智能|阿里三年造出“小蛮驴”：驴智能了，就没人什么事了( 二 )
支撑起这些能力的底层技术 ， 主要包括多模态人工智能技术和L4级以上的自动驾驶技术 。
因此 ， 基于这个平台 ， 可以像组装乐高一样快速开发针对多元场景的移动机器人 ， 比如安全巡防机器人、机场服务机器人、防疫消杀机器人、景区导览机器人 。
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除了轮式机器人 ， 阿里透露 ， 未来还会开发双足、履带等各种不同类型的机器人产品 ， 让机器人爬山涉水、聊天陪伴、上高楼下地库 。
达摩院物流机器人为什么如此智能？
首先在算法层面 ， 达摩院提出了“小前台、大中台”算法架构 ， 大大提升算法模型的效果和算法迭代的效率 。
达摩院研发了业界独有的自动驾驶机器学习平台AutoDrive ， 由机器替代人工进行算法调参、模型优化 ， 提升算法研发效率 。
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基于AutoDrive平台的支持 ， 感知、定位、决策规划等“小前台”不断提出更轻、更快的算法模型 。
定位方面 ， 机器人能在无GPS或弱GPS环境下实现厘米级高精定位 。
感知方面 ， 机器人借助达摩院自研的感知算法 ， 能够识别“厘米级”障碍物 。
其次在算力层面 ， 达摩院背靠阿里云 ， 拥有大规模云端计算资源、规模化计算集群工程运维、规模化云端数据存储等资源支持 。
在AutoDrive平台基础上 ， 达摩院搭建了自己的自动驾驶云平台 ， 将海量数据（场景数据库、自动驾驶车数据、数据采集车数据）搬上阿里云 ， 打通数据收集、数据标注、仿真、模型训练、评价等整套系统 。
最后是软硬协同设计层面 ， 物流机器人的嵌入式计算平台、传感器、定位单元等硬件均采用了软硬一体化设计 。
达摩院自主研发了高性能、低功耗、低成本的嵌入式异构计算单元 ， 能以1/3算力的达到同等智能水平 。
通过软硬件协同优化 ， 将计算单元功耗降低72%、成本降低50%、体积压缩62% 。 在传感器方面 ， 达摩院提出了多层级多传感器融合的技术解决方案 ， 包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达、惯导等传感器 。
人机共生时代 ， 一场万亿美元市场的争夺
为什么首先选择针对物流场景开发机器人？
阿里给出了三点解释：
第一 ， 社会有需求 ， 数字原生时代 ， 物流配送需求正在极速爆发 ， 预计在不久的将来 ， 中国每天将产生10亿个配送订单 。
第二 ， 场景有需要 ， 在整个物流体系中 ， 末端物流历来是成本最高、效率最低的环节 ， 我们希望用科技来提供末端物流解决方案 。
第三 ， 技术有积累 ， 达摩院以及整个阿里经济体多年以来在多模态人工智能技术和自动驾驶技术上的探索 ， 为机器人的研发提供了深厚的技术基础 。
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可以说 ， 随着大数据、云计算、5G等新一代信息技术的发展 ， 将促使机器人技术快速演进 ， 软硬件技术日趋成熟、成本不断降低、性能不断提升 ， 最终触发机器人时代的到来 。
当然 ， 在末端物流配送方面 ， 不仅仅只有阿里一家 ， 在此之前 ， 智行者、新石器、京东、苏宁等公司都推出了低速无人物流配送车辆 。
据国际机器人联合会预测 ， 机器人革命将创造数万亿美元的市场 ， 而中国将是全球最大的机器人市场 ， 一个人机共生的时代正在到来 ， 人与机器人的协作交互才刚刚开始 。
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