在云端構(gòu)建未來 技術(shù)大咖達(dá)闥科技帶你領(lǐng)略人工智能終極智慧

人工智能（Artificial Intelligence-AI）亦稱機(jī)器智能，是指由人工制造出來的系統(tǒng)所表現(xiàn)出來的智慧。一般教材中的定義領(lǐng)域是“智能主體（intelligent agent）的研究與設(shè)計”,智能主體是指一個可以觀察周遭環(huán)境并作出行動以達(dá)致目標(biāo)的系統(tǒng)。約翰·麥卡錫（曾在1971年獲得圖靈獎。正是他在1955年的達(dá)特矛斯會議上提出了“人工智能”這個概念。）于1955年的定義是“制造智慧機(jī)器的科學(xué)與工程”.

云端智能--風(fēng)口中的藍(lán)海

云時代下，云端智能作為人工智能這個時代風(fēng)口中的藍(lán)海，一直是各大公司關(guān)注的核心點。根據(jù)Quid的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2015年，百度、谷歌、微軟、Facebook四家公司在人工智能的研發(fā)、交易和招聘上總計花費大約85億美金。

一方面科技巨頭激戰(zhàn)正酣，另一方面則是儲備嚴(yán)重不足，人才缺失已經(jīng)成為很多人工智能企業(yè)的“阿喀琉斯之踵”.現(xiàn)在，全球有千余家人工智能企業(yè)，覆蓋智能家居、智能云端、虛擬私人助手和智能機(jī)器人等十余個產(chǎn)業(yè)， 然而看似美好的人工智能創(chuàng)業(yè)熱的背后，卻是核心技術(shù)薄弱而導(dǎo)致的產(chǎn)業(yè)虛胖。人工智能作為一項高門檻的技術(shù)，對高級人才的依賴、高質(zhì)量大數(shù)據(jù)難以獲取、深度學(xué)習(xí)計算單元和計算集群的價格昂貴等因素，所以截至目前，能在這個風(fēng)口中獲利的企業(yè)并不多，但只要有技術(shù)和人才，脫穎而出其實是很簡單的問題，比如目前備受矚目的達(dá)闥科技有限公司（以下簡稱“達(dá)闥科技”）。

達(dá)闥科技是科技界傳奇人物黃曉慶先生于2015年成立，他在國內(nèi)率先提出了“云端智能”這一概念，還為人工智能打開一個新出口的同時將云端智能歸結(jié)為“云、網(wǎng)、端”的創(chuàng)新以及融合。除此之外，他堅持認(rèn)為云端智能的未來在“云端智能機(jī)器人”且非常專注這一領(lǐng)域。

云端智能機(jī)器人--下一次工業(yè)革命

達(dá)闥科技的黃曉慶認(rèn)為，不管是機(jī)器人還是物聯(lián)網(wǎng)，信息安全都是第一重要，黃曉慶認(rèn)為現(xiàn)在的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備含有潛在的安全問題，因此他要創(chuàng)造全世界最偉大的信息安全保障策略。云端智能機(jī)器人是未來一個非常重要的發(fā)展方向，通訊業(yè)和計算機(jī)產(chǎn)業(yè)，再加上機(jī)器人產(chǎn)業(yè)，三大工業(yè)的一個跨界的最終融合，代表了下一次的工業(yè)革命。

云端智能機(jī)器人的難度在于如何幫助人機(jī)更好的融合，相互協(xié)作產(chǎn)生更智能更自主的行為來幫助人類更好的生活、工作。云端機(jī)器人智慧HARI是通用型人機(jī)結(jié)合的云端機(jī)器人大腦，為機(jī)器人應(yīng)用提供場地學(xué)習(xí)與定位、路徑規(guī)劃與避障、人臉識別、物體識別、自然語言處理、大數(shù)據(jù)分析、基礎(chǔ)信息等多種通用服務(wù)。HARI通過深度學(xué)習(xí)的AI（Artificial Intelligence）解決機(jī)器人替代人從事大多數(shù)任務(wù)的應(yīng)用場景，再輔以HI（Human Intelligence）主動矯正AI智能和應(yīng)對異常情況下的應(yīng)用場景問題。HARI 通過HI的學(xué)習(xí)監(jiān)督，由機(jī)器智能進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，形成自我學(xué)習(xí)的過程，進(jìn)一步提升AI的處理能力。這樣，AI可用來大幅度降低運(yùn)營成本，HI可用來保障云端大腦的無差錯運(yùn)營，人機(jī)融合，相互協(xié)作。

超級云端智慧大腦--萬物互聯(lián)的生態(tài)鏈

未來是強(qiáng)人工智能為主導(dǎo)，擬人形態(tài)為輔。

HARI的架構(gòu)設(shè)計使得機(jī)器人之間知識共享的過程就是形成從機(jī)器人本體到云端，再從云端到機(jī)器人本體的信息流閉環(huán)。這樣一個知識共享過程，不僅存在同類機(jī)器人之間，而且可以存在于不同的機(jī)器人之間，甚至是無人機(jī)、自動駕駛汽車等各種智能設(shè)備之間，最終的成果就是構(gòu)建一個萬物互聯(lián)、萬物分享的“超級云端智慧大腦”.

云端機(jī)器人的安全--布局超級認(rèn)證方式

在目前，達(dá)闥科技構(gòu)建了移動手機(jī)端的安全操作系統(tǒng)，可以在里面部署很多企業(yè)級的安全應(yīng)用，從而夠保證它的網(wǎng)絡(luò)安全、保證云端服務(wù)有效的接入和認(rèn)證。達(dá)闥科技的終端都帶有虹膜認(rèn)證。因為指紋嚴(yán)格來說并不一定，密碼大概只有萬分之一的安全程度，指紋是十萬分之一，但是虹膜是一億分之一，高級別的虹膜是十億分之一。我們每個人的虹膜重復(fù)度是十億分之一，就是說十億個人里面才能找到第二個人虹膜是一樣的，但指紋是十萬分之一，能從十萬個人里面找到一個指紋完全一樣的。因為虹膜認(rèn)證是終極認(rèn)證。因此，達(dá)闥科技在安全認(rèn)證方面也大力推崇虹膜認(rèn)證對企業(yè)級的影響。達(dá)闥科技也希望以后機(jī)器人不要認(rèn)錯人，也需要機(jī)器人進(jìn)行虹膜認(rèn)證。

云端機(jī)器人智慧--布局未來三個階段

達(dá)闥科技未來規(guī)劃布局了三個階段，在第一個階段里，達(dá)闥科技更多聚焦在信息的溝通。第二個階段，達(dá)闥科技提出垂直領(lǐng)域，廣泛延伸。最終，第三個階段為通用服務(wù)機(jī)器人，通用服務(wù)型機(jī)器人從某種意義上來講在全球還有很多很重要的技術(shù)問題還沒有得到有效的解決。譬如波士頓動力做出了直立行走很棒的機(jī)器人，但是嚴(yán)格來說它還要經(jīng)過考驗，續(xù)航時間也很短。

HARI作為一個機(jī)器人的“智能大腦互聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)”,包含巨大的安全網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器核心數(shù)據(jù)，并承載眾多運(yùn)行在上面的機(jī)器人。這些運(yùn)行中的機(jī)器人每時每刻都在貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)，HARI中的AI能利用這些海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行持續(xù)的訓(xùn)練，最終形成機(jī)器知識再回饋共享給相關(guān)的其他機(jī)器人。因此，HARI架構(gòu)期待的愿景是隨著越來越多機(jī)器人接入，HARI的知識越來越豐富，智商也越來越高，相應(yīng)的每個機(jī)器人本體的知識和智商也同步獲得提升。知識共享不但能幫助機(jī)器人互相之間了解彼此的行為以及經(jīng)歷過的環(huán)境，還避免讓機(jī)器人一遍一遍的重復(fù)學(xué)習(xí)和解決相同的問題。例如在導(dǎo)盲機(jī)器人應(yīng)用中，一個導(dǎo)盲機(jī)器人在某段道路上掃描過的三維環(huán)境地圖（SLAM）會被存儲到云端，再從云端自動共享給其它的導(dǎo)盲機(jī)器人，而其它導(dǎo)盲機(jī)器人不再需要對同一道路去重新建模和構(gòu)建。在安保機(jī)器人應(yīng)用中，當(dāng)一個安保機(jī)器人下班（充電或者維護(hù)）后，其它安保機(jī)器人可以順利接替它，繼續(xù)執(zhí)行未完成的安保以及品質(zhì)巡檢任務(wù)。

最終，達(dá)闥科技希望更多的人與之合作去做機(jī)器人。在將來達(dá)闥科技會成為一個運(yùn)營商，使得整個機(jī)器人產(chǎn)業(yè)形成規(guī)模，建立標(biāo)準(zhǔn)的框架。

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