5月23日－24日，以“煥啟”為主題的2018騰訊“云＋未來”峰會在廣州召開。會上，廣東省各級政府領(lǐng)導(dǎo)，海內(nèi)外學(xué)術(shù)專家，行業(yè)大咖及技術(shù)大牛等共議云計算與數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展，激活行業(yè)發(fā)展活力，煥啟智能未來。

會上，3DR首席執(zhí)行官、《連線》雜志前主編、《長尾》作者Chris Anderson先生帶來“自主機器人時代的云計算”主題演講。他表示，現(xiàn)在的感應(yīng)器的性能得到了極大的增強，這樣可以使機器人更加的智能，收集更多的數(shù)據(jù)，形成一個良性的循環(huán)。云和機器人作為一個依歸和平臺，通過數(shù)據(jù)的上傳，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，創(chuàng)造一個交叉縮影的網(wǎng)絡(luò)，并把數(shù)據(jù)進行實時更新。

以下為主題演講實錄，由品途商業(yè)評論精編整理，有刪減：

Chris Anderson：大家好，我們非常幸運，生活在如今這個時代，現(xiàn)在有一個歷史性的發(fā)展，就是互聯(lián)網(wǎng)。我們每個人希望能夠把這種技術(shù)帶到世界上的各個角落，我們家里、汽車、空氣等等都獲得了極大的擴展和發(fā)展。這就是我今天演講的一個主題，要擴展云，要把云擴展到物理世界。

我現(xiàn)在想講的主要是汽車，包括無人駕駛的汽車、機器人以及無人機。

我們一開始的想法是把三者結(jié)合起來，現(xiàn)在的感應(yīng)器的性能得到了極大的增強，這樣可以使機器人更加的智能，我們可以收集更多的數(shù)據(jù)，形成一個良性的循環(huán)，一切都能加速。這背后的想法就是我們可以把不同地方收集到的數(shù)據(jù)集合到云上，云就會更加的智能，這是一個非常好的想法和概念，但是事實是什么樣的？

首先我們中間還有一些步驟沒有完成，我們的數(shù)據(jù)可以連接起來，它們是一個N維的數(shù)據(jù)，是一個實時更新的數(shù)百萬級的數(shù)據(jù)，通過這些數(shù)據(jù)的集成，我們能夠讓所有的汽車和人類都能夠更加的智能，但事實是，很多的數(shù)據(jù)沒有連接起來，我們現(xiàn)在已經(jīng)有很多的無線以及有線的數(shù)據(jù)連接，但是還不夠，并不是一切都有。

因此我們還不能完全依靠云端來讓機器人更加智能。

我們這個世界怎么才能變得更加完美的結(jié)合起來？連接起來？我們怎么樣能夠無時無刻地都依賴云呢？這可能嗎？

我想這取決于我們按時間分段的混合系統(tǒng)。所以有一些不同的時間分段的功能，可以在云端上進行實現(xiàn)。這意味著我們的個人終端和設(shè)備會非常快速，它同時也是個人化的，集體的行動是在云上來實現(xiàn)的。

車的操作系統(tǒng)是通過我們傳統(tǒng)的計算機來進行的，我們這里有感應(yīng)器，有驅(qū)動，它能夠進行剎車，能夠進行加速和減速，這是過去的20年、30年我們所做的，這是實時的功能。

現(xiàn)在我們有一些準(zhǔn)實時的功能，比如說規(guī)劃的功能，假如說我正在走路，它可以防止摔跤，還有一個功能就是決定怎么前進，怎么走路，還有一個功能就是為什么要走過去。所以這是一個以任務(wù)為主導(dǎo)的功能。我們就可以把一些實時的功能交給傳統(tǒng)的計算機來做，把這些準(zhǔn)實時的功能交給人工智能或者是手機來做，或者是一些車載的系統(tǒng)來做。

我們在云端上傳了一些準(zhǔn)實時的地圖，來幫助實現(xiàn)這些功能，但在云端一旦我們實現(xiàn)了連接，我們就可以使得云上的模型更好，而且能夠使汽車和人更好地結(jié)合起來。我們以英特爾為例，我們覺得邊緣就是一些攝像頭，而云就是像服務(wù)器提供一些集中的功能。

無人機能做什么？

無人機是大概2007年的時候出現(xiàn)的，那時候iphone也出現(xiàn)了，它里面有GPS，然后有無線的連接，有地圖，所以它不僅僅是一臺手機，而那些感應(yīng)器也可以用來制造無人機，它可以用來控制一架飛機，這取決于規(guī)模的經(jīng)濟，規(guī)模的經(jīng)濟能讓我處理這些問題，我們把這些感應(yīng)器拿出來，我們賦予它不同的功能，給它們安裝了不同的軟件。三星、華為、微軟、谷歌、小米都做了很多的工作，他們安裝了很多的組件，能夠讓機器人更加智能。

其中有一點就是有一個非常大的經(jīng)濟規(guī)模，我們知道摩爾定律對科技變化有很大的影響。另外就是我們在使用智能手機的技術(shù)，而這個智能手機的技術(shù)和這個功能性也能加強互聯(lián)互通的特性，并且就像我們用手機聯(lián)系一樣，所以能夠把手機和應(yīng)用跟我們講到的無人機聯(lián)系起來，或者是云端跟無人機聯(lián)系企業(yè)，這就更加便利了，這是10年前我們所做的事情，我們一旦認(rèn)識到了這一點，我們就會問自己，我們需要什么樣的計算能力，能夠在每一個層級去疊加呢？

所以我們在這里使用的時候就必須去意識到這里面水平的一個層級，就是我們講到的延遲性。而這里面的垂直準(zhǔn)入就是有多少的計算能力在里面。所以我們之前看到的就是在車載的系統(tǒng)里面的計算機是有限制的。

而在云里面是一個無限的力量，所以這就能夠讓我們更好地去分配我們講到的這些功能，并且能夠更好地在時間和計算能力之間取得一個平衡。整個基礎(chǔ)架構(gòu)的設(shè)計是能夠基于在上面有一個自由的浮動，就是讓計算能力能夠更好的浮動，并且讓時間、耗能取得一個最優(yōu)的平衡，所以這里我想介紹一下這個基礎(chǔ)架構(gòu)，就像無人駕駛的架構(gòu)一樣，就像手機一樣有智能的功能。

第二個是像車載里面的無線連接，或者是用一個手機上載云端，而在云端里面也會有這種分析器的功能，并且有一個學(xué)習(xí)，還有一個數(shù)據(jù)的累積，這種數(shù)據(jù)的累積能夠跟不同的設(shè)備聯(lián)系起來，并且有不同的維度，包括有些不同的信息或者是一些社會功能等等，其中一些是經(jīng)濟功能或者是貨幣的功能，而這些不同的層級，就像我們之前講到的數(shù)據(jù)疊加，能夠讓我們?nèi)ふ乙恍└幸饬x的解決方案。

我們知道并沒有單一的層級是可以單打獨斗取得成功的，如果是云端和無人機聯(lián)系起來就可以能夠體現(xiàn)出更高的智能性，其中一個非常有趣的結(jié)果是它能夠改變我們之前去想象機器人能發(fā)揮的威力，原來機器人的功能就是告訴我們做什么，然后去掃描，并且把數(shù)據(jù)帶回到原來的地方。

人會自動根據(jù)收集到的數(shù)據(jù)改變它的使命和路徑，對機器人來說是批量數(shù)據(jù)支持的，是預(yù)先加密的，你指令機器人做什么，他們會根據(jù)這些數(shù)據(jù)獲得指令，新的數(shù)據(jù)能夠讓用獲得小批量的上傳，再獲得及時的反饋。你可以更加移近或者改變攝像機的設(shè)置或者創(chuàng)新的拍這一組鏡頭，在這里面我們講到數(shù)據(jù)決定使命，而不是使命來決定數(shù)據(jù)，這是全新的動態(tài)基礎(chǔ)的機器人，而這個動態(tài)的機器人就是云和設(shè)備之間的連接。

我剛才講到的全局的概念，如果是它按照摩爾定律加速發(fā)展就能夠提高機器人應(yīng)用的質(zhì)量，而我們不是在這里胡亂的猜測，而是說在實時有一個速度的回路做到這點，在這里面有了使命就等了有了數(shù)據(jù)，它是一個完全的回環(huán)，把小批量的數(shù)據(jù)上傳到云，再獲得一個小批量的反饋。

而我們現(xiàn)在還沒有做到這點，有時候云其實是一個邊緣的設(shè)置或者是端點的設(shè)置，就像手機一樣，這是云端機器人所用的基礎(chǔ)架構(gòu)，這就是無人機，我們在汽車?yán)锩媸褂猛瑯拥倪壿?，而且我們在這里不用整車來進行測試，也不是用人駕駛汽車來測試，這比較危險，也需要改變原來的基礎(chǔ)架構(gòu)。

因此我們采取同樣的方式吸取數(shù)據(jù)，比如在直升機里面我們把飛行員移除，只要在智能手機那里加一個驅(qū)動器來做，我們用了一個裝了馬達的手機來做，使用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、無線連接和AI做到這點，我們只是小規(guī)模的來進行測試，并且保持安全的環(huán)境，現(xiàn)在還沒有規(guī)管部門來批準(zhǔn)，也沒有監(jiān)管，我們把它叫做DIY無人機，你可以升級，可以拓展，可以讓更多的人參與到這個措施當(dāng)中來。

像谷歌的威猛汽車，非常有名的無人駕駛的汽車，它們的原理是一樣的，因為我們擁有他們做的測試原理和因素，比如10米和20米的加速，加速到300米，在30微秒或者是40微秒那里加速，但是攝像頭和GPS系統(tǒng)更多，并不是改變它們兩個的本質(zhì)區(qū)別，就像CV測試、無人駕駛汽車一樣，軍用無人機現(xiàn)在更為快速，不僅如此，我們能夠更大刀闊斧的測試這些無人駕駛的汽車。我們把動態(tài)、危險的因素去除，把動態(tài)因素更好的平衡。

我們在做什么，云和機器人作為一個依歸和平臺，并且能夠把它們上傳到云端，通過數(shù)據(jù)的上傳，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，創(chuàng)造一個交叉縮影的網(wǎng)絡(luò)，并且把這個模型和網(wǎng)絡(luò)下載到這個車載系統(tǒng)里面來進行實時更新。進行200塊錢一輛成本的賽車的測試，比如上面的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和計算驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)，這里面在不同的結(jié)構(gòu)里都能夠展示出它能夠達到跟人控制同樣的級別，在今年年底就達到。

在10年前我也講到了無人機，我們也知道大疆無人機成為這一方面的楷模，現(xiàn)在這種汽車的測試、無人駕駛已經(jīng)成為了大家測試的焦點。

NSP、英特爾等等大公司都像谷歌一樣進行了輕型版無人駕駛汽車的測試，包括了英特爾的一個神經(jīng)計算棒，它也能跟這種車載的系統(tǒng)進行聯(lián)系，所以我們看到這些云端的技術(shù)，還有基于云發(fā)展的技術(shù)，能夠更好地精簡、還原成一些非常簡單的設(shè)備供我們所使用，而這也對于云端來說是一個非常好的彰顯和補充，能夠更好地展示出我們講到云端機器人的概念。