beam机器人|灵活的手将挽救半调子的服务机器人( 二 )

最简单来说，杯子、桌子、椅子各自都是节点，但杯子适合放在桌子的上面，而非桌子的下面，也不太适合放在椅子上，所以杯子与桌子的关联比较强，两个节点就会比较靠近，同理，杯子与椅子的节点就会离得较远，这就是知识图谱的基本概念。
他们先建立起这些常见场景和关联的知识图谱，当 Aeolus Robotics 机器人看到客厅地板上有一个物体，它会认为地板上不应该有东西，就过去把东西捡起来，也知道应该要把饼干放到食物柜，什么药品该放到什么位置。机器人有了手，不只是帮人类取物而已，还可以分类物体，进行收纳跟归位。而这个图谱随着输入的信息越百思特网多而扩大，并动态调整节点之间的关联强度。

图｜Aeolus Robotics 第一代机器人（来源：DeepTech）
快速学习为机器人领域兴起的趋势尽管机器人已经有预先训练好的大脑，但生活上物件百百种，总会遇到没学过的东西，传统机器人的做法通常得编程一系列操作，耗时之外，机器人的能力也仅限于特定活动或动作范围。没有新的编程，机器人无法超越并执行新的任务。但新一代的机器人研究可以仰赖 AI 来改善上述缺点。
Aeolus Robotics 的做法是利用快速学习（Quick Learning）技术来因应，当机器人看到一个以前没见过的新东西，快速学起来，下次辨识到这个物件就知道是什么，而且后端系统会通过云服务把学到的新知识传送至其他机器人，形成知识分享。
王圣智进一步指出，机器人近来兴起的一个趋势就是快速学习。深度学习的优点可以处理很复杂的问题，但缺点是需要的数据量非常大，许多研究者都希望找到不必使用大量数据、但效果一样好的方法，有一项议题因此变得相当火红—快速学习，其中一次性学习（One Shot Learning）堪称是终极目标，让机器人看一次就学会，但难度挑战很高，吸引了很多专家投入发展，另外也有 Few Shot Learning，看几次就学会。
“不论是 Few Shot Learning 或 One Shot Learning，那这快速学习的技术是机器人很需要的一个技术，”他强调。目前机器人公司采用的方式大概有几种，一种是如果要调整模型就送上云端去做，另一种作法是在机器人本地端处理，若复杂度高再连上云端执行。
“机器人有手，代表可以自主完成一整件事”，就是基于这个想法，Aeolus Robotics 选择从这个挑战颇大的领域下手，在功能上做出跟其他服务机器人的差异化，产品已进入第二代机种开发，除了优化物件识别、快速学习的能力，一只手也将增加为两只手、7 个自由度，目前锁定饭店、养老院的 2B 市场，预计明年量产。
目前 2B 专业服务机器人的商业模式多是采租赁方案，客户向机器人公司承租、支付月费，例如 Savioke 的 Relay 机器人费用大约是每月平均 2000 美元。Aeolus Robotics 预计未来也会是提供租赁服务，但尚未规划价格。
服务机器人行业处于前景混沌的状况，如何说服企业买一台机器人会比雇用一个员工来得划百思特网算，至少得先解决价格成本议题，才有机会迎来进入大规模商业化的一天。