聯想做了個工業機器人？
可能一部分人們會對這個事情有不少疑惑——那種工廠裏靈活挪動的工業機器人和聯想有什麼關係？
沒錯，聯想創新科技大會TechWorld 2020上，聯想集團高級副總裁、首席技術官芮勇在介紹邊緣計算的環節發佈了一款聯想晨星機器人。它長這樣：
這個機器人應該是由聯想研究院推出。初看這機器人，你大概率會被它操縱自如的機械臂和激光雷達生成的點陣圖吸引。
不過在使用上，這台實現了SLAM技術、導航定位技術以及甚至可以自主找到並且移動到噴漆間的聯想晨星機器人，它並非是在強調這些自動駕駛領域非常常見的功能。
先説為什麼需要這樣一款工業機器人？
其實這款聯想晨星機器人由中國商飛集團的需求定製而來。中國商飛的飛機需要噴漆的零件往往高達數百種，而在傳統自動化噴塗實踐中，大部分的時間都需要花在機械臂的參數調整和示教上；人工噴漆往往更能達到所見即所得的效果，但質量會依賴於工人的操作手法，也很難保證一致性。
所以在示教這個環節上，人工的噴塗示教和機器臂的一致性可以有結合。
聯想晨星工業機器人的作用：它就是用來給飛機噴漆的。
聯想稱，從商飛需求的提出到聯想最終將產品成型，耗時一年時間趕工完成。而聯想從端插項目開始就與中國商飛進行合作，過程中經歷了航電檢測、AR裝配、人機協同的噴漆系統項目等等，最終完成了這個成品工業機器人。
“噴塗”作業和機械臂有關，只不過這個機械臂的第一次“噴塗”作業是由人在遠端完成。
晨星機器人通過SLAM技術自主移動到車間內，而它的任務並非直接“上手”，而是通過晨星機器人將其拍攝的3D視頻流通過5G網絡發送至遠端的晨星AR設備，遠端的用户只需要戴上晨星AR以及使用手柄，就可根據感知信息對機器人下達控制指令。
所以這種操作特別考驗延遲性。實際演示效果來看，機械臂隨手柄實現了實時移動，這是噴塗效果堪比現場的硬件基礎。
當然，重點也並非在於人可以遠程實時“遙控”，而是通過晨星機器人的“大腦”輔助人類噴塗技術的過程。
在操作員第一遍操作演示結束後，晨星CV模組還可以通過計算器視覺技術輔助檢查噴塗質量，而此時工業機器人的“大腦”已通過人工智能學會了操作員的基本操作，在未來的同一工件重複操作時，就可以完全實現機器的自主噴塗。
看似簡單的系統邏輯架構，其實要保證的技術細節還挺多。聯想一份技術資料顯示，基於5G端到端的數據傳輸架構確保了機器人端雙目立體視頻數據回傳的實時性，攝像頭視角實時跟隨用户視角；而自主研發的高級機器人控制算法響應速度要快，魯棒性也要好；同時，用户頭戴AR設備被用於感知頭部位姿變化，手持設備用於控制機器人的末端執行機構，且機器人系統還需要配有碰撞檢測，保證作業過程中的安全性。
在這其中，邊緣計算架構的建設起到了關鍵性的作用。
所謂邊緣計算，即雲延伸到邊的產物。在這個案例中，邊緣設備只是硬件實體，而軟件部分則是指聯想的邊緣計算平台LECP (Lenovo Edge Computing Platform)，它構成了聯想的邊緣基礎架構層。簡而言之，是由它完成和聯想的各種邊緣設備的深度融合，為邊緣場景下的業務提供網絡及算力實時動態的感知調度，以及統一自主的運維管理。
而云計算能力下沉到行業場景時，往往也會遇到一定問題。比如如今邊緣設備往輕量化發展，進而對邊緣設備所能承載的資源規模做出限制，但“邊緣平台上仍然需要承載原來雲端所承載的多種邊緣智能應用，而這些應用有些需要跑在容器上，有些需要跑在虛擬機上。”芮勇稱。
邊緣基礎架構層中有一項聯想自研首創的技術：混合輕量級虛擬化引擎。
芮勇解釋稱，飛機零部件噴漆，既需要虛擬機來支持AR模型渲染，也需要容器來支持機器人噴塗、漆面檢測等應用，傳統做法往往需要兩台以上機器運行不同的虛擬化堆棧，系統開銷更大。而聯想的混合輕量級虛擬化引擎能在單台機器上同時提供輕量級虛擬機和安全容器承載這些應用，實現二者深度融合，有效增加了系統資源利用率。
在邊緣智能層聯想也實現了核心技術突破：漸近式模型優化技術。噴塗質量檢測往往需要將深度學習網絡模型壓縮部署在邊緣側。而漸近式模型優化技術就是自適應調整不同的模型精度和算力資源，從而實現了更高精度的CV檢測。
商飛案例其實只是聯想邊緣基礎架構中的一個應用案例。就算是聯想晨星工業機器人本身，它也可以擁有很多“變種”，比如它可以變身承擔電力巡檢作業，在一些人類難以進入的環境中進行放射性實驗和高温工作等。
這一切技術研究其實都關乎聯想集團董事長兼CEO楊元慶針對“端-邊-雲-網-智”技術架構的預判——“雲網融合就是為了更好地助力5G的建設；智能基礎設施將會為邊緣計算、雲計算的數據中心建設提供全套的解決方案；而行業智能將會推動人工智能在各行各業的深入、廣泛應用。”
聯想晨星工業機器人就是聯想最近經常提到的“企業服務”相關的生意。