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| 本文作者： 恒亮 | 2016-08-13 23:02 | 專題：CCF-GAIR | 全球人工智能與機器人峰會 |
作為CCF－GAIR大會機器人與無人機專場，“機器人的商業場景”模塊的壓軸演講嘉賓，國家教育部長江學者特聘教授，IEEE 機器人與自動化北京大區主席，北航機器人研究所名譽所長，先進機器人領域的首席專家，王田苗教授為大會帶來了題為《機器人發展的思考——學界到產業》的主題演講。
王田苗教授首先從宏觀上分析了當前的大環境。他指出，當前國內外宏觀經濟形勢已經逐漸轉好，加上在中國特有的市場環境下，應用索引與多學科交叉在近幾年的強力推動，使得目前的人工智能與機器人產業實際上已經成為了一種長期的隱性剛需，其中感知、決策、行動等類別的智能機器人技術已經是世界上各發達國家的戰略性高新技術產業。
隨后，王田苗教授簡單從四個階段回顧了人工智能與機器人的發展歷程。
1.以靈巧的機械零部件為代表的加工制造機器人。
2.以環境適應和簡單感知為代表的特種機器人。
3.以人機交互和柔型結構為代表的服務型機器人。
4.以智能化和仿生技術為代表的智能化機器人。
接下來，王田苗教授一口氣與大家分享了多個當下在人工智能與機器人領域的熱點問題，并明確指出當前正好處于機器人與人工智能蓬勃發展的紅利期。王教授分享的熱點內容包括：客服、導購、醫療和聊天類的協調互助機器人；家用智能管家或陪護保姆類機器人；無人駕駛技術；VR／AR技術；智能健康類機器人；剛－柔耦合軟體結構與人工感知電子皮膚；微小型特種功能機器人等等。
同時，王田苗教授還總結說，當前人工智能領域的重點技術在于：深度學習與認知進化，大數據的獲取及處理，人工智能芯片，語意理解，概念表述和知識推理等。
王田苗教授認為，在人工智能與機器人恰好處于蓬勃上升期的今天，技術變化和市場環境可謂一日千里，怎樣在當前復雜多變的生態環境里，將學界的科研成果，轉化為產業界成功的產品，是業界當前真正要面對和解決的重點和難點。
王田苗教授明確說明，只有國家的力量、人才、產業資本，這三者相互支撐和協調才能成功推動這一轉換，缺一不可。然而，在當前環境下，這其中存在著兩個關鍵性的阻礙，表現在如下兩個方面。
1. 性質上，現在全國學界的高校之間存在著完全不同的考核導向，同時在技術成果從學界轉化到產業界的過程中遇到的各種法律糾紛很可能對學校造成損害。另外，怎么購買IP，占的股份應該是多少，誰來評估，怎么提高效率，這些問題全都制約著在轉化過程中的“性質”。
2. 定位上，導師或學者往往是前沿的論文形勢呈現，而企業往往要專利和專著，對客戶和股東負責，要實用，要方便，轉化的過程通常很漫長，這兩者的定位存在著明顯的不對等和矛盾。此外，如果是一位學者，以這個角度去創業，那會非常困難。而這時如果以顧問的形式讓學生畢業后去創業，成功率往往很高，這就是專注的重要作用，也是“定位”的問題。
在演講的最后，王田苗教授表示，創新創業是一個長期的過程，這里面需要技術和資本的結合，需要腳踏實地的合作伙伴，同時也需要政策和大環境的協同作用，十分復雜。但他堅信，此時正是機器人與人工智能領域創新創業的時代春天，他熱烈歡迎有識之士勇敢地站出來擁抱這個春天。
以下是現場實錄：
謝謝畢老師的介紹，我很高興能夠用25分鐘跟大家分享一下我對學界到產業的思考，主要講兩個部分，一個部分想講一下熱點；第二，講一下從學界到產業的難點和困惑，以及自己的一些思考。
在當今整個發展過程中，我個人覺得，未來以人工智能和機器人方向在醫療領域和智能制造領域，以及在醫療、體育、聊天領域，這是很重要的風口。為什么呢？這里面主要是有兩個原因，一是目前以機器人人工智能新材料，新能源，以及物聯網等技術的交叉融合，到了一個臨界點。這個方面有可能會推動整個社會的發展，包括產業結構的變化。二，中國市場非常大，而且中國的制造，有它獨特的優勢，再加上我們國家在這方面的大力支持。
在這樣的背景下，人工智能和機器人，在相當長一段時間實際上是剛性需求。原因是，它是我們國家在制造、裝備，基礎裝備必須的，對國家經濟安全有重要作用。在目前整個范圍來看，很多的常態的不可逆，推動了人工智能和機器人發展，哪些不可逆，比如說人員的工資上漲，招工難，老齡化，醫療費用的增加等等這些不可逆，與此同時，智慧生活，翻過來又刺激和釋放了新的需求，包括安全、自由、健康、快樂，甚至是包括一些探險，包括一些創新。這幾個交錯起來，才讓人感覺到它在相當一段時間是剛性需求。正因為這些，在美國、日本，包括德國，都把智能技術，或者說智能機器人技術作為一個國家的戰略規劃，他們認為，感知、決策和行動將會推動很多方面的發展。
關于智能的熱點，有代表性的我們稱之為Gartner 2016智能機器，這塊基本上開始逐步盈利，比如說云識別，像我們的虛擬現實，以及基于知識開發的軟件工具。波峰是目前投資商，人們所夢想，所推動的一些，包括我們所說的自主車，感知、機器學習，以及還有其他的。初期正是創新和爬坡的一節，包括像智能機器人，商業無人機，包括還有一些新的機器助理。在這樣的背景下，我們看待這幾個熱點，就非常清楚了，下面跟大家分享一下機器人的發展歷史，始終也伴隨著人工智能技術的發展。
早在1945年的時候美國要搞原子彈，進行機械、齒輪連感的操作及其，隨后54年發明了機器人，DH參數所形成的操作。斯福突破了操控機床。真正進入到市場的時候，發現想象沒那么大，日后是日本把它產業化了，傳奇公司首先把它用在可復制的汽車和摩托車上，這里面又有兩件事情，英國的愛丁堡搞人工智能的，像通過視覺進行自主的裝配，同時，斯坦福大學當時搞了一個移動機器人，可以上講臺，但基本上失敗了。那個失敗，也是人們說人工智能的低潮，隨后進行另外一個時代，80年代末90年代初，新的美國高科技計劃出現了。當時那個時代，CMU的智能系就是現在智能車的原形。當時推動的是空間和水下，從當時的資源結點，當時的那個空間小，希望能夠進入服務。
在這里面有幾個事情發生了，IRobot上市，還有百科全書，當時也是美國搞的。到現在一直沒有太大的突破，不真正人們的痛點在哪，痛點太多的話，洗地、洗碗等等，發現成本太高，又出現一個，把協作機器人推向前進，還有一個阿爾法狗，證明了記憶和案例的學習，比人強，這個一旦突破了以后，發現很多決策的東西可以加入。谷歌收購了8家集群公司，從這個角度，會不會又出現新的前景。
從坐標來看，我們經常把要求的功能，縱坐標是復雜度，堆的結果只能在實驗室進行一些實驗，原因是可靠性、成本，包括多系統。現在基于互聯網的技術，把它拆開了，比如說深度學習或識別放到云上，傳感器布置在空間或家居里，再加上以應用為驅動，一下子把機器人概念擠到第一線。
在這個背景下，機器人的發展就形成了，我們知道最近整個世界的經濟還在慢慢的爬坡，也就是2%-3%。可是，工業集群的增長率，12%，這還是全球，中國的是17%增長速度。全球24萬在新裝，中國是6.7，從這個比例看，亞洲依然是中國最重要的領域，其次是歐洲，還有美洲等等。這張片子想跟大家分享的是對中國的創新創業，或者民族企業要有信心。現在來看，經常會說，機器人都是四大家族，事實上是這樣。但他們目前集中在汽車和摩托車，包括其他的一些電子裝備上，目前的占有量大概是90%左右。想一想，3年以前，國外是96%、92%、88%。目前這張片子反映出國產集群品牌增長的速度大概是33%。從這個角度來理解，要不了多久，中低端幾乎會突破60%，高端的會有一個過程，因為它涉及到零部件，涉及到品牌和解決方案。
今后將以集群為熱點，協調、互助是很重要的發展方向。目前在特種機器人增長速度是11%左右，在家用機器人大概是28%，同國際機器人聯合會預測的，大概是200億美元，大概在2018年。這個數和工業比，工業去年全球的規模大概是300億美元左右，意味著未來的5-10年服務機器人這個空間可能非常之大。反映在哪些方面，比如說國防、醫療、服務占的比例，以及個人機器人在家庭娛樂方面的比例。
目前的難點，無論是國外還是國內，都想突破這樣的突破口，比如說我們經常理解的就是亞馬遜，想從交互發展成入口。谷歌在近期也發布了臺燈式的交互。原因還是因為痛點和成本，還有實現技術的可靠性上有一個平衡。這張圖是借廣發證券給的圖，非常有意思。需求、技術、成本，把弱需求和剛性需求在這個坐標系下，還有高品、低品，有利于挖掘機器人需求的痛點。
從目前的趨勢來看，集中在客服、導購、醫療和聊天的機器人，目前在這五年是一個熱點，隨后就會出現我們所說的無人駕駛，以及剛剛說的管家，或者是保姆。這個歷程很高。這個過程都是在模化和論證之中。
關于幾個熱點跟大家分享一下。從廣義的理解，人工智能其實就是認知學習、決策和思考，你可以理解成是一個物理的機器人的大腦。感知，我們認為是一種人機交互和感受。RT，我們認為是一種運動和操作。在這些問題上，目前的熱點，我們認為還是應該在本體的軟體材料和微小型的發展方向，而且是智能硬件的切入式和生物制造。
豐田公司從谷歌買來新的產品，包括人工自動爬在桌子地下，很多液壓的數控，還有一些驅動裝置。還有可穿戴，還有微納制造的，包括在狹窄的空間進行檢測。達芬奇的工具，在這方面就是一個貢獻。剛柔耦合軟體結構域人工感知電子皮膚，早上MIT的主任已經報告了，2012年和2015年在國際頂級的Science報告，主要是集中在MIT和大學，有一些驅動可以不用點擊，可以用硅膠、3D打印完全，設想一下，如果這個突破，可能對機器人又是一個重新的洗牌，包括剛剛黃老師講他的夢想。這種軟體機器人的誕生，可能離實用很近。通過我們的實驗，還發現一個特點，它的成本是傳統硬件機器人的1/5。
在人工智能機器人方面，主要集中在認知和深度學習，特別是進化學習，內容不斷的更新，調整相應的系數。現在單個學習還是比較好，但是要集中起來還是比較大的挑戰，讓語音和視覺能夠盡快的應用，再一個就是人工芯片。這幾點我認為都是非常重要的方向，預計還有語音識別，這方面主要是在游戲、影視、體育，里面涉及到自然語言的理解，包括體感。
工業機器人，能不能通過動作自動編程，如果可以，可以大大降低機器人的進程。包括還有我們所說的AR技術突破，這樣的話會解放雙手，通過眼睛能夠把后臺的知識和你看到的進行匹配，進而提醒你很多事情。這方面都顯示了重要的方向。有了這么多的物聯網，總要有一個代理，自然而然很多人想把家里或社區里的機器人進行代理進行突破。在這里，希望大家這方面一定要思考有什么不可替代性，不然的話，大家都做這個，這個風口是容易變小。在操作方面、學習、方針材料，多機和人機協調方面，在應用領域熱點方面，主要是在仿身結構，機器助理，陪互，再有就是特種的無人機系統，無人車、無人船、無人機，包括醫療機械。有的時候我在想，時代在慢慢的改變我們很多東西。其實，每一天每個月我們不知道，回顧5-10年，發現世界的形態在變成，產業結構在變化，生活方式在變化。在這樣的變化里，如何把科研和創新的東西轉化成產業，顯得特別重要。
有幸這10年我和很多的同仁們孵化參與指導了一些代表性企業，包括剛剛在臺上張總介紹的Ninebot，這是由兩個北航的學子，一個是王野、陸風，比如說Segway過去是2B，他們大膽的邁向了2C。在2016年1月8日intel為他們站臺，整個過程得到小米、紅杉，甚至其他的投資。醫療機器人接近20年，跟海軍總院合作，站在醫生的角度，能不能有10%-20%的手術不開顱，通過米粒，把藥物放置進去，這樣的好處可以減少醫療的成本，而且病人大概三四天就可以出院了，如果是開顱，那就是三個月，甚至更長。成本、技術都會降低，這樣的技術會甩掉傳統的框架，手術規劃，機器人，包括一些安全的控制。這方面后面得到了華夏幸福、普華以及其他方面的支持，習主席在今年6月還參觀了與積水潭的合作。谷歌用機器人避開了X光，過去大概50多次，現在避開了。這方面大大降低了對醫生的輻射，醫生非常喜歡，而且精度由2毫米提高到0.5，目前兩千多個病例。而且成功在三板上市。這是我的學生畢業以后到科學院，又從科學院離開，利用操作系統改變現在汽車的結構，叫智能儀表，而且被今年6月份吸納為LEES開發的加盟者，里面都是大公司，豐田、寶馬，以LEES看待汽車，一個汽車的CPU一百多個，傳感器兩百多個，在這個環境下，軟件定義汽車功能變成必須。
與此類推，還包括靈巧手，大數據。從這樣一個創新，到我們說的產業的轉化過程中有一些思考，我認為創新創業的意義，其實應該深刻理解就是，除了探索未知就是對經濟的貢獻。在這個問題上，實際上社會、學校、國家，不僅希望就業納稅，更希望成為偉大的公司，能夠給中國在國際的競爭力上成為榮耀。這些學子學成之后會反饋社會，甚至反饋母校。
在這個問題上，我認為指導思想非常重要，而且我們要理解20%的基礎研究可以脫離市場，脫離任何的功利性，應該是自由的探索和思考。但是絕大部分技術研發，它的價值應該以對經濟的貢獻來說。這個指導思想有三個環節非常重要，國家的力量、人才、產業資本，這三者交集才能推動它的轉化，缺一不可。道理上看很簡單，但是在做的過程中是很難的，因為從學界到產業的轉化，產業界理解的東西就是希望你有痛點成熟，也希望你這個團隊專心專著，也希望你應該像市場學習，應該學會運作。但是這三件事情希望是這樣的，可做起來是非常難的。為什么難呢？首先，性質問題，從現在的角度來細節，全國在學校范圍內，由于考核的導向不一樣，是很難完成的。因為在這個過程中，要走相當遠的路。而且在整個過程中的法律糾紛，在世界范圍內每個公司都有，弄不好對學校有損害。另外，怎么購買IP，占的股份應該是多少，誰來評估，怎么提高效率，這些問題制約了在轉化過程中的性質，還有定位。導師或是學者往往是新，往往是以論文，而企業往往要專著，要對客戶負責，要實用，要方便，轉化的過程中非常長遠。在這個問題上，我認為就會出現這個問題。
我想拿個案例簡單的說一下，比如說達芬奇這個案例，是在1990年斯坦福孵化出來的，一直到2015年，大家看看，整整是15年，才得到了這樣的證明，其實這側面的反映出，在硬科技，或者是以機器人高端來看，這個歷程是必須的。這邊是我梳理達芬奇創業的歷程，有資本，有改變醫生坐手術的方式，有高清晰度。有一次參加國際會議，就問中國，這個機器人，應該是醫生出了問題，問歐洲，歐洲是機器人，是設備。問法國人，法國人說應該是找保險公司。在這里面思考解決的問題，國家現在已經在推動這個，允許50%以上有發明人和創造人所有，有的審視已經是70%了，能不能簡單化會加速，往往說評估一下，等著開會。包括昨天問賓州大學，基本上5%或10%，對學校發展才有需要。比如說IP的問題，每個IP如果是10萬或20萬，會發現這個速度會加快，國家的法規對這方面非常重要。
最后，我想說關于定位問題。如果你是一個學者，以這個角度去創業，非常難，要不然以顧問的角度，讓你的學生畢業以后去創業，這個成功率是很大的。因為只有專注專心才有這個希望。這些想法也是來自于南極，在南極做實驗，半個月在惡劣的環境下做了這樣的實驗，利用風能和太陽能對電池充電，讓它能夠利用再生能源進行運作，也是在這個時候思考學界到產業轉化的想法。
走到這條路上，每位創業者都知道，這個路還很長，涉及到方方面面，僅僅是一個原子，也就是說，我們所說的創新的技術和資本結合。真正的發展還要合伙，還要政策，還要環境，還要大人教他。不管怎么樣，我認為在當今這個世界，創新創業的時代到來了，每位都要問問自己，是不是有這樣的激情，自己是不是有什么不可替代性，是不是可以實現，資本市場的寬容應該更有耐心，而不應該是急功近利。我相信在國家創新創業大的浪潮推動中，我們每個人都能找到自己的位置，謝謝。
主持人畢亞雷（深圳計算機協會秘書長）：我覺得今天王老師給我們做了一個總結性的發言，王老師是最早介入機器人行業做產業化角度的教授，就像今天他講的那樣，有很多的思考。一個小小的問題，在您的桃李滿天下的學生中間，您能給出一個您最看好的學生創業項目，您剛才講了做轉化，其實我在單位也是做轉化的，經常幫著老師、同學創業，您能講一個案例嗎？
王田苗：在當下，我認為Ninebot非常優秀，另外還有一個醫療機器人Remebot，還有一個Segway Robot，這幾個有幾個特點，第一是門檻值很高；第二，在國內或世界范圍內在同一個起跑線上。剩下的就是兩個事，他們對市場的敏銳性和團隊人格的格局，就決定了他能走多遠。
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