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高仙机器人创始人兼CEO程昊天:从机器人底层技术到商用落地的闭环|CCF-GAIR2018
本文摘要:根据2018年全球人工智能和机器人峰会(CCF-GAIR)在深圳召开会议,峰会由中国计算机学会(CCF)主办,由香港中文大学(深圳)主办,深圳市政府强烈指导,是国内人工智能和机器人学术界、工业界和投资界三个领域的顶级流动会,目的是创造国内人工智能领域最不现实的跨境流动合作平台。

根据2018年全球人工智能和机器人峰会(CCF-GAIR)在深圳召开会议,峰会由中国计算机学会(CCF)主办,由香港中文大学(深圳)主办,深圳市政府强烈指导,是国内人工智能和机器人学术界、工业界和投资界三个领域的顶级流动会,目的是创造国内人工智能领域最不现实的跨境流动合作平台。6月30日下午,高仙机器人创始人兼任CEO程昊天为CCF-GAIR指南2018机器人应用于特别场所分会场实现了主题为从机器人基础技术到商业落地的闭环的演说,对其演说进行了不改变本意的整理。高仙机器人仍致力于解决问题的不同场景中的机器人移动问题,包括室内、室外、电梯、大楼只有场景移动解决方案,目前主要在安全、大楼仓库、环卫洗手三个领域展开布局。

高仙机器人目前主要有两种商业着陆模式。一是为业界客户提供解决方案,二是在室内洗手领域实现自律品牌的产品线。通过这两种方式,公司可以更慢地构建商业闭环,迅速开展各种商业落地。

在这样的商业着陆过程中,技术开发需要提高着陆速度和数量,速度和数量的提高可以获得各种数据和场景,协助团队开展分析和提高,反馈技术开发,构成良性循环。高仙机器人正式成立于2013年,是服务机器人领域的老手。在过去的五年里,服务机器人行业发展缓慢,一系列场景和商业着陆更加成熟。

活在行业里的公司已经逐渐寻找自己的细分场景和着陆地点。高仙机器人创始人兼任CEO程昊天指出,2018年是特别的一年。随着包括供应链在内的基础技术更加成熟,设施、供应链逐渐完善,传感器、激光雷达等重要部件的价格迅速上涨,该行业从今年开始不会进入快速增长阶段,预计今后5~10年不会持续每年3~5倍的快速增长。

服务机器人领域有三项基础技术:一是自律移动,二是机器视觉,三是自然语言解读。其中,机器视觉、自然语言解读还处于初期阶段,自律移动技术是最前面的一部分。今日就非常简易的闲聊一下自律移动技术这一将来的发展趋势和如今的现状。

自律移动技术的应用主要分为室内短距离、室外短距离和室外高速3种,根据场景的不同技术难易度也不同。在此之下,自律移动技术分为SLAM本身、感觉、路径计划和运动控制四个小方向。

针对不同的场景,每个细分的技术都有不同的可玩性。这些场景与技术相结合,最终要求机器人的性能和能否超过商业应用的条件。

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程昊天说,随着应用越来越激烈,商业应用对机器人的拒绝也越来越低,越来越多地应用于拒绝室内外标准化的解决方案,只有场景移动能力在整个行业都很重要。因此,高仙机器人首次明确提出了SLAM2.0的概念。SLAM2.0与传统SLAM仅次于的区别在于语义。

与通过雷达和视觉寻找特征点和物体表面轮廓来定位座标点云SLAM相比,SLAM2.0引进视觉、模型识别和感觉,可以识别物体。通过语义SLAM,机器人可以明确识别物体,根据物体的方向定位自己的方向和最后的目标点,正确执行不同的物体。另外,SLAM应该以激光雷达多还是视觉多的问题为争论。

高仙机器人指出,随着任务和场景的复杂性越来越低,特别是在全场景移动的市场需求中,单个传感器的限制越来越大。视觉信息量大但精度差,激光雷达精度高但信息量少。

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两者是非常有序的关系,SLAM在今后3~5年的发展方向一定是多传感器的融合。程昊天回应,高仙机器人通过多传感器融合,可以构建传统单一激光雷达无法构建的功能,如检测行驶桩、地面水渍等。除SLAM技术外,机器人的运动控制和移动能力在一定程度上是最重要的。随着机器人的体积越来越大,外形从圆盘形逐渐演变出各种形态,机器人对运动控制的市场需求也从二维迅速增加到三维,维度高的洗衣机和物流车甚至需要四维运动控制系统。

适当的路径规划和简单场景的障碍回避也是最重要的核心能力和发展方向,迎接人、追随等算法是未来自律移动技术不可或缺的条件。最后,程昊天向大家说明了低仙机器人在增进市场上下游产业链切断的希望。高仙机器人可以为行业客户获得仓库、安全等各种解决方案,SLAM、外壳机械结构、底盘机械结构、服务表等可以为客户节省大量的研究开发时间和费用,客户可以将更好的时间和资金应用于终端和市场终端以酒店行业为例,高仙机器人和深圳安泽智能在碧桂园项目中获得一套解决方案,3个月左右后可以登陆仓库产品,类似于安全等行业。

程昊天回答说,高仙机器人通过这种方式,可能对整个服务机器人行业做出了真正的贡献,需要将更多的公司转移到这个行业,使技术更加成熟,推进行业更加缓慢的发展。原始文章允许禁止发布。下一篇文章发表了注意事项。


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