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新时代的机器人技术创新

导语:中国的制造问题、生活问题、养老问题,要把人工智能和机器人落地,这要求我们要做“真正有用的机器人”,跟现在很多虚拟AI是有一定区别的。我们现在做真正有用的机器人

中国的制造问题、生活问题、养老问题,要把人工智能和机器人落地,这要求我们要做“真正有用的机器人”,跟现在很多虚拟AI是有一定区别的。我们现在做真正有用的机器人,要面临国计民生最重要的应用场景。富士康的工厂也面临着招工难的巨大问题,新的iPhone装配马上面临着要减少三分之一员工的挑战,这里面包括很多的装配,有非常多对智能机器人的挑战。现在很多家庭招不到照顾父母、爷爷奶奶的保姆,像这类个人定制化的需求,都将是我们努力的方向。

 

此外,未来的技术融合了各种各样的新型的、人工智能的、可穿戴的、物联网的、新能源的技术,这些使得我们在新的高速发展迭代情况下受到新的挑战。

 

举个例子,上海3D打印国际峰会,其中介绍了如何使用3D打印技术和电路、传感技术,我们能预见到未来汽车的车壳就是一个电池,未来机器人的本体就能嵌入3D感知和智能芯片。

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认知信息物理系统中的智能 

 

如何把智能核物理空间、信息空间整合到一块?

 

人工智能的概念是非常宽泛的,我们现在讨论的人工智能是“人工智能+CPS+人的感知”,就是“HCPS”的概念,也就是如何把感知空间、计算机表达空间和真正要处理的物理空间,将这三者融合交互做到有机一体,这是我们下一步人工智能应用大的挑战。

 

人工智能在虚拟世界里的发展是飞快的,例如30年前我再学习计算机的时候,只能多个人使用一台电脑,而现在我们一个人每天被关联使用着上百台电脑,计算机的计算能力也已经提高了100万倍。

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上面这条曲线,就是如何把物理世界的结构和嵌入式系统进行融合,它使得我们在今天的创新里有了新的高度。我们国家在基础研究方面特别重视未来人机共融的计划。实际上在德国,人机共融产品正在逐渐变成现实。例如大众汽车工厂里,人机协作机器人已经真正走到了生产的第一线。

 

中国机器人发展方面,现在发表的论文最主要的主题都集中在以下内容:深度学习、医疗机器人、软体机器人等。目前的中国机器人,新兴技术和可能性越来越多,全世界竞赛舞台上,中国在基础方面的追赶速度越来越快,和世界最大国家的差距越来越小。美国、德国、日本之后,我们居第四位,追赶的速度快,就使得我们能够在机器人和人工智能基础方面做到更好的改进。

人工智能在所有新技术里,给我们带来了阶梯性上升的态势。

 

在人工智能现在的应用和基础数据、场景应用中,中国有非常多的优势,但是我们不能只看到我们国内在基础算法、核心软件、人工智能硬件的落地,包括智能制造、医疗器械、自动驾驶,这些硬件其实在欧洲落地也有非常好的特色,值得我们借鉴。

 

 多模态交互 

 从跨学科研究到未来机器人技术 

 

在人工智能给我们带来高性价比计算引擎情况下,还有高性价比互联网大数据作为燃料。大数据、云、物联网、5G给我们中国带来了新的快速传感、快速融合的很好的机会。10年前大数据的崛起,到半自动、手动数据整理,到自动的数据发现,到数据的自动分类和决策,都给整个发展带来新的增长机会。

 

上面我们提及了人工智能下一步落地的场景,那么国务院最近也召开了关于人工智能的会议,会上也在强调人工智能落地的场景,实际上“人工智能+机器人”是解决从自动化、生产延伸到社会的重要节点。

 

制造方面,我们强调了智能出行,例如自动驾驶,还有未来的智能医疗,以及自动农业,同时机器人制造中也有着很多的机会,包括机器人的检修、机器人的教育等。

 

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机器学习未来是人工智能突破的重要方向,从强人工智能的学习方面,连接自己的学习。现在大数据、计算能力的发展有着很大的突破,下一步就是把进化算法融入进去。

 

上千层的深度网络实时计算,到现在的增强连续学习、输入输出的学习,再到整个状态的空间,以及到机器人之间的互相学习,机器人和人之间的互相学习。我们利用快速学习机会,可以做Semantic SLAM,可以自动识别物体,也可以做成真正应用的场景。

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我们如何把中国的优势发挥好,包括我们专长的的灵活制造、个性化服务等,是未来国产机器人发展的关键。同时,未来我们要更加注意补足我们的短板,包括原创能力、学科交叉、跨学科等。在这些方面,我们如果做好了以后,就可以做到全球联手、融合交叉共享。那么,在新型科技快速迭代智能互联时代,我们就可以协调全球创新资源,形成有效、互通的技术转移,创造我们在智能机器人上的最优实践。

 

张建伟,德国汉堡科学院院士,多模态技术研究所所长,德国汉堡大学信息学科学系教授,国家千人特聘专家。1986年毕业于清华大学计算机系学士(计算机控制),1986年级清华大学计算机硕士(人工智能),1994年德国卡尔斯鲁厄大学计算机系博士(机器人)毕业。现任从事及领导智能机器人和工业4.0中的机器学习和规划、多传感信息处理与融合、服务机器人技术、多模式人机交互等方向的研究与开发。发表三百余篇论文及专著,并多次获得国际会议最佳论文奖。拥有四十余项机器人和人工智能方面发明专利。任数个国际重要机器人及人工智能会议的主席,多份国际专业杂志编辑,数家机器人、通讯、智能制造企业技术顾问。领导多个关于服务机器人、未来通讯技术、跨模态交互、跨模态学习等技术的欧盟、中德重大合作项目。

 

 

 

整理
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