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自动驾驶和欧宝电竞机器人这两件「thing」小米究竟「擎天柱」在哪儿

来源:欧宝电竞 发布时间:2022-09-18热度:
欧宝电竞 作者 | 周友辉和周倩 编辑 | 吴锐 一想到乔的存在,他总会在发布会结束时说:“还有一件事……”然后带来真正最大的惊喜:iMac、iPod、MacBook Pro、iPhone 4。而雷军当之无愧被...

欧宝电竞作者 | 周友辉和周倩

编辑 | 吴锐

一想到乔的存在,他总会在发布会结束时说:“还有一件事……”然后带来真正最大的惊喜:iMac、iPod、MacBook Pro、iPhone 4。而雷军当之无愧被嘲笑为雷布斯。在一周前的小米秋季发布会上,他也来到了“一件事”的结尾:小米自动驾驶技术和人形机器人的演示。

欧宝电竞不过很多人认为机械人系统,雷布斯从现在开始应该更名为Leske,因为小米先后布局了自动驾驶和人形机器人的步伐,相似度比大洋彼岸的特斯拉还要高一点。两个月前,马斯克刚刚宣布特斯拉 Bot 原型机 Optimus Optimus Prime 将于 9 月底亮相,这让 A 股机器人公司一飞冲天。而这一次,雷军直接带着成品人形机器人“Cyber​​One铁大”——一个比较接地气的名字,在台前与铁大互动。

不过,自动驾驶演示并不是很亮眼。虽然已经实现了主动变道超车、无保护掉头、自动绕行停车、无人值守能量补充等功能,但仍存在许多未解决的问题:

Robotaxi典型的摄像头+激光雷达方案,如何解决机械激光雷达的高落地成本仍是未知数;在智能汽车路试示范区,又不是一次性的视频演示,无法看是否能在不安排的情况下使用。解决复杂城市路况的博弈问题...

欧宝电竞就像马斯克造完汽车想造火箭,雷军造完手机想造汽车和机器人一样,硬件巨头们一直在追求越来越大的“玩具”。自动驾驶和机器人这两个“多一点”机械人系统,小米的“多一点”在哪里?

一、无故障自动驾驶

从视频来看,小米公布的自动驾驶方案中规中矩,L2-L3级别左右。市场普遍的评价是,在官宣造车500天后,小米的自动驾驶成绩基本处于行业正常水平。

欧宝电竞先画重点。视频中至少有两辆测试车。从车身外观和内部结构来看,分别由比亚迪汉和宝马5系改装而来。共有三种测试场景:城市道路、高架和停车场;武汉智能网联开放道路场景测试 示范区完成测试,实现车路协同;停车场景测试在北京小米亦庄科技园进行,系统首先完成了对整个停车场结构的感知和记忆。

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(小米测试车在市区自动绕岛)

具体来说,感知解决方案是相机和激光雷达的结合。除了车身周围的ADAS摄像头,前后左右还有补盲激光雷达。屋顶上的主要激光雷达是Hesai Pandar128,这是一个机械雷达。

从机械雷达的选择来看,小米的自动驾驶方案很有可能首先应用在Robotaxi上。机械式激光雷达是目前Robotaxi常用的主要雷达配置,如文远知行、百度Apollo、小马智行等。

机械激光雷达的原理是360°旋转扫描,图像完整无拼接,从而赋予车辆高质量的感知数据,便于算法优化。但正是因为需要旋转,机械式雷达也很容易损坏,而且价格昂贵、组装复杂、不美观。蔚来、小鹏等家用品牌的ADAS均采用固态或半固态激光雷达。

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(禾赛Pandar128机械激光雷达)

值得一提的是,感知方案也是小米无法向特斯拉学习的部分。相信相机而不是人眼的马斯克更喜欢使用纯视觉解决方案。这得益于强大的研发能力和远超同行的庞大数据源。LiDAR 从物理角度对其进行了补充。它通过发射激光获取目标的位置和轮廓,通过快速3D建模还原路况信息,形成处理方案。

小米还展示了自动充电的想法。停车位旁边的充电机器人可以自动伸出机械臂给车辆充电。值得一提的是,移动充电机器人近期在一级市场形成了一个小热点。它解决的核心痛点是新能源汽车越来越多,充电桩基础设施跟不上。虽然看起来产品形态只是把充电桩放在了移动底盘上,但实际上要让电源、底盘和机械臂协同工作还存在一定的技术和先发壁垒,所以很多投资者都在寻找类似的东西目标。

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(小米自动就地停车和自动机械充电)

从这份投稿可以看出,投资和收购是小米补充技术课程、缩短与竞争对手差距的主要方式——

在激光雷达方面,上文提到的禾赛是国内机械雷达市场的龙头,为I-Mobile、文远知行、极光等公司供货。小米在去年 6 月参与和赛科技的 D 轮融资后,随后在 11 月追加投资 7000 万美元。

核心软件部分,去年8月,小米以5亿元全资收购了自动驾驶初创公司Deepmotion,创始团队成员也全部加入小米。神东科技产品涵盖高精度地图、多传感器融合感知模块、自主代客泊车AVP功能等。

事实上,早在去年小米汽车业务成立后,雷军资本的投资领域,包括小米集团、小米长江产业基金、顺为资本,几乎涵盖了智能汽车的整个上下游。除了以上两个领域,还包括芯片、自动驾驶系统、动力电池、OEM等。

据IT巨子不完全统计,2020年至今,小米在智能汽车和自动驾驶领域的投资已达54笔。

在密集投入的同时,小米自动驾驶团队的组建也在快速推进。去年6月,小米发布自动驾驶研发相关职位,一个月后,雷军在微博发布招聘广告,计划招聘500名自动驾驶技术人才。

也就是说,截至去年7月底,小米自动驾驶研发团队的建设还没有完成。基于此,估计小米的自动驾驶技术研发时间实际上可能不到一年。

这是典型的雷军/小米的打法——深入供应链,通过投资或收购获取行业核心技术,以最快的速度保存产品。

不过,小米的自动驾驶当然不仅仅是买买买。其多年来积累的AI能力,在很大程度上得到了重用,并沉淀在了自主研发的软硬件架构中。

雷军在当天的演讲中表示机械人系统,小米的自动驾驶团队已经超过500人,自动驾驶技术也得到了人工智能实验室、小爱团队、手机摄像头等多个协作团队的支持。部。小米自动驾驶负责人叶航军曾直接掌管小米AIoT的“神经中枢”:小爱。

二、真的让 Cyber​​One 大吃一惊

相比自动驾驶,发布会结束时向雷军献花并合影的Cyber​​One,更有老乔“多一件事”的惊喜。

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(铁大舞台)

Cyber​​One 身高 177 厘米,体重 52 公斤,由电机驱动。上半身采用近两年小型化方向的协作机器人技术积累,下半身结构模仿国外双足机器人公司Agility的Cassie产品,其研发灵感来自于一只鸵鸟。感知、交互等技术应用小爱的原始积累。

它的惊喜在于开发速度快,成本低。一位自称与研发团队关系密切的知乎用户@天儿提到,今年3月,Cyber​​One只有一对不完整的腿结构。一位机器人从业者告诉36氪,大家认为这次发布会顶多是“铁蛋(小米之前发布的机械狗)2号”,没想到小米直接做出了一个能工作的双足人形机器人。并把价格降到70万。

人形机器人研究员告诉36氪,腰和腿是人形机器人最大的难点。下肢发育4-5年是正常的,上肢只能使用一年。从四足机械狗到两足人形,最难的关键是保持平衡,这需要机械设计和软件算法的双重能力。

小米人形机器人项目负责人向迪云在接受媒体采访时表示,人形机器人的难度与铁蛋不在一个层次。“小米最终决定通过在智能制造方面的技术积累和之前的 Cyber​​Dog 机器狗项目,让下半身和上半身并行推进,(所以)项目进展得更快。”

人形关节也是难点之一。近年来,许多协作机器人公司一直在努力克服高密度扭矩关节,即以尽可能小的硬件重量实现更大的“力”。研究机构普遍认为,关节占完整仿人机器成本的三分之一到一半以上。

36氪从业内人士处获悉机械人系统,为了做好高密度扭力关节,小米在今年1月邀请了协作机器人公司珞石科技(一位早期投资人告诉36氪,珞石估值已达50亿元左右)原系统工程师任邦宇。在此之前,任鹏宇一直从事人形手臂的研发工作,洛氏也有自研减速机的相关技术积累。

Cyber​​One 的下肢结构与美国 Agility 公司的 Cassie 机器人非常相似。电机的展开位置和连杆的结构基本相似。Cassie机器人也是人形机器人,还是有一定出货量的。2021年将售出约40至60台,单价为25万美元。

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(敏捷机器人)

马斯克和莱斯克都深知,虽然“自动驾驶本质上是一个带轮子的半感知机器人”,但一个会走路、送花的人形机器人所带来的品牌知名度远不止自动驾驶的陈词滥调。从各个性能维度来看,小米铁大追击的大概率不是接近人类,而是其AI技术的抢眼落地。

在极其重要的动力系统方面,机器人的运动性能天花板——波士顿动力的阿特拉斯是液压驱动的,爆发力更强,可以跑、跳、翻筋斗;小米采用电机驱动,更容易控制,只要上电加编码器和减速器就可以移动,但电机的功率很难驱动大型人形机器人完成复杂的平衡行走。

波士顿动力 Mark Raibert 曾表示:“现阶段(2017 年)电机驱动机构的功率水平根本不足以满足实际机器人的性能要求。与电机最高水平之间仍有 20-30 倍的差距。”和液压系统。功率差距。

因此,小米想做的更像是在其“智能硬件生态系统”中,基于汽车和人形机器人类似的软硬件技术栈机械人系统,迭代上层软件、算法和系统架构。

在人机交互层面,Cyber​​One 可以感知 45 种人类语义情感,区分 85 种环境语义。这部分能力来自小爱的团队。据向迪云介绍,小爱团队很早就开始搭建情感训练模型和环境语音语义模型。该技术对软硬件平台要求较高,尚未向公众用户开放。它首先应用于 Cyber​​One。

另一方面,人形机器人也需要感知周围环境,通过算法做出决策并最终执行。其中,需要使用视觉识别算法、激光雷达算法、传感器融合技术、SLAM导航等一整套技术,将应用于自动驾驶、自主移动机器人(如扫地机器人)、手机拍照和增强现实。

一位关注自动驾驶的美元基金投资人告诉36氪,将自动驾驶技术翻译成机器人技术大概能实现20-30%的功能,这不是简单的抄袭和挪用,而是基于技术的借鉴。背后的原则。“就好像我们已经学会了数学书上的例题,掌握了解题的方法,所以更容易挑战更难的问题。”

但是,通用技术与具体产品之间仍有差距。“剩下的70%到80%还需要从机器人本身的特性和实际用途上进行改进。” 他说。

注:文中动画均来自公司官方视频

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