王生智解释说 ， 在进行与视觉或语音相关的AI研究时 ， 通常会先建立一些事先已知的知识模型 。比如 ， 根据人类生活的常识 ， 杯子通常放在桌子上 ， 不应该出现在地板上 ， 也很少出现在椅子上 。因此 ， 在设计机器人的大脑时 ， 有必要描述这些物体的特征及其相互之间的关系 。
简单来说 ， 杯子、桌子、椅子都是节点 ， 但是杯子适合放在桌面上 ， 不适合放在桌子下面 ， 也不适合放在椅子上 。所以杯桌关系强 ， 两个节点会更近 。同样 ， 杯椅之间的节点也会很远 ， 这是知识图谱的基本概念 。
【灵活的手将挽救半调子的服务机器人 beam机器人】他们首先建立了这些共同的场景和相关的知识地图 。当Aeolus Robotics机器人看到客厅地板上有物体时 ， 会认为地板上应该什么都没有 ， 于是会过去捡起来 ， 知道食物柜里应该放饼干 ， 应该放什么药在什么位置 。有了手 ， 机器人不仅可以帮助人们拿东西 ， 还可以分类、储存和归还 。该图随着更多信息的输入而扩展 ， 并动态调整节点之间的相关强度 。
图| |风神机器人第一代机器人(来源:DeepTech)
快速学习为机器人领域兴起的趋势虽然机器人已经有了一个预先训练好的大脑 ， 但是生活中有成百上千的物体 ， 总有没有学过的东西 。传统机器人通常必须对一系列操作进行编程 。除了耗时之外 ， 机器人的能力仅限于特定的活动或动作范围 。没有新的编程 ， 机器人无法超越和执行新的任务 。但是新一代机器人的研究可以依靠AI来改善上述缺点 。
风神机器人的方法是使用快速学习技术来应对 。当机器人看到从未见过的新东西时 ， 学习速度很快 ， 下次识别到这个物体时 ， 就会知道是什么 ， 后端系统会通过云服务将学到的新知识传输给其他机器人 ， 形成知识共享 。
王生智进一步指出 ， 最近机器人的一个上升趋势是快速学习 。深度学习的优点是可以处理非常复杂的问题 ， 缺点是需要的数据量非常大 。很多研究人员希望找到一种不需要使用大量数据的方法 ， 但效果也一样好 。因此 ， 一个话题变得相当热门——快速学习 ， 其中One Shot Learning是最终目标 ， 机器人可以学习一次 ， 但难度和挑战性都很大 ， 吸引了很多专家投入开发 。另外还有《少拍学习》 ， 只能看几次 。
他强调:“无论是少拍学习还是一拍学习 ， 那么这种快速学习技术都是机器人非常需要的技术 。目前机器人公司采用的方式大概有几种 。一种方式是将模型发送到云端进行调整 ， 另一种方式是在机器人本地端进行处理 ， 复杂度高的话再连接到云端执行 。
“机器人有手 ， 代表可以独立做整件事”就是基于这样的想法 。Aeolus Robotics选择从这个具有挑战性的领域开始 ， 与其他服务机器人进行功能上的区别 。产品已进入第二代车型开发 。除了优化物体识别和快速学习的能力外 ， 一只手将增加到两只手和七个自由度 。目前锁定在酒店、养老院的2B市场 ， 预计明年量产 。
目前 ， 2B专业服务机器人的商业模式多采用租赁方案 ， 客户从机器人公司租赁 ， 按月付费 。例如 ， 萨维克的接力机器人平均每月花费约2000美元 。Aeolus Robotics预计未来将提供租赁服务 ， 但尚未规划价格 。
服务机器人行业处于混乱状态 。如何说服企业购买机器人比雇佣员工更划算 。至少要先解决价格和成本问题 ， 才有机会进入大规模商业化的那一天 。
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