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從Boston Dynamics到Jibo,機器人公司想生存為何那么難?

本文作者: 伍文靚 2019-03-27 12:17
導語:深度學習處于AI革命的前沿,人們往往把它視為將我們帶入技術奇跡王國的列車。但AI研究人員警告人們不要過度興奮,因為下一個AI寒冬即將來臨。

從Boston Dynamics到Jibo,機器人公司想生存為何那么難?

雷鋒網(wǎng)注:【 圖片來源:IEEE Spectrum  所有者:IEEE Spectrum 】

去年11月中旬,我們獲悉一個令人難過的消息:Alphabet將關閉從東京大學機器人實驗室獨立出來的SCHAFT公司。一年前,軟銀收購了Boston Dynamics以及Aldebaran robotics(以Pepper和Nao機器人而聞名)。Rethink Robotics在協(xié)作機器人行業(yè)堪稱先驅(qū),深刻影響了我們對機器人在工業(yè)應用中的看法。然而,我們在2018年的IROS會議上聽說,Rethink Robotics已經(jīng)關閉。

Jibo曾研發(fā)出“第一個家庭社交機器人”,該新型機器人被《時代》雜志評為“2017年的最佳發(fā)明”之一。除了幾家真空機器人公司(主要是iRobot),沒有一家公司開發(fā)出成功的家用機器人。即便是這樣,幾個月前,Kuri機器人的制造商Jibo和Mayfield Robotics仍然被迫停止銷售和運營。

這則消息在Facebook上引發(fā)了機器人領域領袖們的討論,其中包括卡內(nèi)基梅隆大學機器人研究所的Chris Atkeson、豐田高級開發(fā)研究所首席執(zhí)行官James Kuffner,以及意大利理工學院的Giulio Sandini。所有人都認為機器人產(chǎn)業(yè)仍在崛起,但是,要想成為一家盈利的機器人公司極其困難。然而,如果賭注不夠大,新的研究和技術就永遠不會成熟,更不會成為對世界有用的產(chǎn)品。此外,想要在這方面成功,需要的不僅僅是先進的技術。正如James Kuffner所說,“我們還需要大量資金、堅定的領導力、高技能的員工、豐富的資源、完善的基礎設施以及優(yōu)秀的產(chǎn)品和市場戰(zhàn)略,最重要的是近乎完美的執(zhí)行過程。期望每次努力都能成功是不現(xiàn)實的?!?/p>

Chris Atkeson將一系列問題擺上臺面:我們從失敗中學到了什么?我們怎樣才能進一步發(fā)展?我們可以吸取什么教訓?知識產(chǎn)權應該如何轉讓?這些技術能否回歸,未來會真相大白。通常情況下,這項工作是保密的,特別是在軍方贊助的情況下。然而,一些公司選擇為開源運動做出貢獻,機器人操作系統(tǒng)(ROS)可能是最經(jīng)典的例子。此外,科技巨頭在機器人和人工智能領域的投資為該行業(yè)注入了活力,并起到了催化作用,為全球研發(fā)帶來了數(shù)十億美元的額外投資。各大公司也有可能在IEEE這樣的期刊和雜志上發(fā)布更多關于自己產(chǎn)品的科學見解。

從Boston Dynamics到Jibo,機器人公司想生存為何那么難?

雷鋒網(wǎng)注:【 圖片來源:IEEE Spectrum  所有者:Evan Ackerman/IEEE Spectrum 】

正如Giulio Sandini所說,當一個人將買賣作為他的最終意圖時,問題就出現(xiàn)了。過度銷售是一種危險的策略,可能會適得其反,甚至對整個機器人行業(yè)也是如此。有時候,機器人公司需要向非機器人專家的行業(yè)高管解釋一次性演示和產(chǎn)品真實演示的區(qū)別,但由于他們發(fā)布機器人執(zhí)行任務的視頻時,并沒有指出這項技術的局限性,也不會說明這項技術的成果基于實驗室的條件,所以解釋起來難度就更大。

深度學習處于AI革命的前沿,人們往往把它視為將我們帶入技術奇跡王國的列車。但AI研究人員警告人們不要過度興奮,因為下一個AI寒冬即將來臨。第一個裂痕已經(jīng)顯現(xiàn)出來,具體表現(xiàn)在對無人駕駛汽車的承諾上。Rethink Robotics創(chuàng)始人Rodney Brooks經(jīng)常在自己的博客上撰寫這個話題相關的文章。機器人倫理學教授Noel Sharkey在《福布斯》雜志上發(fā)表了一篇題為《媽媽咪呀,這是索菲亞:一個優(yōu)秀的機器人還是一個誤導人的危險平臺?》

根特大學社交機器人研究員Tony Belpaeme在twitter上回復說,“ 一位歐盟項目專員對我們緩慢的研究進展表示失望,因為索菲亞機器人的研發(fā)清楚地表明,我們一直努力解決的技術難題已經(jīng)解決。”開誠布公我們的成功和失敗,不僅是我們的共同責任和利益。我們可以制定一個切實可行的計劃來開發(fā)機器人,讓廣泛的機器人應用不再是夢。

雷鋒網(wǎng)注:本文編譯自IEEE Spectrum

【封面圖片來源:網(wǎng)站名IEEE Spectrum,所有者: IEEE Spectrum】

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