从“愚蠢”到智能：服务机器人的技术进化之路
发布于2024-04-08
随着科技的发展，机器人逐渐走进千家万户，人们期待着机器人为我们的生活带来便利和智慧。然而，有时各类服务机器人在执行任务时也会犯下一些让人捧腹的错误：
扫地机器人清扫房间时，有时就像一个迷路的老鼠，在家具之间跌跌撞撞，最后卡在某处无法动弹，需要主人动手把它“解救”出来；酒店大厅或商务活动上的接待机器人，有时候却表现得有些“语言残疾”，根本听不懂人话，尽管设计它们的初衷是为顾客提供专业服务；而有些教育机器人，家长们都期望它们能够成为孩子的私人老师，但有时它的知识和讲解方式却十分落伍，完全无法跟上学生的思维……
由于技术和设计上的缺陷，机器人并非始终表现出人们期望的智能水平。那么，它们目前存在哪些技术缺陷，工程师们又在如何解决这些问题呢？
服务机器人的各种“傻瓜”行为
按照应用领域划分，服务机器人主要分为家庭、商业和专业三类。家庭服务机器人用于在家庭环境中执行各种任务，如扫地机器人、智能音箱、智能家居控制系统等；商业服务机器人常用于酒店、商场和机场等商业场所，包括接待、导购和服务员机器人等；专业服务机器人专注于特定领域，如医疗、教育、安防等，常具有更高技术含量和专业化水平。然而，这三大类机器人都目前仍然存在一些问题。
服务器人的分类
家庭服务机器人
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碰撞和误操作：包括扫地机器人、拖地机器人等在内的各类清洁机器人，常在清洁与家具或其他障碍物碰撞。由于无法精确检测障碍物、合理避障并控制清洁力度，这些机器人在工作中常和物体发生碰撞，增加了损坏风险。
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无法处理复杂环境：很多机器人无法适应布局复杂、陈设各有不同的家庭环境，导致任务执行困难。例如，扫地机器人可能卡在家具间的狭窄空间或凸起的地毯边缘，时常需要人为干预恢复工作。
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技术故障：家庭服务机器人可能出现传感器、电池等技术故障，比如智能音箱可能会因为软件故障而语音识别失败，扫地机器人由于电池故障而无法完成清洁等，这些故障可能需要用户进行复杂的排除或维修，增加了不便。
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用户体验：部分家庭服务机器人的操作设计相对复杂，如手机应用连接困难、操作繁琐以及智能控制系统的界面设计不直观等。提高了用户的使用槛，阻碍了服务机器人的普及。
图片来源于网络
商业服务机器人
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语音识别精度差：商业服务机器人通常依赖语音识别技术与用户进行交互，但是在嘈杂环境或者用户口音复杂的情况下，比如客流量较大的嘈杂商场中，机器人常常难以准确识别或理解用户指令，导致沟通困难。
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感知能力不足：商业服务机器人需要准确感知周围环境执行任务，但有时感知能力不足，导致无法适应复杂环境。比如酒店接待机器人在导航时，由于对外部环境感知时常不准确，需要停在原地重新规划路径，影响工作效率和用户体验。
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软件系统不稳定：很多商业服务机器人的软件系统不够稳定。例如，餐厅服务机器人可能因程序错误而重复动作或停滞不前，甚至菜品配送错误，影响餐厅运营和顾客体验。
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数据安全和隐私问题：很多商业服务机器人需要处理用户个人数据和敏感信息，如银行柜台服务机器人。它们会收集银行卡号、身份证号码、密码等大量等顾客个人信息。如果数据存储和传输不安全，可能易受黑客攻击，导致用户信息泄露的严重后果。
银行服务机器人，图片来自网络
专业服务机器人
相较于家庭和商用服务人，专业服务机器人除了可能面临共同的问题外，由于需要在专业领域提供针对性服务，因此需要具备更高信息处理和智能响应水平。然而，现阶段专业机器人的技术能力仍很有限，无法胜任复杂或特定的任务，暂时难以取代人类专业人员。
举例来说，心理咨询机器人可能无法理解和处理人类情感和心理问题，尤其是在需要进行深度沟通和理解时机器人的表现不如专业心理咨询师。辅助外科手术的机器人可能在操作过程中出现程序错误或者传感故障，导致机器人无法准确控制手术器械的位置和动作，从而影响手术的准确性和安全性。一些教育机器人，它们的知识库并没有得到及时的更新，也无法根据学生的学习进度和需求提供个性化的学习体验，导致学生的学习效果受到影响。
如何通过技术让机器人变“聪明”？
面对当前服务机器人的种种问题，工程师的解决思路是什么呢？机器人专家Sotirios Stasinopoulos在采访中指出，从制造角度看，目前机器人的组装和控制已基本不再是问题，服务机器人之所以仍然存在很多缺陷以及不够智能的关键原因，在于包括芯片、传感器、材料、电池等仍然居高不下的硬件成本。由于硬件成本的制约，也导致了更新、更大规模的AI模型无法大规模应用在消费级机器人身上，从而限制了它们“大脑”的智能化进程。总体来看，为了让服务机器人更加“聪明”，需要硬件和软件两大部分齐头并进。
硬件方案：芯片、传感器 、机械结构和续航
根据中金公司的研究显示，服务机器人的制造成本中，感知与运动控制部分占到了70%，主要包括芯片、传感器、控制器等核心硬件。
首先，智能服务机器人需要强大的处理器和芯片来执行复杂的算法和任务，涉及到CPU、GPU、FPGA等通用芯片和AI专用芯片。此外，还需要摄像头、激光雷达、超声波传感器等各种传感器来感知环境、识别物体和执行任务。但目前，高性能的芯片和高精度的传感器通常价格昂贵，这直接增加了机器人的制造成本，让大量消费型服务机器人的研发和生产望而却步。
其次，服务机器人的机械结构设计直接影响着灵活性和适应性，为了降低机器人的体积和重量使其更高灵活，往往需要采用轻量化材料、改进关节设计和使用更先进的控制器系统。同时，由于大部分服务机器人还依赖电池供电，为了让其待机时间更长还需使用更高能量密度、更快充电速度和更长使用寿命的电池技术，但这也进一步增加了生产成本。
为了解决这一问题，目前行业的解决思路包括：不断推动芯片和传感器等关键硬件技术的创新，以降低其成本并提高性能，研发更高集成度、更低功耗的芯片，以及开发更便宜但性能更好的传感器技术；通过扩大生产规模，提高制造效率、降低人工成本和固定成本，从而降低单个产品的制造成本；通过采用开放式平台和标准化设计，使不同厂商的硬件组件能够互相兼容、降低整体系统集成的成本，并促进生态系统的发展等。
软件方案：人工智能、软件优化、交互界面与数据安全
在降低硬件成本的同时，更大规模的AI模型应用和训练也对推动服务机器人智能化进程至关重要。过去，由于缺乏大规模、多样化的语音数据和情感数据，限制了机器人算法的训练和优化，但随着生成式AI的爆发式发展，如Open AI 的GPT系列、Meta的LLaMA等大语言模型的快速升级和迭代，促进了机器人对语言、图片和环境的理解和生成能力的大幅提升，对于改进用户与机器人之间的交互体验具有重要意义。
举例来说， 近期OpenAI与人形机器人公司Figure AI合作推出了人形机器人Figure 01。接入最新版GPT语言模型后，它能够实现与人类流畅地对话、自主决策和抓握，并自发性地做一些家务工作。今年一月，Figure AI还通过端到端神经网络技术的引入，让Figure 01 在10小时的训练之后就掌握了制作咖啡的技能。
Figure 01机器人，图片来自Figure AI
随着技术发展和个性化需求趋势越发凸显，服务机器人的软件系统需要进行定期的优化和更新，以保证系统的稳定性和前沿性能。可以通过采用先进的微服务架构和容器化技术，实现软件的模块化设计，方便进行单个组件的优化、更新和组合。
其次，人机界面（HMI）设计直接影响用户对机器人的体验和满意度。当前服务机器人在用户界面和交互设计方面存在诸多问题，包括操作流程复杂、信息呈现不清晰、交互方式单一等。因此在进行服务机器人设计时，需要简化用户操作流程，采用图形化、可视化的方式呈现和突出重要信息，减少用户的学习和使用成本。此外，还可以加入包括支持语音和文本输入，加入图形界面、手势识别、触摸屏等多种交互方式等，以满足用户的个性化需求。
服务机器人需要处理大量的用户数据和敏感信息，因此数据安全和隐私保护也至关重要。通过采用先进的数据加密技术、严格的访问控制机制、有效的匿名化和脱敏处理、安全可靠的数据存储方案以及可靠的用户身份验证方式，可以有效保护机器人处理的数据不受未经授权的访问和不当使用，从而增强用户对机器人的信任度。
服务机器人的未来创新展望
随着近两年人工智能和机器学习技术取得的跨越式进步，服务机器人正在拥有更强大的自然语言理解和情感识别能力，并在更多领域和场景中发挥作用。研究认为，随着机器学习、人工智能等赋予机器人更多自主决策的能力，落地应用的服务机器人将从当前的自主移动机器人（AMR）朝着更智能的人形机器人方向发展。根据Global Market insights的数据，2022年全球服务机器人市场为428亿美元，预计到2032年将增长至4250亿美元，年复合增长率超过25%。
图片来自gminsights
目前，包括特斯拉、Agility Robotics、Apptronik、优必选等全球各国企业都在加快机器人的研发和制造。作为硬件服务商，英伟达在2024年度GTC（GPU Technology Conference）上发布了其全新的人形机器人通用基础模型Project GR00T，用于进一步推动机器人和具身智能的发展。此外，英伟达还宣布推出了一个全新的机器人计算芯片Jetson Thor，能够未来扮演机器人“大脑”的角色，自主使用Transformer引擎处理多个传感器并执行复杂的任务。英伟达还展示了多个由GR00T所驱动的机器人案例，它们不仅能够理解自然语言，还可以通过观察人类的行为学习和模仿动作，对现实世界展现出更强的适应能力。
图片来自于英伟达
业界普遍认为，随着芯片和大模型的不断迭代发展，未来5 至10年内服务机器人将迎来重大突破。或许很快，机器人的一些滑稽错误将成为历史，它们将真正成为人类生活中不可或缺的重要伙伴和智慧助手。
参考文章
作者简介
Daisy Zhang 是一名资深科技记者和编辑。曾在硅谷多家媒体但任科技记者职务，长期追踪中国以及北美地区的科技动态，曾独立采访大量斯坦福大学、伯克利大学教授，创业公司CEO、风险投资人等，撰写多篇影响力超过百万级别的科技类文章。同时创立华谷君一管理咨询公司，持续为包括成都、北京等地的中国地方政府提供产业研究咨询服务。