
【Howie 商業投資】工業機器人能否「仿生」?Google X 黑科技 Intrinsic 的挑戰

在一個軟硬體界線趨向模糊的時代裡,許多科技公司仰賴對 AI 與資料經濟的掌握度,逐步進軍機器人領域,吸引如 Amazon、Google、百度等公司投入研發。而 Intrinsic 是 Google 最隱密「X 計畫」的成果,這家從 Alphabet 拆分出來的子公司將自身定位為「射月工廠」,正式進軍工業機器人市場,在演算法的加持下,射月工廠或許真能改變當前工業機器人的樣貌。
回到黑科技的起源:神秘的 X 實驗室
幾乎所有的科技公司為了爭奪技術話語權都設有特殊單位。臉書的 AI 實驗室、微軟的全球研究院、阿里巴巴有阿里研究院、百度的百度研究院…,這些地方匯聚全球最頂尖的人才,研發最新的技術,讓公司在科技霸權爭奪戰中佔有一席之地。而 Google 的黑科技單位相當多元,除了 Google Research 外,另一支神秘的黑科技單位為 X 實驗室(Google X)。

與其他純研發人才組成的實驗室不同,X 實驗室由企業家、創投家、教授與研發人員組成,由創辦人 Sergey Brin 領導。由於 X 實驗室的目的為開發各種「能夠改變人類現有環境十倍以上的技術」,因此不在公司的正常編制內,不但沒有預算上限,也沒有限定技術研發領域。事實上,該實驗室的重大專案,如無人車、熱氣球網路接點、太空電梯與噴射背包的先進技術多半尚未投入實際應用,但透過開發過程中不斷累積人工神經網路與演算法的經驗,X 實驗室反而在基礎技術上越來越強,且對產業應用越來越了解,這也是 Intrinsic 最終誕生的原因。
Intrinsic 的主力產品:Everyday Robot
看準工業機器人 420 億美元的龐大市場,以及全球製造業逐漸集中在前十個國家的趨勢,Intrinsic 正打造適用於各類機器人的軟體平台,加強機器人智慧程度與擔負工作任務的種類,希望能讓單一機器人達到多用途、提高務範圍的目的。美國先進製造聯盟(Association for Advancing Automation)在今年 Q1 發現兩件事。第一,製造業在北美訂單數量大幅增加 19.6%;第二,機器人的使用原先集中在自動化工業手上,現在則延伸到零售、物流、醫療產業。

打造靈活的機器手臂、地上到處跑的無人搬運車是多半是我們對機器人的第一印象,但其實這些機器人有個問題:只能按照原先設定好的路徑行走,且許多只能直線固定角度轉彎。當前的機器人無法仿真人類的實際行為,如走到一半看到朋友,走向前打招呼並坐下來聊天。機器人缺乏同時結合視覺、聽覺、分析周遭環境並作出對應動作的能力,特別是對時間的掌握性,機器人無法分辨這一秒與下一秒做出同一行為可能造成的影響。Intrinsic 與 Google AI 團隊正聯手解決這個問題,運用機器學習中的仿生、聯合學習與強化學習,在機器人對環境的感知、導航與操作技能上進行更複雜的設計。
仿生技術的提升強化機器人能力的可能性
在技術面,以仿生技術訓練機器人的可行性似乎越來越高。人工智慧研究組織 Open AI 指出,仿生技術訓練機器人當前最大的挑戰是每個動作必須有相對應的資料與圖片,甚至每個動作的角度都必須被精細紀錄,模型才能在大量學習中逐漸模擬出真人的行為,即便如此,模型能處理的資料類型依舊有限,導致機器人的能力提升相對緩慢。現在,演算法的進步與生成式 AI 的興起讓模型可以處理更多種類資料,包含從單一照片中推測不同動作的角度,減少資料的處理量並提高模型學習能力,除 X 實驗室外,微軟、NVIDIA 等競爭對手都在強化機器人的能力。
大量挑戰仍在前方等待 Intrinsic 去突破
從 X 實驗室分拆出公司只是 Intrinsic 的第一步,強化工業機器人演算法的開發與相關軟體平台的佈建才是公司的最終核心,而這需要大量時間投入。同時,除面臨微軟、NVIDIA、AWS 等同業的挑戰,Intrinsic 同時還得應對自動化解決方案與四大機器人競爭對手的挑戰,洛克威爾、ABB、FANUC 也正在積極改良工業機器人的操作精密度,同時積極開發底層軟體技術,加上這些業者擁有相當高的市佔率,短期內要超越困難度極高,Intrinsic 究竟會以打造大量機器人來應對,或是轉而提供演算法與機器人平台,值得觀察。
責任編輯:Mia
核稿編輯:Anny