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学院派在人工智能领域的地位举足轻重，而实验室就是一个问世奇迹的地方，我们看见的相当大一部分商业化的机器人、无人机以及无人驾驶汽车等都出自此，那实验室的人工智能项目是如何构建商业化的呢？在CCF-GAIR大会的智能驾驶专场上，卡内基梅隆大学国家工程研究中心（NREC）研究主任Alonzo Kelly教授共享了他对机器人商业化的观点。实质上大学并不必要展开机器人的生产，但是机器人在市场上又占据十分最重要的地位，所以我们必需要展开商业化的转化成，协助企业更佳的生产机器人，以便于更佳的用于。目前NREC主要是展开移动机器人的研究，无人驾驶汽车就是其中的一部分。
大多数人对无人驾驶汽车的理解还只是谷歌无人驾驶汽车，但实质上无人驾驶汽车只不过在15年前早已有各种的展出。机器人商业化的关键因素流程在项目当中我们找到只不过在建构一个整体包解决方案的时候有很多的专利权的申请人要考虑到，所以我们就咨询到一些公司给他们获取专业的咨询服务，让他们意识到产品在上市或者是商业推展之前，在研究的阶段就应当申请人它的专利和知识产权的维护，这就是一个典型的工作流程。在我们开始的时候我们看见通过机器学院和研究院来展开研发工作，有科学知识的掌控、创意的掌控，以及教育，公开发表涉及的论文，这中间有一系列的概念，再行到了EC的阶段，我们不会关于这个产品的研发、构建和性能的可靠性等等，以及产品测试，到最后卡耐基机器人学院我们不会专心它的生产、售后服务等等，同时我们考虑到资金来源，像谷歌他们都有对无人驾驶行业展开并购或者是投资，在将来不会是一个热门的事情。人才另外，机器人还包括无人驾驶领域的人才也是十分匮乏的，特别是在是工程师。
要觅这些人才并不更容易，在很多时候我们找到我们自己学院毕业的学生我们要把他们调入也不是一件易事，我们找到很多公司遇上的极大的挑战是来自员工和一个十分高精尖的人才的人才池的储备。在匹兹堡周边的企业，有一些企业是顺利的，也有一些企业是产卵过程当中，也有一些是相结合于大学的创业。在过去的十年里面通过我们卡耐基梅隆跟一些公司合作，他们有的是有可能被同行业的大公司并购或者是吞并的公司。
解决方案看一下建构机器人系统里面有哪些工程的解决方案，我们手下有十分夯实的架构，这样让很多的工程更容易，还有很多工程领域的问题是很更容易解决问题，一开始大家就较为有意识的用工程的角度和视觉获取问题的解决问题方法。现在中用的机器人很多时候和大家中用的软件实时，在这个时候我们让一些工作非常简单的已完成，很多时候大家说道为了防止成本的减少可能会造成机器人的功能显得十分的非常简单，智能程度非常低的机器人。
大家实在在工程里面较为好构建，但是他们的功能就受限了。我常常被人回答到我们的机器人不必须某些技术，我的答案是否则的，如果你要在这样的机器人几乎逃出GPS的话是不有可能的，我们这么说道不是为了减少成本，或者是成本方面的掌控过于敏觉。看一下例子，首先我们说道形式应当以功能居多的形式才有意义，比如说像一些有工作任务的机器人他们有可能看起来十分大，如果并不大的话有可能是一些较为便利的，还有一些机器人在成本上面可以掌控得很好。机器人已完成任务有可能比操作者这么一个工程机械成本要更加较低，因为你看见如果是这样的工程机械物的话在上面操作者的人要难受，这样的成本是十分大的，所以这种错误的解读和观念我们要转变，不是像代替完整机械和机器产品的机器人就比完整的产品更加喜，这个是错误的。
我们有顺利的例子来证明这么一个论调。我们从生物学的角度来说，他们不会说道生物学的领域里面是不是在或许某一些领域可以由机器人，而事实不是这样的，很多时候不是生物的进化是唯一的方法，我们有时候可以依赖其他的产品像镭射视角的配套机，大家可以看一下大部分的在比赛当中很多的机器人过门槛的障碍的时候就跌倒了，我们的机器人可以很精准的捕捉和构建这样的动作操作者，我们在万人的竟然技场上我们的机器人取得了大家的注目，展现出得十分的平稳。我们几乎可以用手工的工具关上电源，已完成非常简单的任务。
如果我们的机器人需要手捉电钻，它可以已完成所有的非常简单的工作和任务的指令。我们的解决方案是一个过渡性的变革性方案，我们期望需要通过这样的技术让传感器和机器人需要提供人眼睛的生物特征和功能。
现在有一个鸿沟，机器人自己展开了分析和自学，使用了一个方案需要将车班车了这样的沟渠状态，这个几乎是在户外的，所以有很多的卫星定位，在地图规划的前提下我们的机器人几乎可以已完成比如说左转、右转，翻山越岭这样的指令，这个几乎是按照GPS的地图提供的，你可以在户外展开无人驾驶，你可以让机器人进你的汽车。与企业合作，双赢！在谈到项目的时候，实质上我们要经过一个项目的流程：第一个就是这个项目是不是不切实际，第二这个项目是不是长久，因为这个项目不但是科学研究，更好的是一种商业活动，我们也想让这个项目半途流程，或者是因为我们的客户不讨厌我们产生的产品造成我们的企业早夭。有的时候我们还要去跟我们的客户展开大量的辩论，因为他们实在我们生产出来的机器人有可能在市场上应用于度不低，所以我们必须展开两个问题的辩论，第一个是可行性，第二持续性。
而大公司在技术上是有相当大的局限性的，虽然他们生产的有些机器人需要展开权利的上下移动并且展开捕捉的，但他们是还是必须人工的操纵。NREC不会协助他们去展开发明专利的申请人。
目前，我们的发明专利还包括规划、导航系统以及制图。因为在今天软件大多数工作实质上都是由机器自动已完成的。想象一下，如果我们要辟一个几乎的自动化系统必须多少个编码？大约是135万！这其中有仿真、掌控、规划、巡弋和其他的部分，而每一次编码的成本是650美金，所以最后我们整个的花费是135万美金，这只不过是一个相当大的资金，辟一个自动化的系统就必须很高的成本，所以我们不会跟几个公司去合作，另外公司也不愿跟大学合作，因为这样就可以去降低成本，而且也可以增加政府的资金的浪费。
NREC30%以上的项目都是由政府扶植的，所以我们不会许可，企业我们还不会老大他们去申请人政府的资助，另外大学和企业做到合作的话，有的时候是很难定案合约的，大学有自己的管理系统，而公司他们又期望需要赚高额的利润，大学期望激进自己的研发机密，公司必须掌控这些研发机制，所以我们不会跟公司投这种不能僻陋的协议，对于某些项目大学会把这个出让给他们的，我们跟其中一个公司实质上做到过一个类似于的，我们主要是给他们做到机器人的感官系统的，其他的系统都是他们做到自己的，我们就必须对所有的系统展开细分，究竟谁必须哪一部分的知识产权。这个机器人更加尤其的就是它不仅是去对它周围的环境定位，它还能找到环境中的树根在哪里，或者是车在哪里。我们再行讲讲许可，许可是比较复杂的，因为一般情况下在美国我们公司是必要自己去展开研发的，所以如果大学跟企业展开合作的话，就必需展开许可，对他们来讲他们不必须必要去出售专利，这样的话成本也更加较低，这样如果成本低的话公司的利润有可能就不会更高，大学利润主要是许可费和版权酬劳。当然现在大家都机器人有各种各样的猜测和预测，有人实在机器人应当更加低廉，有些人实在机器人应当运营得更慢。
荐个例子左边是主要用政府扶植的，我们花上了4000万美金，7年的时间凭空的搭起了这样一个机器人。中间这个项目是2008到2015年做到的，也是花上了5年。右边这个项目只花上了200万美金，1年的时间就作好了。所以跟企业合作生产工业机器人的成本显然更加较低，而企业也解决问题了一部分技术问题，这是一个双赢的过程。
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