卡耐基梅隆首席科学家大卫·伯恩:机器人学与商业机遇

2018-01-27 19:24 来源:中国人工智能学会
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  2017年12月11日,国际知名机器人专家、美国卡耐基梅隆大学机器人研究所所长马歇尔·赫伯特(Martial Hebert)教授和首席科学家大卫·伯恩(David Bourne)教授访问了中国科学技术大学参观中科大机器人实验室并作演讲。

  演讲人简介:大卫·伯恩教授是卡内基梅隆大学机器人研究所创始人之一,他在基础研究的同时尤其关注机器人领域的产业应用,比如自动化工业生产线的研发。他同时也是一位成功的企业家,致力于在工业生产中使用自动化技术降低成本。

  以下为国际知名机器人专家、美国卡耐基梅隆大学机器人研究所首席科学家大卫·伯恩(David Bourne)教授的演讲实录。

机器人学与商业机遇

(Robotics and Business)

  最近我开始教授一门关于机器人和商业的课程。我们有一个叫做“研究和系统开发大师”的新项目,是关于机器人的设计、构建科学与商业的融合。这个项目的目标是让同学们知道怎么开始他们自己的机器人事业。今天我想给各位粗略的介绍下那门课的内容,因为课程中技术应用和商业准则的联系事实上是相当新的,所以我想介绍一下我教授的那些商业准则是什么,以及社会中正在解决的真正问题是什么,这将引导我们机器人研究所的研究工作, Martial之前也提到了。

  我有很多头衔, 我是一位机器人研究所的原理系统科学家,而且我也是一名商学院的教授, 我还是我自己公司的CEO。我有这三个不同的身份,而且我对所有这些不同的领域都非常感兴趣。自从1979年加入卡内基-梅隆大学机器人研究所以来,我一直都从事机器人的研究。我从事机器人领域已经很长时间,事实上我是世界上从事机器人领域非常早的成员。对此我非常骄傲,尽管有偶然的因素,但这确实值得骄傲。

  我想简单介绍一下匹茨堡。匹茨堡有点像硅谷,只不过我们不做芯片,我们做机器人。早在1984年,华尔街日报刊登了这样一个故事:他们把匹茨堡(Pittsburgh)叫做机器人之城(RoboBurgh)。它真是我的观念中心,是整个世界机器人的中心。现在那里有许多聚焦于机器人的初创公司,如果你对机器人感兴趣,那里正是你要去的地方。在一定程度上,Martial和我到这里来,是试图和中科大以及其他中国大学和企业合作,是为了扩展视野,拓展中美之间的合作。

  我在班上教的一些基本理念,我真的想教技术人员和工程师一些基本的商业理念。当工程师听到这些想法时,他们常常会有点恐慌,我想是因为工程师们不喜欢对商业考虑太多。当我们现在谈论商业时,让我们面对它吧,商业真的是关于真实价值的——卖东西,制作别人想买的东西。所以我的想法是,你应该只制造那些有些人准备去买的东西。你绝不应该制造放进仓库的东西,而人们只是在旁边看看而不买。这是一个不同的制造模式,不同的生产模式,它将改变我们在这个新世界的生活方式。我对我教给学生的东西很感兴趣,我对一切可以变成一门生意的机器人技术都感兴趣,确定一个项目的哪个方面适合一个产业,这真是一个伟大的挑战。

  如果你开始和学生谈论他们可以从事什么行业,经常想到的是,我可以在我的产品周围建立这样一个巨大的生态系统来做所有的事情,比如苹果的生态系统,包括iTunes上的智能手表和苹果的生态系统的所有不同方面,这就是生态系统。但是怎样分辨你可以卖给别人的元产品真的是一个挑战。如果你想成为一个企业家,你需要能够把你的项目变成某人想要买的东西。这是这门课的精华之一。其中的新概念是相对较新的,它叫做最小可行产品(MVP Minimum Viable Product)。

  我今天在你们大学的机器人实验室里看到了一些演示,它们很棒!但是你会从那些奇妙的项目中选择什么呢?把它变成一些很简单、人们想买的东西,人们愿意付钱,达到了他们的要求,并且愿意拿出钱来支付的产品。因此,关于什么是本质,什么是最小的、可行的产品,这是一个巨大的挑战。所以这门课的一部分是教人们从他们的项目中辨认出他们能自我扭转的元素。这就是商业与技术融合的理念。然后我们要谈到科技人员和工程师们担心的一个问题,那就是他们将如何获得最初的资金来开始开发。所以,我们实际上教如何获得风险资本的投资,以及如何建成一个小公司,然后他们可以发展起来,变成一个真正的企业。

  你知道机器人的数量将要爆炸,但它不会突然闯进我们的生活,也不会有一个机器人走进来,像电影里面那样。机器人将会从细微之处进入我们的生活,以我们几乎不会注意的方式,而它们的数量将以指数级加速增长。所以在几年之内,你环顾四周,将会意识到你被机器人包围了。你知道这是一个非常独特的时间点,有这么多技术的发展是如此之快,它将改变一切。我们正在迅速进入一个无车驾驶的世界,我们谈论的无人机正在飞去搜集信息, Martial之前展示过这些。

  数字助理。每个机器人研究人员都沉迷于让机器人在各种事情上帮助人类的想法。当我进行一个制造任务的时候,如果有一个机器人助手在身边提供各种正确的工具,或者当我执行一件特殊任务的时候提供指令,那就太好了。将来基本上每个人都会和数字助理协作。这种需求随着我们变老也在增长。我告诉我的学生,我对变老的幻想是有一种永远不会恶化的能力,因为和机器人在一起生活,当我开始失败时,有外部疾病或者虚弱时,机器人会逐步接管我过去能做的事情。基本上,我的信心不会降低,因为机器人会使用这些技能帮我做事。例如因特网,我们致力于在网络上建立交流。有一个想法是这样的,现在我们珍视的诸如搜索引擎谷歌、雅虎,在静谧的世界搜寻数据,能不能当你问“我的车钥匙在哪里”时,数字助理在现实世界中像在互联网世界中那样完成搜索。这正是我们正在讨论的,真实世界和网络世界的区别开始变得模糊,开始变得我们几乎无法区分它们之间的不同。当我们看到增强现实的应用,这种趋势将会越来越清晰。

  大规模定制。人们梦想的其中之一就是想出一个设计并且实现,且我们可以在一定程度上与部分塑料件和配置某些种类数量非常有限,但我们的目标是能够与许多材料打印的东西,和打印速度更快,其实如果有人做过3D打印的话会觉得它很慢。嗯,如果你想打印任何尺寸的东西,你会觉得有点泄气,将要花费六小时八小时的印刷时间。我们能够做到这些,使用非常有限制的塑料零件和某些种类的配件。但是目标是能够使用各种材料打印物体,用快的多的速度。如果你做过3D打印的话,就会发现它实在是太慢了。当你打印任何尺寸的物体时,都会占用6到8小时,这实在让人有点泄气。当你真正去做的时候,它并不像听起来那么令人激动。因此,一个新的商机就是在使用3D打印的基础上进行开发,这样我们可以开始新的业务。

  深度学习。深度学习确实带来了极大的改变,增加了机器人的智能水平,达到机器人之前从未达到的水平。所有这些技术一下子涌现出来,所以我说这是一个激情的时代,在这里有机会让我们拥有自己的公司,成为像比尔·盖茨、伊隆·马斯克那样的亿万富翁。在历史上,这就像是一个难以置信的时代,我们将这些想法变成商机。但是技术已经基本成熟到实现这一切。因而你们都可以开办自己的公司,并成为一个特定商业领域的领导者。

  无人驾驶。这也是一个有趣的例子,并且这个技术发展是最快的。当你想到无人驾驶时,你会意识到这是一个巨大的商业机遇——令人震惊的,有11亿辆汽车在路上奔驰,考虑一辆车平均价值3000或5000美元,这是一个数兆亿美元级别的市场,真是太大了!另外一个事实是,人们不久就会发现,自己驾驶汽车比不上自动汽车,因为自动驾驶更安全、更快。我们的政府基本上都认为,大部分驾驶应当是自动的,这确实是很快就会发生的,出现在你我面前的,数兆美元的机遇,并且你们大多数人都能够直接参与其中。不单单是汽车,嗯,确实是不仅仅是汽车,还有汽车的里面,我们乘坐的空间。我们不是为了驾驶,而是被运送,因而展开想象,怎样设计车里的娱乐系统。

  你怎样保养这些车?比如在行驶的路上,不好的事情发生了,后座上只有一个五岁的孩子,他无法更换轮胎。怎样维修这些车,有一整套的商业机会。怎么给车加油呢?当我们谈论机器人开门是多么困难的时候,我们很大程度依靠人弄清如何打开盖子。相比把东西放进去,开油箱更具有挑战,有太多不同配置的车辆和加油方式。因而这里有很大的标准化需求,而加油几乎一定要自动化。其他所有生意,不仅仅是无人驾驶,是说有围绕它的一切,是所有围绕它的一切。公共交通,同样的,一个大生意。娱乐。

  当我们要出售汽车时,我们必须思考卖给谁,谁有坐在无人驾驶汽车的需求。事实证明,只要你认真思考,就会发现不同的年龄组需求不同。如果考虑到年纪很大的人,他们应该需要特殊的服务,譬如帮助他们上下车。针对老年人,以驾驶汽车和帮助他们到达需要的地方然后帮助他们下车是完全不同的事情。所以如果考虑为老年人准备的车辆,整个想法完全不同了。当然这里有一个特殊的年龄段,想象一下你在10岁或15岁的时候,要去参加一个重要的会议,你确实不用担心,即使你正在通话,正在和一个同事交谈,这些都没有问题,只要你没有驾驶汽车这种额外的事情。你只是想去上班,确保准时,把你的生活,嗯,每一天都确切地完成你的职业生涯的工作。所以这种情况,我不认为销售(无人车)是一个难题。有一个,我跳过了这个。这是个有趣的年龄段,65岁左右,他们喜欢开车。事实上,当我和父亲谈论这些的时候,他告诉我,除非有人拿枪威胁他,要么下车,要么死,否则没人能拿走他的车。他说那是唯一能够让他下车的方法。事实上在他的最后的几年中,他失去了部分的心理机能。但他极端重视独立,驾车的想法是如此重要,以至他每天在车上坐一个小时,不去任何地方,仅仅坐在车里,让他感觉自己是独立的,可以控制自己的生活。这是多么重要。这是一个特定的年龄组,不单单意味着去某个地方,不仅仅是交通。必须考虑人们的身份,因而有这个群体,这个群体必须用不同的方式对待,并且每一方面都是不同的商机。16到25岁,嗯,这个群体对牵引力感兴趣。实际上我在课堂上介绍这些的时候,他们也有这种想法。一个学生说他有一个想法,“我们在高速公路上以100km/h的速度行驶,如果可以和对方对接,我可以进入旁边以速度100km/h行驶的车,这不是很酷吗?我们甚至可以在汽车顶部开舞会,我们可以出去跳舞,在以100km/h行驶的车队上举行一个舞会。”这是一个疯狂的想法,但是它也许没有那么“疯狂”,可能将来所有车都是无人驾驶并可控地接近对方并对接,就像人们在火车上从一个车厢走到另一个一样。但是,嗯,这几乎超出了我们的想象,这是一个新想法,16到25岁的年轻人会有这样疯狂的想法。再考虑5岁的孩子,当你想送他们去幼儿园或者其他什么地方,你会怎么做,你会让他们乘坐这辆车吗?对5岁的孩子来说,如同老人一样,需要有很多特殊的服务。对非常年轻的人,这里面有太多不一样的事情需要思考。

  正如后面显示的,美国交通部将驾驶能力分成5个等级,从L0到L5。我不准备详尽介绍这些,不过L0是我们现在驾驶的,没有自动驾驶,人们自己驾驶的。L5是完全的自动驾驶,可以控制任何一个“疯狂”的情形,包括大家知道的龙卷风或者飓风。你知道的任何情况下,自动驾驶汽车都可以比人类处理的好,这就是等级5。事实上最近,三天前,埃隆·马斯克已经讲过两年之后,特斯拉将会拥有等级4的汽车,这意味着在晴朗天气下自动驾驶汽车可以完美的驱动自己,如果没有什么可怕的事情发生,不考虑极端天气。特斯拉将会拥有等级4的自动驾驶汽车,这确实是非常快的。从商业的角度来看,我们正当时,因为十年后,我们会发现,机会已经过去了,那时就太迟了。在两年后的这个变为现实之前的现在,正是我们考虑这些生意的时候,这绝对是最令人激动的时刻。

  不得不说,这不是人类、女人或者你知道的某个人,比如Martial或者我,对未来会发生什么的臆想。在为什么需要无人驾驶汽车这个问题上,有一个非常现实的原因。去年,在美国有四万人死于车祸,四万人啊。想象一下,这是多少人,仅仅是在美国,我想仅仅是车祸,在世界上有125万人死去,每一年都是。我们知道,死亡人数都不能很好的表述这个损失,还有很多瘫痪的人、腿部骨折的和各种创伤。因而,每年都有巨量的人因为直接死亡或者在车祸中失去生理功能。我们相信自动驾驶可以减少90%的应发车祸。无法消除所有死亡,仍会有人死于车祸,但不在是4万人,也许只是4千人,这是很惊人的改观。因而当政府听说这个,并相信这是真的。他们基本上会规定有人驾驶汽车是违法的。这有点令人难以置信,因为突然间,你只有有非常特殊的原因,才能够获得驾驶执照。这就像你必须成为一个飞行员,不只是一天测试,你必须相当像一个美国航空公司的飞行员来驾驶,因为那里有太多的交通规则你需要遵守,和自动驾驶汽车一起。这不是普通人会做的。这会很有趣。

  这些死亡的一大原因是分心。事实上,我不知道你有没有关注你邻居的车,当他们开车去工作的路上。但是至少在美国,我看到过,一些女士在车里化妆,或者喝咖啡,并且调整她的镜子,当手机响铃时,准备接听,或者发些短信,不得不用一只手化妆,在做一切事情,除了开车。所以,想象一下,如果你前面的车来个急停,就会发生事故。这也不是故意的,但会是一个事故。每个人都能意识到,美国各州规定驾车时发短信非法,但是没有阻止人们。但是规定这是违法的,开车时拿手机是被定为违法,但是这是违法的,也不能阻止人们。我想尽管我不知道中国的法律,但是不会惊讶它们是相同的。

  自动驾驶汽车变为现实的时候,人们没有必要拥有自己的汽车。我们基本上是购买一种“订阅”服务。为什么呢?自动驾驶汽车会满是传感器,这些传感器在路上观察,就像马歇尔展示的那样。他们必须有效,这不是你可以推车来发动汽车,或者做各种技巧让汽车正常行驶。它必须完美的工作,必须。因此每天早晨汽车出发前,这些传感器必须要检查。顺便说一下,这也是一个新的商机。在上路之前,这些传感器必须经过检查,以确保所有都符合汽车的设计要求工作。这不是我们要对自己车子做的事情。它不是像,我说,哦,出了什么事情,需要我的聪明才智来处理一下。如果想被信任,计算机必须正常工作,传感器必须正常工作,一切都必须正常工作。因而我们不准备拥有汽车,我们“订阅”它们。例如,我们将有一个模式,也许一个订阅服务,我们付钱,它保证两分钟内来接我们。或者如果我们付更少的前,也在半小时内接我们。因此,我认为拥有汽车的这种想法会很快消失。我们仅仅只是在汽车里,我们可以拥有它的模型。举个例子,你有特殊需要运送什么,我们可以买一个行李箱。当你的车到达你家时,它会自动拿起你的行李箱,在一个特殊的,适合汽车的容器里。这很有意义。想象一下,你有一个轮椅,如果汽车足够灵活和模块化,可以拿起轮椅模块,然后开走。因而,如果你有特殊的功能残疾,这是合适的车辆。将来仍旧会有人自己开车,但是那更像是骑马一样。将来的景象是这样的,可能仍旧有人喜欢自己开车,但那只是一种爱好而并非必须要开车。在这里就有一个商机。

  无人驾驶并不是单纯在于单独的一辆无人驾驶车辆。我之前一直在讲一辆车,但无人驾驶的便利并不来源于单纯的一辆车,它源自于马路上的所有车。许多事故发生的原因是这样:你正在路上开车,一个动物从你的前方跳出来。你正在为及时刹车送了一口气的时候,后面的车撞上了你。当我们进行无人驾驶的时候,在行驶过程中,我们需要和后面的车辆一直保持通信。我们刹车的时候,紧跟在后面的车刹住了,它后面的车也刹住了,就像火车一样,所有车都能自然的停下。这些车就像一个整体一样。车辆之间的这个操作系统,就是一个全新的商机。商机如此之多,前无古人。提到道路的容量,我听到有很多人抱怨过诸如:上海的交通真是太差了。这样的话如果存在车辆之间实时沟通的技术,车在行驶的时候就能离得非常近,那么现有的高速路的承载力就能加倍。这让我们在使用现有的交通设施的同时可以容纳更多的车辆,为政府节约很多的钱同时还刺激了这个技术的发展。所有的行业动态对此都是深度赞同的,无论是从经济角度,还是从安全角度。

  谈到商业化,在我的课上,我会对同学们申明,尽管无人驾驶很酷,我不想在座的各位去开一家这样的无人车公司。和丰田、梅赛德斯(奔驰)等这样的现存汽车公司去竞争是毫无意义的。你要做的是将它应用在次级商业(secondary business)领域,跳出车本身的约束,应用到无人车的商业生态系统里面。因为,无人车的运行环境和我们当下的车的环境是大不相同的。例如,很容易想到,运用无人车实际上并不需要红绿灯或停车标识,诸如这些和司机交流的手段都不需要了。甚至街灯,无人车不需要街灯,路牌和指示,因为车之间能够进行高效的沟通,和其他的车一起优化自身的行为。这就是我想说的什么是次级商业,什么是次级商机(secondary opportunities)。我的课上的一份作业就是,让学生们列举一些次级商机。

  目前为止,我首先介绍了 minimal viable product。然后介绍了第二个关于从商的思想是考虑次级商业。刚过去的这一年,学生列了一个关于secondary robotic的清单,大概有50条,我这里只列了一些。我不会全部介绍,大家可以看第二条,很有意思,自行车如何和无人车进行交互,以保证骑车者的安全,这是一个次级商业。基于丰田,特斯拉,梅赛德斯奔驰,通用这些公司都会遇到很多的问题,需要配套设施设备的假设,在次级商业领域有着非常多的次级商机。想想怎样去赚钱吧。

  这是一个关于如何寻找MVP的例子。一个学生意识到,对无人车来说,车上的所有的传感器都要标定。比如,我们有立体的摄像头用来测量和行人的距离,还有激光传感器也会测这个距离,它们的结果必须匹配。如果它们都不匹配,它们就是没标定好。它们就不能告诉你相同的信息。当一个子系统告诉你一个结果,但另一个子系统告诉你另一个结果的时候,你就无所适从了。所以标定是一个大商机。知道如何标定远比检测标定结果好坏要难。而标定的工作又是大家都需要的。所以学生就想出了这个方向:无人车上传感器的标定。这是一个大的方向。然后学生就开始想,标定需要有能自动标定的维修车间,各种各样复杂的东西。但假设,你非常简单的东西,有个硬件能检测标定的效果。它不做任何标定的工作,它能做的就是评价车是否被很好的标定了。这是在找一个最小规模(minimal)的,但可行(viable)的东西。你只需要一个小盒子,同时检测车上所有的传感器,判断它们是否标定好了。如果你有了这样的设备,车颠了一下,传感器错位了,你就能知道它们标定结果出问题了,这时故障车就可以安全的被从路上拉走了。如果你做出了这么个东西,那么可能政府就会说,如果想卖无人车,所有车上都安装这个小盒子。为了无人车的安全驾驶,你必须要这个标定检测装置。这就是MVP。那么所有厂家想卖无人车,都需要买这个检测装置。这就是我们寻找的三个字的,MVP。如果大家听了这次演讲后理解了这三个字,这就很好了。

  人们有很多理由不用机器人技术,我们真的很担心,机器人有一天会代替人类,这很恐怖。很多手工业者将要失业,无人驾驶和货运,实际上会代替大量人力,这固然很好,但毕竟有人以此为生。我也说过,我们并不一定要照着那样走下去,可以设计一个人机共同工作的系统,我也在朝着这个方向努力。机器人如此优秀,就产生了很多问题。就像AlphaGo,经过4小时的学习,机器的棋艺就比人高了。没有预先写入的知识,程序学习到棋艺就能超过人类,仅用4个小时。无怪乎人类会担心被机器人全面超越,这是另一个我们需要关注的事情。人类目前到达进化的终点了吗?我们就这样了?我想答案显然是不,我们发展了机器人的同时,人类自身也在发展,人类工作的方式也发生了改变。(举起手机)这已经成为了我生活的一部分,这听起来很蠢,但是你有时必须把它从口袋里拿出来然后这样(对着看),没错吧,这已经是我的一部分了。或者,我们可能将来不再需要手机,这个小盒子可能以后就消失了。但是我们不会放弃它的功能不用,我们只会放弃小盒子的躯壳。我们的未来的产品可能会在放弃手机的外壳的同时,保留手机的功能。这确实令人兴奋,人类会和机器一起进化,你可以通过一些植入式的设备来像通过看手机一样获取信息。

  我有时也会听到一些人说:我可不会用这种设备。但说实话,在你们这个年龄的时候,我也从来不认为人会去纹身,这太蠢了,现在你看看周围,有这么多人身上都有纹身。人们终究会接受这些,也许你不会,但也许你的孩子会。人会进步,数字设备将成为人生活的一部分。如果你觉得我瞎说,看看你用手机是多么的频繁吧,这已经是你的一部分了。你的孩子会接受这些,然后因你不接受这些,嘲笑你是老古董。

  所以这里列出了人们的担心,公众的接受程度、恐惧;自动化的代价;法律诉讼的风险;技术的可靠性等等。这些担心都能对应着有利可图的商机。这些担心的一种一个核心是对于失业的担忧,我对此很感兴趣,而且想把这些反映到我的机器人研究里。富士康,是生产iphone的厂家,有130万工人,很多是中国人,来自全国各地。它的CEO公开说,他希望解雇100万个工人,用机器人代替他们。有100万人将要失业。所以,当机器人将人的工作替代的时候,人类员工该何去何从,这不是一个笑话,而是我们要思考的事情。我认为,我们应该在问题出现之前就开始寻求解决方案,而不是等到人们都失业了再去解决失业问题。我们必须先发制人的在设计机器人的时候就考虑人类员工的失业问题。McKinsey上周的研究报告预测,到2030年,全球会有4-8亿人因为自动化的进程而失业。另一方面,他预测了未来的岗位存在严重的两极分化。有一部分人仍然有工作,仍旧被社会需要;这部分人将占据有大量薪水的岗位。因此如果我们还像现在这样,这部分人和其他不被需要的人间就会存在严重的两级分化。这不是我想看到的。但这有另一个解决办法。

  让我来介绍一下我研究的一个焊接任务,人与机器人协作,完成非常复杂的定制焊接任务。我做的测试是这样,我让一位专业设计师设计了一套全新的叫空间构架(space frame)。这个架子可以作为吉普车的框架使用,只是它没有两边的车门,这是一辆汽车的基本结构,我们让设计师做出了一份个性化的设计。然后我们分别让两组人来实现这个设计。左图展示是三位专业焊工组成的一组,他们整天干的事就是焊接车子。他们有价值百万的专业设备来帮助他们完成这个个性化定制方案。另一侧的人是Mike,我的学生,和装配有专业设备的ABB机器人。Mike和机器人与三个专业焊工比赛,制作一个自定载具的框架。右侧的是人与机器人协同工作,这代表着我期望中的未来场景 VS 左侧的纯人工工作。这个视频说明了他们要做的是哪个部分,这是一个个性化定制的车,视频中它正在沙漠中行驶。我们要组装的是绿色部分,它是一个框架。这个框架有100个立方体材料和400个焊点。这个框架很大,大小和我们前面的这张桌子差不多,有大约10英尺高。这个真的非常非常大。首先,我们需要明确,机器人擅长什么,而人擅长什么。我们这次做的测试实际上是改变之前的法则。通常情况下,在机器人领域,我们的工作是让机器人尽可能的做全部的事情。而我们现在想做的是探索人能做什么,机器人能做什么,他们二者各擅长什么?我们想让他们做各自擅长的事情,尽快的完成任务。

  所以,请大家花时间思考一下,机器人真的擅长什么。如果你问一些媒体的人,他们会告诉你是物料搬运(操作)。 事实上机器人在这方面极其糟糕 你有看到过机器人做这个吗(转手机),甚至是Hebert教授的机器人?我还能闭着眼做这个。没有,他们做不到。原谅我的冒犯。另一方面,Mike很擅长物料搬运(操作)。如果你让机器人移动到一个确切的坐标,他能迅速而准确的到达;给定x,y,z空间坐标,三个自由度的朝向坐标,机器人就能刷的一下在一秒内完成。同时他的精度也是毫米级的。这是ABB机械臂的精度。如果让mike来做,他会很困惑,然后说,他的测量工具在哪。画上一个多小时时间,最后得到一个模棱两可的结果。他是我学生,但在精确操作和测量方面非常差,完全比不上机器人。所以如果你能造出这样一个系统,将二者的优势融合,做出一个融合系统。我们通过任务分配,让人和机器人各自做自己最擅长的事。我之前说了,这是在你的实验室里。我们通过视频教人该做什么,我们自动生成了一个视频来引导人该做什么。这一部分实际上就是教Mike他要做什么,该怎么做。另外一边,机器人在规划工序上非常擅长。这件工作总共有400个焊点要操作,机器人可以规划出最优的序列,并判断这道工序是否由机器人完成。如果机器人能做,那就让机器人做,然后进行下一步。如果你它很难做这到工序,它就让Mike做,告诉Mike该做什么,通过视频来指导Mike一步步该怎么做。是不是很酷。

  所以机器人的底部由这三个单元模块,生成信息指令指导Mike应该做什么,信息的格式如右图所示。假设Mike想要将一个部件放到一个特定的位置,机器人可以告诉人这个准确位置,它有标定好的发射器,给真实环境添加信息。这样Mike可以小心的在这里焊接。与此同时,传感器能告诉机器人,Mike实际上在什么地方工作。机器人就可以定位这个地方,对自己的程序进行调整。这样即便它自己运行时偏了3mm,它也能修正自己的位置。这个视频里展示的是安装的过程。你们知道事实上焊接过程机器人要用时多久吗?事实证明机器人焊接一个焊点大约是5秒。但机器人需要花费20分钟来完成安装过程,将工件摆放在预定的位置上。这样的话,你可以迅速完成安装的过程,这样就可以大幅缩短工时。这个视频里显示了Mike做他工作的速度,机器人一步一步的告诉Mike他要做什么。机器人做一部分工作,然后让Mike做一些工作,并告诉他怎么做;直到任务完成。

  然后我们可以得出这样的结论。左边这组人是三个有特殊设备的专家,和右边这组是Mike和机器人。左边这组,三个人,每小时工资75刀,材料费400刀,乘以89小时实际工作时间,总计6850刀,事实上他们的要价是25000刀,他们不知道我们把他们的工作过程录像了,所以开了很高的价。但我们给他们看了视频,说他们只干了89个消失。所以最后就是6850刀。右侧是Mike,他和左边做的事是一样的。一个人,每小时工资75刀,材料费400刀,然后在开始工作10个小时后,Mike以他世上最灿烂的笑容来到了我的办公室,跟我说,“David, 我搞定了。我只用了10小时就完成了同样的工作”。他总计是1150刀,这意味着如果你不用纯人工的话,你可以用那笔钱买下6组人机协作的系统了。事实上这很值啊。

  结合了人和机器的长处,你可以搭建出一个效果更好的系统。这也就意味着,如果制造业里大面积运用这样的系统,其实将增加工作岗位,我们人类自己在制造业界为自己增设岗位。我们不想让人们忘记怎么工作,如果我们放弃和机器人协作,并成功的开发出了让机器人完全替代劳工的技术,我们将要遗忘如何工作。这不会使情况变好,当某天机器人出问题的时候,我们不知道怎么修复它。这不是我们想要见到的。与此相反,如果我们能和机器人分享工作,则可以减少失业人数。

  总而言之,我认为人和机器人协作的这个系统有实际作用,好的让人惊异,有巨大的潜力。他们一起工作能加快工作进度。这个系统能够最优化任务分配,而不是由你自己来猜任务的分工。所以我常跟别人说,机器人才是老板,它告诉你一步步该做什么。Mike应该因此受好评。这个设想与现在的做法在未来产品分配上有根本性的区别。

  我们只有在群众有购买需求的时候,才会做相应的产品。我们将来不需要仓库,不需要这些大型的基础设施作为中介,将产品发往世界各地。我们只需要将小型的制造设备运往想买的人哪里即可。这是其一。如果你能做点什么,比如你自己做一个复杂的框架,这是一件让人很有满足感的事情。你可以在你的地下室建一艘船,这是一件你可以想象的最有满足感的事情。当Mike来到我的办公室,告诉我他成功了,那一刻他是这个星球上最幸福的人,他觉得自己完成了一件不可能的事情。如果你能创造一个个性化定制的东西并且对它着迷为它骄傲,这真的是一件让人们觉得幸福的事情。然后你又再一次尝试构建这样的系统。

  好吧我要结束了,让我们进入到问答环节。我回顾一下讲了什么。我首先简短的讲了一些我的课上的内容(MVP),然后说明机器人是怎么导致失业产生的,最后提出了我的解决方案。以上就是我想要说的。非常感谢。

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投稿人:何黑炭
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