与AI对弈：商汤科技推出围棋机器人，手眼协同自由取子

·2016年，DeepMind人工智能机器人AlphaGo以4:1的总比分取胜围棋世界冠军韩国棋手李世石，彼时战胜人类冠军的围棋AI连接着能耗接近人脑5万倍的超算。商汤科技董事长兼CEO徐立表示，从超大的数据中心到小巧的家用机器人，是算力进步、手眼协同精度提高和工程创新。

商汤科技推出围棋机器人，“有手有眼”的AI下棋机器人进入家庭场景。

6月14日，商汤科技发布“元萝卜SenseRobot”AI下棋机器人围棋版，融合AI和机械臂技术，用户可在真实棋盘上进行围棋练习和对弈。该机器人设有AI习题精练功能，首发7个级别、超2000道精选专项习题，覆盖从启蒙到业余五段的各阶段学员。面对题目无从下手时，机器人可主动介入，通过语音和标识对题目知识点进行解释。在对弈功能中，机器人覆盖从业余到职业段位20个等级的19路人机对弈，为初学者设置了9路和13路棋力闯关，并设有超越人类专业水平的巅峰对决模式。

围棋棋盘共有361个落子点，总排列组合数达到10的170次方。

围棋盘纵横各19条线，19×19形成361个交叉点，总排列组合数达到10的170次方。2016年，DeepMind人工智能机器人AlphaGo以4:1的总比分取胜围棋世界冠军韩国棋手李世石，彼时战胜人类冠军的围棋AI连接着能耗接近人脑5万倍的超算。商汤科技董事长兼CEO徐立表示，从超大的数据中心到小巧的家用机器人，大而化小的“元萝卜”背后是算力进步、手眼协同精度提高和工程创新。

围棋棋子之间距离是2毫米，也就意味着机械臂的落子准确度要在1毫米以内。“以前只有在工业机械臂上才能够达成这样的能力，但工业机械臂价格昂贵、体积大、重量大。”商汤科技创新工程院院长沈徽表示，团队将AI视觉技术结合原创机械臂设计，引导机械臂准确取放棋子，通过算法迭代实现手眼协同，降低成本。在行棋过程中，棋盘上棋子数量、位置、取放规则等会随时变化，只有让感知、决策和行动形成闭环，才能灵活精准地应对复杂的棋盘格局变化。

围棋行棋过程中要不断从棋碗中取出棋子，棋碗是三维结构，里面的棋子堆叠，摆放位置不规则。传统的做法是设计一个特殊的棋碗，通过机械电子装置把棋子排放在固定区域，让机械臂抓取，设计难度和技术风险低。但沈徽表示，“元萝卜”围棋版摆脱了这种看似简单但不自然的结构，在机械臂上增加了传感器以及专属的计算单元来控制机械臂的抓取，经过算法、结构设计等软硬件迭代，机械臂可在棋碗中自由取子，一次可抓取5个棋子，提高行棋效率。