分布式智能感知系統(tǒng)、跨模態(tài)智能情報服務(wù)、多智能體博弈訓(xùn)練、自主無人系統(tǒng)、“電科芯云”微系統(tǒng)協(xié)同設(shè)計平臺……近日,中國電子科技集團(tuán)公司信息科學(xué)研究院公布了一批創(chuàng)新成果,其中,以深度偽造視頻識別技術(shù)、仿生機(jī)器魚智能探測系統(tǒng)、虛擬智能機(jī)器人等為代表的研究應(yīng)用成果,可廣泛用于政府決策服務(wù)、市民衣食住行、城市綜合治理等諸多領(lǐng)域,呈現(xiàn)出人工智能的新圖景。
我們正在全面轉(zhuǎn)向人工智能研究,重點(diǎn)突破人工智能關(guān)鍵核心技術(shù),構(gòu)建智能網(wǎng)信體系。圍繞中國電科“軍工電子主力軍”“網(wǎng)信事業(yè)國家隊(duì)”“國家戰(zhàn)略科技力量”的三大定位,成立不到10年的智能院全面轉(zhuǎn)向人工智能研究,將促進(jìn)人工智能技術(shù)與國家治理、社會民生等領(lǐng)域的深度融合、廣泛應(yīng)用,在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的同時惠及百姓生活、服務(wù)社會公眾,支撐我國人工智能技術(shù)的跨越式發(fā)展。
機(jī)器人有了自己的眼睛
有人曾打比方,若是手機(jī)離開了WiFi和數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò),就像機(jī)器人離開了SLAM一樣。機(jī)器人自主執(zhí)行任務(wù)的前提是知道自身的位置,而定位信息是由衛(wèi)星導(dǎo)航定位系統(tǒng)提供的。如果將機(jī)器人投放在城市樓宇間、立交橋下、室內(nèi)、深山密林這樣的環(huán)境中,由于遮擋導(dǎo)致衛(wèi)星信號微弱或者消失,容易導(dǎo)致機(jī)器人不能及時準(zhǔn)確獲取自身位置信息,無法執(zhí)行精確任務(wù)。
機(jī)器人主動感知技術(shù)能夠讓機(jī)器人具有自主定位和感知周圍環(huán)境的能力。利用視覺SLAM算法不但可以實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的自主定位,還可以實(shí)時構(gòu)建包括環(huán)境幾何結(jié)構(gòu)、顏色、紋理等特征信息的三維地圖。有了“眼睛”的機(jī)器人,能夠看到周圍環(huán)境,擺脫對衛(wèi)星導(dǎo)航定位系統(tǒng)的依賴,為自主完成既定任務(wù)提供了關(guān)鍵保障。
危險復(fù)雜環(huán)境機(jī)器人如何探索救援?機(jī)器人的眼睛是能夠在黑暗中能看清環(huán)境的。通過集成紅外傳感器,機(jī)器人可以在地下、洞穴這樣的黑暗環(huán)境中執(zhí)行探測任務(wù),結(jié)合自身定位和目標(biāo)檢測識別信息,對視野范圍內(nèi)的目標(biāo)進(jìn)行探測、識別、跟蹤以及目標(biāo)定位,感知周圍有什么物體以及它們的位置,可用于危險復(fù)雜環(huán)境下的探索救援等任務(wù)。
除了用于探索救援,視覺SLAM技術(shù)還可以應(yīng)用在服務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域。比較簡單的,像命令機(jī)器人去拿取某個物品,機(jī)器人知道物體的位置和環(huán)境地圖后,通過SLAM技術(shù)構(gòu)建家庭環(huán)境地圖,然后規(guī)劃出沒有障礙的行進(jìn)路徑,這樣就可以順利拿到物品了。
當(dāng)今科技發(fā)展速度飛快,想讓用戶在AR/VR、無人機(jī)、無人駕駛領(lǐng)域體驗(yàn)加強(qiáng),離不開視覺SLAM技術(shù)的支持。AR技術(shù)就是將虛擬的信息呈現(xiàn)到真實(shí)世界,通過SLAM技術(shù)的實(shí)時定位,將虛擬的物體實(shí)時地疊加在真實(shí)的環(huán)境進(jìn)行顯示,隨著顯示介質(zhì)移動,虛擬的物體也保持跟隨真實(shí)環(huán)境。使用AR技術(shù)進(jìn)行室內(nèi)導(dǎo)覽,可以將虛擬的物體疊加在真實(shí)的房間中進(jìn)行顯示。當(dāng)觀察者攜帶顯示介質(zhì)移動時,虛擬的物體看起來保持在真實(shí)房間的固定位置。實(shí)際上,通過SLAM技術(shù)的實(shí)時定位,虛擬的物體是隨著觀察者的視角變化實(shí)時地更新位置進(jìn)行顯示的,這樣就使觀察者看到的就像是真實(shí)房間里的物體一樣,可以從不同角度去觀看。
AI能力快速賦能無人設(shè)備
隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,數(shù)據(jù)、算法和算力作為人工智能的三個基本要素,其發(fā)展趨勢也在不斷變化。對于整個AI行業(yè)而言,海量數(shù)據(jù)獲取和處理難度在下降,算法也在深度學(xué)習(xí)模型的基礎(chǔ)上不斷優(yōu)化,而負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)和深度算法統(tǒng)一協(xié)調(diào)的芯片能否獲得大的飛躍,成為業(yè)內(nèi)關(guān)注的焦點(diǎn)。
我們面向邊緣智能計算多元化、高效化的需求,以打造能用、好用、易用的‘編譯—處理’一體化智能計算生態(tài)為目標(biāo),開展自主可控邊緣認(rèn)知處理器與編譯器研究。在處理器中,智能院構(gòu)建了研發(fā)周期短、資源需求度低、模型適用性強(qiáng)的加速器IP核及硬件工具鏈,性能相較于通用CPU提高20倍以上,功耗降低5倍以上;在編譯器中,智能院實(shí)現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型統(tǒng)一表示、壓縮優(yōu)化及代碼自動生成算法,能夠快速地將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型植入硬件,實(shí)現(xiàn)AI能力快速賦能無人設(shè)備。
具體到智能應(yīng)用,圖像和語音是兩大重要領(lǐng)域。研制基于AI指令集的可重構(gòu)、可配置卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器,支持大多數(shù)常用目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)及其變種,可以應(yīng)用于無人機(jī)、無人車等無人設(shè)備對實(shí)時圖像的低功耗、高精度目標(biāo)檢測。相關(guān)技術(shù)已用于無人機(jī)編隊(duì)海上搜救、無人車洞穴探索等任務(wù),提升了無人裝備的目標(biāo)發(fā)現(xiàn)能力。
智能語音技術(shù)是無人裝備的耳朵。在語音智能應(yīng)用領(lǐng)域,我們基于國產(chǎn)自主可控平臺,研制高噪聲語音環(huán)境的車輛操控設(shè)備,連續(xù)語音識別準(zhǔn)確率超過93%,具備聲紋識別和語音降噪能力。自主可控邊緣認(rèn)知處理器與編譯器相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用,提升了圖像、語音領(lǐng)域智能算法到計算資源及功耗受限多元異構(gòu)硬件平臺的快速部署能力,提升了高復(fù)雜度、高實(shí)時性場景下無人系統(tǒng)精確、高效的邊緣感知能力。
多雷達(dá)協(xié)同探測的智能感知系統(tǒng):實(shí)現(xiàn)“1+1>2”
雷達(dá)是探測空中目標(biāo)的主要傳感器,可以穿云透霧、不受天氣影響、全天24小時穩(wěn)定工作。但目前雷達(dá)探測感知以“單打獨(dú)斗”探測為主,面對無人機(jī)等低慢小目標(biāo)時,存在“看不遠(yuǎn)、跟不上、識不準(zhǔn)”等問題。
通過聯(lián)合集團(tuán)內(nèi)14所、38所等骨干研究所以及清華大學(xué)、北京理工大學(xué)、西北工業(yè)大學(xué)等高校,智能院打造了一支敢闖敢拼的創(chuàng)新攻關(guān)團(tuán)隊(duì),聯(lián)合開展技術(shù)攻關(guān),先后攻克了檢測、跟蹤、定位、資源管控等一系列關(guān)鍵技術(shù),成功構(gòu)建了多雷達(dá)協(xié)同探測的智能感知系統(tǒng)。
系統(tǒng)采用多個低成本雷達(dá)+4G/5G或有線寬帶通信網(wǎng)絡(luò)+大數(shù)據(jù)云平臺的智能感知系統(tǒng)架構(gòu),基于不同的探測任務(wù),動態(tài)控制前端雷達(dá),并自適應(yīng)智能重構(gòu)后端處理算法,按需生成滿足任務(wù)需求的產(chǎn)品。通過使用新技術(shù),能夠有效挖掘原有設(shè)備潛力,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)整體能力的提升。
系統(tǒng)可以從多個角度同時協(xié)同觀測目標(biāo),極大的提升系統(tǒng)能力,實(shí)現(xiàn)“看得遠(yuǎn)、跟得上、識得準(zhǔn)”的群體智能感知能力,促進(jìn)由單裝探測向體系協(xié)同探測的跨代發(fā)展,采用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)后,系統(tǒng)的能力可以像人一樣不斷進(jìn)化。經(jīng)過針對性學(xué)習(xí),該技術(shù)也可應(yīng)用于新一代氣象雷達(dá)中,實(shí)現(xiàn)全空域無盲區(qū)覆蓋、精確預(yù)測氣象的運(yùn)動狀態(tài)等新的能力。
技術(shù)成果的推廣應(yīng)用,還可催生一種傳感器陸??仗鞆V域泛在分布、自由互聯(lián)、深度協(xié)同、透徹認(rèn)知的智能感知系統(tǒng)新形態(tài),打造全球感知“一張網(wǎng)”,大幅度提升對全球環(huán)境和目標(biāo)的感知與認(rèn)知能力,滿足各類應(yīng)用需求。
無人系統(tǒng)也能不斷學(xué)習(xí)進(jìn)化
隨著無人技術(shù)的發(fā)展,無人車、無人機(jī)、機(jī)器人等無人系統(tǒng)被應(yīng)用于搜索、跟蹤、救援。但如何實(shí)現(xiàn)無人系統(tǒng)的自主協(xié)同作業(yè),有效規(guī)避風(fēng)險,提高工作效率還是業(yè)內(nèi)公認(rèn)的難題。
無人系統(tǒng)分布式智能‘大腦’,可有效解決集中式集群控制的安全性、健壯性問題。智能“大腦”分為綜合信息處理區(qū)、認(rèn)知決策規(guī)劃區(qū)、行為協(xié)同控制區(qū)和學(xué)習(xí)訓(xùn)練進(jìn)化區(qū)四個核心區(qū)域,“綜合信息處理區(qū)”將無人系統(tǒng)“眼睛”“耳朵”等傳感器收集的信息進(jìn)行綜合處理;“認(rèn)知決策規(guī)劃區(qū)”則基于綜合信息處理結(jié)果進(jìn)行判斷,形成決策規(guī)劃方案;“行為協(xié)同控制區(qū)”基于決策規(guī)劃結(jié)果對無人系統(tǒng)行為動作進(jìn)行協(xié)同控制;“學(xué)習(xí)訓(xùn)練進(jìn)化區(qū)”利用數(shù)字孿生技術(shù)將虛擬模型與物理實(shí)體緊密相連,通過線上線下協(xié)同學(xué)習(xí)與訓(xùn)練,不斷提升無人系統(tǒng)協(xié)同認(rèn)知決策與控制能力,以及對復(fù)雜、未知作業(yè)環(huán)境的適應(yīng)能力。
目前,智能“大腦”已成功應(yīng)用于空中無人集群區(qū)域索搜、空地協(xié)同要地防護(hù)、水下資源協(xié)同探測等場景。張德告訴記者,智能大腦能夠適配不同形態(tài)的無人裝備,天上飛的、地上跑的、水里游的都可以作為無人系統(tǒng)的一部分。
分布式智能大腦是由智能院研究團(tuán)隊(duì)由2016年開始研制的。從最初在仿真環(huán)境下試驗(yàn),到半實(shí)物測試,一直到如今應(yīng)用到實(shí)際系統(tǒng),花了近5年的時間。在實(shí)際運(yùn)用中攻克了兩大難點(diǎn),一是人工智能算法如何向硬件設(shè)備的遷移,因?yàn)槿斯ぶ悄芩惴ǖ倪\(yùn)算邏輯與傳統(tǒng)算法是完全不同的;二是智能“大腦”在實(shí)際裝備應(yīng)用時,由于無人平臺體積能耗的限制,需要基于微系統(tǒng)等技術(shù)使智能“大腦”質(zhì)量變輕、體積變小、能耗變低。