動畫《杰森一家》中的機器人Rosie

科幻作家對機器人助手喜愛有加，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)的工作不能交由機器人為我們代勞呢？這是所有機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展。雖然洗衣機，洗碗機，空調(diào)等在二戰(zhàn)時期是夢幻的高科技，但無非由電動機，抽水機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）等公司做出的機器的家用微縮版本。在當(dāng)時，把臟衣服丟進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)，例如用手機控制冰箱溫度等。 

在想象未來屬于我們的家庭機器人之前，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，為什么還要有機器人呢？如今沒有人能給出有理有據(jù)的回答，機器人可能會經(jīng)過無數(shù)次的迭代進化，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器人產(chǎn)品。下面提到的 5 點可能是對家用機器人而言很有意義且急需解決的問題。 

圖片來自電影《她》

我們需要「機-人」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)，成為人機交互的主要手段，還有很遠(yuǎn)的路要走。我們更需要的是「機-人」交互。兩者區(qū)別在哪?「機-人」交互強調(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)機器人也能這么做時，我們才得到真正的「機-人」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，雷達，超聲波陣列，攝像頭更是不在話下。然而，人們對于家庭機器人的預(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。因為智能手機的廣泛應(yīng)用，部分傳感器的價格已經(jīng)大幅降低。MEMS（微機電）技術(shù)的使用已經(jīng)把陀螺儀從宇宙飛船和飛機才用得起的傳感器變成了手機里最尋常事物。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行短距離檢測。于此同時，DARPA（美國國防部先進研究項目局 ）正在進行基于芯片的雷達研究，創(chuàng)業(yè)公司 Quanergy  的專家們研發(fā)光學(xué)相位陣列，從而消除激光雷達的機械結(jié)構(gòu)成本。我們對此可以有樂觀的期待，隨著技術(shù)的進步，傳感器的價格會和手機一樣便宜。 

SRI的機械手

更靈巧的機器手

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)在的機器而言，這樣的計算量是巨大的。以機器人 Roomba 為例，它僅能做兩件事：啟動吸塵器電機并按既定方向行走，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，對于機器人而言是何等艱難的事情，機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)能夠幫助機器辨認(rèn)柔軟和堅硬的物體，并且算法可以不斷改進。同樣，即時導(dǎo)航技術(shù)也需要機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器人。許許多多的機器人及工廠自動化機器正在接受人類監(jiān)控機器人的概念。在可預(yù)見的未來，一個人控制多臺機器將成為主流。 

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