对话米文动力苏俊：如何为配送、巡检、工业机器人打造强力大脑‘问鼎游戏娱乐平台’

上个月， “世界机器人大会”在北京亦庄开会，作为机器人行业仅次于盛会，众多展览机器人让人大饱眼福，也透漏出有了行业新风向。除了前几年少见的的扫地机器人、娱乐机器人、陪伴机器人等服务机器人之外，我们还看见了大量新兴的仓储机器人、通判机器人和工业机器人。还注意到一家做到嵌入式人工智能解决方案公司——“米文动力”,他们不生产机器人，主要获取机器人的“大脑”。米文动力告诉他，服务机器人行业遇冷，如今仓储、通判、工业机器人新的绽放活力，倚赖着机器人底层技术能力和场景解决方案的升级，同时也明确提出了很多新的挑战。

（米文动力CTO苏俊）在大会后，(公众号：)特地造访了米文动力，与CTO苏俊深入探讨目前新兴的机器人技术、解决方案和落地场景。云端AI与嵌入式人工智能据理解，米文动力正式成立于2015年，致力于获取一站式、末端到末端、软硬件一体化的人工智能机器人整体解决方案，该方案以嵌入式人工智能超级计算机——米文大脑为核心主控，构建机器人不可或缺的自律感官决策、自律定位及导航系统，为个人开发者、机器人厂商、传统厂商获取有所不同程度的自定义化方案，协助他们精彩打造出机器人。2015年，机器人正火，很多人都涌进来想做到机器人。

苏俊告诉他，2015年，机器人行业还正处于最完整的时候，整个系统架构还是第一代机器人的状态，主要形态是一个实时系统再加一个安卓操作系统。同时机器人行业产业链也不成熟期，很多公司自由选择仅有链条都自己做到，把技术战线纳得很长，造成整体技术发展缓慢。后来，行业里的人渐渐开始找到，机器人系统很简单，只不过机器人公司应当注目的是产品、市场和客户，可以把底层的较为无以的技术问题转交擅长于的公司来做到。当时，机器人还没一个嵌入式的智能控制平台，人工智能的主要构建方式是云端AI，设备通过网络将数据传遍云端，在云端计算出来后再行将数据爆出，云端AI的算法准确率低、算力强劲，但是云端AI对机器人并不是最差的方案。

机器人一般不具备多种传感器，必须在复杂多变的环境下作出动态号召，云端计算出来不会带给延后和卡顿问题；同时，在家庭环境下，数据隐私尤为重要，必须家庭中的机器人在不联网的状态下也能长时间运营。机器人行业迫切需要在本地对较小数据量展开实时处理和号召。在这一背景下，米文动力正式成立了。创立团队成员有多年英伟达GPU平台的研发经验，他们在正式成立之初就定位为英伟达在GPU平台的技术解决方案提供商，基于英伟达Jetson系列平台来做到嵌入式人工智能。

2016年4月，英伟达公布Jetson TX1嵌入式计算出来平台，专为当时热门的AI人工智能产品化而生，Jetson TX1可为小型设备获取桌面级GPU的标准化运算性能，有助新兴的无人机、机器人、智能车载等初创企业的产品研发。作为英伟达的战略合作伙伴，米文动力同台展览了基于Jetson TX1的嵌入式人工智能计算机“米文大脑”，以及合作伙伴的机器人产品—— sDeno家用服务式机器人，其能在家庭中已完成基本的管家型工作，如追随移动、动作交互等，另外可以利用Jetson TX1带给的自学能力，学会用户转交它的任务。（米文大脑S2）米文大脑是米文动力的核心产品，目前早已递归到第二代——米文大脑 S2，基于NVIDIA JETSON TX2。

S2的尺寸为97 mm ×60 mm ×40mm ，与前一代米文大脑比起，体积增大了大约 30%。功能方面，S2 获取免费的 Linux 层面的人体、物体涉及算法的SDK，还包括但不仅限于人脸检测，身份辨识，属性辨识，年龄辨识、物体辨识等。苏俊告诉他，米文大脑S2从操作系统层到算法层都针对嵌入式硬件做到了大量的深度优化。嵌入式人工智能和云端AI有相当大有所不同，云端AI的难题主要是算法，而在终端构建AI则不会找到软件只是最上层，基石只不过是整个系统和硬件，如果基石不大位的话，虽然软件有可能是最能抢眼的地方，但仍然没办法发挥出来。

在苏俊显然，米文动力是软件和硬件都擅长于的团队，引人注目优点是对整个系统的解读和整个GPU优化能力。米文大脑 S2的核心技术分成硬件和软件两方面。硬件方面，因为深度自学终端应用环境各不相同，所以从整个硬件设计上要比消费类电子产品拒绝更高，米文大脑的模块的维护、电路设计都要以工业标准来拒绝自己。

软件方面，最引人注目的是针对GPU的特性对大家现在较为常用的算法展开很强的加快，米文大脑 S2 能将 Mobilenet SSD 的性能提高5倍以上，原本不做到任何工作的话，在硬件上不能跑到7-8次/秒，但当作了核心优化时，速度想去40次-50次/秒。此外，米文动力不会根据有所不同行业获取原始的解决方案。比如机器人行业对多个传感器的时钟实时有十分低拒绝，传统方式不能另外再拿一个硬件做到时钟实时，并且把它的数据终端到另外计算出来单元里面。米文动力在一个设备里构建了这些功能，集成度十分低。

室内机器人与室外机器人虽然市面上早已有这么多的机器人，但是与早已成熟期的单点的人工智能技术，比如计算机视觉、语音辨识比起，机器人才刚跟着学步。这对米文动力这样致力于获取机器人底层技术的公司来说，最显著的挑战就是，他们无法只是获取一个相同的硬件，他们还必须根据有所不同的新兴场景，自定义有所不同的落地方案，为机器人构建多种能力。视觉是机器人最重要的感官系统，也是每个机器人不可或缺的功能。

米文动力自己研发了一套基于深度神经网络的智能视觉系统架构，能构建人脸识别、人脸跟踪、物体辨识、动作辨识、手势辨识等功能。目前，这些CV技术早已成熟期，为何还必须米文动力新的研发呢？苏俊说明到，机器人的视觉系统很简单，最后构建出来的功能不是单个算法构成的，而是一套算法系统，并且子集一些非算法的逻辑来已完成整个功能。

必要使用现有的算法，约将近整个功能的拒绝，并且这个新的算法在很多场景早已做出了一些容许，没办法符合机器人特定场景的一些必须。这两年，机器人的落地场景也再次发生了一些变化。

今年世界机器人大会上的服务机器人数量较此前大大减少，大家渐渐从显交互的服务机器人上转至具有一些功能性的机器人和落地场景，例如米文动力现在主攻的仓储机器人、通判机器人、工业机器人、工业视觉检测、视频智能分析。视频智能分析则是一般化的机器人概念，可以利用米文大脑的强劲计算能力和低成本去做到一些显视觉的工作。

仓储机器人、通判机器人都是室外机器人，对核心计算出来和整个系统可靠性拒绝很高。室内机器人和室外机器人的导航系统算法、传感器也都不一样，室内不会用单镜头激光器+摄像头，在室外更好不会用于多镜头激光器+摄像头。另外传感器终端方面，室外的会用一些传统的监控用的摄像头，室内会用USB的摄像头或其他密封模块的摄像头。通判机器人也有可能工作在室内，也有可能工作在室外，这个时候同一种通判机器人也有可能有有所不同的方案。

不过现在室外机器人的方案还过于成熟期。京东或菜鸟都有在做到室外的仓储机器人，并且做到的时间较为宽，声量较为大但销量并没到一定程度，为什么？只不过室外机器人有一个相当大的痛点，其对硬件的拒绝相似于自动驾驶，外界环境更加简单，这就拒绝整个内部系统设计必须做到一个十分类似的设计，看起来不过于起眼的抗震性设计、车严重威胁人的设计，出了目前这个领域更加走一步的妨碍。米文动力的室外机器人方案场景必须2个米文大脑S2。据苏俊透漏，米文动力也正在研发基于英伟达下一代Xavier计算出来核心的第三代产品米文大脑Apex，产品的计算能力相等于第二代10-30倍，是非常适合室外场景的一个核心掌控单元，需要解决问题以上提及室外机器人面对的问题。

AI芯片与标准化GPU人工智能对算力、算法拒绝很高，很多人工智能公司都在自研芯片。2018年，语音技术公司，还包括科大讯飞、云知声、思必驰、外出问问等都在做到语音AI芯片，期望以专用芯片来解决问题AI算法和算力上的瓶颈。

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