Intrinsic從Alphabet獨立 一手掌握機器人速成技術

Google母公司Alphabet日前宣布原先隸屬於Project X實驗室中的Intrinsic，確定將以獨立公司形式從Alphabet體系中拆分。Intrinsic是工業機器人軟體技術公司，透過整合深度學習、自動感知、力控制和模擬等各項技術，使得機器人能夠藉由自主學習能力加快訓練流程，以便讓更多應用場景能在最低使用門檻下，順利導入機器人。

雖然早前Alphabet已將旗下波士頓動力公司(Boston Dynamics)轉手他人，但其對於機器人的投入仍然沒有放棄。隨著全球自動化意識高漲，近年機器人的發展可謂遍地開花，最早用之於工廠生產，接著出現在更多應用領域如零售、醫院、物流、家庭中。然而，要讓機器人普及，首先勢必得降低機器人的使用門檻，而Intrinsic背後的技術，正是抓住這樣的市場需求。

過去一台機器人從購機到正式在產線上運作，中間可能需要一些複雜且繁瑣的流程。例如得由受過專業訓練的機器人工程師透過輸入詳細的編程來定義機器人的每個動作，並經過不斷地調教與測試，這些不僅需要耗費時間與精力，更可能同時耗費生產停機成本。

根據業界統計，傳統機器人整體部署時間，通常耗時四至六個月不等。機器人大廠ABB就曾指出「假如一開始的機器人編程沒做好，最終的生產力可能會比沒有使用機器人的時候還要低」。

事實上在機器人領域扎根多年的許多機器人製造商很早就發現這個問題，這幾年也試圖透過開發視覺化、「觸」控式的介面省去大量編程的複雜動作。但隨著人機共存的時代越來越靠近，市場對於機器人的探索從未止步。

Intrinsic執行長Wendy Tan-White就指出，傳統機器人對於產線上的許多任務已經駕輕就熟，例如焊接金屬或貼合電子產品外殼，但事實上，許多靈巧且細微的動作，像是插入插頭或移動電線，對機器人來說仍然不可行，主要是因為傳統機器人沒有感測器或軟體，缺乏探索物理環境的能力，這使得機器人仍舊無法真正做到如人的雙手一樣靈活。

人與機器人最大的不同，在於人類可以根據大腦中累積的經驗法則，結合對周遭環境的判斷能力因而做出最適當的決策。Intrinsic所想的，正是希望藉由軟體技術，加快機器人自動化學習能力。

Wendy Tan-White指出，過去幾年團隊一直在探索如何讓工業機器人在完成任務時能夠透過感知、學習並自動進行調整，以便讓機器人能夠應用在更廣泛的環境和場合。這當中包括不斷地在實體環境中測試自動感知、深度學習、強化學習、運動規劃、模擬和力控制等各項軟體技術。

像是Intrinsic早前就曾與瑞士蘇黎世聯邦理工學院合作，透過在天花板安裝四個工業機器人的協同合作，將四組木板進行黏合組裝程木製吊艙。此外，在其他測試中，Intrinsic已可以在兩小時內訓練機器人完成USB連接任務，而過去這項動作可能需要花費數百小時編程與調教，這也意味著，透過軟體完成機器人自動化訓練，將能在更短時間內部署機器人應用，這不僅能夠讓機器人更快適應各種場景，也為過去從未接觸過機器人的使用者降低使用門檻，甚至不需要專業工程師，也能輕而易舉完成機器人訓練。

即便現階段Intrinsic尚未發布任何產品，不過從Alphabet「畢業」的Intrinsic正持續擴展旗下軟體技術應用，Wendy Tan-White也表示，Intrinsic正計劃尋找更多來自汽車製造、電子元件生產，以及醫療照護等的合作夥伴，透過自動化訓練來協助他們優化現有的工業機器人。而未來Intrinsic究竟能為開發者帶來怎樣的自動化工具，讓更多機器人落實普及於各種應用場景中，也值得期待。