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  若要将科研成果落地,需要经历反复实验,才能产生能服务社会的产品。刘云辉认为,将科研成果落地具有挑战性,因为需要将样本拿到企业实践,再根据他们的需求一直改进,确保它在99%的情况下都能运作才会大量生产。此外,落地过程中,也要考虑产品的价值,即成本要低,效益要高。「技术落地是需要一定时间的,业界要有一定的耐心。」

  为叉车机械人装「眼睛」

  刘云辉说,团队过去几年一直探索科研转化,当中有一个项目就是思考将机械人产业化。实际上,最初的机械人就像人类一样,有眼睛、四肢,但如何让机械人学会手眼协调运动,并按自动按指令行驶,是需要反复实践的。

  刘云辉坦言,团队从2000年开始研究机械人的协调运动问题,但是很长时间都是停留在实验室发论文。直到2014年时,团队参观了很多内地公司,发现很多仓库都需要搬运大量笨重的物体,工作强度大、工人也不好找,所以叉车的自动驾驶功能变得尤为重要。

  团队因此将基于视觉控制技术的程式编写进叉车机械人,希望用智能机械人帮助物流界。刘云辉说,团队之后就把第一台样机拿到企业去试,然后企业会提出很多需求,然后团队再改进,反复几次后就做成了第一个产品,大概花了两年左右的时间。

  刘云辉又说,实验室的结果只能证明在某种条件下,这个原理是对的。但是如果要在产业中应用,要保证它99%的情况下都能运作,对产品的可靠性、稳定性要求高。此外,产品要有价值,成本要低,效益要高。「如果一个技术能够解决问题,但是成本太高,大家用不起,也不适合。」

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