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行業新聞
“互聯網+”時代下如何布局機器人教育?
2020-09-26 16:01:11

   1月26日,清華大學計算機系副教授徐華博士在由硅谷機器人教育品牌ROBOTERRA主辦的“2016機器人教育國際峰會”上做了主題為《互聯網+時代對機器人教育的幾點思考》精彩的分享。

以下為會上的精彩發言:

今天報告的題目是“互聯網+時代對機器人教育的幾點思考”。在談這個題目之前我想講一下什么是互聯網+,從這個角度切入然后再引出我們對機器人教育的幾點思考。

說到互聯網+我們必須回憶一下在中國大陸上移動互聯網發展的幾個重要的時間點:

(1)2010年我們國家發放3G牌照,可以稱之為移動互聯網的元年。

(2)2014年中國大陸地區手機上網人數首次超過PC機上網的人數,這時候大家上網的行為發生了巨大的變化。

(3)2015年華為在日本已經成功實施了在5G的移動互聯網上網的技術,也就標志著目前移動互聯網基礎設施已經基本上完善了。

移動互聯網和傳統互聯網有哪些區別呢?實際上可以用一句話就可以概括:移動互聯網帶給我們生活的改變,任何人、任何時間、任何地點都可以以多種方式上網,而傳統互聯網解決不了這個問題。

那么移動互聯網對于工業領域有哪些變化呢?早期我們經常提到的一個名詞就是麥斯系統,它可以控制從貨物的加工到進入工廠,整個生產線可以實現智能化,同時能夠把相關的數據也能夠收集過來。但是隨著移動互聯網的發展,我們的生產環節可以不僅僅局限在工廠制造領域,甚至可以把整個的產業鏈的上下游聚集在一起。這就是我們所提出的工業4.0的概念,利用工業上下游的信息以及大數據,支持我們來開展有關智能工業和智能制造的一些工作。使用工業的機器人和工業的生產制造設備來協同我們開展工作,讓整個工廠的效率達到最大化。

機器人行業爆發的一年

2013年在互聯網領域又出現了一個比較重要的事情,有一家比較大的公司收購了九家機器人公司,那家大的公司就是谷歌,從那以后機器人就火起來了。這九家機器人公司分別是:

-機器人核心技術

Holomni:機械加速系統(機器人本體)

IndustrialPerception:引領未來的機器人視覺技術(機器人感知)

DeepMind:通用學習算法(機器人思考)

-工業機器人

MekaRobotics:設計能夠與人協作的機器人(人機協同系統)

RedwoodRobotics:強壯、便宜的機器人手臂(工業機器人)

-服務機器人

Autofuss:自動動畫和機器人領域(影視傳媒領域)

Bot&Dolly:為好萊塢提供自動化機器人(影視傳媒領域)

-特種機器人

Schaft:救援機器人(民用防災減災)

BostonDynamics:為美國軍方生產機器人大狗(軍用機器人)

現在,應用于工業上的機器人都屬于非智能的機器人,下一代我們通過移動互聯網積累的大量數據,機器人可以獲得大量的具有環境感知的信息,使它可以進行感知。仿人形的機器人正在向智能化的方向發展,能夠跟人實現簡單的對話等交互。如果這個人用機器人真的擁有人的情感的時候,會有很大的想象空間的。

其實去年中國出現了大概一千多家的機器人公司,我們也看到了很多機器人的項目。但我們認為智能機器人最核心的一項技術是機器人能夠實現自主的控制,也就是說它具有對環境感知的能力。人們對真正做智能機器人產品的實際上有很多誤區,大家并不明白機器人真正的要素是什么。比如:騰訊公司出的小Q機器人,實際上沒有任何機器人的特性。

對于國內機器人領域下一步的發展,我們認為有幾個比較重要的方向和要素:

第一、不同應用情境下的智能機器人,特別是垂直細分領域。比如說我們要做陪伴兒童的機器人,可以把它定位為三歲以上的智能機器人,三到五歲的。因為三歲是一個非常重要的分界線,這一個年齡段的兒童具備了語言的交互能力,這樣對機器人技術上要求就比較高了。而三歲以下陪伴機器人的定位就非常簡單了,只要能夠解放大人,最大程度的占用小孩的時間就可以。讓機器人能夠跟著小孩做游戲,做簡單的交互,從現在的技術上來講實現是不難的。

第二、我們現在就是互聯網+機器人,作為一個C端的產品,從某種意義上來講它實際上是一個移動互聯網的入口。我們作為機器人的研發單位實際上要給后臺機器人提供優質的內容服務和功能升級。

第三、在中美教育體系下,學生的實際情況還是有差異的。我們如果籠統來概括:美國學生普遍有一種比較強的自學能力,自主開發能力。雖然中國學生的基礎扎實,但是自主開發能力,動手能力要差一些。正因為此,我們在機器人教育上要因材施教,進行不同類型的探討和差異化的教育。實際上中美教育體系下,老師的授課方式是不一樣的。美國老師可以說課堂基本上是隨意化的,重點強調的是課下的思考,獨立思考,實戰的東西非常多。而中國實際上的授課模式是中規中矩的,學生特別希望能在教師的指導下完成,這是中美教育體系下產生的差異。所以在尖子生的培養方面,我們希望要針對不同環節的教育來因材施教。

文章來源:ofweek機器人網


   1月26日,清華大學計算機系副教授徐華博士在由硅谷機器人教育品牌ROBOTERRA主辦的“2016機器人教育國際峰會”上做了主題為《互聯網+時代對機器人教育的幾點思考》精彩的分享。

以下為會上的精彩發言:

今天報告的題目是“互聯網+時代對機器人教育的幾點思考”。在談這個題目之前我想講一下什么是互聯網+,從這個角度切入然后再引出我們對機器人教育的幾點思考。

說到互聯網+我們必須回憶一下在中國大陸上移動互聯網發展的幾個重要的時間點:

(1)2010年我們國家發放3G牌照,可以稱之為移動互聯網的元年。

(2)2014年中國大陸地區手機上網人數首次超過PC機上網的人數,這時候大家上網的行為發生了巨大的變化。

(3)2015年華為在日本已經成功實施了在5G的移動互聯網上網的技術,也就標志著目前移動互聯網基礎設施已經基本上完善了。

移動互聯網和傳統互聯網有哪些區別呢?實際上可以用一句話就可以概括:移動互聯網帶給我們生活的改變,任何人、任何時間、任何地點都可以以多種方式上網,而傳統互聯網解決不了這個問題。

那么移動互聯網對于工業領域有哪些變化呢?早期我們經常提到的一個名詞就是麥斯系統,它可以控制從貨物的加工到進入工廠,整個生產線可以實現智能化,同時能夠把相關的數據也能夠收集過來。但是隨著移動互聯網的發展,我們的生產環節可以不僅僅局限在工廠制造領域,甚至可以把整個的產業鏈的上下游聚集在一起。這就是我們所提出的工業4.0的概念,利用工業上下游的信息以及大數據,支持我們來開展有關智能工業和智能制造的一些工作。使用工業的機器人和工業的生產制造設備來協同我們開展工作,讓整個工廠的效率達到最大化。

機器人行業爆發的一年

2013年在互聯網領域又出現了一個比較重要的事情,有一家比較大的公司收購了九家機器人公司,那家大的公司就是谷歌,從那以后機器人就火起來了。這九家機器人公司分別是:

-機器人核心技術

Holomni:機械加速系統(機器人本體)

IndustrialPerception:引領未來的機器人視覺技術(機器人感知)

DeepMind:通用學習算法(機器人思考)

-工業機器人

MekaRobotics:設計能夠與人協作的機器人(人機協同系統)

RedwoodRobotics:強壯、便宜的機器人手臂(工業機器人)

-服務機器人

Autofuss:自動動畫和機器人領域(影視傳媒領域)

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-特種機器人

Schaft:救援機器人(民用防災減災)

BostonDynamics:為美國軍方生產機器人大狗(軍用機器人)

現在,應用于工業上的機器人都屬于非智能的機器人,下一代我們通過移動互聯網積累的大量數據,機器人可以獲得大量的具有環境感知的信息,使它可以進行感知。仿人形的機器人正在向智能化的方向發展,能夠跟人實現簡單的對話等交互。如果這個人用機器人真的擁有人的情感的時候,會有很大的想象空間的。

其實去年中國出現了大概一千多家的機器人公司,我們也看到了很多機器人的項目。但我們認為智能機器人最核心的一項技術是機器人能夠實現自主的控制,也就是說它具有對環境感知的能力。人們對真正做智能機器人產品的實際上有很多誤區,大家并不明白機器人真正的要素是什么。比如:騰訊公司出的小Q機器人,實際上沒有任何機器人的特性。

對于國內機器人領域下一步的發展,我們認為有幾個比較重要的方向和要素:

第一、不同應用情境下的智能機器人,特別是垂直細分領域。比如說我們要做陪伴兒童的機器人,可以把它定位為三歲以上的智能機器人,三到五歲的。因為三歲是一個非常重要的分界線,這一個年齡段的兒童具備了語言的交互能力,這樣對機器人技術上要求就比較高了。而三歲以下陪伴機器人的定位就非常簡單了,只要能夠解放大人,最大程度的占用小孩的時間就可以。讓機器人能夠跟著小孩做游戲,做簡單的交互,從現在的技術上來講實現是不難的。

第二、我們現在就是互聯網+機器人,作為一個C端的產品,從某種意義上來講它實際上是一個移動互聯網的入口。我們作為機器人的研發單位實際上要給后臺機器人提供優質的內容服務和功能升級。

第三、在中美教育體系下,學生的實際情況還是有差異的。我們如果籠統來概括:美國學生普遍有一種比較強的自學能力,自主開發能力。雖然中國學生的基礎扎實,但是自主開發能力,動手能力要差一些。正因為此,我們在機器人教育上要因材施教,進行不同類型的探討和差異化的教育。實際上中美教育體系下,老師的授課方式是不一樣的。美國老師可以說課堂基本上是隨意化的,重點強調的是課下的思考,獨立思考,實戰的東西非常多。而中國實際上的授課模式是中規中矩的,學生特別希望能在教師的指導下完成,這是中美教育體系下產生的差異。所以在尖子生的培養方面,我們希望要針對不同環節的教育來因材施教。

文章來源:ofweek機器人網


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