機器人會代替人類嗎？
百年之前，機器人幫助人類完成大量機械作業(yè)，在卡雷爾·查培克的《羅薩姆的萬能機器人》中還只是虛構情節(jié)。而如今，已成現(xiàn)實。
剛閉幕不久的2021世界制造業(yè)大會上，以實用性“出圈”的聯(lián)想晨星機器人再次收割一大波“關注”。
晨星機器人有一雙“慧眼”
聯(lián)想晨星機器人是一個能夠幫助用戶立體感知遠程環(huán)境，并與之實時交互的“復合型機器人”，非常適合代替人工在流水線、工作空間受限、空氣質量惡劣等環(huán)境中作業(yè)，在裝配流水線，噴涂車間，電力巡檢作業(yè)等應用場景中堪稱“得力干將”。
在智能車間里，聯(lián)想晨星機器人的智能化和柔性化能力得以全面展現(xiàn)。它可以給數(shù)百種零部件進行精細噴漆；可以避開障礙，靈活游走車間；可以根據(jù)顏色、形狀對零件進行分類；還可以進行缺陷檢測，保證工作質量……
以某高端智能制造流程中的噴漆環(huán)節(jié)為例，聯(lián)想晨星機器人會對整個車間進行空間掃描感知、圖像識別，所獲取的數(shù)據(jù)會在邊緣側的虛擬機上進行實時的三維建圖和渲染，通過SLAM 、導航定位、物體識別與跟蹤技術，便可輕松避障，順利到達噴漆間；噴漆操作開始前，機器人的雙目立體相機會將操作臺的各類工件和周邊環(huán)境采集到邊緣服務器，服務器會將3D視頻流實時推送給晨星AR眼鏡，技術人員通過AR眼鏡和手柄即可遠程操控機器人進行人機協(xié)同噴漆操作。
而這一系列操作步驟的完成，正是對計算機視覺技術的立體展示。計算機視覺技術賦予了聯(lián)想晨星機器人一雙“看懂”制造場景各方細節(jié)的“慧眼”。
計算機視覺讓機器“有目”共睹
作為人工智能領域的一個關鍵分支，計算機視覺好比人眼，是人工智能在感知層面最為重要的核心技術之一，它可以模擬人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等，所獲取的數(shù)據(jù)將被處理成更適合人眼觀察或儀器檢測的圖像，亦或者直接針對所獲取的信息進行相對精準地判斷、預測和行動規(guī)劃等。
用眼睛看世界是人類與生俱來的能力，而如何讓機器學會像人類那樣通過視覺觀察“看懂”這個世界，便是計算機視覺技術要完成的任務。
歷經(jīng)幾十年的迭代，目前的計算機視覺技術主要基于深度學習來精進自己“看”的能力。深度學習算法的實質，是通過構建具有很多隱層的機器學習模型和海量的訓練數(shù)據(jù)，來學習更有用的特征，最終提升分類和推斷的準確性。
為了讓機器看得細、看得廣、看得更清楚，需要為深度學習預設更多模型參數(shù)和更豐富的數(shù)據(jù)，模型參數(shù)的設定和數(shù)據(jù)處理能力的多維度需求對GPU算力的提升提出更高要求。計算機視覺的應用場景端，往往承擔著數(shù)據(jù)采集和分析任務，很多需要本地處理，快速反應，計算力下沉，對邊緣的存儲和計算能力同樣帶來挑戰(zhàn)。相應的海量數(shù)據(jù)傳輸，又需要強大的網(wǎng)絡速率作為支撐，以保證應用端延時性的降低。而隨著算法的更新、算力的升級、數(shù)據(jù)的大爆發(fā)，5G帶來的高速網(wǎng)絡以及邊緣能力的不斷提高，計算機對圖像的分析、理解和預測輸出能力已經(jīng)在不斷加強，并逐步深植各行各業(yè)，得到更加深入的應用和發(fā)展。
與此同時，日益豐富的應用場景推動著計算機視覺技術的不斷細化，計算機視覺技術衍生和拆分出了圖像分類、物體檢測、物體識別、物體跟蹤、視覺SLAM等關鍵技術。作為人工智能細分領域發(fā)展最快、應用最廣泛的核心技術之一，計算機視覺的各項分支技術已廣泛應用于制造、安防、醫(yī)療、教育、汽車等領域。
聯(lián)想讓機器人“見多識廣”
聯(lián)想的計算機視覺可以“看懂”當時生產(chǎn)線上出現(xiàn)的零件缺陷、缺失、安裝不到位等問題，目前這項計算機視覺缺陷檢測方案已應用于聯(lián)想武漢工廠與深圳工廠的智能手機和筆記本裝配檢測流程中。
隨著自身智能化轉型的漸趨深入，聯(lián)想對計算機視覺的應用范圍和應用方式不斷突破著邊界。“看懂”也不再局限于某一場景下的某一種生產(chǎn)零件的情況，而是更為豐富而復雜的動態(tài)場景中的不同事物及其狀態(tài)，簡而言之，就是更加的“見多識廣”了。
聯(lián)想提出的“端-邊-云-網(wǎng)-智”創(chuàng)新架構為計算機視覺技術的應用和發(fā)展提供了天然的生態(tài)條件。端側，聯(lián)想既有AR/VR相關的各種新型智能硬件終端，如聯(lián)想手機、電腦、晨星AR眼鏡、聯(lián)想晨星視覺模組、聯(lián)想晨星MR攝像機等，也有硬件、軟件、服務一體的智能解決方案，如智能生產(chǎn)、智能運維、智能檢測等，為計算機視覺的提供了豐富的應用場景。
而在邊緣側，聯(lián)想的邊緣計算平臺（LECP）和聯(lián)想大腦-Edge AI平臺可以為端側提供更強大的算力支持和存儲補充，像計算機視覺應用中經(jīng)常涉及到的識別、檢測、建模、渲染、數(shù)據(jù)聚合與分發(fā)等計算和存儲需求都將轉移到邊緣側進行，端-邊協(xié)同推理，充分發(fā)揮邊緣側的就近處理、快速響應、滿足個性化需求、隱私保護等優(yōu)勢。
云端的“大腦”主要負責通用化沉淀，以聯(lián)想全球領先的超算技術為算力基礎，通過多層次的學習模型，進行海量數(shù)據(jù)的訓練，形成更通用的應用模型給邊緣側和端側調(diào)用，為端側實現(xiàn)更高層次的數(shù)據(jù)復用、知識共享和能力調(diào)配，持續(xù)推進端側的機器對識別、推測和行動規(guī)劃能力的提升。而聯(lián)想基于自己研發(fā)的5G網(wǎng)絡通信虛擬化產(chǎn)品，又為計算機技術在整個“端-邊-云-網(wǎng)-智”中的應用和發(fā)展加足馬力，提供了速率保障。
基于“端邊云網(wǎng)智”這樣的創(chuàng)新架構，聯(lián)想將計算機視覺與混合現(xiàn)實技術融合，打造了完整的端到端的核心技術布局，包括光學以及顯示系統(tǒng)、計算機視覺系統(tǒng)、計算機視覺標定、顯示引擎、定位跟蹤、空間3D重建、物體識別與追蹤、檢測以及云渲染等。
在定位跟蹤方面，聯(lián)想基于自己的技術優(yōu)勢，開發(fā)了一種基于多傳感器的SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）算法框架，并對相關底層運算進行優(yōu)化加速，實現(xiàn)了在空曠、少紋理場景下的穩(wěn)定定位，也就是在特定環(huán)境里，這個技術能夠幫助機器進行導航、定位和地圖的規(guī)劃，幫助機器不迷路，不繞遠。
除了標定位置和路線，我們還需要對機器周圍的動態(tài)場景進行檢測和追蹤，以避免“飛來橫禍”。聯(lián)想的另一項核心優(yōu)勢就是三維物體識別和追蹤，指的是針對指定的一個或者多個三維物體，在一個連續(xù)的圖像序列中進行物體的目標檢測與姿態(tài)求解。基于三維物體的檢測與追蹤獲得的結果，可以為增強現(xiàn)實中虛實物體的交互提供信息，為機器人抓取的任務規(guī)劃提供依據(jù)，為車輛之間的定位提供參考，因此三維物體識別與追蹤在增強現(xiàn)實、機器人、自動駕駛領域有非常重要的應用價值。
2020年12月，憑借業(yè)內(nèi)領先的計算機視覺技術能力，聯(lián)想研究院在國際多目標跟蹤挑戰(zhàn)（MOT16）榜單上，超越阿里達摩院、百度、馬克思普朗克研究所、卡內(nèi)基梅隴大學等強隊高居榜首，成為計算機視覺技術領域的佼佼者。
“看懂”千行百業(yè)
從內(nèi)生需求驅動到外化行業(yè)賦能，聯(lián)想對計算機視覺技術的應用已經(jīng)在智能制造、智慧醫(yī)療、智慧城市等領域實現(xiàn)了多點開花，為各行各業(yè)的智能化轉型提供解決方案。
在智能制造方面，聯(lián)想晨星機器人就是一個非常典型的案例，除此之外，在飛機生產(chǎn)制造的研發(fā)設計、供應鏈、生產(chǎn)制造、試飛測試以及運維五個流程中，計算機視覺作為“導航儀”，貫穿在飛機制造的每一個環(huán)節(jié)中。
此外，我們還打造了基于計算機視覺的生產(chǎn)線質量檢測解決方案。在個人電腦、手機等智能設備產(chǎn)品整機系統(tǒng)生產(chǎn)中，由于來料運輸和組裝過程中產(chǎn)生的負向干擾，整機生產(chǎn)過程中有多個檢測站點用于發(fā)現(xiàn)不良或缺陷，以往需要人工100%肉眼檢測，持續(xù)注視，極易疲勞，主觀判斷不易穩(wěn)定。一旦發(fā)生不良品出貨到終端客戶的情況，會導致客戶體驗感不佳；其次由此帶來的后續(xù)處理問題，成本巨大。因此，我們綜合目前視覺檢測以及機器人開發(fā)成果，結合自身的情況研發(fā)了智能制造的機器視覺方案，即生產(chǎn)線裝配質量檢測解決方案，有效提升了質檢的效率和精度。
在智慧園區(qū)領域，聯(lián)想將LeFace人臉識別技術應用在門禁閘機上，打造了 “端側屏下”智慧易行閘機識別方案，毫秒級響應，高效安全，并且針對園區(qū)場景定制化優(yōu)化，針對不同光線等條件專項優(yōu)化，實現(xiàn)復雜場景下精準識別。用戶經(jīng)過閘機，不用刻意停下來找攝像頭，只要是“自己人”，就可暢通無阻。這項技術，也被應用于零售領域，在聯(lián)想總部的無人商店，人們可以通過人臉識別自由進出商店，購買商品。
在聯(lián)想對計算機視覺技術的應用案例中，這些都是浮光掠影的一部分。相對于計算機視覺技術自身的發(fā)展?jié)摿Χ裕壳叭藗儗@一技術的應用不過是冰山一角。隨著人工智能在各個領域的不斷深入發(fā)展，這雙“慧眼”的應用空間將不斷拓展，而它，也將牽引著人工智能“看見”更廣闊的未來世界。
