“機器人問題歸根結底是通信問題。移動通訊，特別是第五代移動通訊帶來的新機遇，為人工智能應用提供了絕佳的設施。”達闥科技副總裁徐曉暉指出，5G到來對智能機器人的快速發展，無疑意味著一場革命。

今年9月，一份來自大洋彼岸的視頻引爆了科技圈。Boston Dynamics旗下的人形機器人已經可以流暢、穩定地實現前空翻+原地360度跳躍轉體了。

雖然這看起來是作為“炫技”一樣的存在，但背后的機器人產業發展脈絡值得一探。

在近日舉行的“GBAS 2019大灣區機器人與人工智能大會”上，中國工程院院士楊華勇分析道，Boston Dynamics公司的核心技術包括3D打印和關鍵元器件兩方面。而從中國的角度來說，關鍵元器件的自主化發展還處在爬坡上坎階段。雖然一些大國重器已經走到世界前列，在個別領域實現了世界領先，但有很多關鍵元器件仍面臨短板。

“接下來15-20年是中國能否成為世界制造強國，在關鍵元器件上補足短板的關鍵時期。”楊華勇續稱。

當然背后也少不了基礎核心技術AI、5G等的助推效用。香港大學工業和制造系統工程系機器人和自動化講座教授席寧表示，智能機器人在制造業的應用面臨3個新的挑戰：編程、校正方法、機器人與傳感器良好融合。解決這些問題，是工業機器人得以滿足智能制造需求的重要步驟。

“機器人問題歸根結底是通信問題。移動通訊，特別是第五代移動通訊帶來的新機遇，為人工智能應用提供了絕佳的設施。”達闥科技副總裁徐曉暉指出，5G到來對智能機器人的快速發展，無疑意味著一場革命。

智能機器人補短板

中國科學院院士丁漢在多年前提出機器人將走向“共融”，意指機器人與環境、機器人、人類三者都能高度適應。這是未來機器人發展的必由之路。

不過他分析道，在這一方向下，工業界目前呈現的進度有著較大差異。這是源于，云計算和AI是智能機器人的翅膀，但向“共融”的發展還需要新材料、傳感及驅動技術等的共同推動。“共融的核心還是機器人本體的剛軟結構，是由一代材料、工藝、裝備驅動著一代共融。”

丁漢強調，Boston Dynamics公司的發展歷經了很長時間的技術積淀，才走到了今天國際上的技術制高點，其產品在動力學控制方面達到了近乎完美的水平，這對未來機器人技術的發展和推動將帶來引領作用。但這是否能轉換成能普及工業界或千家萬戶的產品，還需要進一步摸索落地模式。

中國工程院院士楊華勇分析道，Boston Dynamics公司的核心技術包括3D打印和關鍵元器件兩方面，這促成了液壓數字閥門等元器件的小型化。

“Boston Dynamics有世界頂尖的穩定團隊推動發展，這是中國研發系統和基礎應用研究可以借鑒的地方。”他進一步指出，尤其是地方政府不要過分追逐熱點，不如投入到更具前瞻性的領域，并對技術發展提供持續、穩定的支持，如此會形成品牌效應，并逐漸找到并占領垂直市場。

早年間，楊華勇參與了我國盾構機的自主化研制過程，他指出，實際上基礎元器件常常走在大型裝備的前面，如果沒有元器件的積累，大型裝備自主化很難實現。這背后需要基礎技術、產業鏈的共同推進，逐步解決一致性、可靠性問題，此后再考慮量產和售價。

“越往上游走，產業和技術積累就越多，投資量就越大。在關鍵元器件方面要大規模占領市場，需要品牌、口碑、長期穩定的質量等支持，這不是短期可以實現的。”楊華勇續稱，關鍵元器件的發展與基礎技術、基礎材料、基礎軟件等都有關聯，接下來15-20年將是決定中國在制造領域能否成為世界強國的關鍵時期，因為在此期間，大部分的短板都會被逐漸補上。

對于當前我國工業的智能化改造進程，楊華勇指出，目前一些流程工業領域已經意識到了智能化改造的重要性，在這一領域積累了較多數據，因此已經能達到良好的效果。而離散工業在國內有著龐大的數量，但也發展不平衡。企業猶豫是否進行智能化改造，核心是如何支撐其成本，這就需要產品擺脫低廉標簽，走高端化路徑。“企業應該局部自下而上，先攻克細分環節，慢慢實現整體智能化，再考慮打造平臺。云化只是第一步，未來走向全局數據治理時，達到的階段性效果是可以計算出來的。”

AI技術迭代

在機器人落地發展過程中，AI無疑是伴隨其共同成長的好“伙伴”。但在弱人工智能時代，如何突破技術藩籬得到更好落地，是當前面臨的一個技術難題。

即使是AI技術應用廣泛的谷歌，其智能語音助手背后仍然少不了人工的輔助配合。

為此，深醒科技聯合創始人袁培江指出，2.0時期的深度學習面臨著數據趨向飽和、能力接近極限的瓶頸，缺點將越來越明顯，這意味著完全依靠過去標注數據形式的訓練模型，將是遠遠不夠的。更遑論標注的數據仍然會存在噪聲、誤差的影響。

“當模型嚴重依賴于訓練數據時，如果數據本身是有誤的，那得出的結論也就很可能是錯誤的。這是第三代人工智能必須要面對的。”他指出。

因此未來的人工智能，很有可能不是基于現在的黑盒子以及深度學習架構，而是一種可以解釋、可信的，是魯棒的。在已有的基礎上，需要面對的是人工智能和大數據如何進行協同創新。

袁培江介紹道，這也是公司在探索3.0版深度學習模型的核心方向。同樣很重要的是，要考慮AI的安全機制需要不斷優化。“當我們達到一定階段后，回過頭來，會把很多技術逐漸強化。這是技術和產業發展的必由之路。”

當前的AI能力還不夠，但未來5-10年，這項技術必然是人類不可或缺的伴侶，將會對人類的生活帶來巨大變化。

袁培江續稱，當前AI技術落地最廣的領域是視覺和語音，是由于這些領域積累了大量數據。在工業制造場景的需求固然很多，但找到痛點并不容易。

“個人認為工業制造在逐步發展過程中，會帶來新機遇，同樣也需要不斷試錯。從目前階段來看，當前發展階段的體量還不足以支撐企業在這一領域成長為巨頭，相對屬于挑戰較大的市場。當然，任何技術最終都會找到最適用的土壤生長。”他總結道。

此外，傳統的工業機器人編程耗時且復雜，但隨著目前3C行業的產品更新周期縮短到6個月，對編程的復雜程度降低帶來很高訴求。“我們的思路是根據產品設計，讓計算機通過AI的方法自動分析設計，自動產生機器人程序。”席寧介紹道，為此可以減少人工編程工作，也能更快完成對程序的檢驗。

由于機器人本身帶有傳感器，通過傳感器獲取的實時信息與自然語言技術的結合，則可以更快理解程序，對機器人進行快速編程。

5G引領產業變革

底層通訊技術的演進，將進一步帶來機器人市場的巨大變革。

席寧表示，5G具備的低延遲、大帶寬、可靠性高等特征，給機器人應用提供了新的通訊手段，以前很多機器人之間無法達成的協調和配合工作將可以實現。“所以未來將是更加復雜、有規模的協調系統，可以大幅提高效率，完成更復雜、對智能化要求更高的工作。”

舉例來說，在5G技術加持之下，機器人可以幫助人類拓展手、眼睛和耳朵的功能，輔助遠程加工和制造，從而克服由于距離、尺度、環境限制帶來的智能制造發展難題。

袁培江則認為，“早年間AI技術的起起伏伏，是在于技術條件不具備足夠的支撐性。但5G和現在的第二代深度學習模型，會帶來足夠的場景和資源，這意味著5G和AI將會呈現互相加速推動發展的過程。”

達闥科技已經推出了云端機器人產品，公司副總裁徐曉暉分析，人的大腦有1000億個神經元，但放到機器人上要實現較強的運算能力，可能將需要噸為單位重量的機器人大腦才能實現。

這意味著云端化是機器人大規模協同運作的必然結果，5G則是催化劑。“可以說，云端智能機器人就是5G的殺手級應用。”他續稱，機器人的個體學習難以得到系統性的能力提升，通過云端連接貫通，機器人變成了群體學習，就將帶來機器人能力的進一步互相提升。

由此可能帶來的隱性威脅，則需要區塊鏈技術的護航。徐曉暉進一步解釋，未來機器人的功能將遠遠多于手機，那么是否會面臨潛在的機器傷人等事件需要前期有所防范。運用區塊鏈的互信機制，從云端對機器人操作指令進行認證和掌控，就可以解決這一問題。

“這將帶來不可思議的變化。”徐曉暉總結表示，云-邊-端智能機器人正在向機器人本體-5G網絡-邊緣計算節點-機器人安全專網和大規模云端“大腦”的架構發展。當接入量越來越大，對云的數據處理和傳輸將帶來根本性變化，機器人云端化將是智能服務機器人產業化的必由之路。

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