【儀表網 儀表下游】導讀：9月11日上午，眾多專家學者齊聚2021世界機器人大會“領航峰會”新變局主論壇，由人工智能與機器人發(fā)展現(xiàn)狀切入，坦陳科技發(fā)展瓶頸，對未來的人工智能賦能機器人發(fā)展愿景提出見解。
索菲亞是一個獲得公民身份的智能機器人。人們不僅驚嘆她可以模擬62種面部表情，更對其在識別表情、理解語言、與人互動時展現(xiàn)的智能感到驚訝。其實，索菲亞只是智能機器人家族中的一支。近年來，世界各國對發(fā)展智能機器人十分重視，不少國家都發(fā)布了產業(yè)規(guī)劃。2015年國務院印發(fā)的《中國制造2025》中提到，突破智能機器人關鍵技術，開發(fā)一批智能機器人，積極應對新一輪科技革命和產業(yè)變革的挑戰(zhàn)。
機器人發(fā)展逆勢上揚
機器人技術發(fā)展既依靠自身技術的進步，又由相關的產業(yè)與消費升級牽引。從上世紀90年代至今，機器人在負載能力、精度、速度、可靠性、控制能力等方面都發(fā)生了非常大的變化，功能、性能和可靠性不斷提升，成本卻不斷降低。這樣的發(fā)展勢頭即便遭遇疫情也沒有停止。當全球生產生活備受疫情影響的情況下，機器人領域反而逆勢上揚。
國際機器人聯(lián)合會統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，全球機器人產業(yè)規(guī)模從2016年的204億美元持續(xù)增長到2019年的306億美元，年均增長14.5%。疫情暴發(fā)后，服務機器人逆勢增長， 2020年同比增長20.7%，機器人產業(yè)正成為經濟發(fā)展的重要增長點。
AI＋機器人駛入高速路
在高速發(fā)展的過程中，人工智能技術越來越深地與機器人結合，機器人體現(xiàn)出越來越高的智能化。機器人技術發(fā)展經歷了3個階段。第一階段是自動化階段，是設備概念的階段；第二階段是智能階段，也就是機器人實現(xiàn)人機協(xié)作、環(huán)境感知、數(shù)據(jù)采集、人機交互的階段，當下就在第二階段。第三階段則是下一步即將展開的自主化階段。
機器人的人工智能發(fā)展方向非常重要，很多關鍵技術決定了機器人的未來。其中記憶技術、感知技術、行動規(guī)劃、機器學習，這些都是人工智能近幾年發(fā)展方向，完全可以移植到機器人里面，未來的機器人一定是具備智能化、自主化、網絡化的控制系統(tǒng)。未來機器人要像人一樣能夠看懂說明書，進行自動裝配，就需要從感知智能到認知智能到行為智能的全面進化，這些都是需要人工智能技術。
智能工廠也體現(xiàn)人工智能的發(fā)展方向。為適應小批量、定制化、多品種制造，工廠就要有柔性化、智能化生產線。依靠數(shù)字化、智能化升級，加入工業(yè)互聯(lián)網、智能云，才能實現(xiàn)所謂的燈塔工廠、無人工廠。可喜的是，人工智能與機器人正在深度融合。近年來，在新一代人工智能理論、方法、器件基礎、技術等方面都在向前發(fā)展，智能基礎設施、人才、法律、政策、標準等也在建設完善，一個智能社會正在構建。
瓶頸亟待突破
雖然人工智能與機器人發(fā)展勢頭迅猛，但依然存在令人無法忽視的瓶頸。例如協(xié)作機器人雖然彌補了工業(yè)機器人的缺點和短板，但也存在負載過大或運行速度過快時安全性無法保障的缺陷。
要解決這些問題，深度學習是途徑之一。近幾年發(fā)展非常迅速的就是強化學習控制器。不論是加工大型復雜構件還是完成醫(yī)療手術，都需要深度迭代運動控制學習。只有通過傳統(tǒng)控制不斷迭代、不斷訓練，人工智能學習后才可以完成復雜作業(yè)。而當環(huán)境發(fā)生變化則再學習。
深度學習也讓計算機走出CPU統(tǒng)治的天下。因為人工智能的大量計算都集中在處理圖形上，屬于矢量和向量的計算，而非CPU擅長的邏輯運算。由此誕生的圖形處理器(GPU)神經網絡計算(NPU)提升了計算速度，同時降低了計算能耗。
盡管算法、理論、硬件和基礎器件都取得了長足進步，但依然還有關鍵技術尚未解決。對計算機而言，實現(xiàn)邏輯推理等人類高級智慧只需要相對很少的計算能力，而實現(xiàn)感知、運動等低等級智慧卻需要巨大的計算資源。機器人發(fā)展一直朝著解決悖論的方向發(fā)展，這也是未來機器人技術研究方向的支點。
我國正面臨大的技術突破機遇期，人工智能、云、大數(shù)據(jù)的技術發(fā)展讓機器人處于顛覆式階段。盡管任重道遠，但路在腳下。盡管我國在機器人與人工智能發(fā)展方面存在困難與挑戰(zhàn)，但機遇也是有的。”
我國擁有市場，這是我們發(fā)展第二產業(yè)最大的信心。我們不僅有良好的市場環(huán)境，還有良好的金融環(huán)境和資本市場。這些也在支撐創(chuàng)新以及新科技成果的孵化和轉化。同時，內循環(huán)和雙碳目標都在加速機器人新的智能制造。
資料來源：中國科學報
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