16支團隊收獲佳績，每個賽道精彩各異。
2020年7月8日-11日，由張江集團、優(yōu)必選科技、軟銀集團旗下軟銀機器人、Watson Build 創(chuàng)新中心、機器之心聯(lián)合組織的世界人工智能大會黑客松，首次以遠程和小規(guī)模線下結(jié)合的方式舉辦，作為大會期間唯一一場黑客松大賽，以別開生面的競賽形式和賽題吸引了來自全球頂級開發(fā)者同臺競技。經(jīng)過三天不舍晝夜激烈的角逐，三大賽道優(yōu)勝團隊終于出爐并在WAIC開發(fā)者日主單元上進行了頒獎，比賽共計16支團隊收獲佳績，最小年齡獲獎?wù)邽楦咭粚W生。
軟銀機器人集團首席商務(wù)官Sakata Dai
在開發(fā)者日主單元上，遠在日本的軟銀機器人集團首席商務(wù)官—Sakata Dai先生因疫情不能抵達現(xiàn)場,特別通過視頻向獲獎選手送來了祝福。
在頒獎現(xiàn)場，軟銀機器人中國總經(jīng)理邱靚女士為特等獎和一等獎選手頒獎，軟銀機器人中國銷售總監(jiān)符裔先生為二三等獎及AI+機器人未來英才獎獲獎選手頒獎。
軟銀機器人賽道頒獎環(huán)節(jié)
IBM 數(shù)字化平臺和開發(fā)者生態(tài)總監(jiān)倪鑫、六七八九集團COO，張江跨國企業(yè)聯(lián)合孵化平臺總經(jīng)理吳家康為 IBM Watson Build CallForCode 賽道獲獎團隊頒發(fā)了獎勵。
Watson Build賽道頒獎環(huán)節(jié)
為了鼓勵更多隊伍能夠充分參與人形機器人開發(fā)，優(yōu)必選科技的Walker仿真挑戰(zhàn)賽采用了遠程線上形式，吸引了全球34支頂級開發(fā)者隊伍踴躍參與。在頒獎典禮上，優(yōu)必選科技CTO熊友軍也在深圳給Walker賽道獲獎選手送上了祝福。
優(yōu)必選賽道頒獎環(huán)節(jié)
優(yōu)必選科技CTO熊友軍祝福獲獎選手
優(yōu)必選科技Walker仿真挑戰(zhàn)賽：走進未來，研發(fā)共創(chuàng)
基于“讓智能機器人走進千家萬戶”這一使命，2015年，優(yōu)必選科技正式立項開始研發(fā)大型仿人服務(wù)機器人。2019年Walker機器人與美國波士頓動力的Atlas、AgilityRobotics的Cassie、日本豐田的T-HR3s、本田的E2-DR共同入選“值得關(guān)注5大人形機器人”。
優(yōu)必選科技Walker機器人
本次比賽優(yōu)必選科技首開Walker核心模型及相關(guān)數(shù)據(jù)，面向全球開放報名，可謂人形機器人界的一大創(chuàng)舉，同時大大降低了大型仿人服務(wù)機器人的研發(fā)門檻。
在賽題的設(shè)置上，也是頗具用心，以智慧家庭為主題，6大場景15項任務(wù)難度遞進，全面考察選手運動控制、導航及視覺等多項人工智能及機器人技術(shù)的綜合運用。考慮到比賽周期較短，主辦方在賽題的難度分級上進行了充分考慮，使得參賽隊伍可以盡快的上手平臺的使用，完成一些初級的任務(wù)，同時富有余力的隊伍可以嘗試特別設(shè)置的挑戰(zhàn)任務(wù)，解決人形機器人在真實世界中遇到的技術(shù)難點。
附賽題介紹圖
具體到比賽任務(wù)來說，把Walker機器人放到實際場景中運行，本質(zhì)是要去解決三個方面的議題，即“我在哪里”、“我要干什么”、“我怎么干”，這三大議題就歸結(jié)到本次賽題所考察的的三大關(guān)鍵技術(shù)——定位導航、視覺、運動控制。
導航技術(shù)通過激光雷達、里程計、攝像頭、IMU等傳感器獲取環(huán)境和自身信息，建立環(huán)境地圖，確定機器人在環(huán)境中的位置，通過路徑規(guī)劃移動到目標點。針對人形機器人，視覺導航能夠提供更廣泛的顏色、特征點、深度圖等環(huán)境信息，是未來導航的主要發(fā)展方向。本次比賽中，優(yōu)必選科技開放了Walker頭部，胸部和腰部的多處攝像頭數(shù)據(jù)，主要考察參賽隊伍開發(fā)視覺導航相關(guān)算法，完成機器人自主行走到任務(wù)點執(zhí)行任務(wù)場景的能力。
視覺技術(shù)通過機器人上的攝像頭獲取到的數(shù)據(jù)，進行圖像處理、模式識別和圖像理解，對目標物體進行監(jiān)測、識別、跟蹤等處理，讓機器人能夠觀察和理解環(huán)境。Walker具備多個可以提供不同維度信息的攝像頭，為參賽隊伍充分利用周邊環(huán)境來獲取執(zhí)行任務(wù)所需的反饋信息提供了可行性。比賽中優(yōu)必選科技設(shè)置了機器人隨機出現(xiàn)在任務(wù)點附近的方式，機器人通過視覺相關(guān)算法，定位到所需操作的物體，通過手眼協(xié)調(diào)操作完成任務(wù)。
運動控制技術(shù)通過綜合力覺、視覺、IMU等信息，按照一定的系統(tǒng)模型和期望，協(xié)調(diào)控制多個伺服關(guān)節(jié)按照期望的方式一起運動，使得機器人可以穩(wěn)定地運動起來并完成對物理環(huán)境的改變。Walker具備7自由度的冗余機械臂和6自由度的足式腿，可以靈活地適應人類家居環(huán)境，完成穩(wěn)定的行走移動和靈巧的抓取操作。
具體來說，在抓飲料罐場景下，涉及導航、視覺與控制三個技術(shù)方向，是綜合應用場景。該場景中，參賽選手需要依據(jù)VSLAM技術(shù)對機器人定位，利用已知機器人位姿與地圖，規(guī)劃機器人走到任務(wù)點;采用視覺方案識別指定飲料罐及其位姿，控制機器人走到合適的位置，使水杯在機器人手臂的可達空間范圍內(nèi);最后，采用手臂規(guī)劃與視覺伺服控制手掌到達指定的位姿，并抓取飲料罐。
圖為比賽中采用VSLAM規(guī)劃機器人路徑
圖為比賽中采用視覺伺服方案抓取水杯
在這個任務(wù)中，WalkerUp!隊伍在完成該任務(wù)中比較突出，在短短一個月的時間內(nèi)，充分利用現(xiàn)有資源做為基礎(chǔ)框架，如orb-slam2，分析雙目相機與RGBD深度相機在該框架下的優(yōu)勢，提出改進方案。Walker的手臂具有七個自由度，而且肘部帶有偏置，常規(guī)的基于臂形角的七自由度機械臂求解方法在 Walker上并不能直接應用。Critical HIT隊采用將其中一個關(guān)節(jié)固定，將該問題轉(zhuǎn)換為求解六自由度機械臂逆解，采取該種方案能夠有效的降低求解的難度，然后通過遍歷的方案獲取合理的解，該種思路有效的提升解決問題的效率。
在開冰箱場景中，同樣涉及導航、視覺與控制三個技術(shù)方向，是綜合應用場景。該場景下，同樣需要參賽選手們對機器人定位與導航，并控制機器人走到合適的位置;然后，采用視覺方案，識別出冰箱的門把手及其位姿，并選取合適的抓取位姿;最后，采用全身運動規(guī)劃、步態(tài)規(guī)劃、末端穩(wěn)定控制及柔順控制等方案實現(xiàn)打開冰箱門。
圖為比賽中視覺導航全局路徑規(guī)劃
在該任務(wù)中，TheWalkingDead隊伍在導航中最大的特點是依據(jù)全局地圖設(shè)置關(guān)鍵幀，并開發(fā)了一個支持以全局位置，姿態(tài)作為輸入的步伐規(guī)劃庫，這使得開發(fā)基于關(guān)鍵幀的路徑規(guī)劃算法變得輕松。TheWalkingDead在開冰箱門時，規(guī)劃手掌位姿抓取冰箱門把手，依據(jù)腿部運動補償腰部浮動基座運動，確保末端位姿的穩(wěn)定，我們看到機器人抓冰箱門的手始終沒有離開門把手。在機器人邊走邊拉開冰箱門的過程中，最難的是機器人手掌規(guī)劃的軌跡很難與門打開時門把手的運動軌跡重合，TheWalkingDead采用力控方案，有效的避免了機器人與冰箱之間產(chǎn)生內(nèi)力，提升了機器人在拉冰箱行走時的穩(wěn)定性，給人一種踏實穩(wěn)健的感覺。
在搬箱子場景中，任務(wù)分為搬起箱子與搬著箱子后退到紅線外兩部分。該任務(wù)主要考察選手的規(guī)劃與控制能力，需要選手們自行設(shè)計步態(tài)算法與平衡控制器，確保機器人在搬起箱子與行走時的穩(wěn)定性。
圖為比賽中搬箱子后退行走
在該任務(wù)中，冠軍隊伍TheWalkingDead表現(xiàn)依然出色，非常穩(wěn)定的搬起了箱子并后退到紅線以外。TheWalkingDead采用LIP模型進行步態(tài)規(guī)劃，實現(xiàn)了Walker的穩(wěn)定行走。在該任務(wù)中搬起箱子并保證Walker的穩(wěn)定是最難的，TheWalkingDead非常巧妙的在搬箱子的同時質(zhì)心往后移動，保證了箱子在離開桌面時的穩(wěn)定性;同時優(yōu)化行走步態(tài)算法，保證機器人在搬箱子時依然健步如飛。
具體比賽中的研發(fā)細分場景還有很多，有隊伍表示：“一個爬樓梯，我連續(xù)寫了3個17小時”，可見本次賽題任務(wù)真的不簡單，同時也說明了大型仿人服務(wù)機器人的研發(fā)難度。
除了選手精彩的研發(fā)任務(wù)比拼以外，值得一提的是，也正因為比賽為線上形式，招募隊伍覆蓋全球，決賽八強來自耶魯大學、密歇根州立大學、華中科技大學、香港中文大學、哈爾濱工業(yè)大學(深圳)、南方科技大學等世界知名高校，賽題任務(wù)完成度也很高。這也與優(yōu)必選科技在人工智能&機器人高校教育領(lǐng)域的多年布局密不可分。
圖為優(yōu)必選科技決賽八強
優(yōu)必選科技高校教育事業(yè)部總經(jīng)理齊建偉表示：“這只是一個開始， Walker仿真平臺作為一個賽項在全球范圍內(nèi)的公開亮相代表了我們助力高校教育的決心。我們會繼續(xù)為老師和同學們提供更好的機器人科研和教學平臺，助力高校在人工智能與機器人領(lǐng)域的發(fā)展?！?/P>
軟銀機器人 Pepper 再度來襲：后浪可畏
身高1.2米的人形機器人Pepper，是由軟銀集團旗下的軟銀機器人公司推出的商用服務(wù)和教育機器人。Pepper 是一個可編程開發(fā)平臺，有不同操作系統(tǒng)版本和開發(fā)工具，適用于不同層級的開發(fā)者，開發(fā)者可結(jié)合自身情況和場景需求對機器人進行定制開發(fā)。
其實本次比賽的多數(shù)隊伍是第一次接觸Pepper，之前沒有服務(wù)機器人相關(guān)開發(fā)經(jīng)驗，甚至安卓開發(fā)經(jīng)驗也并不豐富，但他們在軟銀機器人易用的開發(fā)工具和豐富的在線培訓視頻和文檔的支持下，大多數(shù)隊伍均能快速掌握Pepper的基本交互操作編程，并且都初步開發(fā)出了適用于不同場景的有落地價值的應用，這也符合本賽題的初衷：開發(fā)者的作品需要實用、有趣，讓機器人更好地服務(wù)于人。
與優(yōu)必選、IBM相比，本賽道最大亮點在于，來自浙江師范大學附屬中學的四名高一學生摘得 “AI+機器人未來英才”獎，即將實現(xiàn)赴軟銀機器人中國三周學習交流的愿望。
疫情期間，Pepper 走進了中國、意大利、澳大利亞、西班牙、日本等多個國家的多家醫(yī)院，承擔迎賓接待、排隊管理、輔助診斷、娛樂陪護、用藥提醒等工作。受此啟發(fā)，浙江師范大學附屬中學團隊針對疫情防控需求，就人臉識別(性別識別+口罩檢測)、健康碼識別和體溫檢測三個方面進行了開發(fā)。
在團隊看來，目前人工檢測和排查的方案存在人員成本高、人員安全隱患和疲勞導致誤差等弊端，團隊設(shè)計出機器人替代方案，嘗試挖掘Pepper的潛在優(yōu)勢。比如，除了基本防控措施，機器人還會 問候互動、多媒體播放，Pepper可以憑借這些優(yōu)勢，讓疫情防控工作更加人性化和有趣。
“AI+機器人未來英才”獎團隊，浙江師范大學附屬中學選手答辯情景
不過，最別出心裁的應用來自特等獎團隊的“腦洞”。張江的企業(yè)——上?？唐蹙W(wǎng)絡(luò)科技有限公司根據(jù)數(shù)字孿生的概念，給Pepper建立了一個3D的虛擬影子，在操作虛擬影子的過程中，真實Pepper也會完成一樣的行為，猶如陪伴在側(cè)的工程師機器人。
特等獎團隊上?？唐蹙W(wǎng)絡(luò)科技有限公司的選手答辯情景
團隊認為，在智能制造場景下(比如智能倉儲、光伏和汽車電子產(chǎn)業(yè)等)，人類會因為誤差給產(chǎn)線來帶損失，人機協(xié)同能力比較低，指揮傳達能力也比較低，因此，可以應用Pepper數(shù)字紐帶的數(shù)據(jù)倉庫集成數(shù)據(jù)，物理現(xiàn)實和虛擬空間的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析能力，為高端制造業(yè)技術(shù)人員提供替代方案與工程師伙伴的角色。
一等獎獲得者廣東東逸灣科技有限公司的團隊打造出“企業(yè)定制化智能小秘書”。
由于公司主營業(yè)務(wù)是做展廳引流，所以，團隊第一時間想到了要結(jié)合Pepper人形的特點和語音導覽的功能，一開始的選題只是想做前臺接待、會議暖場的機器人，但在和軟銀機器人溝通之后，他們發(fā)現(xiàn)這種類型的機器人其實大家都能去實現(xiàn)，所以想挖掘出更深層次的商業(yè)價值，進而觸發(fā)辦公場景智能秘書的想法。
在他們的設(shè)計方案中，Pepper 秘書可以負責迎來送往、對商業(yè)秘密更能守口如瓶、信息傳達比人類秘書更準確并可隨時播報最新信息、甚至可以像法庭書記員一樣，隨時記錄會議，等等。
一等獎團隊廣東東逸灣科技有限公司的選手答辯情景
作為初次參賽的優(yōu)勝團隊，雖然先前有一定的安卓開發(fā)經(jīng)驗，但在短時間內(nèi)能夠把項目的主要功能實現(xiàn)整合，依然讓東逸灣成員感覺很有成就感。當然，獲獎后有機會去軟銀機器人日本總部參觀，也讓團隊很興奮。
獲得第二名的工博士科技股份有限公司，此次展示的是故事匯機器人，應用于展廳，除了講故事之外，Pepper還可通過語音/觸屏交互實現(xiàn)故事分叉功能。值得一提的是，工博士最初專注于工業(yè)機器人，提供智能工廠解決方案，此次接觸Pepper，希望今后有機會向客戶提供更多元化的智能解決方案。
二等獎團隊工博士科技股份有限公司的選手答辯情景
而第三名獲獎?wù)呱虾ｋ姍C學院通過讓機器人學會玩石頭剪刀布，更靈活地與商場客戶交流并派發(fā)優(yōu)惠券的設(shè)計方案，充分發(fā)揮了Pepper作為人形機器人的優(yōu)勢，用于增強與人互動，幫助商家招徠顧客。
三等獎團隊上海電機學院的選手答辯情景
在總結(jié)環(huán)節(jié)，軟銀機器人評委給參賽者們提了一個建議，希望選手今后多從業(yè)務(wù)角度出發(fā)，在項目方案中增加機會概率多大、可以降本多少之類的具體數(shù)字，這樣有助于全面評估作品的可行性。
IBM call for code ：放眼地球，心存高遠
IBM Watson Build 創(chuàng)新中心 “用技術(shù)改變世界 Call For Code 全球挑戰(zhàn)賽”同樣競爭激烈，參賽者的視野也從聚焦具體產(chǎn)業(yè)，上升到地球環(huán)境。
隨著全球人口的不斷增長， 地球所承擔的資源壓力也越來越重。研究顯示，到 2100 年左右，全球氣溫可能會升高 3-5 攝氏度。大量研究證實，氣候在不斷變化，海平面迅速上升，極端天氣事件在世界范圍內(nèi)不斷上演。
與此同時，人們與混沌系統(tǒng)、蝴蝶效應的較量能力也在進化。比如，借助機器學習算法，人們越來越善于預測百公里厚、并且一直在移動的大氣層運動，并根據(jù)最新數(shù)據(jù)不斷調(diào)校模型算法。最明顯的例子，就是人們對颶風馬修的運動軌跡越來越了解。現(xiàn)在，提前5天的預測，就像十年前提前24小時預測一樣準確。
因此，IBM Watson Build 創(chuàng)新中心以「應對氣候變化」為主題，設(shè)置了「水資源可持續(xù)性」、「能源可持續(xù)性」、「抗災能力」三大方向。從獲獎情況來看，大家仍然遵循著既有的兩大思路來設(shè)計自身方案：利用“對話”API搭建對話機器人，從事溝通與協(xié)調(diào);或者，注重“發(fā)現(xiàn)”，讓人工智能加速從海量非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)中提取信息。
冠軍團隊名叫“喵喵喵”，陣容強大，成員包括字節(jié)跳動設(shè)計師、北航博士研究生、海歸程序員和Airbnb工程師。他們利用機器學習技術(shù)結(jié)合衛(wèi)星數(shù)據(jù)來預測厄爾尼諾現(xiàn)象，通過觀察海平面高度的異常情況并使用ConvLSTM2D 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加以識別和預測來更好的幫助人類抵抗自然災害。
冠軍團隊還有自己的React App
這一解決方案不僅讓人想起幾年前，IBM收購了 Weather Company。作為一家能夠從 4000 萬手機中收集超過每秒 4GB 信息量， 以及147000 個天氣監(jiān)測站，50000 個航班，和數(shù)不清的能夠反饋天氣數(shù)據(jù)的智能汽車作為信息收集源的公司。它掌握的天氣數(shù)據(jù)就是對未來天氣進行預測分析的最好素材。
天氣數(shù)據(jù)幾乎影響著各行各業(yè)，IBM 可以向各個產(chǎn)業(yè)出售天氣數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)解決方案，而Watson則是這一構(gòu)想的核心所在：
如果能預測很多事情，能夠預測地更準確，我們就能采取行動。即便是今天，我們能夠提前3，到4周預測天氣，我們可以理解嚴寒天氣延長意味著什么，天氣轉(zhuǎn)暖和干旱又意味著什么，所有這些，都有助于水資源、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)甚至更多行業(yè)的生產(chǎn)和生活。
第二名花落“大氣科學小分隊”。他們試圖構(gòu)建一個氣候影響評級(CIR)系統(tǒng)，該CIR系統(tǒng)的核心功能為掃描產(chǎn)品barcode(和食品標簽類似)，能夠?qū)崟r在數(shù)據(jù)庫中調(diào)用產(chǎn)品評級數(shù)據(jù)，通過預設(shè)算法給出產(chǎn)品氣候評級結(jié)果，讓消費者意識到制造過程中的能源成本和由此產(chǎn)生的二氧化碳(以及諸如水之類的其他消耗品)。
本團隊在此次比賽中完成了基礎(chǔ)框架的建立和實現(xiàn)，并對系統(tǒng)完善升級提出了拓展框架的構(gòu)想。基礎(chǔ)框架部分包括CIR評級標簽設(shè)計，評級指標的算法建立，通過API服務(wù)器、cloudant等服務(wù)調(diào)用和存儲數(shù)據(jù)，評級結(jié)果可視化的實現(xiàn)。拓展框架部分除了核心算法外，還包括制造商和銷售商上載數(shù)據(jù)平臺的搭建，政府部門基于CIR評級結(jié)果的補貼政策的制定等。
如果說前兩名獲獎團隊側(cè)重 Watson “發(fā)現(xiàn)”技能，那么，第三名獲獎?wù)邔⒅匦姆旁?“對話”。這也是非常常見的構(gòu)建思路，以往IBM Watson 挑戰(zhàn)賽中也經(jīng)?？吹竭@類方案，比如虛擬旅行助理、導醫(yī)機器人等。
第三名是章明為代表的“We Help”團隊，打造了語音無線警告系統(tǒng)。他們公司本來就是做音視頻交互協(xié)議，因此，他們想要結(jié)合IBM的人工智能技術(shù)，去擴大它的語音應用場景。
WeHelp的方案展示
比如，當前端設(shè)備監(jiān)聽到關(guān)鍵聲音(如救命，今后還可以更多，玻璃碎，大哭，槍聲等)后，可以直接接通應急救援頻道，可以是多方并發(fā)接通，讓更多的人收到報警來進行救援和協(xié)調(diào)。團隊希望將 WeHelp的適用范圍擴大到包括老人、小孩的求救，還包括公安、應急等面向社會安全場景。
章明認為，將來單一技術(shù)很難獲得大量應用，混合技術(shù)一定是方向，WeHelp 希望更好的支持混合應用，在緊急救援中結(jié)合現(xiàn)場的聲音求救，物聯(lián)探測，AI探測等獲得綜合感知和救援能力，并利用 WeHelp 的語音和視頻傳輸構(gòu)建人和物聯(lián)和智能橋梁。
（轉(zhuǎn)載）
