再“造” AI 機器人

再“造” AI 機器人

新眸產業組作品

作者|周堯

手冢治蟲筆下充滿了豐沛情感的 ” 鐵臂阿童木 ” 曾是一代人心中的機器人雛形,其中也包括了軟銀的 CEO 孫正義。

早在 2014 年,孫正義便帶領軟銀機器人團隊開發的 Pepper 公開亮相,而在三年后,又收購了 ” 網紅 ” 機器人公司波士頓動力。然而,盡管跨越了人形的障礙,Pepper 的商業化之路卻沒有按照孫正義所設想的路線進行。

Pepper 的折戟一度帶著人們從想象回到現實。在人類對未來機器人的想象中,高度發達的科技技術,讓機器人已經成為了不亞于人類的智慧物種之一,而回看到現實生活,如何讓機器人真正融入人類生活,為人類排憂解難,依舊是當下技術、環境等尚未跨越的世紀性難題。

再“造” AI 機器人

不過,不能否認的是人類的確在以更快的速度去接近那些想象。無論是在工業生產領域還是日常生活中,機器人這一物種都在試圖突破實驗室的桎梏,落地成現實。而面向老齡化社會,隨之而來的養老問題、情感陪伴、健康管理以及其他服務需求,迫切需要機器人走入每個家庭。

目光回落至企業,我們發現,從 2012 年,谷歌將 AI(人工智能)系統命名為谷歌大腦;2014 年,科大訊飛提出訊飛超腦;2015 年,百度提出百度大腦;2017 年,阿里巴巴提出阿里 ET 大腦等浪潮下,城市大腦、工業大腦、農業大腦、航空大腦等均在不斷涌現。而在各類 ” 大腦 ” 背后,機器人急需一場 ” 腦力 ” 革命,以滿足專業服務、情感陪伴等需求,行業需要 ” 再造 “AI 機器人,才能更近一步解決機器人的落地難題。

面向人口老齡化的當下,人工智能企業紛紛 ” 出招 “。近期,科大訊飛提出了一項訊飛超腦 2030 計劃,目標就是讓人工智能懂知識、善學習、能進化,將技術真正服務于教育、醫療、服務等多類場景之中,最終讓機器人走入尋常百姓家。

在技術演進趨勢與時代命題間,行業又該如何去再造機器人?當 AI 大腦的迭代與社會場景落地并進,機器人這個大產業又將發生怎樣的變化?于是,在這篇文章中,我們將主要討論:

跳出技術禁錮,機器人拼落地的時代來了;

2030 年,為什么會成為機器人的關鍵大年?

角逐產業級機遇,AI 玩家到底需要哪些內功?

01

“AI 聚光燈 ” 下的機器人

我國機器人發展時間的并不長,但每一次的發展都與社會需求的變陣息息相關。

從工業機器人的角度出發,1972 年起,我國開始研制相關領域的工業機器人,在諸如海洋作業、陸地裝配領域不斷突破。在這背后,伴隨著勞動力成本增加 ,” 機器換人 ” 的時代來了,據 IFR ( 國際機器人聯合會 ) 統計,2021 年,我國工業機器人市場規模達到了 445.7 億元。

在工業機器人發展火熱的同時,消費者端對機器人的訴求持續增加。

從智能音箱到學習機、再到掃地機器人,人類在生活中,對于這類提升生活幸福感的電子工具的需求度持續提高。反映至數據層面,根據 IFR ( 國際機器人聯合會 ) 統計,2016 年以來,我國服務機器人市場規模年均增速達 36.42%,高于全球平均水平 ( 23.38% ) ,2021 年服務機器人市場規模預計將達到 302.6 億元。

從個體接受的角度來講,我們發現機器人正在潤物細無聲地進入尋常生活,而如果從社會角色的角度出發,我們同時也能看到,機器人正在以人類的社會身份浸入社會生活的方方面面。

無論是在超市、餐廳、甚至酒店,機器人的身影已經若隱若現,在諸如結賬、打掃衛生等環節,機器人正在成為社會一員,去取代一些重復性且程式化的工作。

而在近日剛閉幕不久的冬奧會上,冰壺機器人、滑雪機器人、烹飪機器人等眾多服務機器人相繼亮相,在各自的領域中大放異彩,再一次推高了 C 端消費者對于機器人的興趣和接受度。

當 C 端對機器人需求激增的同時,消費者的訴求同時呈現出了更為個性化、智能化,且復雜的特點。以智能音箱進入人類生活為例,人類早期的訴求可能是諸如定鬧鐘、提醒、回答天氣,而在經歷音響和個體生活的磨合之后,人類大腦中對于智能音箱的認知將會持續提高,從而給出更為復雜的問題,試圖得到滿足。

在這些需求背后,如何再 ” 造 “AI 機器人的命題開始浮出水面。

于是,立足于來自 C 端和 B 端的旺盛需求,我們看到機器人的比拼已經來到了一個全新的時代:如何一步步跨越技術的界限,在各類細分場景中實現應用?

02

為什么是 2030?

距離 AI 機器人惠及人類社會,走入普通中國家庭還有多遠?

從社會需求、技術演進和政策目標來看,這一落地脈絡已逐漸清晰。根據十四五規劃來看,到 2025 年,我國成為全球機器人技術創新策源地、高端制造集聚地和集成應用新高地;到 2035 年,我國機器人產業綜合實力達到國際領先水平。政策定調背后,是技術與社會需求間的同頻共振。

根據 Gartner 最新給出的數據,知識圖譜、自然語言處理等關鍵底層技術都將在 5 到 10 年內到達成熟期,屆時人工智能有望在認知智能層面實現大踏步的跨越。” 大腦 ” 的突破無疑是機器人落地的關鍵。

可以看出,科大訊飛提出的 “2030 計劃 ” 與此不謀而合?;仡櫱拔乃岬降?“AI 大腦 “,訊飛超腦也并非一個新鮮名詞,只不過 2014 年的訊飛超腦更多指認知智能計算引擎本身,而在這一代的超腦計劃中,落地于機器人和社會場景,成為了科大訊飛和一眾人工智能廠商的核心目標之一。

不同的是,當我們去拆解訊飛給出的 ” 十年 ” 這一答案,從技術和場景的發展中,更能窺見的是人工智能技術發展的核心脈絡,在技術演進與社會需求間,如何去解決老齡化社會面臨的問題。

首先指向于需求端,2030 年的人類社會還會是當下的狀態嗎?答案自然是否定的,根據《中國統計年鑒 2021》披露的數據,2020 年全國人口出生率為 8.52 ‰,首次跌破 10 ‰,而同期人口自然增長率僅為 1.45 ‰。走低的出生率背后,勞動人口比降急劇下滑,在這一因素的影響下,關乎養老、教育等社會問題已經呼之欲出。

于是,在十年后的今天,機器人或許將成為解決未來養老問題的關鍵。而在現階段的矛盾與未來的期許之間,我們需要再次發問:機器人真的可以融入人類生活嗎?

業內專家指出,經歷了機器人 1.0 時代到 3.0 時代的洗禮,4.0 時代的機器人,將具有持續學習、協同學習、場景自適應的能力,可以提供自主服務。在這背后,AI 大腦的發展至關重要,而映照了 AI 大腦的能力發展邊界,機器人的成熟也將走出一個高增長的態勢。

再“造” AI 機器人

(訊飛超腦 2030 計劃)

以科大訊飛 2030 超腦計劃規劃為例,其根據技術的發展同樣規劃了三個階段。第一階段為 2022 至 2023 年,這一階段,機器人發展的核心目的在于掌握仿生機器人本體技術、多模態感知及表達技術和主動對話技術,讓虛擬人在更多的專業領域給予人類幫助。

第二階段為 2023 至 2025 年,通過升級多傳感融合運動控制技術、多模態情感理解及持續學習技術和深度知識理解及運用技術,實現機器人技術層面的突破,并推動外骨骼機器人進入人類生活。

第三階段為 2025 至 2030 年,攻堅的重點在于復雜場景融合決策與柔性驅動、跨模態融合自主學習技術和常識推理及聯想決策技術,在這一階段,機器人將能夠自我學習和進化,真正在剛需中幫助人類應對未來。

從科大訊飛的三步走來看,從專業虛擬人到外骨骼機器人,再到能自我學習和進化的機器人,每一步都是技術迭代與產業積淀下的 ” 沿途下蛋 “,最終推動人工智能持續突破,機器人進入萬家。機器人產業未來十年的發展路徑也愈加明晰。

03

下一站

回顧 2018 年,AI 領域投資事件頻起,人工智能擠滿了近乎中國所有的主流投資機構和產業資本,而 AI 作為一個知易行難的典型行業,卻在落地層面一再遭遇市場打擊。

隨著單點技術的持續突破,場景落地的深入,融合場景需求與各關鍵技術的系統性創新成為行業發展趨勢,推動 AI 走進教育、醫療、城市、金融等各行業領域,落地場景逐漸深入。

2020 年,國家又進一步提出新基建戰略,人工智能被納入七大關鍵領域之一。同時,根據高盛高華證券研究的數據顯示,2020-2025 年新基建投資是 15 萬億元,人工智能行業投資達到了 4.95 萬億。可以說,政策和資金的投入,再度為人工智能的發展注入堅實動力,而在當下時期,智能機器人的發展則是人工智能技術落地的一個關鍵未來。

在前文中,以科大訊飛為例論述了 AI 技術落地場景選擇與社會現實結合的重要性,在這里,回歸本質,如果去究極技術落地背后面臨的挑戰,我們會發現這是一個融合了時代、場景、行業、政策、產業、技術等方方面面的復雜性難題。

在訊飛的 2030 計劃中,其基于 AI 技術的演進與時代命題的交匯點,在智能教育、醫療、養老等領域都做出了重點的布局。

聚焦于醫療領域,同時面向青少年成長中的關鍵一環,其免費開放其青少年抑郁癥篩查平臺。在相關調查數據中,近年來,我國兒童青少年精神健康正面臨嚴峻挑戰,教育部已明確提出,將抑郁癥篩查納入學生健康體檢內容。在機器人行業發展并行的另一面,我們看到的是諸如訊飛等人工智能廠商均在試圖用技術去惠及更為宏大的社會命題。

同時,來自社會層面的挑戰,也在反推企業去不斷精進技術,進一步實現突破,探尋機器人行業的未來。

相較于人腦時代、電腦時代和云腦時代,在超腦時代當機器智能達到這一臨界點時,社會發展和時代進步將進入新常態,人類智能將與機器智能融為一體,機器會更像機器,人將更像人。從 AI 到機器人,可以說,科大訊飛展現的是對技術、場景、時代的深入理解和結合。而從另一種角度切入,科大訊飛在人工智能技術落地的探索上,也不失為一個典型樣本。

如今,AI 技術賦能服務型機器人的新時代已經拉開帷幕,對于一眾廠商而言,在合適的語境中探尋用戶訴求,并持續尋找合適的落地場景已經是關乎其生存的關鍵命題。

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