“機器人將會改變世界!”“未來是屬于機器人的!”最近，包括Google Venture在內的一些美國硅谷投資機構一再重申這樣的言論，然而在通往機器人普及道路并非一帆風順。如果以電腦發展史的思路來看機器人的發展，目前機器人的硬件本身已經發展到了一定的成熟度，然而并沒有出現一個跨平臺的編程語言能夠讓開發者方便的為機器人編程。創始人來自CMU和MIT的工業機器人編程平臺Mujin便希望掃除這一障礙，并在最近獲得了來自日本風投公司Jafco和Utec的600萬美元融資。
機器人比1歲小孩還不聽話
事實上，我們所說的機器人都不是“人”，而是一些可以模仿人類行為的機械，在工程師的“調教”下，他們能夠行走和搬運物體。不過“教”一個機器人走路遠比教一個1歲的小朋友走路更辛苦，因為機器人的“大腦”一片空白，它的舉手抬足應該以何種角度，到怎樣的高度，都需要工程師憑邏輯和經驗一一設定。不僅如此，正如《大眾對機器人技術都有哪些誤解》這篇文章所言，由于目前并沒有成熟而通用的能對機器人行為進行復雜行為編程的平臺，機器人工程師不僅需要良好的編程功底，對底層硬件也必須有相當的了解。因此，這早就了機器人編程人才巨大的技術門檻和相關人才的稀缺，所以機器人目前只活躍在少數領域完成簡單而重復的動作。
產品生產線便是一個目前有較多機器人部署的領域。比如特斯拉汽車的生產線和富士康的一部分生產線上邊部署了大量的機器人，以特定頻率重復特定的動作來協作裝配。相比于人類工人，機器人既不需要休息，也不會因為勞累而降低效率，或產生錯誤，在許多方面比人類裝配工人更有優勢。
工業機器人就容易調教了?Naive!
但盡管前景良好，機器人目前在生產線裝配的上的運用依然十分有限，除了上文提到的，機器人工程師的巨大技術門檻導致的人才稀缺，以及高價雇用稀缺人才導致的巨大人力成本外，生產線這個特殊的應用場景也會帶來許多額外的問題。
目前最明顯的一個問題便是機器人的運動規劃。裝配空間是一個復雜的環境，機械臂在其中怎樣協作，怎樣避開障礙物，怎樣更加快速和高效的協作，都不是簡單的問題。一些我們看起來稀松平常的機器人的動作，往往都是工程師們熬了不知多少個夜晚調試出來了。而日本公司Mujin則試圖通過其建立工業機器人的編程平臺來一勞永逸的解決這個問題。
通用機器人編程平臺Mujin
Mujin作為一個工業機器人的通用編程平臺其實主要做了兩件事，通用和運動規劃。利用Mujin的編程平臺，程師可以直接控制不同制造商的機械臂規劃行為，而不必再去學習其使用的編程語言或底層的硬件邏輯，降低了學習成本;其二則是這不僅是一個高級的編程語言平臺，能將更為抽象的語言編譯為機器語言，更是一個高級的機器人操控平臺，在輸入抽象的行為后能夠自動規劃機器人的運動軌跡。
上圖是四行Mujin平臺上的代碼，下圖是編譯后機械臂實現的動作
事實上，機器人的運動軌跡規劃遠沒有聽上去那樣輕松。在有限的空間中，怎樣避開其他障礙物，怎樣讓機械臂的移動距離最短，怎樣讓機械臂的磨損更小，都需要多名經驗豐富的工程師少則數日多則數月的調試。并且機械臂的移動方式往往是反直覺的，為了達到較優的運動軌跡，機械臂時常會做出180°旋轉等人類無法實現的動作。
Mujin在機器人運動規劃方面使用的是目前學界較為流行的一種叫RRT(Rapidly exploring Random Tree)的算法，簡單的來說便是在三維空間中，隨機產生可以從點a到點b的路徑，再從中取機機器人能夠實現且最短最短的路徑。Mujin的CTORosen Diankov的博士導師James Kuffner便是RRT算法的發明人之一。因此，將裝配車間的三維模型導入在Mujin平臺后，輸入有關機械臂任何運動指令，Mujin都會直接計算出較優的運動軌跡，然后告訴機械臂怎樣運動。并且，算法能夠計算出人類完全無法想象的多維機械臂運動軌跡，比如有7個關節的機械臂的運動。
Mujin的愿景
盡管RRT算法聽上去很“暴力”，但這已經是目前人類所知的最高效而通用的運動軌跡算法了，并且算法的效率實質取決于使用者對其的理解，優化，和實行。畢業于MIT的Mujin軟件開發總監劉歡告訴我，Mujin的目前幾乎可以做到實時運動軌跡規劃，也就是說，幾乎在輸入指令的同時，機器人便可以展示計算出的軌跡。這樣的計算效率的領先程度，目前幾乎沒有任何其他的大學實驗室或者商用公司可以實現。
Mujin的團隊由中國、日本、美國、烏克蘭、印度，等多個國家的程序員組成，辦公室坐落在目前世界上工業機器人運用的最廣泛的日本。Mujin平臺已經被部署在了包括佳能，本田，日產等日本企業的一部分生產線。
目前，一條有20個通用機械臂的生產線對機械臂的成本支出在40~100萬美元，但操控機械臂帶來的人力成本往往是機械臂成本的數倍。因此，理想情況下，使用少量工程師加上Mujin平臺能為一個條生產線節省大量的費用，而且因為算法生成的運動軌跡往往比憑工程師經驗規劃的軌跡更為更快速有效，使用Mujin后的生產效率也會得到提高。然而這只是理想情況，在穩定的前提下追求高效的大廠商憑什么信任一個初創企業?對此，劉歡自信的告訴我，“本來我也有些疑問，但他們(日本企業的代表)真的很有經驗，看到Mujin平臺計算出的運動軌跡就知道它在這方面做的更快更高效。”Mujin也因此獲得了來自Jafco和Utec兩家日本風投機構的的600萬美元融資。
在更長遠的角度上，Mujin希望能將此平臺推廣到更多領域。可移植的編程語言，和智能的運動軌跡規劃幾乎是機器人在通往大眾普及道路上必經的兩步路。通過提供高級，通用，不用考慮運動規劃的機器人編程平臺，讓開發者甚至是普通人都能更好的利用機器人，實現”industrial robots for everyone“便是Mujin對未來的使命與愿景。
對許多科技上的樂觀主義者來說，Mujin正在做一些激動人心的事情，然而這條路在現實中不僅異常繁瑣而且困難重重。但我認為Mujin正在做出很好的嘗試：在學界和業界的融合中，人類離機器人的大眾化運用又邁進了不知距離的一步。
