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卡本的困境是一个行业技术向前推进的自然状态,探路的人永远比走路的人艰辛,同样的,如果这个探路者找到一条新路,他就有机会收获最大的价值。
在莫回的概念里,卡本所面临的障碍基本上都是工程技术障碍,理论障碍非常少,人类展大现在这个阶段,生活服务机器人实际上在各个主要的基础理论领域已经成熟,无非是在工程技术上存在大量的难题。
做个简单的类比,内燃机的理论模型很早就已经建立起来了,但是后面一代代的内燃机不断的更新换代,技术不断向前推进,实际上并不是理论上获得了什么突破,只不过是内燃机的工程技术上日臻完善。
如果我们抛开材料技术等周边学科的进步,单独谈论内燃机的技术进步,就会现它的进步在原理上并没有脱离最初的理论模型,无非是热效率的不断提高,功率的不断提高,这些进去都是工程技术上的进步。
现在在机器人领域面临的就是这个问题,主要领域的理论技术已经不是障碍,现在只是需要进行工程技术上的突破,理论上可行了,还必须要在工程上实现它。
现在机器人卡壳的几个关键领域,图像识别、语音识别、人工智能、定位与导航,准确来说也谈不上卡壳,只不过现有技术实现效果不佳。
就好像早期的蒸汽机,压力不行、密封不行、传动不行、机械结构也不成,导致整体效率非常低下,只能在矿井里负责排水,应用场景和市场接受度受到非常大的限制。
现在的机器人也是这个状态,整体来看,每个领域的都有技术能够用上,但是性能都不咋地,组合起来的整体就显得更差,往往挺昂贵的东西,但是真正用起来就是一时新鲜,应用性和工作效率很差。
说白了,现在的生活服务类机器人,有太多领域需要加强,这些领域的技术太低,导致机器人整体的应用性能始终提不上去。
不过有个好处就是,所有相关技术都有,不至于说出现一个暂时完全无法解决的技术空白领域,有没有的问题已经解决,现在正在解决好不好的问题。
比如图像识别技术,这个技术很早就有,从这个技术延伸出来很多相关的应用技术,比如百度的搜图,比如人脸识别,比如三维重建等等,都是从这个技术延伸出来的。
库卡面对的是标准化可设计场景,而卡本面对的是随机不可控场景,并且突事件很多,所以相对来说,卡本面对的技术难度要远高于库卡。只不过库卡倾向于精度和效率,卡本倾向于可用性和智能性。
卡本的收购成本并不高,并且它算是在生活服务机器人领域走的最远的,莫回拿下卡本的一个主要的考虑是尝试利用极本加研进程。
目前极本的运算能力是常的,智能性也还不错,虽然未必是最强的,至少在各大实验室研的aI中算是第一梯队的。
极本对卡本可能提供的帮助应该在模拟和排错上,比如图像识别,想要获得一个应用效果比较好的图像识别技术,关键就在算法和无监督自我学习的智能性上。
莫回采取的是笨方法,当卡本被收购之后,让卡本团队在图像识别领域提供一个演进模型,这个模型实际上是一个训练模型,通过海量样本进行人工智能的训练和学习。同时让他们提供图像识别领域所有可能的算法,无论这个算法有效性如何。
莫回依托上帝之手可调用的资源相当多,他不仅要求卡本提供,还联系了很多在这个领域进行研究的科研和商业机构,让他们提供类似的东西。
莫回做的事情实际上是尽量将这个领域的算法穷举,同时将这个领域的研究方法穷举,然后利用海量的样本让极本进行无穷比对和组合。
严格来说他这不算是科研,他是利用极本的计算力优势,不停的排列组合,穷举所有可能性,在其中找到可能的道路。
这个方法虽然很笨,但是在某型领域确实能够起到效果,实际上大数据提取出来的各种规律和关联性,都是利用各种算法,通过类似的方式,寻找隐藏的或然关系的。理论上来说某些科研也类同于穷举,白炽灯的明其实就是穷举所有可能材料,最终选中了钨。
极本的第一次科研是在阿朱这个人工智能的帮助下磕磕绊绊进行的,好在极本的运算度非常快,技术瞬间就会给出结果,无论面对多大的样本库。
所以莫回的科研进度很快,他能够在一天只能调整数十次计算模型,不断试错不断碰撞,寻找可能正确的道路。
以图像识别技术为磨刀石,莫回不断的磨砺极本进行科研的应用办法,不断的调整,不断的尝试,在持续的互动调整中,极本慢慢将其强性能挥出来。
当极本的科研方法基本有了雏形的时候,一个应用性能已经差强人意的图像识别出炉了。它的算法是极本通过无数次推衍和演化之后形成的,它的智能模块经过数以亿记的图片和视频的训练,已经拥有足够的适应性。
这个图像识别技术很快给到卡本团队进行了应用性测试,结果现它已经能够通过照片和视频识别家庭中大多数常用物品,能够分辨宠物,能够辨别移动物体。
做到这一点,实际上在视觉识别模块上,已经差不多能够满足生活机器人的需求了,后面需要做的就是基于这个技术,延展其他功能,比如距离判断,路径规划,自身定位等等。
对于莫回来说,最大的收获不是这个图像识别技术,而是为了研这个技术的过程中,极本摸索出来的科研模式和方法。
有了第一步就好,莫回将其程序化,变成一款带着自学习能力,拥有相当智能性的全新模块——科研1.o(未完待续。)
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