上個(gè)月， “世界機(jī)器人大會(huì)”在北京亦莊召開(kāi)，作為機(jī)器人行業(yè)最大盛會(huì)，眾多參展機(jī)器人讓人大飽眼福，也透露出了行業(yè)新風(fēng)向。除了前幾年常見(jiàn)的的掃地機(jī)器人、娛樂(lè)機(jī)器人、陪伴機(jī)器人等服務(wù)機(jī)器人之外，我們還看到了大量新興的配送機(jī)器人、巡檢機(jī)器人和工業(yè)機(jī)器人。

還注意到一家做嵌入式人工智能解決方案公司——“米文動(dòng)力”,他們不生產(chǎn)機(jī)器人，主要提供機(jī)器人的“大腦”。米文動(dòng)力告訴，服務(wù)機(jī)器人行業(yè)遇冷，如今配送、巡檢、工業(yè)機(jī)器人重新煥發(fā)活力，依賴著機(jī)器人底層技術(shù)能力和場(chǎng)景解決方案的升級(jí)，同時(shí)也提出了很多新的挑戰(zhàn)。

（米文動(dòng)力CTO蘇?。?/p>

在大會(huì)后，特意拜訪了米文動(dòng)力，與CTO蘇俊深入探討目前新興的機(jī)器人技術(shù)、解決方案和落地場(chǎng)景。

云端AI與嵌入式人工智能

據(jù)了解，米文動(dòng)力成立于2015年，致力于提供一站式、端到端、軟硬件一體化的人工智能機(jī)器人整體解決方案，該方案以嵌入式人工智能超級(jí)計(jì)算機(jī)——米文大腦為核心主控，集成機(jī)器人必備的自主感知決策、自主定位及導(dǎo)航，為個(gè)人開(kāi)發(fā)者、機(jī)器人廠商、傳統(tǒng)廠商提供不同程度的定制化方案，幫助他們輕松打造機(jī)器人。

2015年，機(jī)器人正火，很多人都涌進(jìn)來(lái)想要做機(jī)器人。

蘇俊告訴，2015年，機(jī)器人行業(yè)還處于最原始的時(shí)候，整個(gè)系統(tǒng)架構(gòu)還是第一代機(jī)器人的狀態(tài)，主要形態(tài)是一個(gè)實(shí)時(shí)系統(tǒng)加上一個(gè)安卓操作系統(tǒng)。同時(shí)機(jī)器人行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈也不成熟，很多公司選擇全鏈條都自己做，把技術(shù)戰(zhàn)線拉得很長(zhǎng)，導(dǎo)致整體技術(shù)發(fā)展緩慢。后來(lái)，行業(yè)里的人慢慢開(kāi)始發(fā)現(xiàn)，機(jī)器人系統(tǒng)很復(fù)雜，其實(shí)機(jī)器人公司應(yīng)該關(guān)注的是產(chǎn)品、市場(chǎng)和客戶，可以把底層的比較難的技術(shù)問(wèn)題交給擅長(zhǎng)的公司來(lái)做。

當(dāng)時(shí)，機(jī)器人還沒(méi)有一個(gè)嵌入式的智能控制平臺(tái)，人工智能的主要實(shí)現(xiàn)方式是云端AI，設(shè)備通過(guò)網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)傳到云端，在云端計(jì)算后再將數(shù)據(jù)傳出，云端AI的算法準(zhǔn)確率高、算力強(qiáng)，但是云端AI對(duì)機(jī)器人并不是最好的方案。機(jī)器人一般具備多種傳感器，需要在復(fù)雜多變的環(huán)境下做出實(shí)時(shí)響應(yīng)，云端計(jì)算會(huì)帶來(lái)延遲和卡頓問(wèn)題；同時(shí)，在家庭環(huán)境下，數(shù)據(jù)隱私尤為重要，需要家庭中的機(jī)器人在不聯(lián)網(wǎng)的狀態(tài)下也能正常運(yùn)行。機(jī)器人行業(yè)迫切需要在本地對(duì)較大數(shù)據(jù)量進(jìn)行實(shí)時(shí)處理和響應(yīng)。

在這一背景下，米文動(dòng)力成立了。創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)成員有多年英偉達(dá)GPU平臺(tái)的研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，他們?cè)诔闪⒅蹙投ㄎ粸橛ミ_(dá)在GPU平臺(tái)的技術(shù)解決方案提供商，基于英偉達(dá)Jetson系列平臺(tái)來(lái)做嵌入式人工智能。

2016年4月，英偉達(dá)發(fā)布Jetson TX1嵌入式計(jì)算平臺(tái)，專為當(dāng)時(shí)熱門(mén)的AI人工智能產(chǎn)品化而生，Jetson TX1可為小型設(shè)備提供桌面級(jí)GPU的通用運(yùn)算性能，有助于新興的無(wú)人機(jī)、機(jī)器人、智能車載等初創(chuàng)企業(yè)的產(chǎn)品研發(fā)。作為英偉達(dá)的戰(zhàn)略合作伙伴，米文動(dòng)力同臺(tái)展出了基于Jetson TX1的嵌入式人工智能計(jì)算機(jī)“米文大腦”，以及合作伙伴的機(jī)器人產(chǎn)品—— sDeno家用服務(wù)式機(jī)器人，其能在家庭中完成基本的管家型工作，如跟隨移動(dòng)、動(dòng)作交互等，另外可以利用Jetson TX1帶來(lái)的學(xué)習(xí)能力，學(xué)會(huì)用戶交給它的任務(wù)。

（米文大腦S2）

米文大腦是米文動(dòng)力的核心產(chǎn)品，目前已經(jīng)迭代到第二代——米文大腦 S2，基于NVIDIA JETSON TX2。S2的尺寸為97 mm ×60 mm ×40mm ，與前一代米文大腦相比，體積縮小了約 30%。功能方面，S2 提供免費(fèi)的 Linux 層面的人體、物體相關(guān)算法的SDK，包括但不限于人臉檢測(cè)，身份識(shí)別，屬性識(shí)別，年齡識(shí)別、物體識(shí)別等。

蘇俊告訴，米文大腦S2從操作系統(tǒng)層到算法層都針對(duì)嵌入式硬件做了大量的深度優(yōu)化。嵌入式人工智能和云端AI有很大不同，云端AI的難點(diǎn)主要是算法，而在終端實(shí)現(xiàn)AI則會(huì)發(fā)現(xiàn)軟件只是最上層，基石其實(shí)是整個(gè)系統(tǒng)和硬件，如果基石不穩(wěn)的話，雖然軟件可能是最能出彩的地方，但依然沒(méi)有辦法發(fā)揮出來(lái)。在蘇俊看來(lái)，米文動(dòng)力是軟件和硬件都擅長(zhǎng)的團(tuán)隊(duì)，突出優(yōu)點(diǎn)是對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的理解和整個(gè)GPU優(yōu)化能力。

米文大腦 S2的核心技術(shù)分為硬件和軟件兩方面。硬件方面，因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)終端應(yīng)用環(huán)境各不相同，所以從整個(gè)硬件設(shè)計(jì)上要比消費(fèi)類電子產(chǎn)品要求更高，米文大腦的接口的保護(hù)、電路設(shè)計(jì)都要以工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)來(lái)要求自己。軟件方面，最突出的是針對(duì)GPU的特性對(duì)大家現(xiàn)在比較常用的算法進(jìn)行很強(qiáng)的加速，米文大腦 S2 能將 Mobilenet SSD 的性能提升5倍以上，原來(lái)不做任何工作的話，在硬件上只能跑到7-8次/秒，但當(dāng)做了核心優(yōu)化時(shí)，速度能到40次-50次/秒。

此外，米文動(dòng)力會(huì)根據(jù)不同行業(yè)提供完整的解決方案。比如機(jī)器人行業(yè)對(duì)多個(gè)傳感器的時(shí)鐘同步有非常高要求，傳統(tǒng)方式只能另外再拿一個(gè)硬件做時(shí)鐘同步，并且把它的數(shù)據(jù)接入到另外計(jì)算單元里面。米文動(dòng)力在一個(gè)設(shè)備里實(shí)現(xiàn)了這些功能，集成度非常高。

室內(nèi)機(jī)器人與室外機(jī)器人

雖然市面上已經(jīng)有這么多的機(jī)器人，但是與已經(jīng)成熟的單點(diǎn)的人工智能技術(shù)，比如計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別相比，機(jī)器人才剛剛蹣跚學(xué)步。

這對(duì)米文動(dòng)力這樣致力于提供機(jī)器人底層技術(shù)的公司來(lái)說(shuō)，最明顯的挑戰(zhàn)就是，他們不能只是提供一個(gè)固定的硬件，他們還需要根據(jù)不同的新興場(chǎng)景，定制不同的落地方案，為機(jī)器人集成多種能力。

視覺(jué)是機(jī)器人最重要的感知系統(tǒng)，也是每個(gè)機(jī)器人必備的功能。米文動(dòng)力自己研發(fā)了一套基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能視覺(jué)系統(tǒng)架構(gòu)，能實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別、人臉追蹤、物體識(shí)別、動(dòng)作識(shí)別、手勢(shì)識(shí)別等功能。

目前，這些CV技術(shù)已經(jīng)成熟，為何還需要米文動(dòng)力重新研發(fā)呢？蘇俊解釋到，機(jī)器人的視覺(jué)系統(tǒng)很復(fù)雜，最后實(shí)現(xiàn)出來(lái)的功能不是單個(gè)算法組成的，而是一套算法系統(tǒng)，并且集合一些非算法的邏輯來(lái)完成整個(gè)功能。直接采用現(xiàn)有的算法，達(dá)不到整個(gè)功能的要求，并且這個(gè)新的算法在很多場(chǎng)景已經(jīng)作出了一些限制，沒(méi)有辦法滿足機(jī)器人特定場(chǎng)景的一些需要。

這兩年，機(jī)器人的落地場(chǎng)景也發(fā)生了一些變化。今年世界機(jī)器人大會(huì)上的服務(wù)機(jī)器人數(shù)量較此前大大減少，大家逐漸從純交互的服務(wù)機(jī)器人上轉(zhuǎn)到帶有一些功能性的機(jī)器人和落地場(chǎng)景，例如米文動(dòng)力現(xiàn)在主攻的配送機(jī)器人、巡檢機(jī)器人、工業(yè)機(jī)器人、工業(yè)視覺(jué)檢測(cè)、視頻智能分析。

視頻智能分析則是泛化的機(jī)器人概念，可以利用米文大腦的強(qiáng)大計(jì)算能力和低成本去做一些純視覺(jué)的工作。

配送機(jī)器人、巡檢機(jī)器人都是室外機(jī)器人，對(duì)核心計(jì)算和整個(gè)系統(tǒng)可靠性要求很高。室內(nèi)機(jī)器人和室外機(jī)器人的導(dǎo)航算法、傳感器也都不一樣，室內(nèi)會(huì)用單鏡頭激光器+攝像頭，在室外更多會(huì)使用多鏡頭激光器+攝像頭。另外傳感器接入方面，室外的會(huì)用一些傳統(tǒng)的監(jiān)控用的攝像頭，室內(nèi)會(huì)用USB的攝像頭或其他密閉接口的攝像頭。巡檢機(jī)器人也可能工作在室內(nèi)，也可能工作在室外，這個(gè)時(shí)候同一種巡檢機(jī)器人也可能有不同的方案。

不過(guò)現(xiàn)在室外機(jī)器人的方案還不夠成熟。京東或菜鳥(niǎo)都有在做室外的配送機(jī)器人，并且做的時(shí)間比較長(zhǎng)，聲量比較大但銷量并沒(méi)有到一定程度，為什么？其實(shí)室外機(jī)器人有一個(gè)很大的痛點(diǎn)，其對(duì)硬件的要求接近于自動(dòng)駕駛，外界環(huán)境更復(fù)雜，這就要求整個(gè)內(nèi)部系統(tǒng)設(shè)計(jì)需要做一個(gè)非常特殊的設(shè)計(jì)，看上去不太起眼的抗震性設(shè)計(jì)、車危及人的設(shè)計(jì)，成了目前這個(gè)領(lǐng)域更往前走一步的阻礙。

米文動(dòng)力的室外機(jī)器人方案場(chǎng)景需要2個(gè)米文大腦S2。據(jù)蘇俊透露，米文動(dòng)力也正在研發(fā)基于英偉達(dá)下一代Xavier計(jì)算核心的第三代產(chǎn)品米文大腦Apex，產(chǎn)品的計(jì)算能力相當(dāng)于第二代10-30倍，是非常適合室外場(chǎng)景的一個(gè)核心控制單元，能夠解決以上提到室外機(jī)器人面臨的問(wèn)題。

AI芯片與通用GPU

人工智能對(duì)算力、算法要求很高，很多人工智能公司都在自研芯片。2018年，語(yǔ)音技術(shù)公司，包括科大訊飛、云知聲、思必馳、出門(mén)問(wèn)問(wèn)等都在做語(yǔ)音AI芯片，期待以專用芯片來(lái)解決AI算法和算力上的瓶頸。編輯好奇，AI芯片方案是否會(huì)比米文大腦利用通用GPU方案更適合機(jī)器人呢?

蘇俊告訴，目前很多做產(chǎn)品的公司去做芯片，方向上是好的，因?yàn)楫a(chǎn)品公司對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景理解最深刻，能直接體會(huì)到現(xiàn)有的芯片的不足，當(dāng)產(chǎn)品達(dá)到一定的量的時(shí)候，他們會(huì)選擇自己去做芯片，一方面降低成本，另一方面更符合自己的需要。通常去做一款芯片的話，起碼產(chǎn)品要有千萬(wàn)級(jí)別的量，但機(jī)器人離這個(gè)數(shù)量還差得非常遠(yuǎn)。所以現(xiàn)在的機(jī)器人公司還沒(méi)有必要去做自己的AI芯片這些方面。

機(jī)器人其實(shí)需要的是一個(gè)更加強(qiáng)的計(jì)算能力的芯片，目前大部分AI芯片為了平衡功耗和它作為一個(gè)后入者切入，目標(biāo)瞄向一些功耗和計(jì)算平衡的方向，這個(gè)方向其實(shí)并不是機(jī)器人方向需要的。另外機(jī)器人上面需要的算法非常多，所以現(xiàn)在更需要的是計(jì)算能力比較強(qiáng)的一個(gè)接近通用計(jì)算的平臺(tái)。自動(dòng)駕駛需要有一個(gè)計(jì)算能力很強(qiáng)的核心能力，但不一定需要是一個(gè)專用AI芯片的概念。特斯拉這樣的公司依然使用基于英偉達(dá)的Hardware 2.5核心硬件，依然是通用計(jì)算的平臺(tái)。

在研發(fā)成本方面，如果要采用AI專用芯片，需要學(xué)習(xí)各自底層的語(yǔ)言與工具鏈，研發(fā)成本比較高。而GPU最近十幾年的時(shí)間在并行計(jì)算整個(gè)生態(tài)里，并且開(kāi)放了像CUDA這樣一些工具，在工程師資源上有了很大的積累，意味著各個(gè)產(chǎn)品公司在嵌入式GPU上進(jìn)行開(kāi)發(fā)的難度和資金投入會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于用一個(gè)新的AI芯片。

綜合這幾個(gè)因素，蘇俊認(rèn)為現(xiàn)在的嵌入式GPU更加適合機(jī)器人這種形態(tài)的，而且它可能比較難遇到特別強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)者。

在采訪的最后，蘇俊也談到，人工智能時(shí)代是技術(shù)創(chuàng)業(yè)的時(shí)代，與互聯(lián)網(wǎng)靠流量紅利創(chuàng)業(yè)已經(jīng)截然不同。AI的數(shù)據(jù)、算力、算法對(duì)硬件和軟件都提出了同等強(qiáng)烈的要求，近來(lái)很多公司開(kāi)始AI公司做芯片、做服務(wù)器，也是需要提高自己的計(jì)算力、降低成本，同時(shí)以硬件作為通道去占領(lǐng)市場(chǎng)。