学院派在人工智能领域的地位举足轻重，而实验室就是一个诞生奇迹的地方，我们看到的很大一部分商业化的机器人、无人机以及无人驾驶汽车等都出自于此，那实验室的人工智能项目是如何实现商业化的呢？
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在CCF-GAIR大会的智能驾驶专场上，卡内基梅隆大学国家工程研究中心（NREC）研究主任Alonzo Kelly教授分享了他对机器人商业化的观点。
实际上大学并不直接进行机器人的生产，但是机器人在市场上又占有非常重要的地位，所以我们必须要进行商业化的转化，帮助企业更好的生产机器人，以便于更好的使用。
目前NREC主要是进行移动机器人的研究，无人驾驶汽车就是其中的一部分。大多数人对无人驾驶汽车的认知还只是谷歌无人驾驶汽车，但实际上无人驾驶汽车其实在15年前已经有各种的展示。
| 机器人商业化的关键因素
在项目当中我们发现其实在创造一个整体打包解决方案的时候有很多的专利权的申请要考虑到，所以我们就咨询到一些公司给他们提供专业的咨询服务，让他们意识到产品在上市或者是商业推广之前，在研究的阶段就应该申请它的专利和知识产权的保护，这就是一个典型的工作流程。
在我们开始的时候我们看到通过机器学院和研究院来进行开发工作，有知识的掌握、创新的掌握，以及教育，发表相关的论文，这中间有一系列的概念，再到了EC的阶段，我们会关于这个产品的开发、集成和性能的可靠性等等，以及产品测试，到最后卡耐基机器人学院我们会专注它的生产、售后服务等等，同时我们考虑资金来源，像谷歌他们都有对无人驾驶行业进行收购或者是投资，在将来会是一个热门的事情。
另外，机器人包括无人驾驶领域的人才也是非常稀缺的，尤其是工程师。要留住这些人才并不容易，在很多时候我们发现我们自己学院毕业的学生我们要把他们留校也不是一件易事，我们发现很多公司遇到的巨大的挑战是来自员工和一个非常高精尖的人才的人才池的储备。
在匹兹堡周边的企业，有一些企业是成功的，也有一些企业是孵化过程当中，也有一些是依托于大学的创业。在过去的十年里面通过我们卡耐基梅隆跟一些公司合作，他们有的是可能被同行业的大公司收购或者是兼并的公司。
看一下构建机器人系统里面有哪些工程的解决方案，我们手下有非常夯实的架构，这样让很多的工程更容易，还有很多工程领域的问题是很容易解决，一开始大家就比较有意识的用工程的角度和视觉提供问题的解决方法。
现在用到的机器人很多时候和大家用到的软件同步，在这个时候我们让一些工作简单的完成，很多时候大家说为了避免成本的增加可能会导致机器人的功能变得非常的简单，智能程度非常低的机器人。大家觉得在工程里面比较好实现，但是他们的功能就有限了。
我经常被人问到我们的机器人不需要某些技术，我的答案是否定的，如果你要在这样的机器人完全逃离GPS的话是不可能的，我们这么说不是为了增加成本，或者是成本方面的控制不够敏觉。
看一下例子，首先我们说形式应该以功能为主的形式才有意义，比如说像一些有工作任务的机器人他们可能看上去非常大，如果不大的话可能是一些比较便捷的，还有一些机器人在成本上面可以控制得很好。
机器人完成任务可能比操作这么一个工程机械成本要更低，因为你看到如果是这样的工程机械物的话在上面操作的人要舒服，这样的成本是非常大的，所以这种错误的理解和观念我们要改变，不是像取代原始机械和机器产品的机器人就比原始的产品更贵，这个是错误的。
我们有成功的例子来证明这么一个论调。我们从生物学的角度来说，他们会说生物学的领域里面是不是在某种程度某一些领域可以由机器人，而事实不是这样的，很多时候不是生物的演化是唯一的方法，我们有时候可以依赖于其他的产品像镭射视角的扩容机，大家可以看一下大部分的在比赛当中很多的机器人过门槛的障碍的时候就摔倒了，我们的机器人可以很精准的抓取和实现这样的动作操作，我们在万人的竟技场上我们的机器人获得了大家的瞩目，表现得非常的稳定。
我们完全可以用手工的工具打开开关，完成简单的任务。如果我们的机器人能够手抓电钻，它可以完成所有的简单的工作和任务的指令。我们的解决方案是一个过渡的变革性方案，我们希望能够通过这样的技术让传感器和机器人能够获取人眼睛的生物特征和功能。
现在有一个鸿沟，机器人自己进行了分析和学习，采用了一个方案能够将车开出了这样的沟渠状态，这个完全是在户外的，所以有很多的卫星定位，在地图规划的前提下我们的机器人完全可以完成比如说左转、右转，翻山越岭这样的指令，这个完全是按照GPS的地图获取的，你可以在户外进行无人驾驶，你可以让机器人开你的汽车。
| 与企业合作，双赢！
在讲到项目的时候，实际上我们要经过一个项目的流程：
第一个就是这个项目是不是可行，第二这个项目是不是持久，因为这个项目不但是科学研究，更多的是一种商业活动，我们也不想让这个项目半途流程，或者是因为我们的客户不喜欢我们产生的产品导致我们的企业夭折。
有的时候我们还要去跟我们的客户进行大量的讨论，因为他们觉得我们生产出来的机器人可能在市场上应用度不高，所以我们需要进行两个问题的讨论，第一个是可行性，第二持续性。
而大公司在技术上是有很大的局限性的，虽然他们生产的有些机器人能够进行自由的上下移动并且进行抓取的，但他们是还是需要人工的操控。
NREC会帮助他们去进行发明专利的申请。目前，我们的发明专利包括规划、导航以及制图。因为在今天软件大多数工作实际上都是由机器自动完成的。想象一下，如果我们要建一个完全的自动化系统需要多少个编码？
大概是135万！
这其中有模拟、控制、规划、巡航和其他的部分，而每一次编码的成本是650美金，所以最终我们整个的花费是135万美金，这其实是一个很大的资金，建一个自动化的系统就需要很高的成本，所以我们会跟几个公司去合作，另外公司也愿意跟大学合作，因为这样就可以去降低成本，而且也可以减少政府的资金的浪费。
NREC30%以上的项目都是由政府扶持的，所以我们会授权，企业我们还会帮他们去申请政府的资助，另外大学和企业做合作的话，有的时候是很难敲定合约的，大学有自己的管理系统，而公司他们又希望能够赚取高额的利润，大学希望保守自己的研发机密，公司需要掌握这些研发机制，所以我们会跟公司签这种不可僻陋的协议，对于某些项目大学不会把这个转让给他们的，我们跟其中一个公司实际上做过一个类似的，我们主要是给他们做机器人的感知系统的，其他的系统都是他们做自己的，我们就需要对所有的系统进行细分，到底谁需要哪一部分的知识产权。这个机器人更特别的就是它不仅是去对它周围的环境定位，它还能发现环境中的树在哪里，或者是车在哪里。
我们再讲讲授权，授权是比较复杂的，因为一般情况下在美国我们公司是直接自己去进行研发的，所以如果大学跟企业进行合作的话，就必须进行授权，对他们来讲他们不需要直接去购买专利，这样的话成本也更低，这样如果成本低的话公司的利润可能就会更高，大学获利主要是授权费和版权费。
当然现在大家都机器人有各种各样的猜测和预测，有人觉得机器人应该更便宜，有些人觉得机器人应该运行得更快。举个例子左边是主要用政府扶持的，我们花了4000万美金，7年的时间凭空的搭建了这样一个机器人。中间这个项目是2008到2015年做的，也是花了5年。右边这个项目只花了200万美金，1年的时间就做好了。
所以跟企业合作生产工业机器人的成本确实更低，而企业也解决了一部分技术问题，这是一个双赢的过程。
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