联想做了个工业机器人？
可能一部分人们会对这个事情有不少疑惑——那种工厂里灵活挪动的工业机器人和联想有什么关系？
没错，联想创新科技大会TechWorld 2020上，联想集团高级副总裁、首席技术官芮勇在介绍边缘计算的环节发布了一款联想晨星机器人。它长这样：
图片来自联想
这个机器人应该是由联想研究院推出。初看这机器人，你大概率会被它操纵自如的机械臂和激光雷达生成的点阵图吸引。
不过在使用上，这台实现了SLAM技术、导航定位技术以及甚至可以自主找到并且移动到喷漆间的联想晨星机器人，它并非是在强调这些自动驾驶领域非常常见的功能。
先说为什么需要这样一款工业机器人？
其实这款联想晨星机器人由中国商飞集团的需求定制而来。中国商飞的飞机需要喷漆的零件往往高达数百种，而在传统自动化喷涂实践中，大部分的时间都需要花在机械臂的参数调整和示教上；人工喷漆往往更能达到所见即所得的效果，但质量会依赖于工人的操作手法，也很难保证一致性。
所以在示教这个环节上，人工的喷涂示教和机器臂的一致性可以有结合。
联想晨星工业机器人的作用：它就是用来给飞机喷漆的。
联想称，从商飞需求的提出到联想最终将产品成型，耗时一年时间赶工完成。而联想从端插项目开始就与中国商飞进行合作，过程中经历了航电检测、AR装配、人机协同的喷漆系统项目等等，最终完成了这个成品工业机器人。
“喷涂”作业和机械臂有关，只不过这个机械臂的第一次“喷涂”作业是由人在远端完成。
晨星机器人通过SLAM技术自主移动到车间内，而它的任务并非直接“上手”，而是通过晨星机器人将其拍摄的3D视频流通过5G网络发送至远端的晨星AR设备，远端的用户只需要戴上晨星AR以及使用手柄，就可根据感知信息对机器人下达控制指令。
所以这种操作特别考验延迟性。实际演示效果来看，机械臂随手柄实现了实时移动，这是喷涂效果堪比现场的硬件基础。
当然，重点也并非在于人可以远程实时“遥控”，而是通过晨星机器人的“大脑”辅助人类喷涂技术的过程。
在操作员第一遍操作演示结束后，晨星CV模组还可以通过计算器视觉技术辅助检查喷涂质量，而此时工业机器人的“大脑”已通过人工智能学会了操作员的基本操作，在未来的同一工件重复操作时，就可以完全实现机器的自主喷涂。
看似简单的系统逻辑架构，其实要保证的技术细节还挺多。联想一份技术资料显示，基于5G端到端的数据传输架构确保了机器人端双目立体视频数据回传的实时性，摄像头视角实时跟随用户视角；而自主研发的高级机器人控制算法响应速度要快，鲁棒性也要好；同时，用户头戴AR设备被用于感知头部位姿变化，手持设备用于控制机器人的末端执行机构，且机器人系统还需要配有碰撞检测，保证作业过程中的安全性。
在这其中，边缘计算架构的建设起到了关键性的作用。
所谓边缘计算，即云延伸到边的产物。在这个案例中，边缘设备只是硬件实体，而软件部分则是指联想的边缘计算平台LECP (Lenovo Edge Computing Platform)，它构成了联想的边缘基础架构层。简而言之，是由它完成和联想的各种边缘设备的深度融合，为边缘场景下的业务提供网络及算力实时动态的感知调度，以及统一自主的运维管理。
而云计算能力下沉到行业场景时，往往也会遇到一定问题。比如如今边缘设备往轻量化发展，进而对边缘设备所能承载的资源规模做出限制，但“边缘平台上仍然需要承载原来云端所承载的多种边缘智能应用，而这些应用有些需要跑在容器上，有些需要跑在虚拟机上。”芮勇称。
图片来自联想
边缘基础架构层中有一项联想自研首创的技术：混合轻量级虚拟化引擎。
芮勇解释称，飞机零部件喷漆，既需要虚拟机来支持AR模型渲染，也需要容器来支持机器人喷涂、漆面检测等应用，传统做法往往需要两台以上机器运行不同的虚拟化堆栈，系统开销更大。而联想的混合轻量级虚拟化引擎能在单台机器上同时提供轻量级虚拟机和安全容器承载这些应用，实现二者深度融合，有效增加了系统资源利用率。
在边缘智能层联想也实现了核心技术突破：渐近式模型优化技术。喷涂质量检测往往需要将深度学习网络模型压缩部署在边缘侧。而渐近式模型优化技术就是自适应调整不同的模型精度和算力资源，从而实现了更高精度的CV检测。
商飞案例其实只是联想边缘基础架构中的一个应用案例。就算是联想晨星工业机器人本身，它也可以拥有很多“变种”，比如它可以变身承担电力巡检作业，在一些人类难以进入的环境中进行放射性实验和高温工作等。
这一切技术研究其实都关乎联想集团董事长兼CEO杨元庆针对“端-边-云-网-智”技术架构的预判——“云网融合就是为了更好地助力5G的建设；智能基础设施将会为边缘计算、云计算的数据中心建设提供全套的解决方案；而行业智能将会推动人工智能在各行各业的深入、广泛应用。”
联想晨星工业机器人就是联想最近经常提到的“企业服务”相关的生意。
source：品玩，2020-1029
https://www.pingwest.com/a/221331