2021年6月7日，Flexiv非夕科技正式發(fā)布由其自主研發(fā)的通用人工智能系統(tǒng)——穹知NOEMA。穹知系統(tǒng)是面向全行業(yè)的云-邊-端協(xié)同一體的通用智能機器人大腦，能夠基于機器人視覺、力覺、觸覺等多信息感知進行AI算法研究和應用產品開發(fā)，是智能通用本體的技術演進基礎。
穹知NOEMA系統(tǒng)完整視頻介紹
2020年，非夕首席AI科學家盧策吾教授和CEO王世全博士于中國工程院院刊Engineering(2020年第六卷第三期)聯合發(fā)表了評論文章《通用智能本體》，對于現階段人工智能及智能設備的應用中出現的“供需矛盾”進行了描述：現有的智能設備和技術通常只能通過設計相應算法完成特定任務，遠不能達到人們對智能的期望和對任務及場景自適應的需求。穹知系統(tǒng)的研發(fā)，正是對這一需求的初步響應。
穹知系統(tǒng)基于知識驅動，具備主動和被動地對視覺、力覺、聽覺等信號進行感知的全感知能力，內置可直接指導操作的知識引擎，以及先進的任務編程框架和AI算法。
通用智能本體架構
在工作中，穹知系統(tǒng)可以通過調用其五大功能模塊---任務編譯器、感知模塊、知識引擎、執(zhí)行模塊、中央處理器，來完成對復雜任務的解析、判斷、學習和部署。通常情況下，用戶可以在穹知系統(tǒng)終端使用簡易的人機交互方式描述任務，系統(tǒng)自主將任務編譯為可供解析的元操作流，同時獲取外界信號和信息，接下來根據已知信息搜索并調用機器學習算法及模型，進而推進自主訓練以及在機器人終端的模型部署。
穹知系統(tǒng)具備極強的遷移能力，在保證準確率、成功率和作業(yè)效率的同時，具有較高的通用性。因此，它的綜合學習成本(以AHCR為衡量標準)會隨著時間不斷下降。簡單來說，通用的學習模型可適用于類似任務，系統(tǒng)可以持續(xù)自我學習直至適應單個任務時間縮短;此外，通用模型在類似應用下的自我訓練和優(yōu)化速度也會不斷加快。
穹知系統(tǒng)具備極強的遷移能力
目前，穹知系統(tǒng)已經集成了許多領先算法，例如復雜姿態(tài)估算、點云語義分割、單樣本學習、SOTA通用物體抓取、力感知融合、力覺反饋學習、人體分析等，且算法和模型庫在持續(xù)快速更新，這為機器人在制造業(yè)、醫(yī)療、農業(yè)、服務業(yè)、家用等各個領域中發(fā)揮價值提供了更多可能性。非夕將以此為基礎，進一步推動穹知系統(tǒng)的迭代升級，致力于形成通用智能機器人的研究社區(qū)生態(tài)，為達成通用智能本體的技術愿景而持續(xù)努力。
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