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工業 4.0 智慧工廠
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2020年2月12日 星期三
．這輛 《回到未來》的原型車，被史丹佛爆改：自動駕駛還能漂移！
Behind the scenes of MARTYkhana
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0935-970-603 施正偉
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輪胎膠皮和柏油地面的劇烈摩擦，產生的白煙幾乎籠罩了整個跑道。
一輛銀色的汽車，高速穿行在由橘色路樁划定的跑道區域內。
它以極其精確的姿態控制，穿過了這條蜿蜒曲折且十分狹窄的跑道！
一切不得不令人感慨：坐在方向盤後的，究竟是日本的山道元祖土屋圭市，還是美國的漂移大神「磚叔」Ken Block？
都不是。
事實上，駕駛著這台 1981 款 DMC DeLorean 的，並不是真人，而是史丹佛大學開發的自動駕駛系統……
你沒有聽錯：自動駕駛汽車，已經可以實現精確的漂移了。
這台 DeLorean 穿行於狹窄的跑道中，卻沒有誤觸任何一個路樁 —— 如果你看過著名的 Gymkhana 系列影片，可能會對這樣的駕駛模式感到熟悉。
然而，即便是已經親自出演十多部 Gymkhana 影片的 Ken Block 本人，對賽道和車體掌握的精確程度，似乎也無法達到史丹佛大學這台自動駕駛汽車的程度……
▲ Fredric Aasbø, 2015 年 Formula DRIFT 世界冠軍
2015 年，史丹佛大學動力設計實驗室的教授 Chirs Gerdes 不知道從哪找來了一台 1981 款 DMC DeLorean。
—— 沒錯，就是著名科幻電影《回到未來》裡的那台汽車的原型。
Gerdes 教授帶著幾個自己的學生開始爆改這台神車，過程中也得到了自動駕駛創業公司 Renovo 的幫助。團隊還把這台車取名叫 Multiple Actuator Research Testbed for Yaw control（偏航控制多執行器研究試驗台），簡稱 MARTY……
因為《回到未來》的原因，再加上 DMC 公司本身的傳奇故事，DeLorean 在汽車歷史上留下過濃墨重彩的一筆。然而，除了光環加身之外，這台車的動力總成各部件，實際上毫無任何特色可言。
因此，團隊所作的第一件事，就是把這台車拆了個乾淨，包括發動機，換進去一套電池、電機和傳動系統等，把這台 DeLorean 變成了名副其實的「電動車」：
然後，團隊進一步加裝了了控制系統。包括油門、剎車和方向盤控制等等，全部都是由電腦完成的。
下面這張圖展示了改裝的主要內容，從左到右、從上到下：
- 拆除了原本 2.8 升排量卻只能輸出 130hp 的燃油發動機，換進了一台 7,000 牛米的電動機——轉換到制動馬力至少也有 400hp 左右？
- 雙 GPS 天線用於追蹤汽車的位置，可以精確到 1 英吋。車載系統正是透過 GPS 定位來確定自己的位置——也就是說，MARTY 的自動駕駛，並不是普遍意義上的機器學習，而是一個更簡單的、邏輯驅動的自動駕駛。
- 電腦控制的轉向系統，不到一秒的時間即可從一個方向的極限，轉到另一個方向的極限，而且控制極其精確，這也是為什麼這輛自動駕駛汽車可以實現更精準的漂移控制。
- 電動剎車系統，可以進行精準的剎車控制。
- 特製的懸掛系統，滿足漂移時對輪組產生的極限壓力。
漂移和正常駕駛是兩種完全不同的駕駛方式。當我們正常開車時，汽車會朝著打輪的方向前進。而且，正常開車需要輪胎保持抓地力，因為失去抓地力就意味著，駕駛者失去對汽車的控制，很容易導致事故發生。
而在漂移時，一切和正常駕駛幾乎都反過來了：汽車的前進方向實際上和打輪方向完全相反。而且在漂移時，車手必須在失去和獲得抓地力之間找到一種平衡，使得輪胎在賽道上打滑，卻也能提供足夠的力量將車往前推。
同時這一力量又必須和前輪的角度形成一個平衡，使得車輛不會因為轉向過度而偏離前進的方向：
對於真人車手，他們需要用眼睛去看發動機轉速表，耳朵去聽發動機、輪胎摩擦的聲音，用身體去感受離心力等等 —— 在很大程度上，車手是透過自己的意識去感知的。
任何人都可以猛踩油門讓輪胎失去抓地力，但掌握精確的控制，從而讓車輛在一種「可控的失控」下完成精彩的漂移過彎，需要日積月累的訓練。
而這一切對 DeLorean 似乎更加簡單。為什麼這麼說？因為它可以直接從車載電腦和感測器中讀取數據，從而做出精確的操控。
確的操控車載系統顯示了車輛目前的速度、各輪的當前扭矩數值、前輪的轉向角度，以及車輛的前進方向和車身之間的偏航角度 (yaw) 等關鍵數據。
史丹佛團隊決定向 Ken Block 的 Gymkhana 系列影片致敬，將用來測試的這條賽道命名為 MARTYkhana。這條賽道總長大約 1 公里，路線專門設置用來考驗和展示系統的精確性。
有了數據的幫助和電腦系統的加持，MARTY 可以實現令人難以置信的精準過彎控制。下圖中，MARTY 進行了一個從向左到向右漂移的快速切換，穿過狹窄的門，卻沒有碰到障礙本身：
▲ 穿過障礙，有如「蜻蜓點水」一般輕盈……
下圖中，賽道從一個大直徑的橢圓進入一個小直徑的圓形，MARTY 的對油門、剎車和轉向角度控制，經受住了考驗，畫出了一道完美的螺旋白煙。
一些職業漂移賽車手和工程師給了 MARTY 很高的評價。
2015 年 Formula DRIFT 世界冠軍 Fredric Aasbø 指出，MARTY 做了幾個難度非常高的 transition（從一個彎形到另一個彎形的轉換），「在這種操控上，機器人可能會比我們人類做的更好。」
Papadakis Racing 的隊長 Stephan Papadakis 表示，從影片裡可以看出，車輛的動力總成設計和安裝，以及自動駕駛系統的編程，令他印象非常深刻，特別是「可重複性」，也即 MARTY 每次穿過同一個彎形所採用的姿態，都一如既往準確無誤。
看這架勢，莫非史丹佛大學要出師 Formula Drift 了？
還好，並不是……
實際上，團隊進行這項研究的目的，是幫助未來的自動駕駛汽車更加安全。
現在的自動駕駛汽車已經挺安全了，主流公司公佈的數據顯示事故率遠遠低於真人駕駛。然而這個結果建立在相對更安全的測試環境下，往往不包括（或者只包括極少量的）雨、雪或極端天氣。這也是為什麼在自動駕駛汽車測試過程中，一旦發生緊急情況，安全駕駛員必須接管——在這類情況下，真人的應對能力往往比電腦更好。
如果道路因為雨雪和低溫導致結冰？如果道路上有側向大風？別說自動駕駛汽車，真人司機也很難保證絕對安全。
史丹佛大學團隊爆改這台 DeLorean，讓它去漂移，目的就是研究自動駕駛汽車在失去穩定性的極端狀態下應該如何自我控制。
這次的 MARTYkhana 除了做出了一部令人血脈僨張的漂移影片，更重要的意義在於獲得了大量關鍵的測試數據。
團隊成員 Jonathan Goh 表示，「通過漂移，我們讓自動駕駛進入到最為極端的環境當中。如果我們能夠在最不穩定的場景中實現自動駕駛，其他的一切都迎刃而解了。」
團隊也發佈了更多的影片，展示 MARTY 在酷炫的漂移背後，一些重要的研究思路和啓發：這已經不是 Gerdes 教授的團隊第一次跟賽車打交道了。幾年前，他們改裝了一台奧迪 TT，送到賽道上測試，實現了超越真人車手對於剎車和過彎路線的控制。
．沒有物聯網協議，就沒有智慧安全
How dangerous are IOT devices? | Yuval Elovici | TEDxBGU
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來源：物联之家网 作者：Ohad Amir
每年銷售數百萬個連網設備、產品和服務，卻使用著許多不同的通信協議。統一協議將使所有這些設備，能夠「理解」彼此，無縫協同工作，並使消費者能夠更容易地，處理設備整合和技術支持問題。
圖片來源：https://pixabay.com/photo-2022162/
現代智慧家庭安全在很大程度上，歸功於物聯網協議的進步。這些通信協議增強了互操作性，並使成千上萬的設備能夠「說話」和相互交流 —— 這是任何智慧系統的關鍵要求。
採用統一的通用協議，是積極客戶體驗的關鍵。每年銷售數百萬個連網設備、產品和服務，卻使用著許多不同的通信協議。統一協議將使所有這些設備，能夠「理解」彼此，無縫協同工作，並使消費者能夠更容易地，處理設備整合和技術支持問題。此外，採用通用協議可以增加對智慧設備，以及提供和支持它們的公司的信任。
採用通用物聯網協議，將大大增強互操作性，使智慧家庭安全市場能夠釋放巨大的成長機會，例如：
將家庭安全客戶體驗提升到一個全新水準。 客戶將設備連接到智慧控制器，創建基於規則的場景，並且這種可能性是無窮無盡的——用戶可以設置燈，以便在窗戶感測器監測到入侵時自動打開，避免可能的入室盜竊。
在一天中不同時間觸發特定動作的規則。 諸如早上打開窗簾，晚上關閉窗簾，傍晚開燈，或者隔天開啓花園灑水器等規則可以幫助讓一棟空房子顯得有人居住。
將傳統安全設備改造成智慧設備。 好的老式門鎖、門鈴、車庫門和連網攝影機，在透過物聯網協議增強後，可以在一夜之間變成最先進的安全系統。房主可以使用智慧手機，從世界另一端的度假套房內，控制自己的家園。
他們可以預設允許訪問的人員名單，讓一名技術人員進來，然後鎖門，看看他們的孩子什麼時候放學回家，並配置門鎖與恆溫器、家庭燈或安控攝影機協同工作 —— 所有這些都只需手指輕輕一點。
他們可以預設允許訪問的人員名單，讓一名技術人員進來，然後鎖門，看看他們的孩子什麼時候放學回家，並配置門鎖與恆溫器、家庭燈或安控攝影機協同工作 —— 所有這些都只需手指輕輕一點。
使不同供應商的設備能夠無縫協同工作。 採用通用協議將使供應商和顧客都受益，例如採用高認證、標準的技術，如 Z-Wave、Zigbee 或 Google Thread，將使不同供應商的設備能夠無縫協作。這也將允許供應商為顧客提供簡單的 DIY 系統，這些系統將會擴展，以滿足顧客的需求。
儘管谷歌、亞馬遜和蘋果等科技巨頭，希望開發僅適用於他們自己設備的協議，但這並不能滿足該行業激動人心的潛力。只有能夠說一種通用語言，並增強來自多個供應商設備之間的通信，才能做到這一點。
．物聯網價值在於獲取並利用數據，第一步是感測器部署
GovTech Singapore prototypes IoT sensor gateway
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來源：杨剑勇
物聯網的第一步在於感測器部署，數以萬億億的感測器，被嵌入到各個角落，所收集的數據，利用 AI 進行智慧分析，讓實體設備具有生命力。可以說，小小感測器驅動數位變革，讓一切可以被量化，企業有能力獲取到無限數據，並從中洞察實現快速創新，更能驅動製造業升級，甚至基於海量數據，地區可以洞悉未來商業經濟。
感測器部署是物聯網基礎的第一步
物聯網自提出到如今已經二十多年，但感測器部署規模並未普及，致使沒有足夠實體層，導致數據不足，從源頭上限制了產業發展。
感測器部署作為物聯網基礎設施，多年前就有國家提出萬億感測器革命，旨在推動社會基礎設施和公共服務中，每年使用1萬億個感測器，並預計在 2030 年後，將 100 萬億感測器嵌入到各種場所。
感測器部署作為物聯網基礎設施，多年前就有國家提出萬億感測器革命，旨在推動社會基礎設施和公共服務中，每年使用1萬億個感測器，並預計在 2030 年後，將 100 萬億感測器嵌入到各種場所。
數以「億」計的感測器，被嵌入到各個角落，城市建築、橋梁，智慧終端、電表和工業機器等，感測器把人、機器、數據給連接起來，讓一切可以被量化，工廠可即時監控機器的運轉狀態、改善生產線運轉，提升效率、釋放潛能。
感測器部署在城市各個角落，對城市運行持續動態採集、測量、分析和優化成為可能，帶來基於數據驅動新型智慧城市綜合應用，使得城市運轉真正「聰明」起來。
感測器部署在城市各個角落，對城市運行持續動態採集、測量、分析和優化成為可能，帶來基於數據驅動新型智慧城市綜合應用，使得城市運轉真正「聰明」起來。
在無人駕駛商業進程中，感測器是無人駕駛汽車的大腦，透過部署一些列感測器組合，感知周圍的環境，讓無人駕駛成為現實。物聯網資深人士楊劍指出：「小小感測器驅動數位變革，工廠帶來數位化為背景的一場全新工業革命，從無不不在的智慧攝影機，到部署在城市各個角落的各種感測器，以此對城市各種數據進行收集，並經雲端 AI 技術處理後，有助於提高對交通和街道等城市公共管理能力，」
感測器技術開創了一個智慧城市的新時代，以此提升城市精細化管理能力，英特爾就給出的一個美國城市應用案例，聖地亞哥在全市部署智慧網路，以優化交通和停車系統，並改進能源管理體系，對此聖地亞哥市長 Kevin Faulconer 表示，新技術將使城市和開發商，有機會把我們的社區建設得更安全、更智慧。
獲取並利用數據是物聯網價值
物聯網發展核心在於感測器部署，多年以來，因物聯網廣泛應用落地，感測器產業迎來了巨大的發展契機，有數據顯示，今年，全球感測器市場規模有望達到 2660 億美元。
伴隨感測器部署呈現快速成長態勢，推動物聯網蓬勃發展，所產生數據，將數據釐清，挖掘出價值是核心所在，為雲平台發展提供了堅實基礎，雲端作為各種設備聯網後，所產生的數據提供儲存、管理、分析等。
雲平台其核心在於數據集散中心，對萬物互聯所收集的數據加以利用，將會誕生出很多創新商業模式及應用，是物聯網產業發展基石。
雲平台其核心在於數據集散中心，對萬物互聯所收集的數據加以利用，將會誕生出很多創新商業模式及應用，是物聯網產業發展基石。
而亞馬遜和微軟雲等雲服務商，實現了雲、端、到設備整合，以此分享至整個產業鏈，助力企業可以實現全球範圍內的物聯網營運。只因雲計算能為物聯網所產生的海量數據，提供強大的計算處理的平台，是物聯網發展的關鍵，雲服務商率先搶佔了先機。
隨著感測器更大規模部署，所採集的大數據，其潛在的價值也將被逐漸挖掘，數據產生、收集、處理、決策和應用，可以說，物聯網是一個以「數據」為驅動的產業。即萬物互聯所產生的海量數據，經智慧化的處理、分析，最終透過數據形成產品或服務，而正是物聯網最核心的商業價值所在，也將為社會創造出更多創新商業機慧。
各種智慧設備將作為感測器的載體，實現人、機、雲端無縫的交互，讓智慧設備擁有「智慧」，特別與人工智慧技術結合下，使得感知能力進一步補充和延伸。
最後
多年以來，感測器部署成長迅速，從事感測器技術研發的機構和投入不斷增多，感測器技術也取得了突飛猛進的發展，當然感測器部署不是最終目的，獲得數據才是物聯網價值所在，而身處物聯網雲平台＋數位生態的廠商，能最快形成全場景驅動到全棧技術鏈，再到供需大融合大貫通，直至產業落地的商業循環。因此，物聯網雲平台＋數位生態的廠商，將成為這一波機會中最大受益者。249181210
．未來三年後 SaaS CRM 領域會有哪些新變化？
What is SaaS CRM?
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0935-970-603 施正偉
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來源：百会CRM
在人工智慧大肆來襲的時代，世事萬物都發生了變化，企業級服務同樣發生了大逆轉。
Gartner 曾預言，到 2020 年，85%的交互，將不再有人工參與，僅有 15% 的極其複雜的互動，將與 Call Center 聯絡中心的人工進行。 智慧時代的開啓，使得一切翻天覆地。企業級應用軟體的變化更是日新月異。下面我們來看一下，在 CRM 領域，未來3年內，根據預測，會有哪些新的變化和發展。
1.人工智慧在理解客戶性格上，將有所突破
我們都知道客戶的性格是千變萬化的，客戶的需求也是多種多樣的。智慧 CRM 在找到最佳聯繫客戶的時間的同時，在未來，還能夠利用機器學習，根據以往的客戶數據記錄，來確定客戶的真正意圖，並提供準確的個性化答案。
這種針對於客戶的準確預測洞察力，能夠從本質上，理解客戶的意圖，即時監控關鍵問題，將幫助銷售人員，大大提升打單的效率和效果。
2.智慧聊天機器人將取代人工
在目前，很多平台都已經出現了智慧聊天機器人，包括京東、蘇寧、唯品會等這些購物網站。甚至很多客服中心，也推出了語言智慧聊天機器人。
然而 3 年後，早期的交互式語音應答(IVR)技術，進行自動化服務，會因其單調的提示語言，繁瑣的過程和程序，而被客戶拋棄，而透過語音自助IVR的自助服務、網站和行動應用Apps，更受消費者的青睞。
那麼 CRM 將能夠準確地，記錄下與客戶的溝通互動過程。基於 CRM 記錄的大數據，使得智慧機器人能夠像人類一樣，與客戶交流遇到的問題。
3.智慧機器人越來越具備人的個性化
一旦人類與智慧機器人之間建立了信任，那麼聊天機器人將會大紅大火。並且在眾多客戶數據的基礎上，智慧機器人可實現根據客戶的行為習慣，去預測客戶的真實需求，幫助銷售人員去解決實際問題。
由於使用 CRM系統，記錄的客戶資訊千差萬別，客戶的性格也是千變萬化，那麼智慧機器人將會變得越來越個性化，屆時，人類將研製出足夠聰明、懂人心、善解人意的機器人。
4.機器人與人的交互服務越來越多
要想給客戶帶來好的應用體驗，企業不得不讓系統，以「人類的方式」去處理人類客戶遇到的問題，使得智慧機器人更加人性化，增加更多與人類交流、溝通的機會。
如今隨著 3D 技術的快速發展，相信在不久的將來，人們可以利用新的技術，與電腦進行更加智慧的溝通。
而在 CRM 領域，根據特定的客戶資訊記錄，比如某客戶購買了一個特定的產品，那麼智慧機器人立刻就可以辨識出客戶的詳細資訊，以及產品的詳細資訊，那麼在後續的服務中，智慧機器人可以根據 CRM 的數據記錄，來與客戶進行人性化的交互。
5.物聯網普遍存在於人們的日常生活中
如今是一個物聯網的世界，物物相聯早已不是新鮮的事情。物聯網伴隨著大數據技術的發展，這些數據融入到 CRM 系統中，可以幫助銷售人員記錄、分析業務進展情況。
比如曾賣出的一款汽車，在 CRM 數據記錄裡，你可以隨時查詢到汽車的買主資訊，以及汽車的各種數據情況，便於為客戶提供更好的服務。
大數據、物聯網、智慧化技術的發展，徹底改變了人們的日常生活。在 CRM 領域的應用，則徹底改變了客戶關係管理模式。在未來，CRM 將能夠變得更精細化，為用戶提供更貼切、更精準的客戶關係管理方案，為用戶創造更高價值。338180309
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| 康橋科技 —— 白光攝影機專業廠商！ |