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“安防、應急保障、安全生產等行業必然會率先使用機器人技術。”
“所有的感知決策都是基於算法。沒有一種算法能夠估計到所有的變化？必須通過學來對算法進行訓練。沒有長期數據積累的企業，做出來的產品用戶體驗會非常差。”
“機器人技術的發展對傳感器產業推動非常大，硬件成本會不斷降低。”
“軟件才是機器人的核心，也是今後最賺錢的產業。”
“機器人的智能發育最終要通過群體智能來實現，沒有一個核心的控制中心，而是分佈式的並行計算，因此需要大量快速地在機器人之間進行信息交換共享，5G是目前最合適的技術，”
專 訪 全 文
| 關於機器人發展：“服務機器人最容易在人力高度集中的行業裡發展起來。”
趙曉光：我們先討論服務機器人，服務機器人產業空間巨大，但難以有標準化的方案，必須行業深度定製化。對於這一點，彭老師怎麼看？
彭倍：我覺得這正是服務機器人的機遇。目前市場還不成熟，給中小企業帶來了巨大的發展機會。現在市場處在戰國爭雄的時期，一旦有企業度過這個時期，在服務機器人的一些核心技術上形成標準和技術優勢，就能產生龍頭企業。但整個發展過程大致要經歷兩個階段，首先是商用服務機器人，然後才是家用和個人服務機器人。
趙曉光：服務機器人要跟各行各業緊密結合，您最看好哪些領域行業的應用會先起來。會以什麼樣的方式起來？
彭倍：服務機器人涉及到人工智能的很多技術，目前還是處於發展初期階段。智能化程度比較低。目前最容易在人力高度集中的行業裡發展起來，即那些需要僱用大量人工來完成重複的、簡單的、機械的、甚至危險的工作的領域，像這些行業就具備“機器人換人“的條件。比如說像安防、應急保障、安全生產等行業是必然會率先去使用機器人技術。有兩點原因，第一人力成本高。第二，在用人方面有一定的困難。
趙曉光：服務機器人核心技術主要在哪幾個環節？
彭倍：一是定位導航，環境理解。二是機器視覺，智能識別，包括物體識別，人的識別（人臉識別，姿態識別，行為分析），語音識別，自然語言交互。三是要解決機器人平臺的問題、包括體系架構、操作系統、機器人云平臺、後臺的大數據處理、通信等。
趙曉光：關於第一點，因為機器人必須在非常瞭解特定行業的環境和應用場景的前提下才能做定製化。那麼具體來說，“定製化”主要體現在那些方面，比如在視覺識別、語音識別、空間識別上做定製化？是硬件還是軟件？
彭倍：理解環境最大的問題就在於環境的多樣性。室內環境、室外環境、廠礦環境，或者是山區環境等，每一種環境都不一樣，很難用一個通用技術去解決這種多變的環境問題。即便是要用一個通用的技術去解決，那麼成本代價也是非常高的。所以這就要求定製化的設計要能夠針對不同的場景，對硬件、軟件以及算法進行相應的調整。
另外還有一點，就是現在的硬件受環境干擾影響非常的大。比如光線、動態變化的障礙物體的影響等等。實際上現在很多的傳感器是沒辦法去分辨這些變化的，這就需要很多算法來進行補償。這方面現在很多公司也都在做，但也沒有一個統一的解決方案。這個技術現在發展得非常的快，幾乎所有的機器人公司都必須要攻克這方面的技術。主要看各個企業在這項技術上的儲備，和他的研發能力怎麼樣，公司之間還是有非常大差異的。但是我相信所有的機器人公司，都會宣稱自己正在研發這項技術。
趙曉光：所以是不是可以這樣理解，當我們要做以人為核心的應用場景的時候，過去大家可能只是不同的企業（比如有人做人臉識別，有人做語音識別），你需要把所有這些聚集到一起，然後用你的算法對整個場景進行一個描述，對人的行為進行一個定性，對不對？
彭倍：是的，現在大多的人工智能企業都只是專注某一種識別算法的研究，但機器人是需要感知很多信息，就像人的五官。因此需要有公司來做集成（協調融合）的事情。
| 關於核心技術：“目前大部分公司採用開源的ros操作系統，這對後續的開發研究造成了巨大限制。”
趙曉光：具體來說，核心芯片主要包含兩部分，一部分是輸入端的，即視覺識別、語音識別的芯片。這個芯片可以是標準化的，可以使用第三方的芯片。在這個芯片的基礎上進行數據的處理、加工，然後形成的這個主芯片就是我們的核心競爭力？那麼我們的主芯片是採用什麼模式架構？我們的核心是做芯片設計呢，還是操作系統，還是主算法？
彭倍：我們的主芯片是FPGA+ARM的架構，這個主要的優勢在於信息處理能力強，交互能力強，是一種分佈式計算的架構。它不但處理傳感器的信息，同時還通過智能決策，向機器人發送各種指令。
趙曉光：也就是說，阿泰因的核心技術是在 FPGA+ARM的架構下面的整個平臺的軟件部分（包括整個操作系統和整個應用部分）對嗎？本質上有點像海康和大華，核心是做整個安防行業的操作系統與行業應用的緊密結合，而不只是做硬件攝像頭，對吧？
彭倍：是的。
趙曉光：如果是這樣的話，那麼是否在同樣的FPGA+ARM架構下，不同的應用場景的操作系統和算法都是不一樣的？比如說為物流行業和農業行業做的機器人，他們的差別主要是在軟件層面？不同行業之間的差異化是不是很大？開發週期會不會很長？
彭倍：是這樣的，整個核心架構包括操作系統平臺應該都是一樣的，關鍵在於可以實現模塊化設計。實際上，我們的軟件可以做成很多的這種模塊，根據應用場景的需求不一樣。我們把不同的算法、軟件的模塊加載到這個系統裡邊，就可以組裝成不同的機器人。
趙曉光：也就是說如果你在一個領域佔據先機，別的人想進來，他不是簡單的，拼一個機器人就ok的，他必須要深度定製整個操作系統和軟件的解決方案？芯片是否標準化的？
彭倍：我們不是為了一種應用或者一個客戶的需求，就以從頭建大廈的形式去造一個新的機器人。我們首先要定義機器人的整體架構，然後再根據用戶的需求往整體架構上面去疊加各種功能的模塊。整體架構和主控芯片必須是標準化的。雖然現在還沒有形成國家標準，但國家正在做這個事情。肯定要有龍頭企業來牽頭才能做這個事情。
趙曉光：操作系統是你們做的還是外購的？過去我們定義的機器人主要是能夠執行標準化的流程和動作。那麼根據我理解，機器人主要分三部分。第一是感知。感知的環節未來是很重要的。第二是根據感知的數據做決策。第三是控制輸出。所以其實過去是在感知和決策這兩個環節存在很大的空間。彭老師可以談一下你的看法麼？
彭倍：我們正在做國產操作系統。目前大部分公司採用開源的ros操作系統，這對後續的開發研究造成了巨大限制。工業機器人是不需要太多感知的，只需要按照程序執行工作。但服務機器人是沒有固定場景的，感知尤為重要。
趙曉光：對的。工業機器人是執行一個標準化的流程，雖然也需要檢測產品品質、狀態等等，但還是相對標準化。但是服務機器人對感知方面的要求就更加重要。另外，決策也很重要。需要根據數據、信息進行判斷狀態。所以說，這兩個環節是服務機器人和工業機器人不一樣的地方，服務機器人的難度比工業機器人更高。
彭倍：是的，要求更高，否則用戶體驗很差。先感知，再分析處理，決策，最後執行。
趙曉光：另外還有一點，可不可以理解成，機器人是與行業應用深度結合，表面上看這是一個技術問題，實際上這是一個數據的問題？就是你做的案例越多，越能融入這個行業。機器人通過自我學，其感知決策和控制性能就越強，形成了正反饋之後還會自我加強？那麼如果一個企業，一旦進入行業成為了龍頭，就會不斷的正反饋自我加強，然後把整個行業給壟斷？關於這一點您怎麼理解？從技術到案例數據這塊，請彭老師重點講下。
彭倍：這一點上光總理解很正確。我們所有的感知決策實際上都是基於算法，但世界是多樣性的千變萬化的，沒有一種算法能夠估計到所有的變化。那麼這些算法他要怎麼樣來完善呢，就必須要通過學，通過數據來對我們的算法進行訓練。當我們積累的數據越多，我們的算法也就更加的完善。舉一個很典型的例子，比如我們做的公安行業的機器人。因為我們進入的時間也比較久，大概有五年時間一直堅持在公安司法這個體系中做服務機器人，所以積累了大量的數據。這些數據實際上也是一種寶貴財富。其他企業如果也想進入這個行業的市場，那麼他沒有這些數據的話，用戶體驗就會非常差。
趙曉光：所以，你們機器人應用的企業應該會變成生態。算法會隨著行業應用的深入不斷強化。這種算法的不斷提升，對做視覺識別，語音識別等識別技術的公司，也是反向推動他們？做視覺識別的這類公司，也在向下遊延伸做機器人，關於這一點您怎麼看？
彭倍：肯定有推動作用，而且是互相推動的。這些企業今後會深度交叉，合作，關鍵看誰掌握市場和資金。有可能做視覺的公司今後做機器人，也有可能反過來做機器人的公司今後吃掉這些做視覺語音的。這一點跟騰訊，阿里類似。
| 關於供應鏈：“軟件才是機器人的核心，也是今後最賺錢的產業。”
趙曉光：以人為應用核心的領域，比如工人，學生，病人，老人，犯人等等，這些領域的核心是把人的各類生物識別數據整合在一起，利用算法進行分析和決策，彭老師怎麼看這一點？
彭倍：與人相關的市場一定是未來最大的市場，而且應用也會有很多種。實際上現在很多的機器人公司都在圍繞人這塊在做，比如教育、安防等等。但是這個技術含量也很高。因為人需要監測的東西很多。比如他的生理數據、行為、人臉識別，語音識別，還有心理、情緒等等這一系列的監控。現在這塊也是才剛剛才起步，很多技術也還不是很成熟。
趙曉光：彭老師您剛才講到這些技術還不是很成熟，那麼您認為這些技術的發展方向是什麼方向？阿泰因如何讓這個技術變得更成熟？
彭倍：機器人技術的發展對傳感器產業推動是非常大的。舉個例子，大概五年前，激光傳感器的價格大概在二十萬左右，而最近幾年價格已經降到一萬以下，幾千塊錢就可以買到。所以對整個產業的促進作用是非常大的。這個事可以通過我們的機器人產業園來推動，形成一個生態圈，相互促進。市場很大，大家各自做擅長的事。
趙曉光：談一下3D攝像頭和新的傳感器技術對整個機器人應用的帶動？
彭倍：新的傳感技術會率先在機器人上應用，這些傳感器也可以提升機器人的性能，使機器人的智能化能力提升，帶來更好的體驗感。機器人反過來會促進傳感技術的發展，推動硬件成本降低。
趙曉光：主要是哪些新的傳感技術？
彭倍：激光雷達，毫米波雷達，紅外，慣性傳感器，壓力傳感器，高精度定位系統，三維視覺，生理檢測傳感器，溫度傳感器，柔性傳感器，智能皮膚等等，太多了。新的傳感技術層出不窮，而且發展非常快。我們需要不斷了解科技前沿，瞭解哪些技術是可以用的。比如說生理感知，像現在的智能手環技術，它可以通過非直接的測量來監控和檢測到人的體溫、脈搏、心跳、血糖等等。
趙曉光：從供應鏈環節，您覺得機器人最核心的環節主要有哪些？比如說傳感器、減速器、控制器。
彭倍：伺服電機，減速器，控制器。這個逐漸國產化，價格越來越便宜。這個領域發展太快。趨勢是小型化，集成化，標準化，未來都是做成芯片。軟件才是機器人的核心，也是今後最賺錢的產業。
| 關於5G：“以後機器人就是物聯網。”
趙曉光：談下5G對機器人技術和產業帶來的變化？基於單機處理和雲處理的區別？
彭倍：機器人的智能發育最終要通過群體智能來實現，沒有一個核心的控制中心，而是分佈式的並行計算，因此需要大量快速地在機器人之間進行信息交換共享，5G是目前最合適的技術，單機處理成本高，處理能力低。雲處理能降低硬件成本，還能實現群體智能，已經是現在主流方向，當然對通信要求很高。以後機器人就是物聯網，物聯網叫 Internet of Things，機器人可以叫做Internet of Robots（IOR），這個詞是我發明的。機器人身上本來就有各種各樣的傳感器，把機器人用雲平臺連接在一起，自然是更強大的物聯網，而且是可以自學的物聯網。
趙曉光：彭老師講下中國服務機器人產業發展的痛點？
彭倍： 痛點1，缺乏核心技術，大部分算法包括操作系統沒有掌握。2，企業規模普遍偏小，同質化競爭比較嚴重。3，還沒形成大的行業應用，好的商業模式，沒有產生龍頭企業。
趙曉光：關於第一個痛點，彭老師認為應該如何解決？
彭倍：加大科技投入，改變科技評價機制。這個是中國科研長期存在的問題，不是簡單可以解決的。中國也有優勢，以市場換技術。有了龍頭企業，一定會倒逼技術發展。可以從國外挖人，或者直接在國外建立研究中心。
趙曉光：海外機器人技術有哪些趨勢？
彭倍：國外機器人公司技術實力比較強，但在應用方面還不如中國。主要的特點是專業性更強，另外一個高端機器人國內還沒有能力研發。專業性指在軍事，反恐，醫療，工業，航天，科考這些方面有專業型的公司。而且每個公司的分工比較明確，不像國內的公司同質化競爭。
趙曉光：海外企業在服務機器人方面發展得怎麼樣？
彭倍：國外企業一部分是從大學和科研院所出來的，比如波士頓動力。一部分是軍轉民，比如達芬奇機器人。趨勢就是智能發育水平更高，能自主決策。然後是多機器人協同，人和機器人協同。大量應用仿生技術。最後是人機共融。
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