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      對話他山科技馬揚:從剝小龍蝦開始,他要讓機器人成為真正的“新勞動力”

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      出品|網易科技《態度》欄目

      作者|袁寧 袁雪麗

      編輯|丁廣勝

      市面上每十臺主流機器人,就有八臺在用這家公司的手指傳感器。這聽起來很“硬核”。但接地氣的是,在湖北,一項過去需要熟練工人手動才能完成的小龍蝦剝殼工作,也即將由他們的機器人接手。這就是他山科技在做的事情。

      時間撥回2017年,當大多數人還在關注機器人的外觀和屏幕互動時,CEO馬揚已經想得很清楚:機器人的終局,不是陪聊的伙伴,而是能干活的“新勞動力”。他認為,讓機器人從“能懂”進化到“能干”,關鍵就在于一雙手。

      光有眼睛(視覺)還不夠。機器人能‘看見’一個杯子,但要穩穩地拿起它,力道用大了會捏碎,用小了會滑落。這中間缺失的一環,就是‘手感’,也就是觸覺

      馬揚解釋,“觸覺是唯一能與世界交互,并真正改變世界的感知。”就像我們拿起水瓶,手會下意識地調整力量,這才是真正的“操作”。

      對話他山科技馬揚:從剝小龍蝦開始,他要讓機器人成為真正的“新勞動力”

      觸覺感知需要探測多維變量

      這種“手感”需要極快的決策。就像人碰到燙的東西會本能縮手,90%的決策需要在手端甚至指尖完成,而不是傳回“大腦”再下指令。為了實現這一點,他山科技花了近5年時間,磕出了一塊專用于手端的‘觸覺感知底層芯片’。

      現在,他們的機器人手指,能感知到一張名片和兩張名片之間僅0.01N的重量差別;甚至能通過觸摸,以超過90% 的準確率“嘗”出杯子里的是水還是白酒。

      對話他山科技馬揚:從剝小龍蝦開始,他要讓機器人成為真正的“新勞動力”

      仿生觸覺傳感器的6大功能

      馬揚告訴《網易科技》,他山科技目前年收入已過億。而他現在正在做的是帶著這些“能干”的機器人,走向更具體的場景:除了開頭提到的小龍蝦加工,還有危險的化工廠巡檢、重復的酒店送物等等。

      馬揚預計,一年內,這些機器人就會在真實場景里干活,三到五年內,會大量進入我們的日常生活。

      以下為《網易科技》與馬揚的交流,經不改變原意的編輯。

      網易科技:公司2017年就成立了,在具身智能浪潮來臨前,產品的應用場景最初是如何規劃的?

      馬揚:公司成立之初就瞄準機器人的具身應用場景。2016-2017年上一波機器人浪潮中,海外的波士頓動力、國內的優必選等企業的機器人主要分為兩類:一類是強調人形外觀和動作展示的方向,另一類是具備屏幕互動功能的類型。

      我們當時判斷,機器人要實現工業化、商業化并走進家庭,核心是替代人完成勞動,成為新的勞動力,而這關鍵在于擁有類似人類的手部工作能力。

      當時視覺技術已能完成不少任務,但存在僅依靠視覺無法解決的任務。要讓機器人具備手部工作能力,手指必須具備足夠的感知和控制能力。

      早期我們依托清華大學與曼徹斯特大學的技術資源,嘗試用觸覺實現視覺無法完成的材質識別等功能,過程中發現若要讓機器人手部自主快速反應和調整,必須在手端甚至指尖配備專屬芯片,因此公司成立后的首要任務就是研發觸覺感知底層芯片,這一過程耗時4-5年,恰好趕上了當前的機器人浪潮,形成了扎實的技術壁壘。

      網易科技:從您的視角來看,當前機器人發展的瓶頸是在 “身體”還是 “大腦”?您怎么看現在機器人在這兩方面上的瓶頸?

      馬揚:機器人的發展需要同時突破 “能懂”和 “能干”兩大難關。“能懂” 是指通過算法學習任務步驟,“能干” 則是將認知轉化為實際操作,兩者之間存在明顯差距。

      目前的瓶頸在于,大腦的計算多依賴云端,端側自主決策能力不足;而身體層面,雖然硬件已逐步完善,但機器人的技能需要大量訓練才能形成。

      我們更專注于 “能干” 的突破,通過多種訓練方式提升機器人的操作能力:一是仿真學習,在虛擬環境中低成本積累基礎經驗;二是真實場景學習,結合遙操作、監督學習等方式;三是無人監督的自適應訓練,讓機器人通過反復重復動作實現技能熟練,就像人類反復練習寫字一樣。機器人的優勢在于可多臺同步學習、匯總數據,且技能可復制累積。

      對于未來落地還是持樂觀態度,預計1年內會有實際應用場景落地,3-5年內將有大量機器人進入日常生活,承擔特定工作任務。

      網易科技:觸覺技術的核心難度在哪里?是否主要依賴傳感器?

      馬揚:對于觸覺來講,我們通常認為觸覺與人類其他感知的最大區別在于,它是唯一需要與客觀世界產生交互并改變世界的感知,其他感知僅用于認知世界。比如拿一瓶水時,觸覺不僅能感知它,還會改變它的位置,同時傳遞溫度等信息。

      因此,觸覺技術既需要實現感知,又要完成執行,且感知到執行之間的快速決策必須在手端完成,這就像人類遇到燙手物體時本能縮手的 “不過腦子” 的反應,依賴手部神經元快速決策,機器人的手部也需要90% 的決策在本地完成。

      技術難度主要體現在兩方面:一是感知層面,需要精準捕捉力(包括壓力、摩擦力)、溫度、物體表面狀態(干性、水性、油性、粗糙度)以及材質等多種信息;二是決策與執行的協同,需要專用芯片支撐手端的快速反應和調整,這也是我們優先研發觸覺感知專用芯片的原因,而非單純依賴傳感器。

      網易科技:目前他山的觸覺感知技術已經達到什么程度?

      馬揚:在感知能力上,我們的力感知精度已超越人類,可分辨0.01N左右的力差,能準確區分一張和兩張名片的重量差異;溫度感知和物體表面狀態感知能力已與人類相當。

      在材質分辨方面,我們近期發布的成果可通過觸覺分辨多種材質,準確率超過90%,部分場景下甚至超越人類。比如能通過觸覺區分水、白酒等不同液體,這并非依賴重量,而是利用不同液體材質對傳感器的不同反饋實現的。

      此外,我們的機器人觸覺除了接觸式感知,還具備一定的穿透式感知能力,這是人類觸覺所不具備的優勢。

      網易科技:基于公司的技術,您認為未來機器人最先落地的應用場景有哪些?

      馬揚:優先落地的場景主要是兩類:一類是危險、惡劣環境下的工作,比如化工廠巡檢、管道探測等異構機器人的應用,可替代人類完成高風險任務;

      另一類是簡單但重復繁瑣、人類不愿長期從事的工作,具體包括商業服務場景:如為酒店機器人加裝靈巧手,實現自主取物、遞物,完成給客人送水、送文件等服務,也可作為企業前臺提供引導、遞送等基礎服務;還有就是工業檢測場景,對于工廠中需要24小時值守、對速度要求不高的檢測類工作,機器人可實現全天候高效替代;

      另外就是一些特殊生產場景:如湖北小龍蝦加工廠的頭尾分離工作,目前該環節依賴8000多名工人手工完成,我們的技術已通過仿真學習、監督學習等方式實現及格水平,計劃明年落地應用,解決自動化難題。

      網易科技:當前團隊規模有多大?

      馬揚:目前團隊規模在350人左右,今年招聘需求旺盛,上半年已完成全年招聘計劃的一部分,下半年將繼續擴大團隊,來應對業務快速發展的需求。

      網易科技:目前公司的合作廠商有哪些?

      馬揚:其實對于他山現在有兩部分的方向,合作主要分為兩類:一是零部件層面,我們的機器人手指傳感器已占據約80% 的市場份額,市面上主流機器人廠商均有使用;二是場景層面,與汽車生產商、工廠、酒店等場景方合作,提供完整的具身智能機器人服務。

      網易科技:融資時更傾向于選擇什么樣的合作伙伴?

      馬揚:融資還是秉持 “雙向奔赴” 的原則,我們重點關注兩類合作方,一類是底層技術合作方。因為我們做的傳感器,在材料學上要有一些很好的支持,材料的革新會推動前端產品的更新,所以我們會跟一些材料廠家有很多的合作,成為我們的資方。

      另一類是場景端需求方,在工業、商用等場景有實際需求的企業,可以通過深度合作成為產業端投資人。

      網易科技:公司明年在收入和技術方面有什么具體目標?

      馬揚:明年的核心目標是推動商業場景的實際落地,讓具身智能機器人真正出現在日常生活中,而非僅停留在展會演示階段。

      在技術上,會持續優化觸覺感知與機器人技能訓練方案,完善數據采集與訓練體系;目前公司收入已過億,且在隨著場景落地將持續增長。

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