人形机器人进入家庭至少还需要五年

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[仿人机器人的商业化(300024，BUY)对于家庭来说仍然需要降低成本，而最大的问题是估计人的姿势。如果机器人配备了许多摄像机和传感器，它肯定会增加成本。如何使用单个摄像机获取所需的数据是一个需要研究的问题。]

随着中国在人工智能研究领域力量的崛起，越来越多的中国科学家致力于人工智能技术的商业化。

近日，育碧宣布，悉尼大学教授陶大成将加入公司，担任育碧的“人工智能首席科学家”。同时，在机器人运动控制方面，清华大学教授赵还将担任“仿人机器人首席科学家”。陶大成、赵和优必轩创始人在北京接受了包括《中国商报》在内的媒体的采访，讨论了仿人机器人商业化等一系列有趣的问题。

进入家庭的四个障碍

育碧在仿人机器人领域的战略是在2018年完成高扭矩和爆发力伺服舵机的商业化，并推出一系列双足家庭服务机器人。同时，考虑在三年内推出仿人家庭服务机器人的操作系统，并基于商业目的推出仿人家庭服务机器人。

周剑认为，人类的需求并不特定，有些人可能需要一个像真人一样有情感依赖的机器人来陪伴他们。如果他们是单身，空的想象力是非常丰富的。这种机器人有可能在5~8年内商业化。未来的人形机器人将在运动控制和人工智能方面无限接近人类。

“我们已经与亚马逊讨论了很长时间。亚马逊认为，未来人机交互的发展，消费中心必须是一个人形机器人。”周剑提到，2017年将有四大收入来源，销售收入将达到10亿至15亿元。其中之一是与亚马逊合作开发的机器人。

陶大成从软件的角度分析了仿人机器人的四个研究内容。他指出仿人机器人的关键是视觉输出。我们每天获取的信息有70%和80%以上来自眼睛，所以第一步是处理图像，以及如何使获取的图像更清晰。看清楚后，是机器识别。作为一个家庭服务机器人，我们必须首先了解家庭的每个成员，以便为他们创建一个用户肖像，然后总结家庭成员的信息。为了完成稳定的图像处理和机器视觉，有必要研究两个关键的基本方面，即深度学习和多视角学习。

他说机器人在家里走来走去，有必要分析实时场景。如何准确实现室内导航需要许多基础技术的支持。了解环境，接下来重要的是认识人，了解人的行为，这是一个移动的人脸识别系统。人们有情感。你可以友好，也可以生气。机器人有必要理解人们的表情。在了解了人们的情绪和行为之后，我们应该知道如何检测和识别物体。

陶大成认为，面向家庭的仿人机器人商业化应该降低成本，而最大的问题是估算人的姿势。如果机器人配备了许多摄像机和传感器，成本肯定会增加。如何利用单目摄像机获取所需数据是一个需要研究的问题。他的团队最近的一项研究结果是计算从youtube下载的视频。

此外，另一个关键问题是模型压缩。在仿人机器人的运动过程中，有大量的计算费用、电能费用和人工智能费用，这导致它有一个很大的电池，这在很多场景中是很难克服的，所以有必要将大模型变成小模型。

可能在5年内迎来突破

专注于双足机器人运动控制技术研究的赵教授认为，在基本功能实现后，可以不断迭代，真正生产出满足需求的产品。在两到三年内，机器人的“抓取”功能将会到位。

以“抓”的功能为例，家里有很多种瓶子，如酒杯、矿泉水瓶、热水瓶等。在机器人看来可能都一样，但如何准确地识别这些物体是一个需要人工智能技术和运动控制技术合作的场景。

赵还说，一个真正的人形机器人是一个有四肢、大脑和躯干的机器人，但它的外形不一定是第一步。先完成整个躯干，然后你可以移动。有了人工智能的概念，然后制作更逼真的皮肤、材料和各种传感器。这时，触感和温度将会提高。

“未来五年，结合驱动技术、控制技术和人工智能的发展，必将迎来仿人机器人在家庭中应用的新突破，也将迎来工业应用的突破。”赵对说道。

为了开发机器人，如何更好地集成硬件和软件技术是一个关键问题。因此，从开发程序的角度来看，我们是应该在拥有硬件之后开发软件，还是可以同时开发硬件和软件？

赵认为，机器人的运动首先要有一个好的平台，所以着陆顺序要齐头并进，不仅要实现大型伺服执行器的商品化，还要同步开发相应的软件。但是伺服舵机必须在一开始就实现。

此外，陶大成还告诉记者，他长期从事深度学习。深度学习的缺点是，当没有大量的训练数据时，效果可能不是很好。例如，这里所有的男人都是短发，所有的女人都是长发，但是当我出去的时候，我不能说所有的长发都是女性，所有的短发都是男性。

他认为人类对大脑的理解仍然很肤浅，而深度学习实际上遵循的是等级结构。我们已经看到了突破性的成果，但还有一个过程，就像我们不能教5岁的孩子微积分一样，需要逐步推广。

此外，陶大成还指出，深学是一种趋势，但这并不意味着我们应该放弃原来的学习。统计学习和深度学习将在未来有机结合，以解决我们的需求。