为国庆献礼：无人智能系统，守护祖国海空长城
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编者按：适逢中秋国庆假期，万家灯火庆团圆，这份安定繁华的背后，其实是无数的战士在保卫着祖国的万里河山。以无人智能系统为代表的军事智能化变革已拉开帷幕，中科视拓作为一家计算机视觉国家队发起的人工智能公司，正在与合作的军工单位一起，承担祖国和人民赋予的神圣使命。本文中，中科视拓副总裁袁基睿博士，将从无人机视觉出发，讲述无人智能系统，如何从单机智能走向集群智能，从而守护祖国万里海空长城。
本文为袁基睿9月24日在TEDx成都上的演讲，以下为演讲全文：
都说TEDx是一个交流思想、分享理念的地方，今天我想给大家讲一讲情怀，我做无人机视觉这一研究方向的情怀。
让我们先从两部电影中的虚构人物开始讲起，这两个人物在各自的电影中有着截然不同的结局。让我们先来认识一下《拆弹部队》中的一位配角，Tompson，我想大家已经猜到了，他是一位拆弹专家，顾名思议他的工作就是去拆除炸弹，以避免炸弹爆炸造成伤亡。再来介绍一位美女，《绝密飞行》的女主角Kara Wade，她是一位飞行员。
在一个天气还算不错的午后，虽然不是同一个午后，他们各自接到了命令，要去执行一些危险任务。
Tompson作为第一爆破手，被派往执行拆弹任务，然而很遗憾，在执行任务过程中，由于操作失误他牺牲了。而另一部电影中的女主角Kara Wade则幸运得多，她九死一生存活了下来。
通过一遍遍分析两个人物之间的差异以及双方配置的不同，我得出了一个结论，大概有两个理由造成了他们不同的结局：
首先，最重要的原因，当然是主角光环。这个，你懂的。然而，由于我并不是导演编剧， 因为如果我是导演就无法来到这里做这个talk，所以对这个原因我就不去做进一步的分析了。
那么，另一个原因是什么呢？《绝密飞行》，它是一部科幻片，在该片中，无人机作为第二主角出现，并具备了足够的智能，能够代替人类执行危险的任务，并在最后时刻代替美丽的女主角Kara Wade冲向了毁灭，才换来了主角的保全。
那么这就带给我一个思考：凭什么，同样是演员，一个可以演被保全的主角，另一个却只能演被牺牲的配角，sorry, just kidding。Seriously，带给我这样一个思考，这部电影中的科幻，也就是无人机拥有了足够的智能，并且代替人类执行危险任务，送给了主角一份生命的厚礼。那么如果《拆弹部队》中也配有一部拆弹机器人，是不是就能够避免牺牲、进而拯救更多的人呢？
因此，这引发了我的另一个思考，无论是机器人还是无人机都可以被统称为无人智能系统。那么无人智能系统，何时、以及如何才能成为现实？
首先我们先来回答何时的问题。
1968年有一部电影叫做《星际迷航》，其中有这样一幕，主角在用一个小面板以及语音来操控飞船，这个面板它有一个非常好听的名字，pad。2010年，乔布斯在苹果发布会上向全世界发布了一个新产品，具备Siri语音操作系统的ipad。
所以从1968年的科幻走到2010年的科技，走过了42年。那么2005年的科幻电影《绝密飞行》中无人机拥有足够的智能，这将会何时成为现实呢？大家都知道，随着科技的进步，科技的进步速度是迭代加速的，1968年的42年，在2005年或许只意味着30年。
大胆的猜测了第一个问题的答案之后，我们来看第二个问题，如何！
无人智能系统，如何才能具备足够的智能，智能到可以独立执行任务呢？
首先，我们来看一下，每当提起无人智能系统，我们所期待的是什么？
一定是像《机器人瓦力》中主角Eva一样技术能力超过人类，而自主协同能力接近人类的机器人。Eva第一次见到瓦力时，先扫描了一下，然后没理瓦力，走掉了，因为她的检测结果大概是这样的，瓦力既没有什么威胁、又没有什么用途，所以大概是个废物。而随着Eva同瓦力的不断接触，Eva不但开始认识瓦力、可以合作去打怪，最后甚至产生了感情。
那么我们再来看一下，现有的无人智能系统是什么样子的？
上图为一张无人机从千米高空俯拍的地面图，密集恐惧症患者就不要看了，因为图中所有密密麻麻的小绿框都是检测到的车辆，我不知道大家看到这张图片是什么感觉，我想象了一下，如果我从千米高空俯视地面，别说车辆了，大概连地面我都看不到。
但是，利用中科视拓无人机视觉技术，却很能够高精度地检测、识别出图片中所有的车辆：小轿车、小货车、大卡车、工程车辆等。而人从同样的高度是绝无可能看到地面上的车辆的，即便是后期的标注人员，在标注这批数据时，不但需要一天甚至数天的时间，还会由于重复的机械工作，出现大量的漏标、误标等操作失误。图中局部区域的放大效果恰恰说明了这一问题。
因而，现有的无人智能系统，在一些在单点技术上已达到人类水平、甚至已超过人类的水平。但是这不并是说其在所有方面都能和人的智能媲美了，譬如它虽然能够识别物体，却无法很好的理解场景、理解世界。比如，作为人类，上亿年的进化以及生而为人后的学习，能够轻易地分辨出上图是“万家灯火”的一片祥和，下图是“火光烛天”的一片狼藉。对机器而言，再多的温情脉脉，也只是二维世界里一串冰冷的数字符号。
那么，现有的无人智能系统，还需要哪些能力，才能慢慢的趋近人类的预期呢？
首先要有一双智慧的眼睛，当然目前也有大量的无人机是以通信的方式来执行任务，也就是说按照既定航线来执行任务，通过通信的方式来与控制台进行交互，以执行最终任务，然而这面临着两个问题，通信发生故障的情况下，是否还具备独立智能，以及，与既定航线偏离后如何调整的问题。因此，为无人系统加上智慧的眼睛，其目的是解决执行空域任务过程中的最后一公里问题，以及执行精细任务等问题。
此外，无人系统还需要具备哪些能力呢？
无人系统要具备自主学习能力，与世界的每一次交互，都能够自主记录、自主训练、并从中学习。智能体要从原始输入中自主学习，从环境中回馈信号。从而自主完成它与环境的每一次交互。而在无人系统中，让机器通过探索周围的环境自主学习要执行什么任务，可以实现更多智能化创造性的任务。这样我们才可能会培养出像大白那样出得厅堂、下得厨房、打得怪兽、上得战场的智能机器人。图中展示了Eva与瓦力看到电视里的舞蹈，随之翩翩起舞的过程，这展现的就是自主学习能力。
此外，无人系统还要具备理解与推演能力。左图是Eva与瓦力的初见，瓦力用一个灯泡来讨好Eva向Eva示好的过程，而右图则是瓦力打怪受伤后，Eva用同一个灯泡献宝地讨好瓦力的过程。这展现的是Eva对瓦力行为的理解、以及对其喜好的推演的能力。
具备以上能力之后，我们能有期待一个较高的单机智能，但是还不够，因为人是不能脱离群体存在的，办一家公司需要一个创始团队，而tedx要举办这样一场盛会，背后也有一个非常棒的团队，因此，无人系统之间还要具备协同交互的能力。
著名的兰切斯特方程揭示了一个道理，数量的增加会带来战斗力的指数型增强，随着执行任务的复杂性不断增加，单个无人系统体现出无法克服自身局限性、灵活性差、效率低等特点，因此多方面协同作业系统将是无人智能系统发展的主要趋势。
然而现在还不能做到，为什么呢？这涉及到了单点的技术无法融合， 不同摄像头采集到的数据甚至无法统一处理的问题，因此，还需要能够协调不同数据、算法、算力的统一的平台，来进行相应的处理协同。
当感知能力、理解与推演能力、自主学习能力、以及协同交互能力都发展到了一定水平之后，我们能够期待什么呢？集群智能。上图揭示了兰切斯特方程在无人机集群作战中的作用。
最后，回到我们最初的那份悸动，虽然今天是从两部电影进行切入，Tompson也只是电影中的一个虚拟人物，然而，或许就在此刻，世界上的某一个角落，就有相似的悲剧正在发生，更是曾经有无数的消防官兵、人民战士牺牲在各种危险任务之中，他们此刻只是我身后屏幕上的一列列沉默的名字、一排排冰冷的墓碑，然而，他们的身后承载着的却是他们所在的家庭的希望。此番英勇无畏值得用心铭记，而此般凄凉痛楚仅供岁月沉淀。
每当看到这份名单时，都会有一种使命感油然升起，我只希望，无人智能系统的开发能够快些、再快些，在还来得及的时候，为这些英雄们，为这些英雄所在的家庭，送上一份生命的礼物。
For them, to enjoy present as a present. Thank you!
该文章属于“深度学习大讲堂”原创，如需要转载，请联系 astaryst。
作者信息：
袁基睿，深度学习大讲堂常务副主编，中科视拓副总裁&联合创始人，芬兰坦佩雷工业大学博士。目前从事无人机视觉方向研究，带领团队与多家军口单位建立深度合作。研究领域涉及通用目标检测跟踪、地面目标搜索、基于视觉的空中编队、异构数据迁移等。
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