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行业资讯

英特尔携手生态伙伴发布《机器人4.0白皮书》

  2019年06月29日  

  近年来,人工智能和机器学习获得快速发展,但机器人个体的自主智能距离人们的期待还有较大的差距,影响了机器人产业的规模化发展。如何利用跨领域的?#38469;?#25512;动力加速对机器人的赋能是整个机器人产业亟待解决的问题。

        因此,英特尔中国与生态合作伙伴:达闼科技、新松机器人、科沃斯商用机器人的专家们联合发布了《机器人4.0白皮书》。白皮书定义了机器人4.0时代云-边-端融合的机器人系统和架构,介绍了机器人4.0核心?#38469;酢?#20113;端大脑和安全专网的实践、边缘智能支持多机器人协作的实际应用,以及服务机器人的场景?#29616;?#36827;化和思考。以及针对当前机器人产业现状和发展瓶?#20445;?#25552;出构建云边端一体化的协同计算平台,并在此平台?#29616;?#25345;机器人提高?#20013;?#23398;习和协同学习的能力,实现基于个性化知识?#35745;?#21644;场?#30333;允视?#30340;融合,通过协同创新实现机器人产业的规模化。

  边缘计算是最近几年提出的新概念,其推广和落地非常依赖于具体的应用,尤其?#35270;?#20110;对实时性要求较高的场景,而机器人应用正是非常合适的应用场景。边缘实时计算加上云计算的无限处理能力,可以大大提升机器人本体的人机交互和场?#30333;允视?#33021;力,也会增强自主移动和感知能力。通过基于5G的云边端一体化,机器人本体的能力设计有了很大的弹性空间,从而解耦对机器人本体?#24067;?#33021;力的依赖,降?#32479;?#26412;,推动大规模的部署。

  英特尔携手广泛的行业合作伙伴,探索更多的AI应用场景,探讨协同创新与更多合作共赢的产业机会,让机器人尽快大规模走进各行各业,走进千家万户。

        机器人 4.0 白皮书全文大纲如下:

《机器人4.0 白皮书——云-边-端融合的机器人系统和架构》完整版详见文末

目录

  1. 迈向云-边-端融合的机器人 4.0 时代

  2. 人工智能和 5G 通讯?#38469;?#25512;动机器人架构创新

  3. 机器人 4.0 核心?#38469;?/P>

  4. 云端大脑和安全专网的实践与思考

  5. 边缘智能支持多机器人协作的实践与思考

  6. 服务机器人的场景?#29616;?#36827;化和业务赋能的思考

  7. 协同创新与合作共赢

  8. 总结与展望

迈向云-边-端融合的机器人4.0 时代

数字经济的基础设施和发展趋势

  近年来,数字经济正在席卷全球,全球经济向数字经?#20204;?#31227;已经势在必然,数字经济已经成为国?#19994;?#26680;心竞争力。据上海社科院测算,2016 年到 2018 年,中国数字经济对 GDP 增长的贡献率分别达到了74.07%、57.50%和 60.00%。预计 2019 年中国数字经济增长仍将占到62.50%。

  数据成为驱动经济增长的核心生产要素。大数据和云计算等?#38469;?#30340;融合,推动了物联网的迅速发展,实现了人与人、人与物、物与物的互联互通,导致数据量呈现爆发式增长。数据如同农业时代的土地、劳动力,工业时代的?#38469;酢?#36164;本一样,已成为数字经济时代的生产要素,而且是核心的生产要素。数字?#38469;?#20986;现后,网络和云计算成为必要的信息基础设施。随着数字经济的发展,数字基础设施的概念更广泛,既包括了信息基础设施,也包括了对物理基础设施的数字化改造。

  近年来,移动互联网、大数据、云计算、物联网、人工智能等信息?#38469;?#30340;突破和融合发展促进了数字经济的快速发展。数字经?#20204;?#21160;未来,数字经?#36152;?#20026;经济社会发展的主导力量。作为硬科技代表的机器人行业,将利用数字经济中的?#38469;?#32418;利加速机器人的落地。人工智能、5G 通讯、计算的模式等都对机器人领域有着潜在而巨大的贡献。

机器人?#38469;?#21457;展主要阶段分析

  2017年,中国信息通信研究院、IDC 国际数据集团和英特尔共同发布了《人工智能时代的机器人 3.0 新生态》白皮书,其中把机器人的发展历程划分为三个时代,分别称之为机器人1.0、机器人2.0、机器人3.0。

  图1.机器人发展阶?#38382;?#24847;

  机器人 1.0(1960-2000),机器人对外界环境没有感知,只能单纯复现人类的示教动作,在制造业领域替代工人进行机械性的重复体力劳动。机器人 2.0(2000-2015),通过传感器和数字?#38469;?#30340;应用构建起机器人的感觉能力,并模拟部分人类功能,不但促进了机器人在工业领域的成熟应用,?#20179;?#27493;开始向商业领域拓展应用。机器人 3.0(2015-),伴随着感知、计算、控制等?#38469;?#30340;迭代升级和图像识别、自然语音处理、深度?#29616;?#23398;习等新型数字?#38469;?#22312;机器人领域的深入应用,机器人领域的服务化趋势日益明显,逐渐渗透到社会生产生活的每一个角落。在机器人 2.0 的基础上,机器人 3.0 实现从感知到?#29616;?#25512;理、决策的智能化进阶。

应用领域分析和大规模商用的难点

  当前,全球机器人市场规模?#20013;?#25193;大,工业机器人市场增速稳定,服务机器人增速突出。2018 年,全球机器人市场规模达 298.2 亿美元,2013-2018 年的平均增长?#35797;?#20026; 15.1%。在装备制造领域,机械臂凭借强大的负重能力和精准的抓取操作代替着工人的双手;在物流领域,智能?#25191;?#26426;器人和无人搬运车不断提高着运输效率;在生活服务领域,家?#20204;?#27905;机器人和服务机器人正成为许多家庭的私人保姆和小秘书。

  工业制造领域分析

  目前,工业机器人在汽车、金属制品、电子、橡胶及塑料等行业已经得到了广泛的应用。随着性能的不断提升,以及各种应用场景的不断清晰,2013 年以来,工业机器人的市场规模正以年均 12.1%的速度快速增长,预?#39057;?2020 年将达到 230 亿美元的销售额[4]。随着人力成本的上升,工业制造领域的应?#20204;?#26223;良好,将会保持快速增长的势头。同时,工业机器人需要拥有更高的灵活性、更强的自主避障和快速配置的能力,提高整体产品的易用性和稳定性。

  消费服务领域分析

  服务机器人虽然整体销售额低于工业机器人,但近几年一直维持着较高的年增长率,商用服务机器人在商场、银行、?#39057;輟?#26426;场等应用场景有了更多的落地部署,主要提供导?#39304;?#38382;询、送物等基础服务。同时,家用服务机器人悄然进入千家万户,扫地机器人销量在家用服务机器人销量中占主要份额,成为目前家务机器人中的主导品类。由于本体能力不足,隐私、安全方面的问题,家庭管家机器人和陪伴型机器人的市场渗透率较低。2013 年以来全球服务机器人市场规模年均增速达 23.5%,预计 2020 年将快速增长至 156.9 亿美元。从整个?#38469;?#21457;?#36141;?#24066;场环境看,机器人产业拥有以下发展推力:

  ●成熟的生态系统

  ●老龄化人口趋势和新兴市场

  ●更多智能产品互联和智能家庭建设

  ●人工智能、自然语言理解能力的增强

     大规模商用的难点

  在以上几点的助推下,机器人产业会继续快速发展,但要达到大规模商用,还有很多难点需要解决。首先,机器人目前的能力不能满足用户期望,缺少关键场景。得益于人工智能带来的红利,近年来机器人感知能力提升明显,可以通过视觉进行人脸识别,做语音交互。但是要真正替代人类的劳动时间,做一些实际工作,机器人除了要具备感知能力,还要能够理解和决策。机器人需要有?#19988;洹?#22330;景理解的能力,拥有知识,才能够优化决策,自主实施工作,并进行个性化演进。目前的机器人依然缺少令人瞩目和必不可少的应用场景,大部分人对于在家中拥有一个机器人没有很高的兴趣。在机器人提高自身能力,完成特定和复杂问题之前,这一比例将维持低水平。

  其次,价格高,不成规模。传感器和?#24067;?#30340;价格一直在下降,但是机器人的价格依然很高,不能?#36824;?#27867;的市场用户接受,没有形成市场规模。扫地机器人由于较低的价格,目前快速的进入大众家庭。但?#23884;?#20110;大多数类别的机器人,特别是具有更强功能、高精度移动?#30528;獺?#26426;械臂的机器人,价格依然是一个痛点。

  第三,隐私、安全和数据保护问题亟待解决。随着机器人的应用领域越来越广泛,其物理安全和用户的数据安全问题更加凸显。在与机器人的交互过程中,机器人会不断收集用户的图像、语音、行动数据进行导航和决策,这些数据有的在本地处理,有的在云端处理,人们对这些数据的安全抱有疑虑。对于能够自由移动的服务机器人和拥有机械臂的工业机器人,保证机器人自身的物理安全,不被恶意攻击,避免造成人身伤害?#20179;?#20851;重要。

机器人 4.0 的定义和发展机会

  机器人 3.0 预计将在 2020 年完成,在此之后,机器人将进入 4.0 时代,把云端大脑分布在从?#39057;?#31471;的各个地方,充分利用边缘计算去提供更高性价比的服务,把要完成任务的?#19988;?#22330;景的知识和常识很好的组合起来,实现规模化部署。机器人除了具有感知能力实现智能协作,还具有理解和决策的能力,达到自主的服务。在某些不确定的情况下,它需要?#24615;?#31243;的人进行增强,或者做一些决策辅助,但是它在 90%,甚至 95%的情况可以自主完成任务。

  要达到这一目标,首先需要利用人工智能和 5G ?#38469;酢?#21033;用人工智能?#38469;?#25552;高机器人本体感知能力的同时,提升个性化自然交互能力。利用 5G ?#38469;酰?#22823;大缩短从终端到接入网的时间,带宽大幅度上升,很多东西可以放到边缘端,加入更多的计算能力,包括云端大脑的一些扩展,助力机器人规模化部署。

  图2.实现机器人跳跃式发展

  类似互联网的三级火箭发展模式,第一阶段——关键场景,把握垂直应用,提高场景、任务、能力的匹配,提高机器人在关键应用场景的能力,扩大用户基础;第二阶段——人工增强,通过加入?#20013;?#23398;习和场?#30333;允视?#30340;能力,?#30001;?#26381;务能力,取代部分人力,逐步实现对人的替代,让机器人的能力满足用户预期;第三阶段——规模化,通过云-边-端融合的机器人系统和架构,让机器人达到数百万千万级水平,从而降?#22270;?#26684;成本,实现大规模商用。

白皮书结构?#24471;?/STRONG>

  本白皮书由英特尔、达闼科技、新松机器人、科沃斯商用机器人共同发布,分为八章。第一章分析机器人发展情况,并定义机器人 4.0;第二章阐述人工智能和 5G通讯?#38469;?#25512;动机器人架构创新,并提出云-边-端融合的机器人系统和架构;第三章重点分析机器人 4.0 所需的核心?#38469;?第四章探讨云端大脑和安全专网;第五章讨论边缘智能如何支持多机器人协作;第六章思考服务机器人的场景?#29616;?#36827;化和业务;第七章描述协同创新与合作共赢的关键领域和?#36739;?第八章进行总结与展望。

         点击链接可查?#24202;?#19979;载完整版《机器人4.0 白皮书——云-边-端融合的机器人系统和架构》:http://www.ccfzs.live/resupload/1561767071691_1.pdf

标签:英特尔 | 机器人4 | 0白皮书我要反馈
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