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      AIR 080 | Vijay Kumar:深圳是無人機的創(chuàng)新之地,無人駕駛飛機會比汽車來得更快

      導語:“更多的數據并不意味著更多的知識;更快的計算也并不意味著自主。”

      AIR 080 | Vijay Kumar:深圳是無人機的創(chuàng)新之地,無人駕駛飛機會比汽車來得更快

      Vijay Kumar是賓夕法尼亞大學工程學院院長、美國國家工程院院士,主要研究方向是多機器人編隊的控制與協作,別稱是無人機大神。如果你看過他在TED上的演講,一定會為他開發(fā)的無人機所折服。

      8月13日下午,Kumar出席了中國計算機學會主辦,雷鋒網承辦的CCF-GAIR峰會,并發(fā)表了有關無人機五大發(fā)展趨勢的演講。他認為無人機會向著Small(小型),Safe(安全),Smart(智能),Speed(敏捷)和Swarm(集群)等趨勢發(fā)展。

      而在演講前,Kumar也與雷鋒網進行了對話,談及了何為無人機的智能,他對無人機的愿景,以及機群背后的思想。

      數據不是知識,計算也并非智能

      在Kumar看來,無人機未來總體的發(fā)展趨勢是“自主”(Atonomy)?;仡欉^去五年,計算力、數據及通訊技術的提升促成了AI(人工智能)技術的發(fā)展,也讓無人機的飛行更加自主與智能。具體來說,無人機體積變小,感知能力及范圍(得益于雷達)提升。

      他認為自主是從感知(perception)到行動(action)的循環(huán)。從看到環(huán)境,處理信息,理解環(huán)境,然后到采取行動,這一快速循環(huán)過程就是智能。在他的研究中,“AI就是數據與計算”。

      但同時無人機也面臨著挑戰(zhàn),Kumar認為,這主要包括兩方面:

      “更多的數據并不意味著更多的知識;更快的計算也并不意味著自主。

      用機器學習等AI技術可以提升算法表現,實現無人機自主,就像機群中存在相互干擾,用機器學習可以保證安全和穩(wěn)定;而機器收集到的數據可以反饋給機器學習算法。我們需要做的是將高效收集的數據變成知識。而且雖然機器學習讓AI有了進步,但準確性仍不夠,比如物體識別上,即使有大量數據訓練也不行。所以我們應該思考的是,在生活中如何與不那么精確及可靠的技術共生。

      無人機快遞缺的是商業(yè)模式

      Google與亞馬遜分別有自己的無人機快遞項目Project Wing及Prime Air,國內的京東與順豐也測試過用無人機送貨。不過作為空中機器人的鼻祖,Kumar認為用無人機送貨還缺乏商業(yè)上的價值。

      他告訴雷鋒網,創(chuàng)新分兩種:一種是技術創(chuàng)新,一種是商業(yè)創(chuàng)新。技術創(chuàng)新相對沒那么復雜,他所主管的實驗室在五年前就開始做送貨無人機,這比Google及亞馬遜都要早??爝f無人機涉及到機群協作,而這也正是他所擅長的領域。

      但他認為,快遞無人機目前還沒有出現很好的商業(yè)模式,如果有Uber與滴滴一樣的模式出現,或許普及的可能性更大,而他的工作是開發(fā)相關的技術以供未來可用。

      AIR 080 | Vijay Kumar:深圳是無人機的創(chuàng)新之地,無人駕駛飛機會比汽車來得更快

      無人機群

      自然往往會為我們提供技術的靈感,比如上世紀初發(fā)明的飛機就是受到了飛鳥的啟發(fā)。而Kumar的實驗室也很擅長觀察自然如何解決問題。

      他在演講中提到了無人機的“5S”,其中“Swarm”指機群。小型化所付出的一個代價是載重變小,能完成的任務隨即減少,為此他們從蜂群的工作方式中獲取靈感,讓多個無人機協作,完成個體無法勝任的任務。機群的組織原理有三:

      • 一是個體獨立行動,行動是本地的(local)和獨立的;

      • 二是僅需要本地信息即可行動,即使無法知道全局信息,個體也能行動;

      • 最后是行動匿名,獨立于身份,不了解個體信息也能完成任務。這里他給出的例子是,多人共同抬起一張桌子時,并不需要知道每個人的身份。

      上文提到的無人機運貨就涉及到機群的應用。在春節(jié)和雙十一這種發(fā)貨高峰期,一定區(qū)域內的無人機在避開同類障礙時,就需要相互協作。Kumar還引用了在CCF-GAIR上與國內學者交流中的另一個例子,即用無人機繪制長城地圖,這顯然是單一的無人機無法做到的。

      另外我們生活在一個聯網的世界里,現在這些設備都是固定的,但未來會移動,如何讓上百萬的設備協作,這就需要蜂群理論。

      自主飛行器會比自動駕駛汽車來得更快

      飛行一直是人類的夢想,雖然飛機已經成為平民化的出行方式,但仍缺乏汽車那樣的自由度。而隨著Google及特斯拉等公司的推進,自動駕駛汽車似乎更能讓人感受到智能化的未來。但Kumar認為,“自主飛行器(self-flying vehicles/drones)會比自動駕駛汽車更容易實現”。因為:

      “汽車需要在非常復雜的二維路面環(huán)境中運行,但飛行器能在3D空間中飛行,路線則可由電子系統決定,比如從深圳到香港,可以在空中定義一條路線,保證不會發(fā)生碰撞,而且這也不需要任何像道路一樣的基礎設施?!?/span>

      他告訴雷鋒網,現在很多夜間飛行運輸任務仍需要人在場,但事實上人只是根據機器的指令來行事,那為什么不讓機器來完成一切呢?

      這種飛行器的一個挑戰(zhàn)是在于能耗,承擔一個普通的50kg的人會消耗大量電能。一種解決方法是使用汽油或柴油等燃料,不過這又需要不同的驅動系統。但Kumar認為,“小型的自主飛行器,如飛行汽車,已經存在了很長時間了,而現在正變得更加現實。”

      “航拍是我最后才會想到的應用場景”

      如今的消費級無人機市場幾乎是DJI一家獨大,應用也無非是航拍,那除此之外還有哪些能產生一定商業(yè)價值的應用場景?Kumar對此的回應是,“如果我知道如何掙錢,一定會有其它公司已經在做了?!彼嬖V雷鋒網,自己的工作是“開發(fā)解決方案,這樣未來五年中出現可行的商業(yè)模式時有技術可用”。

      不過他最大的興趣是無人機在急救和農業(yè)上的應用,他希望災難發(fā)生時機器人能第一時間趕赴現場,快速返回實時信息,就像超人一樣,而航拍是他最后才會想到的應用場景。機器人領域有“3D”,即讓其完成Dirty(骯臟),Dull(重復)及Dangerous(危險)的工作,這同樣適用于無人機。

      早在2012年的TED上,Kumar就提出了“精準農業(yè)”(precision farming)。他認為就像人類都由醫(yī)生單獨照料一樣,種植也可以使用同樣的方式。比如,無人機可以配備遠程傳感器,如攝像頭、激光掃描器、微波圖像傳感器等,識別出每顆果樹的生長狀況及產量信息,以此預估總體產能提升種植效率。特別是在美國這樣人少地多的國家(僅3%的人從事農業(yè)),機器會發(fā)揮更大的價值。

      同樣的,Kumar指出精準農業(yè)是可行的,但仍需要現實的商業(yè)模式。比如,在耕地狹小的日本,無人機農業(yè)的作用有限。另外還有政府補貼等政策問題,讓農民沒有提升種植效率的動機。

      深圳是無人機的創(chuàng)新之地

      國外嘉賓對國內創(chuàng)新的洗白是這次CCF-GAIR的一個亮點。在一次群訪中,一位朋友問中美無人機的差距有多少,Kumar說到“商業(yè)無人機領域DJI是最領先的”。美國著名投資人Yobie Benjamin也在演講中表示,“不要聽信那些說中國只會抄襲的話”。

      Kumar是第三次來中國,他認為深圳不只是在制造上創(chuàng)新,其生態(tài)對機器人也很重要,是無人機的創(chuàng)新之地。這里還有騰訊,其微信產品更是Facebook等公司仿效的對象。

      “在美國,我可能有一個聰明的學生來解決某個問題,但在中國會有100個工程師解決同一個問題,我沒法競爭?!?/strong>

      他認為,創(chuàng)新來自人才,而且不是一個人,而是一個團隊,深圳則具備了這樣的條件。技術創(chuàng)新也不會限于某個地區(qū),它是全球性的。

      預測未來是很難的。在一次專訪中,Kumar告訴雷鋒網,“技術的進展一日千里,這使得我們難以下結論”。但這并不妨礙我們對未來的想像,最后再送上Kumar對機器人的兩個預測。

      手機五年后會是怎么樣?他認為會成為機器人,現在你要做的所有事,未來都能通過更智能的智能手機完成。手機放在運動控制器上,或許就成了機器人。

      另外,機器人的50年歷史中,我們已經讓機器人動了起來,現在它也能飛行了,那多久能學會游泳呢?要知道地球表面的70%都是海洋。隨著人口增長,水下農業(yè)和水下種植也為相應的機器人開發(fā)提供了經濟驅動。不過這里的挑戰(zhàn)是,如何讓機器人學會游泳,以及如何解決水下通訊問題。

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