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AI动作捕捉技术,会让制造业大幅度降低成本吗?
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2021-1-9 02:46:25
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现代动作捕捉系统应该是起源于100多年前的动画工业,通过一种叫做“动态遮罩或影像描摹”的技术,动画师们可以获得流畅的、栩栩如生的动作;后来到了20世纪80年代,动画师们设计出带有活动标记的紧身衣,配上大型的摄像机来追踪演员的动作,进而生成比放射性条图更详细、更精确的数字图像;随着新技术不断涌现,动作捕捉日益精进,现在已然发展成动作捕捉体系:现场女性演员,身穿动作捕捉套装和面部识别装置,作为捕捉体系内的原动力,女演员可以即兴表演,也可以走到舞台新的地方,表达任何想说的话,做出或兴奋或悲伤的表情,这些都会被“捕捉系统”记录下来,而且能实时地由其3D化身模拟出来,自然人类正在驾驭虚拟人,观众却无法分辨出来。
动作捕捉系统作为一种工具,试图记录人类的全部动作,能实时地模仿出来,而且不需要大量的后期处理。这种技术应用非常广泛,不单能升级动画、游戏等产业,更能实实在在地革新制造工业,事实上,任何技术在有了人工智能、大数据的加成之后,都会变得神奇、有用、省钱,轻轻松松地革新一些古老行业。
古老的制造业,如何进行动作传递?
现在,中国的制造业还处在古老的状态中,依旧劳动密集型,我们靠着流水线女工的双手创造了中国制造的黄金十年,上一代工人曾几何时非常热爱流水线,他们好像狗一样勤奋,狗一样忠诚,下班之后都舍不得回家,“技术能手、行业标兵”之类的称号对他们来说十分受用,他们同样乐得在漫长的岁月中打磨自己的技艺,工匠精神的含义大概就是这么回事儿吧,但显然,时代正处于高速变化中,日本人发明了流水线和工作分解表,能把一件极其复杂的事儿,分解成功为非常简单的动作,比如苹果的iPhone应该是全宇宙最复杂的手机,没有之一,但在iPhone组装生产线上,有些工人只需要锁一颗螺丝或者贴一枚标签,都是一些单调到极致、枯燥无比的工作,这样的工作简直是对人类智商的亵渎,流水线工人会因此变得愚蠢,愚蠢到人类所能达到的愚蠢极点。
在这种大背景下,年轻人越来越讨厌进入工厂工作,即便是因糊口问题暂时坐到流水线上,也常常会因无止境的枯燥而离职。相关数据统计,中国劳动性密集制造业单月的离职率要超过10%,这就意味着,制造业的流水线女工是流动状态的,每天都有人走,每天都有新手入职,接受培训,适应环境,犯错、挨骂…
虽说流水线上的工作单调、枯燥,简单到无任何的技术含量,但新手入职依旧需要“培训”和适应这种单调,他们的工作效率、良品率相比于老鸟们都差地很远。有鉴于此,绝大多数制造工厂都设有专门的培训部门,这些培训者每天都要即时地发现菜鸟,然后,声情并茂地朗诵SOP,再加上亲自示范,以达到良好的培训效果,而流水线周围还密布了“制程警察”,确保员工能完全按照SOP作业。古老的制造业就是依靠这样的“师徒制、口口相传、监督制”把一套套的制造动作传播开来的,这个体系经典而完善,放之四海而皆准,但依旧难以摆脱枯燥、无聊的宿命,连同流水线工人、培训者、制程警察都处在“高离职率、高流动性、高负荷运转”的三高状态中,大概是一种随时都要崩溃的状态。
为了最大限度地平复这种崩溃状态,全世界的制造业都在推行机器人、自动化,也因此出现大量的机器人企业。软银的孙正义豪言要赋予机器人以灵魂,让他们同自然人一样能自主学习,但显然,这个目标还远未实现。现实世界中的机器人只是一条胳膊或者一条腿,完成的都是取、放、推箱子、粘条码等基础工作,而且在效率、良品率方面都有着比较大的瑕疵,更关键的是,目前的制造业利润非常之微薄,机器人的研发成本又非常高,通用性也差,这意味着,很多产品订单都做完了,依旧没能收回自动化投入的成本,这也就是为什么中国作坊式的制造业不考虑机器人会慢慢被淘汰,而导入机器人之后瞬间被淘汰,在古老制造业的这个死循环中,或许只有动作捕捉、更低廉的成本可以挽救之。
AI动作捕捉技术,守住制造业的钱袋子
如前文所述,制造业的新兵蛋子因效率、良率不达标而消耗了大量成本,他们在流水线上单调的工作又积蓄起大量的戾气,企业主不得不投入额外的成本安抚之,有时候车间里的灯光不够柔和,都会招致员工抱怨,加之,又累又困,把怨火都烧到自己生产的产品上,而现在的自动化机器人又没有精密到可以取代自然人类的程度,可以说,全球制造业都处在这种青黄不接的尴尬状态,唯有AI、大数据,更聪明的机器人出来才有望缓解这种尴尬,而AI动作捕捉技术又是这些技术里面最接地气的一种。
在古老的制造业中,动作传递是靠着“师傅带徒弟”的模式进行的,师傅首先要成为制造业的专家,对整个生产流程非常熟悉,培训过程中,师傅先要进行物理动作的演示,然后,讲述动作要领和注意事项,徒弟在熟悉理论之后,开始采用慢动作来完成首次制造,经年累月、循环往复、无休无止。其实,剖析这个动作循环之后,可以非常清楚地看到,如此工作单元完全能被“AI动作捕捉技术”取代。
随着AI和量子技术的加入,未来动作捕捉能够去标记化,人体动作的每个动作细节,莫说是大范围的移动,连表情、肌肉变化,紧绷或者松弛、心跳加速都将被“动作采集系统”记录,然后转化成具体数据,如果再配上高速的CPU运算,系统内会快速生成动作模板,当然,这些动作模板不会给到自然人去观摩学习,而后直接Copy到机器设备中,也就是说,整个动作捕捉系统内,自然人只需要提供原动力,这是需要精心思考和打磨的细节,但除此之外的数据采集、传递、复制、再现等等都由机器人来完成,既准确又快速,而且当动作转化成一串串数字之后,“机器人”的适应性也会大大加强,也就是说,他们既可以完成苹果手机的组装,也能完成三星手机的组装。如此的准确性、快速性、适应性,对于普通人来说或许不容易察觉,但对于每天研究稼动率、平衡率的制造业来说,却是不折不扣的生命线,应用得当,势必会大幅度制造成本。
按照逻辑推演,AI动作捕捉技术有着非常广阔的应用前景,比如动画电影工业,可利用动作捕捉技术,再次地升级动画质量;健身教练也会成为即将消失的行业,当一切的动作都变得标准化、数据化,消费者也就没有必要花200元/小时的私教费用,至于说,更令人期待还有医学领域,由数据制造而成的拐杖,可以帮助患者找到最精准健康感受。(科技新发现康斯坦丁/文)
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