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8月20日-25日，“2019*機(jī)器人大會(huì)”在北京亦創(chuàng)國(guó)際會(huì)展中心舉行。8月22日，ABB（中國(guó)）有限公司首席技術(shù)官劉前進(jìn)在新興應(yīng)用與實(shí)踐論壇作了主題為《機(jī)器與人：從共存到共事》的報(bào)告。

機(jī)器人和人工智能如何結(jié)合？

關(guān)于機(jī)器人的安裝和使用，現(xiàn)在的機(jī)器人使用的時(shí)候，雖然相比過(guò)去有很大的進(jìn)步，但還是有些復(fù)雜。

以前可能需要一個(gè)專門的工程師花幾天編程來(lái)做更好的規(guī)劃，交響樂(lè)師和機(jī)器人工作了七個(gè)小時(shí)完成了兩首曲子的編排，能夠像人一樣非常優(yōu)美地把比賽盒滑來(lái)滑去，精準(zhǔn)完成比賽的過(guò)程。然而，現(xiàn)在我們覺(jué)得還不夠，未來(lái)希望可以不用專業(yè)工程師去教它，機(jī)器人在看到我們的產(chǎn)業(yè)線工人在做什么就會(huì)主動(dòng)了解這項(xiàng)工作，以及自己能不能完成。

我們把*新的研究成果，以及機(jī)器人的安裝示范過(guò)程結(jié)合起來(lái)的難度在哪里？

大家知道，Image Light的識(shí)別率從70%提升到了90%，這是非常好的例子，但是和機(jī)器人結(jié)合的話會(huì)發(fā)現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)工況很難標(biāo)注，沒(méi)有辦法預(yù)測(cè)所有的場(chǎng)景。上面我們提到DOTA游戲，*重要的就是上下左右回車，實(shí)際上我們的工作不只是上下左右。更重要的是規(guī)律，要是能夠把規(guī)則完全定義好就是我們自動(dòng)化工人做的事情，但是一定會(huì)有域外發(fā)生，能夠依靠人工智能呢？完成依靠從大數(shù)據(jù)抓取數(shù)據(jù)的AI來(lái)做件這事情嗎？

因此，數(shù)據(jù)和AI結(jié)合的話會(huì)有很大難度，包括三個(gè)不同層次：

• 第一層次，可以把現(xiàn)在我們深度學(xué)習(xí)做的一些工作來(lái)做位置識(shí)別，準(zhǔn)確知道機(jī)器人抓取要到什么地方，我們也做了很有意義的示范；

• 第二層次是技能，就是做了什么工作，然后指導(dǎo)機(jī)器人完成，甚至給出一個(gè)起始點(diǎn)和終點(diǎn)以后根據(jù)過(guò)去我們所做的數(shù)據(jù)強(qiáng)化學(xué)習(xí)完成某個(gè)規(guī)則。經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的強(qiáng)化訓(xùn)練以后，發(fā)現(xiàn)我們可以達(dá)到這種效果，就是600多萬(wàn)個(gè)不同種類的空間之中，機(jī)器人強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以達(dá)到96%的識(shí)別率，之后我們會(huì)有更好的辦法，希望達(dá)到99%以上，甚至再有新的東西出來(lái)以后能夠簡(jiǎn)化學(xué)習(xí)的過(guò)程；

• 第三層次是應(yīng)用程序的端到端學(xué)習(xí)，自己學(xué)習(xí)背后的機(jī)理、經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，抓住以后可以變成規(guī)則。

通用函數(shù)是不可解釋的，雖然可以很粗暴地達(dá)到一定精度，但是你不知道它的時(shí)候就不能用，這對(duì)工業(yè)來(lái)說(shuō)幾乎是不可接受的，所以我們希望能夠有更好的辦法讓它變得更加可解釋，更加容易泛化，也更容易合作。

在湛江，ABB有一家合作的公司，這是國(guó)內(nèi)*大的海鮮制品公司，其產(chǎn)線基本是全程自動(dòng)化，除了一個(gè)環(huán)節(jié)。當(dāng)我們?cè)诒貏倏统曾P尾蝦時(shí)，要先把皮去掉，如何讓不同形狀大小的蝦讓機(jī)器識(shí)別，既能保證足夠的肉又能夠把皮剝掉？這個(gè)環(huán)節(jié)必須由人完成，所以給人0.5平米的工位，人就站在那里八小時(shí)不停地把蝦扒出來(lái)放到指定位置。不說(shuō)這個(gè)工作很辛苦，光是味道就會(huì)讓你覺(jué)得很難受。

我們的科學(xué)家到了現(xiàn)場(chǎng)看了實(shí)際情況后，通過(guò)不同的照片標(biāo)注、識(shí)別、確定精準(zhǔn)度，*后可以達(dá)到98%的精度，這樣就是*后一個(gè)環(huán)節(jié)通過(guò)自動(dòng)化，這位同事就在現(xiàn)場(chǎng)聽(tīng)報(bào)告。拍下一張圖片當(dāng)中有幾十只蝦，通過(guò)算法推理一下子就把蝦的抓取點(diǎn)標(biāo)識(shí)出來(lái)，交給機(jī)器人之后完全可以完成剩下的工作，“機(jī)器人抓蝦，不抓瞎”。

這是物流場(chǎng)合大家經(jīng)常碰到的場(chǎng)景，就是不同的工件混合在一起進(jìn)行抓取，難度在哪里呢？

因?yàn)樾螤畈灰?guī)則，傳統(tǒng)的機(jī)器視覺(jué)很難做到，而且是堆放在一起的，即使是不同規(guī)則輸入庫(kù)里，怎么保證產(chǎn)生新的形狀，知道哪個(gè)先抓，哪個(gè)后抓。這是目前工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域能夠把混合、堆疊、識(shí)別做到*高的水平的一個(gè)案例，也是目前我們做到的*好Case。

工業(yè)人工智能，或者是把人工智能做得有意義的事情和機(jī)器人進(jìn)行結(jié)合。傳統(tǒng)的方式是用一個(gè)完成的模型，然后我們執(zhí)行感知分析和控制邏輯，這是傳統(tǒng)工程師在做的工作。人工智能引入這個(gè)環(huán)節(jié)會(huì)帶來(lái)一些新的變化，過(guò)去幾年的主要變化就是在認(rèn)知和理解方面所做的工作，現(xiàn)在我們看到強(qiáng)化學(xué)習(xí)推進(jìn)的過(guò)程優(yōu)化都是完成這樣的過(guò)程。

工業(yè)人工智能我們希望做的不僅是認(rèn)知和理解，具體解決也可以帶來(lái)更多的突破。一個(gè)工廠當(dāng)中的自動(dòng)化系統(tǒng)一定有些場(chǎng)合、有些場(chǎng)景不是我們工程師提前預(yù)測(cè)到的，之前沒(méi)有預(yù)測(cè)和發(fā)生過(guò)的事情我們能怎么做？能不能讓機(jī)器自我學(xué)習(xí)，處理一些之前沒(méi)有預(yù)料到過(guò)的狀況，沒(méi)有發(fā)生過(guò)的事情，可以有些基本的識(shí)別和判斷，給出可以解決的方案出來(lái)？這是我們期待工業(yè)人工智能未來(lái)所做的工作，這個(gè)過(guò)程當(dāng)中人是永遠(yuǎn)存在的，不僅是監(jiān)測(cè)整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程，隨時(shí)可以取代自動(dòng)化系統(tǒng)，介入、操作和完成。這是我們自己對(duì)工業(yè)人工智能的定義，從自動(dòng)化到自主化，希望未來(lái)我們能夠有真正完全自主化的工作環(huán)境，也為人類創(chuàng)造更美好的環(huán)境。