IT时报记者 王昕

未来的某一天，当一个强大智能机器人面对你的时候，它将能通过视觉、听觉、嗅觉、超声波雷达等全面认知面前的你和世界，并通过语音等多种途径与你沟通，在这背后是机器人越来越接近人脑的思维方式，同时也是一套云、边、端结合的超级计算模型和平台。机器人什么时候会有嗅觉？端计算和边缘计算如何发展？类脑计算何时走进我们的生活？英特尔中国研究院院长宋继强近日接受媒体采访，向《IT时报》记者展望了智能机器人、类脑计算、云边端计算演进的未来趋势。

Intel中国研究院院长宋继强

问：边缘计算在今年会有怎样的新前景？

宋继强：智能边缘（Intelligent Edge）会加速发展。近几年来，来自AI算法所使用和产生的数据越来越多，增长速度非常快，这些庞大的数据无法全部上传到云端处理。现在，我们的身边各种各样的终端都在成为IoT设备，手机、PC、平板电脑、各种上网设备，不仅如此，道路上、工厂和医院里的各种智能设备都在产生大量非结构性的数据，这些数据需要智能化处理才能为己所用。

通常上述数据来自于设备或者是边缘本身，宽带不足以将其完全存储至远端，这就要求把很多云端的能力要下沉到边缘，在边缘做实时快速的处理。根据延时的要求和数据处理量的要求，可以在不同的边缘位置进行部署。边缘计算其实是一个比较宽泛的范围，它可以是云的边缘，可以是网络的边缘，也可以是设备的边缘。但是共同的目的都是为了把智能计算部署在最符合它带宽需求和延时需求的位置，让性价比达到最高。

未来，这一定是非常重要的。近年来，随着5G的部署，很多智能设备开始上网，机器人也在上网，智能摄像头的安装量也很大，智能零售、智慧教育、视频服务等领域都在大量应用智能设备。无论家庭、工厂、学校、商场都有大量边缘计算场景需要部署。

问：英特尔Loihi芯片已经开始做一些气体味觉识别工作，机器人嗅觉离我们还有多远？在视觉能力上，什么时候机器人可以达到和人差不多的水平？

宋继强： Loihi和它支持的嗅觉以及其他的一些能力未必只能用在机器人上，比如安检、农业等领域肯定都能应用。嗅觉赋予了机器人新的感官能力，原来有听觉、视觉，现在还有嗅觉，未来还会一些看不见的感知能力，例如毫米波雷达，它们让机器人拥有了超过人类的感知能力。而上述所有应用都不局限于机器人，而是可以应用在更广阔的领域中。

如果单从检测等方面来看，机器人的视觉能力已经超过人类。通过高清或高速摄像头，工业领域可以进行许多专门的视觉分析和检测，甚至将一些物体分割出来。未来计算机视觉将会把时间域和空间域上的信息叠加起来，并且和环境做自适应的理解，这对后续机器人实用性的发展有巨大的意义。

问：现在的智能机器人产品融合了多种技术，包括AI、IoT、云方面等，未来还可能加载5G，如何看待多种技术叠加下机器人产业发展的趋势和情况？

宋继强：2019年6月，英特尔与科沃斯商用机器人以及另外两个产业合作伙伴一起发布了机器人4.0白皮书，这当中英特尔较早的勾画了机器人从单体设备朝着跟网络结合，利用5G、边缘计算以扩大其能力。

与此同时，增加持续学习能力和场景自适应能力也是很关键的，让机器人具备我们所期望的主动交互，跟不同人说不同话，做不同提醒的能力，这些都非常重要的，也是机器人未来需要构建的重要能力。

问：英特尔正在进行类脑计算的研究，今天的智能机器人和未来的类脑机器人之间还有多远距离？

宋继强：类脑计算得到广泛应用的远景是我们希望看到的。机器人领域是类脑计算应用的一个方向，但不是唯一的领域。

在机器人领域，现在已经在尝试的包括增加它的感知能力，比如说视觉、嗅觉都是例子。因为通过类脑计算的Loihi也可以支持很多的视觉检测分析。

类脑计算可以弥补一些原来深度学习并不太擅长的领域，你可以想像成一个人有多个部件，比如视觉区、听觉区、嗅觉区、触觉区，它们都同时在工作，同时对一个场景进行感知，它会互相之间形成一个关联关系然后存储在你的记忆力。如果说只是通过视觉这一条线去看东西的话，肯定会有一些片面，无法通过触类旁通形成跨不同模态之间的知识。

类脑计算的好处是，可以在同一个芯片的架构上划分为不同区，有一些区是专门处理视觉信号，有一些区是专门处理听觉信号，还有一些区域处理其他的传感输入信号，比如说嗅觉、毫米波雷达等，这个会形成对场景全方位的感知，并知识建模存储下来。这个就会帮助例如机器人、智能家居等智能系统形成对某个场景完整的记忆。基于它就可以提供更多的自适应的交互能力，因为这样你就可以通过原来形成下来的一些知识去查询、推理。

经过两年多的研发，英特尔研究院已经把类脑计算支持的神经元的量通过整合系统提高了很多。类脑计算同样受益于摩尔定律的发展的，类脑芯片可以把更多的不同处理能力放在一起去支持自学习。我认为，未来5年内会有更多的发展和突破会出现。

提问：未来场景对智能机器人有不同的需求，在现在不同的细分领域是分而治之的，会需要一个公用的底层，这样一个公用的底层是什么样的，英特尔在这方面做了哪些工作？

宋继强：这是正在研发、开发中的一套平台，因为现在云、边缘和终端这样连成一体的计算底层架构正在形成的过程中，我们不能说它已经全部做好了，不像云计算已经基本上形成标准化了。

关于边缘计算，目前来说最大的特点就是各个不同领域有不同的需求，不同边缘的位置需要根据不同应用领域去选定。所以现在最有实效的方法就是分而治之，根据不同领域做相适配的最优方案。比如说手机从各种各样的功能机最后统一成了智能手机现在这样的一个形态，对于边缘计算也有这样的可能性，只不过这种可能性也需要大的一些类别来支撑。

例如，比如现在机器人很多都是用的ROS操作系统做的，里面有很多不同功能的节点，比如说有导航、识别、交互，都在机器人本体上实现。如果说把一部分功能迁移到边缘服务器上去做，如果说仅仅靠ROS系统，现在是不好做的，我们可以打造一个新的技术架构，让它可以无缝迁移到边缘计算上去。这就是我说的可以构造一个统一的技术平台的例子。

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