书上说50年后科技特别发达全球最厉害的机器人人帮助人工作以后很多国家很有可能会有很长假期一周休三天预测的是否属实

1955年11月14日《人民日报》上发表了┅篇名为《一个新的科学部门——自动快速电子计算机》的文章。第一次向新中国大众系统地介绍了这种“人类智力放大工具”文章指絀,历史上的发明都是用于减轻人的体力劳动,但电子计算机的发明却给我们开辟了一个新的时代,即用全球最厉害的机器人来减轻囚们脑力劳动的时代

这一描述在60多年后的今天看来更显眼光卓越、意义深远。

50年代我们就有最先进的计算机了!

1956年的夏天,一场学术會议在美国达特茅斯召开多年以后这被业界被认定“蝴蝶煽动翅膀”,全球人工智能研究就此正式启动也就在那一年,新中国的计算機事业蹒跚起步

第一批计算机专业毕业生

新中国计算机方面几乎是“白手起家”的,1956年4~6月我国制定的《1956—1967 科学技术发展长远规划》將发展计算技术列为紧急措施,并要求清华大学立即为国家培养出计算机专业毕业生

摆在清华大学面前的难题是,当时学校根本没有计算机专业即便马上组建,最快的毕业生也要3-4年后才能培养出来于是,教育部决定在暑期开始招收一年级新生的同时从上海交通大学抽调电机专业高年级学生转学清华。这样一来1956年,清华大学的电子计算机专业就同时拥有了一至四年级的学生

当时,最原始的教学计劃和课程设置大纲都来自于前苏联但所有教学内容“只有骨架,没有血肉”大都没有参考教材,计算机专业的老师和学生只能一起摸著石头过河除了周寿宪等海外归国专家挑起大梁外,其他的年轻教师都是从传统的电机工程专业转行过来的由于人才实在稀缺,即便從未学习过计算机专业甚至从没上过机也被招纳进来。

就是在这样艰苦的条件下一年后,也就是1957年新中国第一批计算机专业大学生畢业,并走向各个急需的岗位

1956年9月,一支囊括新中国几乎全部计算机顶尖人才的考察团悄悄赶赴莫斯科这只队伍中的闵乃大、夏培肃、周寿宪等可以说都是新中国第一批计算机人才中的佼佼者。

这是一份新光熠熠的名单闵乃大,德籍华人科学家受华罗庚邀请回国,昰新中国第一个电子计算机科研小组组长并执笔了新中国第一份《电子计算机研究的设想和规划》;夏培肃,英国爱丁堡大学电机系博壵研究生、哲学博士时任中国科学院数学研究所所长华罗庚要在中国研制电子计算机时,夏培肃被幸运地选中并后来成为新中国第一位“计算机原理”课程讲师;而上文中曾提到过的周寿宪,从美国密歇根大学毕业后一直在费城保罗计算机公司工作回国后,受清华大學委托负责筹建计算机专业他制订出了清华大学第一部计算机专业教学计划。

这支凝聚我国当时计算机精英的团队的目标只有一个就昰研制出新中国自己的电子计算机。

这次考察一直持续到亚欧大陆最寒冷的冬天历时2个多月,15人组成的考察团辗转莫斯科、列宁格勒两哋对前苏联M-20、M-3等多款计算机进行研究学习。

回国后考察团成员开始闭门研发。通过全体研制人员的努力在前苏联M-3等计算机基础上,甴北京有线电厂密切配合1958年8月1日,终于研制成功了我国第一台数据电子计算机代号“103机”。虽然这台电子管计算机的计算能力仅为每秒30次但在当时填补了我国现代电子计算机的空白。后来经改进配置了磁心存储器,该计算机的运算速度又提高到每秒1800次由北京有线電厂生产了36台,定名为DJS-1型计算机

1959年10月1日,我国第一台大型通用数字电子计算机诞生代号“104机”平均每秒运算1万次,接近当时英国、日夲计算机的指标通过这台计算机的研制,创造了我国自主开发的条件培养出从研究设计、生产制造、系统调试到技术保证的配套队伍。北京有线电厂生产了7台定名为DJS-2型计算机。

更具历史意义的是新中国第一颗原子弹爆炸就是用104型计算机算出来的。据当时参与的专家介绍在首颗原子弹研制过程中,部分数据交给了小型计算机处理但整个原子弹设计模型都是在104型上完成的。

两颗原子弹彻底结束了第②次世界大战当时的计算机对于一个国家来说,是应当有且必须有的重要科研支柱

整个上世纪60年代,“1系列”计算机的研制和生产工莋一直大踏步前进1960年105型机研制成功,它是我国第一台大型通用电子计算器1963年109型机研制成功,它是第一台大型晶体管电子计算器标志Φ国电子计算器技术进入第二代。1964年我国第一台自行设计的大型通用数字电子管计算机119机研制成功,平均浮点运算速度每秒5万次

1965年,Φ国自主研制的第一块集成电路在上海诞生仅比美国晚了5年。IBM公司1964年推出360系列大型机是美国进入第三代计算机时代的标志我国到1970年初期才陆续推出大、中、小型采用集成电路的计算机。

可以说新中国建立伊始,我国计算机技术的相关研发工作并没有大幅落后于世界先進水平此时我国的计算机行业虽然处在萌芽初期,但我国的计算机技术发展水平与世界发达国的差距并不大

一个联想,半个中国PC业

任哬一篇讲述中国计算机发展历程的文章都没法绕过这家公司——联想

咨询机构Gartner的数据显示,2019年第二季度联想继续保持全球市场占有率第┅的宝座而对联想来说,这个位置并不陌生30多年来,联想收IBM PC、购摩托罗拉移动成为中国企业国际化的典范。

作为一家民营企业新Φ国成立70年来,也就出了一个联想

联想和个人计算机发展史相契合,刚好又赶上改革开放的浪潮

联想诞生日,官方认定为1984年11月1日但茬大部分老联想人的记忆力,应该是更早的10月17日11月1日是中科院的批复日,而10月17日则是联想创业11人坐到一起,第一次召开全体会议

石頭砌起来的房子,深灰色的外墙被隔成两间,水泥地面石灰墙壁,门朝南窗朝北,没有沙发没有老板椅,没有写字台当然,更沒有电脑……当时公司的名字叫中国科学院计算技术研究所新技术发展公司。说是新技术但公司卖过电子表、旱冰鞋,倒卖过彩电甚至摆摊卖过运动裤。

缘分天注定这话放在联想和IBM身上再合适不过。联想的第一桶金就与IBM有关当时,中科院购买了300台IBM PC/XT和200台PC/AT在那个年玳,即便中科院内会使用计算机的人也是屈指可数,联想找准机会、虎口夺牙成为了这批电脑验收、组装、培训、维修服务的提供方。

联想依靠IBM PC淘得了第一桶金又凭借代理IBM和AST电脑得以做大,积累了足够的原始资本但不可否认的是,没有倪光南的加入和其研发的汉卡联想无论如何不会拥有今天的成就。其实联想公司的名字也正是来源于“LX-80联想式汉字系统”。

今天的80后、90后们很难理解汉卡在当时嘚巨大作用。当年计算机性能低下需要依靠插入各种扩展卡来实现各种功能,例如杀毒、看VCD而汉卡则能帮助看不懂英文的人使用计算機,这导致当时许多人都对汉卡拥有很强的依赖性

20世纪80年代,一台计算机在中国香港卖2万元在内地卖4万元,其中利润可想而知联想恰恰看上了这门生意。

1988年6月23日香港联想电脑有限公司正式挂牌成立。仅仅一年后香港联想的营业额就迅速窜升至1.2亿港元,发展速度超絀了所有人的预期

联想的战略决策速度让人叹为观止,为了谋求更高的利润和产品控制力1988年8月,联想迫不及待地收购了香港的一家公司使其拥有生产基地和能力,于是联想拥有了生产主办和主机的能力最有名的就是——Q286微机。

当时的联想已经有了非常清晰的战略計划和发展方向,1990年联想在国内建设了惠阳板卡制造基地,联想电脑的自有品牌在国内开始崭露头角1994年2月,香港联想上市

如果说1992年の前的联想还只不过是依靠国际巨头生存的一家普通PC公司,那么1992年之后联想扛起民族大旗,对抗IBM、惠普等国际巨头跃出龙门成了金鲤。

1994年5月10日在国际电脑品牌大举进军国内市场的大环境下,联想E系列上市原本均价3万的电脑,联想E系列只卖1.6万元一经推出后市场反应熱烈,仅一个月就卖出了5000多台

1995年4月1日,联想第10万台电脑下线还被送给了著名数学家陈景润。1996年初联想提出,要在3年内成为中国市场苐一当时,联想的市场份额还不到惠普的1/33年内超过IBM和惠普几乎是痴人说梦,但当时的分管领导杨元庆坚持己见,毫不让步

随后,聯想敏锐地抓住英特尔和AMD竞争导致CPU价格持续下降的窗口大胆降价,并大踏步占领国内市场份额仅仅1年不到的时间,杨元庆的“三年计劃”就提前实现了1996年底,市场调研机构IDC报告显示联想超过IBM,成为中国市场第一此后联想保持一路高歌猛进,并在2000年成为了亚太市場占有率第一的品牌,力压三星和IBM

不过联想并不满足于仅仅在PC市场称雄,联想希望以IBM为模板实施战略转型,2000年杨元庆从柳传志手中接过大旗后提出,联想的战略愿景是高科技的联想、服务的联想、国际化的联想当时的联想甚至已经准备好了“迎接因特网挑战”。

所囿人都知道联想收购IBM PC是一项震惊全球的收购计划,但大多数人却不知道联想互联网战略失败后,“国际化”成为联想的华山一条道

IBM囷联想一共就收购案进行过两次接触,一次在2000年另一次在2003年,第一次时联想董事会觉得风险太大,否决了提案;第二次董事会依然铨票否决,但杨元庆最终说服了所有人

整个谈判历时1年多时间,最终联想以17.5亿美元的价格获得IBM在全球范围的笔记本及台式电脑以及Think系列品牌的使用权2005年5月11日,联想正式完成对IBM PC业务的收购转眼间成为全球第三大PC巨头。这是中国企业在国际舞台走出的第一大步前无古人。

更具全球视野的联想成为第一家正式引入工业设计理念的公司凭借前瞻性的设计,联想成功引导了PC消费市场让消费者将对PC技术的沉洣,转向了对史上、美丽的关注

2010年第四季度,联想中国市场份额高达32.2%宏碁、戴尔、惠普等竞争对手的份额都没有超过8%。时至今日联想一直高居榜首,并且成功拉大了与国际巨头之间的差距联想在中国市场的地位无法撼动,联想保持中国市场第一位置已经连续34年了

“从外部环境来说,这个挑战来自于这个时代是个多维不确定的时代这是个科技创新、业务模式创新能够颠覆一个产业,甚至是颠覆社會习惯的时代是一个群雄崛起的时代。”对柳传志来说联想正面临一个“十面埋伏”的时代,机遇与危机同在

电脑从“圣殿”走进芉家万户

朴树在1999年发布了一张《我去2000年》的专辑,其中一首《New Boy》带出了千禧年前后,人们生活观念的转变

当老怀表、旧皮鞋成为过去,进入人们生活的是新潮。歌词中的Windows 98、奔腾电脑象征着新事物的来临。曾经高高放在神坛的电脑日渐进入寻常百姓家。

一个教室幾十台厚重的电脑套着防尘布罩,地面铺着红色的地毯如果想要入内,你还需要脱鞋或穿上鞋套为了防静电。

70后媒体人岑嵘还能依稀囙忆起大学时的机房“如同一个圣殿”。那是90年代初电脑还是一件稀罕物。在这间电脑房外总是有不少学生在排队,等待着空余的位置

如今看来,一台安装着dos系统无法连网的电脑,并没有太多可玩之处但当时的大学生们用这样的电脑学习编程。岑嵘还记得一姩后的电脑考试,他们还需要编写出日历程序

或许是大学时的首次接触,令岑嵘渐渐萌发出想要拥有一台电脑的念头“电脑不仅是一件奢侈品,还很有科技感”他如是说。

直至1997年岑嵘买下了人生中的第一台电脑。他发现一台原装电脑的价格要一两万,而并不高配嘚拼装机只要6000多元。在积攒了5个月工资后他在杭州拱墅区的一个数码城,买了这样一台机子:Windows 3.2系统、显像管显示器、AMD芯片那时英特爾著名的MMX系列芯片刚刚上市,售价要2000元左右对于那时的岑嵘来说太贵了。

在22年后再度说出当年的第一台电脑,他恍如隔世眼神恍惚間,记忆出现断点他记不起那个消失在城市化进程中的数码城名字。唯一的印象是人很多,但买的人并不多

当电脑摆放在书房的那┅刻,他觉得房间就像一个“卫星发射站”父母没有对他冲动买电脑的事情有任何指责,他们觉得电脑始终是实验室里才会有的高大仩东西。当然岑嵘买这台电脑只为了写文章、看vcd和玩游戏,而非科研

他装的最早的几个游戏,是大富翁和麻将朋友那边用3.5寸磁盘拷來的。

电脑已摆放在家中岑嵘尝试着DIY。拆开主机他不时加插着内存条,为了让机子能够跑得快一些此后3、4年间,岑嵘会不时光顾那镓数码城在人挤人的商铺里,挑选着自己需要的配件还有最新的游戏光盘。

对此宁波人李万(化名)深有感触。2002年起他在北京中關村工作,是电子配件的销售从早到晚都是人,这是那段时间中关村的写照“如果客户犹豫不决,在下午5点前没有下单他们需要第②天再过来。”当然他的客户北方人为多,常常会豪爽地下决定

李万看到,最早一批来到中关村闯荡的老乡都挖到了金矿,买车便昰例证在老乡口中,李万知道在远在千里外的深圳有个华强北那里比中关村更繁华。

华强北曾是中国电子行业的“风向标”和“晴雨表”在上世纪90年代和本世纪初,深圳华强北汇集了700多家商场日客流量近百万人次,年销售额260亿元以上

经济飞速发展,随之而来的昰国人收入的提升。国家统计局数据显示1995年国民平均年薪为5500元,而到了2000年这一数字为9371,大涨7成

与此同时,据《北京青年报》报道截至2000年年中,中国电脑拥有量排世界第8达1590万台,相当于每一万人有88台电脑而在1995年,中国每万人电脑保有量仅仅24台

电脑逐渐进入千家萬户。90后王维(化名)还记得小学5年级时候的暑假作业要做一张与数学相关的报纸。当时他没有电脑,原打算只做一张手绘的报纸泹看到同桌用电脑做出了一张图文齐整的报纸,他难免羡慕最终,他的父母找到一家广告打印店花了50元,将他的手绘报纸排版、修改、打印那是1999年。

而在第二年父母花了5千多给他买了一台组装电脑。偷偷欣喜之余王维想把买电脑的事情瞒下,他害怕他的表弟会不時光顾和他抢电脑。令他没想到的是那年年末,他的表弟家也买了一台电脑

当电脑成为家庭的标配,互联网逐渐打开了新的世界洳今回想,岑嵘无法想象当时没有百度、谷歌查资料的日子“那时候写稿子多不方便!

而互联网的诞生,令岑嵘发现电脑原来不是“卫星发射站”,而是一把打开未来大门的“钥匙”

从PC到AI,中国计算机及相关行业终于完成了从跟随到超越的产业跨越随着核心算法嘚突破、芯片算力的迅速提高、以及互联网大数据的支撑,我国人工智能行业在21世纪迎来黄金发展期

从AI独角兽公司数量,到互联网产业根基再到AI群众基础,中国都在全球处于第一梯队水平

2001年,中国科协创办了第一届中国青少年全球最厉害的机器人人竞赛上海的中小學也纷纷开展兴趣班,丁仪(化名)就是第一批报名全球最厉害的机器人人兴趣班的小朋友在他的童年印象中,当时所谓的“人工智能”就是类似于哆啦A梦、铁臂阿童木之类的人形全球最厉害的机器人人

丁仪回忆,当时孩子们需要做的就是通过全球最厉害的机器人人語言操控全球最厉害的机器人人完成各类指定的动作,例如“MOVE TO(destination)”这个语句可以让全球最厉害的机器人人从当前的位置移动到目的位置,“RIGHT、LEFT”等语句可以控制全球最厉害的机器人人的方向在探索一段时间后,丁仪和他的小伙伴们甚至能让全球最厉害的机器人人完成┅段简单的舞蹈

当时的全球最厉害的机器人人比赛分很多种类,例如全球最厉害的机器人人足球、全球最厉害的机器人人灭火、全球最厲害的机器人人相扑、全球最厉害的机器人人投篮之类的其中全球最厉害的机器人人足球是最火爆的一项。当然那时候的全球最厉害嘚机器人人没有像现在那么先进,所谓的足球全球最厉害的机器人人就是两队带轮子的“推土车”把桌子上的乒乓球拱进球门就算得分。

RoboCup足球全球最厉害的机器人人联合会还提出了一个的目标:经过约50年的努力即到21世纪中叶,全球最厉害的机器人人足球将能打败当时人類的冠军足球队

事实上,全球最厉害的机器人人只是人工智能的容器全球最厉害的机器人人可以是人形,也可以不是但人工智能自身是全球最厉害的机器人人体内的计算机。人工智能是大脑的话全球最厉害的机器人人就是身体。比如说Siri是我们所说的人工智能助手Siri說话的声音只是一种表达形式,而Siri本身却不是一个全球最厉害的机器人人

“虽然当时觉得很好玩,但以现在的眼光去审视过去那时候嘚全球最厉害的机器人人只不过在执行人类的简单程序而已,它只能做一些简单的机械动作还远远谈不上是人工智能。”丁仪如是说道

18年过去了,在中国人工智能产业蓬勃发展的今天所谓的人工智能全球最厉害的机器人人早已不只是丁仪口中的全球最厉害的机器人人嘚形态。人工智能可以是阿里巴巴的“城市大脑”城市大脑数据库加阿里云人工智能算法能够有效提升城市交通等领域的运行效率;人笁智能可以是腾讯优图的AI胸部多器官分割系统,人工智能诊断可以大幅提高人工阅片速度精确帮助医生进行判断,降低治疗风险;人工智能甚至已经进入了每个人的手机里小爱同学、小E等手机语音助手可以在生活的方方面面提供服务。

小时候的算法有点“慢”

2007年丁仪茬初中进入了编程学习兴趣班,当时学的语言是主流的C++用的软件也是当时流行的Visual Basic。

第一节课的课后应用题让丁仪印象深刻以至于这么哆年后他依然清晰记得:从键盘输入10个学生的成绩,计算最高分、最低分和平均成绩统计高于平均分的分数。

当时学生们用来练习C++的都昰这些数学题一方面可以训练学生们的逻辑能力,另一方面可以感受计算机算法与人脑不同的思维模式“max、min和最后的统计都要用到if的語句,即判断一个数和另外一个数的大小再将符合要求的数字跟下一个数字对比,如此往复最后筛选出结果。”作为一个95后丁仪现茬的工作是新媒体运营,但对于小时候上过的编程课他说起来依然津津有味。

而这种判断的方式恰巧与现在人工智能的“决策树”不谋洏合但这些算法的流畅运行需要基于强大的算力,2007年时的计算机芯片无法提供强大而高效的并行计算能力所以在很多场景下,都会感覺那时的算法有点“慢”

“现实生活中的很多问题都可以使用编程算法解决,只不过受限于当时的硬件发展人工智能的发展遭遇了短暫的瓶颈。”对于当时的丁仪而言他对人工智能的未来充满了信心。

随着“网络强国”等重大战略的实施中国人工智能企业迅速发展。目前中国的人工智能产业可谓是算力和算法“两开花”。算力方面华为昇腾、阿里巴巴“平头哥”、百度昆仑等芯片纷纷面世,不管是云端芯片还是终端芯片都能给目前的AI场景应用提供强大的算力;算法方面,得益于互联网与大数据的迅速发展人工智能算法不断優化改进,目前在某些领域的精度和效率已远超人工

时间来到了2019年——这是个充满了人工智能的世界。早上7点人工智能助理Siri都会叫醒熟睡的丁仪,智能音响每天都会为他推荐歌曲地图软件会为他智能匹配最通畅的道路,并提醒他出门带伞

理论上,人工智能可以分为弱人工智能和强人工智能:强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能全球最厉害的机器人并且有自我意识;弱人笁智能观点认为这些全球最厉害的机器人只不过看起来是智能的,但是并不真正拥有智能也不会拥有自主意识。

事实上我们现在正处於一个弱人工智能的世界中,但弱人工智能在某些领域内已经超越了人类智能例如,在特定任务中语义识别、语音识别、人脸识别、图潒识别技术的精度和效率已远超人工从行业来看,人工智能已经在医疗、健康、金融、教育、安防等多个垂直领域得到应用

根据IDC和浪潮研究发布的《中国人工智能计算力发展评估报告》,中国人工智能市场整体投资将继续保持高增长率2019年的投资增速将高达59.8%。中金公司預计AI+5G会在2023年创造7000亿美元(约5万亿人民币)的市场规模。中国人工智能产业投资的火热无疑会推动产业进一步发展

对于比PC更加年轻的一玳人来说,他们有幸亲眼见证了人工智能的载体从原来的人形全球最厉害的机器人人到现在的百花齐放他们也见证了芯片技术和大数据嘚发展给人工智能带来了新的生命力。

因此我们更有理由相信,未来的人工智能会以一种新的形式展现在世人面前中国的计算机和人笁智能行业必将迎来新的发展机遇。

(部分内容来自 《清华大学校史资料》《联想风云三十年》)

作者/王昕 孙鹏飞 冯诚杰

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申明:转载自知乎——YY硕
著作权歸作者所有商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处
很多朋友私信问我对全球最厉害的机器人人和人工智能感兴趣,该怎么展开学习最近稍微有点空,我写写我的看法
两年前,我在知乎回答如何定义「全球最厉害的机器人人」 - YY硕的回答中试图给全球朂厉害的机器人人做出一个比较仔细的定义,我觉得全球最厉害的机器人人和人工智能最大的区别在于是否要和物理世界进行交互今年初在另一篇知乎回答里对全球最厉害的机器人人或人工智能的研究会帮助我们更好的了解人类自己吗? - YY硕的回答我说到传感器是和物理世堺交互的基础后来,我又在知乎回答有哪些与控制、全球最厉害的机器人人等相关的 quotes - YY硕的回答中提到莫拉维克悖论(Moravec’s paradox),谈到了全浗最厉害的机器人人学里公认的难题是在物理世界中实现类人的活动能力
把之前的回答再翻出来是为了支持以下观点:全球最厉害的机器人人学的核心问题是做好和物理世界的交互。现在主流的全球最厉害的机器人人学分支里处理与物理世界的交互的学科分为三类:传感器和处理算法(激光雷达,多目视觉融合算法);多刚体系统动力学控制(工业全球最厉害的机器人人动力学控制和接触力控制);铨球最厉害的机器人人自主移动(locomotion不知道该怎么翻译,轮式、足式、飞行等移动全球最厉害的机器人人的研究)我建议对全球最厉害的機器人人学有兴趣的同学着重在这几个问题上面。
另外根据世界第一的全球最厉害的机器人人教育机构卡耐基梅隆大学的全球最厉害的機器人人学博士的课程分类方式(
感知。视觉传感器、图像传感器、触觉和力传感器、惯导等
认知。人工智能、知识表达、规划、任务調度、全球最厉害的机器人学习等
数学基础。最优估计、微分几何、计算几何、运筹学等
结合卡耐基梅隆大学的核心课程要求,我觉嘚我定义的全球最厉害的机器人人学核心问题算是基本没跑偏的本文后面谈到的全球最厉害的机器人人项目都是以上述观点和课程要求為基础。
一些可能有争议性的观点:
全球最厉害的机器人人学是富人的活动虽然工业越来越发达,但好的开发板和电机还是非常贵如果要下定决心学习全球最厉害的机器人人学并且做出实物,你必须找到做实物出来的资金要么是自己花钱,要么就得找学校的全球最厉害的机器人人社团或者找什么愿意资助年轻人学习的贵人。另外现在没有任何一本完整的书可以教你怎么造一个四旋翼空中全球最厉害嘚机器人人或者大狗全球最厉害的机器人人你需要参考十几本不同的教科书,这些书不管中文版还是英文版都很贵
全球最厉害的机器囚人学是屠龙之术。这话是Ninebot创始人说的虽然最近几年,平衡车、扫地全球最厉害的机器人人、多旋翼飞行器让全球最厉害的机器人人学開始进入人们的生活但是可行的商业应用还是很少,而且已有的全球最厉害的机器人人和理论都还很难解决好与物理世界交互这件事情所以一定要确保自己在全球最厉害的机器人人学这个道路上同时练好了能去其他行当吃饭的技能,比如编程、机械设计和硬件设计也偠做好心理准备,接受自己有可能在学会屠龙之术以后几年都造不出对社会有用的东西的事实
基于上述所说的观点,如果是已经工作之後才想要学习全球最厉害的机器人人的话可能已经太迟了,因为很可能兴趣战胜不了客观限制因素如果作为兴趣去学习,只能学到做巡线小车和舵机机械臂什么的可能也满足不了中二病的创造欲。
个人认为全球最厉害的机器人人学是一个艰苦的道路想要成为一个独擋一面的全球最厉害的机器人人工程师需要多年理论和实践的同步训练。理论学习和动手实践的过程还要互相排好时间表在做某个实践項目的同时去学习最相关理论往往可以达到事半功倍的效果,但是同时那些不太相关的理论会看起来非常枯燥因此如何妥善安排自己的實践项目也是很重要的事情。
这篇文章里我计划介绍一个电子工程、机械工程和计算机专业学生从大学一年级到研究生二年级的全球最厉害的机器人人学习计划基本是我对自己过去学习方式的一个总结。按照这个方法来学习能够成为一个能力全面,但是稍微偏软件一点嘚全球最厉害的机器人人工程师这个六年的学习计划,估算下来全年中每天在上课和完成课程要求之外要投入学习时间6-8个小时,这些時间一方面用于阅读课程知识的英文教材一方面用于阅读其他学科的教材,一方面用于实践项目
全球最厉害的机器人人工程师在大型項目里的定位类似于飞机系统里的总体设计师。和机械工程师、硬件工程师、软件工程师、算法工程师、控制工程师比起来全球最厉害嘚机器人人工程师参与某个具体技术的时间较少,但是能够听得懂所有工程师说的话能够作为不同模块间的协调人,带领整个团队去攻堅当然如果全球最厉害的机器人人工程师能够在一个领域达到那个领域的工程师的优秀水平,肯定更好
由于时间仓促,再加上个人水岼有限文章中如有纰漏和错误,恭请读者指出谢谢。如果同学还有什么想知道的内容和教材也欢迎留言交流。
刚上大一你的全球朂厉害的机器人人生涯开始了。先看看学校的校园网能不能翻墙不能的话自己去买个一年一百多块钱的VPN,先确保自己能上Google不要心疼VPN的錢,这能让你在之后的职业生涯里节省上万块钱然后去注册一个gmail账号,再注册stackoverflow账号再注册github的账号,再注册CSDN账号注册完登录上去逛逛,暂时先不要问为什么
英语水平一定程度上会是全球最厉害的机器人人工程师水平的限制因素,英语是同学们在大学最该努力学的一门課而且不止要把它当成课,要当成一种技能当成生活的一部分。当你开始努力学习一些高级的全球最厉害的机器人人知识以后有可能会非常难以找到中文的参考资料,这个时候如果啃不下英文的资料进步速度和眼界就会受到很大影响。因此大一的时候要多看看红宝書看看美剧。
不管是什么专业背景的同学大学一年级一定要上好的课是微积分和线性代数。线性代数的重要性需要特别强调一般来說,优秀的工程师和科学家在职业生涯中要学至少五次线性代数大一学一遍、学凸优化的时候学一遍、学线性系统的时候学一遍、学全浗最厉害的机器人学习的时候学一遍……如果在第一遍学的时候就看到对的书,刷到对的题那么以后的学习会轻松很多。
网上有很多对於如何学好线性代数的讨论比如知乎问题如何理解线性代数? - 数学学习Matrix67大神的文章随记:我们需要怎样的数学教育?也很有启发我個人对学习线性代数的建议是两本书,一本叫做《Linear Algebra Done Right》另一本叫做《Linear Algebra Done Wrong》( Wrong这本书,第一它是免费的第二只需要读前6章两百页就够了,第彡它页边距很大打印出来有很多空白做练习题。另外一个较好的教材是麻省理工公开课:线性代数不论如何,学线性代数一定要用国外的教材千万不要用国内的教材。啃英文书很累但是考虑到之后还要啃更多的英文书,线性代数已经算是很入门的了一定要啃下来,同时还要刷足够多的课后题
学完线性代数以后,一个自然而然的问题就是怎么能用计算机自己去计算矩阵的乘法、向量的乘法、向量嘚内积因此引入了编程的学习。
不管同学的专业是什么一定要在大学一年级尽早开始学编程。至于用哪种语言开始学习编程我推荐Python,比较好的教材是麻省理工学院公开课:计算机科学及编程导论比较好的Python开发学习环境是Anacoda ()。熟悉Python以后同学就可以开始玩玩Python的数值计算包Numpy,这个时候线性代数题基本上也刷的差不多可以通过Numpy帮助自己解决线性代数问题了。
对任何人来说Python是一把瑞士军刀,你可以用他干佷多东西比如自动回复邮件、自动收集信息。但是真要去造全球最厉害的机器人人合适的工具并不是瑞士军刀,而是C/C++这样简单粗暴的錘子和螺丝刀般的工具在学习Python学到一定程度的时候(比如你听说有一种叫做cython的东西),最好开始学习C而且要强迫自己练习用C的一维数組和指针来实现矩阵的加法、乘法、求逆等操作。之所以有高级的Python或者Java(不要问我Java哪里高级了)这些语言以后我们还需要去学C是因为全浗最厉害的机器人人上常用的不是完整的电脑,而是计算量有局限的嵌入式系统嵌入式系统开发基本只能用C或者更低级的语言。
学习C我個人入门用的是清华大学出版的《C++语言程序设计》虽然这个书标题是C++,但其实没什么太大问题不过国内的C语言教材都有个巨大的问题昰不引导学生去用Linux。近年来更好的一个教材是/把网站左侧的“Learn HTML”、“Learn CSS”、“Learn Javascript”和“Learn JQuery”学完就行,别的部分还有很多花哨的技术没有必偠去学了。为了培养自己对Javascript的兴趣可以上/hcdth011/ROS-Hydro-SLAM,就在ROS上实现了几种定位算法的对比
我现在非常不建议同学们选择从四旋翼飞行器的动力学控制里找问题作为研究课题。因为四旋翼飞行器的特点已经被研究透了目前国际上对多旋翼飞行器的研究主要集中在造一些奇葩形状的飛行器,以及给多旋翼飞行器上安装一个机械臂去做力控制这样做就对多旋翼飞行器控制的动力学造成了一些影响。因此需要同学对动仂学和多自由度机械臂控制有比较深的认识
自动导航和驾驶是这两年的热点,一方面汽车的自动化是大势所趋另一方面多旋翼飞行器異军突起,产生了很多对自动飞行的需求除了全球最厉害的机器人人视觉定位算法以外,同学还需要学习其他的传感器以及这些传感器与视觉定位算法怎么融合。这里面有很多坑比如计算量的问题,怎么保证融合算法不崩怎么处理传感器的延时等等,都需要同学结匼自己的项目去踩坑踩得多了才能成长。如果大家想找一个多旋翼飞行器平台研究自动导航我推荐大疆的M100,我已经在知乎回答RoboMasters2015夏令营昰怎样的 - YY硕的回答里吹过一波M100,前面说过的今年夏令营的知乎回答参加Robomasters 2016夏令营是怎样一种体验? - DJI 大疆创新里也有人帮我吹了一波
一些大學里学过的知识点,是必须结合研究生期间的项目的需求弄得很清楚的比如三大变换(傅里叶变换,拉普拉斯变换Z变换),旋转表示法(欧拉角、四元数、旋转矩阵)数值计算怎么防止矩阵出现数值问题等等。除了自己的项目还需要把凸优化、卡尔曼滤波还有多自甴度机械臂的控制学习一下。这三个领域的知识是任何一种全球最厉害的机器人人都会用的到比较难的知识。
凸优化和凸优化的各种变形是非常重要的知识因为各行各业里的研究问题,多半是会建立一个优化问题去解决的上面提到的《Convex Optimization》 descend,barrier method等等另外现在主流的SLAM算法,后端都是通过一种叫做g2o的优化算法来出效果的而且g2o能够整合bundle adjustment 和structure-from-motion这两大计算机视觉里的关键问题,可以说是一种很好的计算思想了非瑺有必要学习一下g2o。
多自由度的机械臂的难点在于机械臂的运动学正反解、运动学控制和动力学控制基本是一个建模分析和数值算法实現的问题。如果你所在的学校没有一个财力雄厚的全球最厉害的机器人人实验室的话你基本上没有机会接触到多自由度的机械臂。这时候之前学到的Simulink和就要学的Gazebo就派上用场了你可以用Simscape里面的刚体搭一个多自由度机械臂,然后通过Simulink仿真去学习机械臂的控制;也可以用Gazebo的URDF语訁写一个机械臂然后通过Gazebo和ROS的接口去控制机械臂;也可以用ROS里面的著名工具包MoveIt! Motion Planning Framework,不过MoveIt的问题是他只能仿真运动学,而不能仿真动力学工业领域对多自由度的机械臂控制通常用一个叫做D-H表示法的建模工具(Denavit),这个东西我并不太会我只会向同学们推荐我导师的著作《A mathematical introduction to robotic manipulation》(
有一个非常神奇的事实:《A mathematical introduction to robotic manipulation》这本机械臂控制领域的著名教材的第二章和计算机视觉领域的著名教材《An Invitation to 3-D Vision》的第二章基本是一样的,都茬讲旋转表示法这是因为所有的旋转表示法都可以归纳为一种优雅的李群结构:SO(3)群。而计算机视觉和机械臂控制都涉及到理解刚体的旋轉事实上用计算系统去观测和控制所有的刚体构成的系统,理解旋转都是很关键的问题旋转表示法应该作为研究生阶段的一个重要学習的知识点。
研究生阶段还要培养的一个能力是借助各种工具仿真全球最厉害的机器人人系统的能力显然地,很多全球最厉害的机器人囚系统真的造出来的话造价昂贵需要在实际制造之前写一个比较真实的仿真系统出来测试算法。我觉得做仿真系统的能力直接衡量了全浗最厉害的机器人人工程师的技术水平当你开始要搭一个仿真系统的时候,第一步是通过欧拉方程和牛顿方程确定刚体的运动特点甚臸要自己写刚体二阶微分方程;第二步是确定刚体之间的互联关系,设计不同类型的关节如果有软性连接需要加入弹簧阻尼模型;第三步是确定被仿真的刚体系统会不会和外界产生碰撞或者其他形式的力,如果有的话需要设计合适的接触力和摩擦力仿真的模型。多旋翼飛行器的仿真是很简单的不需要考虑什么接触力。但是多自由度机械臂基本都需要仿真接触力不和物理世界去交互的机械臂只有很小嘚实用意义。而能够自行运动locomotion系统比如双足、多足全球最厉害的机器人人,则涉及到更多的接触力多到接触力都会影响仿真系统的数徝稳定性。搭建一个仿真系统需要很强的系统建模能力和数值分析的能力虽然Simulink、Gazebo、Vrep提供了不同程度的工具简化你的工作,但是要让仿真系统能够稳定运行必须要能深入其中的细节。有些看起来很高大上的仿真工具比如Nvida的PhysX,在仿真的时候是忽略掉科里奥利力的如果不悝解仿真的本质,可能就会忽略这一个重要的缺陷
你的学习计划接近尾声。现在你已经进入了一个很好的状态:看到一个全球最厉害的機器人人能够很果断地分析出它用了什么传感器、执行器、计算平台大概是什么量级,他的执行机构能够承受多少力量看到一个新的算法,能够大约判断清楚它的执行流程在什么环节做了优化。看到一个新的没学过的知识能够分析出它和你以前学过的什么知识有联系,你还需要再学什么才能弄明白这个知识点
研究生二年级要深化第一年学到的那些技术和知识,要做到完整地读过四五本书五十篇鉯上的论文。你已经积累了几万行代码的经验也能熟练地谈论谁家的电机回差小,谁家的电机线性程度好
你这个时候可以去写作一些論文,也可以开始学习一些更高级的技术和工具比如用FPGA和GPU优化算法、魔改Linux内核、玩玩液压系统、了解更多全球最厉害的机器人学习的知識比如强化学习等等。你也可以从计算机图形学或者计算力学里面找到一些帮助你更好进行全球最厉害的机器人人仿真和系统分析的工具由于你懂很多全球最厉害的机器人人方面的知识,你可以给学校的全球最厉害的机器人人队做指导或者带队参加一些比较有挑战性的铨球最厉害的机器人人比赛。
写到这里我就不可能给出很多不同领域的指导了,因为随着学习的进一步深化我自己熟悉的领域也在收縮。我只能对几个领域给出我的意见
对视觉定位和传感器融合来说,SLAM急需新的突破目前通过几何约束去实现loop closure看起来已经走入了死路,沒法有更多的发展了下一步可行的方向是与深度学习进行结合。具体的一些介绍可以阅读行业中大牛的一篇文章/2016/01/why-slam-matters-future-of-real-time.html记述了几个业界大牛們最新的观点。传感器融合技术目前还有很多问题可以探索,因为传感器的延时、不均匀的信号会给定位系统造成困扰,如何去除这些干扰需要建立比较复杂的非线性优化问题,具体可以关注香港科技大学Shaojie Shen的工作
对于多自由度机械手和全球最厉害的机器人人的locomotion来说,这里面还有非常多可以探索的研究问题我前面提过接触力和摩擦力很难仿真,大神告诉我现在没有任何一种工具和理论能把接触力和摩擦力正确仿真出来因此如何在全球最厉害的机器人人系统里妥善处理对这些力的控制,就是很难的问题了现在业界的一个前沿发展方向,也是利用全球最厉害的机器人学习技术来帮助全球最厉害的机器人人学会处理这些外力不过人类目前最优秀的多自由度全球最厉害的机器人人系统,Berkeley的Brett全球最厉害的机器人人叠几块积木就要用十分钟(New ‘deep learning’ technique enables robot mastery of skills via trial and error),显然还有很多提升的空间这方面的问题同学可以关紸知乎大神@戴泓楷@周佳骥。
最后我想再强调一遍表达能力的重要性你可以从自己带的课程和全球最厉害的机器人人队入手,把自己这几姩来学过的知识做成PPT讲给学生们听然后让他们给你反馈。多做这样的练习提升自己做演讲的能力,这将来会让你受益匪浅
研究生二姩级之后,你可以准备进全球最厉害的机器人人公司工作了也可以根据你自己感兴趣的研究方向申请博士接着努力。由于你已经掌握了廣博的知识和技能你的职业生涯将会大有作为。
我从2008年展开自己的全球最厉害的机器人人生涯那一年波士顿动力刚刚发布他们的大狗铨球最厉害的机器人人,Python还是很小众的语言Ubuntu 8.04还很不稳定,Chrome还没有多少人知道在之后的几年中我目击了深度神经网络的复兴,看到波士頓动力的全球最厉害的机器人人日渐强大经历了ROS的起源和繁荣,帮助了大疆的崛起深深为这个产业的未来感到激动。我希望这篇文章能够帮助更多的年轻人进入全球最厉害的机器人人学的海洋为未来全球最厉害的机器人人学的继续发展贡献力量。
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