Autodesk是全球最大的設計、工程與娛樂軟件公司，專門提供數字化設計、工程與娛樂軟件解決方案。

近日，該公司的Universal Robotics UR10機械臂，順利完成了樂高積木的自動化搭建測試。或許在普通人眼中，這并不能算得上是工業制造和建筑業的重大轉折，但對于這家身價300億美元的軟件設計公司來說，卻是意義非凡。

在具體項目中，該機械臂有自己的名字，之前叫做LegoBot，現在由于某些法律原因改為BrickBot。這兩只機械臂搭建的對象，是舊金山最高的摩天大樓泛美金字塔（Transamerica Pyramid）。它們先是從桌上放著的六個盒子當中，取出樂高積木零部件，隨即在中間的一塊綠色底板上完成大樓模型的自動搭建。雖然整個過程中看上去會比較慢，但主要也是想要確保各個零部件完美契合。

其實，早在2017年1月，我就已經收到了公司的邀請，去實驗室參觀研發了四個月的LegoBot。當時，他們告訴我說，研發目標就是能夠讓機器人在11月的開發者大會上順利完成樂高模型的搭建工作。但要想正式上市，應該還需要三年左右的時間。

但計劃總是趕不上變化，目前研發進度出現了一些落后。其中，有一部分原因，是缺乏人才，因為全權負責該項目研發的科學家只有一位。另一部分原因，是問題本身想要完美解決，是一件困難的事情。

不過，付出總歸是有回報的。近日，Autodesk機器智能主管Mike Haley表示，經過多重優化的BrickBot已經有了一定的成熟度，可以向大家公開之前的某些研發環節以及現在的研發成果。按照設想，該項研究將能進一步提高工業制造和建筑的業務效率和靈活程度。

Haley介紹說：“對于公司的大多數客戶而言，如何能夠在最短時間內提供多樣服務、如何在研發后期保證正確決策以及如何及時更改錯誤的決定，始終是最為重要的事情。到最后，我們要做的是設計一個工廠，而不簡單是一種環境。換句話說，像現在這樣，能夠自動完成樂高模型搭建的機器人，是我們積極跨入未來的第一步。現如今的研發成果，已經讓他們離理想未來又近了一步。”

愚笨的機器人

其實，最開始BrickBot的誕生，主要就是因為當時在全世界各個國家和地區制造工廠中使用的機器人過于愚笨，比如說汽車工廠。

當然，不可否認，那些機器人確實發揮著非常重要的作用。只不過，從靈活程度上來看，還是相當落后的，因為它們沒有辦法及時適應在現實世界中的那些環境變化。

因此，Autodesk就希望能夠為自己的工業客戶提供一些更為智能的機器人，也就是一些能夠及時適應周圍環境變化的機器。用Haley的話說：“機器人是沒有自主意識和真實情感的，也不知道自己需要去追求什么樣的崇高目標，所以我們BrickBot主要做的事情，就是將這樣一種意識引入到整體系統中去。”

有了BrickBot，Haley和自己的團隊成員，尤其是軟將工程師Yotto Koga，就開始設計智能機器人系統，能夠使用人工智能技術來解決問題。他們認為，通過向大家展示樂高積木的搭建過程，能夠證明機器人不僅具有學習和判斷的能力，還具有妥善處理復雜問題的能力。

Ken Goldberg是一位來自加州大學伯克利分校的教授，主要研究領域包括機器人、自動化和新媒體等。他表示，Autodesk的研發非常富有趣味，也十分吸引人。作為Dex-Net系統的開發者，Goldberg很清楚，這就意味著要教機器人學會抓拿不同形狀和大小的物體。因而，對于Haley團隊竭盡全力想要解決的三大難題，Goldberg也有著非常到位的認識。

其中，第一大難題，就是從盒子中拿起不同形狀和大小的模型零部件。要知道，對于大多數制造行業來說，這都不是一項容易完成的任務。接著，第二大難題，就是按照正確的方向和位置進行零部件的組裝。因為只要是涉及到組裝的事情，就不可能只是拿起來和放下去這么簡單。你需要以一種特定的方向、方式或姿勢來擺放零部件，從而順利組裝起整個模型，有時候甚至需要多次重新拿起來再放下去。

毫無疑問，對于我們人類來說，這是一項再簡單不過的任務。畢竟我們的手在拿東西時，能夠實現22度的自由方向轉換。即便是讓零部件在手上轉一圈，也完全沒有任何問題。但換成機器人，就不一樣了。首先，它們的抓手能夠自動活動的角度范圍非常小。其次，想要搞清楚其中動作的物理原理，也是相當困難的。

最后，第三大難題，就是無法保證高度精準。雖然只有幾歲的小孩子都能夠組裝樂高模型，但是對于機器人來說，想要保證每一塊零部件之間都實現完美契合，絕對是一個大問題。

因此，Goldberg認為，從研究調查角度來看，以上三大問題是非常有意思的。再加上樂高在全世界各地的知名度和普及度，那些問題也就有著更為直接和必要的解決需求。

事實上，Haley表示，之所以選擇樂高作為項目的推廣媒介，其中一個原因就是它龐大的“群眾基礎”。他希望，自己的產品能夠深入到每個人的現實生活中去。用他的話說：“如果我現在想要做一個項目，想要它能夠切實給人們的現實生活帶來積極影響，那么我希望它使用一種每個人都能懂的語言作為載體。每行每業，其實都存在一定限制。但是，樂高可以說是家喻戶曉的。”

從盒子中拿零部件

就在六月初，也就是時隔八個月之后，我終于第一次去到了Autodesk位于灣區的機器人實驗室。進去之后，Haley和Koga就非常興奮地向我介紹BrickBot的最新研發成果。

當時，Koga也是第一次詳細展示機器人自動組裝樂高模型的過程。那已經不再是簡單從桌上拿起零部件，而是從容積更小的盒子中抓拿出來。光是這一點，就已經代表著工業制造業的重大突破。可以想象，順利走到這一步，需要付出多少人力、物力和財力。或許，這也就是項目遭到推遲的其中一個主要原因。

Koga指出，在早期的原型迭代過程中，機器人使用的是機器學習技術，以便記錄傳感器中的數據。除此之外，為了保證組裝過程中的準確性，機器人還嘗試使用了攝像頭中的圖像內容。剛開始，取得的效果并不是很理想。所以，Koga便開始嘗試雙目設備和立體設備，同時還加入了一些深度信息。雖然是比之前好很多，但還是不夠完美。最終，在經過長達半年的試驗之后，他又加入了能夠識別顏色的深度傳感器。

可是，一波未平、一波又起。深度傳感器雖然能夠識別顏色，但卻產生了非常大的噪音，而且會丟失很多數據。由此，Koga又開始進行優化。到最后，系統已經學會了如何分辨不同顏色，進而能夠從盒子中抓拿出正確的模型零部件。

總而言之，BrickBot就是一款可以移動的工具，能夠自動抓拿模型零部件、完成組裝工作。在工業制造領域，這可以說是一次關鍵革新。Haley表示：“如果我們到最后能夠取得成功，那么即便是增加更多機器人，也并不會帶來更多復雜問題，因為整個系統已經自行學會了所有的操作流程。”

從正方形、長方形到不規則圖形

在系統學習過程中，熟悉各種形狀和大小，是非常必要的，比如正方形、長方形、車輪形、山羊形、人物形等等。畢竟在工業制造領域，各種零部件也是這樣形狀大小不一的。在項目研發的早期階段，BrickBot是做不到正確識別的。但現在，即便是遇到了一些不規則圖形，它也已經能夠正確識別出來了。

當然，Haley也承認，為了保證高度準確，BrickBot目前仍然只是一個研發項目，并不是成熟的產品。接下來，他們的計劃，就是讓系統在按照固定步驟組裝模型之外的其他可變環境中順利運作。

不過，除此之外，他們還有一個任務要完成，那就是找到愿意進行研發合作的公司客戶，說服他們在各自的工廠中進行系統的初步試用和推廣。雖然Goldberg和Haley二人對于這一項目的性質和進展存在一定分歧，但終究還是非常高興能夠通過友好合作來發現更多令人興奮的新事物和新功能。

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