就在前幾天，英特爾和一家名為科沃斯的機器人廠商一起開了一場新品發(fā)布會，涉及的產(chǎn)品包含了科沃斯的四款商用機器人。

走在機器人商用前列的科沃斯

或智能清掃之上。前者根據(jù)固有需求而設定功能;而后者僅能完成一些簡單的語音交互或簡單工作，兩者均不是我們今天要講的“機器人”。在我的印象里：商用機器人并不是一個可以追溯很長時間的領域最早的印象應該是一些用于導覽點餐的機器人。

所以我們很好理解;創(chuàng)立于2016年的科沃斯已經(jīng)是全球最早的服務機器人研發(fā)與生產(chǎn)商之一但是這個時間不長的企業(yè).但卻具體很強的生命力或者說整個機器人行業(yè)正受到新一輪的技術爆炸的洗禮將AI5G計算模式跨領域的技術推動力快速應用在各類"機器人服務業(yè)”中去。

如果還不好理解商用機器人究竟為何物我們不妨看看科沃斯的具體產(chǎn)品——4款全新智能服務機器人實際上是三款定位于各個具體行業(yè)需求的機器人——工具型金融服務機器人BENEBOT5旺寶5大屏營銷服務機器人SHOWBOT秀寶巡檢機器人THINGBOT巡寶.和一款科沃斯自主研發(fā)的通用運動底盤——NIMBOT敏寶。

從工具型金融服務機器人BENEBOT5旺寶5來看它能夠主動迎賓切入服務場景串聯(lián)起從迎賓接待分流引導到業(yè)務咨詢和辦理的整條服務動線。用戶一進入廳堂.旺寶5便能在3m范圍內(nèi)，快速洞察用戶動向。通過準確的人臉識別（暗光環(huán)境下依舊準確識別）和三維智能麥克的高效拾音實現(xiàn)高效的分流引導，幫助客戶辦理非業(yè)務同時旺寶5具備廳堂全場景運動能力可以邊移動邊傳播邊營銷極大提高用戶觸達率。換一句來說：下次你到銀行辦理業(yè)務便不再是大堂經(jīng)理或者保安來引導你進行業(yè)務辦理而是由一臺足夠智能的機器，人來直接辦理業(yè)務?？紤]到銀行、金融行業(yè)的業(yè)務復雜性旺寶5能夠滿足業(yè)務辦理時的交互需求已經(jīng)在視覺識別語音交互和數(shù)據(jù)交流上擁有出色的性能。

英特爾提供了完整的技術支撐

不需要一一列舉我們已經(jīng)能夠感受到科沃斯在機器人商用領域上走在了前列這一代的新產(chǎn)品最大的優(yōu)勢是得益于應用了英特爾針對機器，人而提供的、從硬件到軟件到算法上的技術應用從而使機器人在感知能力交互能辦運動能力甚至面對復雜業(yè)務的計算能力上得到提升從而使商用機器人可以廣泛應用于大場景、多動態(tài)物體的真實商用環(huán)境。

我們可以看到科沃斯最新的機器人全面應用了英特爾酷睿i7處理器，支持機器人的導航、避障定位建圖算法的運算平臺;采用IntelMovidiusMyriadX進行深度學習任務的處理主要是人臉檢測人體檢測和物體檢測，實現(xiàn)人機交互方面的應用。在算法上則采用IntelRealSenseD435i用于圖像相矢算法的數(shù)據(jù)輸入這款深度攝像頭不僅擁有100萬像素的深度識別能力而且還應用了英特爾強大的深度識別算法.保證了機器人在運行中具備實現(xiàn)完美避障的能力。軟件，上采用英特爾OpenVINO工具包以及IntelRealSenseSDK來加速深度學習以及深度圖像的獲取。

異構(gòu)計算為機器人領域打開了全新的局面

從英特爾提供的硬件構(gòu)架上，我們能夠提取出兩個矣鍵詞：酷睿和Movidius前者是X86構(gòu)架的標準CPU.它在PC上強大的運算能力不需要我再花筆墨去描寫+值得一提的是.科沃斯產(chǎn)品這次全線采用的是酷睿i7處理器從處理導航避障定位等算法時其實還是有一些算力過盛之嫌.不過這樣的設計也很好理解商用機器人領域并不是一個更新迭代很快的產(chǎn)業(yè)客戶更需要在固有的硬件基礎上通過軟件升級來實現(xiàn)功能提升，所以在處理核心上保留一部分算力冗余使產(chǎn)品具備更長的生命曲線。

而Movidius則是英特爾處理深度學習任務的核心.AI為商用機器人領域帶來的最大變化便是設備能夠在一定業(yè)務原則下通過深度學習強化實際應用中的體驗比如多次對人臉識別后提升用戶身份鑒別的效率比如通過環(huán)境變化規(guī)律識別后提升其地圖規(guī)劃和避障能力……

之所以要將酷睿和Movidius單獨拿出來講，是因為這是兩個運算規(guī)則完全不同的計算系統(tǒng)而它們要在同一臺設備中協(xié)同工作并在同一業(yè)務上呈現(xiàn)高效準確的體驗，這就涉及一個概念——異構(gòu)計算。英特爾不久前提出了XPU的概念便是要將不同運算核心CPUGPUFPGAMovidius等放在同一產(chǎn)品策略上來審視最重要的便是通過異構(gòu)計算來實現(xiàn)不同構(gòu)架上的溝通。

之前跟讀者笑言時說過：”如果在你的認知里.認為英特爾在PC，上才是王者那么可以說你已經(jīng)是正兒八經(jīng)的科技青年了;或者你還會說英特爾在數(shù)據(jù)中心設備上擁有絕對的領導地位我甚至還能尊稱您一聲業(yè)內(nèi)人士。但即便如此，你對英特爾的了解真的還不夠多。藍色巨人的強大在于它能夠掌控跟計算相矣的最寬泛領域而且能夠?qū)⒉煌I域的算力打通。

在科沃斯機器人上：實現(xiàn)異構(gòu)計算的基礎便是OpenVINO工具包.其實這套軟件平臺已經(jīng)在英特爾的各項業(yè)務領域中得到了廣泛應用，而且也升級多次已經(jīng)掌握到爐火純青的地步這是英特爾在異構(gòu)整合上打下的一個堅實基礎.如今英特爾已經(jīng)能夠通過oneAPI實現(xiàn)軟硬協(xié)同實現(xiàn)更為強大的算力整合記得之前英特爾中國研究院院長宋繼強便提到過一個“極光”（Aurora）超算架構(gòu)的例子.這套硬件系統(tǒng)整合了兩個10nm的至強可擴展處理器和6個Xe架構(gòu)的Ponte?Vecchio?GPU.以及多層級內(nèi)存技術應用在能源領域的高性能運算吟天我們看到的”英特爾酷睿i7+Intel?Movidius?MyriadX"也僅是牛小試而已。

機器人4.0的行業(yè)典范作用

英特爾的強大不僅在于它在各個計算前端做出的探索，還在于它將算力轉(zhuǎn)化到各個行業(yè)之中的下沉能力這次與科沃斯的合作可以說在商用機器人領域樹立了一個極佳的樣本之所以英特爾的業(yè)務轉(zhuǎn)化能力如此之強不僅在于“立標桿”，還在于”樹規(guī)范"。

就在不久前，英特爾便提出了機器人4.0的行業(yè)白皮書其地位無異于PC行業(yè)的酷睿平臺的軟硬件規(guī)范這方便合作伙伴按圖索驥實現(xiàn)機器產(chǎn)業(yè)的立體協(xié)作，幫助英特爾將最新的AI5G和智能邊緣等技術下沉到用戶需求中去特別是邊緣計算各個行業(yè)不同用戶對于邊緣的算力需求不同而且從英特爾以往對邊緣計算的規(guī)劃中并未明確規(guī)定邊緣節(jié)點究竟靠近云還是靠近端;所以一切都要根據(jù)符合它的帶寬和時延需求而設計，使性價比達到最高。

"機器人4.0"正是這樣一個根據(jù)用戶訂制的系統(tǒng)和架構(gòu)我特別向宋院長征詢：機器，人4.0是否有一個明確的軟硬件標準.宋院長的回答是否定的：正是異構(gòu)計算的需求，使得英特爾和合作伙伴很難為一個行業(yè)制定一個具體的硬件標準這更需要英特爾與合作伙伴建立更加深入的合作。所以這個白皮書正是與科沃斯和另外兩個產(chǎn)業(yè)合作伙伴一起共同發(fā)布的。雖然沒有對具體硬件進行規(guī)范但機器人4.0明確指出了機器人在未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展的背景下應該具備的能力，比如持續(xù)學習能力和場景自適應能力;另外白皮書還告訴了合作伙伴：甚至整個機器人行業(yè).英特爾為機器人的未來構(gòu)建做了哪些準備以便和行業(yè)伙伴一起做預先的研究這也是英特爾在機器人領域的軟性優(yōu)勢所在。

下面是一些有意思的話題交流

我與宋院長的交流不僅限于今天的科沃斯機器人畢竟它是一個基于成熟行業(yè)現(xiàn)有需求的成品我還想通過一些技術上的交流來一探英特爾在這個領域上做的技術儲備相信這部分內(nèi)容更受科技直男們的歡迎

第一個問題是應用在科沃斯機器人上的Intel?Real?Sense?D435i深度攝像頭的分辨率是百萬級別的英特爾為何不會推出分辨率更高的深度攝像頭產(chǎn)品？針對機器人應用這樣的參數(shù)究竟是滿足需求還是有性能溢出？宋院長首先回答了前一個問題深度建模的分辨率提升肯定會涉及更大的計算量不過英特爾已經(jīng)在研究相應的加速算法英特爾中國研究院便做對一些基于深度攝像頭的3D場景快速建模的算法在酷睿i7處理器上已經(jīng)可以實時跑下來了。這樣的說法在我看來至少說明科沃斯機器人未來在場景和人臉識別上還有更深的潛力可以挖。而針對人臉識別上：其實百萬像素級別的深度識別完全能夠滿足需求如今比較領先的一些人臉識別檢測技術：它的像素數(shù)有32x32就夠做了64x64就算是較高配置了主要是因為現(xiàn)有的應用場景人臉與攝像頭距離并不是特別遠這樣的精度就已經(jīng)夠用了，如何距離較遠，不僅是清晰度還會有其他的技術挑戰(zhàn)。

第二個問題是針對之前英特爾發(fā)布的一億次計算的神經(jīng)擬態(tài)芯HLoihi的，它不僅意味著算力的提升，還在氣體味覺識別上做了積極的探索。而以Loihi來實現(xiàn)氣體味覺的識別所需的算力遠低于傳統(tǒng)的運算系統(tǒng)而它會給機器人賦予一些不同的應用場景呢？宋院長肯定了我們的想法給機器人一個新的感官能力，突破了以往在聽覺視覺為交互基礎的方式當然這樣的功能不僅限于機器人領域還可用于安檢農(nóng)業(yè)等領域針對機器人行業(yè)其實不限于以人的感知方式比如毫米波雷達也給機器人一些超越人的感知能力。

我們將思路再擴展了一些，如果Real?Sense采用Loihi神經(jīng)擬態(tài)平臺作為運算基礎這樣的平移是否會產(chǎn)生新的”化合反應”。宋院長覺得這樣的設想非常有意思設想是可行的。但現(xiàn)階段對于Loihi最適合的方法是為它專門設計一種Spikingneuralnetwork的計算模型（尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡/脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡），從而能更好地使用它底層硬件架構(gòu)帶來的好處。而Real?Sense現(xiàn)階段已經(jīng)有了性價比比較高的加速硬件比如今天應用在商用機器人上的Intel?Movidius?MyriadX所以把它遷移到Loihi的需求或者說差異性沒有那么強.未來我們需要更多的多模態(tài)融合，需要持續(xù)學習的能力把這些放在Loihi上.這樣會更加合適o

最后還是回到異構(gòu)計算的話題上：宋院長提及異構(gòu)計算的最佳效果是，讓最能干的去做相應的事情而不是讓"一個人”做所有事情。

后記

今天的拓展話題其實很多，遠不限于對科沃斯機器人的探討其中兩個最笑鍵的便是異構(gòu)計算和機器人4.0白皮書在技術和行業(yè)兩個層面對商用機器人行業(yè)的影響。其實個人感覺最有意思的還是和宋院長這樣站在技術頂端的人物對話：一些深入的技術話題或許是發(fā)散的：但有時又會相當精確地點出了行業(yè)的核心要點比如他最后對于異構(gòu)計算的評價，實在是精辟到位。