摘要：科幻作家對機(jī)器人助手喜愛有加，無論是《星球大戰(zhàn)》中的 R2-D2 ，《星際迷航》中的機(jī)器人 Data ，還是《霹靂游俠》里的 KITT ，智慧程度絲毫不亞于人類。小說把我們帶入天馬行空的科幻世界，但在現(xiàn)實世界，有一項低科技含量且令人沮喪的事情一直困擾著我們——家務(wù)。為什么家務(wù)這種簡單重復(fù)的工作不能交由機(jī)器人為我們代勞呢？這是所有機(jī)器人專家及投資人不斷反思的問題。最近，這個問題終于有了比較樂觀的發(fā)展。
看看你家的電器，排除花哨的玩意兒，你會發(fā)現(xiàn)自二戰(zhàn)以來，家庭的自動化程度并沒有明顯的進(jìn)展。雖然洗衣機(jī)，洗碗機(jī)，空調(diào)等在二戰(zhàn)時期是夢幻的高科技，但無非由電動機(jī)，抽水機(jī)及各種管道組合而成，這些都是工業(yè)革命以來就可以預(yù)想到的。僅僅是通用電氣，西屋，通用電力公司（現(xiàn)伊萊克斯）等公司做出的機(jī)器的家用微縮版本。在當(dāng)時，把臟衣服丟進(jìn)盒子里就變成干凈衣服，這是創(chuàng)舉。但到今天，基本的體驗仍然沒有大的變化，僅僅是在效率和可靠程度上有了提高。對物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用還處于可有可無的狀態(tài)，例如用手機(jī)控制冰箱溫度等。
在想象未來屬于我們的家庭機(jī)器人之前，也許應(yīng)該問一問：我們真的需要它們嗎？現(xiàn)在只要滑動手機(jī)屏幕幾下，無數(shù)的創(chuàng)業(yè)公司等著為你服務(wù)：Instacart 把食物帶到你家里，Handy 上職業(yè)的家政人員上門修電器和保潔，Pager 上能請到專業(yè)的保姆，特別適合有小孩子的家庭。所以，當(dāng)人類已經(jīng)把工作做的足夠好時，為什么還要有機(jī)器人呢？如今沒有人能給出有理有據(jù)的回答，機(jī)器人可能會經(jīng)過無數(shù)次的迭代進(jìn)化，才能最終走入我們的生活。正如福特 T 型車出現(xiàn)之前汽車行業(yè)的十年。在 1980 年代之前，Apple 2 和其他兼容機(jī)并不能向大眾證明其存在的價值，畢竟不是每個人都那么有錢，或者是程序員。對我們的第一代家用機(jī)器人，我們應(yīng)該對它有理性的期待。
所以，審視如今需要破解的工程學(xué)難題，對工程師們而言才更務(wù)實而有益，這樣才有可能做出科幻中那樣的機(jī)器人產(chǎn)品。下面提到的 5 點可能是對家用機(jī)器人而言很有意義且急需解決的問題。
我們需要「人機(jī)」交互
Siri 和亞馬遜的 Alexa 告訴了我們現(xiàn)在自然語音交互的最高水平，很不幸的是，它們距離取代鍵盤和鼠標(biāo)，成為人機(jī)交互的主要手段，還有很遠(yuǎn)的路要走。我們更需要的是「人機(jī)」交互。兩者區(qū)別在哪?「人機(jī)」交互強(qiáng)調(diào)的是對人的理解，而不是根據(jù)統(tǒng)計學(xué)規(guī)律計算出一個數(shù)值。真正的人工智能應(yīng)該學(xué)會感受人類的心情和感受。人類不會用一連串命令的口吻交流（也許有人如此），而是彼此交談，當(dāng)機(jī)器人也能這么做時，我們才得到真正的「人機(jī)」交互。 科學(xué)家們正在研究這一概念，添加一系列溝通規(guī)則到機(jī)器之中。但顯然，這么做遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠
更廉價的傳感器
無人駕駛車輛將為經(jīng)營者帶來巨大的商業(yè)價值，所以他們可以不惜成本地使用一批上千美金的激光雷達(dá)，雷達(dá)，超聲波陣列，攝像頭更是不在話下。然而，人們對于家庭機(jī)器人的預(yù)算就不多。傳感器陣列可以精確感知周圍環(huán)境，但費用高昂，除非傳感器的價格足夠便宜。因為智能手機(jī)的廣泛應(yīng)用，部分傳感器的價格已經(jīng)大幅降低。MEMS（微機(jī)電）技術(shù)的使用已經(jīng)把陀螺儀從宇宙飛船和飛機(jī)才用得起的傳感器變成了手機(jī)里最尋常事物。電腦視覺模擬技術(shù)是否可以把廉價的攝像頭和紅外線感應(yīng)器結(jié)合起來，以代替昂貴的攝像頭矩陣呢？我們應(yīng)該把希望寄托在激光雷達(dá)的降價，還是全新的傳感器技術(shù)革命？創(chuàng)業(yè)公司Dual Aperture 試圖利用兩個紅外線傳感器進(jìn)行短距離檢測。于此同時，DARPA（美國國防部先進(jìn)研究項目局 ）正在進(jìn)行基于芯片的雷達(dá)研究，創(chuàng)業(yè)公司 Quanergy 的專家們研發(fā)光學(xué)相位陣列，從而消除激光雷達(dá)的機(jī)械結(jié)構(gòu)成本。我們對此可以有樂觀的期待，隨著技術(shù)的進(jìn)步，傳感器的價格會和手機(jī)一樣便宜。
SRI的機(jī)械手
更靈巧的機(jī)器手
生活中，我們可以隨意的拿起各種微小的物品，把它們整理歸位。但想要讓機(jī)器人也如此，他們至少需要有人類一樣靈巧的雙手。Robotiq、Right Hand Robotics、Soft Robotics 等公司正致力于此。雖然空氣動力裝置輕便柔軟，但需要附加一個打氣泵，這對于移動機(jī)器人來說并不具有可行性。DARPA的iRobot ，SRI 及其他技術(shù)公司似乎把我們引入了正確的方向——讓機(jī)器人擁有控制力。
處理任意對象的能力
開門，控制開關(guān)，把散落在地上的玩具收拾干凈對人類而言再容易不過，但對現(xiàn)在的機(jī)器而言，這樣的計算量是巨大的。以機(jī)器人 Roomba 為例，它僅能做兩件事：啟動吸塵器電機(jī)并按既定方向行走，遇到水平方向的堅硬障礙物能夠繞行。那么洗盤子和疊衣服呢？這兩件事情需要具有識別物體的能力，辨認(rèn)出外形邊緣并抓去之，并理解物體與物體之間的聯(lián)系，甚至能估計最差的后果。DARPA、NSF、NASA 及歐盟科學(xué)基金資助機(jī)構(gòu)在這一領(lǐng)域贊助了無數(shù)的項目，但要從根本上破解這一難題，恐怕還需要很多其他技術(shù)的幫助，包括云計算和深度學(xué)習(xí)。
適應(yīng)復(fù)雜多變的環(huán)境
如果誰看了今年的 DARPA 機(jī)器人挑戰(zhàn)，一定會感慨在一個無序且陌生的場地中找到正確路徑，對于機(jī)器人而言是何等艱難的事情，機(jī)器人往往行動遲緩而猶豫。無人駕駛汽車解決了這一難題，根本原因在于采用了深度學(xué)習(xí)的技術(shù)。深度學(xué)習(xí)技術(shù)能夠幫助機(jī)器辨認(rèn)柔軟和堅硬的物體，并且算法可以不斷改進(jìn)。同樣，即時導(dǎo)航技術(shù)也需要機(jī)器快速感知并處理周圍的物體，在這一領(lǐng)域，速度最快的可能是 DRC 團(tuán)隊。
全自動不可能在一夜之間完成，但沒關(guān)系，人類可以一步步幫助機(jī)器。Willow Garage 作為 Heaphy 計劃的先驅(qū)，它通過遠(yuǎn)程眾包的手段幫助機(jī)器人。許許多多的機(jī)器人及工廠自動化機(jī)器正在接受人類監(jiān)控機(jī)器人的概念。在可預(yù)見的未來，一個人控制多臺機(jī)器將成為主流。
