-机器人机器人

译者：张瑞毅、林淼、钱天培

自主机器人逐渐变得无处不在。

自动吸尘器、自动割草机、交互简单的小玩具，以及即将到来的自动驾驶汽车，都可以看作是可以实现某种自动化功能的机器人。

一代又一代，我们一直在期待像《星球大战》中那样的智能机器人。然而，现实情况是，硬件设计灵感来自人体解剖学，可以完成各种任务，满足“普遍”需求的机器人离我们越来越远。

像 Willow Garage 的 PR2 或 Rethink Robotics 的 Baxte 这样的人形机器人是我们一直在研究的东西，但事实是，它们已经惨遭失败。

柳树车库机器人

考虑到业务和技术风险，创办一家机器人公司是艰难的。目前，该行业的总体趋势是从销售机器人转向销售实际服务，例如修剪草坪、运送出租车、履行零售订单或按磅采摘草莓。

然而，这显然无法满足 R2-D2 和 C-3PO（来自星球大战的机器人）的幻想。

R2-D2 机器人

上面提到的商业模式强调为特定任务制造房间或冰箱大小的专用机器人，而不是可以做任何事情的通用机器人。

事实上，我们在个人计算机 (PC) 行业看到了非常相似的趋势。在 1950 年代，即使是计算机也可能有整个房间那么大，而且只有少数人使用。尽管如此，公众仍对计算的未来充满幻想。在那段时间里，各种虚构的计算机图像开始出现。

在 1962 年《纽约时报》的一篇题为“用掌上电脑取代购物清单”的文章中，John Mauchly 提出了一个有远见的主张：“未来的孩子们一定会玩。个人电脑。”

1968 年，道格拉斯·恩格尔巴特 (Douglas Engelbart) 做了一个令人难忘的演示，其中涉及使用鼠标在图形屏幕上导航超文本——几年后，这些演示成为现实。

从这个角度来看，深入研究计算机革命成功的关键要素，可能有助于我们进一步了解机器人技术的发展以及下一步应该做什么。

计算机和机器人之间的共同点

在 1970 年代，大型机即将被成本低于 25,000 美元（2019 年为 165,000 美元）的冰箱大小的小型计算机取代。

这些计算机不使用打孔卡，但可以用 Fortran 和 BASIC 编程，大大降低了创建应用程序的难度。然而，当时还不清楚微型计算机是否可以在需要快速有效地处理大量数据的应用程序中取代大型机，更不用说让它们进入每个家庭。

这与现在的机器人行业非常相似。1960 年代出现的大型工厂机器人（大型机）感受到了当今快速发展的协作机器人的竞争，协作机器人可以安全地靠近人类工作，并且易于安装和编程（如小型计算机）。在 1970 年代，这些数量非常有限的设备使用的系统成本相当于一辆豪华汽车，很难想象它们会成为消费产品。

但是，就像计算机行业的发展一样，成功的架构会很快被克隆出来，从而降低其价格。

如何构建和编程机械臂的新方法正在出现，机械臂制造商与自动推车、机器人抓手和传感器制造商联手。这些组件可以配对在一起，为类似于 IBM PC 模型的标准通用平台铺平道路，该平台功能强大，并尽可能依赖于通用模块化开放架构。

鉴于通用计算机（也称为“个人计算机”）的出现花了几十年的时间，通用机器人系统由于类似的原因一直没有成功。大型机是为每个应用程序定制的。例如，虽然打字机变得越来越智能，但它们不能直接集成到通用计算机中。事实上，鉴于目前自主机器人的硬件成本和功能相对较少，最好只建造一台专用机器，而不是让协作移动机械手变得智能。

一个真实的例子是电子商务中的商品仓库。当前的趋势是在实体店中留出一部分空间用于微型仓库中心，该中心通过自动检索系统和（手动）拣选机将货物装入小盒子中。

Alert Innovation、Ocado Technology、TakeOff Technologies 和 Tompkins Robotics 等初创公司最近筹集了数亿美元的风险投资，用于建造相当于机器人仓库中心的大型机。此功能与机械拣货机相反，机械拣货机可以穿过过道，从货架上拣货进行补货。

这样的机器人仓库管理员将非常接近我们对通用机器人的愿景，但我们需要大量此类机器人来每小时执行数百个命令，就像真正的小型仓库一样。由于零售业的利润率已经很低，即使效率很高，该行业也不太可能实现我们制造配备 C-3PO 的机器人所需的技术飞跃。

大型机也将受到另一方的挑战。对新的数字技术的迷恋导致了爱好者的运动，他们创建了自己的微型计算机并通过邮购或在 RadioShack 出售它们。

最初，许多小型企业经常以成套的木制外壳出售数十个甚至数百个单位。这一趋势在以 Apple II、Commodore PET 和 Tandy TRS-80 为代表的“1977 Trinity”达到顶峰。这些完整的计算机今天的售价在 2500 美元 (TRS) 到 5000 美元 (Apple) 之间。

这些计算机的主要应用是它们的可编程性（基于 BASIC），可以帮助消费者“学习绘制生物节律、平衡支票账户，甚至控制家庭环境”。同样，有很多小工具可以探索机器人技术的不同方面，例如移动性、操纵性和娱乐性。

就像刚刚起步的个人电脑行业一样，广告功能充其量只是真实交易的模型。今天，娱乐机器人的一个里程碑是最初的索尼 Aibo。这是一种机器狗，被宣传为具有真狗的许多特征，例如自己的个性、玩玩具和与主人互动。

该产品于 1999 年发布并于 2018 年重新推出，在热爱其可编程性的爱好者和学者中拥有忠实的追随者，但可能只有少数用户会接受它作为宠物的替代品。

还有很多其他的“自组装机械臂”套件，比如uArm就是一个比较成功的例子，它的售价约为800美元，在广告中，它可以做的事情包括取放、组装、3D打印、激光雕刻和其他听起来很有价值的东西。凭借非常引人注目的视频显示机器人可以在受限环境中执行这些操作，已经举办了两次成功的众筹活动，并且机器人已被确立为成功的教育工具。

最后，还有一些平台可以让编程爱好者探索和构建机器人的移动性，这些机器人可以在房子周围巡逻、捡东西或提供远程呈现功能。一个典型的例子是 Misty II。但就像最初的 Apple II 一样，硬件价格和适用的保真度之间仍然存在脱节。

对于计算机而言，这种脱节随着 1979 年哈佛大学第一个电子表格软件 VisiCalc 的发明而逐渐消失，并促使许多人购买了整台微型计算机来运行该程序。VisiCalc 紧随其后的是 WordStar，这是一款文字处理应用程序，按今天的美元计算售价接近 2,000 美元。WordStar 也吸引了很多人购买电脑只是为了使用该软件。这两个应用程序是所谓的“杀手级应用程序”的早期示例。

随着工厂自动化的成熟，与微型计算机成本相同的机器人已经能够驱动和自动化许多操作任务。现在的机器人产业就像1973-1979年间的计算机产业：1973年发布的施乐奥拓是第一台具有图形用户界面、鼠标和特定软件的计算机，1979年微型计算机的价格开始逐渐上涨. 跌破 5,000 美元。

机器人的“杀手级应用”

那么，机器人技术如何才能像计算机一样继续向深度发展呢？

市场需求可以告诉我们“杀手级应用”可能是什么样子。风险投资家和用户倾向于将那些以大目标开始的公司转变为专注于小功能。这些公司通常提供非常相似的产品，例如自动推车、取货、装载、卸载、分拣和其他解决方案。这些公司通常为垂直行业提供单一的应用服务，例如从盒子中挑选衣服、运送仓库货物或按磅挑选草莓。他们试图证明他们的技术简单高效。

然而，这些公司中很少有人能真正做大。一个例子是 Kiva 系统，现在是亚马逊的物流机器人部门。Kiva 和其他一些类似的公司是围绕基于用户一般需求的合理价值构建的。然而，由于他们的解决方案过于具体，难以产生大规模的经济效益工业控制计算机好中吗?，就像在早期的计算机中，用户会购买昂贵的小型计算机来使用电子表格和文字处理应用程序。只有当这些功能开始可组合时，机器人解决方案才会变得更加有趣和吸引人。例如，不是简单地使用机器人从箱子里取东西、装载或运输，而是使用相同的硬件集成三种技能来重构和建模机器人服务功能。

从历史上看，简单的机电设备组装问题已经由相当于机器人的大型机解决，但很少有初创公司提出完整的解决方案。事实上，组装机电组件相当于更换灯泡、更换遥控器中的电池或维修杠杆式浓缩咖啡机中的零件。这些任务的自动化意味着可以使用一台机器来执行一整套工作流程，最终提高跨部门的工业生产力。例如，从盒子中取出一个物体，将其放在机器人上，将其运送到其他地方，将其放置在架子或机器上，这个完整的过程既适用于制造工作环境，也适用于零售店，甚至是小厨房。

尽管上述许多应用程序将逐渐成为现实，但如果没有提供“杀手级应用程序”的能力，仍然难以构建有价值的应用程序平台。

Rethink Robotics 的 Baxter 和 Sawyer 机器人率先创造了良好的用户体验（例如 1973 年的 Xerox Alto，事实上意义上的第一台 PC），但它们的应用仅限于简单的取放、加载、卸货等功能。很难扩展到其他领域。

ROS是第一个基于模块化思想开发的进程间通信软件，可以适应机器人应用的不同需求（多台计算机、不同编程语言）。然而，由于缺乏通用的硬件平台，导航、路径规划或抓取等个别应用尚无法实现。该软件的性能超过研究级水平，可用于生产环境。同时，越来越多的机器人设备，比如智能机械臂、3D感知系统等，已经不能再以电脑作为中介进行连接，还可以实时监控硬件使用信息。

另一个栗子。在 Robotic Materials，取得重大进展的应用相对较少，例如从盒子中取出物体并组装它们，只需单击一下即可使用机器学习和用户界面优化相结合的方式进行配置。在这个应用程序中，用户可以定义项目的类别，如何使用网络浏览器抓取它，然后以机器人特有的图像编程语言以最好的方式呈现它。这个过程也适用于装配功能，用户可以通过简单的拖放命令语句来配置基于感知的拾取和基于力的装配功能。

虽然这种方法可能相当于“小型机”领域的杀手级应用价值，但目前尚不清楚如何使用低于 5,000 美元的机器人来实现这一优势。

有两种可能的解决方案：

一是随着低成本设备、移动平台和娱乐设备的不断发展，最终将出现技术可行性和用户创新的融合，如 Apple II 和 VisiCalc。例如，将Misty改成家庭安防系统，将uArm应用到低成本的皮卡系统中，将类似Aibo的设备放到针对自闭症老人或儿童的治疗系统中，都是可行的方案。

第二个是机器人及其组件必须变得非常便宜。根据摩尔定律，计算机的计算能力呈指数增长，计算机的价格呈指数下降。计算机的发展也可以促进机器人技术的发展，得益于实时处理大量图像数据和深度数据的能力，我们可以在机动性和机动性上实现突破，我们相信这种现象会一直持续下去。

机器人有摩尔定律吗？

有人可能会问，如何让整个机器人（包括所有电机和齿轮）具有相似的动力，机器人行业是否也存在“摩尔定律”？

我们要知道，摩尔定律的坚持不是PC革命的原因，而是结果。统计、编辑和小游戏等计算领域的第一批杀手级应用非常棒，释放了巨大的消费者需求，一次又一次地打破常识性的自然可行性基准。我还记得很清楚，在 DSL 出现之前，56kbps 是铜线电话线的绝对最高速度。

汽车工业的发展深刻地表明，规模经济也适用于机电领域。一个很好的例子是 2020 Prius Prime，这是一款高度计算机化的插电式混合动力车，其价格是 Robotic Materials 的 GPR-1 移动机械手价格的三分之一，但操作复杂性更高，包括电动机、内燃机和各种传感器，以及可以使用电脑。我们可以想象，一旦机器人技术在大众市场上具有类似的吸引力，就有可能生产出零售价仅为汽车十分之一的移动机械臂。鉴于机器人是现代工业的关键环节，能够有效降低生产成本，这种可能性将以工业史上前所未有的速度出现。

此外，还有一个驱动力可以成倍增加机器人的可用性，那就是云计算。当一个通用机器人学习或被赋予新技能时，它可以与所有其他机器人共享。在这种情况下，杂货店可以购买一个机器人，该机器人应该已经能够区分和处理店内 99% 的零售商品。同样，生产商可以假设机器人能够处理和组装 McMaster-Carr 和 Misumi 的所有产品。最后，在家庭环境中，还可以假设机器人知道宜家和 Pottery Barn 出售的每件厨房用品。这听起来像是一个劳动密集型的问题，但它可能比使用汽车、三轮车和雪地摩托为 Google 街景收集镜头更易于管理。

机器人创业战略

目前，我们仍在等待“更好的应用”和“更低的硬件成本”这两种趋势的融合。但在我们等待的同时，让我们继续探索机器人功能，超越典型的机器人应用，如移动、拾取、装载、卸载和组装。我们还需要解决一些基本挑战，以使这些解决方案更加通用和强大。

对于这两个问题，研究同样适用于机器人技术的对个人计算机开发至关重要的策略可能会有所帮助：

从解决客户的问题开始。不幸的是，他们的问题从来不是对传感器、小部件或一段代码的需求，而是让他们付出了负面代价的东西。例如，许多人在 BASIC 中编写税收计算时遇到问题，这就是他们想要购买 VisiCalc 的原因。

尽可能少地使用自己的硬件。你的商业模式应该比硬件更有利可图。例如，如果您可以编写人们愿意为之购买计算机的最佳打字应用程序，那么为什么还要费心制作自己的打字机呢？

如果您的目标是构建一个平台，请确保它带有一个让平台听起来不错的杀手级应用程序。例如工业控制计算机好中吗?，小型计算机公司起起落落，直到“1977 Trinity”与电子表格和文字处理等杀手级应用相结合。

使用开放架构创建开源生态系统。在这个生态系统中，其他人可以创建更好的组件和外围设备，同时还将您的解决方案集成到他们的设备中。例如，Apple II 和 IBM PC 都是完全开放的架构，支持多个克隆，从而扩大了用户和开发人员基础。

这是一个非常值得的目标。由于大多数业务流程已经数字化，通用机器人技术将使我们能够填补流动性和可操作性方面的空白，以有限的资源和能源提高生产力，从而有可能创造一个以创造力为基础货币的理想世界。

或许，星球大战中的 R2-D2 机器人会在不久的将来成为现实。