9月11日上午，眾多專(zhuān)家學(xué)者齊聚2021世界機(jī)器人大會(huì)“領(lǐng)航峰會(huì)”新變局主論壇，由人工智能與機(jī)器人發(fā)展現(xiàn)狀切入，坦陳科技發(fā)展瓶頸，對(duì)未來(lái)的人工智能賦能機(jī)器人發(fā)展愿景提出見(jiàn)解。
索菲亞是一個(gè)獲得公民身份的智能機(jī)器人。人們不僅驚嘆她可以模擬62種面部表情，更對(duì)其在識(shí)別表情、理解語(yǔ)言、與人互動(dòng)時(shí)展現(xiàn)的智能感到驚訝。其實(shí)，索菲亞只是智能機(jī)器人家族中的一支。近年來(lái)，世界各國(guó)對(duì)發(fā)展智能機(jī)器人十分重視，不少?lài)?guó)家都發(fā)布了產(chǎn)業(yè)規(guī)劃。2015年國(guó)務(wù)院印發(fā)的《中國(guó)制造2025》中提到，突破智能機(jī)器人關(guān)鍵技術(shù)，開(kāi)發(fā)一批智能機(jī)器人，積極應(yīng)對(duì)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的挑戰(zhàn)。
機(jī)器人發(fā)展逆勢(shì)上揚(yáng)
機(jī)器人技術(shù)發(fā)展既依靠自身技術(shù)的進(jìn)步，又由相關(guān)的產(chǎn)業(yè)與消費(fèi)升級(jí)牽引。從上世紀(jì)90年代至今，機(jī)器人在負(fù)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(shì)頭即便遭遇疫情也沒(méi)有停止。當(dāng)全球生產(chǎn)生活備受疫情影響的情況下，機(jī)器人領(lǐng)域反而逆勢(shì)上揚(yáng)。
國(guó)際機(jī)器人聯(lián)合會(huì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，全球機(jī)器人產(chǎn)業(yè)規(guī)模從2016年的204億美元持續(xù)增長(zhǎng)到2019年的306億美元，年均增長(zhǎng)14.5%。疫情暴發(fā)后，服務(wù)機(jī)器人逆勢(shì)增長(zhǎng)， 2020年同比增長(zhǎng)20.7%，機(jī)器人產(chǎn)業(yè)正成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要增長(zhǎng)點(diǎn)。
AI+機(jī)器人駛?cè)敫咚俾?/strong>
在高速發(fā)展的過(guò)程中，人工智能技術(shù)越來(lái)越深地與機(jī)器人結(jié)合，機(jī)器人體現(xiàn)出越來(lái)越高的智能化。機(jī)器人技術(shù)發(fā)展經(jīng)歷了3個(gè)階段。第一階段是自動(dòng)化階段，是設(shè)備概念的階段;第二階段是智能階段，也就是機(jī)器人實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)作、環(huán)境感知、數(shù)據(jù)采集、人機(jī)交互的階段，當(dāng)下就在第二階段。第三階段則是下一步即將展開(kāi)的自主化階段。
機(jī)器人的人工智能發(fā)展方向非常重要，很多關(guān)鍵技術(shù)決定了機(jī)器人的未來(lái)。其中記憶技術(shù)、感知技術(shù)、行動(dòng)規(guī)劃、機(jī)器學(xué)習(xí)，這些都是人工智能近幾年發(fā)展方向，完全可以移植到機(jī)器人里面，未來(lái)的機(jī)器人一定是具備智能化、自主化、網(wǎng)絡(luò)化的控制系統(tǒng)。未來(lái)機(jī)器人要像人一樣能夠看懂說(shuō)明書(shū)，進(jìn)行自動(dòng)裝配，就需要從感知智能到認(rèn)知智能到行為智能的全面進(jìn)化，這些都是需要人工智能技術(shù)。
智能工廠也體現(xiàn)人工智能的發(fā)展方向。為適應(yīng)小批量、定制化、多品種制造，工廠就要有柔性化、智能化生產(chǎn)線(xiàn)。依靠數(shù)字化、智能化升級(jí)，加入工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能云，才能實(shí)現(xiàn)所謂的燈塔工廠、無(wú)人工廠�？上驳氖牵斯ぶ悄芘c機(jī)器人正在深度融合。近年來(lái)，在新一代人工智能理論、方法、器件基礎(chǔ)、技術(shù)等方面都在向前發(fā)展，智能基礎(chǔ)設(shè)施、人才、法律、政策、標(biāo)準(zhǔn)等也在建設(shè)完善，一個(gè)智能社會(huì)正在構(gòu)建。
瓶頸亟待突破
雖然人工智能與機(jī)器人發(fā)展勢(shì)頭迅猛，但依然存在令人無(wú)法忽視的瓶頸。例如協(xié)作機(jī)器人雖然彌補(bǔ)了工業(yè)機(jī)器人的缺點(diǎn)和短板，但也存在負(fù)載過(guò)大或運(yùn)行速度過(guò)快時(shí)安全性無(wú)法保障的缺陷。
要解決這些問(wèn)題，深度學(xué)習(xí)是途徑之一。近幾年發(fā)展非常迅速的就是強(qiáng)化學(xué)習(xí)控制器。不論是加工大型復(fù)雜構(gòu)件還是完成醫(yī)療手術(shù)，都需要深度迭代運(yùn)動(dòng)控制學(xué)習(xí)。只有通過(guò)傳統(tǒng)控制不斷迭代、不斷訓(xùn)練，人工智能學(xué)習(xí)后才可以完成復(fù)雜作業(yè)。而當(dāng)環(huán)境發(fā)生變化則再學(xué)習(xí)。
深度學(xué)習(xí)也讓計(jì)算機(jī)走出CPU統(tǒng)治的天下。因?yàn)槿斯ぶ悄艿拇罅坑?jì)算都集中在處理圖形上，屬于矢量和向量的計(jì)算，而非CPU擅長(zhǎng)的邏輯運(yùn)算。由此誕生的圖形處理器(GPU)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算(NPU)提升了計(jì)算速度，同時(shí)降低了計(jì)算能耗。
盡管算法、理論、硬件和基礎(chǔ)器件都取得了長(zhǎng)足進(jìn)步，但依然還有關(guān)鍵技術(shù)尚未解決。對(duì)計(jì)算機(jī)而言，實(shí)現(xiàn)邏輯推理等人類(lèi)高級(jí)智慧只需要相對(duì)很少的計(jì)算能力，而實(shí)現(xiàn)感知、運(yùn)動(dòng)等低等級(jí)智慧卻需要巨大的計(jì)算資源。機(jī)器人發(fā)展一直朝著解決悖論的方向發(fā)展，這也是未來(lái)機(jī)器人技術(shù)研究方向的支點(diǎn)。
我國(guó)正面臨大的技術(shù)突破機(jī)遇期，人工智能、云、大數(shù)據(jù)的技術(shù)發(fā)展讓機(jī)器人處于顛覆式階段。盡管任重道遠(yuǎn)，但路在腳下。盡管我國(guó)在機(jī)器人與人工智能發(fā)展方面存在困難與挑戰(zhàn)，但機(jī)遇也是有的。”
我國(guó)擁有市場(chǎng)，這是我們發(fā)展第二產(chǎn)業(yè)最大的信心。我們不僅有良好的市場(chǎng)環(huán)境，還有良好的金融環(huán)境和資本市場(chǎng)。這些也在支撐創(chuàng)新以及新科技成果的孵化和轉(zhuǎn)化。同時(shí)，內(nèi)循環(huán)和雙碳目標(biāo)都在加速機(jī)器人新的智能制造。
