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AI動作捕捉技術,會讓制造業大幅度降低成本嗎?

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現代動作捕捉系統應該是起源於100多年前的動畫工業,通過一種叫做“動態遮罩或影像描摹”的技術,動畫師們可以獲得流暢的、栩栩如生的動作;後來到了20世紀80年代,動畫師們設計出帶有活動標記的緊身衣,配上大型的攝像機來追蹤演員的動作,進而生成比放射性條圖更詳細、更精確的數字圖像;隨著新技術不斷湧現,動作捕捉日益精進,現在已然發展成動作捕捉體系:現場女性演員,身穿動作捕捉套裝和面部識別裝置,作為捕捉體系內的原動力,女演員可以即興表演,也可以走到舞臺新的地方,表達任何想說的話,做出或興奮或悲傷的表情,這些都會被“捕捉系統”記錄下來,而且能實時地由其3D化身模擬出來,自然人類正在駕馭虛擬人,觀眾卻無法分辨出來。

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 動作捕捉系統作為一種工具,試圖記錄人類的全部動作,能實時地模仿出來,而且不需要大量的後期處理。這種技術應用非常廣泛,不單能升級動畫、遊戲等產業,更能實實在在地革新制造工業,事實上,任何技術在有了人工智能、大數據的加成之後,都會變得神奇、有用、省錢,輕輕松松地革新一些古老行業。

古老的制造業,如何進行動作傳遞?

現在,中國的制造業還處在古老的狀態中,依舊勞動密集型,我們靠著流水線女工的雙手創造了中國制造的黃金十年,上一代工人曾幾何時非常熱愛流水線,他們好像狗一樣勤奮,狗一樣忠誠,下班之後都舍不得回家,“技術能手、行業標兵”之類的稱號對他們來說十分受用,他們同樣樂得在漫長的歲月中打磨自己的技藝,工匠精神的含義大概就是這麽回事兒吧,但顯然,時代正處於高速變化中,日本人發明了流水線和工作分解表,能把一件極其復雜的事兒,分解成功為非常簡單的動作,比如蘋果的iPhone應該是全宇宙最復雜的手機,沒有之一,但在iPhone組裝生產線上,有些工人只需要鎖一顆螺絲或者貼一枚標簽,都是一些單調到極致、枯燥無比的工作,這樣的工作簡直是對人類智商的褻瀆,流水線工人會因此變得愚蠢,愚蠢到人類所能達到的愚蠢極點。

在這種大背景下,年輕人越來越討厭進入工廠工作,即便是因糊口問題暫時坐到流水線上,也常常會因無止境的枯燥而離職。相關數據統計,中國勞動性密集制造業單月的離職率要超過10%,這就意味著,制造業的流水線女工是流動狀態的,每天都有人走,每天都有新手入職,接受培訓,適應環境,犯錯、挨罵…

雖說流水線上的工作單調、枯燥,簡單到無任何的技術含量,但新手入職依舊需要“培訓”和適應這種單調,他們的工作效率、良品率相比於老鳥們都差地很遠。有鑒於此,絕大多數制造工廠都設有專門的培訓部門,這些培訓者每天都要即時地發現菜鳥,然後,聲情並茂地朗誦SOP,再加上親自示範,以達到良好的培訓效果,而流水線周圍還密布了“制程警察”,確保員工能完全按照SOP作業。古老的制造業就是依靠這樣的“師徒制、口口相傳、監督制”把一套套的制造動作傳播開來的,這個體系經典而完善,放之四海而皆準,但依舊難以擺脫枯燥、無聊的宿命,連同流水線工人、培訓者、制程警察都處在“高離職率、高流動性、高負荷運轉”的三高狀態中,大概是一種隨時都要崩潰的狀態。

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為了最大限度地平復這種崩潰狀態,全世界的制造業都在推行機器人、自動化,也因此出現大量的機器人企業。軟銀的孫正義豪言要賦予機器人以靈魂,讓他們同自然人一樣能自主學習,但顯然,這個目標還遠未實現。現實世界中的機器人只是一條胳膊或者一條腿,完成的都是取、放、推箱子、粘條碼等基礎工作,而且在效率、良品率方面都有著比較大的瑕疵,更關鍵的是,目前的制造業利潤非常之微薄,機器人的研發成本又非常高,通用性也差,這意味著,很多產品訂單都做完了,依舊沒能收回自動化投入的成本,這也就是為什麽中國作坊式的制造業不考慮機器人會慢慢被淘汰,而導入機器人之後瞬間被淘汰,在古老制造業的這個死循環中,或許只有動作捕捉、更低廉的成本可以挽救之。

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AI動作捕捉技術,守住制造業的錢袋子

如前文所述,制造業的新兵蛋子因效率、良率不達標而消耗了大量成本,他們在流水線上單調的工作又積蓄起大量的戾氣,企業主不得不投入額外的成本安撫之,有時候車間裏的燈光不夠柔和,都會招致員工抱怨,加之,又累又困,把怨火都燒到自己生產的產品上,而現在的自動化機器人又沒有精密到可以取代自然人類的程度,可以說,全球制造業都處在這種青黃不接的尷尬狀態,唯有AI、大數據,更聰明的機器人出來才有望緩解這種尷尬,而AI動作捕捉技術又是這些技術裏面最接地氣的一種。

在古老的制造業中,動作傳遞是靠著“師傅帶徒弟”的模式進行的,師傅首先要成為制造業的專家,對整個生產流程非常熟悉,培訓過程中,師傅先要進行物理動作的演示,然後,講述動作要領和註意事項,徒弟在熟悉理論之後,開始采用慢動作來完成首次制造,經年累月、循環往復、無休無止。其實,剖析這個動作循環之後,可以非常清楚地看到,如此工作單元完全能被“AI動作捕捉技術”取代。

隨著AI和量子技術的加入,未來動作捕捉能夠去標記化,人體動作的每個動作細節,莫說是大範圍的移動,連表情、肌肉變化,緊繃或者松弛、心跳加速都將被“動作采集系統”記錄,然後轉化成具體數據,如果再配上高速的CPU運算,系統內會快速生成動作模板,當然,這些動作模板不會給到自然人去觀摩學習,而後直接Copy到機器設備中,也就是說,整個動作捕捉系統內,自然人只需要提供原動力,這是需要精心思考和打磨的細節,但除此之外的數據采集、傳遞、復制、再現等等都由機器人來完成,既準確又快速,而且當動作轉化成一串串數字之後,“機器人”的適應性也會大大加強,也就是說,他們既可以完成蘋果手機的組裝,也能完成三星手機的組裝。如此的準確性、快速性、適應性,對於普通人來說或許不容易察覺,但對於每天研究稼動率、平衡率的制造業來說,卻是不折不扣的生命線,應用得當,勢必會大幅度制造成本。

按照邏輯推演,AI動作捕捉技術有著非常廣闊的應用前景,比如動畫電影工業,可利用動作捕捉技術,再次地升級動畫質量;健身教練也會成為即將消失的行業,當一切的動作都變得標準化、數據化,消費者也就沒有必要花200元/小時的私教費用,至於說,更令人期待還有醫學領域,由數據制造而成的拐杖,可以幫助患者找到最精準健康感受。(科技新發現 康斯坦丁/文)

AI動作捕捉技術,會讓制造業大幅度降低成本嗎?