當(dāng)驍龍芯片已經(jīng)占據(jù)了移動(dòng)市場(chǎng)上絕大多數(shù)高端智能手機(jī)后，高通正在試圖把旗下 的驍龍芯片推向新的平臺(tái)和領(lǐng)域。在今年 CES 上，高通推出了一款搭載驍龍 SoC 的飛行機(jī)器人——Snapdragon Cargo，通過(guò)利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，機(jī)器人上兩對(duì)不同焦距的攝像頭可以探測(cè)景深，從而讓 Cargo 感知它們所處的環(huán)境，實(shí)現(xiàn)在飛行中自動(dòng)躲避障礙物的功能。

　“我們比較前沿的研究部門認(rèn)為機(jī)器人和人工智能應(yīng)該是下一代工業(yè)發(fā)展浪潮的一個(gè)必然趨勢(shì)。”高通中國(guó)區(qū)研發(fā)總監(jiān)侯紀(jì)磊博士在接受我們的專訪時(shí)表示，高通之所以看重機(jī)器人及其相關(guān)領(lǐng)域，一方面是順應(yīng)行業(yè)發(fā)展潮流，另一個(gè)方面在于高通自身的技術(shù)積淀可以為移動(dòng)機(jī)器人的探索所用。

侯紀(jì)磊分析，之所以機(jī)器人領(lǐng)域能夠在最近五到十年迎來(lái)一個(gè)飛躍，正是受益于智能終端的發(fā)展，特別是處理器、傳感器、Wi-Fi、GPS 等模塊集成化程度的提高，使得過(guò)去無(wú)法承載的機(jī)器人在如今成為了可能。另一方面，計(jì)算能力的飛躍加之大數(shù)據(jù)的能力，使得機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練性得到大幅提高，傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)逐漸跨越到深度學(xué)習(xí)。

　　高通比較看重的是移動(dòng)機(jī)器人，比如 Snapdragon Cargo 這類的飛行機(jī)器人。“首先從用戶利益來(lái)講，包括工業(yè)、農(nóng)業(yè)的監(jiān)測(cè)以及流行的航拍，對(duì)拍照、攝像以及視頻的需求，還有對(duì)計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域表現(xiàn)出來(lái)的能力恰恰是高通可以發(fā)揮作用的一個(gè)方向。”

　Dragon Hawk 機(jī)器人(迷你 Snapdragon Cargo)

　　事實(shí)上，高通研發(fā)的機(jī)器人原則上都是基于驍龍芯片，并利用了芯片處理能力以及附帶的感知傳感器能力。比如 Snapdragon Cargo 利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，通過(guò)機(jī)器人上兩對(duì)不同焦距的攝像頭探測(cè)景深，從而讓 Cargo 感知它們所處的環(huán)境，實(shí)現(xiàn)三維建模，實(shí)現(xiàn)在飛行中自動(dòng)躲避障礙物的功能。“其實(shí)這后面計(jì)算的過(guò)程相當(dāng)復(fù)雜，需要每秒 30 幀或 60 幀的處理，這恰恰是我們的驍龍?zhí)幚砥靼l(fā)揮的重要作用。”

　　從更現(xiàn)實(shí)意義上看，高通希望最終復(fù)制驍龍芯片的成功，創(chuàng)造出一個(gè)基于移動(dòng)機(jī)器人方向的計(jì)算平臺(tái)。從而在將來(lái)為機(jī)器人 OEM 提供解決方案，幫助他們開發(fā)除了機(jī)器人本體之外的人工智能。

　　高通看好的另一個(gè)方向便是基于人工智能的服務(wù)機(jī)器人，比如 Snapdragon Rover 機(jī)器人，Rover 同樣圍繞驍龍芯片搭建，但它利用了高通腦啟發(fā)技術(shù) Zeroth，這項(xiàng)技術(shù)能夠模擬人類大腦和神經(jīng)系統(tǒng)，使得機(jī)器人能夠具備一定的學(xué)習(xí)能力，比如 Rover 機(jī)器人就可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)對(duì)物體的自動(dòng)識(shí)別、分類和收納。

　　Snapdragon Rover 機(jī)器人

    人工智能和深度學(xué)習(xí)是 Zeroth 技術(shù)的核心。侯紀(jì)磊博士指出，深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)里比較深入的模式，更多的是去模仿五六十年代人們所談?wù)摰纳窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)模式。“很多機(jī)器學(xué)習(xí)從節(jié)點(diǎn)的模式上講，一般有很多節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)之間是相互連接的，信息之間不斷地傳遞，通過(guò)多級(jí)的迭代可以達(dá)到一種收斂，給予一種最終信息的呈現(xiàn)。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)往往是一層的，頂多是兩層的，而這種深度學(xué)習(xí)可能會(huì)是多層的。每一層代表的信息意義也不一樣，但是恰恰是層數(shù)多了之后，建立知識(shí)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性和完備性也會(huì)更深入。”

　　在模糊硅片與生物系統(tǒng)界限的探索中，侯紀(jì)磊博士認(rèn)為最大的困難還在于對(duì)人類思維能力最終認(rèn)知上的理解。“我們內(nèi)部也經(jīng)常討論，即使你想去實(shí)現(xiàn)一個(gè)視覺功能，而今天的計(jì)算機(jī)所具備的能力還是差的很遠(yuǎn)很遠(yuǎn)，這是需要很長(zhǎng)很長(zhǎng)的時(shí)間才能實(shí)現(xiàn)的。要通過(guò)數(shù)字模式來(lái)實(shí)現(xiàn)人腦里面的模擬環(huán)境，這其中的復(fù)雜性應(yīng)該會(huì)是指數(shù)級(jí)的。。”

　　但這并不意味著人們對(duì)于機(jī)器人技術(shù)的推動(dòng)無(wú)計(jì)可施。正如侯紀(jì)磊博士所說(shuō)“利用腦啟發(fā)的方式即便是對(duì)某一局部的功能實(shí)現(xiàn)一定的能力，也是能夠?qū)ι鐣?huì)起到一些積極作用的。”他舉例說(shuō)視覺方向就是近期可以達(dá)到的領(lǐng)域，包括機(jī)器人對(duì)場(chǎng)景的判斷、物體的識(shí)別，比如判斷人的表情，對(duì)特征的提取等等。

　　在對(duì)人工智能的探索中，不乏技術(shù)消極論者的“危言”，包括 Elon Musk 和霍金都對(duì)人工智能領(lǐng)域的未來(lái)發(fā)出了“警告”，似乎當(dāng)人工智能發(fā)展到人類無(wú)法控制的程度，人們便離《終結(jié)者》中被機(jī)器人奴役的場(chǎng)景不遠(yuǎn)了。

　　侯紀(jì)磊博士沒(méi)有給出明確的觀點(diǎn)，但他認(rèn)為迄今為止人工智能的發(fā)展還是處于非常初級(jí)的階段，人們應(yīng)該把人工智能的正面作用與發(fā)展邏輯和社會(huì)性影響分開來(lái)看。

    “這就像我們小時(shí)候在談?wù)撊藢?duì)太空和宇宙的探索一樣。人類開始時(shí)對(duì)外星文明存在著一種憂慮。而人類并沒(méi)有因?yàn)閷?duì)外星文明的憂慮而停止對(duì)太空和宇宙探索的過(guò)程，反而恰恰是激發(fā)了我們對(duì)這方面科研、科技和對(duì)宇宙探索的追求。那么在人工智能的初期階段，更多的是人類懷著一種敬畏的心態(tài)，而不是停止腳步，通過(guò)在發(fā)展的過(guò)程中如何更加理性地面對(duì)技術(shù)方向的開發(fā)，進(jìn)而在這個(gè)過(guò)程中不斷地去迭代，讓我們知道什么是最正確的方向，什么是對(duì)人類將來(lái)最有益的方向。”