Autodesk是全球最大的设计、工程与娱乐软件公司，专门提供数字化设计、工程与娱乐软件解决方案。

近日，该公司的Universal RoboTIcs UR10机械臂，顺利完成了乐高积木的自动化搭建测试。或许在普通人眼中，这并不能算得上是工业制造和建筑业的重大转折，但对于这家身价300亿美元的软件设计公司来说，却是意义非凡。

在具体项目中，该机械臂有自己的名字，之前叫做LegoBot，现在由于某些法律原因改为BrickBot。这两只机械臂搭建的对象，是旧金山最高的摩天大楼泛美金字塔（Transamerica Pyramid）。它们先是从桌上放着的六个盒子当中，取出乐高积木零部件，随即在中间的一块绿色底板上完成大楼模型的自动搭建。虽然整个过程中看上去会比较慢，但主要也是想要确保各个零部件完美契合。

其实，早在2017年1月，我就已经收到了公司的邀请，去实验室参观研发了四个月的LegoBot。当时，他们告诉我说，研发目标就是能够让机器人在11月的开发者大会上顺利完成乐高模型的搭建工作。但要想正式上市，应该还需要三年左右的时间。

但计划总是赶不上变化，目前研发进度出现了一些落后。其中，有一部分原因，是缺乏人才，因为全权负责该项目研发的科学家只有一位。另一部分原因，是问题本身想要完美解决，是一件困难的事情。

不过，付出总归是有回报的。近日，Autodesk机器智能主管Mike Haley表示，经过多重优化的BrickBot已经有了一定的成熟度，可以向大家公开之前的某些研发环节以及现在的研发成果。按照设想，该项研究将能进一步提高工业制造和建筑的业务效率和灵活程度。

Haley介绍说：“对于公司的大多数客户而言，如何能够在最短时间内提供多样服务、如何在研发后期保证正确决策以及如何及时更改错误的决定，始终是最为重要的事情。到最后，我们要做的是设计一个工厂，而不简单是一种环境。换句话说，像现在这样，能够自动完成乐高模型搭建的机器人，是我们积极跨入未来的第一步。现如今的研发成果，已经让他们离理想未来又近了一步。”

愚笨的机器人

其实，最开始BrickBot的诞生，主要就是因为当时在全世界各个国家和地区制造工厂中使用的机器人过于愚笨，比如说汽车工厂。

当然，不可否认，那些机器人确实发挥着非常重要的作用。只不过，从灵活程度上来看，还是相当落后的，因为它们没有办法及时适应在现实世界中的那些环境变化。

因此，Autodesk就希望能够为自己的工业客户提供一些更为智能的机器人，也就是一些能够及时适应周围环境变化的机器。用Haley的话说：“机器人是没有自主意识和真实情感的，也不知道自己需要去追求什么样的崇高目标，所以我们BrickBot主要做的事情，就是将这样一种意识引入到整体系统中去。”

有了BrickBot，Haley和自己的团队成员，尤其是软将工程师Yotto Koga，就开始设计智能机器人系统，能够使用人工智能技术来解决问题。他们认为，通过向大家展示乐高积木的搭建过程，能够证明机器人不仅具有学习和判断的能力，还具有妥善处理复杂问题的能力。

Ken Goldberg是一位来自加州大学伯克利分校的教授，主要研究领域包括机器人、自动化和新媒体等。他表示，Autodesk的研发非常富有趣味，也十分吸引人。作为Dex-Net系统的开发者，Goldberg很清楚，这就意味着要教机器人学会抓拿不同形状和大小的物体。因而，对于Haley团队竭尽全力想要解决的三大难题，Goldberg也有着非常到位的认识。

其中，第一大难题，就是从盒子中拿起不同形状和大小的模型零部件。要知道，对于大多数制造行业来说，这都不是一项容易完成的任务。接着，第二大难题，就是按照正确的方向和位置进行零部件的组装。因为只要是涉及到组装的事情，就不可能只是拿起来和放下去这么简单。你需要以一种特定的方向、方式或姿势来摆放零部件，从而顺利组装起整个模型，有时候甚至需要多次重新拿起来再放下去。

毫无疑问，对于我们人类来说，这是一项再简单不过的任务。毕竟我们的手在拿东西时，能够实现22度的自由方向转换。即便是让零部件在手上转一圈，也完全没有任何问题。但换成机器人，就不一样了。首先，它们的抓手能够自动活动的角度范围非常小。其次，想要搞清楚其中动作的物理原理，也是相当困难的。

最后，第三大难题，就是无法保证高度精准。虽然只有几岁的小孩子都能够组装乐高模型，但是对于机器人来说，想要保证每一块零部件之间都实现完美契合，绝对是一个大问题。

因此，Goldberg认为，从研究调查角度来看，以上三大问题是非常有意思的。再加上乐高在全世界各地的知名度和普及度，那些问题也就有着更为直接和必要的解决需求。

事实上，Haley表示，之所以选择乐高作为项目的推广媒介，其中一个原因就是它庞大的“群众基础”。他希望，自己的产品能够深入到每个人的现实生活中去。用他的话说：“如果我现在想要做一个项目，想要它能够切实给人们的现实生活带来积极影响，那么我希望它使用一种每个人都能懂的语言作为载体。每行每业，其实都存在一定限制。但是，乐高可以说是家喻户晓的。”

从盒子中拿零部件

就在六月初，也就是时隔八个月之后，我终于第一次去到了Autodesk位于湾区的机器人实验室。进去之后，Haley和Koga就非常兴奋地向我介绍BrickBot的最新研发成果。

当时，Koga也是第一次详细展示机器人自动组装乐高模型的过程。那已经不再是简单从桌上拿起零部件，而是从容积更小的盒子中抓拿出来。光是这一点，就已经代表着工业制造业的重大突破。可以想象，顺利走到这一步，需要付出多少人力、物力和财力。或许，这也就是项目遭到推迟的其中一个主要原因。

Koga指出，在早期的原型迭代过程中，机器人使用的是机器学习技术，以便记录传感器中的数据。除此之外，为了保证组装过程中的准确性，机器人还尝试使用了摄像头中的图像内容。刚开始，取得的效果并不是很理想。所以，Koga便开始尝试双目设备和立体设备，同时还加入了一些深度信息。虽然是比之前好很多，但还是不够完美。最终，在经过长达半年的试验之后，他又加入了能够识别颜色的深度传感器。

可是，一波未平、一波又起。深度传感器虽然能够识别颜色，但却产生了非常大的噪音，而且会丢失很多数据。由此，Koga又开始进行优化。到最后，系统已经学会了如何分辨不同颜色，进而能够从盒子中抓拿出正确的模型零部件。

总而言之，BrickBot就是一款可以移动的工具，能够自动抓拿模型零部件、完成组装工作。在工业制造领域，这可以说是一次关键革新。Haley表示：“如果我们到最后能够取得成功，那么即便是增加更多机器人，也并不会带来更多复杂问题，因为整个系统已经自行学会了所有的操作流程。”

从正方形、长方形到不规则图形

在系统学习过程中，熟悉各种形状和大小，是非常必要的，比如正方形、长方形、车轮形、山羊形、人物形等等。毕竟在工业制造领域，各种零部件也是这样形状大小不一的。在项目研发的早期阶段，BrickBot是做不到正确识别的。但现在，即便是遇到了一些不规则图形，它也已经能够正确识别出来了。

当然，Haley也承认，为了保证高度准确，BrickBot目前仍然只是一个研发项目，并不是成熟的产品。接下来，他们的计划，就是让系统在按照固定步骤组装模型之外的其他可变环境中顺利运作。

不过，除此之外，他们还有一个任务要完成，那就是找到愿意进行研发合作的公司客户，说服他们在各自的工厂中进行系统的初步试用和推广。虽然Goldberg和Haley二人对于这一项目的性质和进展存在一定分歧，但终究还是非常高兴能够通过友好合作来发现更多令人兴奋的新事物和新功能。