具身智能時代，我們需要怎樣的機器人？
謝菁煒
2024-09-14
新一代機器人正以前所未有的速度發(fā)展，它們具備更高級的自主性、靈活性和智能性。這些機器人利用先進的傳感器、機器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)，能夠執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)，如精密制造、醫(yī)療手術(shù)輔助、危險環(huán)境作業(yè)等。然而，我們需要的機器人不僅要具備高效的工作能力，滿足工業(yè)和服務(wù)業(yè)等不同領(lǐng)域的需求，其安全性、可靠性也是不能忽視的重要方面。
9月5日于上海舉行的《財富》40U40創(chuàng)想會上，《財富》中國新媒體執(zhí)行主編謝菁煒與擎朗智能創(chuàng)始人兼CEO李通、極越首席設(shè)計官Frank Wu、瓦特曼創(chuàng)始人兼CEO譚勝虎就“我們需要怎樣的機器人？”這一主題進行了討論。
以下為經(jīng)過編輯的對話實錄。
2024年《財富》40U40創(chuàng)想會活動現(xiàn)場。從左至右依次為：《財富》中國新媒體執(zhí)行主編謝菁煒、擎朗智能創(chuàng)始人兼CEO李通、極越首席設(shè)計官Frank Wu、瓦特曼創(chuàng)始人兼CEO譚勝虎。
謝菁煒：我們需要什么樣的機器人？這不是一個馬上能給出答案的問題，因為機器人的應(yīng)用場景越來越多。但毫無疑問，它要安全可靠——不能“掉鏈子”，更不能制造新的安全問題。首先請三位，從各自產(chǎn)品出發(fā)，告訴我們你們心目中的安全和可靠是什么？
李通：擎朗智能是做服務(wù)機器人的公司，產(chǎn)品應(yīng)用在餐飲、酒店、醫(yī)院、清潔各個場景。我們對安全和可靠重視程度非常高，因為我們這個領(lǐng)域里，機器人要頻繁和人接觸，而面臨的往往是非結(jié)構(gòu)性的、千變?nèi)f化的場景。我們一定要保證人，特別是小朋友的安全，在安全基礎(chǔ)上完成任務(wù)。
我認為，一個機器人做完原型，我們只是完成了整個工作的20%，剩下80%的工作要聚焦在安全性和可靠性上面。我們做了大量的國家標準，包括兩項國際標準和16項團體標準來保證安全性的可控。
Frank Wu：我們的使命是打造智能駕駛、智能成長、智能判斷思考的汽車機器人。我們應(yīng)該是汽車行業(yè)里首發(fā)機器人概念的產(chǎn)品，我們通過和百度一起合創(chuàng)智能駕駛的技術(shù)，給消費者帶來科幻的、智能化的產(chǎn)品。
對于智能駕駛來說，安全是首要的要求。我們應(yīng)用了百度Apollo Robotaxi的技術(shù)，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)完全的智能駕駛，還通過激光雷達，通過不同的傳感器，帶來符合各種環(huán)境的安全的智駕體驗。
譚勝虎：我們做的是工業(yè)機器人，更具體一點，我們做的是重工業(yè)領(lǐng)域核心生產(chǎn)環(huán)節(jié)的機器替代人工的產(chǎn)品。怎么理解？比如我們將機器人用在對1400多度的鋼水的處理、調(diào)運上。對于我們來說，最本質(zhì)的就是安全。
我們有很多客戶開玩笑說，安全的重要性遠遠大于今年多掙幾個億。這個行業(yè)最大的挑戰(zhàn)就是對安全要求極高，在一定程度上形成了行業(yè)門檻。
謝菁煒：安全性和可靠性從何而來？比如對于擎朗智能的送餐機器人來說，需要在紛紛擾擾的酒店中完成任務(wù)，如何確保人和機器的交互是安全的？
李通：這是非常重要的命題，我們從不同的維度實現(xiàn)安全和可靠。第一是從硬件的維度。硬件上有多層次的保護，比如遠處有激光雷達、視覺，中層有深度視覺、超聲、紅外，近處有bumper（碰撞檢測機制）來確保多層次的安全性。第二是軟件的維度。軟件可以把人從物體中識別出來，預(yù)判人接下來的動作——小朋友向我走來，小朋友要干什么？這些動作大部分都可以被預(yù)判，然后歸類。另外就是數(shù)據(jù)的維度。擎朗的近10萬臺機器人在全世界運行，積累了大量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)迭代使得機器人的安全性越來越好。
謝菁煒：極越定位是智能汽車機器人，不只是車，也是機器人。這個獨特的定位，意味著你們的產(chǎn)品更安全可靠嗎？
Frank Wu：今天我們在路上看到的大多數(shù)車輛可能更偏硬件，它們具有工具性和功能性，能把你從地點A帶到地點B。而我們做的不只是車，而是一個機器人。和李總提到的一樣，極越要判斷周圍的環(huán)境，通過智能攝像頭加上雷達，給消費者帶來最安全的智能駕駛的體驗。
安全和可靠在我們的產(chǎn)品中是合二為一的。機器人通過AI大模型判斷環(huán)境，可以持續(xù)遵循駕駛員的駕駛習(xí)慣，熟悉過往的行駛路線和環(huán)境，在此過程中它會越來越智能，把智駕系統(tǒng)打造得像一個老司機。說到安全性，我們知道人駕駛久了會疲勞，有時可能因酒駕違法，有時候又會玩手機、打電話，有人甚至一邊開車一邊化妝。人不是完美的，而我們的產(chǎn)品可以解決這些不完美，提升安全可靠性。
智能駕駛是未來一個重要的賽道。除了安全，我們還可以幫助人們節(jié)省人生最寶貴的東西——時間。假如可以讓汽車機器人幫你駕駛，你就可以用更多的時間，來做更美好的事情。
謝菁煒：瓦特曼希望讓“黑燈工廠”成為現(xiàn)實。如何保證在一個大量的、多種形態(tài)的機器人并存的的工廠里，硅基生物們能夠各司其職、安全可靠？
譚勝虎：在工業(yè)里面的安全，本質(zhì)上指的就是工廠里沒有人的時候是最安全的。因為工廠里所有的安全隱患通常都是跟人相關(guān)的。能夠遠程操控的一律不要現(xiàn)場作業(yè)。
對于機器本身的安全，這就約等于前面談的可靠。所有我們的投資人和股東第一次去到工廠的時候都會被震撼到，看視頻和到現(xiàn)場的感覺是不一樣的。我們產(chǎn)品的核心競爭力是“吃土”的能力或者接地氣的能力，然后再要考慮算法的問題。
什么是“吃土”能力？想象一下，要在1000多度的作業(yè)條件下做一些特殊操作的時候，對于結(jié)構(gòu)的設(shè)計和材料的選擇，以及多傳感器的融合等多個方面，都要考慮到，它們在高溫下會受到干擾，因此要多備安全冗余，我們每款產(chǎn)品都要備三倍以上的安全冗余。同時還要有各類實操機器人作業(yè)過程中的應(yīng)急預(yù)案。我們有一款產(chǎn)品在寶武上線了一年多，那一年就是24小時持續(xù)的現(xiàn)場測試。我們也有對極端情況的擔(dān)憂，會擔(dān)心有一些特殊情況沒有考慮到，所以我們的團隊都會去現(xiàn)場，一直到產(chǎn)品達到認定的標準才對行業(yè)推出。
謝菁煒：具身智能是AI行業(yè)非?；鸬脑掝}，這個領(lǐng)域的進展也非?？臁Ｄ銈兏髯缘钠髽I(yè)在具身智能的發(fā)展體現(xiàn)在哪些方面？
李通：具身是我們非常重要的研究方向。機器人是人工智能通向物理世界的一扇門，通過具身的發(fā)展，機器人水平進一步躍升。它們更聰明，以后能做更多復(fù)雜的工作。
以前是它們的任務(wù)是移動，是配送，接下來如果加上手臂，是不是可以幫人搬運，自己上電梯，自己幫人端茶送水？是不是所有在服務(wù)領(lǐng)域中需要理解能力的很多工作都可以實現(xiàn)？這是非常大的變化和驚喜。我們預(yù)測在不遠的未來，大家將會看到具身在生活中大規(guī)模落地。
謝菁煒：但是在通往具身智能道路上，有沒有可能“能力越大，問題越多，風(fēng)險越高”？
李通：我同意能力越大，風(fēng)險越高這種說法。馬斯克說做原型很容易，但是批量生產(chǎn)很難，甚至不可能。我認為最大的挑戰(zhàn)不是生產(chǎn)硬件不可能，主要就是確保安全性和可靠性有難度。二是怎么實現(xiàn)在復(fù)雜環(huán)境中的可靠性，能夠百分之百完成任務(wù)，這個很難，這是我們今天所必須要面對的問題。
謝菁煒：對于極越來說，在具身智能方面有什么進展？你們的智能汽車機器人的形態(tài)最終會是一輛車還是一個機器人？
Frank Wu：我們的產(chǎn)品，現(xiàn)在就是一個真正的機器人。剛剛提到的自由移動是智能駕駛，而我們的產(chǎn)品還能夠智能成長，就是通過了解駕駛員和乘客的習(xí)慣，它知道怎么迭代自己，會思考，判斷你想要什么。比如今天是周一還是周六，你在這一天習(xí)慣去哪里，是想去咖啡店，還是想工作，還是去朋友家，它都可以有預(yù)判。
我們利用百度文心一言大模型，讓人可以跟這臺車對話，這是全世界唯一的智能汽車，可以讓人和車像人和機器人一樣對話。你靠近車的時候，它可以幫你開車門，打開車窗，打開后備箱，然后幫你駕駛，就像機器人一樣服務(wù)你。
謝菁煒：重工業(yè)也在朝著具身智能的方向發(fā)展嗎？
譚勝虎：我一直認為，具身不重要，智能與否才重要，這是第一。第二，智能也要看用在哪里，在不同領(lǐng)域，大家對智能的定義和標準也不一樣。
說回到我們的工業(yè)，其實本質(zhì)上我認為具身智能之所以很熱，是因為大家看到了機器人能力的多樣性，原來都是單一任務(wù)、單一能力，現(xiàn)在是多元任務(wù)、多元能力。在過去的200年里，工業(yè)都是強調(diào)專業(yè)化分工的，各個工種越來越專業(yè)，因此每個工種背后都有老師傅，要老帶新，有很多工藝和經(jīng)驗的積累要學(xué)習(xí)。而工業(yè)智能機器人解決了專業(yè)化分工單一工種下的經(jīng)驗問題，用數(shù)據(jù)積累替代老師傅，這是第一步。
第二步要解決的，我們不期待所有的機器人把所有的活都干完了，我們希望機器人可以干好幾個活，或許有相臨近的任務(wù)能夠用一臺機器來完成，這是更聰明的實現(xiàn)路徑。我們一直不鼓勵說什么活機器都可以干，因為有非常多的約束和限制。
謝菁煒：哪些約束和限制阻礙了工業(yè)實現(xiàn)AGI？
譚勝虎：是因為AGI在工業(yè)場景下有特定的限制和條件。工人入職大型工廠，進門第一件事就是接受一系列的培訓(xùn)和說明，之后又有很多作業(yè)規(guī)范。我認為未來的AGI產(chǎn)品落地工廠，解決場景問題的時候，依然要有規(guī)矩，依然有一系列的約束和限制條件。在工業(yè)中，一方面追求機器人能更多樣性、更全面，同時追求規(guī)矩。為了保障生產(chǎn)，無論在質(zhì)量、效率、安全各個角度都要有一系列的規(guī)則。這兩個是在發(fā)展過程中并行的。（財富中文網(wǎng)）
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