在寻找杀手级应用程序时，机器人公司应该关注计算机的惊人发展
作者：由尼古拉斯·科雷尔
自主机器人正在缓慢地出现。我们的生活中已经有了自动吸尘器，自动割草机，能闪烁和眨眼的玩具，还有即将推出的自动驾驶汽车。然而，一代又一代，我们一直在等待电影和电视节目中众所周知的机器人。取而代之的是，公司似乎与能够使用通用的，以人体解剖学为灵感的硬件来执行各种任务的机器人之间的距离越来越远。
尽管这些是我们一直在寻找的机器人，但是诸如Willow Garage的PR2或Rethink Robotics的Baxter之类的东西。建立一家机器人公司变的特别困难，将业务风险与技术风险混合在一起，趋势从销售机器人到销售实际服务，例如修剪草坪，提供出租车，履行零售订单或按磅采摘草莓。不幸的是，对于R2-D2和C-3PO的爱好者来说，这类商业模型强调的是专用于房间或冰箱大小的专用硬件，这些硬件针对一项非常特定的任务进行了优化，但并没有对通用机器人平台有所帮助。
实际上，我们在个人计算机（PC）行业中看到了非常相似的东西。在1950年代，即使计算机可以像整个房间一样大，并且只供少数选定的人使用，但公众已经对计算机的外观有了很好的了解。一个虚构的电脑长长的清单在此期间开始填充主流娱乐方式。在1962年 纽约时报 标题文章“ 掌上电脑来代替购物清单，” 有远见的科学家 约翰·莫齐利 表示，“没有理由假定男孩或女孩不能是个人计算机的主人。”
1968年，道格拉斯·恩格尔巴特（Douglas Engelbart）给了我们“ 所有演示的母亲 ”，在图形屏幕和鼠标上浏览超文本，以及仅几十年后才成为标准的其他想法。我们终于了解了所有这些内容，那么研究一下真正使计算革命起作用的因素，以了解机器人技术的真正作用以及下一步要做的事情可能会有所帮助。
计算机与机器人之间的相似之处
在1970年代，大型机被新兴的微型计算机，冰箱大小的设备所取代，其价格不到25,000美元（2019年为165,000美元）。这些计算机没有使用打孔卡，但是可以在Fortran和BASIC中编程，从而大大简化了创建潜在应用程序的难度。然而，在需要快速高效处理大量数据的应用中，微型计算机是否能够取代大型主机，更不用说进入每个客厅了。这与现在的机器人行业非常相似，那里的大型工厂机器人（大型机）自1960年代就已经存在 越来越多的协作机器人行业开始看到竞争，这些机器人可以安全地在人类旁边工作，并且易于安装和编程（微型计算机）。与上世纪70年代一样，这些设备达到的系统价格可与豪华车媲美，而应用非常有限，很难看到它们将如何成为消费产物。
但是，就像在计算机行业一样，成功的体系结构正在迅速被克隆，从而降低了价格，而对于如何构造或编程机械臂的全新方法正在不断涌现。手臂制造商也加入了自动推车，机器人抓手和传感器制造商的行列。这些组件可以组合在一起，为遵循IBM PC 模型的标准通用平台铺平了道路 ，该平台构建了一个功能强大的开放式体系结构，该体系结构尽可能地依赖于商品零件。
通用机器人系统由于类似的原因而没有成功，因为通用计算机（也称为“个人”）花了数十年的时间才出现。大型机是为每种应用程序定制的，而打字机变得越来越聪明，这之间并没有真正为通用计算机留出空间。的确，考虑到硬件成本和当今自动机器人的相对较少的功能，构建专用机器几乎总是比使协作移动机械手更智能的方法更聪明。
当前的例子是电子商务杂货充实。当前的趋势是将实体商店中未充分利用的部分留给微配送中心，该中心通过自动检索系统和（人工）拣选机将货物装在小箱子中。许多创业公司如Alert Innovation，Fabric，Ocado Technology，TakeOff Technologies和Tompkins Robotics，仅举几例，最近已经筹集了数亿美元的风险投资，以建立相当于大型机的机器人履行中心。这与机械手拣选器形成鲜明对比，后者会穿过过道进行补货并从货架上拣选。这样的机器人店员将更接近我们对通用机器人的愿景，但将需要大量自身副本，使拥挤的过道才能像微型仓库一样每小时生产数百个订单。尽管最终效率更高，但是零售业的利润率已经很低，因此该行业不太可能产生技术上的飞跃，而这正是我们需要让配备通道的友好C-3PO所需要的。
新兴公司最近筹集了数亿美元的风险投资，以建造等同于机器人履行中心的大型机。这与机械手捡取器形成对比，该机械手捡拾器穿过过道进行进货并从货架上拣货，并且更加接近我们对通用机器人的设想。
大型机也从底部受到攻击。对新数字技术的迷恋导致了爱好者运动，他们创造了通过邮购或在RadioShack出售的微型计算机。最初，许多小型公司通常以成套工具和木制外壳的形式出售数十台（最多数百台）设备。这种趋势最终以Apple II，Commodore PET和Tandy TRS-80 的形式出现了“ 1977 Trinity ”，完整的计算机的价格在2500美元（TRS）到5000美元（苹果）之间（以今天的美元计算）。这些原始计算机的主要应用是它们的可编程性（用BASIC语言编写），这使消费者能够“学习绘制生物节律，平衡支票账户甚至控制家庭环境”，这是苹果公司的原始广告。同样，也有大量的小工具可以探索机器人技术的不同方面，例如移动性，操纵性和娱乐性。
就像刚起步的个人计算行业一样，广告功能充其量只是真实交易的模型。如今，娱乐机器人技术的一个里程碑是最初的 索尼公司的Aibo，这是一种机器狗，其广告宣传着一条真狗具有许多特性，例如发展自己的个性，玩玩具以及与主人互动。该平台于1999年发布，并于2018年重新推出，在喜欢其可编程性的爱好者和学者中吸引了很多追随者，但可能只有极少数用户接受该设备作为宠物的替代品。
还存在无数的“自行组装机械臂”工具包。uArm 是比较成功的例子之一，它的售价约为800美元，并做广告来进行取放，组装，3D打印，激光雕刻以及听起来像是高价值应用的许多其他事情。使用机器人的引人入胜的视频，在受限的环境中实际执行这些操作，已经成功进行了两次众筹活动，并将机器人确立为成功的教育工具。
最后，存在一种平台，使业余程序员可以探索移动性，以构建可以巡逻您的房屋，交付物品或向其用户提供网真能力的机器人。一个例子就是《迷雾II》。就像原始的Apple II一样，硬件价格与可用应用程序的保真度之间仍然存在脱节。
对于计算机而言，这种中断随着 1979年从哈佛分离出来的第一个电子表格软件VisiCalc 的发明而开始消失， 并促使许多人购买了一台整个微型计算机来运行该程序。VisiCalc很快就加入了WordStar（文字处理应用程序），其售价接近2000美元。WordStar也会吸引许多人购买整个硬件，只是为了使用该软件。这两个程序是被称为“ 杀手级应用程序 ”的早期示例。
随着工厂自动化趋于成熟，用小型机能够带动周边和价格标签机器人可以自动执行许多操作任务，机器人产业第一带有图形用户界面，鼠标和特殊软件的计算机-1979年-5000美元以下类别的微型计算机开始崭露头角。
机器人杀手级应用
那么，机器人技术要像计算机一样继续发展需要什么呢？市场本身已经做好了提炼杀手级应用程序的可能性。风险投资家和客户都在推动那些制定了崇高目标的公司，以将其产物缩减为简单的价值主张。结果，始于相反两端的公司通常会相互汇聚以提供彼此非常相似的镜像，从而提供非常相似的自主推车，（箱）拣选，码垛，卸垛或分拣解决方案。这些公司中的每一个通常都为单个垂直行业提供单个应用程序，例如，垃圾箱收集衣服，运输仓库货物或按磅摘草莓。他们试图证明自己的特定技术有效，而又不会过于分散。
这些公司很少真正起飞。一个例子是 Kiva Systems，它变成了Amazon的物流机器人部门。Kiva和其他公司围绕着以知名用户需求为基础的声音价值主张。但是，由于这些解决方案非常专业，因此它们不可能产生任何规模的经济规模，而规模经济却无法像早期的计算机用户（为昂贵的小型计算机购买电子表格和文字处理器应用程序）所享受的那样。当这些功能变得可堆叠时，使这些机器人解决方案更加有趣的是。不仅可以使用相同的硬件来进行垃圾箱拣选，堆垛和运输，还可以结合使用这三种技能来对整个过程进行建模。
简单的机电一体化设备的组装是初创公司很少解决的一项技能，而历史上一直属于大型机技术的机器人拥有。组装机电部件的能力等同于其他任务，例如更换灯泡，更换遥控器中的电池或对诸如杠杆式意式咖啡机之类的机器进行保养。这些任务将涉及使用一台机器自动执行完整工作流程的情况，最终导致所有部门工业生产率的爆炸式增长。例如，从垃圾箱中拿起一件物品，将其放在机器人上，将其移动到其他地方，然后将其放置在架子或机器上，这一过程同样适用于制造环境，零售商店或某人的厨房。
西门子学习挑战的自主，基于视觉和基于力的组装。
图片：机器人材料公司
西门子机器人学习挑战赛的 自主，视觉和基于力的组装 。
即使上述许多应用程序成为可能，但如果没有添加能够提供“杀手级应用程序”价值的组件，要建立一个平台仍然非常困难 。有趣的示例是Rethink Robotics或Robot Operating System（ROS）。Rethink Robotics的Baxter和Sawyer机器人率先创造了出色的用户体验（例如1973年的Xerox Alto，确实是第一台PC），但其应用范围很难扩展到简单的拾放，码垛和码垛等领域。
搁翱厂率先开发了进程间通信软件，该软件可适应机器人的需求（多台计算机，不同的编程语言）以及机器人技术中软件模块化的想法，但是由于缺乏通用的硬件平台，因此尚未交付单个应用程序，例如用于导航，路径规划或抓取，其性能超出研究级的演示级别，一旦开发人员转向生产系统，也不会被丢弃。同时，越来越多的机器人设备（例如提供智能功能的机器人手臂或3顿感知系统）提供了无需中间计算机即可将它们连接在一起的其他方式，同时保持了对实时方面的紧密控制他们的硬件。
机器人材料GPR-1将MIR-100自主手推车与UR-5协作机器人臂，onRobot F / T传感器和机器人材料的SmartHand相结合，可进行开箱即用的移动组装，垃圾箱拣选，码垛和卸垛职位。
图片：机器人材料公司
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在我的公司Robotic Materials Inc.，我们已经取得了长足的发展，以识别一些应用程序，例如垃圾箱拣选和组装，通过将机器学习和优化与直观的用户界面相结合，只需单击即可配置它们。在这里，用户可以定义对象类别以及如何使用Web浏览器来掌握它们，然后在特定于机器人的图形编程语言中以一流对象的形式出现。我们也对汇编进行了此操作，从而允许用户通过简单地将适当的命令拖放在一起就可以堆叠基于感知的拾取和基于力的汇编原语 。
虽然这种方法可以回答价格在“微型计算机”范围内的机器人的杀手级应用程序的问题，但尚不清楚如何用低于5000美元的机器人来产生杀手级应用程序类型的价值。可能的答案有两个：首先，随着低成本武器，移动平台和娱乐设备的不断改进，最终将出现技术准备和用户创新的融合，例如Apple II和VisiCalc。例如，将Misty 变成家庭安全系统并不需要太多创新。将uArm放入低成本的分拣系统中；或类似Aibo的装置植入自闭症老人或儿童的治疗系统中。
其次，机器人及其组件必须变得非常便宜。确实，在很大程度上，由于摩尔定律，计算机的价格呈指数级下降，而计算能力呈指数级增长 。这一发展也帮助了机器人技术，由于我们能够实时处理大量图像和深度数据，因此使我们能够在移动性和操纵性方面取得突破，并且我们可以预期它将继续如此。
机器人有摩尔定律吗？
然而，人们可能会问，对于整个机器人（包括其所有电机和齿轮）而言，如何可能具有类似的动力学特性，以及机器人行业的“摩尔定律”是什么样的。在这里，有助于记住摩尔定律的持久化不是原因，而是PC革命的结果。的确，用于簿记，编辑和游戏的首批杀手级应用程序如此出色，以至于释放了巨大的消费者需求，一遍又一遍地超越了人们认为在物理上可行的基准。（我生动地记得在DSL出现之前，56 kbps是铜电话线的绝对最大数据速率。）
汽车工业深刻地证明了这些规模经济也适用于机电一体化。2020 Prius Prime是一个很好的例子，这是一种高度计算机化的插电式混合动力车，其价格仅为我公司GPR-1移动机械手的三分之一， 而复杂程度却更高，可使用电动机，内燃机，以及各种传感器和计算机。因此，一旦机器人技术在大众市场上具有类似的吸引力，就很可能生产出一种零售价格仅为现代汽车十分之一的移动机械手。鉴于这些机器人是方程式的一部分，可以积极地降低生产成本，因此这可能会以工业化历史上前所未有的速度发生。
因此，一旦机器人技术在大众市场上具有类似的吸引力，就很可能生产出一种零售价格仅为现代汽车十分之一的移动机械手。
还有一种驱动程序可以使机器人的功能成倍增长：云。通用机器人一旦学习了新技能或对其进行了编程，便可以与其他所有机器人共享它。在某个时候，买机器人的杂货店可能会假设它已经知道如何识别和处理商店中99％的零售商品。同样，制造商可以假设机器人可以搬运和组装惭肠惭补蝉迟别谤-颁补谤谤和惭颈蝉耻尘颈可以买到的所有物品。最后，家庭可以期望机器人知道宜家和陶器谷仓出售的每一种厨房用品。听起来像是一个劳动密集型的问题，但比起用汽车，叁轮车和雪地摩托等车辆为骋辞辞驳濒别街景视图收集镜头，它可能更易于管理。
机器人启动策略
在等待这两个趋势–更好，更好的应用程序和成本不断降低的硬件–融合时，我们作为一个社区，必须继续探索除移动性，垃圾箱拣选，码垛，卸垛和组装之外的典型机器人应用程序。我们还必须继续解决根本挑战，以使这些解决方案真正具有通用性和稳定性。
对于这两个问题，研究对个人计算机的开发至关重要的策略可能会有所帮助，这些策略同样适用于机器人技术：
从解决客户的问题开始。不幸的是，他们的问题几乎绝不是他们需要您的传感器，小部件或一段代码，而是已经花费他们钱或以其他方式对其产生负面影响的东西。示例：比起用叠础厂滨颁编写自己的解决方案，有更多的人在计算税金时有问题（并想购买痴颈蝉颈颁补濒肠）。
尽可能少地构建自己的硬件。您的业务模型应该比可以在硬件上获得利润的优势更强。为什么要冒险？示例：如果您可以编写最好的打字应用程序，使其值得为此购买一台计算机，那为什么还要构建自己的打字机呢？
如果您的目标是平台，请确保它带有杀手级应用程序，仅此一项就可以证明平台成本合理。示例：微型计算机公司来来往往，直到“ 1977 Trinity”与杀手级应用电子表格和文字处理器相交。结论：您也可以很幸运。
使用开放式架构，这将创建一个生态系统，其他人可以竞争创建更好的组件和外围设备，同时允许其他人将您的解决方案集成到其垂直设备中并与其他设备堆叠。示例：Apple II和IBM PC都是完全开放的体系结构，支持许多克隆，从而扩大了用户和开发人员的基础。
这是值得追求的。在大多数业务流程已经数字化的情况下，通用机器人将使我们能够填补移动性和操纵性方面的空白，以仅受可用资源和能量限制的水平提高生产率，这可能会创造乌托邦，在其中创造力将成为最终的乌托邦货币。也许我们甚至会得到搁2-顿2。
Nikolaus Correll是科罗拉多大学博尔德分校计算机科学副教授，主要研究移动操纵和其他机器人应用。 他是机器人材料公司的联合创始人兼首席技术官，该公司由美国国家科学基金会和美国国家标准与技术研究院通过其小型公司创新研究（SBIR）计划提供支持。
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