清澄若澈是一种具备一些与人或者其他生物相似的智能能力,如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力,且具有高度灵活性的自动化机器。

　　目前,在世界各国,“机器换人”都是制造业的主流趋势。不仅如此,还被广泛应用于教育、金融、医疗、交通、安防、电力等诸多领域,体现出巨大的应用优势与市场潜力。深兰科技面向市场推出了多种多样的智能机器人,并在多个场景实际落地且得到用户认可。

　　深兰科技机车公共平台(以下简称:机车平台)正是一个服务于深兰科技智能机器人和无人智能驾驶车辆,为它们在各个应用场景落地提供支撑的综合性控制及管理平台。其目的是借助互联网与云计算,帮助机器人相互学习并进行知识共享,解决单个机器自我学习的局限性,构建机器人间信息和知识共享的泛化、标准、弹性的机器人云服务平台。这个云端“最强大脑”可实现机器人共性技术的云端在线服务,提高机器人的智能化水平。

　　控制系统是机器人的重要组成部分,它的作用相当于人脑,拥有一个功能完善,灵敏可靠的控制、调度及信息交互系统,是各个智能模块协调动作、共同完成任务的关键。

　　构建了标准的终端和平台之间加密通信协议,使得各种智能机器人能快速安全地和云平台对接,进行业务与数据交换;

　　建立了统一的终端业务调度系统,提供了标准的SDK、丰富的指令集,以及数据交换接口等;

　　在一些具有特殊要求的场景下,单个机器人能力有限无法独立完成,这就需要采用面向多机器人协同控制的智能调度系统来协同多个机器人共同完成任务。

　　应用层:主要有智能设备地图管理、任务调度、控制指令处理、远程OTA升级等内容

　　通信层:机车平台提供智能机器人通用SDK,基于通用通信协议,进行设备和云端加密通信

　　人工智能依赖于大数据,大数据依赖于人联网、物联网,而这些都依赖于云计算。机车平台目前使用的云计算架构主要有 SaaS、DaaS。

　　SaaS是Software as a Service的缩写,意思是软件即服务。用户不需要自己开发、安装软件,在购买了我们的智能机器人后可以根据需要租用我们的云端软件服务。如图:

　　多租户:可多个企业用户同时操作,使用同一个软件而不互相干扰。当然,数据是逻辑隔离的,不同用户的数据检索字段之一必然是用户身份信息;

　　SaaS云计算架构可以节省用户的部署、维护、升级成本,能支持智能机器人产品在客户现场快速落地,不需要为单个企业客户单独部署管理后台来支持智能机器人业务。

　　机车平台云端主要为客户提供了包含CMP(连接管理)、AEP(应用使能)、DMP(设备管理)和BAP(业务分析)四大功能。

　　CMP (Connectivity Management Platform) 连接管理平台,一般运用于运营商网络上,具体来说连接的是物联网SIM卡。该平台可以实现对物联网连接配置和故障管理,保证终端联网通道稳定,还可进行网络资源用量管理、连接资费管理、账单管理、套餐变更等操作。

　　DMP (Device Management Platform) 设备管理平台,主要包括对物联网终端进行远程监控、设置调整、软件升级、故障排查等一系列功能。可以认为DMP主要面向设备的开、关、停等基本状态的控制,或实时进行物联网设备警告等不涉及物联网上层应用场景的设备管理。

　　AEP (Application Enablement Platform) 上层的业务使能平台,在多客户端为客户提供多种业务场景应用,比如消防、环境卫生、安防、服务、零售等。

　　BAP (Business Analytics Platform)业务分析平台,该逻辑层包含大数据服务和机器学习两个主要功能,将汇集在云平台的数据进行分析、处理,并将其可视化。而机器学习是将沉淀在平台上结构化和非结构化数据的进行训练,形成具有预测性的、有认知的、或复杂的业务分析逻辑。

　　DaaS是Date as a Service的缩写,意思是数据即服务。机车平台负责建立全部的IT环境,收集用户需要的基础数据并且做数据分析,最后对分析结构或者算法提供编程接口,让数据成为服务。

　　目前对接DaaS云计算架构的项目有:武汉江汉区疫情防控-AI热感视觉预警监测平台。

　　2019年底,武汉爆发新冠肺炎疫情,随后全国多地出现疫情案例,经过全国人民积极配合政府抗疫,武汉于4月8日解封,深兰猫头鹰智能红外测温仪第一时间进入武汉部署。

　　现在部署在武汉的猫头鹰智能红外测温仪每天检测人次在20000左右,所有的检测信息都收集在云端,云端对数据进行分析、整理,提供各种纬度的分析图表给武汉江汉区大数据中心和武汉卫健局,在体温快速筛查、疫情防控监测、应急预案模拟、复工复产保障、智能防控管理等方面协助武汉江汉区的疫情防控工作。

　　智能机器人的外形各异,未必一定具有“人形”,但他们一定拥有“大脑”。机车平台正是这样的存在,可以将机器人本体接收到的信息和数据通过算法、算力进行“学习”,再反馈给机器人进行交互,机器人就会因为这个“大脑”变得越来越智能。相信未来,随着人工智能技术的不断发展,更多服务于民生的智能产品将应运而生。