Preferred Networks在GPU技术大会上介绍该公司的家用打扫机器人。

机器人卷起一条毛巾、伸手抓住它，接着快速移动把毛巾丢入洗衣篮里。它捡拾散落在地板上的笔，再把笔放入盒子中。

扫地机器人休息一下吧。 Preferred Networks 打从去年初开始，便一直投入开发家用打扫机器人，让我们离落实将机器人当成家庭小帮手的梦想，又更往前跨进了一步。

Preferred Networks 的目标是打造出可直觉操作的互动式个人用机器人，能够执行多项任务，打算在2023年于日本推出消费性版本，希望在那之后进军美国市场。

总公司位于东京的 Preferred Networks（以市值来看是日本规模最大的新创公司），日前在GPU技术大会上介绍了该公司的消费性家用打扫机器人。

它可是身怀绝技。

Preferred Networks家用机器人可以接受打扫指令、理解手势和辨识三百多个物体。

它可以使用Preferred Networks开发出的卷积神经网路物体侦测技术，在地图上绘制空间中的物体位置，还能把物品放回原来的位置，甚至将物品位置告诉记不住的人们。

「我们专注在开发住家环境个人用机器人，或者还能用在办公室、餐馆或酒吧。」Preferred Networks 的软体工程师羽鸟润说。

Preferred Networks 使用 Toyota 的机器人 HSR 平台进行开发，并且使用搭载 NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti 的电脑来运行。

发达的视力和大脑

Preferred Networks 的机器人有着强大的物体侦测能力。开发人员使用 Open Images Detection Dataset Version 4，内有170万个已加上注释且带有1200万个边框的影像。

Preferred Networks 使用512个 NVIDIA V100 GPU 来训练它的基础卷积神经网路模型，并且获得2018年 Google AI Open Images Challenge 竞赛物体侦测追踪类别的第二名。

不过它还是得多加进行训练。

他们为此使用跟 Google 赛事相同的512个 NVIDIA GPU 丛集（利用 Mellanox 技术来串连节点）。而在物体侦测方面，则是使用 ImageNet 资料集。他们收集了特定领域的资料，以部置机器人所处的房间和物品，这些资料也用于在基础神经网路上进行资料调校。

「我们目前只支援三百个物体，这还不够，这套系统需要能辨识家中几乎各种东西。」羽鸟润说。

口说能力提高了小帮手的功效

Preferred Networks 的机器人可以对许多指令进行回应，还能将人类的指令与描绘出的房间内物体串连起来，像是系统可以对人类口头询问的「条纹衬衫在哪里?」之类的问题，与系统内的物体位置图串连起来，将衬衫在房间里的位置告诉使用者。

开发人员使用长短期记忆（LSTM）技术对口头指令进行编码，并且对映到空间图内的实体物品上。

该系统将语言解释能力与手势相结合。使用者可以指向房间中的某个位置，并说出「放在那里」等指令，系统便会把使用者的手势与口头指令结合起来。

这一切都还只是开始。

「我们想做的不只是打扫整理，或许还能用在其它方面，像是执行一些家庭杂务。」羽鸟润说。