2017 年 10 月，多家媒體報(bào)道了香港科技大學(xué)劉明團(tuán)隊(duì)研制的低速無(wú)人車系統(tǒng)：

港科大電子及計(jì)算機(jī)工程學(xué)系助理教授劉明率領(lǐng)團(tuán)隊(duì)研發(fā)了香港首部擁有多項(xiàng)創(chuàng)新功能的無(wú)人車。他們開(kāi)發(fā)了一個(gè)先進(jìn)無(wú)人車綜合系統(tǒng)，當(dāng)中包含傳感器系統(tǒng)、動(dòng)態(tài)建模系統(tǒng)及面向終端應(yīng)用的人機(jī)接口。此外，他們還研發(fā)了基于云端的控制臺(tái)，能統(tǒng)一全天候監(jiān)控?zé)o人車的動(dòng)態(tài)性能，包括車輛行駛狀態(tài)、環(huán)境信息到電線驅(qū)動(dòng)的轉(zhuǎn)向、加速及制動(dòng)信號(hào)等等。

劉明博士目前擔(dān)任香港科技大學(xué)機(jī)器人學(xué)院機(jī)器人與多感知實(shí)驗(yàn)室（RAM-LAB）主任，他本科畢業(yè)于同濟(jì)大學(xué)，于 2013 年獲得瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院（ETH）機(jī)器人學(xué)博士，由于出色的科研成果，他在博士畢業(yè)前即加入香港科技大學(xué)任教。

在他的帶領(lǐng)下，實(shí)驗(yàn)室快速擴(kuò)張，目前，實(shí)驗(yàn)室中除了他的研究生和博士生，還有許多來(lái)自 ETH、清華等高校的實(shí)習(xí)生。通過(guò)多年的積累，在香港、深圳兩地已經(jīng)形成幾十人規(guī)模的科研團(tuán)隊(duì)。近年來(lái)團(tuán)隊(duì)獲得了包括 IEEE-IROS 大會(huì)最佳 Robocup 論文獎(jiǎng)，IEEE-CYBER 大會(huì)最佳論文獎(jiǎng)，IEEE-ICIA 會(huì)議 Automation 最佳論文獎(jiǎng)，IEEE-MFI、IEEE-ICAR 最佳學(xué)生論文獎(jiǎng)等 10 余項(xiàng)國(guó)際獎(jiǎng)勵(lì)。

圖：香港科技大學(xué)機(jī)器人學(xué)院機(jī)器人與多感知實(shí)驗(yàn)室（RAM-LAB）團(tuán)隊(duì)

在社會(huì)工作上，劉明博士歷任 2016 年 IEEE 實(shí)時(shí)系統(tǒng)機(jī)器人大會(huì)主席，2017 年國(guó)際計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)大會(huì)主席，2017 年機(jī)器人產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟大會(huì)組委會(huì)主席。在科研與產(chǎn)業(yè)上，他集機(jī)械、電子、計(jì)算機(jī)、算法及系統(tǒng)工程多方面背景于一身，擁有充分的第一手技術(shù)能力與經(jīng)驗(yàn)。

圖：香港科技大學(xué)電子及計(jì)算機(jī)工程學(xué)系助理教授劉明

務(wù)實(shí)、謙遜是雷鋒網(wǎng) AI 掘金志對(duì)這名 33 歲年輕教授的第一印象。

談到去年研制的無(wú)人車，劉明博士對(duì)雷鋒網(wǎng) AI 掘金志說(shuō)道，他從大學(xué)高年級(jí)就跟隨萬(wàn)鋼教授進(jìn)行汽車動(dòng)力控制方面的研究，本科畢業(yè)之后在德國(guó)西門子從事與汽車相關(guān)的項(xiàng)目，博士階段進(jìn)行移動(dòng)機(jī)器人的研究。一步步走來(lái)，基于在汽車與機(jī)器人兩方面的積累，恰逢港香港科大提供校級(jí)發(fā)展資金支持，他就想可以借機(jī)系統(tǒng)地、一體化地實(shí)現(xiàn)無(wú)人車系統(tǒng)，尤其針對(duì)低速載人載物場(chǎng)景。

這一問(wèn)題的解決并非易事，劉明博士對(duì)雷鋒網(wǎng) AI掘金志表示，這一系統(tǒng)面向的是低速混雜場(chǎng)景，環(huán)境中包含多種未知因素。

他們團(tuán)隊(duì)提供的是整體化設(shè)計(jì)方案，這不同于大多數(shù)團(tuán)隊(duì)想法。劉明博士解釋道，「有些人做這樣一個(gè)無(wú)人車系統(tǒng)，可能主要偏重算法和方案；有些人會(huì)從車本體的角度，比如動(dòng)力系統(tǒng)、機(jī)械結(jié)構(gòu)等考慮；還有些人會(huì)從通訊的角度來(lái)看。我們是從一體化的角度，不只是展現(xiàn)單一的技術(shù)，從車的底層結(jié)構(gòu)，到電氣、電子硬件部分，再到算法設(shè)計(jì)，我們都擁有自主產(chǎn)權(quán)，并進(jìn)行了長(zhǎng)時(shí)間的穩(wěn)定性測(cè)試?！?/span>

他進(jìn)一步對(duì)雷鋒網(wǎng) AI 掘金志說(shuō)道，這一系統(tǒng)有兩個(gè)突破點(diǎn)，一是將底層硬底平臺(tái)和上層軟件平臺(tái)完美結(jié)合，二是在控制系統(tǒng)和感知系統(tǒng)上的獨(dú)特算法?！敢磺械哪繕?biāo)就在于如何以一個(gè)穩(wěn)定的平臺(tái)進(jìn)行產(chǎn)業(yè)落地，并擲地有聲?！乖谒惴ǚ矫?，他們一方面運(yùn)用傳統(tǒng)的幾何方面的感知算法，比如 ICP、SLAM、RRT 等常規(guī)算法，另一方面，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)算法，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)進(jìn)行決策與控制，應(yīng)對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景。

他表示，這些新的算法的融合極具創(chuàng)新性，對(duì)工程實(shí)現(xiàn)能力也提出了很高的要求，大家也是摸著石頭過(guò)河。

深度學(xué)習(xí)為機(jī)器人研究注入新能量

在香港科技大學(xué)劉明博士的主頁(yè)上可以看到，他的研究涉及移動(dòng)機(jī)器人、制圖和導(dǎo)航、深度學(xué)習(xí)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)等多個(gè)領(lǐng)域，他對(duì)雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論表示，目前他的研究以移動(dòng)機(jī)器人為主，由他擔(dān)任主任的 RAM-LAB 實(shí)驗(yàn)室的研究分為三個(gè)大的方向：

一是導(dǎo)航，包括地圖、避障、定位路徑規(guī)劃等技術(shù)；

二是學(xué)習(xí)，包括深度學(xué)習(xí)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)，此外，還有對(duì)識(shí)別問(wèn)題、數(shù)據(jù)擬合問(wèn)題以及激光點(diǎn)云、多傳感器融合等的研究；

三是應(yīng)用，例如一些大范圍低成本室內(nèi)外定位與導(dǎo)航的應(yīng)用、可見(jiàn)光定位系統(tǒng)、無(wú)人船、無(wú)人車平臺(tái)等。

目前，他們比較前沿的研究是機(jī)器學(xué)習(xí)與機(jī)器人技術(shù)的深度結(jié)合，其中包括深度學(xué)習(xí)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等。他表示，將深度學(xué)習(xí)融入機(jī)器人領(lǐng)域也是最近幾年才興起，他們?cè)缭?2015 年即用深度學(xué)習(xí)解決實(shí)際平臺(tái)的避障與路徑規(guī)劃問(wèn)題，在低速室內(nèi)外服務(wù)機(jī)器人、掃地機(jī)器人等場(chǎng)景中具有廣泛的應(yīng)用潛力。

圖： RAM-LAB 實(shí)驗(yàn)室自研無(wú)人車之一

圖： RAM-LAB 實(shí)驗(yàn)室無(wú)人船平臺(tái)

他對(duì)雷鋒網(wǎng) AI 掘金志說(shuō)道，相較傳統(tǒng)偏幾何的感知與學(xué)習(xí)方法，比如貝葉斯優(yōu)化，機(jī)器學(xué)習(xí)存在諸多優(yōu)勢(shì)。

「?jìng)鹘y(tǒng)方法的特點(diǎn)是效果的上下限已經(jīng)基本確定，而利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法，可以通過(guò)大量有效數(shù)據(jù)的加持，一直刷新性能的上限，出現(xiàn)令人驚奇的結(jié)果?！?/span>

不過(guò)劉明博士坦言，深度學(xué)習(xí)與遷移學(xué)習(xí)在機(jī)器人學(xué)術(shù)圈里目前還處于摸索階段?！?jìng)鹘y(tǒng)方法雖然存在局限性，但它的運(yùn)作機(jī)理很清楚，結(jié)果比較穩(wěn)定。利用機(jī)器學(xué)習(xí)雖然會(huì)取得比較好的結(jié)果，但它具有動(dòng)態(tài)性，一旦訓(xùn)練數(shù)據(jù)特別差，結(jié)果也會(huì)非常差。其上下限都是不確定的。它更像一個(gè)黑盒子，背后的機(jī)理、訓(xùn)練過(guò)程還不明確?，F(xiàn)在大家希望解析每一層的網(wǎng)絡(luò)特征，慢慢將它變成灰盒子，最終期望能向白盒子過(guò)渡?！?/span>

現(xiàn)在，他們也在嘗試將傳統(tǒng)方法與深度學(xué)習(xí)方法結(jié)合，他表示，大家對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出了新要求，比如能不能用小數(shù)據(jù)量來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練，能不能進(jìn)行不同問(wèn)題及不同場(chǎng)景的遷移學(xué)習(xí)，如何證明系統(tǒng)的穩(wěn)定性，如何將算法快速落地到應(yīng)用，而為了更好地解決這些新的問(wèn)題，單靠深度學(xué)習(xí)的既有網(wǎng)型不行，需要引入傳統(tǒng)方法進(jìn)行有效補(bǔ)充。

基于之前的 Virtual-to-real Deep Reinforcement Learning: Continuous Control of Mobile Robots for Mapless Navigation 初步研究成果，四月初，他們團(tuán)隊(duì)投稿一篇最新論文——Curiosity-driven Exploration for Mapless Navigation with Deep Reinforcement Learning，這一工作中重要的一點(diǎn)就是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)描述空間關(guān)系，實(shí)現(xiàn)從無(wú)記憶到有記憶智能體的進(jìn)化。在這里，建圖、定位、探索的過(guò)程都是由深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一體化解決。

「相關(guān)的一些結(jié)構(gòu)化信息實(shí)際上可以通過(guò)深度網(wǎng)絡(luò)，或者是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)里某些特征的組合去進(jìn)行描述。基于這樣一個(gè)前提，我們希望這一算法不僅僅能解決導(dǎo)航問(wèn)題，還能同時(shí)解決探索問(wèn)題，更根本的是解決記憶和知識(shí)表達(dá)、存取與轉(zhuǎn)移的問(wèn)題。」

他表示這一算法極具價(jià)值?！溉绻麢C(jī)器人具備探索能力，就可以自動(dòng)掃描，不斷學(xué)習(xí)，慢慢知道空間的描述，不需要人為去做太多分割，從而真正產(chǎn)生『智能』，而不僅僅是『學(xué)習(xí)』。」

對(duì)于這一算法的落地，他也非常樂(lè)觀。「從實(shí)際應(yīng)用的角度來(lái)看，會(huì)非常快。我們的強(qiáng)項(xiàng)是做系統(tǒng)，這里的深度學(xué)習(xí)方法只是研究中的一個(gè)點(diǎn)。ETH 的傳統(tǒng)就是，做事先從系統(tǒng)、數(shù)據(jù)入手。我想在最開(kāi)始研究的時(shí)候，就需要去想未來(lái)的應(yīng)用前景。我們最終還是希望自己研究的算法能應(yīng)用于實(shí)際，最大化地滿足產(chǎn)業(yè)需求?！?/span>

嚴(yán)謹(jǐn)務(wù)實(shí)的研究觀，創(chuàng)業(yè)的堅(jiān)定實(shí)踐者

劉明博士表示，ETH 是一家非常注重實(shí)用的機(jī)構(gòu)，整體風(fēng)格非常務(wù)實(shí)，它成功的基石建立在其實(shí)際科研產(chǎn)出對(duì)工業(yè)界的影響力之上。在 ETH 的博士研究經(jīng)歷，加深了劉明博士對(duì)實(shí)際落地的考量。

目前，他所帶領(lǐng)的 RAM-LAB 實(shí)驗(yàn)室也是秉承這一觀點(diǎn)，做研究時(shí)會(huì)先考慮是否能落地。劉明博士表示，在同濟(jì)求學(xué)期間，電信學(xué)院與汽車學(xué)院的研究即注重實(shí)際效能和工程化實(shí)現(xiàn)，他參與的我國(guó)第一代新能源汽車的研發(fā)充分體現(xiàn)了「嚴(yán)謹(jǐn)求實(shí)，團(tuán)結(jié)創(chuàng)新」的同濟(jì)校訓(xùn)。在 ETH Roland Siegwart 教授門下的幾年學(xué)習(xí)，更加強(qiáng)化了他的務(wù)實(shí)思想——應(yīng)該怎么做，才能對(duì)工業(yè)界帶來(lái)促進(jìn)作用。

「做事情，首先是嚴(yán)謹(jǐn)，然后求實(shí)，要有實(shí)際產(chǎn)出和應(yīng)用。如果選擇做實(shí)際系統(tǒng)，必然面臨的是發(fā)表論文的進(jìn)程會(huì)受到影響，雖然發(fā)表論文相對(duì)比較慢，但做出來(lái)的研究會(huì)產(chǎn)生更深遠(yuǎn)的影響?！顾缡钦f(shuō)道。

除了務(wù)實(shí)觀，在 ETH 期間，劉明博士的導(dǎo)師 Roland Siegwart 教授也在其他方面給他帶來(lái)諸多指導(dǎo)。Roland 是全球最有影響力的機(jī)器人科學(xué)家之一，也是很多科學(xué)院的院士，發(fā)表論文累計(jì)引用次數(shù)超過(guò) 30000 次，h 指數(shù)為 85。劉明博士對(duì)雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論說(shuō)道，Roland 在機(jī)器人行業(yè)非常有影響力，做的工作非常前沿，同時(shí)他也是一個(gè)非常有領(lǐng)導(dǎo)力的行業(yè)領(lǐng)袖，執(zhí)行力非常強(qiáng)，管理能力一流，也非常和善，愿意盡最大可能去幫助他人。Roland 的很多觀念也一直影響著他，比如招生時(shí)秉承只收「能把問(wèn)題搞得定」的人。

除了一直進(jìn)行務(wù)實(shí)的學(xué)術(shù)研究，還有一個(gè)想法一直穿插在劉明博士的科研與實(shí)踐過(guò)程中，那就是創(chuàng)業(yè)。

早在 1999 年讀高中時(shí)，劉明博士就在校報(bào)上發(fā)表了一篇關(guān)于暢想未來(lái)世界的文章，他在文章中對(duì)物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行了暢想，比如遠(yuǎn)程交流、智能家居等，當(dāng)時(shí)，創(chuàng)業(yè)的種子已經(jīng)在他心中萌芽。

讀研期間，他與朋友合作，創(chuàng)辦自動(dòng)化設(shè)備公司，目前公司也仍然發(fā)展迅猛。在瑞士就讀博士期間，他于 2012、2013 年連續(xù)兩年獲得春暉杯創(chuàng)業(yè)獎(jiǎng)，2013 年回香港之后，他參與成立了一家專注于物聯(lián)網(wǎng)的公司?！赶襁h(yuǎn)程智能家居，工業(yè)自動(dòng)化，目前都已經(jīng)有了落地和實(shí)現(xiàn)。這相當(dāng)于圓了高中時(shí)的夢(mèng)?！?/span>

他表示，創(chuàng)業(yè)至關(guān)重要，是改變世界的最直接的方式，通過(guò)創(chuàng)業(yè)，可以堅(jiān)實(shí)自己的研究基礎(chǔ)，讓科研成為有根之木、有源之水。將科研應(yīng)用到產(chǎn)業(yè)的實(shí)際需求上，切實(shí)將兩者融合，才能進(jìn)一步借力政府、資本等更廣泛的資源，定義重大的的科研與產(chǎn)業(yè)的出口方向。

雷鋒網(wǎng) AI 掘金志非常好奇為何劉明博士沒(méi)有全職跳出科研而投入創(chuàng)業(yè)，他說(shuō)道，

創(chuàng)業(yè)公司需要的技能是多方面的，而一個(gè)人的精力有限，如何把精力分配做到兼顧且專注，本身需要長(zhǎng)期學(xué)習(xí)和自我修煉。

很多港科大的教授在這方面非常成功，我在怎么創(chuàng)業(yè)這件事情上也會(huì)進(jìn)一步學(xué)習(xí)前輩的經(jīng)驗(yàn)。但現(xiàn)今已經(jīng)過(guò)了創(chuàng)業(yè)單打獨(dú)斗的時(shí)代，想要真正產(chǎn)生影響，需要很多方面共同努力與資源整合。

我們把科研與技術(shù)結(jié)合，也有一些產(chǎn)出，比如低速無(wú)人車、無(wú)人船的自動(dòng)控制系統(tǒng)、智能輪椅的控制系統(tǒng)、家用服務(wù)機(jī)器人、工業(yè)視覺(jué)檢測(cè)等等。假設(shè)將這些產(chǎn)品進(jìn)一步包裝和市場(chǎng)化，是可以短期內(nèi)即推出成為產(chǎn)品的。但是我們極力避免馬馬虎虎完成多件事情，把攤子鋪得特別大只見(jiàn)廣度不見(jiàn)深度。

我們更希望能在更集中的技術(shù)點(diǎn)上做得足夠深入，如果將過(guò)去 10 多年的科研與技術(shù)積累像放大鏡聚焦太陽(yáng)光一樣聚焦起來(lái)，在一個(gè)點(diǎn)上集中爆發(fā)，其產(chǎn)出將是驚人的，會(huì)極大地滿足目前的產(chǎn)業(yè)需求，甚至有可能重塑一個(gè)行業(yè)。

而他也表示，馬上將會(huì)有成果展示：「我們已經(jīng)在醞釀一些事情，也取得了階段性的成果，目前受限于一些條件并沒(méi)有做太多宣傳。很多了解我們的人都評(píng)價(jià)我們是一支充滿『一級(jí)既戰(zhàn)力』的神秘團(tuán)隊(duì)，團(tuán)隊(duì)成員中也包括了多名信息學(xué)競(jìng)賽金牌選手和多名畢業(yè)于名校的牛人，每日無(wú)休工作到凌晨。我由衷的感激和認(rèn)可團(tuán)隊(duì)每一個(gè)人的參與、付出和努力?，F(xiàn)在先賣個(gè)關(guān)子，結(jié)果將以怎樣的形式呈現(xiàn)在大家面前，相信很快就能看到?！?/span>

第三屆 CCF-GAIR 全球人工智能與機(jī)器人峰會(huì)將于 6 月 29 日-7 月 1 日席卷鵬城，屆時(shí)將會(huì)有 1 個(gè)主論壇和 11 個(gè)分論壇（仿生機(jī)器人分論壇，機(jī)器人行業(yè)應(yīng)用分論壇，CV 分論壇，智能安全分論壇，金融科技分論壇，自動(dòng)駕駛分論壇，NLP 分論壇，AI+ 分論壇，AI 芯片分論壇，IoT 分論壇，投資人分論壇），意欲從產(chǎn)學(xué)研多個(gè)維度，呈現(xiàn)出更富前瞻性與落地性的會(huì)議內(nèi)容。

劉明博士擔(dān)任大會(huì) CV 分論壇主席，歡迎來(lái)到此次大會(huì)，與他進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)交流。目前四折門票正在火熱銷售中，限量 100 張，詳情可訪問(wèn)大會(huì)官網(wǎng)了解。