2020全球硬科技创新大会|银星智能CTO谈人工智能如何开启智能时代 2020.9.21

2020全球硬科技创新大会在西安高新国际会议中心隆重举行。9月16日下午举办的人工智能创新峰会上,银星智能首席技术官闫瑞君受邀出席大会,与加拿大工程院院士杜如虚、亿欧公司联合创始人王彬、君义投资合伙人王东、高新兴机器人董事长柏林、世邦魏理仕华西区战略咨询部资深董事何乐晔、上海商汤科技智能产业研究院主任刘志毅等领导和嘉宾齐聚一堂,围绕人工智能的技术前沿和商业落地各抒己见,展开热烈讨论。

 

大会上,银星智能首席技术官闫瑞君与君义投资合伙人王东、高新兴机器人董事长柏林、康力优蓝副总经理兼CMO副总经理赵博韬和新看点创始人兼CEO冷煜四位嘉宾参与了题为《人工智能开启智能时代》的圆桌讨论,围绕“人工智能促进行业应用”、“人工智能技术研发和落地”等方面进行深度的交流和探讨。

 

 

人工智能促进行业应用

 

 

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银星智能CTO闫瑞君表示,人工智能对于机器人有一个非常大的促进作用。从家用扫地机器人或者家用清洁机器人来看,可以分两个阶段。

 

第一阶段是智能化阶段。随机式导航的扫地机器人在作业时,沿着一条直线走,碰到了墙转个角度再沿着直线走,多次碰撞后,最终实现整个区域性的覆盖。这样的清洁方式效率非常低,也存在漏扫某部分区域的情况,导致清洁的质量不是很好。现在有基于陀螺仪的惯性导航、基于激光雷达的激光雷达导航,可以构建整个空间环境的地图,在已经构建的地图上做一些智能化的路径规划,甚至避障、脱困等相关的逻辑规划。这部分其实属于智能化阶段,因为这些没有用到任何人工智能,比如深度学习或者大数据相关的技术。

 

第二部分就是人工智能的阶段。目前,行业内的扫地机器人都有物体识别功能,比如可以识别出扫地机器人前面到底是一只拖鞋还是一只袜子。现在每一个家用扫地机器人都可以连到云平台,通过手机APP实现远程操控,甚至可以实现远程家庭的监控。这些数据上传到云平台就涉及到人工智能、大数据的学习。随着数据量越来越大、人们对智能需求越来越高,扫地机器人设备端算力要求也越来越高,与此同时,它的成本也越来越高。扫地机器人在未来的发展阶段中,所有数据、人工智能算法都放在云端,通过人工智能深度学习之后,把训练的结果下载到设备端,这样设备端IC的算力要求就没有那么高,反而智能化程度非常高,最终实现“胖云瘦终端”的阶段。前期扫地机器人和智能音箱等智能语音工具做结合,现在可能在扫地机器人的设备端装一个云模块,就可以让人和机器人可以做简单的互动,比如基础的与清扫相关命令,家人回家后扫地机器人可以自动识别并做一些相关服务性的工作等。总体来讲,人工智能对机器人,尤其是清洁机器人有非常好的促进作用。

 

 

人工智能技术研发和落地

 

 

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高新兴机器人董事长柏林表示,综合来看,机器人是一个载体,我们为行业提供一整套的解决方案。如果对行业的理解不深,可能导致产品跑偏。我们这两年也在总结和反思,当初规划的一些产品大而全、高大上,最后发现难以落地。这个产品可能很贵,各种问题比较多,客户无法承受这么高的成本。我们现在聚焦核心关键点,随着快速可复制性,未来再逐渐通过后台的算法和智能,从下往上做。所以我觉得落地为王。

 

研发上,我们既强调自主创新,也强调集成创新。我们原来在平台、安防的积累,要逐渐发扬光大;在一些关键技术上,我们要取得突破,组建自己的核心团队。其实我们有非常多的合作伙伴,在算法这一块我们没有必要什么都自己做,包括很多机器人的核心组件,我们也是跟合作伙伴一起合作,携手优化。

 

整体来讲,要突破瓶颈,还是有赖于大家能够真正共享和协同的整个链条。现在整个行业环境比以前好,5年前是拿着理想在做。今天有非常多做机器人的团队,行业门槛就比以前低,只要聚焦一个非常清晰的客户或者细分的赛道,很容易取得成功,这个在以前是很难想象的。客户现在对机器人的感知、认知都比以前强大很多,也到了一个可以小规模进入各个行业的阶段。现在这个阶段核心就是聚焦、聚焦、再聚焦,跟客户在一起,抓住客户核心的诉求点,技术一定要能迎得上需求,什么都要做得很通透是不太现实的。

 

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银星智能CTO闫瑞君对此表示,技术研发和产品落地,应该是相辅相成、相互促进的。只做技术研发,不考虑产品落地,如果产品定义不清楚,做技术研发最终的结果也不会很好。只考虑技术研发不考虑产品落地,公司现金流无法保证,只考虑产品落地不考虑技术研发,产品竞争性或者差异化亮点就可能不足。因此,技术研发和产品落地是相互促进的。

 

瓶颈问题可以从两部分去考虑。第一部分可能是因为这个产品定义太大太全,可能对于目前的公司或者团队来说,有点过于超前。如果是这种情况,可以考虑把大的目标分解成几个小目标,根据自己的团队做一个合理的目标,这样就会比较合理地突破这个瓶颈。

 

第二部分,要思考这个瓶颈到底是什么引起的。在人工智能方面有三个因素:硬件、数据和算法。硬件层面的话,比如数据收集端,现在做无人驾驶,需要激光雷达、毫米波雷达、摄像头等等,是不是数据采集端的传感器没有达到现在相关算法的要求,所以可能并不能实现最终目标。另外就是数据量,如果做人工智能数据不足以训练模型,那么可能这个行业的伙伴还是太少了,随着时间的继续,进入这个行业的伙伴会越来越多。第三部分,如果真的因为算法问题,最终可能是人的问题。如果公司有实力而且愿意投入更多去攻克技术难点,可以招高精尖的人才进行相关算法的突破。

 

 

企业如何既脚踏实地,又拥抱数字时代?

 

 

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银星智能CTO闫瑞君表示,在人工智能方面,既要脚踏实地,也要仰望星空。科技型企业,做好产品,保证企业现金流的同时,持续不断投入到技术研发中,才是正确的思路。