通过迁移学习无人驾驶来开发社区智能送餐车

店场网     2017.03.15

据《21世纪经济报道》（2017-3-6）（丘慧慧蔡杨）报道：香港科技大学计算机与工程系主任杨强教授，是美国人工智能协会院士，曾曾担任华为诺亚方舟实验室首期主任，是人工智能初创公司第四范式首席科学家。《21世纪经济报道》记者在国际人工智能年度大会上采访了杨强教授，发表了<中国有弯道超车的机会>为题的深度报道。

杨强教授认为，在人工智能领域“迁移学习”或为亮点。杨强教授解释说，所谓迁移学习，就是说利用这两个领域的相似度，把你的模型在新的领域使用。这样的话，在新的领域，使用小数据就可以了。中国人管这个叫举一反三（就是比葫芦画瓢，就是照猫画虎）。如果我们希望机器像人一样学习，迁移学习是一个很有希望的方向。

为什么迁移学习前景广阔，就是在工业领域数据量短缺，成为产业领域应用人工智能的一大瓶。如果有了迁移学习，那就把这个门槛大大降低了，我们用小样本数据也可以学习。杨强教授说，两个距离很远的领域，也是可以使用迁移学习的。只要你能找到一个路径，这个路径上找一些垫脚石，就像摸石头过河一样，那两两之间可以迁移，最后你就可以迁移到目标。

杨强教授举例说，迁移学习已经在很多行业领域使用了，百度在垂直搜索上就用了迁移学习，华为在工作中也用到了很多，还有腾讯广点通也应用了迁移学习。国外推广使用迁移学习的例子有，手写识别、卫星图像识别、疾病诊断、基因处理、在线产品推荐等应用。在金融领域也开始有这方面的应用了，包括智能投顾和投研。还有微软的科学家把迁移学习用在城市大数据上，可以做城市污染的预测。

无人驾驶汽车同其他新生事物一样，不太可能一步到位实现商业化。技术上有一个不断完善成熟的过程，社会有一个接受适应的过程。可以把这项高科技采取迁移应用方式应用在衍生品上，先在衍生品上实现盈利，用短线速生品营收，以短补长支持长线产品成长壮大。

无人驾驶汽车开始上路试运营时，无法跟正常汽车一样的高速行驶。需要从低速车开始试应用运营。开始试运营时不能在复杂路况中进行，在园区场景中使用无人驾驶车辆。一方面是这些场景中路况简单，无人驾驶要处理的问题很少，这些场景对运力的要求低，使用时间少，可以满足无人驾驶在初级阶段的低速度特点。

社区宅餐坊就是宅人们的共享厨房，他们可以采取“手指一点、送餐到门”的方式解决。“送餐到门”是方便快捷的生活方式，是符合现代宅人白领的生活方式。社区宅餐坊建设在社区里，同社区居民是邻居，在送餐到门方面具有地域方便优势，还有就是时间上的方便化，消费者希望你24小时全天候，随叫随到，召之即来挥之即去。

现在白领用户对外卖送餐价格不再敏感，外卖行业正在由当初的价格战，演变为围绕品质与服务的价值战。店场网变同城配送为就近配送，社区宅餐坊共享厨房在社区内就近配送。在就近配送场景下，可以将骑士配送转型为机器人配送。机器人比骑士听话好管理，服务态度好不耍脾气，不吃饭不喝水不上厕所。不用开工资发奖金。

社区送餐机器人还可以做客服，在送餐过程中一路上同居民打招呼，回答与宅餐坊相关的各种问题，采取语音交互方式，在百度云大脑支持下。送餐机器人还能够从居民家把餐具拿回来。还可以在商家与用户之间捎话传话。可以送时间性较强的早餐，可以是现场制作的酸奶，可以代收存递送快递包裹。

百度云大脑可以应用到送餐机器人上。百度无人驾驶技术也能够嫁接到社区送餐机器人上。送餐机器人是无人驾驶技术的副产物，而且这个副产物价值也很大。将来，每一个社区都有很多个送餐机器人，所有送餐机器人都使用一个共同的百度云大脑。送餐机器人应用刷脸识别技术认识社区里每一个居民。在征得居民同意对每一居民都有个性化称呼。送餐机器人能够认人，还能够记事。不会认错人，也不会忘记事。

百度云大脑已经对进行了用户画像。知道用户的年龄、喜好和习惯等。对每一位居民都订过什么餐，什么时间在哪个店订的，他都记得一清二楚。这位居民喜欢吃什么，有哪些需求偏好，他都记在心里头。居民有什么意见要求，路上碰见送餐小厨童，顺便跟他说一声，他会不折不扣地汇报给店老板，再见面时他还会回个话。送餐小厨童走家进门串户，既是送餐员，也是客服人员。在宅餐坊与社区居民之间穿针引线，把度秘由虚拟机器人扩展为实体送餐机器人。

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