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王 鑫 阿里云基础设施事业部高级技术专家
施家栋 阿里巴巴达摩院XR实验室硬件及系统负责人
正文：
本篇内容将通过四个部分来介绍虚实联动：智能机器人实践。
一、智能机器人的应用技术概览
二、智能机器人的智慧苹果生产实践
三、阿里云全球布局概览
四、阿里云智能运维机器人详解
一、智能机器人的应用技术概览
我们可以让机器人接收来自数数字世界的任务指令，让它在物理世界执行各种任务，解决各种现场的问题。比如我们可以让机器人在全息的工厂里做搬运操作任务。同时，机器人在执行任务的过程中，也可以为数字世界模型的更新，提供实时的感知数据，不断优化数字模型。优化的数字模型又可以为机器人的导航定位，提供鲜艳的环境模型和知识。最终实现虚拟和现实之间的良好联动。
我们在智能机器人操作方案上的技术架构，主要包括能源单元，移动底盘，作业执行机构，传感器及计算单元。在硬件系统的基础上，通过硬件驱动程序对硬件模块进行抽象，然后通过系统软件的集成，感知，规划，操纵，移动算法能力。按照一定的业务逻辑，把它运行在每一个机器人系统上。最后通过云端软件，对更多机器人进行统一的任务调度，运行监测和日常运维。
机器人在农业，工业服务业都有着非常广泛的应用前景。特别是这些年人工智能算法的发展，加速了智能机器人在更多的业务场景落地。我们也尝试将机器人操纵技术，应用到智慧农业，机房运维，仓储物流，智能制造等业务场景中。
二、智能机器人的智慧苹果生产实践
接下来跟大家介绍，我们团队在苹果自动产生项目的探索。去年，我们团队到新疆，甘肃，陕西的苹果基地做调研。苹果是我国种植面积和产量第二大的水果。近10年来，全国的种植面积基本稳定在3000万亩左右，产量在逐年上升。到2020年，苹果的产量已经达到了4400万吨。中国苹果的总产量占全球苹果产量的近一半。但是根据联合国粮农组织的数据，在2013年世界单产前三名的国家是奥地利，瑞士，荷兰。他们的单产分别达到了6吨，5.8吨，3.4吨。在2020年，我们国家平均单产只能达到1.5吨，远低于其他主要生产国家。这说明我国的苹果生产还处低质量发展阶段，还有很大的提升空间。
我国80%到90的果园基本采用传统的强化栽培模式。这种栽培模式的种植密度很低，且树形荫蔽严重，很难保证苹果品质的一致性。在2012年，我国开始引进矮砧密植的栽培模式。这种模式的产量能够达到3到5吨。陕西省近10年就基本更新了200多万亩矮砧密植型果园。全国近10年种植面积基本保持不变，但产量逐渐上升的主要的原因就是栽培模式的改变。这种栽培模式，有利于进行标准化，机械化和规模化的管理。为将来果园的精细化管理和自动化生产，创造了有利条件。
我们一起来看一下矮砧密植型苹果的生产的过程。它主要包括四个环节：整地建园，田间管理，花果期管理和采收转运。第一个环节整地建园是一次性投入，而且大部分的专业环节都可以实现机械化作业。在田间管理环节，大部分都会采用水肥一体的设备来实现水肥定时定量的精准的水平。供应除草打药，也能够实现基本的机械化作业。只有整形修剪这个环节需要有经验的果农完成。在花果期管理的授粉，一般是靠种植行间的授粉树自然授粉。
果园经营者目前主要面临的三个问题是用工难，管理难，优果率低。苹果采摘的季节性用工需求缺口大，劳动人口年龄老化严重，用工成本高。人员管理难。其次在管理环节对农技要求高，技能培训难度大，临时用工很难保证操作规范。由于用工缺口大，优果率只能达到50%-60%。
针对以上问题，我们从两个方面入手解决。从系统的角度讲，我们综合考虑人机环等因素，采用合适的格架栽培和整形技术，提高树势生长标准化；实现气候和土壤监测、环境控制，精准灌溉、施肥与打药，精准自动疏花疏果、高效自动采收；联合农学专家和果园基地，提供一套标准化、数字化、自动化的苹果精准生产解决方案，建立智慧苹果生产示范园。近期，我们在不改造果园环境和果树的条件下，通过研发自动采收机器人，提高采收效率，降低采收人员需求与果园基地合作，推进项目合作和试点运行。
今年，我们针对苹果采收的需求，结合团队，人工智能和机器人技术的能力，研制了一款适用于现代果园的苹果阐述机器人。解决果园季节性劳动匮乏，采摘成本高的问题，以提升果园生产的效率。
机器人的移动能力方面，我们采用纯电四驱的方案，越障性能强，能够很好地适应果园环境的主干道，行间道路，平缓坡地等地形。机器人搭载了一组四百八十安的铝电池组，配置一台5000瓦的增程器。机器人可以实现一边工作一边充电，这样可以满足一天24小时连续工作的要求。我们的机器还配备了rtk的接收机，可以达到厘米级的高精度定位。在集合之前果园的环境模型，我们可以人工设置或者自动规划采收路径，来实现机器人的自主地行驶。
我们构建了苹果识别的神经网络模型，采集大量的苹果数据进行训练，实现对苹果种类的识别，成熟度，果静，生长情况的检测。再结合深度图像信息进行苹果的精确定位。在夜间，机器人也可以在一定的补光条件下，对苹果的识别检测和定位达到很好的效果。我们根据果树的高度行距等一些结构参数，采用桁架机械臂方案设计了一套两侧六臂的彩色机构，实现了多臂动态规划的高精度采摘能力。单个臂的动作时间可以控制在6秒以内，理论上机器人可以实现1秒钟采摘一个苹果的效率。
在收集能力方面，避免磕碰，降低损伤是在收集过程中必须要解决的问题。我们采用多级传送带和缓冲装置。将苹果输送到果筐，升降机会自动调整收集盘和果筐的距离。果筐装满之后会自动地降到地面，再由叉车转移到卡车上。整个过程，我们可以将破损率控制在5%以内。
我们的农事专业服务管理平台可以对果园作业的机器人进行任务的调度和管理，也可以通过平台对正在果园作业的机器人进行状态的监测。在异常的情况下，可以进行远程介入控制。机器人在作业过程中采集的数据也会上传到这个作业平台，然后用来做苹果模型的识别训练，为后续产品溯源作为依据。未来，我们还会结合其他IOT的数据来训练果树生长的模型，实现苹果精准的一个种植和生产。
最后让我们一起憧憬一下未来的果园场景，我们希望能够利用我们的技术能力，携手农业专家提出一套更先进的苹果生产方式，通过专业的服务公司为果园经营者提供社会化的农事服务，让果农们不再风吹日晒，不用看天吃饭也能种出产量更高，品质更好的绿色有机苹果。
三、阿里云全球布局概览
阿里云的数据中心从成立之初就一直在伴随着阿里巴巴业务在不断的向前成长。走到今天，我们在全国范围内开始进行呃自荐的基础设施。园区的一个建设。今天，阿里云在全球范围内的20多个地域运行着60多个可用区。每一座数据中心内都运行着上万台的服务器。
在国内，我们到今年已经建成并投入运营了五大超级的数据中心。北方的张北和乌兰察布数据中心，南通和杭州的数据中心以及服务华南的河源数据中心。如此体量巨大，分布广泛的数据中心，对数据中心的运维提出了巨大的挑战。那这个挑战不仅是单纯的人力资源的挑战，更是对我们运维系统的自动化和智能化的挑战。
四、阿里云智能运维机器人详解
为了应对这样的挑战，我们一直推进数据中心的智能化与自动化运营。我们将基础设施进行IT化，通过IOT技术，数据化和网络化手段，让设施层面的所有信息进行同步上传。在我们平台上的智能运维系统。通过对数据的整理和分析，通过可视化的资源分析和全生命周期的管理，实现在数据中心内部的线上和线下，资源和系统在信息层面的同步。
但是在数据中心内，所有的业务都是落在服务器上。如果上万台服务器何众多的IT设备，出现故障怎么办？所以我们必须要有能力，对线下的客观物理实体进行改造。我们不仅要在数据数据中心内实现线上与线下系统的联动，同时，也要有能力去延伸线上的预约平台，让它有能力改变线下的物理实体，进行运维操作。所以我们提出了阿里云智能运维机器人系统。
今天基础设施事业部联手达摩院XR实验室共同研发了这一款阿里云智能运维机器人系统。这台智能运维机器人系统，融合了众多先进技术。具有自主定位导航能力的移动底盘。我们搭载了协作行的机械臂，在末端设计了融合视觉，触觉以及驾驶能力的操作器。
通过这样的配置，基于优化机械臂，轨迹规划和算法叠加，我们实现了机器人对复杂的运维操作的学习，IT部件的复杂操作的更换。基于立体视觉的点云立即匹配技术，基于深度学习的目标识别技术，我们可以实现运维机器人在数据中心内，对整个环境的适配，对于不同类型IT设备服务器的识别，运维和更换。
在机器人本体之后，我们也搭建了智能化运维的后台。通过后台，运维人员可以远程管理和获悉机器人的运行状态，也可以通过机器人观察和了解机房现场的环境。进行资产盘点，数据中心的环境巡检等一系列操作。
在数据中心内，我们通过IOT技术，将整个数据中心内的设备进行系统串联，我们联动了数据中心的门禁系统，资产设备的备件库，废品回收箱和大型自动化销毁产线。在这样的移动数据中心内，我们实现了机器人可以跨楼层，跨房间的运维操作，它可以将所有的设备串联。
最终实现了一块新硬盘从进入数据中心，到完成使命，报废进入销毁产线，离开数据中心的整个过程，无人参与，全部自动化完成，大大提高了现场的运维能力。不仅提高了现场运维的效率，也保障了业务的运行的稳定。最重要的是保证了数据中心内的资产和数据的安全。
面向未来，阿里巴巴基础设施将继续和XR Lab联手进行深度的研发，共同推进数据中心智能化，运维智能化和自动化运维。我们将通过对数据中心内部的3D模型重建，结合AR/VR技术实现远程运维，一起推进数据中心向可持续，可自卫，可自愈的方向发展。
