來源：量子位
只需要400 塊不到，就能擁有一個可編程的 AI 小機器人，而且還能用手機控制？
這就是英特爾實驗室（Intel Lab）最新公布的研究成果OpenBot。
作為一個小型電動汽車，它可以被植入 AI目標檢測算法，實時跟蹤行人或者目標物體。
例如，跟著家里的小朋友出去遛彎：
不僅如此，還能自動導航。
像是在辦公室避開障礙物，甚至化身一個小小的攝像機，把拍攝到的東西記錄下來：
而這一切，只需要你自己的手機，再加上成本總共不到 400 元的 3D 打印零件！
下圖是小車需要所有零件，包括 3D 打印車身、速度傳感器、電池……
據了解，在這款機器人研發出來之前，傳感器性能較好、設備配置較先進的機器人，基本需要2000-5000 美元的配置；
即使是家用的小型手機可編程機器人，配置也需要250 美元左右，實時傳感的效果還不太好。
研究者們表示，其實全球超過 40% 的人都擁有智能手機，如果利用上手機的性能，這個成本 50 美元的小機器人的確不難實現。
況且，OpenBot 的所有程序開源，哪怕是想要自己動手配置一個，似乎也不是問題？
下面來「解剖」一下這個機器人。
軟件：兩大功能 1、跟蹤行人：目標檢測算法
事實上，跟蹤行人的設計，采用的是目標檢測 SSD 算法，配置 MobileNet 的神經網絡框架。
MobileNet-SSD 目標檢測算法框架的優勢在于，它真的非常小，加上整個網絡結構，算下來也就 30MB 不到。
△ SSD 算法的先驗框，根據目標形狀選框的形狀
無論是安裝在手機上，還是樹莓派上，這個算法都是移動設備進行 AI 目標檢測算法的好選擇。
當然，目標檢測畢竟只是圖像級，如果需要達成跟蹤效果，還需要一個小算法，使得程序能周期性運行，達到「實時檢測」的效果。
2、自動導航：只需要 1.3M 參數
事實上，此前能實現自動導航的軟件參數量達到了 9.1M，而英特爾實驗室的研究人員將這個程序的參數量進一步縮小到了1.3M，直接減少了 7 倍的參數量。
這個程序同樣是實時的，通過設計一個神經網絡，類似于命令行輸入變量的條件模仿學習，實現了這個「自動導航」的駕駛策略。
而且，只需要 30 分鐘，就能訓練好這個網絡。從整體軟件部分來看，設計是這樣的：
在手機端，采用游戲控制器的接口鏈接小車，這里包括車輛的控制、行駛模式等功能。
當然，呈現給用戶的會是一個圖像接口，更加容易上手。
此外，它也會以音頻的形式，將信息反饋給用戶。
至于 Arduino 端，則實現如下幾個功能：PWM 動力控制、負責執行指示信號、測量輪子速度、監控電池電量、以及與手機端的信號溝通。
如果對軟件部分感興趣的話，可以學習一下他們的開源算法（文末附項目鏈接）。
硬件：不是樹莓派
事實上，這個機器人最親民的地方在于，只需要通過手機，就能控制機器人。
不僅如此，由于配件簡單，基本上可以自己動手組裝。
當然，如果你想要自己制作一個更好看的車身，用 3D 打印就行：
而這個小車的整體硬件電路圖如下，結構非常簡單，連上 4 個車輪，2 個 LED 燈，2 個速度傳感器，而可編程器件則與手機相連。
也就是說，只要在可編程器件上植入相應的程序，小車就會按照你的意愿跑起來。
當然，作者表示，這個畢竟是更貼近于「家庭裝」的 AI 機器人，如果需要更高端的輕量級嵌入式設備，樹莓派是個非常不錯的選擇，但不一定能實現手機擁有的這么多功能。
如下圖所示，以手機配置的機器人除了 LiDAR，其他的功能如 WiFi、藍牙連接、相機都可以使用。
所以，實現這個機器人，最需要的是一部好手機？
OpenBot 的小限制
事實上，Intel Lab 從 2018 年起就開始研制低成本、高性能的小型移動 AI 機器人，而剛剛推出的這個小機器人，已經是第 3 代了。
從下圖來看，第 3 代的 AI 機器人，不僅支持 5G，而且相機也從 1200 萬像素增加到了最大 10800 萬像素（也與手機性能有關）。
嗯，似乎發現了什么華點：
沒錯，這個項目有個限制，目前只能應用于安卓端。
研發團隊表示，如果這個項目比較受歡迎，團隊將會考慮開發適配于 iPhone 的程序。
不過，由于這是開源項目，所以 iOS 的開發人員自己動手來一個，也未嘗不可（眼神暗示）。
