2021世界机器人大会“未来峰会”大咖观点集锦

我们很希望未来机器人就是基于类脑研究获得的智能体，能够应用在服务人类的机器人系统，这些系统的研发必须基于我们对大脑智能的理解和智能的环路基础，然后在此基础上研究人工智能的各种软硬件。目前我们正在研发类似大脑的人工智能，或者类似人脑机器学习的算法，其实关键就是怎样能够通过网络的使用改变网络的结构和功能，就是学习大脑是怎么变的，然后在人工网络能够实现，这是类脑人工智能的关键。类脑研究并不是模拟大脑，我们要思考的是这些概念怎么应用到人工智能，而不是要模拟整个大脑连接是怎么造成的，目前来讲是做不到的。

工业4.0时代最多的就是智能机器人的协同操作，因为我们面临着很多大量的个性化的生产的模式，要求机器人具有很好的智能性，适应多品种的生产模式。多智能体之间的相互协同操作是非常重要的，包括机和机之间的操作，人和人之间的操作，最主要的就是要形成一个很好的操作策略。协同操作的过程中最离不开的就是信息交流，有了信息的交流才能协同。我们的工业期望是传递信息和理解信息都要达到低延迟，这样才能为后面的协同策略、协同工作做好准备。机器的表达方式和人的表达方式是不一样的。我们能不能在表达信息的时候直接从比特，或者用语义的方式去传递，也许是解决问题很好的方式。

机器人智能化是我们一直在追求的目标。未来五年的发展重点是在数字化方面，脑机接口进入机器人领域，通过网络化达到互联，无论是服务机器人还是工业，都能很好地实现人工智能技术与机器人技术结合，使其更为便捷、更为方便，达到低成本，真正实现交叉应用。机器人技术的发展从工科内部结合，更重要的是和生命科学、纳米科学、材料科学的结合，可以产生很多原创性的研究，进而跟当前的人工智能技术、互联网技术和大数据技术结合，使得机器人不断地向高性能、智能化方向发展。

人机共融的时代，应该说更面向未来，这也是大家对它的美好憧憬。其实我国在自然科学基金、科技部下一代人工智能发展规划，工业4.0规划，包括欧美和日本针对未来的很多规划中都可以看到，人和机器如何更有效地发展、如何有效地协作和共融，可以看到很多这方面的影子。很多都是原来我们想像的完全不可能的事情，未来很多事情都很难预料，好在机器人真的有可能走到这一天也是有很漫长的时间，因为我们的技术在可预见的将来，逼近人类能力方面其实还是比较难做到的，至少从技术发展的角度还有相当长的一段路要走，所以我们有足够的时间思考和应对这些问题。

清华大学教授史元春

现在我们已经进入了人机共生的环境，当然也有它的阶段性。人机交互英文叫做HCI，H和C是Human和Computer，I可以有三个解读：一个是Interface，就是人机之间的接口怎样更适合人；另一个是和近些年迅猛发展的智能技术关联很紧，叫做Interaction，更多的是要完成人利用机器完成的任务，所以对整个人所处的任务有一个比较有上下文、有情境的理解，然后才能更迅速地达成人完成任务的目的；I还可以是Intelligence，就是人的智能和机器的智能如何协作，共同解决更复杂的问题，可能更加面向未来一点。人机交互本身也是学科交叉的，共融和共生的时代，很多新的挑战都不是一些增量性的问题，学科交叉创新更需要很坚实的理论基础支撑。

无论是人机共融还是人机共存，确实是一个今后的发展趋势。今后的人机共存、共生或者共融可能是随着人工智能的进一步发展，所以今后的人机共生或者交互的过程中，可能人会成为双方之间的瓶颈，而不是机器。随着现在高性能计算、人工智能和互联网的进一步发展，人的反应速度、知识的宽度和广度今后都没有办法和机器人相比，人倒成了人机交互的一个瓶颈。增强现实就是帮助人更好地认识这个世界，或者更好地跟今后的智能机器人进行交互，增强现实可能是今后终极的人机交互界面或者人机交互手段，也是今后重要的发展趋势。

人和机各有各的优点和缺点，最后就会形成互补性。人机共融一定程度上就是脑和机的共融，脑机接口是实现人机共融的方式。按照现在的哲学观点，人的价值判断有道德伦理判断甚至审美判断。目前机器功能再强，计算速度再快，应该还没有形成这种能力，这是人特有的能力，也是机器不能替代的。所以从必要性的观点来说，真正涉及到这些问题的领域，人和机器就必须混合性来做，可以是人机协作，也可以是人机增强，人可以增强机器，机器也可以增强人，就是从人机共融的概念来看可以提出人机混合智能的观点，一定程度上也是克服当前机器智能没有发展到完全可以替代人脑的地步。

今年7月4日和8月20日，我国在轨的三名航天员非常完美地完成了两次出舱任务，很大程度上就是有我国空间站机械臂的支持，在此支持下完成两次出舱任务，这个过程中比较好地诠释了空间领域人机交互整个全流程。航天员出舱的过程中机器人起到的是搬运转移的作用，具体工作是航天员来完成的，后面的趋势就是要把人的操作任务解放出来，完全靠机器人完成。航天员变成指挥者和决策者的角色，其它所有操作复杂、消耗时间比较长的工作由机器人来替代。在空间领域最终实现共融时代还是有很长的路要走，除非机器人真正具备人脑能力，能够分析出人类伙伴的意图是什么，怎么自主完成任务，这样才能在空间领域进一步发展。在空间领域真正实现人机共融，补充一句的话就是人和机之间的关系，目前是辅助、协同、替代、扩展，辅助和协同已经实现，希望朝着扩展和替代方向进一步努力。

机器人技术一直以来的一个核心任务就是改变我们的城市。我们想要引领人工智能、大数据和机器人技术的发展，就必须加强或者说打造在这三大领域全球竞争力的地位。我们必须要认真考虑对待，因为人工智能看起来发挥了最重要的作用，但实际并非如此，因为大数据也是这一合作关系中必不可少的一部分，当然还有机器人技术的集中体现才能解决实际使用案例，这些是大数据和人工智能在努力面对的问题，非常重要。机器人的时代已经来临，特别是服务机器人和工业机器人可以给我们很多例子，让我们看到如何能提高生活质量，我们的机器人技术会帮助管理和推动这一创新。

机器人产业界更多关注的是产业链的中游和下游，主要集中在工业机器人、服务机器人，以及系统集成、销售以及售后，随着机器人产业链的发展，上游的部分现在也融入了越来越多的内容。整个趋势来看，机器人产业迎来更多的可能性：创新融合形成发展合力，政策越来越趋向于多样化，营销越来越趋向于社群化，技术越来越趋向于平台化，市场越来越趋向于全球化。机器人这个维度我们遇到的贸易冲突并没有想象的那么多，创新越来越趋向于融合化，越来越多地创新资源在帮助机器人产业发展。

目前我们正处于这样的时代，就是人机时代。未来整个体系发展会形成三脑三体的概念体系，所谓三体是指生命体、机械体以及数字体，无论是算力还是场景的应用，终究要回归到三脑体系：首先是端脑的能力，就是边缘计算，其次是云脑的能力，真正大量的算力和核心计算能力可能会放到云脑上去，同时会有一些新技术。我坚信未来的五到十年量子计算一定会得到大规模的应用，尤其是云脑这一层，更多的是量子计算加上电子计算，就是现在常规计算的，形成一种混合计算的方式，因为量子计算不适合应用在所有场景，有些场景未来五到十年一定是可以的，基于这种发展特点和自身特性，会在云脑发挥能力，我们人脑也会参与整个过程。

人因工程不仅是与飞船飞机这种大国重器相关，也和每个人的生活相关。人是万物的尺度，未来万物唯一的标准就是人，一切都为讨好人而存在，你讨好人的程度就决定了你存在的价值，这是人因的价值和使命，让我们的产品做到更适宜人，为人服务。所有的设计都会打上人的烙印，但现实中这是一个矛盾，因为设计师经常把自己想成用户，用户又非常难以理解设计师的苦恼和约束限制，所以人因工程要架起比较合理的沟通和方法学的桥梁，这一点还是非常有意义的。

我们是制造的大国和强国，工业机器人、3D打印、新能源车、航空航天都应该强，这样才能支撑我们成为制造强国。机器人产业还有不少洼地和金矿，包括很多一体化的空间，所以总体来说机器人还是以硬科技为主。

机器人产业要发展就是六个字：硬科技、数字化。没有数字化的硬科技是没有很好的估值和未来的，但没有硬科技作为支撑的数字化也是虚无的，整个智能机器人和智能制造的未来发展过程中，硬科技和数字化永远会交织在一起作为我们行动的准绳。我们做工业机器人的一定要做应用端，不是外国人做什么我们就做什么，而是一定要深刻地理解中国大工业制造的发展格局的变化，主要是三个大的领域：新能源汽车、半导体产业和手术机器人产业。

无论是工业机器人还是服务机器人，创业或者投资都要抓住两个要点：一个是场景，机器人究竟需要解决什么问题。另一个是增量，最好是一个新增的市场。核心就是找到新兴的场景，真正能够符合那个场景比较好用的状态，到达那个状态以后用户会算ROI。例如，扫地机器人替代阿姨就非常值，人们Decesion-making就非常的快。工业机器人能不能找到这样的场景？比如3C就是新能源汽车，可能代表新的场景，如果找到一个合适的方案体量发展也会很快。每个场景都有自己的周期和成熟曲线，对创业者来说更关键的是找到我们这个场景究竟是在什么地方，是不是已经突破了Critical Mass，突破的话后面的好日子就会到来。

我非常偏好手术机器人，包括外骨骼康复机器人。中国发展到世界第二大经济体以后，老百姓的生活已经提高了，但我们仍然处于九分治疗、一分康复的状态，西方的发达国家是已经到了三分治疗、七分康复，所以康复市场也会慢慢地起来，这是我们研究和观察得来的。特种机器人跟工业机器人实际上是一样的，人口减少、人口增速减慢以后，特种机器人实际上是在做人没法达到的恶劣环境场景，是由机器替代人去实现。我不觉得机器人能够代替人，我是希望能够帮助人、协同人完成人类可能无法完成的，或者完成的时候相对不够精准的场景等等。

电子行业最近的应用对灵活性、应用性要求是极高的，反倒给了国内企业一些机会，服务速度、响应速度会比国外的企业更好。最重要的就是机器人的核心零部件给点时间肯定可以突破，但在应用系统上的研发投入是极大的，这种程度给我们今天带来一个好处，就是应用性会更强，更适宜于中国制造业目前的需求。未来的发展在应用、细分行业和软件层面的研发，可能是在持之以恒地不断投入，不管是人才还是各种资源都投入进去，因为一旦规模起来、技术成熟、零件成熟，中国机器人发展起来只是时间问题

医疗是一个慢周期，我们是做手术机器人的，手术机器人又是医疗行业的一个新产业，所以可以说是慢上加慢。如果真正能够给医生解决问题，又提高了效率，这个周期就会打破原来人们对医疗和长周期、慢周期的理解，因此既是对这个周期的理解，也是对这个技术发展的理解，通过技术的手段把这个场景突破，前面看着很快，后面就会加速，前面慢后面就会快。

目前整体来讲，人工智能产业还是处于弱人工智能时代，下一步将向强人工智能、超人工智能时代发展。越来越多的细分领域用机器人替代或者协助人工，降低了运营的成本，提高了工作生产的效率。因此在越来越多的领域，服务机器人逐步从非刚性需求开始向刚性需求迈进。未来机器人的整体性能提升速度不排除在不太遥远的某个时间，机器人可能会超越我们人类，但这个也不恐怖，超越人类最终是为了给人类带来更好的服务、更美好的生活。

现在使用深度神经网络能够在一瞬间将英语翻译成中文，还有最近的一些成就，比如OpenAI的GPT-3系统能生成类似人类的语言，以及DeepMind的AlphaFold系统能够仅从蛋白质的基因序列预测其结构。尽管这些系统已经取得了许多成就，却也有其局限性。其中一个局限就是机器太复杂了，深层神经网络可能有超过10亿个参数，这是模拟神经元之间的权重，所以很难准确地理解它们到底学到了什么。而且事实证明，有时这些系统学会的东西并不是我们想要教给它们的。在语言处理中，机器有时可能是对的，但却是误打误撞，对手可以利用深度神经网络的这些弱点，以非人类的方式来愚弄它们。自动驾驶汽车在很大程度上依赖于这类深度神经网络视觉系统，所以下一步我们想要实现的就是人工智能3.0，我们需要克服许多还未解决的重大挑战。