菲尔·达菲，Brain Corp 产品、项目和用户体验设计副总裁 – 采访系列

菲尔·达菲是 Brain Corp 的产品、项目和用户体验设计副总裁，Brain Corp是一家总部位于圣地亚哥的技术公司，专门从事开发智能、自主导航系统的日常机器。该公司由世界著名的计算神经科学家尤金·伊日克维奇博士和连续创业者艾伦·格鲁伯博士于2009年联合创立。Brain Corp最初的工作涉及高级研发，为高通公司和美国国防高级研究计划局（DARPA）提供服务。现在，该公司专注于为下一代自动驾驶机器人开发高级机器学习和计算机视觉系统。Brain Corp拥有超过10,000台部署或启用的自动移动机器人（AMR），是最大的自动移动机器人车队，并与包括沃尔玛和克罗格在内的几家财富500强公司合作。

是什么最初吸引你进入机器人领域?

我对机器人开发的个人兴趣在过去二十年中源于这样一个事实：智能机器人是上个世纪未实现的两个主要梦想之一——另一个梦想是飞行汽车。科学家、科幻作家和电影制片人都预测我们很久以前就会拥有智能机器人来执行我们的命令并帮助我们完成日常任务。作为实现这一愿景的一部分，我热衷于开发能够处理重复、枯燥、肮脏和危险任务的机器人，这些任务是机器人擅长的，但我也致力于开发能够突出人类优势的解决方案，人类可以执行创造性、复杂的任务，这些任务是机器人难以完成的。通过开发能够与人类并肩工作的机器人，相互赋予力量，我们可以开发出能够帮助我们变得更加高效和富有成效的先进工具。

我也被成为初期行业的一部分所驱动，这个行业正在建立机器人生态系统的初期阶段。未来的机器人行业，就像今天的PC或智能手机行业一样，将包括广泛的技术和非技术人员，负责开发、销售、部署、监控、维护和操作机器人。我很兴奋地看到这个行业如何发展，以及我们今天做出的决定如何影响行业的未来方向。

2014年，Brain Corp从为高通公司进行研究和开发转向为自动机器人开发机器学习和计算机视觉系统。是什么导致了这种变化?

这真的只是看到了机器人领域的需求和机会，并抓住了它。Brain Corp的创始人尤金·伊日克维奇博士于2008年被高通公司邀请，基于人类神经系统构建一台计算机，以研究哺乳动物的大脑如何处理信息，以及生物架构如何可能成为新一波神经形态计算的构建块。在完成该项目后，尤金和一支由科学家和工程师组成的团队决定将他们的计算神经科学和机器学习方法应用于机器人的自主导航。

在探索不同的产品方向时，该团队意识到当时的机器人行业与微软之前的计算机行业类似——数十家小公司都将定制软件添加到同一硬件制造商的零件配方中。那个时候，有很多不同类型的计算机，但它们都很昂贵，相互之间不能很好地协同工作。两个操作系统领导者出现了：微软和苹果；他们采取了两种不同的方法：苹果专注于构建一个自成体系的产品和服务生态系统，而微软则构建了一个可以与几乎任何类型的计算机协同工作的操作系统。

Brain Corp团队看到了创建“机器人领域的微软”的价值，这将把所有不同的机器人解决方案统一到一个基于云的软件平台下。他们的目标是通过提供其他公司可以用来构建机器人的自主导航软件来帮助建立自动移动机器人（AMR）这一新兴类别。Brain Corp团队决定专注于为AMR开发一个与硬件无关的操作系统。这个想法很简单：使机器人构建者能够使用该软件，而不是自己构建机器人智能。

是什么启发你设计自动扫地机，而不是其他自动化技术?

工业机器人清洁器是我们进入市场的最佳方式。当我们开始时，商业地板清洁行业正在经历劳动力短缺——不断的流动性意味着许多工作根本没有完成。自动移动清洁机器人不仅可以填补劳动力缺口，还可以扩大规模——每个环境都有地板，地板可能需要清洁。因此，地板护理是一个很好的首个应用机会。

除此之外，零售公司每年在地板护理劳动力上花费大约130亿美元。大多数雇用清洁人员使用大型机器清洁商店地板，这是一项单调、枯燥的工作。工人花费数小时驾驶笨重的机器，而他们的时间可以更好地花在需要敏锐的任务上。自动化的地板清洁解决方案可以填补缺失工人的空缺，同时优化商店运营的效率和流程。通过自动化单调、枯燥的清洁商店地板任务，零售员工将能够花更多时间与客户互动，并对业务产生更大的影响， 궁극上带来更大的工作满意度。

你能讨论一下在人类可能没有注意到周围环境的狭窄空间中设计机器人的挑战吗?

这是一个令人兴奋的挑战！零售业是Brain Corp系统的完美首次实施环境，因为它们是如此复杂的环境，带来了自主导航的挑战，并且充满了边缘情况，这些情况使Brain Corp能够收集数据来改进BrainOS导航平台。

我们通过开发一个智能系统BrainOS来解决这些挑战，BrainOS使用摄像头和先进的激光雷达传感器来绘制机器人的环境并导航路线。同样的技术组合还允许机器人避开人员和障碍，并在需要时找到替代路线。如果机器人遇到无法解决的问题，它将通过短信联系其人类操作员寻求帮助。

机器人通过Brain Corp的专有“教导和重复”方法学习如何导航周围环境。人类首先手动驾驶机器人沿着路线，以教会机器人正确的路径，然后机器人就可以在以后自主地重复该路线。这意味着BrainOS驱动的机器人可以在没有重大基础设施改造或依赖GPS的情况下导航复杂的环境。

COVID-19大流行如何加速了自动移动机器人（AMR）在公共场所的采用?

我们在BrainOS驱动的机器人车队中看到自动化使用量显著增加，因为零售商和零售商希望提高清洁效率并在健康危机期间支持工人。

今年的前四个月，BrainOS驱动的机器人地板清洁机在美国零售场所的使用量与去年同期相比增加了18%，包括四月份同比增加24%。在这18%的增加中，超过三分之二（68%）发生在白天，即早上6点至下午5点59分之间。这意味着我们看到零售商扩大机器人的使用时间，不仅包括晚上或夜班，还包括白天的时间。我们预计这种增加将继续下去，因为自动化的价值将变得非常明显。

有哪些企业或政府实体正在使用Brain Corp机器人?

我们的客户包括顶级财富500强零售公司，如沃尔玛、克罗格和西蒙物业集团。BrainOS驱动的机器人也被用于几个机场、购物中心、商业大楼和其他公共室内环境。

你觉得这会增加公众对机器人的整体舒适度吗?

是的，人们对机器人和自动化的看法正在随着疫情的发生而改变。更多的人（和企业）意识到机器人可以以有意义的方式支持人类工人。随着更多企业重新开放，清洁度将需要成为他们品牌和形象的组成部分。随着人们开始外出购物、工作或旅行，他们将期待看到企业如何保持清洁度。异常好的或糟糕的清洁度可能会影响消费者行为和态度。

正如我们在过去几个月看到的，零售商已经在白天更频繁地使用BrainOS驱动的清洁机器人，展示了他们对清洁的承诺和投资，以便让消费者看到。现在比以往任何时候都更重要，企业需要证明他们能够为客户和工人提供安全、干净的环境。机器人可以帮助他们实现下一个层次的清洁度——一个一致的、可衡量的清洁度，人们可以依赖和信任。

Brain Corp的另一个应用是自动送货拖车。您能告诉我们更多关于它的信息以及其使用案例吗?

自动送货拖车由BrainOS驱动，实现了对任何室内点对点送货需求的自动送货，提高了效率和生产力。自动送货拖车消除了不必要的来回物料送货，并可以与人类工人无缝合作，在复杂、动态的环境中安全导航，例如零售店、机场、仓库和工厂。

零售商面临的一个重大挑战——尤其是在COVID-19健康危机期间——是维持足够的库存水平，以满足消费者日益增长的需求。另外，将货物和库存从卡车后部运到库房，然后运到货架的过程是劳动密集型和耗时的，需要员工多次将重载的货车来回运输。自动送货拖车旨在帮助零售商解决这些补货挑战，通过为库存提供安全、高效的点对点送货，不需要昂贵或复杂的设施改造。

自动送货应用将先进的AI技术与成熟的制造设备相结合，创建智能机器，以支持工人，将多达1,000磅的库存同时运输。根据现场试验，自动送货拖车每周将为零售员工节省33英里的往返行程，可能将他们的生产力提高67%。

您还想分享关于Brain Corp的其他信息吗?

Brain Corp拥有超过10,000台部署或启用的自动移动机器人（AMR），是最大的在动态公共室内空间中运行的AMR车队。根据内部网络数据，BrainOS驱动的AMR目前每天总共提供超过10,000小时的工作时间，在此次健康危机期间，释放工人以便他们专注于其他高价值任务，例如消毒高接触表面、补货或支持客户。

从长远来看，机器人将为企业提供灵活性，以应对劳动力挑战、缺勤、成本增加等问题。从社会的角度来看，我们相信机器人将获得消费者的青睐，因为它们将被更频繁地看到在商店、医院和医疗机构中运行，或者在仓库中为工人提供重要支持。Brain Corp致力于不断改进和扩展我们的AI平台，以支持先进的机器人设备。我们期待进一步探索新的市场和应用。

感谢这次精彩的采访，希望了解更多的读者可以访问Brain Corp。