為啥智能駕駛公司,都在做機器人?

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    2023
    08/01
    22:47
    極客公園
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    來源:極客公園 

    當我們談起「機器人」的時候,你腦子里第一時間想到的是什么?

    你可能會想到「四大家族」和現代工廠里的工業機器人。它們的出現,極大提高了標準化作業的生產效率,并加速了工業全球化的速度。工業機器人操作的核心底層技術邏輯,是被提前寫入機器的代碼指令。

    也正因為如此,在不同的工作場景和任務需求里,上述工業機器人的效率可能呈現兩個極端。對于汽車這樣迭代周期長的產品來說,它們是高效且穩定的;但如果換成像 SHEIN 這樣,以周甚至以天為周期,進行更新的快時尚產品中,為機器人重新編程,遠不如紡織線上的熟練工人直接上手來得實用。

    所以從長遠來看,從局部智能走向全面智能,一定是機器人行業的發展方向。不過,盡管特斯拉、斯坦福等商業巨鱷、世界名校都已躬身入局,智能機器人時代究竟何時到來,依然是一個未知的問題。

    其中一個重要原因,就是僅靠少數巨頭參與,還遠不足以搭建起智能機器人所需的行業生態。智能機器人要滿足更多復雜的場景,它需要數字世界和物理世界緊密交互,需要不同軟硬件相互協作,需要更多開發者共同參與。

    2023 年 7 月 25 日,智能駕駛計算方案提供商地平線在深圳舉辦了 CodePlay 開發者創享日,希望連接起更多開發者,并以「后端支持者」的身份,為智能機器人的發展提供一套全新的范式。

    「從芯片出貨量的角度來看,機器人(現階段)遠沒有手機那樣的龐大市場。」地平線機器人事業部負責人王叢認為,這是一項需要耐心和時間的長周期工作,「但屬于你相信未來屬于機器計算的話,就值得持續投入。」

    王叢在地平線開發者創享日上進行分享 | 地平線 Horizon Robotics

    一、為啥做智能駕駛的公司,都在瞄準機器人?

    提到同時在智能駕駛和機器人兩個領域開展業務的公司,人們更為熟悉的,恐怕是伊隆 · 馬斯克創建的特斯拉。

    智能駕駛和智能機器人,在技術原理中有很多共通之處:都是基于對環境的感知和交互,對外界信息進行計算后,指導機器進行運動的過程。然而在實際應用層面,二者還是要面對不同類型、不同等級的數據處理需求和計算能力。

    也就是說,智能駕駛和機器人算法的骨架是相同的,但肉身仍有不小的差異。

    從規模來說,智能駕駛或自動駕駛往往伴隨著高速場景,并且和安全緊密相關,所以需要較高算力的芯片支持實時計算;而智能機器人,在現階段通常在相對低速環境中工作,相應的計算需求會降低。

    不過,從運動控制的維度上,智能駕駛只需要控制 2D 維度的運動;而如「靈巧手」那樣的機器人,需要模仿生物體多達 20 個以上的關節運動,就會使得計算和控制難度大增。

    此外,智能駕駛過程中面對的數據相對「收斂」——往往是車道線、馬路邊緣、信號燈等確定的內容;而智能機器人曾需要在不同現在場景中,和多種復雜的物理環境進行交互,數據種類多樣且發散,同樣會對計算提供不同的考驗。

    所以,盡管馬斯克表示,特斯拉現有的 FSD 技術,可以在未來和機器人模塊進行一定程度的算法復用,但仍然只是在「底層模塊」中進行,更高階的計算和場景還是需要針對機器人平臺進行專項開發。

    特斯拉人形機器人概念圖 | Teala

    地平線同樣是從計算的角度切入智能機器人領域,不過和特斯拉相比,還是有兩個顯著的不同之處:

    1 創業路徑

    特斯拉的創立,伴隨著創始人馬斯克「綠色能源」的愿景,進入機器人領域上是因為看到了算法復用的機會;而地平線在創立之初,原本就是想做一家「為機器人造腦」的公司,這一點從地平線公司的英文名「Horizon Robotics」就可以看出。公司現在為業界熟知的智能駕駛芯片業務,被他們描述為智能計算業務的一個「應用場景」。

    2 商業模式和定位

    特斯拉是一個直接面對 C 端消費者的品牌,它們需要打造的是一個個具體的終端產品;而在和極客公園溝通時,地平線將自己目前在機器人領域的角色,描述為「后端支持者」——他們認為機器人的開發,應該依托于一個開源的平臺,吸引更多軟件端的開發者,共同完成生態建設。

    「地平線則會以芯片和解決方案,占據一個重要的生態位。」

    二、從「點」(Node)到「面」(Hub),搭建機器人新范式

    7 月 25 日,在地平線的開發者創享日現場,極客公園見到了基于不同應用場景開發的智能機器人。既有消費者比較熟悉的掃地機器人,也有在醫療領域輔助進行甲狀旁腺手術切除的檢測儀,還有不知道可以用來做什么,但看起上去就很酷的四足「機器狗」。

    那么,從 0 到 1 搭建起一個機器人,究竟是怎樣的過程?

    如果把步驟進行抽象,理論上應該分為以下 3 個階段:

    明確需求;

    開發硬軟件功能;

    實現不同的部件間的相互協同。

    但對于開發者而言,最高效的場景決不能是「從零開始」。一些基礎的功能應該被略過,真正的創新永遠是站在前人肩膀上進行的,不能把時間浪費在重復造輪子上。

    舉個例子,如果希望開發一個用于山地救援或者工程作業的新產品,有時會希望利用四足機器人的運動優勢,那么這個時候,開發者的重心不應該是思考怎樣重寫代碼,實現四足機器人的運動,而是應該專注于新功能的開發,以及思考如何讓不同模塊真正實現高效協作。

    基于此,購買已有的配件或套件,可以解決硬件層面的問題,而搭建系統并進行代碼開源,則可以提高開發者在軟件層面的效率。ROS 是機器人行業里著名的開源協作的底層系統,它集成了大量的工具軟件包、庫代碼,以及約定協議,讓跨平臺研究和研發變得更簡單。

    地平線機器人事業部生態負責人胡春旭,是 ROS 機器人社區「古月君」的創始人,專注于這個操作系統在國內的推廣和應用。今年年初,胡春旭正式加入地平線,并且在開發者日發布了地平線的開發者套件 RDK 和基于 ROS 平臺的 TogethROS.Bot 第二個版本更新。

    根據胡春旭介紹,T.ROS 2.0 版本將在軟硬協同、開源算法、配件驅動支持等多個方面進行升級迭代,并且和 RDK 套件進行更深層的綁定。

    胡春旭發布 NodeHub 機器人應用開發分享中心 | 地平線 Horizon Robotics

    與此同時,胡春旭還在現場發布了全新的 NodeHub 應用開發中心。他希望按照從點到面的方式,為機器人底座的搭建提供一套全新的范式思路。

    例如,如果要搭建一臺掃地機器人,那么需要先完成環境感知、自主導航、目標檢測、運動控制等多個功能「點」的安裝和驅動,而這些「點」就像一個個手機 App 一樣,被封裝進了 NodeHub 的應用商店里,直接被開源下載。

    據此思路,胡春旭在現場用了大約 15 分鐘時間,即完成了由「點」(Node)到「面」(Hub)的機器人底座搭建。也就是說,除了安裝清掃垃圾需要的硬件和程序代碼,這個掃地機器人的骨架已經搭建完成。

    地平線希望,基于這套全新的范式和方法論,在未來攢出一個機器人底座,讓創建機器人「可以像搭積木一樣簡單」。

    發布會現場搭建起的掃地機器人底座 | 地平線 Horizon Robotics

    三、和開發者共同成長

    除了地平線對機器人開發生態及方法論的探索,讓極客公園有些意外的是,有不少在校大學生也在暑假期間到現場參加了這次活動。他們或在展區驚訝于某個產品的設計「很酷」,或在晚宴現場感慨于分享嘉賓的學霸經歷。

    一個深圳大學的大一新生,敏銳地捕捉到地平線 CEO 余凱在分享時的一句「商業黑話」,拋出了一個有些稚嫩但很有趣的問題:

    「作為一名學生,在科研領域里,怎樣找到屬于自己的『生態位』?」

    這位年輕的開發者贏得了全場的掌聲和鼓勵,而余凱的解答是:「對于年輕人來說,一定要做現在是冷門,明天是熱門;現在是非主流,明天是主流的事。」一如他此前無數次面對媒體時的講述那樣,強調「非共識」在創新里的作用。

    開發者日現場的年輕人們 | 地平線 Horizon Robotics

    而這一問一答,也恰好呈現了機器人開發現階段在技術和商業層面的處境。開發者未必是嚴格意義的「創業者」,來自高校領域的愛好者是這個生態未來發展需要爭取的人才。

    而商業層面上,現階段跑通閉環的,往往是能執行某些特定任務的「機器」(如掃地、割草、陪伴等領域),而非那種聽起來更酷、功能更全的通用「機器人」。地平線機器人事業部負責人王叢告訴極客公園,他認為未來 2-3 年里,機器人領域不會有像手機一樣的爆品出現。也就是說,這依然是一個長周期的項目。

    所以在創業第 8 年的時候,地平線又回到了機器人的賽道里,它們也許比創業初期,更清楚地意識到這件事的困難和復雜程度,所以,機器人業務在地平線內部,既是一個技術部門,也可以理解為一個社區平臺。和開發者共同成長是選擇開源后的必然選擇。

    余凱說,他在 27 年以前就接觸到了機器學習,并認定這將是一輩子的事業,而且此刻仍然在成長和等待。

    「重要的是,你相不相信智能手機后,下一個計算時代屬于機器人。」

    THE END
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