大咖问答05期：机器人专家带你玩转人工智能与软硬件设计

crazyfree

您好，我想问现在国内对于强化学习在机器人当中的应用主要有哪些？

小影-370587

您好！博士！现在人工智能这个真的是太火热了！想请教下当前科大讯飞使用哪一家的方案来做的智能语音控制？

dj-zhou

yinwuqing 发表于 2020-4-13 17:14
您好！晶圆测试需要采集什么样的数据？

晶圆测试可以采集图像数据吧。然后经典的图像处理的算法，应该可以做很多这方面的测试。比如，边缘检测，图像连通性分析，等等。如果采集了很多图像数据，后面也是可以用机器学习的办法来检测的。

dj-zhou

qwerasdf123 发表于 2020-4-13 15:55
工业机器人在PCB行业有哪些应用？

工业机器人可以代替重复的人工，减少错误，重要的是，可以让我们电路板打样变得非常便宜呀，而且打样时间变得非常短。当然，工业机器人也可以用作物流搬运的工具，这是目前机器人技术的一个发展方向。

dj-zhou

烈火狂龙 发表于 2020-4-14 11:05
兄弟，我来给你加油来了，

多谢烈火大哥！

dj-zhou

yinwuqing 发表于 2020-4-13 17:16
机器人神经网络学习需要具备哪方面的知识？

神经网络学习方面，如果是要深入学习它的原理，基本上都是数学知识了，包括线性代数，矩阵分解，概率与统计，状态估计。实际上，这些数学知识的基础，又是机器人理论的数学基础。数学方便，推荐一本最近刚出版的书，可以直接下载的，不过是英文版：Mathematics for Machine Learning。下载地址：https://mml-book.github.io/。我也正在学习（也可以说是在复习）这本书，感觉非常不错，知识讲解比较透彻。它的github上面还可以提issue的，发现typo什么的，都可以直接向作者提。
实践方面，主要是需要熟练使用目前比较流行的机器学习框架，比如tensorflow。国内也有开发了比较好的框架，比如旷视最近开源的天元。.

dj-zhou

crazyfree 发表于 2020-4-14 15:43
您好，我想问现在国内对于强化学习在机器人当中的应用主要有哪些？

强化学习区别于监督和非监督学习，不需要喂大量的数据，而是在“机器人”实际运行过程当中，慢慢地从运行的“经验”上获得反馈，慢慢让自己的运行更加符合实际需求。但是这里就有一个问题了，对于工业类的机器人，前面的不断试错(比如机器人行走过程当中碰到障碍物就知道这个行走的方向不对，以后不要走了），是不是可行的呢？似乎并不可行啊，工业机器人需要稳定性，需要在任何时候都不能撞到障碍物。目前来看，大部分应用就是在游戏里面了。几年前流行的一阵子的flappy bird的游戏，就有人做了个工具，盯着手机屏幕，玩，比人手操作要强多了，很可能就是用了强化学习的技术。
我所了解的信息也可能比较有限，希望早日看到强化学习在真实的机器人上的应用吧。

dj-zhou

一代睡神的崛起 发表于 2020-4-14 15:29
博士您好，人工智能(AI)对于从事电子行业的人来说也有不俗的应用场景，由于工作中涉及了许多机器学习方面的 ...

1.现在微控制器在市场取得了一些举足轻重的地位，NXP为了能够让微控制器满足跨界场景去提升工作主频去迎合边缘计算，从而替代一些低端的微处理器，对此我想问一下微控制器结合边缘计算来跑算法实现机器学习和深度学习的效率和性能是否真的满足？
答：这个要看你具体如何跑了。一般的应用都是在性能非常强大的台式机器上当训练，然后在微控制器上运行训练出来的结果（把训练出来的参数写到微控制器的程序里面去用）。我在展会上见过一些这样的应用，但目前来看，性能一般。当然具体的使用场景，对性能的要求也不一定。

2.目前关于人工智能的相关API大多数来自Tensorflow，Keras，Mxnet，这三种的是根据怎样的应用场景来选择的呢？还有简化版的Tensorflow-lite是否满足常规的AI运用？
它们之间其实是竞争关系吧。主要看谁最通用吧，因为遇到问题的话，使用的人越多，越容易找到解决办法。Tensorflow Lite目前只支持推断，还不能用于模型训练，后面可能会慢慢支持模型训练了吧。

3.机器学习中利用足量的数据计算出决策信息，但是这个决策并不能完全将行为信息判别（存在误差），那么在行为判别中怎样做才能够精确的计算出行为动作呢？
“精确的计算”本身就是不可能100%精确的，少量数据，可以训练一个识别成功率99%的的应用，多10倍数据，说不定能把99%提高到99.9%。另外 的0.1%的失败真就无法接受了吗？也不一定。如果是自动驾驶，0.1%的错误可能导致车毁人亡，显然不好接受。如果是产品的分拣，就算1%的失误率可能都不是问题，因为总是有弥补的办法。比如，只有99.9%肯定的良品，才放进良品库，没有那么肯定的产品，怎么办呢？重新检测一下，再区分一下。


4.人工智能与人工智障就一字之差，同时反映出了一旦算法不够成熟就可能导致意想不到的事情发生，怎样去训练模型才算正确的？
这个仁者见仁吧。

dj-zhou

小影-370587 发表于 2020-4-14 15:52
您好！博士！现在人工智能这个真的是太火热了！想请教下当前科大讯飞使用哪一家的方案来做的智能语音控制？ ...

可能只有科大讯飞能回答这个问题了

电子月

周博士您好！我是学硬件的，对机器人很感兴趣。我有个问题，就目前来说，硬件这方面有没有制约机器人的发展呢？很多想实现的功能是不是要等硬件突破以后才能做呢？