认识使用人工智能和工人团队训练机器人的中国初创公司 AgiBot

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原文链接：https://www.wired.com/story/agibot-robots-manufacturing/

原文作者：Will Knight

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上海的人形机器人公司 AgiBot 设计了一种方法，让双臂机器人能够通过人类培训和在工厂生产线上的实际操作来学习制造任务。

该公司表示，其系统结合了远程操作和强化学习，目前正在一家名为龙旗科技（Longcheer Technology）的中国公司生产线上进行测试，该公司制造智能手机、VR 头显和其他电子产品。

AgiBot 的项目展示了更先进的人工智能如何开始改变工业机械的能力——这项创新可能会蔓延到中国及其他地区的新的制造领域。这一趋势可能会提高制造业生产力，并可能使得产品能够由更少的低薪工人制造。这可能会导致一些工作岗位消失，但也会创造新的工作岗位。

机器人在工厂中被广泛用于提升箱子和移动料箱等工作。但是，组装例如 iPhone 所涉及的工作需要灵巧性、精细的感知和适应性——这些都是机器人通常所缺乏的。虽然人工智能越来越多地被用来帮助机器人完成识别沿着传送带移动的物品并决定如何抓取它们等任务，但它还不能成为训练它们执行复杂操作的可靠工具。

AgiBot G2 在通过强化学习后的验证线上运行。

Courtesy of AgiBot

AgiBot 的代表 Yuheng Feng 表示，部署在龙旗工厂的机器人将测试设备中的组件取出，然后将其放置到生产线上——这类任务机器人可以处理，因为它不涉及精细操作或处理易弯曲或易碎的部件。

真正的关键在于 AgiBot 的算法能多有效地教会其机器人新的技巧。使用强化学习来教会机器人需要即兴发挥的任务，通常需要大量的训练数据，研究表明，这不能完全在模拟中完善。

AgiBot 通过让人类工人指导机器人完成任务来加快学习过程，这为其独立学习提供了基础。在共同创立 AgiBot 之前，首席科学家 Jianlan Luo 在加州大学伯克利分校（UC Berkeley）从事前沿研究，包括一个涉及机器人通过人类在环（human in the loop）的强化学习来获取技能的项目。该系统曾展示了包括将组件放置到主板上的任务。

Feng 表示，AgiBot 的学习软件名为“真实世界强化学习”（Real-World Reinforcement Learning），仅需大约十分钟即可训练机器人完成一项新任务。快速学习很重要，因为生产线从一周到下一周，甚至在同一生产运行期间都会经常变化，能够快速掌握新步骤的机器人可以与人类工人同步适应。

以这种方式训练机器人需要大量的人力投入。AgiBot 设有一个机器人学习中心，在那里他们会付钱让人类远程操作机器人，以帮助人工智能模型学习新技能。对此类机器人训练数据的需求正在增长，一些美国公司向印度等地的工作人员支付报酬，让他们进行作为训练数据的体力劳动。

卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）研究强化学习的机器人专家 Jeff Schneider 表示，AgiBot 正在使用前沿技术，应该能够以高可靠性实现任务自动化。Schneider 补充说，其他机器人公司很可能也在尝试将强化学习应用于制造任务。

AgiBot 是中国冉冉升起的新星之一，在中国，人工智能和机器人技术的结合正引起空前关注。该公司正在为各种类型的机器人开发人工智能模型，包括四处行走的人形机器人和固定在原地的机器人手臂。