发力自主机器人,90年代就着手AI的西门子如何在智能时代扭转乾坤?

撰文 | 藤子

编辑 | 微胖

在我们的想象中,或许觉得人工智能这样的前沿技术与成立于 1847 年的老牌工业企业西门子没有太大的关系,活跃在人工智能镁光灯下的都是谷歌、Facebook 等高科技企业,抑或是这些年成立的,专注于人工智能技术的创业公司。

实际上,早在 1990 年代,西门子就为一家炼钢厂部署过神经网络。只是,那时候的深度学习算法和数据处理能力,都没有今天这般强大。作为世界上生产燃气轮机的主力厂商,十多年前,西门子就已经把深度神经网络和增强技术应用在燃气轮机以及另一款产品风机的优化上,使前者提高发电设备的效率,后者则能根据不断变化的风向自主调节转子位置,改善风机的运行状态,提高风电场的发电量。

「人工智能本身是一个很大的术语,它包括不同的含义,基于你从哪个角度去看待它。」说起人工智能,西门子 PLM Software 全球总裁兼 CEO Tony Hemmelgarn 如是说。「人工智能作为一项促成科技,需要将它应用到不同的领域中才能实现价值。而西门子对人工智能的投入,就是不设门槛地吸引最合适的人工智能人才。」西门子首席技术官博乐仁(Roland Busch)对机器之心说。如今,西门子有大约 200 位专家从事数据分析和神经网络研究。目前的研究重点是增强学习和深度学习等领域。



看好自主机器人应用场景,西门子中国主导全球公司相关技术研发

9 月 14 日,在苏州举办的「2017 西门子中国创新峰会」上,西门子中国宣布将领导公司在自主机器人领域进行全球研究。作为西门子创新战略的一部分,包括来自世界各地的有经验的专家的全球研究团体将专注于研究和开发新的机电一体化系统,人机交互和人工智能在机器人控制器中的应用。

「西门子并不是一个制造机器人或机器手的硬件制造商。」西门子 PLM Software 大中华区首席执行官兼董事总经理梁乃明在接受国内媒体采访时曾表示。但西门子的研究总院正在研究机器人技术,而且也是重点的研究方向。「实际上我们过去一直在做机器人的自动化解决方案,比如我们为客户提供 SIMATIC 解决方案」,博乐仁告诉机器之心。很多机器人的核心控制器也是西门子制造的。比如三大核心部件减速器、控制单元和伺服驱动器。库卡、安川和 ABB 都在使用西门子的 CP1616 控制器。


「让我们决定更进一步的原因是我们对市场的判断:目前来说机器人市场主要以大型机器人为主,用于汽车制造商的装配线上;未来的机器人体型更小,能够和人并肩工作。大型机器人需要放在围栏中,因为一旦它们出现错误运行,会伤及人员。而我们所说的小型机器人可以融入到工人当中,人们可以触碰它们,更安全也更灵活,可以完成一些大型机器人所不能完成的任务。」博乐仁告诉机器之心。

机器人在工厂中的应用越来越普遍,而随着机器人的触觉敏感度越来越高,机器人将会更加智能、轻便和友好,机器人能够承担大部分组装、移动、包装、运输或其他体力劳动,从而能极大地提升效率,降低成本。而在以后,机器人不仅能基于其程序进行判断,还能基于经验主动做出决策。作为西门子的老竞争对手,通用电气正在内部研发自己的技术,比如进入飞机发动机内部进行检查的产品。通用电气还投资了以自动化移动机器人著名的 Clearpath Robotics 和以蛇臂机器人著名的 OC Robotics。

去年 4 月,西门子技术研究院设在普林斯顿大学学区的团队就在自主移动式制造技术开发方面获得的最新重大进展。他们开发出一种外形像蜘蛛的机器人原型,这种机器身上装配有 3D 打印技术,可以彼此携手合作,共同构建复杂的结构和表面。这种八爪的机器人安装了多种传感器,以便于对周围的世界进行感知。该研究团队采用了深度感知摄像头和红外线激光扫描仪,两者相结合帮助机器人「看」世界。这款意义重大的系统被称为 SiSpis,西门子认为,这一技术最终将在从飞机到轮船等所有对象的制造上发挥主要作用。

今年三月中旬,德国物流公司 Sigloch 使用了一款名为 Toru Cube 仓库机器人。这款机器人是由位于慕尼黑的公司 Magazino 研发,西门子拥有该公司近一半的股权。Sigloch 是一家出版物流公司,负责为亚马逊等公司供应图书。仓库机器人的使用是为了缩短工人走路时间和距离。

「西门子在软件,自动化和电气化方面的优势,如电气产品、小型电机等,都有助于我们助力小型机器人的研发。当然西门子不可能单独完成这项任务,我们希望通过打造生态系统来达成目标。我们将与机器人制造商合作,这其中也包括中国的企业,来带动机器人领域新的创新发展,发现新的驱动机器人的方式,我们相信西门子有能力去提升这项技术并参与其中。」博乐仁告诉机器之心。

在本次大会上,西门子宣布与清华大学合作,在北京成立一个先进工业机器人联合研究中心,聚焦于组合机械与电子、人类机器人写作和人工智能在机器人控制器中的应用。中国是该集团最大的研究与开发机构所在地,拥有 20 个研发中心和 4500 多名研究人员和工程师。

仅仅在西门子中国研究院的团队里就有来自 14 个不同国家的研发人才一起进行研究,比如自主机器人的研究。「在这个领域,不是以人多取胜。西门子要做的是为机器人搭建一个平台,使机器人更易于使用,使成本更低。关键在于人才的质量,中国的人才我觉得非常出色。」博乐仁表示。

构建开放的机器操作系统 MindSphere,香港成为下一个重量级用户

除了自主机器人,西门子在中国的核心研发领域包括数据分析,网络安全,工业物联网和数字双核,以及连接的城市解决方案。为了挖掘这些技术的巨大潜力,西门子一直与中国、中国的大学和客户合作,应对交通拥堵,节能,公共便利和环境等挑战,并在全国建立「数字城市」。在本次大会上,西门子和香港科技园也达成协议,创建香港首个智能城市数字中心。该中心将由来自西门子基于云的 IoT 操作系统 MindSphere 提供支持,通过开放、互动和整体的方式来解决城市的挑战。

「交通是我们首先打算尝试的,我们也会涉及其他领域,比如发电、能源管理、楼宇科技。而且可以肯定的是,随着时间推移肯定会有更多企业,来到我们的平台,以合作的方式解决香港的城市问题。」西门子中国研究院院长朱骁洵说。香港的城市密度很高,如何使人和商品在城市里流动是个大问题。西门子认为,香港的城市电网是三维的,每栋楼宇都是一个垂直的电网。这是一个非常特殊的环境,西门子想利用技术去证明,即使是在这个基础设施压力很大的密集环境中,也可以通过部署现代技术去解决问题。据悉,相关的智能城市数字化中心将开设五个实验室:互联城市解决方案、MindSphere 测试的开放实验室,数据分析、黑客运营系统管理(hacker OS management)以及互联和边缘设备实验室。

回溯传统,西门子旗下的产品涉及众多产品线,从车辆上的传感器到燃气轮机、工厂里的可编程逻辑控制器、楼宇设备以及医疗设备,每条产品线都有着巨大的装机量。而这会产生海量的数据,比如,西门子的一台燃气轮机每天能产生 25GB 的数据,一个智能电网平台 Energy IP 每天能产生 30GB 的数据,在德国某城市的一个交通管理系统每天能产生 6TB 的数据。人工智能技术结合海量的数据,可以对工厂进行智能运营,对设备进行预测性维护等。

通用电气自 2011 年已投资数十亿美元于名为 Predix 的数据平台,寄望它成为各类机器的操作系统,就像智能手机上的安卓系统那样。在 GE 推出 Predix 云服务平台的七个月后,西门子也推出了一款云技术产品 MindSphere,将其数据处理能力以及人工智能技术集成到这个平台,并提供给行业客户以及第三方软件开发者使用。

MindSphere 具有数据分析功能和连通功能、各种开发工具以及应用软件和服务,可以帮助西门子的工业企业客户进行数据采集、传输、存储、分析及应用。MindSphere 底层的云基础设施由亚马逊 AWS、微软等多家云服务商提供,西门子的重点则是构建操作系统,并向企业客户提供开放的接口。企业客户或者软件开发者可以基于 MindSphere 搭建工业 App,而西门子的其他客户则可以根据自身需求选择相应 App,分析工厂的运营数据,智能控制生产线,对设备进行预测性维护、远程故障诊断、产品追踪等。

博乐仁曾表示,西门子在制造业、交通、能源和医疗等领域积累了丰富的实践经验,西门子对各个行业的深入了解、专业知识以及丰富的实践经验是 MindSphere 为工业企业提供服务的基础,而他们会将这些都嵌入到 MindSphere 的应用中。

博乐仁认为,任何的数字化都要从连接设备开始,把设备和云连接到同一个平台,使生产力得以提升。通过 MindSphere,能够连接交通设备、燃气轮机、车辆传感器、楼宇设备和医疗设备等所有的工业设备。而在这些设备方面,西门子有着巨大的装机量。

制造企业西门子同时也是最大的工业软件企业之一,MindSphere 平台则会结合这些工业软件套装。博乐仁说,市场上没有任何一家企业能做到如此。

2016 年 7 月,工信部公示首批的 15 个中德智能制造合作试点示范项目中,西门子携同 MindSphere 占有 6 席,并与宝钢集团有限公司、中国船舶重工集团公司、中国电子信息产业集团有限公司和中国航天科工集团公司建立了合作伙伴关系。除了大型客户,MindSphere 也面向中小型企业开放。

在本次大会上,西门子大中华区首席执行官赫尔曼还介绍了 MindSphere 在中国落地的最新进展。比如,在成都建立了西门子首个海外数字化工厂、与金宇生物科技有限公司签署了协议。「几周前,我们与中国航天科工签署协议,在基于云的物联网操作系统方面合作创新。」赫尔曼说。

利用深度学习,布局医疗领域,落地医疗影像

博乐仁在访谈中表示,人工智能是一项促成科技(enabling technology),神经算法已经存在 20-30 年,而它们现在开始发挥作用,不仅是获得了大量数据,同时也拥有了强大的数据处理的能力。人工智能作为一项促成科技,需要将它应用到不同的领域中才能实现价值。

西门子选择了医疗领域。西门子的产品遍及各个行业,其医疗设备在全球都有很大的装机量,包含核磁共振、放射治疗和超声、实验室诊断等设备,能从预防、早期检测、诊断到治疗和后期护理等,提供整个医疗流程的解决方案。

对西门子而言,西门子医疗部门在十余年中,一直都在利用人工智能展开影像医学的知识整理与深度学习,建立知识库-处理流-前处理的全新软件发展路径,并在这个基础上,形成了过程知识与结果知识的结构化人工智能构建方法,比如 RRT 与 SR、ALPHA 解剖引擎 (AI-driven Landmarking and Parsing of Human Anatomy,解剖关键点的 AI 驱动式辨识及解析) 和 ALPHA 报告引擎 (Attributions' Lexicon- & Protocol-Hierarchic Aggregation,语库与规范集成的结构化病证报告)。

在这些研究的基础上,西门子推出了基于人工智能技术的影像学解决方案 syngo.via,syngo 可以基于海量的医学文献与病例,构建大数据化的临床「病种知识库」,按照规范与指南,构建包括影像扫查、处理、报告全流程的「结构化任务」;然后模拟医生的处理操作与知识调用,创建相应的「影像处理流」,从而实现「智能前处理」与「处理即报告」。

具体来说,在医生打开病例前,syngo.via 则可以依循相关指南与共识,自动启动多软件并行处理。病例被点开后即可自动呈现规范准确的病证结果,并将多软件的处理结果合成在一个报告里,进而嵌入分期与分级的报告选项。这些技术能够生成病症完整、表达图表化、甚至分期与分级的报告,实现过程智能化与结果智能化,能够减少医生的工作时间。

此外,西门子医疗还积极与 IBM 合作,除了计划共同开发 PHM 产品职位,西门子的医疗供应商还可以访问 IBM 的 Watson Care Manager,Watson Care Manager 整合了不同类型的临床数据,可以让护士或相关护理人员密切监测慢性病患者。西门子希望通过这种方法帮助其供应商转型为为患者提供有价值的医疗服务,在价值型医疗保健中发挥积极作用。

Next47 的每一分钱都更具价值,对创业公司不只是投资,还带来客户资源

「next47 是个新的开始,但对于西门子来说并不是全新的业务。在这个领域我们已经开展了近 15 年,我们将这些年来积累的业务融入 next47 进行管理。」博乐仁说。该部门的总部位于美国西海岸,在其他地方也建立了办公地点来紧贴当地市场,中国也有办公室。

2016 年 10 月份,西门子成立独立业务部门 next47,致力于更积极的培育颠覆性的创新想法并加速新科技的开发。之所以称为 next47 是源于公司成立于 1847 年。西门子在前 5 年将会向 next47 提供 10 亿欧元的资金支持。

筛选投资项目的时候主要围绕公司核心技术领域来确定。首先,next47 专注的领域主要包括三个基础技术方向:区块链、网络安全以及所有和人工智能相关的项目。其次,也关注更为具体的领域,包括互联交通和电气化交通、分布式能源系统,以及自主机器或自主机器人。至于其他关注方面,西门子会根据市场来决定,希望抓住全球各地市场的最新进展。

在博乐仁看来,next47 并不只是投资创业公司的,它还创造流程,会为创业公司或者是西门子自己的员工在创业初期提供帮助,用专业的方式来引导他们去验证想法,帮助他们迈出创业的最初几步。

2016 年 4 月,next47 获得第一个项目,与空客达成协议,致力于实现航空的电气化。两公司达成目标,到 2020 年,混合/电力推进系统的技术将达到成熟,能够应用于中小型客机。据博乐仁介绍,最近 next47 投资了一家 3D 打印公司。

「相较于一般的投资机构,来自 next47 的每一分钱都更具价值,因为我们不仅投入资金,我们能为这些企业带来西门子庞大的客户资源。我们经常看到初创企业有很好的想法,但却没有接近客户的渠道,或是缺少一些互补性的技术。我们的业务遍布全球 200 多个国家,覆盖了几乎所有工业领域和市场。我们可以帮助初创企业吸引到对其技术感兴趣的客户。我们能够帮助初创企业与他们所需要的某个领域的专家进行对话,共同努力将他们的技术投向市场。在西门子内部也有专人来为初创企业提供指导,让他们享受西门子业务网络所带来的价值。」博乐仁在接受国内媒体采访时曾说到。

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