Kamen 旨在为联邦快递提供人工智能

加利福尼亚州圣何塞——与大多数科技行业一样，迪恩·卡门 (Dean Kamen) 和他的团队正被拉入人工智能矩阵。

“我花了 35 年的时间建造医疗设备、胰岛素泵和关键的生命支持系统……[使用] 具有闭环控制的广为人知的算法，”卡门在接受采访时说。“我们还没有将神经网络或人工智能用于该领域的任何产品，但当我说我们将建造自主交付机器人时，所有这些都发生了变化。”

这发生在大约两年前，当时联邦快递董事长弗雷德·史密斯(Fred Smith)正在访问卡门的办公室，他坐在卡门的一辆名为 iBot 的爬楼梯轮椅上。作为一名在越南服役的前海军陆战队员，史密斯花了几年时间“看着人们被炸毁，这对他产生了巨大的影响，”卡门说。

两人同意，他们可以用一个货柜代替 iBot 的人类座椅，并推动这两种产品向前发展。

“我们将受益于启动一个具有 1000 万小时运行时间的交付机器人项目作为坚固可靠的 III 类医疗设备的基础——如果我们能够大规模建造它，这将降低兽医的成本，”卡门说。

今天，Kamen's Deka Research and Development Corp. 的一个 50 人团队正在招聘并争先恐后地学习有关快速发展的深度学习领域的一切知识，主要用于图像处理。

“这是一个快速开放的全新领域，因此文档往往滞后，并且存在持续的学习曲线，”在 Deka 工作了 17 年的老将 Dirk van der Merwe 说，他领导着团队。“与任何新的处理器架构一样，最初存在不正确的文档或未完整记录的功能，特别是如果您正在推动这项技术。”

“这些算法迫使大量冗余将故障率降低到可接受的水平，但这会使开发周期复杂化——我们想要一个单一的网络来训练，”他补充说，拒绝讨论项目的细节。

与行业中的大部分人一样，Deka 发现具有神经网络经验的人既昂贵又难找。“在过去的八个月里，我查看了两千份简历来壮大我的团队，”范德梅威说。

有几个亮点。Deka 拥有进入 80 所学校的独特渠道，这些学校参与了 Kamen 创立的 First Robotics 计划，现在正为 4 月在休斯敦和底特律举行的全国性活动做准备。

在技术方面，“自我们开始项目之日起，功耗已经下降了一个数量级，而且准确度呈指数级上升，”Kamen 说。“我们正在以更好的方式连接传感器套件(包括雷达、激光雷达和摄像头)，而且改进速度非常快。”

原型系统将在“今年夏天进行有限的受控试验……我们有一个概念证明，我们的硬件处于非常好的试验状态，”他说。“同时，我们正在开发更多的硬件和软件系统。”

轮椅版本可以使用定制的高性能电机和六个锂电池单元将一个 300 磅重的人带到 30 英里。

“货物有效载荷可能更轻，但为自动驾驶先进的传感器套件供电会产生明显的影响，并且可能会大大降低航程，”卡门说。“每周，我们都会找到更好的方法来降低功耗，因此可以肯定地说，第一次试验可能会进行 3 英里的半径范围内的交付，从而使邻里交付可以正常进行。”

从亚马逊到小型初创公司，每个人都在竞相开发自动送货机器人。由于多种原因，新兴的送货机器人类别可能无法找到广阔的市场，但 Kamen 持乐观态度。

“很容易相信数以万计的送货机器人可以迅速投入使用，”他说。

如果他们成功了，轮椅版本的成本“至少可以减少一半，如果你使用相同的底座，可能会减少三分之二，”他说。“我们只制造了少量 [轮椅版]，我们没有批量报价，也没有一些仍然手工设计的零件的工具。”

从今天到 6 月交付第一个跟踪系统，该团队正在做三件事：“测试、测试、测试”，Kamen 打趣道。