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      逐漸走入家庭的智能機器人

      發布時間:2018-03-08 10:34:55  瀏覽次數:

       “陪伴是最好的表白。”科幻電影中的智能機器人,早已可以滿足人類的心靈需求。因為更加智能,相比寵物,未來的機器人應該是最好的玩伴。那麽,現階段機器人發展到什麽程度?人類應該以什麽樣的目光看待這些機器人呢?

        在近期的蘇州mems(微機電係統)市場年會上,國內家庭機器人專家以對傳感器的應用需求為脈絡,梳理了陪伴機器人的發展思路。

        家庭機器人一般分為三類

        如果可以,你會為家裏添置一台什麽樣的機器人?

        目前來說,家庭智能機器人主要可以分為三種類型,第一種是應用型機器人,有著非常明確的功能,比如開始逐漸普及的掃地機器人、擦窗機器人等。第二種是社交陪伴型機器人,能夠和人類互動交流,陪伴用戶一起成長。國內外許多企業已經開始研發社交陪伴型機器人,例如阿爾法機器人、小優等,並且在未來的一到兩年內,家庭社交陪伴型機器人有可能會成為消費類市場的重點。

        最後一類是仿生機器人,從原理上仿生生物的動作、表情、思考方式等,如本田研發的asimo機器人可以完美模仿兩腳運動,完成很多非常複雜的動作,包括上下樓梯等,美國的情感機器人索菲亞則可根據人類語言反饋不同的表情,達到和人類交流的目的。

        處理器大腦是認知技術核心

        “不管是應用型機器人、社交陪伴型機器人,還是仿生機器人,其核心功能需求都是相似的,分別是感知、認知和動作行為控製能力。”東莞凡豆信息科技有限公司總經理朱曉明介紹說,感知就是通過mems傳感器,感知外部環境;認知是把信息在機器人腦中進行分析處理,然後轉化為機器人的經驗,使其能夠伴隨經驗成長;動作行為控製可以理解為操控機器人的肢體動作、表情反饋等。

        處理器大腦是認知技術的核心,決定了機器人的智能程度。如ibm設計的超級計算機watson,在美國電視問答節目jeopardy中擊敗人類選手而一戰成名,引起不小的轟動。隨後watson被應用在醫療、銀行、調查機構等多個領域,而且ibm正在努力讓watson能比人類更智能。

        但是,現階段市麵上能見到的大部分社交陪伴型機器人,仍采用傳統的手機或者平板的成熟解決方案,雖然能夠實現基本功能,但是沒有針對性。因為對於不同性質的機器人,應該選擇或者偏重不同的功能。

        “社交陪伴機器人應具備雲端大腦,否則就是隻擁有有限知識的玩具,不會智能地伴隨著用戶的成長而成長。”朱曉明說,“但其智能化功能不能全通過雲端實現,需要在雲端和本地做一個合理的區分,保證在斷網的情況下,機器人依舊能夠完成基本工作。同時,數據處理也是如此,需要優化本地和雲端的存儲和處理。”

        機器人的感知與感覺

        機器人與mems行業緊密相連,因為所有能想到的mems傳感器,都在機器人身上得到體現,促進機器人智能化的發展。讓香蕉黄视频來看看幾個主要的技術實現狀態。

        語音是機器人最基本的要求,從最初的故事機、點讀筆到功能逐漸豐富的雲機器人,市麵上也有許多在售的語音互動機器人,如語兜機器人、樂視推出的樂小寶、兒童教育機器人小優、國外的cogni-toys等,其核心價值都是通過語音架構,實現和小孩的互動交流。

        語音通過麥克風獲取,然後提取和保存用戶的聲音特征,通過終端和雲端的配合,對於一些簡單的語音,終端直接可以實現。但是,對於複雜的語音,機器人一般都會將語音發送到雲端進行識別,然後再返回終端,這時你可能會感覺到明顯的交流停頓。

        另外,雲端光能理解語言文字還遠遠不夠,必須進一步理解其中的語意,讓機器人大腦真正懂得用戶的語意。因此,機器人通過語意的理解掌握用戶的需求,而用戶的反饋又可以驗證語意的理解是否準確,從而逐漸培養機器人的智力智商。因為語言非常豐富,所以語意的理解也會千變萬化,需要經過長時間的語句和說話方式積累,通過大量的數據堆積來分析語意。同時,還需要有感情識別,在用戶聲調變高、語速變快時候,能夠理解用戶正處在生氣的狀態。現階段真正完全依賴語音控製的應用還比較少。另外,在複雜的環境中,聲音本身的辨識度也會下降,語音識別也將更加困難。

        在家庭中,機器人最好能夠記住每一個家庭成員的樣子,識別用戶的表情,甚至識別手勢動作,陌生人入侵等。因此,視覺同樣是必不可少的功能。這就是人臉識別。通過人臉識別找到人臉部的特征點,機器人還可以進一步達到識別感情的效果,例如:眼瞼的動作、下巴往上還是往下、嘴型怎麽樣等,就可以知道這個表情背後的含義。此外,還有手勢識別和動作識別,都可以通過攝像頭捕獲,使機器人更加智能化。

        觸覺係統將讓機器人更加智能

        “無論是人臉識別、手勢識別,還是動作識別,其實本質就是圖像處理和理解。”朱曉明表示,機器人的芯片解決方案架構可以從優化目前手機芯片中cpu+gpu的架構入手,根據cpu做指定識別、數據處理和操作係統,gpu可以處理大量的圖像信息的分工,重新優化架構從而提高效率。

        另外,觸碰感知可以讓機器人和人的互動變得簡單,“逗一下,或者給機器人撓癢,或者拍一下打招呼,機器人都能感覺到,並且做出正確的反饋。如果加上人工皮膚的真實質感,或者能對外部表麵質地和物理性能做到全麵感知,這樣的機器人觸覺係統將讓他們更加無所不能。”

        社交陪伴型機器人的研發設計最主要考慮的兩個因素,一是功能目標需要明確,即機器人主要是滿足用戶什麽需求;其二是雲端的開發,也就是認知,是機器人能否越來越聰明,能否幫助用戶解決生活問題的關鍵。

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