Waymo又添新兄弟：Google孵化intrinsic，用AI訓練機器人
谷歌又要改變人類了。
繼自動駕駛（waymo）、AI（google brain）之后，谷歌前兩天又孵化出一家新的前沿技術公司。
它的名字叫intrinsic。
這家公司在X內部已經(jīng)孵化了5年的時間，在X公司副總裁Wendy Tan White帶隊下，intrinsic團隊將要通過AI技術改變如今的工業(yè)機器人。
X公司副總裁Wendy Tan White
簡而言之，「讓機器人技術民主化」。
訓練讓機器人變得更聰明的AI
由于可以快速、精準并且不用停歇地在工廠中執(zhí)行那些繁重且重復的體力勞動，工業(yè)機器人的出現(xiàn)可以說改變了如今的工業(yè)生產(chǎn)的面貌。
它讓「無人工廠」成為了可能，也為我們能夠開上更便宜的汽車做出了巨大貢獻。
但是自工業(yè)機器人誕生至今，它們都只會機械地進行重復性勞動，如果部署到一個新的生產(chǎn)環(huán)境中，他們立刻蒙圈。
工程師需要花費數(shù)百個小時進行編程和調試之后，它們才能夠正式上崗。
這就意味著高昂的時間和人力成本。所以對于一些中小公司想要實現(xiàn)柔性化生產(chǎn)，部署工業(yè)機器人是一筆非常不劃算的買賣。
不僅如此，由于缺少傳感裝置，傳統(tǒng)的機械手臂如果還無法諸如執(zhí)行插插頭或者組裝家具之類在人類看起來十分簡單的工作。
用AI訓練機器人，與自動駕駛有異曲同工之妙：首先需要對外界環(huán)境進準確的識別，隨后通過深度學習訓練讓它們學會分辨周邊環(huán)境物體的類型。
隨后再根據(jù)任務目標進行線路規(guī)劃、力度控制等決策工作。
intrinsic的首個項目，就是讓機械手學會了插插座。
比如下方的例子，僅僅通過兩個小時的訓練，機械手就學會了一項高端技能：插USB插頭。
人類看起來當然容易，但是對于機械臂而言，它需要先分辨出USB插頭的種類，然后再把它插入正確的插座上。
之前要讓一個機械手學會這樣的工作，需要訓練上百個小時。
通過深度學習和強化學習訓練，這類型的機器人可以快速適應新的任務。比如在另一個示例中，兩個intrinsic的機器人學會了相互協(xié)作，高效地拼裝家具。
通過在機器人和生產(chǎn)環(huán)境中布置的各類傳感器，intrinsic發(fā)明的機器人可以快速感知并適應新的環(huán)境。
對于工程師而言，他們未來無需再學習復雜的PLC編程，而將更多的注意力放在機械加工流程和工藝上來改善生產(chǎn)。
另外一個比較厲害的項目，則是intrinsic與瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工學院合作打造的這個「四臺機器人協(xié)作搭房子」的項目。
四個機械臂需要在場地中同時完成一個房頂?shù)慕M裝、定位以及涂膠的工作?？梢钥闯鰜?，這四個機械臂工作得十分默契了。
如今intrinsic正在大舉招人，AI、機器人專家、軟件工程師，只要與他們三觀相符，來者不拒。
神秘的X公司
Alphabet旗下的X Development可能是當前最為神秘的公司。
它的前身是谷歌在2010年創(chuàng)辦的GoogleX。在2015年谷歌重組成為Alphabet之后，GoogleX正式獨立，成為與Google平行的，Alphabet旗下的子公司。
X的主要目的并不是盈利，而是致力于改變世界。
「我們通過發(fā)明最前沿的技術，來解決世界上最困難的問題」。
因此X公司進行的許多秘密研發(fā)的項目經(jīng)常會讓人摸不到頭腦，但也孵化出不少在前瞻技術上一鳴驚人的公司。
比如X公司曾經(jīng)做過一個名為Loon的項目。中國人聽起來會聯(lián)想到雄偉的龍，而Loon事實上取自單詞balloon。
沒錯，它的主業(yè)就是做氣球。
Loon項目的計劃是通過在平流層放氣球作為接入互聯(lián)網(wǎng)的路由器，來讓互聯(lián)網(wǎng)走向世界各地。
愿望很美好，但是相比SpaceX做的星鏈，感覺多少差了點意思。
所以Loon項目雖然在2018年孵化成功，但是在今年1月由于進展不順正式關張。
X還發(fā)明了至今被許多人吐槽的Google Glass。
不過除了做氣球和眼鏡之外，X也有不少成功的孵化案例。
比如研發(fā)了讓眾多安卓陣營廠商得以與Apple Watch分庭抗禮的Wear OS：
還比如如今自動駕駛界的老大Waymo。
Waymo在2015年由谷歌天才工程師Sebastian Thrun領導，集結了當時自動駕駛界幾乎所有的精英。
雖然近期Waymo的發(fā)展之路并不算順利，但是不容否認的是，Waymo現(xiàn)在仍然是業(yè)內頂尖的自動駕駛技術公司。擁有著最長的測試里程，以及最為可靠的測試成績。
X項目孵化的最成功的案例，則是如今在AI界風生水起的谷歌大腦。在Jeff Dean、 Geoffrey Hinton和吳恩達的帶領下，谷歌大腦先后做出了谷歌翻譯、TensorFlow等影響業(yè)界的項目。
谷歌的「登月大隊長」Astro Teller 曾經(jīng)說過，「谷歌大腦一個項目的收益就足以讓X項目值回票價了」。
所以，其他項目，盡管燒錢吧！
intrinsic將會讓更多「更聰明」的機器人走入工業(yè)生產(chǎn)，這一方面讓之前人力密集的產(chǎn)業(yè)有望進一步提升效率降低成本，另一方面，也意味著越來越多的低端工作再也不適合人類了。
對此，你怎么看？
