学术界与工业界大牛眼中的机器人关键技术和趋势

在人工智能与机器人的热议背后，机器人应用和技术的深入发展成为了学术界和产业界关注的焦点。近期，CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会上关于机器人与无人机专场的首场圆桌论坛引发广泛讨论。主持人为《电脑报》创世人及前社长陈宗周先生，而参与讨论的嘉宾阵容更是星光熠熠，包括美国南佛罗里达大学计算机科学与工程学院教授孙宇、思岚科技创始人陈士凯以及MIT机器人实验室主任、IEEE与AAAIFellow、美国国家工程院院士DanielaRus。此次论坛深入探讨了机器人未来的发展方向以及产业界所面临的挑战。

论坛中，关于机器人未来的设想引人深思。陈士凯提到：“机器人承担工作并与人类和谐共处的场景将是我们努力的方向。”这涉及到服务机器人行业的成长问题。当前，服务机器人还处于成长早期阶段，需要克服自主导航等关键技术难题。而降低成本和提高自主能力成为了机器人实现未来生活的关键。思岚科技致力于降低机器人的价格区间，并自主研发技术以适应未来家庭的需求。机器人的小脑研究也至关重要。拥有自主行为能力的机器人不仅需要聪明的大脑与人交互，还需要小脑辅助以实现自主行动。这也是思岚科技不断探索的领域。通过发展激光雷达技术，机器人有望实现标准化模块化，并扩展接口以实现更自主的行动。这将使未来美好生活的设想不再遥不可及。

在探讨前沿的人工智能实验室如何“搞生产”时，DanielaRus分享了她在MIT实验室的经验。她强调，实验室拥有充满激情和才华的人才至关重要。要让这些人才跨学科合作，需要依赖不同的项目和倡议，如大数据和网络安全等领域的合作项目。实验室鼓励学术界和产业界的合作，为团队成员提供广阔的空间去追寻自己的理想和目标。在这种环境下，跨学科的团队更容易产生创新性的想法和解决方案。实验室的成功离不开这些充满激情和才华的人才以及跨学科的合作模式。通过合作，实验室能够应对各种挑战，推动人工智能和机器人技术的不断进步。这也为未来机器人的发展提供了强有力的支持。

计算机视觉技术如何选择最优？

主持人：感谢DanielaRus的分享。接下来，让我们聚焦孙宇教授关于陈先生研究领域的提问。孙教授，您的第二个问题，是关于当前两种主流的激光雷达技术的选择问题。您为何选择了这一方向？

孙宇教授：这个问题在工业界内引发了广泛的讨论。关于选择哪种技术，我们主要考虑了以下几点：

学术界的视觉研究正在飞速发展，取得了显著的进步。在工业界实际应用中，我们发现这项技术对于运算能力的需求极高，这是一个不小的挑战。关于机器人普及成本的问题，即便学术界的研究已经相当成熟，但工业界在实施过程中仍然面临诸多难题。考虑到场景的变化等因素，我们需要寻找一种既先进又实用的技术。尽管视觉可能是未来的趋势，但我们也需要关注这两年最成熟的技术。而激光技术作为一种在学术界有着悠久研究历史的技术，已经在学术界得到了充分的验证和成熟应用。从工业界实用化的角度来看，激光技术因其可靠性及成本问题的解决而备受关注。我们坚信融合才是未来的方向。结合激光、视觉等多种技术，共同解决实际应用中的挑战，创造更为融合、全面的解决方案。至于机器人的生产成本问题……这也是我们需要深入讨论的议题之一。孙教授补充道：“我们正在努力推动机器人技术的普及化进程。”接下来进入成本问题的讨论环节。主持人：随着机器人技术的普及化进程加速推进，成本问题无疑是阻碍机器人进入千家万户的一道重要关卡。针对这个问题，我想请教孙教授关于手、眼以及整体机器人生产成本的最新进展如何？孙宇教授：确实这是一个核心问题。学术界的机器人研发往往不计较成本，但在实际工业生产和商业领域应用时却并非如此。我们需要把机器人作为一种高效、实用的解决方案推向市场并深入到每个家庭生活中去。在这方面，我们正在采取多项措施来降低成本：一是通过简化机器人的结构来降低生产成本；二是努力探索如何降低电机等核心部件的成本；三是优化视觉系统的研发和应用技术等等。我们还在与业界、学术界的其他团队进行深度合作，共同探讨降低成本的最佳方案和实践方法。以微软的视觉系统为例，通过不断的研发和优化已经成功将成本降至仅需100美元左右。这一突破性的进展无疑为解决机器人生产成本问题提供了强有力的支持。我们相信随着技术的不断进步和合作模式的创新，机器人将在未来以更加亲民的价格走进千家万户的生活之中。我们正在朝着降低成本、提高性能、增强实用性的方向努力前进。