齐欧：未来的工作 机器人帮你一起完成

重复性的工作通过人机协同，未来有更多的机器人来介入，而人会去做这些有创造、有挑战、有职业乐趣的工作，这才是机器人进入我们生活的一个正确的方式。

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齐欧，灵动科技创始人&CEO，AI机器人领域难得的有原创技术突破和跨国商业成绩的创始人。他在算法研究、软件架构、产品设计、全球商业方面有超15年经验。曾任职于甲骨文全球7年，担任服务云计算产品线国家负责人，成功实现20亿美金收购的产品线在中国区的研发和商业拓展。曾任职于SAP全球5年，担任全球产品经理，主持SAP关键版本的产品开发，和行业落地。2003年全国机器人大赛冠军。北京航空航天大学，集成电路硕士。多篇全球专利和论文的作者。

未来的工作，我们要和机器人一起完成？重复性的工作可以由机器人来介入完成，人应该去做更有创造、有挑战、有职业乐趣的工作。而在这一过程中，人机将如何协同工作？机器人通过什么方式进入我们的生活？在@一刻talks，齐欧将分享他对行业的思考和预测。

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本期讲者：齐欧

关键词：改变生活的智能旅行箱

全文共 3350 字，阅读需要 19 分钟

今天乐于跟大家分享一下，我们做了三年视觉自主导航机器人方面的一些思考。我个人姓齐，整齐的齐，欧洲的欧。

在2016年的5月份，我们创立了这家企业，中文名叫灵动科技，以计算机视觉为主要传感器，最后实现机器人和人在具体的业务场景中效率的提升，以及在场景中实现多机协同，最终带来整体的生产力的提高。

说到生产力的提升，不妨跟大家分享这样一个数据。就是全美有多少个工作者？这些工作者每天在做什么？他每类的工作有哪些？什么时候可以人机协同，然后达到机器对人的生产力的提升，让更少的人可以完成更多的工作？

所以简单看一下结论，18%的全美体力劳动者，做的还是重复性的体力工作。当机器人有足够的能力可以与人协同之后，这部分体力工作是可以被机器人取代的。

换句话说，这18%的劳动者，他们未来可以从事更高级的工作，每年有接近1%的生产力的提升，就是以前100分钟的工作，第二年99分钟，第三天98分钟就可以被完成。

有一个数据就是，65岁以上的人口占全球人口的10%左右，很难想象在日本这个数字是27%，并且每年这个数据还会提升。所以当生产力不够了，机器就有机会成为我们生活的一部分。

具体来看，介绍一下我们的产品，以刚才那个为假设，我们是在做生产力机器人，目前在一个相对可完成的封闭的几万平米的空间内，把这些无人的叉车、无人的物流机器人、无人的设备，能够真正地在场景中和人协同，来达到使更少的人完成更多工作的目的。

具体来看，如何做一个机器人企业？无非从三点来看，软件、硬件和产品的国际化定义。

具体到软件上来看，我们知道深度学习在过去五年的时间，已经介入到我们生活的方方面面了。在机器人方面我们会发现，机器人的视觉要能做什么？

第一机器人有我们叫视觉的这样一个场景的分割能力，它知道不同的空间有不同的有效作用，比如哪里是路，哪里是人，哪里是货架，哪里是叉车？同样它通过检测，通过追踪，能够对这些物体做分类，并且做最终的理解，甚至它可以识别人和人的不同，车和车的不同。

并且我们用了神经网络加单目测距的办法，能够使机器有视觉的深度信息，而只需用普通的传感器，就像人一样。同样，有这些信息之后，我们会把机器和深度学习结合在一起。一方面它可以通过机器人的移动，边移动边创造出一个场景的地图，并且做自己的定位。

这个很抽象，但我们想一想，其实各位伙伴等一下散会，当你离开会场，走到酒店大堂的时候，其实你不一定会去问人，因为你上来的时候，就构建了整体空间的地图，你通过空间的特征点和空间的我们叫回环检测点，构建了定位的能力。今天这个能力在机器人身上已经存在了。

有了这些能力，我们物流场景能变成什么样？

双11期间，你在任何平台上购买的任何一个商品，它最终在敲门送货之前，会有多次的物流上的搬运、仓储上的存货分拣、以及在不同的仓库中的流转。今天机器人在面对这些工作时，已经有足够的协同能力了。

我们在2019年相关的全球化项目中，实现了传感器全面的业务数据的捕捉，我能够理解环境的业务，用计算机视觉能够理解作业人员的行为，并且用整体的强化学习做作业流程的优化，整体预测未来节奏性的规律性的业务的数据增长、物体的移动、物体的搬运、人机的直接协同。

由于机器可以24小时工作，我们一个人可以当成1.85个人来提升效率，并且其中70%的岗位在确定的环境里面，可以和人协同。

除了企业用户以外，灵动科技推出了面向个人消费者的产品，OVIS侧面跟随行李箱，这是对每个人都可能有帮助的产品，这样你不用手去管理行李箱。它其实就是一个容器，我们把四个摄像头放在拉杆的位置上，它差不多是一米的高度，可以每个90度四个360度地对环境做每秒120帧的扫描，并且我们把对人的检测神经网络放进去，人的运动追踪放进去，把人行走的下一个步态的定位、把预测算法放进去，那这个机器人可以去预测人们下一步行走的方向和角度。它以下一步行走的方向为角度为目标做侧面的并行移动。

其实在这里我们也用到了今天自动驾驶里常见的车道线这种并行移动的算法，使一个机器人能够在你侧面，在你的视野之内，能够完成在你旁边并行移动的功能。

首先这是我们的品类的创新，这个品类在全球来看都没有人做出来，并且我们有相关的全球专利。很有趣，这样的产品去年在北美做预售的时候，两个月左右获得了1000万人民币的提前收入，也获得了全美的认可。

另外，其实大家可以看到，中间这个先生叫 LeCun，杨立昆，他是2019年图灵奖的获得者，他本人也是Facebook全球AI实验室的首席科学家。

LeCun先生今年4月份在纽约新世贸大厦50层试用了我们的产品，他也成为我们美国早期的运营客户之一。他跟我们讲，他的CNN卷积神经网络就发明了20年，今天他真的看到了一个可移动的机器人，用极小的嵌入式算力能够实现神经网络每秒120帧的运行，这超出他的想象。

这个产品不只是科学家喜欢，我们在2019年也参加了相关的比较有时尚意义的一些活动，这个是艾美奖，再来看艾美奖的颁奖现场。

其实我不太熟fashion行业，那个女演员我不太熟，旁边是我们的工程师。工程师拥有了人工智能这样的产品，也受到了这些明星的追捧。

总结一下，我们认为就是有了计算机视觉，有了强化学习，有了我们今天越来越多的一些复杂的传感器、嵌入式的算力、AI芯片，未来机器人会以什么样的形态成为我们社会的一部分？

我大胆做个预测，我觉得机器人那种很类似人的形态，其实是社会传播的热点。因为我们很难想象一个金属的家伙它可以在那翻跟头。但后来我又想了想，和我们产品团队聊了一下，产品团队说，我自己也不会翻跟头，但我依然可以从事99.9%的社会工作。所以翻跟头是不是一个机器人真正在未来社会中表现的能力？

回到我们第一条片子，如果全美18%的工作是重复性工作，我们相信其实整个亚洲比例会更大。而这部分重复性的工作通过人机协同，未来有更多的机器人来介入，而人会去做这些有创造、有挑战、有职业乐趣的工作，这才是机器人进入我们生活的一个正确的方式。这是我的第一个大胆的预测。

第二，机器人一定会有视觉、环境理解和感知的能力，所以它可以介入我们的生活。它可以自主移动，可以手眼协同，然后可以通过语音，可以通过视觉和人做互动，并且它在一个一个场景，从封闭空间到开放空间，然后从重复性的工作到有一点人机协同的工作，到对人的一个全面感知和理解的机前的工作，一步步进入。

另外，我们认为这个行业未来其实有很大可能，应该是一家中国企业来做的。说来简单，中国有美国人都很嫉妒的制造业供应链。

第二，我们有非常勤奋的工程师，我的办公室在海淀，很难想象我每天堵车就两个时间，早上8点到10点，晚上8点半到10点半，你拿你的手机，试试滴滴出行能看到，就那两个时间段海淀是最堵的。如果大家去波士顿出差的话，会发现波士顿晚上7点以后就没有任何高峰了。

所以考虑到勤劳勇敢的中国工程师，我们可以每周有若干天非常长的时间去工作，这些积累其实都是一行一行代码，一个一个任务书，一个一个详细设计的完成，最终构成了整体产品的组件，促成了整体行业的快速发展。

第三个，各位知道，所谓硬科技也好，新科技也好，其实过去的三年是发展最快的三年，在中国，无论是资本的力量，是政府各方面的福祉，无论是相关媒体对我们的认可，其实都促使这个行业在过去三年有了翻天覆地的变化。

所以，今天很多的技术很好的毕业生，他们有非常多就业机会，其中有一些以技术为最核心战斗力的企业可以去选择，也是这样一个环境的变迁，所以有制造业，有勤劳的工程师，有非常好的环境，在下一代的技术革新上，我们每天能感受到下一代的新科技，下一代的黑科技。