智能ai机器人软件多亏昇腾AI的助力，我们才能看到这么稳的「机器狗巡检员」

多亏昇腾AI的引领，我们能够看见如此稳的「机器狗巡检员」。

自上世纪「机器人」概念被强调以来，人们就对各类形态的机器人产品寄予厚望。在普通人最初的想像中，机器人能和我们聊天，帮我们打扫屋子、端茶递水，甚至能帮我们驾驶汽车……

直到近年来大数据科技、人工智能专用芯片、人工智能算法突飞猛进，智能机器人才真正开启增长爆发期，让我们有了「梦想照进现实」的觉得。

从爆火的四足机器狗，到初具雏形的人形机器人，众多先进的机器人产品起初走进人类社会生活的方方面面。当然，除了生活服务之外，机器人也正在积极打入广阔的行业场景：物流分拣、农业上的喷药采摘、巡检救援，都是机器人可以贡献价值的空间。

在日前的2022昇腾AI开发者创享日·南京站活动中智能ai机器人软件，我们看到了这种一只超级靠谱的「机器狗巡检员」。熟悉机器狗产品的同事会看到，它就是当时卫视春晚后台拉盒饭的「网红打工机器狗」。来自宇树技术Unitree，在华为昇腾AI加持下，现在的它成为了「机器狗巡检员」。

当无人值守的电站发出警报，是它熟练地捏住把手，并且果断打开了门：

接下去，它一顿操作，迈过地面的台阶障碍，精准地拉下了电闸。至此，警报解除：

这位「机器狗巡检员」来自昇腾AI。你或许早已看到了一些非常之处——它有一支威风凛凛的「机械臂」。

那么，这只机器狗究竟是怎样成为的呢？它的机械臂又有哪些妙用呢？

走近这位「机器狗巡检员」

一般来说，要想让机器狗在真实世界中顺利地完成任务，主要挑战就在于运动控制。

众所周知，人类的运动是由中枢神经系统控制的。其中大脑的运动皮质和运动前皮质负责自主运动的计划和执行，基底神经节和大脑负责调节运动脑部血管元的反应，帮助协调、运动和平衡。

针对机器狗的运动控制来说，AI处理器就非常于「大脑」，负责任务决策、感知识别、导航规划等功能的推动。

传统机器狗运动控制算法存在模型复杂、开发长达长、高度依赖经验等局限性，近年来，很多探究者起初将加强学习应用到实体机器人上，增强机器狗的环境适应能力。比如这一次，华为就使用了「Teacher-student」策略进行机器狗运动控制算法训练。

使用「Teacher-studentPolicy」完成机器狗运动控制算法训练

具体而言，Teacher部分借助强化学习练习一个最优的参考控制策略，它能获得完美的特权信息（如地面摩擦系数），让机器狗能在随机生成的地形上依照期望的速度指令行走；Student部分借助监督学习把Teacherpolicy蒸馏成一个Studentpolicy，它在带传感噪声的环境中训练，且没法获取真实机器人能受到的传感器信息。最终，团队将训练好的Studentpolicy部署在真实机器狗上。

为了让机器狗在更多的应用场景中「发光发热」，华为还给机器狗加了一条「AI机械臂」。有了这条机械臂之后，它的动作技能直线飞升，不仅可以轻松开门，还能平稳地跨过地面障碍：

开门

跨越地面障碍

可以想象，打造这种一只机器狗所需的工作量是很大的。在8月11日的CANN训练营直播中，华为对这款复合型机器狗背后的开发进行知道密。

在解密过程中，团队非常提到了华为自研的神器：CANN。

昇腾AI是以昇腾AI基础软软件系统为基础建立的人工智能计算行业，昇腾AI基础软硬件系统包含Atlas系列软件及伙伴硬件、异构计算架构CANN（ComputeArchitectureforNeuralNetworks）、全场景AI框架昇思MindSpore、昇腾应用使能MindX等。CANN是华为针对AI场景打造的异构计算架构，旨在借助提供多层次的编程接口，支持客户快速推进基于昇腾AI系统的应用和业务。

成为昇腾AI全栈的核心，CANN对上支持多种AI框架，对下服务AI处理器与编程，承担着承上启下的关键作用。

经过3年多的改进，CANN已经迭代到5.0版本，实现了功耗的稳步增强。目前智能ai机器人软件，CANN全面支持业界主流框架，Modelzoo已经包括达到500个经过调优的建模，以及1400多个高性能算子。

在本次机器狗的成为过程中，CANN正是关键的「AI秘密武器」。团队基于昇腾AI处理器和异构计算架构CANN，以及宇树机器狗本体的非凡运动性能，同时推动了基于modelfree的加强学习和传统modelbase的机器狗运动控制算法，以及设备仪表读数分辨等听觉感知功能。当然，在练习它使用机械臂开门、拉闸这些事情上，CANN也助力了不少。

另外，团队基于CANN设计了一个智能复合机器人巡检方案，涉及机器人定位导航、路径规划、运动控制、视觉认知、机械臂轨迹规划和读取等用途模块，并使用华为自研昇腾处理器完成这种功能。

智能复合型机器人的广阔天地

如果回到几年前，人们可能很难想像，四足机器狗会变成新的风口。但在最近，它终于变成竞争最激烈的赛道之一。

这种一只「进化版」机器狗，在真正的行业应用场景中究竟有什么优势呢？

这还要从智能巡检场景的难点说起，在昇腾AI去年推出的智能巡检方案1.0版本中，一辆巡检小车只能在平整路面依靠车轮完成巡逻及突发状况告警，无法在高低起伏的环境下自由移动，更难以处置巡检现场的突发状况。

今年，这一巡检方案率先升级为「机器狗+AI机械臂」的2.0版本。相比之下，「机器狗+AI机械臂」的组合就灵活得多了：不仅无法更好地穿越复杂地形，比如自由上下楼梯台阶、陡坡、石子路、梅花桩、草地等，还可以迅速应对突发状况，完成拉电闸、开门、触碰按钮等操作。

CANN首席科学家杜鹏指出，当前智能机器人发展态势呈现模块化、智能化和自然交互三个特征。多画面复合机器人发展加速，脑、眼、手、脚的协同是关键，复合机器人的「手」至关重要。