项目来了丨把“大脑”放云端，让机器人丢掉“外挂”也能有超能力

合作读创的中科院深圳先进院

无论是在淘宝、天猫、京东还是亚马逊、唯品会下单，它们都是最先知道我们买了什么的人。

一台台胖嘟嘟的仓储机器人，像一节节城际列车，在库房中来回穿梭。它们顶部安装了托盘，通过扫描地板上的二维码，沿着既定的轨道移动，把货物所在的货架送到拣货员面前。

（亚马逊Tracy运营中心Kiva机器人，视频来源：腾讯视频）

这些机器人身上装配了一些传感器，那就像人的四肢和五官，让机器人对周围的环境产生知觉，知道自己在哪里，要往哪里去。二维码是它们通行的路标，没有了这些指引，它们可能像无头苍蝇一样

（亚马逊Tracy运营中心Kiva机器人，视频来源：腾讯视频）

不过，最近有科学家试图解锁让它们通行的新姿势。这不仅可以让它们卸掉这些笨重的传感器，还能让它们脱离二维码表盘和轨道也行走如风。

（图片来源：中科院深圳先进院数字所云计算中心）

秘密藏在一块“云”里。

这块云是机器人的“维基百科”

当我们去一个陌生地方时，总不免要拿出百度、高德地图看看路怎么走，怎样距离最短。对于机器人来说，它们身上的里程计、惯性导航、激光扫描仪、摄像头等各类传感器就是它们的眼睛和外挂地图，让它们感知到自己在哪里，要走什么路才能不碰到障碍物，到达目的地。

不过，这身设备可不便宜，动辄数百万。于是，科学家们开脑洞，如果让很多机器人共享“外挂设备”的话，平均下来，单个机器人的成本不就降低了吗。科学家们尝试把这些地图与导航相关的传感器信息放到了云端，当机器人要用地图、定位以及导航时，它们只需发出请求，就能得到云端反馈的答案。

（机器人从云端获得解决问题的答案,视频来源：Youtube）

建造一块云，把机器人们的各种“外挂设备”放到云端，通过云端大脑给机器人们提供导航信息以及规划最佳路线，这些正是中国科学院深圳先进技术研究院（以下简称“先进院”）数字所云计算中心在做的智能云机器人的研究。最核心的地方在于把云架构起来，并为机器人与云之间、机器人与机器人之间建立起沟通的桥梁。

让机器人丢掉“外挂”也能有超能力

以物流仓库这个应用场景来说――一台或几台配备多种传感器的高造价机器人先把库房走一遍，扫描环境并建立环境地图上传到云端，并在云端大脑进行信息融合和分析，使得其他机器人可以通过云端共享来获得环境地图与导航信息。

（一台或几台配备传感器的仓储机器人把构建环境的地图和位置信息存储在云端。图片来源：先进院数字所云计算中心）

先进院数字所云计算中心的王鲁佳博士介绍说，通过云端共享的信息和云端超级大脑，仓储机器人本身不再需要复杂的传感器去感知环境，它们可能只需装备最基本的摄像头，拍摄照片，记录环境的特征，再与云端匹配，成功匹配后它们则可以在云端地图上找到自己所在的位置，另外，仓储机器人本身也不用装备昂贵的超级计算机，云端的超级大脑根据机器人的位置信息为它做出最省电省时的路径规划，顺利抵达目的地。

（机器人通过摄像头对环境识别并在云端的地图上匹配出自己在陌生环境的位置。图片来源：先进院数字所云计算中心）

当所有正在干活的机器人都与云端建立连接，这些机器人的位置信息也会上传到云端，机器人与机器人之间通过云端的信息传递，知道彼此在哪，就不会互相碰撞，以及更进一步的协同工作。

除了机器人把自己所感知到的环境信息上传到云端，人也可以在云端建立其他类型的知识库，比如，人类的各种喜好，让机器人在与人共融的智能环境或者协同执行任务时到云端检索并获得所需求的信息。

（在云端建造一个机器人的“维基百科”或是“共享可进化大脑”。机器人可以把自己所知道的贡献到云端，也可以从云端获得知识和解决方案。视频来源：Youtube）

这种云端共享不仅能免去装配各种复杂传感器的成本，还能通过全局信息获得最优的任务或者路径规划从而节省机器人的能耗。此外，仓库的地面不再需要贴上二维码，也不需要改造原有环境铺设轨道来匹配传感器的运作，让机器人丢掉“外挂”也能有超能力。

（图片来源：先进院数字所云计算中心）

它的征途是星辰大海

除了物流仓储机器人，制造车间里的工业机器人也可以通过智能云计算节省成本，更好地完成客户订单。

众所周知的是，中国有不少代工企业，产品订单非常分散，订单规模不大，于是每天生产线上要生产的产品种类繁多，不断从一种产品切换到另一种产品。很多工业机器人在完成一个订单后，需要通过转换编程和调整设备才能接着生产别的订单。如果工业机器人可以通过云端下载“学习包”，并且通过云端实时接收到客户的反馈并及时调整参数，就可以在生产过程中减少转换编程的时间和降低生产出不良产品的成本。

王鲁佳还透露了一个稍微远一点儿，但也值得期待的应用场景――车联网。

“当街上跑的都是自主驾驶的车，车与车之间，以及车与车周边的物体可以通过云端做信息交换，云端就可以根据交通大数据进行全局的交通状况规划，比如控制红绿灯出现的时间和时长，如果根据云端模型学习到某些道路在一段时间都没有行人通过，则可以长时间显示绿灯，让车辆通行。”