人類的意圖,與人類產生協作。



          根據 IFR 的測算,2017 年全球機器人市場達 232 億美元,其中,工業機器人市場達 147億美元,每萬人的保有量達 85 臺。其余為服務機器人市場,市場規模達 85 億美元。

         到 2030 年,預計機器人的市場規模達 1,028 億美元,約為智能手機市場的 20%。服務機器人將達 561 億美元,維持 16% 的年復合增長率,并快于工業機器人的年復合增速。

      1、機器視覺硬件可采集周圍環境信息

         目前常用的視覺傳感器主要有:攝像頭、ToF 鏡頭和激光雷達技術。

         機器視覺相機 。機器視覺相機的目的是將通過鏡頭投影到傳感器的圖像傳送到能夠儲存、分析和(或者)顯示的機器設備上??梢杂靡粋€簡單的終端顯示圖像,例如利用計算機系統顯示、存儲以及分析圖像。

         激光雷達技術 。激光雷達是一種采用非接觸激光測距技術的掃描式傳感器,其工作原理與一般的雷達系統類似,通過發射激光光束來探測目標,并通過搜集反射回來的光束來形成點云和獲取數據,這些數據經光電處理后可生成為的三維立體圖像。采用這項技術,可以準確的獲取高精度的物理空間環境信息,測距精度可達厘米級。

         ToF 攝像頭技術 。TOF 是飛行時間(Time of Flight)技術的縮寫,即傳感器發出經調制的近紅外光,遇物體后反射,傳感器通過計算光線發射和反射時間差或相位差,來換算被拍攝景物的距離,以產生深度信息,此外再結合傳統的相機拍攝,就能將物體的三維輪廓以不同顏色代表不同距離的地形圖方式呈現出來。

      2、 AI 視覺技術算法幫助機器人識別周圍環境

         視覺技術包括:人臉技術、物體檢測、視覺問答、圖像描述、視覺嵌入式技術等。

         人臉技術:人臉檢測能快速檢測人臉并返回人臉框位置,準確識別多種人臉屬性;人臉比對通過提取人臉的特征,計算兩張人臉的相似度并給出相似度百分比;人臉查找是在一個指定人臉庫中查找相似的人臉;給定一張照片,與指定人臉庫中的 N 個人臉進行比對,找出最相似的一張臉或多張人臉。根據待識別人臉與現有人臉庫中的人臉匹配程度,返回用戶信息和匹配度,即 1:N 人臉檢索。

         物體檢測:基于深度學習及大規模圖像訓練的物體檢測技術,可準確識別圖片中的物體類別、位置、置信度等綜合信息。視覺問答:視覺問答(VQA)系統可將圖片和問題作為輸入,產生一條人類語言作為輸出。圖像描述:需要能夠抓住圖像的語義信息,并生成人類可讀的句子。視覺嵌入式技術:包括人體檢測跟蹤、場景識別等。

      3、 SLAM 技術賦予機器人更好的規劃移動的能力

         SLAM,全稱叫做 Simultaneous Localization and Mapping,中文叫做同時定位與建圖。在SLAM 理論中,個問題稱為定位(Localization),第二個稱為建圖(Mapping),第三個則是隨后的路徑規劃。通過機器視覺的映射,機器人可以通過復雜的算法同時定位并繪制出位置環境的地圖,通過 SLAM 技術可以有效解決規劃不合理,路徑規劃無法覆蓋所有地區,導致清潔效果一般的問題。

         當完全不含 SLAM 的時候,由于沒有地圖沒有路徑規劃,掃地機器人每次碰到障礙物會沿著隨機方向折返,無法覆蓋到每一個區域。當有 SLAM 的時候,可覆蓋至任意區域。此外,掃地機器人還配備攝像頭,用來識別鞋、襪子、動物糞便等物品,達到智能規避。

      4、基于 ToF 機器視覺的超寬帶定位技術

         機器人中,基于 ToF 技術,主要可用來進行高精度測距與定位,目前常用的就是超寬帶定位技術。

         UWB(超寬帶)是一種無線通信技術,可用于高精度測距與定位。UWB 傳感器精簡設備分為標簽和基站兩種。其基本工作方式是采用 TOF(Time of flight)的方式來進行無線測距,根據測距值快速準確計算出位置。

      5、 AI 自然語言處理是人機交互的重要技術

        人類獲取信息的手段中 90%依靠視覺,但表達自己的方式 90%依靠語言。語言是人機交互中最自然的方式。但是自然語言處理 NLP 的難度很大,在語法、語義、文化中均存在差異,還有方言等非標準的語言產生。隨著 NLP 的成熟,人類與機器的語音交互越來越便捷,也將推動機器人向更“智能化”發展。

         機器人的陣列式麥克風和揚聲器技術已經比較成熟,隨著近年智能音箱+語音助手的快速發展,麥克風陣列和微型揚聲器被廣泛使用。在鋼鐵俠陪伴機器人中,與用戶的語音交互都依靠麥克風陣列和揚聲器,此類陪伴機器人就如同會動的“智能音箱”,拓展了邊界形態。

         目前對話機器人可分為通用對話機器人和專業領域對話機器人。自然語言處理的技術發展,將提升機器人與人類的交互體驗,讓機器人顯得更為“智能”。

      6、 AI 深度學習算法幫助機器人向產生自我意識中進化

          硬件:AI 芯片技術的發展,使機器人擁有更高算力。由于摩爾定律的發展,單位面積芯片容納的晶體管個數不斷增長,推動芯片小型化和 AI算力的提升。此外,異構芯片如 RISC-V 架構芯片的產生,也為 AI 芯片的算力提升提供了硬件支持。

         算法:AI 深度學習算法是機器人的未來 。AI 深度學習算法給予機器人通過輸入變量學習的能力。未來的機器人能否擁有自主意識,需要 AI 技術的不斷發展。深度學習算法給機器人獲得自我意識提出了一種可能性。通過對神經網絡模型的訓練,一些算法已經可以在單點的領域超越人類,Alpha Go 的成功,讓我們看到人類在 AI 技術中,已可實現單類別的自我學習能力,并在一些領域,如“圍棋、德州撲克、知識競賽”等單個領域已經可以媲美甚至打敗人類。

         AI 深度學習算法,使機器人擁有了智能決策的能力,擺脫了之前單一輸入對應單一輸出的編程邏輯,也讓機器人更加“智能”。但是,機器人在“多模態”領域,仍無法與人類媲美。特別是如嗅覺、味覺、觸覺、心理學等無法量化的信號,仍未能找到合理的量化方式。

      7、 AI+5G 拓展機器人的活動邊界,提供更大算力和更多存儲空間,形成知識共享

         4G 時代,移動機器人的四大痛點 :

      1)工作范圍受限:只能在固定的范圍內執行任務,構建的地圖不便于共享,難以在大尺度環境下工作。

      2) 業務覆蓋受限:運算有限,識別性能仍需提升;能力有限,僅能發現問題,難以快速批量部署。

      3) 提供服務受限:復雜業務能力差,交互能力有待提高,特種業務部署效率低。

      4) 運維成本高:部署效率低,每個場景都需構建地圖,規劃路徑;,配備巡檢任務等。

         這四大痛點,制約了移動機器人在 4G 時代的滲透??傮w來說,就是機器人仍需要更多的存儲空間和更強的運算能力。5G 的低延時、高速率、廣連接將能夠解決目前的這些痛點。

      5G 對于移動機器人的賦能:

         1)拓展機器人的工作范圍 。5G 對于機器人的更大賦能就是拓展了機器人的物理邊界,5G 對于 TSN(時間敏感網絡)的支持,使機器人的活動邊界從家庭走向社會的方方面面。我們大可以想象未來人類與機器人共同生活的場景。在物流、零售、巡檢、安保、消防、指揮交通、醫療等方面,5G 和 AI 都能夠賦能機器人,幫助人類實現智慧城市。

         2) 為機器人提供更大算力和更多存儲空間,形成知識共享。5G 對云機器人的推動,為機器人提供更大算力和更多存儲空間:彈性分配計算資源:滿足復雜環境中的同步定位和制圖。訪問大量數據庫:識別和抓取物體;基于外包地圖的長期定位。形成知識共享 :多機器人間形成知識共享。

      主要服務機器人簡介

      1、 掃地機器人:AI 技術解決目前痛點,助力行業蓬勃發展

         預計到 2021 年,全球市場規模將達到接近 500 億人民幣,中國市場規模將達 151 億元人民幣。

      2、物流機器人:AI 和 5G 正催生 AGV 和無人配送機器人的發展

         根據 BIS Research 數據統計,2016 年全球 AGV 銷量同比增長 38.8%至 2.6 萬臺,主要由于電商倉儲 AGV 的使用和推廣;中國 AGV 銷量同比大幅增長 88.5%至 9,950 臺;RIC 預計2017-2021 年中國 AGV 銷量有望保持年均 43.0%的速度增長,2021 年將達到 6.1 萬臺。汽車行業、家電制造等生產物流端仍是中國 AGV 主要需求市場,2016 年占比約 55%,需求穩定,但對產品智能自動化等要求越來越高;電商等倉儲物流端 AGV 需求增速較快,2016年需求占比約 29%,至 2021 年有望提升至 32%。

         自動導引運輸車(AGV):無人倉儲的解決方案 :自動導引運輸車(Automated Guided Vehicle,AGV)的行進過程中,通過機器視覺來判斷行進路線、擺放位置、周圍環境等重要信息,是實現無人倉儲的主流方案。AGV特點:AGV通常裝備有電磁引導式、激光引導式或機器視覺引導式等自動導引裝置,它能夠沿規定的導引路徑行駛,是具有安全保護以及各種移載功能的運輸車。AGV 以輪式移動為特征,較其它非輪式的移動機器人具有行動快捷、工作效率高、結構簡單、可控性強、安全性好等優勢。與物料輸送中常用的其他設備相比,AGV 的活動區域無需鋪設軌道、支座架等固定裝置,不受場地、道路和空間的限制。因此,在自動化物流系統中,最能充分地體現其自動性和柔性,實現高效、經濟、靈活的無人化倉儲。

         倉儲管理系統 :在倉儲管理中,AI 算法應用到倉儲管理系統相對較為成熟。以基于 RFID 技術的倉儲管理系統為例,通過將 RFID 識別技術和計算機的數據庫管理查詢相結合,可以節省人力物力,相比于傳統(人工)倉庫管理系統,具有以下優勢:1)全自動化識別出入庫物品,無需人員干涉,并且可以同時識別多個物品;2)快速、準確、自動進行數據采集,實時、掌握庫存情況;3)縮減盤點周期,提高數據實時性,實現對庫存物品的可視化管理;4)降低人力以及管理成本。

      3、平衡車機器人:在休閑運動市場的崛起

         探索期:定位變革性的交通工具 。2001 年,狄恩·卡門(Dean Kamen)推出雙輪平衡車(中間帶桿子),并創建了 Segway公司。2010 年,富豪吉米·何塞爾買下 Segway。

         剛開始 Segway 期望改變世界的出行方式,主要銷售對象是商用客戶。由于產品價格高,適用場景少,Segway 的收入規模一直很小。2015 年 Segway 被 Ninebot 收購,根據新聞報道,其年收入 4000 萬美金左右,年銷量 1 萬臺左右。平衡車又被稱為體感車、思維車、攝位車等。市場上主要的品類包括雙輪平衡車(帶操縱桿)、雙輪平衡車(無操縱桿)、獨輪平衡車、平衡輪(類似電動旱冰鞋)。2010 年,美國華人 Shane Chen(陳星)發明獨輪平衡車 SoloWheel。2012 年,陳星又發明了兩輪平衡車 Hovertrax(無操縱桿)。

         發展期:中國企業從山寨開始,之后并購美國企業 。2009 年開始,中國市場迅速山寨,并返銷美國市場(公司境內經營實體鼎力聯合成立于2012 年)。2014 年 Segway 在美國起訴樂行、Ninebot (納恩博)在內的 5 家平衡車公司侵犯 Segway 專利。2015 年 4 月,Ninebot(納恩博)全資收購 Segway,獲得 Segway 三大產品系列近十款產品,400 多項專利,樂行天下在 2017 年收購 Solowheel,獲得相關專利。

         成長期:休閑運動市場的崛起 。雖然平衡車的初衷是改變世界出行方式,但真正讓平衡車崛起的是休閑運動市場。Ninebot 收購 Segway,并獲得小米的支持后,推出了適合消費品市場的低價產品(2015年 10 月推出 9 號平衡車,定價 1999 元)。平衡車被消費者作為兒童、年輕人休閑運動的產品,銷量開始大幅增長。Ninebot 開始重視休閑運動市場,引入了電動滑板、卡丁車套件、兒童自行車產品。2018 年電動滑板車、平衡車營收占比 66%、29%,分別同比變動+42ppt、-45ppt。

         平衡車路權:在美國部分州允許平衡車在人行道上使用。在中國,平衡車被限制在封閉小區道路和室內場館等地方使用。平衡車的控制需要較高的技巧,會有一些不同于普通交通工具的風險,例如原 Segway 的控制人吉米·何塞在一次使用平衡車遛狗時不幸墜崖身亡。

      4、 陪伴機器人:AI 自然語言處理解決人機交互,5G 催生云服務機器人的發展

         陪伴機器人存在兩種發展路徑,一類如索尼、夏普等公司應用機器人技術制作帶關節仿生機器人,主要以陪伴老人、兒童教育、娛樂休閑為主。另一類如三星、亞馬遜等公司推出顯示屏機器人,主要希望做機器人 OS 平臺,對外輸出軟件及 AI 服務 。

         在陪伴機器人方面,我們看到兩種機器人,一種是小型的機器人。如 Sony 的 Aibo 機器狗,Sharp 的機器貓,高橋隆治的 Robi 等。這些機器人主要作用包括與用戶的交互、陪伴、教育、與他人的通訊等,目前大部分已商業化。

         另一種是大型的直立機器人,最為有名的就是本田的 Asimo,波士頓動力等企業的機器人。這類大型機器人一般配備雙足,可實現上下樓梯、抓取物品,與人類交互等功能。

      5、 醫療機器人:AI 和 5G 在醫療診斷、外科手術和肢體康復中需求強烈

         膠囊機器人:膠囊機器人+自動診斷系統:可能過采集到的圖像自動判斷病人可能出現的問題,為醫生診斷提供參考意見。搭配云端的自動診斷系統,可實現異地診斷,多地診斷。

         外科手術機器人 :目前廣泛采用的手術機器人包括持物臂式機器人、導航機器人和主從式機器人。

         導航機器人:為外科醫生規劃手術路徑、在手術中進行提示 。手術導航目前分為光學導航和電磁導航兩種。光學導航精度高、不受其他設備的電磁干擾,但容易被遮擋光路。電磁導航操作靈活、體位要求低但會受到電磁干擾。

         光學導航主要應用在神經外科、脊柱外科、關節外科、頜面外科中。電磁導航主要應用在顱內活檢、置管、支氣管鏡檢查方面。

         主從機器人:為外科醫生遠程手術、離臺手術提供技術支持 。

         達芬奇機器人手術系統,就是一種主從式機器人系統,可幫助醫生在未來實現離臺手術,甚至遠程手術,讓醫生可以坐著手術,減少因為疲勞、失神造成的醫療事故。

         肢體運動康復機器人 。目前的康復機器人主要是上肢的康復機器人,以及下肢的外骨骼機器人。

      6、商業零售機器人:室內無人配送機器人的規?;捌占?/span>

         在商業零售領域,近年,已有許多機器人進入,包括超市導購機器人、酒店送水送餐機器人等,這些室內配送機器人幫助商業零售提高運作效率,減少人力成本,并為服務增添趣味性,受到用戶的歡迎。隨著人力成本的繼續上升,商業機器人的前景廣闊,值得關注。

      7、 仿生機器人:成為人類的一部分

          意識控制的機器人:在一些前沿機器人研究中,已出現意識控制的機器人手臂。用戶需要將機械手臂接入人類腦部系統,通過一定的訓練,可控制機械手臂抓取飲料。

         仿生學機器人:人類已經開發出一些仿人類器官的機器人,利用前面提到的意識控制可讓殘疾人恢復正常的功能,這將是個很大的市場。

         5G+AI技術影響的行業很多,但沒有哪個像機器人行業的未來那樣令人憧憬。AI 將幫助傳統機器人從不能與人類協作,走向可以服務人類,并逐漸向認知、推理、決策的智能化進階;而 5G 技術的成熟,將進一步拓展機器人的應用邊界。通過低延時、高速率、廣連接的特點,5G 可以拓展服務機器人的應用邊界,并為機器人提供更大算力和更多存儲空間,形成知識共享。未來,隨著技術積累到質變點,掃地機器人、物流機器人這類將成為“小兒科”,如科幻電影般的機器人很有可能在不遠的將來出現,并全面滲入人類社會,幫助人類共同生活。

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