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艾利特机器人本年度规划主打战略！
（工博士汇编）
Q：据我们了解，艾利特推出人工智能+协作机器人这样一个概念，提出这个概念的初衷是什么？（工博士汇编）
A:目前国外协作机器人已经有一些产品，但是在我们对客户的走访过程中发现，只有安全功能的协作不能算真正的协作，要协作就要配合，要配合就要有智能，所以我们认为没有智能的协作机器人，它的应用范围受到了极大限制。同时，中国在人工智能方向的快速发展为我们这种机械臂企业进入该领域提供了信心，反过来我们也希望自己的努力能够为中国人工智能的发展贡献力量。
Q:你们把抓取的这套演示称为随机混杂物体抓取系统。那么随机物体是指的数据库里没有的物体吗？当艾利特机器人遇到数据库里没有的物体时是如何判断怎么抓取的呢？这种随机物体的应用场景可以举一个例子吗？
A:我们说的随机物体就是指数据库里没有的物体，如果有，那靠传统视觉就可以搞定了。我们的抓取系统的核心是比较流行的DNN，也就是深度神经网络。在训练神经网络时通过仿真方法从有限的实际样本中获得上百万的仿真样本，通过这些已有的，包括实际和仿真给出的样本，神经网络可以把这些样本累积起来，运用到一个新的没见过的物体上。我们做一次神经网络的训练，大概需要十几个小时，训练完毕以后，这样一个神经网络在面对没有见过的物体时，在目前主流硬件的配置下，在0.5秒内就会给出它认为*合理的抓取点。
应用场景很多，比如新的一种商品上架了，那就要它自己通过神经网络去判断*合理的抓取方法。也许新物体的首次抓取不成功，但是可以将这种物体抓取的效果反馈到网络中，从而下次抓取时提高成功率。目前绝大多数机器视觉的抓取基本上都是只能面对固定的形状、固定的样子的物体，种类有限并且一般都需要提前输入模型。我们这个演示完全不需要输入模型，欢迎大家拿自己的东西放上去抓，并试验抓取效果。我们在研发过程中也会经常给它一些奇形怪状的物体，然后看它会怎么反应，这成为研发过程中的一个乐趣了。
Q:你们的叠衣服的demo使用的是和随机抓取demo相同的技术吗？
A:两者使用的都是现在比较流行的人工智能技术，但是具体方法不同。叠衣服的demo更多使用的是强化学习技术，其原理更加类似人的学习过程，其优点是通用性更好，但是训练起来更加复杂。
Q:视觉是另外搭载的视觉，还是做到机械臂本体上的？
A:我们目前的协作机器人版本用的还是外部视觉，或者叫全局视觉，比如demo中用的是Xbox游戏机上的景深视觉传感器。我们下一个版本的协作机器人本体上会集成一个类似功能的传感器，可以有效提高整体识别精度、降低系统集成时的施工难度，完全摆脱目前方案中的框架式结构。毕竟不能在超市里到处装框架嘛。
在深度神经网络的实现上，目前也是用的外置的PC机+NVIDIA显卡，并且目前AI硬件技术的发展还无法做到足够小、足够节能从而可以装到协作机器人内部，但是我们相信随着AI硬件技术、特别是专用AI芯片的发展，这一目标不久即可实现。
Q:你们觉得这两个demo现在*有可能应用在哪个行业？
A:我们预想的**就是物流的行业，我们都看过京东、天猫以及其他物流企业满地的包裹，不止是箱子了，还有编织袋、衣服、文件等等，这些东西只靠传统视觉技术和吸盘是很难实现识别、抓取、分类的。而且我们认为*终要有一个具有手指的抓手，手毕竟还是模仿人，还是属于仿生的这一类，它应该是适应能力*强的。
第二个面向将来的电商，比如无人超市，现在的无人超市只能说没有售货员，我们设想的无人超市应该是顾客都不用进到超市。提前下完单以后，可以移动的协作机器人会自动去货架上抓取商品，等你到超市门口的时候，东西放在门口直接拿走就可以了。
第三个是服装相关行业，实际上这块已经有若干客户在接触，他们对叠衣服这个demo非常有兴趣，甚至是出乎意料和渴求已久的。我们也没有想到，本来是出于兴趣做的一个demo会引起这么大反响，当然也可能是我们的工程师的直觉比较敏锐。
第四个就是面向未来家庭的服务机器人，他不仅可以和你对话聊天，还能给你端茶送水、做饭洗衣。这两个demo代表了我们对这样一个场景的憧憬和努力。
Q:艾利特机器人目前的产品线有哪些？ 以及主打产品是哪款？
A:三大产品线，**个是传统的工业机器人控制系统和驱控一体单元。工业机器人控制器支持绝大多数工业机器人形态，并且支持多种伺服驱动器接口，功能上支持加加速度前瞻、动力学、拖动示教、碰撞检测、0成本关节和工具坐标标定、外部轴、过顶点NURBS样条、微段自适应速度控制、软PLC等等，并且具备焊接、码垛、冲压、打磨等多种工艺包。驱控一体单元支持6轴及以下、10公斤及以下的中小型工业机器人。这些都是在售的主打产品。
第二个是协作机器人整机及一体化关节。目前的7轴5公斤整机及其内部的一体化关节还是样机阶段，这个产品线会持续丰富完善，*终覆盖7轴及以下、10公斤及以下的多种规格整机，及350牛米及以下的多种关节规格。
第三个是人工智能及系统集成解决方案，这个方向目前还是主要应用在传统的制造业，但是正在向着服务业努力。
Q:如果要走向民用领域，成本上怎么控制？
A:我们的所有产品在设计整体方案时就很注重成本控制，比如我们的机器人控制器，基于嵌入式系统且全部软硬件自主设计，我们的协作机器人，除了减速机和电机也全部自主设计制造，并且尽量采用成熟的国产配件，成本基本上可以保证做到*低。
此外，我们非常注重体系结构上的优化，比如在机器视觉这个方向，我们比较倾向于使用复杂的算法来代替高精度的传感器，比如深度学习、强化学习的算法，这些算法现在是需要云端、需要具备显卡的PC机，但是计算技术还是在高速发展的，而且AI这个方向对计算的需求这么强劲，相信硬件的成本会快递下降，而高精度传感器的成本是相对稳定的。
Q:麻烦您再谈一下艾利特未来的规划和主打战略
A:我们在去年初做了个5年计划，按照计划，在2021年实现针对特定行业的智能工人，他能够想你所想，做你所做。至今快2年了，虽然公司发展迅速、产品线扩充较快，但基本是按照当初的规划在按部就班的执行。未来几年会继续加强协作机器人本体和控制系统方向的投入，虽然今天的demo很成功，但是我们还是会充分利用中国的产业链优势，坚持硬件，包括机械的自主设计和生产制造，并逐步进入海外市场。
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