人工智能发展已逾六十载。虽然今年其成功成为科技领域的一大热点,但正如大家所知,人工智能在机器人行业的应用程度还远远未到深层。在这一现状下,国内不乏怀揣着“让人类生活变得更好”的行业先驱者在为此尽力耕耘。其中,赵京雷带领的阅面科技应该算得上颇具技术实力的初创团队之一。
瞄准底层算法让人类生活变得更好
阅面科技来自上海,是一家专注于人工智能算法研究、为企业和用户提供消费级智能机器视觉认知方案的提供商。赵京雷在创立阅面科技之前,是上海交大人工智能博士,先后在Wisenut任职算法负责人、在阿里北京担任算法研究中心负责人、高级算法专家,所以在人工智能算法研究方面积累了丰富的经验。
赵京雷认为,近几年智能硬件行业虽然迅猛发展,但朋友圈不时出现智能硬件“集体踏空”的言论。究其本质,是因为以前人工智能算法技术发展程度不够,硬件设备没有办法获取更高的智能能力。随着人工智能在深度学习的突破以及热度的持续上升,机器人行业将迎来下一个增长点。那么,这一新型行业如何才能发展得更好?与机器人能否拥有成熟的视觉感知、人机交互以及场景感知能力紧密相关。
“新的智能机器如果想要实现突击,底层的人工智能算法一定要做好。所以,阅面科技的成立就是为了解决这个问题,从而让人类生活变得更加美好。”赵京雷称。
依赖深度学习和大数据构建强大算法支撑
依托创始团队在计算机算法研究及机器人研究方面的丰富经验,阅面科技的定位在于,做一个围绕智能算法为核心的人工智能平台。
如何理解?
据赵京雷介绍,未来开发者可以通过这个平台更加容易地去接入人机交互、场景感知的技术。“阅面科技会提供人机交互和场景感知的行业解决方案。在软件方面,阅面科技基于其算法引擎提供一系列基础人工智能算法,来帮助硬件厂商获得人脸识别、手势识别、人体识别和追踪以及场景的识别和重建的服务;在硬件层面,我们会推出一系列硬件,打通整个视觉认知的产品闭环,从而能更好地解决成本、效率以及用户体验的问题。所以,最终是为企业或用户提供软硬件一体的视觉解决方案。”
阅面科技瞅准底层算法的完善对新的智能硬件平台实现突击的重要性这点,狠抓算法的构建。在深度学习技术和海量的数据基础之上,阅面科技构建了一项强大的算法支撑。这一算法主要能解决机器人的2个关键问题:
1.人机交互;
包括人体识别、人脸识别、手势识别等一些视觉上机器对人的基础理解能力。
2.场景感知;
包括场景识别、物体识别、视觉避障、室内导航等。
机器人一旦有了成熟的人机交互和场景感知的能力,就相当于有了一双智能的眼睛,整个行业必将得到快速的发展和洗牌,新的智能硬件平台将有望突击。
未来2-3年内将出现爆款机器人
谈及机器人产业目前的发展现状,赵京雷表示:“国内目前人工智能的研发团队也有很多,但是研发机器人最大的挑战在于人工算法的支撑上,也就是来源于像我们这样的核心算法模块提供商的技术是否成熟。就目前来看,机器人行业的技术和研发实力还不太够,未来还有一段路要走。”
细数过去十年中国互联网的发展,我们可以看到,每个行业的快速发展都离不开一个爆款产品的助推。如O2O行业里的饿了么、移动互联网里的iphone、打车软件里的滴滴等。
赵京雷预测,在未来2-3年内,儿童陪护机器人领域将出现一款爆款机器人。只有这样,机器人产业才能得到快速发展。
结语
人工智能发展到终极,应该是能最大限度地便利人类的生活。而这也正应了阅面科技创立的初衷:让人类生活变得更好。
最后,赵京雷表示,随着底层算法技术的提升,人工智能必将迎来大幅发展,同时也将给各行各业带来无限可能性。但是我们一直认为,在未来人工智能将成为一项基础设施,或者一项技术工具或技术服务。
上一篇:浙江平湖:80多个“机器换人”项目备案 投资22.15亿元
下一篇:【深度】64家三板企业角逐工业机器人领域 哪家将最终成王?
- Radio7751-WalkMan
- 工业用 5V DC 至 DC 单路输出电源
- Si3056PPT1-EVB,全球语音/数据直接访问安排
- EVAL-ADXL354CZ,用于评估 ADXL354 低噪声、低漂移、低功耗、3 轴 MEMS 加速度计的评估板
- AM9GH-2403SZ 3.3 Vout、9W 单路输出 DC-DC 转换器的典型应用
- LT8705AEFE 12V 输出转换器的典型应用接受 4V 至 80V 输入(最低启动电压为 5.5V)
- 使用 MaxLinear, Inc 的 SP7606ER-L 的参考设计
- LT6654BMPS6-5 升压型输出电流电压基准的典型应用
- OP213ESZ-REEL耳机放大器多媒体声音编解码器典型应用
- R_151_V10基于IPS2电机换向传感器的设计