灵活的手将挽救半调子的服务机器人 beam机器人 _生活知识

beam机器人（灵活的手将挽救半调子的服务机器人）
当人类期待服务机器人 Give me a hand（帮个忙）之前，最好先给它一只或一双手！
走进银行或商场有机器人提供导览，走进医院，看到机器人在送药，最好家里也有个机器人，可以帮我们从冰箱拿罐可乐过来，这几年可以看到服务机器人领域兴起，而且大多数都是初创公司。服务机器人的概念广泛，从目前市场上的产品来看，最简单的分类可分为两种，一类是锁定家庭或个人，除了 iRobot 这种专攻做家事如扫地的机器人之外，更多其实是定位为“伙伴”、“社交同伴”的产品，比较知名的像是具有麻省理工学院（MIT）血统的 Jibo 、深圳独角兽优必选的 Alpha 2X、华硕的 Zenbo 等。
另外就是专业服务机器人，此块是依据不同行业需求创造出多种类型的机器人，像是软银（SoftBank）的 Pepper、英特尔及 Google Venture 投资的 Savioke，主要面向公共场所的人群，为酒店、零售等行业提供服务。另外，优必选的 Cruzr 机器人则是专攻教育领域，甚至还有专攻临场机器人的公司 BEAM，之前被美国政府通缉的斯诺登（Edward Snowden）有一年出现在美国消费电子展（CES）上，其实就是通过知名的 Beam 机器人“现身”在屏幕上，锁定商业视讯会议应用可说是非常利基的市场。
图｜Savioke 机器人主要客户为酒店行业（来源：Savioke）
少了手的服务机器人，能做好服务吗？但服务机器人领域始终是外头看热闹人多，实际愿意买单的人少，原因就在于“大家期望很高，但能做的事很少”，国内机器人龙头新松机器人高级副总裁王宏玉曾这么评论。
为什么做的事很少，其中一项原因在于缺了手。目前大多数的服务机器人通常可以移动，但普遍没有手，要不就是虽然有手，但装饰或娱乐性质远大于实际功用，能挥挥手跟人打招呼，但没法真正拿起重物。人类能处理众多工作，双手扮演着很重要的角色，因此人类在构建世界时考虑了很多手部设计，所有手机、键盘和其他工具都经过精心设计，以适应我们的手指和手掌。
由于服务机器人是身处在真实环境，与工业环境不同，工业机器手臂执行任务，每次动作都是落在相同的位置和方向，这是经过事前详细的设计跟测试，但现实生活里充满很多不确定性，服务机器人的手要能像人手般灵活运作，难度非常高，同时代表加了手成本立刻大幅增加，这就是为什么面向大众的服务机器人领域多半会舍弃机器手。
但也因为如此，缺手的机器人能做的事自然很有限，很难自主完成一整件事，例如不少饭店采用的 Savioke 机器人把餐点、清洗完的衣服送到住客房间，但还是得靠人类打开机器人的身体，取出东西，也就是说，还是必须由人类来完成最后的任务。当机器人做事“半调子”，服务做得不够好，企业感觉投资效益不大，市场就一直难以走向规模化。
机器手可负重 2 公斤，也能换抓手不过，陆续有机器人公司注意到上述难题，开始为机器人“上手”，其中一家初创公司 Aeolus Robotics 的服务型机器人获得了不小关注，它可以手持吸尘器吸地板、拿食物给人，自己用手开门，该机器手可以拿取 2 公斤的物体，还会调整身体找到最适合的施力角度来搬运东西，此外开发人员设计了不同的抓手，以因应不同的场景需求，抓取不同的物体，这些手部功能就成了 Aeolus Robotics 与现有其他服务机器人的最大差异。

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图｜Aeolus Robotics 机器人拿起饼干盒（来源：DeepTech）
Aeolus Robotics 机器人内置了已经预先训练好的物件识别模型，以及 2D 和 3D 摄像头，当它拿起一个物体时，会根据物体的形体等信息，辨识出它手上拿取的物体是什么，并且估测空间位置，产生手臂及手掌的抓取策略，例如有多少种抓取方式、哪一个角度抓取最适合、该施多少力等。
建构知识图谱，打造机器人 AI 大脑机器人与 AI 结合已是必然趋势，特别是在真实世界是一个复杂的环境，机器人不能只是被动接收命令，还需要一个可以判断的脑袋，Aeolus Robotics 人工智能算法负责人王圣智就是带领团队研究“知识图谱”（Knowledge Graph）技术，建立 AI 大脑。
王圣智解释，进行视觉或语音相关 AI 研究时，通常会先建立一些事前已知的知识模型，比如按照人类生活的常理，杯子通常是放在桌上，不应该出现在地板上，也很少出现在椅子上，所以，在设计机器人的大脑时，就需要描写这些物体的特性及彼此间的关联。
最简单来说，杯子、桌子、椅子各自都是节点，但杯子适合放在桌子的上面，而非桌子的下面，也不太适合放在椅子上，所以杯子与桌子的关联比较强，两个节点就会比较靠近，同理，杯子与椅子的节点就会离得较远，这就是知识图谱的基本概念。
他们先建立起这些常见场景和关联的知识图谱，当 Aeolus Robotics 机器人看到客厅地板上有一个物体，它会认为地板上不应该有东西，就过去把东西捡起来，也知道应该要把饼干放到食物柜，什么药品该放到什么位置。机器人有了手，不只是帮人类取物而已，还可以分类物体，进行收纳跟归位。而这个图谱随着输入的信息越多而扩大，并动态调整节点之间的关联强度。

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图｜Aeolus Robotics 第一代机器人（来源：DeepTech）
快速学习为机器人领域兴起的趋势尽管机器人已经有预先训练好的大脑，但生活上物件百百种，总会遇到没学过的东西，传统机器人的做法通常得编程一系列操作，耗时之外，机器人的能力也仅限于特定活动或动作范围。没有新的编程，机器人无法超越并执行新的任务。但新一代的机器人研究可以仰赖 AI 来改善上述缺点。
Aeolus Robotics 的做法是利用快速学习（Quick Learning）技术来因应，当机器人看到一个以前没见过的新东西，快速学起来，下次辨识到这个物件就知道是什么，而且后端系统会通过云服务把学到的新知识传送至其他机器人，形成知识分享。
王圣智进一步指出，机器人近来兴起的一个趋势就是快速学习。深度学习的优点可以处理很复杂的问题，但缺点是需要的数据量非常大，许多研究者都希望找到不必使用大量数据、但效果一样好的方法，有一项议题因此变得相当火红—快速学习，其中一次性学习（One Shot Learning）堪称是终极目标，让机器人看一次就学会，但难度挑战很高，吸引了很多专家投入发展，另外也有 Few Shot Learning，看几次就学会。
“不论是 Few Shot Learning 或 One Shot Learning，那这快速学习的技术是机器人很需要的一个技术，”他强调。目前机器人公司采用的方式大概有几种，一种是如果要调整模型就送上云端去做，另一种作法是在机器人本地端处理，若复杂度高再连上云端执行。
“机器人有手，代表可以自主完成一整件事”，就是基于这个想法，Aeolus Robotics 选择从这个挑战颇大的领域下手，在功能上做出跟其他服务机器人的差异化，产品已进入第二代机种开发，除了优化物件识别、快速学习的能力，一只手也将增加为两只手、7 个自由度，目前锁定饭店、养老院的 2B 市场，预计明年量产。
目前 2B 专业服务机器人的商业模式多是采租赁方案，客户向机器人公司承租、支付月费，例如 Savioke 的 Relay 机器人费用大约是每月平均 2000 美元。Aeolus Robotics 预计未来也会是提供租赁服务，但尚未规划价格。
服务机器人行业处于前景混沌的状况，如何说服企业买一台机器人会比雇用一个员工来得划算，至少得先解决价格成本议题，才有机会迎来进入大规模商业化的一天。
【灵活的手将挽救半调子的服务机器人 beam机器人】