作者 | Talk君
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在一个人类快要被机器狗赶尽杀绝的世界里，为了得到唯一的希望，你愿意付出什么？
这是影视剧《黑镜》第四季中《METALHEAD》中发生的故事，在那个荒诞的世界中，有一种名为“铁头”的机器狗，只要周围有任何风吹草动，它就会自动启动，并立即释放一颗包含近百粒追踪器的微型破片高爆雷，只需被射入一枚追踪器，不管目标逃到天涯海角，它都会追杀到底。
现如今，科幻作品中的情节出现在了现实生活中，上个月，纽约街头惊现一只正在巡逻执法的机器狗，这只名为“Digidog”的智能机器狗是波士顿动力公司最新的测试产品。
这个70磅重的机器狗配备了照明灯和摄像头，使警察可以“实时看到”其周围环境，此外，它还带有双向通讯功能。
“这只狗将拯救生命，保护人们，保护警察，这是我们的目标。”警局技术救援反应小组的弗兰克·迪贾科说道。
随着科技的发展，机器人的普及越来越广泛，从早期的工厂，到现在的餐厅、医院、商场，机器人的出现无疑更加方便了我们的生活。
今天talk君想跟大家分享一刻talks讲者、灵动科技Forward X 创始人兼CEO齐欧的演讲，未来的工作，机器人帮你一起完成。
一刻讲者
齐欧
灵动科技Forward X
创始人兼CEO
“机器人成为我们生活的一部分”
#文字有删减，建议观看视频
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，最后实现体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，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？他每类的工作哪些？在什么时候可以和人机协同，和机器协同，然后达到机器对人的一个生产力的提升，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，还做的是重复性的体力工作。这部分体力工作，当你的机器有足够的能力，机器人可以与人协同之后，是可以被机器人来去取代的。换句话说，这18%的劳动者，他们可以从事未来更高级的工作，在每年有接近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，在全球在10%左右。但很难想象其实在日本这个数字是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，机器人成为我们生活的一部分。
具体来看，很快介绍一下我们的产品，那么以刚才那个为假设，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，我们把这些无人的叉车也好，无人的物流机器人也好，一些无人的设备，能够真正的在场景中和人协同，来达到使更少的人完成更多的工作的目的。
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，已经在我们生活方方面面介入进来了。其实我们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的作用，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，它能够对这些物体做分类，并且做最终的理解，甚至它可以在识别知道人和人的不同，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这种深度信息。而只用普通的传感器，就像人一样。同样，有这些信息之后，我们会把机器和这种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，其实如果各位伙伴等一下散会，当你离开会场，走到酒店大堂的时候，其实你是不一定要去问人的，因为在你上来的时候，你构建了整体的空间的地图，并且你通过空间的特征点和空间的一些我们叫回环检测点，然后购进了你的定位的能力。今天这个能力在机器人身上已经可以了。
有了这些能力，以我们一个物流场景它能变成什么样？
在双11，无论你是在任何平台上，你定的任何的一个商品，它最终在敲门送货之前，它会有多次的物流上的一些搬运，仓储上的一些存货分拣，以及在不同的这样一个仓库中的一些流转。这些工作今天机器人已经在里头有足够的协同能力了。我们在2019年在相关的这种全球化项目中，实现了传感器的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、规律性的业务的一些数据的增长，物体的移动、物体的搬运，人机的一个直接的协同。并且我们由于机器可以24小时工作，在非常好的效率情况下，我们一个人可以当成1.85个人来产生效率的一个提升，并且其中70%的岗位在一个确定的环境里面，可以和人协同。
除了2B以外，给大家讲一讲，对每个人都可能有帮助的这样一个产品，这样一个你不用手去管理它的一个行李箱。
这个产品的创新是传统的行李箱，它其实就是一个容器了，我们把这样四颗摄像头放在拉杆的位置上，所以它差不多在一米的高度，可以每颗90度，四颗360度，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，把人的行走的下一个步态的一个定位，我们把预测算法放进去，所以这个机器人可以去预测人们下一步的行走的方向和角度。
然后它去以下一步行走的方向为角度为目标，做侧面的并行移动。其实在这里头我们也用到了今天自动驾驶里头常见的一些车道线，这种并行移动的这样一些算法，使这样一个机器人能够在你侧面，在你的视野之内，它能够完成在你旁边并行移动的这样一个功能。
这个创新首先是我们创新的一个品类，这个品类其实在全球来看过去都没有人把它做出来，并且我们有相关的一个全球的专利。并且很有趣，是我们这样一个产品，去年在北美做预售的时候，在两个月左右获得了1000万人民币的提前的收入，也获得了这样一个产品在全美的认可。
然后另外，其实大家都看到，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在它的全球AI实验室的首席科学家。LeCun先生，他在今年4月份，在纽约新世贸大厦的50层试用了我们产品，他也成为我们美国的早期的运营客户之一。他跟我们讲，他的CNN卷积神经网络在过去20年，就发明了20年，今天他真的看到一个可移动的机器人，用极小的嵌入式算力，能够实现这样神经网络的每秒120帧的运行，也超出他的想象。
这个产品不光是科学家喜欢，并且我们在2019年也参加了一些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。坦白说我不太熟fashion行业，那个女演员我不太熟，旁边那是我们的工程师，我比较认识。所以工程师拥有了人工智能这样的产品，也受到了这些明星的一个追捧。
总结一下，我们认为其实也回到点题，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这样一些复杂的传感器，嵌入式的算力，AI芯片，未来机器人会以什么样的时间、形态成为我们社会的一部分。我大胆做个预测，我觉得机器人它其实双足也好，形态也好，就是那种很类似人的形态的，其实是我们社会传播的热点。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，我和我们这个产品团队聊了一下，产品团队说，他自己说，他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社会中未来的的表现的能力？我们讨论之后，其实我们机器，又回到我们第一张片子，如果我们看全美18%的工作是重复性工作，我们相信其实整个亚洲这个比例会更大。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，使人去做这些有创造、有挑战，有这种职业乐趣的工作，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。
然后第二，这个机器人它一定会有视觉、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和人机这样一个协同的工作，到对人的一个全面的感知和理解的机前的工作和一步逐步的进入。
另外，我们认为这个行业未来其实很大可能，应该是一家中国企业来去做的。说来简单，就是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，就很难想象我每天堵车就两个时间，海淀堵车。早上8点半到10点，晚上8点半到10点半，办公室在保福寺桥附近。你拿开你的手机，你试试滴滴打车你能看到，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点以后就再也没有任何高峰了。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来去工作，这些积累其实都是一行一行代码，一个一个任务书，一个详细设计的完成，最终构成了整体的产品的组件、部件和整体的行业的快速发展，这个是人。
第三个坦白说，各位知道其实过去的三年，也是所谓硬科技也好，这种新科技也好，发展最快的三年在中国，无论是资本的力量，无论是这些政府的各方面的福祉，无论是这些相关的媒体对我们的认可，其实都促使这个行业在过去三年有了翻天覆地的变化。所以坦白说，今天很多技术很好的毕业生，他们有非常多的就业机会，其中一些真的以技术为最核心的战斗力的这样一个企业，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。所以在下一代的技术革新上，我们能每天感受到下一代的新科技，下一代的黑科技。