學解剖，搞機電，這個阿里工程師為了「造人」也是拼了

圖源：《西部世界》

許晨光本以為，這項工作難度跟組裝宜家櫥櫃差不多，哪曉得路上的坑一個接著一個，填到現在，他已經解鎖了機電、雕塑、解剖等一堆新技能。在許晨光的努力下，一條機械手臂投入訓練工作，這只是一個階段性的成果，接下去，他還要為機器人添上另一條手臂、整個上半身軀幹，以及頭部和面部表情。

看得懂人的車

短短2年間，在路上奔跑的AliOS互聯網汽車已有數十萬台。而互聯網汽車熱銷，多模態交互系統功不可沒。

觸屏、語音、人臉、手勢相結合的多模態交互系統，能夠為司機帶來顛覆性體驗——比如通過人臉識別技術，汽車在認出司機身份後，會按照司機習慣調整好座椅、後視鏡、空調風量以及歌單，就連油門靈敏度和換擋邏輯，也可以根據司機駕駛習慣設定。人車之間，不僅可以通過「語音+觸摸」的方式交流，還可以通過「語音+手勢」或「快捷手勢」溝通。

AliOS還在不斷進化，今年6月下旬，許晨光所在的團隊，主要任務就是支持包括手勢識別、語音識別等多模態交互的升級測試，進一步將工具硬體化和產品化。

當老師的代價

AliOS能看懂人類的手勢，是因為應用了視覺計算技術。和其他AI技術一樣，視覺計算也要通過基於大量樣本的訓練，去不斷優化模型和參數，這樣AliOS才能更準確地識別不同角度的不同手勢。

在訓練的過程中，團隊面臨的最大問題在於，缺少手勢圖形數據，這些手勢圖形不但對定位精度有要求，還要經過人工打標籤才行。

「深度學習的主要特點就是跟數據相關，實際生產中的問題，不是開發一個或者買來一個模型就能解決的。」許晨光想，使用人手的圖像數據，需要花大量人力為手勢圖形打標籤，「對於我們這樣成本壓力較大的部門來講，這種方式不是最優解。」

朗葛文每完成機器人身體的一部分，就會在網上與人分享製作過程以及所需的材料等，重點是，朗葛文還說「這件事的難度和組裝宜家櫥櫃差不多。」

廉價解決方案

盯著朗葛文提供的開源項目圖紙，許晨光認為自己找到了一條捷徑。7月中旬，他的辦公桌上多了一台3D印表機，然後用隨筆記錄了整個項目的進程：

第一周：3D列印及加工手指、手掌、前臂等機械手部件，購置Arduino控制板、舵機、杜邦線、電鑽、鑽頭、膠水、3mmPLA絲等部件。

第二周：列印完畢後，連接機械手手指、手掌、手腕、前臂零件裝配、舵機安裝及傳動線，實現了可以通過arduino（開源電子原型平台）控制機械手進行單個手指的屈伸及手腕旋轉運動。

3D列印切片軟體上一根手指的橫截面數據

第三周：終於實現了同時控制多個手指運動，並通過leap motion（體感控制器）實時追蹤模仿人手手指運動（手指、手掌、手臂前臂部分基本製作完畢）。

第四周：製作上臂和肩膀部分，期間也在改進手指的機械結構，進一步提升機械的耐用性和控制的精確度。

學解剖找問題

3D列印的過程異常緩慢，許晨光算過，一個5厘米厚的前臂零件，如果一切順利，也要7-8個小時才能完成。

在組裝前臂和肱二頭肌的環節中，肘關節一個連接部位出了問題，只要許晨光想測試收起前臂的動作，總能聽到「啪」一聲脆響，連接部位8毫米厚的塑料零件被掰成了兩半，「為什麼手臂彎曲90度都不行？

許晨光低頭擺弄著零件，在腦子盤算著：是不是零件在列印的時候參數沒調對？3D列印有三四個小時等待時間，他也沒有閑著，把沒捨得扔掉的零件，拿強力膠粘起來再試，這一次前臂只彎曲到80度就斷了。

「啪」「啪」「啪」，當零件第四次斷裂時，許晨光抬起頭，發現辦公室里空空蕩蕩，就剩下他自己了，時間早就過了零點，他把第五片零件的參數設置好，第二天再趕來測試。

62小時36分鐘的努力全報廢了

回家後，許晨光下載了《奈特人體解剖彩色圖譜》，把這本書中第419頁至第454頁，關於「肘和前臂」以及「腕和手」的解剖圖仔細研究了一遍。在一次又一次的試驗中，許晨光最終找到問題所在，通過調節前臂中電機和零件的距離，便能在手臂彎曲時保全零件。「只能靠一次次試驗，沒有捷徑。」

努力不會白費

重壓之下，有時候一點小挫折就能造成整個人的情緒崩潰。有天早上，許晨光剛坐上班車，同事就發來了照片和信息，「許晨光，你的設備好像出錯了，造出了一堆頭髮來。」同事還打趣，這不是在設計一個藝術品吧。

看著滿屏纏繞著的白線，許晨光不敢放大圖片，62小時36分鐘的努力，全部報廢了。本來坐得很挺的許晨光，猛地向椅背一靠，低垂下了腦袋，「什麼都想不了，就想趕緊去看看它。」

看著一堆失敗的「藝術品」，許晨光反而靜下心來，他拿著小鏟子把打歪了的零件一點點鏟下來，一邊鏟，一邊找原因，鏟完廢品之後他明白了，列印頭溫度不夠高，並且在一層層疊加的列印中，沒有支撐點讓其附著，一層出錯，全盤皆輸。

調整參數和列印速度，增加支撐力，3D列印再一次啟動。62小時36分鐘的等待，又開始了。

現在，許晨光的機械手臂很靈活了，可以通過手指屈伸完成數字等手勢動作，正在完成上臂及肩部組裝，從而支持絕大部分手勢操作，並通過與語音、手勢、屏幕操作的結合，實現AliOS多模態一體化測試框架，落地到自動化測試的日常檢測中。

有時候，許晨光會想起美劇《西部世界》第二季中的一個場景，女一號德洛麗絲是個機器人，利用深度學習，定量數據訓練以及對抗神經網路，製造並訓練出另一個機器人，男二號伯納德。「比起德洛麗絲，我只是一個製作工具的人。」許晨光說。

就下來許晨光想要和女兒一起製作個機器人

文章來源：天下網商

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