机器人+：战略行动路线图.html.pdf

序言 2015年可以说是人工智能年：全国两会的热点是“互联网+”和“人工智能”；首届世界机器人大会在北京召开；无人驾驶 汽车在乌镇受到习近平总书记和众多互联网领袖的关注；“中国大脑计划”在紧锣密鼓地筹备；北京、上海、深圳等经济中心都 开始制定人工智能和智能机器人的发展战略。 中国工程院院士郑南宁分析说，人工智能将有效辅助“中国制造2025”重大国家战略的实施；而谭铁牛院士则预言，人工智 能技术的发展将对传统行业产生重大颠覆性影响，“智能+X”将成为创新时尚。谭铁牛说，随着人工智能成为支撑社会发展的 核心技术，智能机器将全面渗入人们的工作和生活中，“人机共存”将成为人类社会结构的新常态，人类自身和智能机器人的社 会分工将随着智能技术的发展而不断变化。 智能机器人在各个领域的应用机器人+各个领域，无疑将带来一场机器人革命。我个人认为，中国在工业机器人领域缺 乏优势，工业机器人产业已经在国际上有相对成熟且可以预估出规模的市场。与之相对，“智能+”在其他各个领域尤其是服务 机器人、智能驾驶、智能家居、智能物业等的应用，将是蓝海一片。 2015年9月，我创办了“新智元”新媒体与社交平台，几乎时刻都在做与人工智能、机器人相关的事情，无论是线上的微 信、微博，还是线下的产业活动，“新智元”都在积极参与。在2015年世界机器人大会上，我主持的“人工智能开启机器人新纪 元”分论坛受到了业界的广泛关注。 机器人不仅包括实体机器人，还包括软件机器人、个人智能助理等。有理由相信，在2016年，不仅新一代服务机器人将走入 千家万户，我们每个人也都有机会拥有一个虚拟机器人助理。即将到来的“机器人+”时代会影响人类生活的方方面面，也将开 启智能的新纪元！ 新智元创始人 杨静 前言 “互联网+”之所以不是“+互联网”，是因为不再将互联网当作提升信息化或者促进实时交流的工具，而是通过互联网对 各行各业升级改造。在我国，机器人早已应用于汽车、电子等制造业领域，大多从事一些简单重复性动作的工作。目前，同“互 联网+”一样，把机器人只当作是一种生产工具的定义已经过时。 “互联网+”是网络虚拟技术（信息世界）对传统产业的升级改造，“机器人+”是现实硬件技术（物理世界）对传统产业 的推动手段。只有将“机器+”与“互联网+”结合起来，形成“软硬叠加”，才能引发新的产业变革，在各个方面促进劳动生 产效率的提高，提升产品或服务质量。 近三年来，发达国家纷纷将机器人视为经济增长的推动力。2012年韩国发布机器人未来战略2022，希望进入全球前三 强；2013年美国发布机器人发展路线图，提出机器人发展的九大重点领域；2013年德国发布工业4.0战略，让机器人接 管工厂；2013年法国发布机器人行动计划，推出机器人发展九大措施；2014年英国发布机器人和自主系统战略2020，希 望占据全球机器人10%的市场份额；2015年日本发布机器人新战略，希望实现创新、应用和市场三个世界第一的目标。尽管 这些发达国家对机器人提出的目标各不相同，但有一点是一致的，那就是大力促使各个领域广泛应用机器人，使机器人遍及社会 各个角落。 发达国家这些举措的背景之一是，伴随人工智能的快速发展与新一代信息技术的高级化，信息的联网、物理的联网、信息物 理系统的融合正在不断现实化。发达国家意识到了这个巨大的变化，开始谋划抢占新一轮工业革命的先机，掌控智能机器人应用 的主导权。 而我国是全球最大的机器人应用市场，未来社会的各个领域也将大规模应用更高端的智能机器人。在曾经的劳动密集型产业 时代，有劳动力规模就有产量，有产量就有销量。而如今，只有占领机器人的技术高地，实施“机器人+”行动计划，在各个行 业大力推广机器人应用，才能转型升级，才能可持续发展。 王喜文 2015年11月17日 作者简介 王喜文，41岁，九三学社中央科技委委员，日语本科、计算机软件工程硕士、工学博士、科技情报学博士后，高级工程师 （科技管理系列），曾在北京第一机床厂工作两年，后在日本公司从事了十余年的计算机软件开发工作，具有12年的“工 业”和“信息化”一线实践经历。 2009年，王喜文博士毅然放弃了一家日本公司软件开发技术总负责人的职务和高薪待遇，进入工业和信息化部直属单位，从 事产业政策研究工作，现为工业和信息化部国际经济技术合作中心正处级干部。王喜文博士特殊的、跨界的专业背景和工作经 历，引起了中央国家机关工委统战群工部与工业和信息化部机关党委的关注。2011年7月，他被选派挂职北京市房山区经济和信 息化委员会副主任，参与过北京市高端制造业基地的重大招商项目；2014年10月再被选派到中国浦东干部学院参加由中央统战部 组织的“民主党派中青年干部培训班”。 他的主要著作有：工业4.0：最后一次工业革命工业4.0（图解版）：通向未来工业的德国制造2025中国制造2025 解读：从工业大国到工业强国工业互联网：中美德制造业三国演义世界机器人未来大格局等。 2015年以来，王喜文博士受邀在三一重工、首钢集团、广汽集团、金风科技、东风汽车、上汽集团、中国重汽、开元股份、 建银国际、一汽轿车、江陵汽车、华夏银行等多家大型上市企业，以及四川省资阳市、广西南宁工信厅等多个地方政府就“工业 4.0与中国制造2025”开展讲座数十次。 01 第一篇 “机器人+”时代的到来 机器人是什么？ 可能不同的人，有不同的见解。机器人有很多定义，有人认为它是“可以像人一样，能够自由行动的机器”，也有人认 为“未必一定跟人体结构类似，根据要求能够自动化操作的机器就是机器人”。 首先，在制造业领域，工业机器人将接替大多数劳动强度大、简单重复、安全风险高、作业环境差等工作岗位。研究显 示，90%以上的安全生产事故与人的疲劳、误操作、违章作业等因素有关，与人相比，机器具有可靠性高、操作规范等特征，通 过工业机器人能够大幅降低事故发生的可能性；另一方面，职业病主要是因为长期暴露于有毒有害环境中，工业机器人的大规模 使用能够减少一线员工数量、降低作业人员暴露于有毒有害环境中的时间，可大幅降低职业病的发病率。 其次，机器人将更广泛地应用到服务业的各个领域。服务机器人能够满足消费者情感交流、陪伴互动、生活服务等多样化、 个性化诉求。随着新一代信息技术、人工智能、互联网以及物联网技术的快速发展，具有人性化交互能力、运动化控制功能的服 务机器人将成为家庭的“一个成员”，服务机器人具有可自定义、自律操作、自学习、网络协同的特点，能够满足消费者多样 化、个性化的感知认知、动作行为以及控制诉求。 而我认为，未来的机器人应该是具备传感器和执行器，能够处理来自传感器感知的信息，也能够指导执行器操作的一种机 器。也就是说，机器人的行动是由传感器感知信息决定的，机器人中有各种类型的传感器，以让机器人执行各种各样的行动。机 器人并不是按照预先设计好的程序或者工作人员的指挥来工作，而是根据自己的判断来行动，这就是智能机器人。 以往，机器人大多应用于工业领域，尤其是汽车和电子制造业。而未来，随着老龄化社会的到来，很多机器人将走进家庭， 与人类共同生活。 工业机器人在工厂工作，有固定的工作环境，工作内容也是预先通过计算机软件设计好的，因此只需要简单重复工作即可。 但是，在社会上工作的机器人则需要更加高级的环境感知能力。例如：家庭服务机器人就需要通过感知来不断调整方位，回避桌 椅等物体，也就是说，在“杂乱”的工作环境中工作。和人类共同生活的机器人必须具备各种各样的传感器来感知周边环境信 息，并根据所处环境采取相应行动。 从IT、DT到RT 近年来，随着互联网、物联网、云计算等信息技术与通信技术的迅猛发展，数据量的暴涨成了许多行业共同面对的严峻挑战 和宝贵机遇。“人类正从IT时代走向DT时代。”阿里巴巴集团创始人马云在各种场合阐述自己的观点信息社会已经进入了 大数据（Big Data）时代。大数据的涌现改变着人们的生活与工作方式、企业的运作模式。马云认为，IT（Information Technology）时代是以自我控制、自我管理为主，而DT（Data Technology）是以服务大众、激发生产力为主的技术。这两者 之间看起来似乎是一种技术的差异，但实际上是思想观念层面的差异。 大数据是指，涉及的数据量规模巨大以致无法通过目前的计算机软件工具，在合理的时间内完全实现采集、管理、处理、分 析。主要有：互联网上每天诞生的大量数据，包括随社交网络的普及产生的大量数据；电子商务的交易行为产生的大量数据；移 动互联网收集到的用户位置、生活信息等数据；智能手机、平板电脑以及遍布地球各个角落的各种各样的物联网传感器时时刻刻 产生的数据。 从数据属性来看，大数据是由数量巨大、结构复杂、类型众多的数据构成的数据集合。大数据的特征通常用4V来表现。 1）Volume：数据体量巨大。大数据的规模目前仍是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围有可能从几十TB到数PB 不等（存储1PB数据将需要两万台配备50GB硬盘的个人计算机）。而且，除个人、企业之外，各种意想不到的来源都能产生数 据。据美国市场研究公司IDC预测，到2020年，全球数据量将扩大50倍。 2）Variety：数据类型繁多。除了社交网络、互联网搜索之外，安装在道路、桥梁、汽车和飞机上的各个传感器也都增加了 数据的多样性。类型的多样性让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结 构化数据越来越多，包括图片、音频、视频、地理位置信息等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。 3）Value：价值密度低。价值密度的高低与数据总量的大小成反比，也就是挖掘一条有价值的信息时，往往需要从规模越 来越大的海量数据中去找。以电子商务中的消费者购物为例，以往可能会从10万个商品浏览数据中分析、判断消费者的购买行 为，而如今则可能需要从数千万甚至更多的商品浏览数据中去挖掘有价值的信息。如何通过强大的深度复杂分析（机器学习、人 工智能等），更迅速地完成数据的价值“挖掘”、对未来趋势与模式的可预测分析，成为目前大数据背景下亟待解决的难题。 4）Velocity：处理速度快。这是大数据区别于传统数据挖掘的最显著特征。在海量的数据面前，处理数据的效率就是企业 的生命。企业不仅需要了解如何快速创建数据，还必须知道如何快速处理、分析并返回给用户，以满足他们的实时需求。 随着新一代信息技术、大数据和人工智能的发展，基于云计算、大数据、物联网的智能机器人将在各个领域广泛应用，机器 人技术（Robot Technology，RT）时代也将随之到来。 机器人技术涉及众多领域，具有多学科交叉和融合等特点。机器人正在逐步发展成为具有感知、认知和自主行动能力的智能 化装备，也是数学、力学、机构学、材料科学、自动控制、计算机、人工智能、光电、通信、传感、仿生学等多学科和技术综合 的成果，其发展水平体现了国家高技术领域的综合实力。我国现阶段机器人的发展需要智能和自主作业能力的提升、人机交互能 力的改善、安全性能的提高，解决制约“人机交互”“人机合作”“人机融合”的瓶颈，突破三维环境感知、规划和导航、类人 的灵巧操作、直观的人机交互、行为安全等关键技术。 机器人是新型技术的融合，为了使之能够适应功能的需求，保持其智能化的稳定性，要求机器人具备许多前沿科技。通常来 看，RT主要由传感器、智能控制、驱动部分组成（如下图所示），具体涵盖计算机软件、半导体、大数据、电子技术、通信技 术、人工智能、物联网、自动测量、自动定位、语音识别、图像处理、环境识别、驱动技术、蓄电池等多项跨领域、跨学科的前 沿技术。 世界经济增长引擎也即将由IT、DT进入RT时代，智能机器人将成为物联网时代各行各业以及家庭个人消费者的核心终端产 品。根据国际机器人联盟（IFR）的数据显示，仅仅是家庭服务机器人在2012年的全球消费总额已经达到16亿美元，在 20132016年，估计会销售2200万台智能家庭机器人。 从IR、SR到PR 机器人技术发展迅速，涵盖内容越来越多。按照国际机器人联盟的分类，机器人一般分为工业机器人（Industrial Robot，IR）和服务机器人（Service Robot，SR），如下图所示。工业机器人是在工业生产中使用的机器人的总称，是一种通 过编程或示教实现自动运行，具有多关节或多自由度，并且具有一定感知功能（如视觉、力觉、位移检测等），从而实现对环 境、工作对象的自主判断和决策，能够代替人工完成各类繁重、乏味或有害环境下体力劳动的自动化机器。成套设备是由工业机 器人和完成工作任务所需的外围、周边辅助设备组成的一个独立自动化生产单元，能最大限度地减少人工参与，提高生产效率。 工业机器人及成套设备可广泛地应用于企业的各个生产环节，如焊接、机械加工、搬运、装配、分拣、喷涂等。工业机器人 及成套设备的应用不仅能将工人从繁重或有害的体力劳动中解放出来，解决当前劳动力短缺的问题，而且能够提高生产效率和产 品质量，增强企业整体竞争力。服务机器人通常是可移动的，能代替或协助人们完成各种为人类提供服务和安全保障的工作。 工业机器人并不仅仅是从简单意义上代替人工的劳动，它可作为一个可编程的高级柔性、开放的加工单元集成到先进制造系 统中，以适应多品种、变批量的柔性生产，提升产品的稳定性和一致性，在提高生产效率的同时加快产品的更新换代，对提高制 造业自动化水平有很大作用。 从工厂到日常生活，机器人应用更加广泛。 服务机器人可以分为专业服务机器人和个人/家庭服务机器人。服务机器人在世界范围内具有巨大的发展潜力，发达国家的 服务机器人的发展更是有着广阔的市场。服务机器人的发展受以下因素驱动。 老龄化问题。全球人口的老龄化带来了大量的问题，对社会保障和医疗服务、护理的需求更加紧迫，同时医疗护理人员却显 得越来越不够用。在这种激化的冲突之中，服务机器人作为最佳的解决方案有巨大的发展空间。 劳动力不足。由于发达国家的劳动力成本不断上涨而且人们既不愿意从事简单重复的工作，也不愿意从事类似于清洁、护 理、保安等低端工作，所以在发达国家从事这些工作的人越来越少，这种劳动力的不足为服务机器人带来了巨大的市场需求。 幸福生活指数。经济发展水平的上升和人们可支配收入的增加，使得人们能够购买服务机器人来帮助提升幸福生活指数，让 机器人替代人去做各种家务，而人们则可获得更多的空闲或者娱乐时间。 科技进步。随着物联网感知技术、移动互联网无线通信技术、大数据挖掘和人工智能技术的成熟，智能机器人更新换代的速 度越来越快，成本不断地下降，能实现的功能越来越多。 国际机器人联盟给了服务机器人一个初步的定义：服务机器人是一种半自主或全自主工作的机器人，它能完成有益于人类健 康的服务工作，但不包括从事生产的设备。数据显示，目前，世界上至少有48个国家在发展机器人，其中，25个国家已涉足服 务机器人开发。 未来，随着机器人遍及社会各个角落，每个人都能感受到机器人应用带来的效果。例如：在老龄化严重的情况下，医疗护理 的重要性日益凸显，如果机器人得到深度应用，就可以提供许多目前还实现不了的高级医疗手段，提供负担较轻但是质量较高的 护理服务。其实，服务机器人的应用范围很广，除了医疗护理之外，还包括维护保养、修理、运输、清洗、保安、救援、救灾等 工作，如下表所示。 家庭和医疗领域的应用潜力尤其巨大。伴随着全球人口的老龄化，出现了许多社会问题，例如对于老龄人的看护，以及医疗 护理等。光靠财政手段解决这些问题，必将导致巨额的社会负担。而从技术角度来看，广泛应用服务机器人，利用服务机器人所 具有的特点则能够显著降低财政负担，提升幸福生活指数，这有助于社会福利事业的健康发展。 同时，如果机器人在社会的各种场景下得到应用，也将培育出机器人参与协同工作的各种新业态（维修、娱乐、保险等）。 机器人传感器技术、控制技术、人工智能技术、人机交互技术、动力技术和材料技术不断发展，推动着机器人在社会各个领域的 应用走向成熟。尤其是，智能控制理论、机器学习算法、人机交互等关键技术的快速发展，会使得机器人具备深度学习能力，并 能通过访问云计算数据中心进行大数据分析挖掘，从而在日益复杂、不确定和非结构化的环境中，进行自律性操作，进而响应、 满足消费者个性化、实时化和多变化的需求。 当然，随着机器人的深度应用，一些社会制度也需要适时调整。尽管机器人的进化日新月异，但是相对于能够识别各种状况 做出判断的人类来说，机器人能做的事情依然存在很大局限性，需要在中长期内进一步进化。 为此，只有以营造人类与机器人协同生活的社会为必要的前提条件，才能将机器人的能力最大限度地发挥出来，这对实 现“机器人无障碍社会”也非常重要，机器人将成为家庭的一员，如下图所示。 实现机器人无障碍社会后，老人、儿童都将在日常生活中与机器人互动。有机器人协助，人类将从繁杂的工作中释放出来， 同时，信息通信技术的进一步发展，也会大幅提升人们的生活质量。 此外，就政府管理而言，通过运用机器人，能够保障区域安全，提升区域满意指数，也能够解决安保人员不足的问题，提升 地方的安全性和便捷性。 资料出处：日本机器人工业协会（JARA） 因此，继智能手机之后，人类正在向个人机器人（PR）时代迈进。微软前总裁比尔·盖茨在科学美国人杂志上如此表 述：届时，家庭服务机器人将像门铃、计算机、移动电话、电冰箱等一样普及。在刚性需求的驱动下，个人机器人市场将 极为广阔（见下图）。 资料出处：韩国未来机器人公司（Future Robot）（作者改译） 从互联、共享到协同 新一代信息通信技术的发展催生了移动互联网、大数据、云计算、工业可编程控制器等的创新和应用，推动了制造业生产方 式、发展模式的深刻变革。在这一过程中，尽管德国拥有世界一流的机器设备和装备制造业，尤其在嵌入式系统和自动化工程领 域更是处于领军地位，但德国工业面临的挑战及其相对弱项也显而易见。一方面，机械设备领域的全球竞争日趋激烈，不仅美国 积极重振制造业，亚洲的机械设备制造商也正在奋起直追，威胁着德国制造商在全球市场的地位。另一方面，互联网技术是德国 工业的相对弱项。为了保持作为全球领先的装备制造供应商以及在嵌入式系统领域的优势，面对新一轮技术革命的挑战，德国推 出“工业4.0”战略，其目的就是充分发挥德国的制造业基础及传统优势，大力推动物联网和服务互联网技术在制造业领域的应 用，形成信息物理系统（CPS），以便在向未来制造业迈进的过程中先发制人，与美国争夺新一轮工业革命的话语权。工业革命 的概述如下图所示。 对于机器人的价值，最开始就是因机器人在工业领域的普及而受到全球认可的，尤其是，主要需求领域的汽车与电子制造产 业中，机器人的安装使用带动了生产效率的大幅增长。德国“工业4.0”战略旨在通过深度应用信息技术、网络物理系统等手 段，促使制造业向智能化转型。 资料出处：VINT实验室（作者改译） 生产制造领域的工业机器人也将成为智能制造的主力军，这是因为制造业是机器人的主要应用领域，主要表现是：在生产过 程自动化中，大量采用了机器人，例如，在现今的汽车产业、电子制造产业的大规模量产技术中，大量采用了各种机器人。 德国工业机器人的总数占世界第三位，仅次于日本和美国。机器人在德国制造业中的应用率相对较高，每四个就业岗位就有 一个工业机器人。以往德国机器人产业化模式的主要特点在于分工合作，未来则是基于动态配置的生产方式，将具备一定智能化 的机器人个体，通过数据交互实现网络协同。工业4.0带来机器人的进化如下图所示。 近年来，随着传感器、人工智能等技术的进步，机器人正向与信息技术相融合的趋势发展。由此诞生的具有“自律化”、 “数据终端化”、“网络化”等世界领先技术的机器人正在全世界范围内，不断地获取数据、获得应用，形成数据驱动型的创 新。机器人在这一过程中，在制造、服务领域带动产生新附加值的同时，还将成为在各种信息传达、娱乐和日常通信领域带来极 大变革的关键设备。 机器人概念也将发生变化。以往，机器人主要是指具备传感器、智能控制系统、驱动系统等3个要素的机械。随着数字化的 进展、云计算等网络平台的充实，以及人工智能技术的进步，一些机器人即便没有驱动系统，也能借由独立的智能控制系统驱 动，以联网访问现实世界的各种物体或人类。未来，随着物联网世界的进化，机器人仅仅通过智能控制系统，就能够应用于社会 的各个场景之中。那样一来，只有兼具这3个要素的机械才能被称为机器人的定义，将有可能发生改变。也就是，下一代机器人 将会涵盖更广泛的概念。以往并未定义成机器人的物体也将机器人化，例如，无人驾驶汽车、智能家电、智能手机、智能住宅等 也将成为机器人之一。 尤其是最近几年，随着美国、德国、日本等国家对机器人产业的大量投入，机器人的技术发展日新月异。机器人正在从单体 作业机器人向自主学习、自律行动的机器人发展。除了传感器技术、软件信息处理能力的提升等各种技术进步之外，深度学习等 人工智能技术（图像与语音识别、机械学习）的跨越式发展，也推动了机器人自身能力的进一步提升，使机器人能够不断从事更 加高级的工作。也就是说，机器人从过去只能从事简单重复性的劳动，变得能够互联、共享，甚至协同工作了。 物联网：机器人的智能感官 物联网是将现实世界与信息技术紧密结合的系统，通过信息技术源源不断地获取从摄像头等各种传感器采集的现实世界的数 据。物联网将直接或间接地对机器人在现实世界中的活动产生影响。 对于信息技术与现实世界的融合，除了“物联网”之外，还有其他单词的表述。例如，美国自然科学基金（NFS）早在 2006年就召开了“CPS（Cyber Physical System，信息物理系统）”工作组会议，探讨CPS的可行性，并认为CPS是美国在未 来世界保持竞争力的关键所在；IBM推出“Smart Planet（智慧地球）”愿景，借力于传感器推动信息技术与现实世界的融 合；HP也推出了“CeNSE（the Central Nervous System for the Earth，地球中枢神经系统）”的同样概念。 IT行业不约而同地推出“物联网”或者类似概念是因为物联网的发展趋势既能够满足社会进步的需求，也是一项极有前景的 业务。 其实，信息技术与物理世界的结合并不是最近才开始的。实际上，飞机与汽车里已经嵌入了复杂的信息技术。一辆高端的汽 车里可能含有100多项信息技术工艺。那么为什么如今在机器人领域又重新提及“物联网”呢？ 首先，比起数据量、处理量等量上的复杂度，在社会系统中还要求许多跨领域的质的复杂度。例如，对于机器人，它们必须 要感知环境数据，结合经验数据，形成智能决策，才能自律操作。 其次，物联网与现实世界紧密相融。因为，对于机器人来说，现实世界不能完全模式化，不知道下一刻会发生什么？尤其 是，现实世界中的行为都是以人类和机器人的活动为起因的。不管是个体行动，还是集体行动，一般来说，难以通过模式化进行 预测。相对于传统信息技术，物联网技术能够帮助机器人灵活应对诸如此类的现实世界环境的动态变化。 重力传感器、语音传感器、图像传感器等部署于机器人的身体之中，它们能够采集大量的监测数据信息，如下图所示。由于 这些数据具有时间与空间属性，所以可以将机器人的现实活动反映到网络虚拟空间上，进而可将这些信息汇集，通过数据分析， 指导机器人的下一步行动。 利用物联网技术，让机器人具备智能感官。从物联网技术角度来看机器人的发展，它将与传统机器人的发展概念完全不同。 未来机器人的发展需要的是基于物联网的新技术、新设计、新解决方案。机器人和物联网传感器既要实现软硬件的兼容，又要实 现各种接口的数据格式标准化，从而使机器人能够在工作环境信息资源充分共享和集成的基础上，进行自律操作、智能行动。 当然，机器人对传感器有着特殊的要求。 传感器作为机器人的智能感官，在计算测量方面有着重要作用，也与传统的物联网传感器有着不同的要求。 1.轻量化、小型化 由于受到机器人自身的“身高”和“体重”的限制，嵌入机器人身体之内的传感器就要求尽量轻量化、小型化。 2.耗电量低 机器人并不是像台式计算机那样插着电源来工作的，而是需要电池来驱动。因此，为了延长工作时间，耗电量低也是必须要 考虑的条件之一。 3.实时性 实时性主要是指，从传感器获取信息，实时探测机器人的动作和环境的变化，一旦感知数据和控制对象发生变化，则需要及 时做出相应的调整。 4.结合执行器扩大感知能力 机器人都具备执行器。因此，通过执行器积极调整传感器状态，才能扩大感知能力。 5.抗环境干扰能力 对于机器人来说，与人类共同生活的环境不是像工厂那样，有着恒温、恒湿等固定条件，因此，它们需要能够适应不可预见 的光线、噪声和温度变化等，这就要求传感器即便是在噪声环境中，也能不受干扰，正确执行工作。 我们知道，对于日本机器人的实力，最开始是因其在工业领域的普及而受到全球认可的。目前，日本仍然保持着工业机器人 的产量、安装数量世界第一的地位。2012年，日本机器人产值约为3400亿日元，占全球市场份额的50%，安装数量（存量）约 30万台，占全球市场份额的23%。而且，关于机器人的主要零部件，包括机器人精密减速机、伺服电动机、重力传感器等，占 据全球90%以上的市场份额。 伴随德国工业4.0时代的到来，生产制造领域的工业机器人也需要不断向智能机器人升级。为此，日本政府于2015年1月23 日公布了机器人新战略。该战略首先列举了欧美与中国的技术赶超，互联网企业向传统机器人产业的涉足，这给机器人产业 环境带来了剧变。这些变化将使机器人开始应用大数据实现自律化、机器人之间实现网络化，物联网时代也将随之真正到来。 2015年5月，日本机器人革命促进会正式成立，这标志着“日本机器人新战略”迈出了第一步。最初，“日本机器人新战 略”主要有两大目的，即“扩大机器人应用领域”与“加快新一代机器人技术研发”。而近两年来，德国的工业4.0、美国的工 业互联网等相继涌现，加速了以新一代信息技术为主线的制造创新趋势。日本政府也积极跟进，决定在日本机器人革命促进会下 设立“物联网升级制造模式工作组”。由此也可看出，机器人与物联网技术的融合趋势。 云计算：机器人的智能大脑 云计算（Cloud Computing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及互联网提供的动态易扩展且常 为虚拟化的资源。 根据美国国家标准与技术研究院（NIST）的定义，云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按 需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（具体资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务），这些资源能够被快速提 供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。云计算是计算机科学和互联网技术发展的产物，也是引领未来 信息产业创新的关键战略性技术和手段。 正因为如此，云计算带来了3大改变。 1.云计算创造后来居上的机遇 云计算激发了技术大变革，行业技术竞争的焦点转向了数据中心计算、新型人机交互和智能算法等方面。从芯片开始，计 算、存储和网络的软硬件，服务器端的操作系统和基础软件，客户端设备上的操作系统等都发生了颠覆性的变化，Linux、 MySQL、Hadoop、OpenStack等开源软件和开放性技术占据了主导地位。 2.云计算将助推传统产业创新发展 云计算开创了软件即服务、平台即服务、基础设施即服务等全新IT服务模式，其中软件即服务模式提供低廉的在线软件租用 服务，平台即服务模式提供快速从技术开发到服务运营的能力，基础设施即服务模式提供低成本和可靠性高的基础设施托管服 务。云计算服务模式不仅给全球信息产业创造了深远的变革机会，同时也给传统产业带来了新的发展机遇。 3.降低信息化成本，提高管理运营效率 许多机构不仅表现出了对使用云计算缩减信息化成本的兴趣，还希望能够借此更灵活更高效地运营业务。 有了云计算，机器人就像其他网络终端一样，本身不需要存储所有的资料信息或具备超强的计算能力，而只是在需要的时候 连接相关服务器即可获得所需信息。 一方面，中央控制系统（大脑）的开发人员可以通过一个开放式开发平台来为机器人添加、完善各种功能，使其与硬件设备 脱离。这在一定程度上提高了机器人市场应用的成熟度。 另一方面，云计算技术能够将所有的机器人检索到的信息共享给开发人员，数据越多，越利于机器人学习，也越有利于提高 机器人的人工智能水平。 在机器人领域，有一些研究团队已经取得了较大的进展，例如：日本本田技研工业株式会社研制的仿人机器人ASIMO已经 能够做基本动作，进行简单的沟通和交流；而来自欧洲五所大学的研究人员已经开发出供机器人使用的云计算平台机器地 球（RoboEarth），如下图所示，该平台允许机器人通过互联网访问，是一个基于数据中心的计算、存储和通信的机器人基础架 构平台。 资料出处：RoboEarth官方网站（作者改译） 单个的机器人往往是孤立、固定不变的，其功能和行为在出厂时基本已经通过程序设定好了，一般不具备自我学习能力。因 此，当机器人处于陌生的、不同的环境时，就不能读懂环境并有效应对一些事情。RoboEarth是专门为机器人服务的一个网站， 是一个巨大的网络数据库系统，机器人在这里可以分享信息、互相学习彼此的行为与环境。据了解，这是一个基于云计算服务的 平台（PaaS），它能帮助机器人实现一些复杂的操作，例如测绘、导航和对语音指令的处理。比如：许多交通机器人（无人驾 驶飞机和自动行驶汽车）可以通过这个平台利用大量计算实现导航，保障道路畅通；工厂里的工业机器人也可以通过访问这个平 台，实时获取它们之间协同工作的指示，形成紧密合作。 众所周知，带宽不足、流量成本高等问题制约着云计算的发展。目前，我国网络带宽与美国、日本、韩国等国家相差甚远。 根据德国一家市场统计公司公布的2013年全球互联网网速排名数据显示，韩国以平均17.2Mbps的网速继续排名世界第一，日本 排在第二位（11.7Mbps），然后是中国香港（10.9Mbps），接下来是瑞士、荷兰、拉脱维亚、捷克共和国、瑞典、美国和丹 麦。而我国的平均网速只有1.7Mbps，这与排名第一的韩国以及排名第二的日本相比，相差将近10倍。中国网速的全球排名是 在第98位，远远落后于全球3.1Mbps的平均网速。在亚太地区，我国甚至也落后于泰国和马来西亚。不仅如此，从比特率、结 构速率来讲，我国的宽带也存在较大差距。此外，我国宽带发展还存在地域性不平衡、城乡不平衡的现象。 足够高、可靠、低成本、容易获取的带宽资源是云计算产业发展的前提和基础。云计算的核心就是基于网络和数据中心的应 用，接入网络和数据中心的带宽直接决定了企业使用云计算平台的质量。以目前的宽带容量来说，如果每个用户同时使用业务， 达到峰值带宽，那么网络就会瘫痪，业务就会发生中断。可以说，带宽问题对云服务的影响极大。 目前，我国云计算产业链已经初步形成，虚拟化技术、分布式计算、数据中心、大数据挖掘等开始被应用，医疗云、金融 云、物流云等行业云计算应用也都纷纷出现。但是，宽带不足、覆盖范围不广的问题限制了云计算用户最大限度地获益。有专家 形容，网络带宽难以保障是制约云计算发展的“隐形杀手”。 产生上述情况的一个重要原因是缺少必要的宽带基础设施来支持云计算服务。现在，我国的宽带网络正在发生改变，这将成 为云计算发展的关键推动力。工业和信息化部已经采取了很多措施来实现这一愿景。 大数据：让机器人智能决策 机器人如何自我学习？在大数据时代，这一问题迎刃而解。大数据能够告诉机器人人类以往的经验和其他机器人的经验。机 器人可以用大数据挖掘的算法，判断哪种行为成功率更高，从而采取有效的行动。对于未来的机器人而言，一旦大数据的量足够 多，就会使机器人的行为响应发生“质”的变化。 因此，大数据是人工智能以及机器人的重要支撑。 通常认为，人工智能主要有3个分支（如下图所示）： 1）基于规则的人工智能。 2）无规则，计算机读取大量数据，并根据数据的统计、概率分析等方法进行智能处理的人工智能。 3）基于神经元网络的一种深度学习。 基于规则的人工智能是指，在计算机内根据规定的语法结构录入规则，再基于这些规则进行智能处理。这种人工智能缺乏灵 活性，不具实用性。因此，人工智能实际上的主流分支是后两者。 而后两者都是通过“计算机读取大量数据，提升人工智能本身的能力/精准度”。如今，大量数据产生之后，有低成本的存 储器将其存储，有高速的CPU对其进行处理，所以人工智能后两个分支的理论才得以实践。由此，人工智能就能做出接近人类 的处理或者判断，提升精准度。同时，采用人工智能的服务作为高附加值服务，这成为获取更多用户的主要因素，而不断增加的 用户可产生更多的数据，使得人工智能进一步优化。 机器人要实现的机器学习是指一类自动分析数据而获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的技术，是使机器人具有智能 的根本途径。正因为有了大数据，才能让机器人可以智能决策，使得机器人可以从现实世界的海量数据里面提炼出有价值的知 识、规则和模式，进行自律操作。 人工智能：让机器人真正智能起来 美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”概括起来， 人工智能是研究人类智能活动的规律，并将这些“规律”数字化，构建成一套系统，然后再研究如何让计算机去完成以往需要人 的智力才能从事的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类行为的基本理论、方法和技术。 人工智能被视为21世纪科技领域最为前沿的技术之一，也被认为是具有显著产业溢出效应的基础性技术，并被期望着能够 推动多个领域的变革和跨越式发展，甚至是对传统行业产生重大颠覆性影响。人工智能可以带动工业机器人智能化，成为新一轮 工业革命的推动器。不仅仅是在工业领域，机器人在人工智能的带动下，还可以在国防、医疗、工业、农业、金融、商业、教 育、公共安全等领域取得广泛应用，催生新的业态和商业模式，引发产业结构的深刻变革。 1.人工智能的三个发展阶段 一般来说，人工智能分为计算智能、感知智能和认知智能三个阶段。 第一阶段的计算智能已经基本实现，即快速计算和存储能力。19年前，IBM的超级计算机“深蓝”创造了一项里程碑： 1997年5月11日战胜了当时的国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，证明了人工智能已经实现了计算智能，而且在某些情况下有不弱于 人脑的表现。 第二阶段是感知智能，主要包括机器视觉（看）、语音语义识别（听、说）等。在感知智能方面最具代表性的研究项目就是 无人驾驶汽车，Google和百度都希望在这个方面实现突破。无人驾驶汽车用各种传感器对周围的环境进行处理、自动控制，以 实现自动驾驶。 第三阶段为认知智能，主要包括：机器学习、智能大脑等，是更高级的、类似于人类的智能。 2.人工智能是机器人的核心技术 智能机器人实现特定功能有3个步骤：感知、处理和执行。实际上这3步是由智能服务机器人的硬件系统和软件系统共同协 作完成的。软件系统主要是指机器人的人工智能技术。具体而言，机器人中需要用到的人工智能技术包括：语音识别、图像识 别、生物特征识别，以及专家系统、智能搜索、自动程序设计、智能控制等。下面是部分技术的介绍。 （1）语音识别 人机交互必然是向人类自身最自然的语言沟通发展，因而语音交互技术具备极高的入口价值，已经逐步融入各项互联网应用 中。 语音是人类最自然、便捷的沟通方式，机器人“能听会说”是必然的趋势。目前语音识别技术已经逐步成熟，智能终端、无 线网络、云计算平台等环境条件基本完备，这其中包括对自然语言的分析、理解、生成、检索、变换及翻译等。 （2）图像识别 图像识别是机器人对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标、对象的技术。识别过程包括图像预处理、图 像分割、特征提取和判断匹配。简单来说，图像识别就是机器人如何像人一样读懂图片的内容。借助图像识别技术，我们不仅可 以通过图片搜索更快地获取信息，还可以产生一种新的与外部世界交互的方式，甚至会让外部世界更加智能地运行。 （3）生物特征识别 生物识别技术是目前最为方便与安全的识别技术，因为它不需要使用者牢记复杂的密码，也不