RoboCup機器人世界杯中國賽賽場，西安高新第一中學的學生正在參賽
■本報見習記者 任芳言
“過去40億年中，生命都是按照有機化學規律而演變的。人工智能和計算機的出現，改變了這一規律。也就是說，我們可以用人工智能和計算機來設計一種無機的智慧生命，而機器人就是一種無機智慧生命的代表。”中國工程院院士、中國自動化學會理事長鄭南寧在近日舉行的2019國家機器人發展論壇開幕式上如是說。
作為當前科技變革最重要的領域之一，機器人的發展將對人類社會的生產模式和生活方式產生深刻影響。
按照需求劃分，機器人可分為工業機器人、服務機器人和特種機器人。2016年我國機器人“十三五”規劃公布，其中提出的主要發展方向，就包括加強基礎理論和共性技術研究、推進工業機器人和服務機器人的應用示范、加大機器人職業培訓教育力度等內容。
從本次論壇上全國各地專家的交流中不難發現，我國機器人產業正朝著既定的發展方向前進，但在實際操作過程中，還存在一系列問題有待解決。
服務機器人市場現狀：
需求巨大 仍待成熟
在大會主論壇上，中國科學院自動化研究所研究員侯增廣以康復機器人為例，指出服務機器人在國內擁有大量的市場。“康復科室的綜合性很強，中風患者、脊椎損傷患者和神經損傷患者都有康復需求。心腦血管、腫瘤、肢體骨折等住院患者也有相當一部分需要康復治療。”
侯增廣指出，www.twshmhelmet.com，如何將生物智能與機器智能融合，是機器人技術面臨的挑戰，也是康復機器人研究者需要解決的問題。“康復機器人在中國存在很大的市場。但起步較晚，還缺乏成熟的、市場普遍認可的產品。”
因此，基于人機交互的控制研究將是未來康復機器人發展的一個重要主線。
幸運的是，國內已有一些研究者在交互領域進行嘗試。
電子科技大學自動化學院教授程洪在分論壇上向聽眾介紹了其所在團隊多年來在外骨骼機器人方面的研究成果。
程洪表示，以往用于康復治療的外骨骼機器人僅通過單純的運動協作對穿戴人進行動作訓練，但無法感知和分析穿戴者受到的壓力。其團隊研發的認知云外骨骼機器人則能通過感知、評估和增強穿戴者與機器人組成的混合系統進行認知協作。
這類人機交互智能轉化的研究成果離不開人工智能系統的發展，人工智能與不同的醫療場景相互疊加，未來的應用方向也愈加廣闊。
除了康復機器人，為老齡化群體提供幫助的護理機器人也是一類典型的服務機器人。北京航空航天大學機器人研究所所長、教授陳殿生指出，有別于工業機器人的設計思路，服務機器人應使用柔軟、安全的材料，更注重實現自然的人機交互。
但即便是讓機器人為老人翻身，也需要程度極高的靈巧操作技術。“目前技術難題沒有攻克，產業還在培育階段，使用剛性結構的護理機器人存在應用性差、成本高等問題。”陳殿生表示，這意味著掌握人機自然交互和機器學習與智能控制之外，如何讓機器人學會感知和理解環境、研發出剛柔耦合的結構也是研究者面臨的問題。
工業機器人發展方向：
柔性靈活 逐步下沉
實際上，不僅是服務機器人，工業機器人在商業化路上，也迎來了人機協作的新階段。
abb集團亞洲、中東及非洲區總裁顧純元在論壇發言時指出，機器人與人類的關系經歷了競爭、共存、協作和共事四個過程。與傳統的人機隔離工業機器人相比，協作機器人是帶有柔性自動化特點、能夠與人類并肩合作的典范。
顧純元還提到，因為設計、安裝和調試的負擔比傳統系統少，協作機器人更易部署和使用，這也是未來降低中小型企業自動化門檻的重要舉措。
“工業機器人作為高端裝備，是制造業皇冠上的一顆明珠。”珞石智能科技有限公司CTO韓峰濤表示，目前在國內，工業機器人應用的領域其實并沒有大眾想象得那么多。
據統計，工業機器人出貨量較多的行業包括汽車、3C（電腦、通信和消費電子）、金屬加工、橡膠/塑料工業加工等。這意味著，還有許多行業沒有工業機器人參與其中。
“機器人的高低端程度是按照應用的市場級別來區分的。一個僅在汽車廠做搬運的機器人，因為其所處行業較為高端，所以費用也會比較貴。”韓峰濤解釋，隨著具有搬運功能的機器人逐步下沉到其他行業，從高端裝備向專業自動化設備轉移，勢必會面臨成本降低的問題。
不論所處領域如何，庫卡機器人驅動器維修，其發展都會經歷超額利潤期、平臺期和下降期。在韓峰濤看來，國內的工業機器人紅利期已過，企業在發展大潮中需要找到自己的方向。
但這并不意味著低端設備和高端設備存在沖突。
“目前采用的工業機器人只能夠說是一個可變通的專業設備，上百臺機器人可以合作焊接一輛車，但卻無法組裝一把非常簡單的椅子。”
低端領域的高端應用，是未來需要解決的問題。韓峰濤提到，在從未使用或很少使用機器人的勞動密集型產業，面臨著勞動力短缺、人力成本增加等現狀。但機器人無法勝任在人看來很簡單的任務，這恰恰是機器人領域的研究難題。
對較少使用機器人的行業來說，機器人的到來并非搶走人類的飯碗。顧純元指出，在醫藥、食品飲料等品類多、空間小、靈活度要求高的領域，機器人可以代替人類完成重復性、繁重或危險的工作，而最需要柔韌性和靈巧度的工作，則由人類去完成。
機器人教育路在何方：
培養興趣 組織協同