ROOBO雷宇:AI职责在于缩短用户获得服务路径

作者:TG 来源: ZNDS资讯 2018-10-24 13:04 阅读(

  RT-Thread于10月18日在北京召开主题为“开发,从未如此简单”的新品发布会,推出新一代 RT-Thread 4.0 版本 IoT OS,同时公布了其在开发者生态社区和合作伙伴拓展方面取得的丰硕成果。ROOBO与RT-Thread合作由来已久,此次发布会RT-Thread特邀ROOBO CTO雷宇出席并发表了以“人工智能平台在物联网的探索与应用”为主题的演讲。

ROOBO雷宇:AI职责在于缩短用户获得服务路径
  ROOBO CTO 雷宇

  以下为会议演讲速记:

  行业标准化是推动物联网发展的重要因素

  大家上午好!

  人工智能和物联网之间有什么关系?我认为物联网主要是?解决连接的问题,这是第一个阶段。我们现在在做一件重要的事情,就是把第一阶段的物联网发展渐渐往?人工智能、往更多的感知技术上转变,这是物联网发展的第二阶段。

  在IO输入输出方面,我们倾向于应用语音图像这一类更自然的交互手段。同时,我们希望把更多的内容和服务,赋予传统设备、新的设备。

  物联网和互联网的本质区别在哪里?物联网的话,比如说你做一设备,把它放在摩拜单车里,它产生的价值是一个工具性的价值,它不是一种服务和内容性的价值。

  我们想在众多的互联网设备里找到具备深度内容特点的设备,它能够被赋予更多交互和内容。在探索过程中,我们发现三个问题。第一个问题就是硬件的标准化的问题。未来的智能设备,它不像现在的电脑、手机,它是一种标准化的东西。只有硬件方案或硬件模组的标准化,才能推动它的发展。

  第二就是交互在哪里。现在物联网交互大多是通过APP实现,物联网本身其实没有交互。那么真正的智能设备它的交互是什么?手机时代,安卓、IOS它之所以能够成功,是因为它在交互上是有突破的,因此才能够被终端用户所接受。那未来物联网智能设备的突破口在哪里?

  第三点,这个应用开发平台到底是什么??当年Andy Rubin(安迪·鲁宾)为什么坚持一定要把VM装到一个这么小的设备里去,那个时候是被很多人诟病的,说这个算力这么低,怎么可能把一个VM放进去。但是Andy Rubin仍然坚持说,只有更多的开发者进来一起开发,有更多的应用才有更多的功能,才会有更多的资源,才能让用户去买单,有了用户买单才能反向的把这个市场做大,反向市场做大之后算力才会提升。这个世界上没有哪个芯片公司会说我先投十个亿把这个市场做大,我告诉你没有。

  这是智能网络、智能终端必须要解决的三个根本问题。基于行业背景,我们推出了ROS.AI人工智能平台,平台主要分为硬件、系统以及软件三个层面。在硬件层面,我们向行业推出了一些标准模组,包含麦克风阵列等等。再下面则是系统层,比如Linux、Android、RTOS。我们向客户提供这类标准化的方案,帮助他们去做一些不同形状、不同定义、不同成本的智能交互设备。

ROOBO雷宇:AI职责在于缩短用户获得服务路径

  在软件层,我们主要和RT-Thread?这类优秀的公司合作,因为我们本身专业领域并不在这里,我们主要解决的是交互问题和应用开发问题。我们把所有的引擎囊括在开发平台上。

  人工智能加现实应用场景才具备价值

  ROOBO其实始于机器人。我们不想闭门造车,而?智能机器人又是人工智能平台的最佳载体,所以我们推出了布丁系列产品。布丁系列在市场上的反馈相当不错,但更重要的是它承载了ROS.AI系统。ROS.AI在智能家居方面也已经有了实际应用案例。我们为业内知名的家电厂商提供标准模组和整套ROS.AI解决方案,帮助客户解决存量设备以及新设备智能化的问题。

ROOBO雷宇:AI职责在于缩短用户获得服务路径

  在智能车载方面,我们和吉利,长城,威马,奔驰等汽车品牌达成了合作,主要提供一些人机交互套件,以及云端的解决方案。

  在落地过程中,我们需要具体解决哪些问题?首先我们要解决前端的声音。语音识别有一个很重要技术要点就是前端的信号处理技术。也就是说耳朵这个事情我们一定要做好,耳朵做不好的话,语音识别是达不到99分的。

  结合ROOBO多年从事机器人和智能家居语音交互产品的研发、设计和生产经验,我们与微软在今年五月合作推出了微软认知服务开发者套件,包含麦克风阵列等等硬件参考设计是由ROOBO完成的。

  左边这个是他们今年推出的智能会议系统。这个智能会议系统我认为是下一代人机交互技术的典型案例。现在所谓的人机交互还是单人对单人的,其实人类不是这样的,我们真正的通路是多路的。现实情况是可以有N个人跟我对话,我们可以选择听哪一个不听哪一个,或者说反馈哪一个不反馈哪一个,我们想真正解决复杂环境下的人机交互问题。这个会议系统上面是一个Camera,下面是一个麦阵。在开会的时候,系统可以把每一个人的声音记录下来形成会议记录和会议摘要。

  我们的设备基本上都是in house的,为了读懂这个场景,我们对人的属性、场景属性都有大量的数据沉淀,从而帮助平台上的设备读懂特定场景,读懂用户的命令。比如我们给家电厂商提供了图像模组后,在一些大的场景环境或者大家庭里,设备能够自主去感知人多还是人少,是老年人还是儿童,从而实现绿色空调、健康空调这一功能属性。

  单纯的AI是没有用户去买的。如果人工智能加上一个现实的应用场景,让这个场景更具有温度,让这个场景更具有价值,这样才有意义。另外,客户对于平台安全性和反应速度有着相当高的要求,特别是一些工业场景。因此我们大多数的引擎没有放在云端,而是在设备终端运行,这其实是一种边缘计算。

  这样的好处一是反应速度快,二是说我不需要把原始数据放到后台去传,语音数据也是同理。智能家电对于这个问题可能更敏感些,因此我们为之类客户几乎都是提供了离线和在线相结合的方案。

  AI的职责就是缩短用户获得服务的路径

  在理解用户的意图之后,我们需要把更多的内容和服务给到用户。我们刚才提到的几个领域里的客户,他会告诉你,没有用户会直接说去买AI。用户会觉得的AI+的体验会不会更好?确实会更好。比如说像开车的时候,你真的不用用手去点,对吧?听歌你买的不是一个简单的FM,不是一个radio,你可能买到的是一个DJ,他不但更懂你,它可以更理解你。

  AI的职责就是缩短用户获得服务的路径。所以说我们在内容这一块介绍得比较多,特别是像娱乐教育和生活服务类,我们其实都有对接。

  国内物联网设备未来的发展方向是什么?包括我们自己也在做AI低成本方案。我们做的量比较大的方案是故事机。你会发觉第一代的故事机非常简单,而现在客户的需求希望能够运用上云端,这样设备资源就得到了一个巨大的提升,这是第一个需求。

  第二需求就是你能不能让我也能够用语音去点播,甚至于说能不能给我加上APP、微信通讯功能,当家长不在家的时候,孩子可以通过这些功能给家长留言、沟通。其实这种想法我觉得是很正常的,但是在做的过程中我们发现挑战特别大,因为这个系统本身并不是为了这些功能而生的,它更多的是系统控制方面的。我们当时做了很多优化,包含我们模型DNN也放不上去,只能用传统技术去做。这件事情过后,我们发觉其实应该和行业优秀的公司去合作,因为我们自己是一股力量,汇集其他公司优秀的能力,那我就可以同时做两件事情。

  第一件事情,我们为合作伙伴的模块提更多的能力,而他们自己解决WiFi问题,解决NB-IOT的问题等。第二件事,我们也有自己的开发者,我们没有to D,我们是to B。因为我在平台上面做应用,永远是做不完的。所以ROS.AI是一个非常大的一个开发平台,开发者有一套账号,他在上面可以去做形式化编程的东西,我们称之为BOT能力。开发者实际上是是多层的,它并不只有操作系统开发,因为未来设备就像刚才提到的边缘计算和云端计算,边缘应用和云端应用,它其实界限是越来越不清晰了。

  所以说其实因为对用户而言,他要的是几乎所有的服务都在云端。所以我们也想通过跟RT-Thread的合作,去吸引更多的开发者,然后去熟悉整个从底层到上层的整体开发的模式,因为只有这样才能保证它的流畅性。

  我举个例子,比如说你作为开发者或者厂商,会发觉只解决一个技术问题,离客户想要的还是差太远了,实际上这个问题必须统一考虑、统一整合。比如在智能驾驶领域,我们首先要解决声音的信号处理问题,解决唤醒问题,解决识别问题,解决语义理解问题,然后你要纠错要改写,并且将知识图谱一一点亮。我们设计产品的初衷在于让用户更方便更快捷地获得服务,这是一个永恒不变的课题。但是开发者要做的事情并没有减少。也就是说如果系统和开发者做的事情越多,那么用户要做的事情就越少。只有像我们这种平台公司和开发者充分地配合,让开发者充分地融入到整个链条中来,这个事情才能做好。

  未来,我们希望能够跟更多像RT-Thread这样的优秀公司,以及更多的生态企业一起在万物互联的时代里把市场做得越来越大,谢谢大家。

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