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　　為什么要發展機器人

　　人類已經經歷了第一次工業革命到第三次工業革命，從發明蒸汽機的動力到第二次工業革命的電力，到今天信息時代計算的算力。在這樣的大背景下，智能化時代應運而生，在工業、農業、國防等各個領域，智能機器人都發揮著重要作用。機器人的出現比人工智能概念提出還要早，最早在東漢時期，中國發明的指南車就是今天的移動機器人。應用于工業上的機器人則是在1978年首次發明的PUMA機器人，從工業機器人到特種作業機器人，到服務機器人和無人系統，進入了發展高峰期。

　　機器人在國民經濟主戰場發揮著重要作用，近幾年國家在大型艦船、軌道交通設備、航空航天設備，特別是新能源汽車上，已經廣泛應用機器人來進行加工、焊接、打磨、拋光、測量、噴涂等工作，機器人已經成為制造強國的重要工具。

　　機器人在工業制造，特別是在民生類重大基礎設施建設，以及危險、惡劣的環境等都發揮著重要作用。機器人也成為工程、基礎設施、重大設施中不可替代的作業工具。

　　機器人近幾年正在進行制造業轉型升級，“機器換人”解決制造企業的痛點和難點問題。一是老齡化、招工難，特別是新冠肺炎疫情以后，如果工廠是自動化復工復產很快，如果工廠不是自動化就很慢。二是隨著人類對產品要求越來越高，一個產品可能有上千道工序，很多工序如果靠人工完成，在周期短的情況下難以完成，這時機器人就得以發揮重大作用。基于以上幾點，機器人在這幾年發展迅速。

　　國內外機器人的應用現狀

　　世界各個發達國家紛紛推出機器人戰略，機器人成為全球智能制造的競爭高地。如美國國家機器人計劃2.0，德國工業4.0戰略，中國智能制造發展戰略，日本機器人新戰略。

　　美國機器人戰略重點是發展機器人的協作與交互以及發展制造業機器人和軍用機器人。

　　德國重點是在智能制造，推進制造業的轉型升級，提供更多的機器人助老助殘服務。

　　日本的戰略規劃中發展工業機器人、護理機器人、醫療康復機器人是他們的重點。

　　歐洲是農業發達地區，焦點集中在農業機器人、社會服務機器人等。

　　中國則全方位開發，在制造業、服務行業、特種、探險、空天、無人系統等領域都在發展各種類型的機器人。

　　在這樣的大背景下，國家在智能制造、人工智能、機器人強國上都對機器人提出很高要求，機器人已經成為應用的載體。

　　開發機器人遇到哪些關鍵技術

　　機器人定義非常多，最早機器人就是機械化、自動化裝置。從廣義來說，機器人涵蓋了機械、材料、電氣、自動控制、計算機、網絡通信、人工智能等，是綜合性交叉領域。

　　從機器人核心技術看，機器人主要是機器人環境感知，機器人本體機構，機器人路徑規劃、優化調度、學習和執行任務的控制系統。

　　機器人從用途角度分有工業、農業、醫療等。從結構上分，還可以分為人形、雙足、固定等。從空間上分，還可以分為陸地、空中等。

　　近幾年，機器人的發展主要還是集中在工業制造。一是其中90%都在新能源汽車、傳統汽車制造上，例如采用無人化作業機器人，在噴涂、裝配工藝上發揮重要作用。二是水下機器人，比如潛水探測，深海探測。三是空間機器人，已經成為探索月球、火星等外層空間的重要工具。四是陸地機器人，主要集中在特殊行業、無人駕駛等。

　　機器人主要包括四個關鍵技術，一是感知系統；二是決策系統；三是執行系統；四是運動控制。

　　從控制角度來說，是一個閉環的反饋控制系統，從感覺識別，到決策規劃，到控制執行，到人機交互等。

　　近幾年，機器人的發展迅速得利于多學科交叉融合。人工智能促進了機器的發展，機器的發展促進了人工智能的推進。機器人平臺比較多，工業、飛行、移動、醫療、海洋、空間等，應用領域也很廣泛。在制造、物流、醫療、生活、海洋等各個領域發揮重要作用并凸顯成效。

　　機器人在航空制造和裝配上，在智慧農業、智慧采摘、空間探測、深海探測、科學考察上都有長足的發展。智能服務機器人是未來的發展方向，產業化非常大，無論是助老助殘、醫療、康復等都需要機器人的廣泛應用。

　　近幾年發展比較好的是醫療機器人，這些機器人在微創手術上具有把控精準等優點。外骨骼機器人則是助力殘疾人康復，腦機接口機器人在輔助治療腦癱及其康復上都起到了很好的作用。還有就是特種行業，比如核電、空間站的建造、特種作業機器人、防疫機器人等。

　　未來的機器人發展和近十年的挑戰，歸結起來發展的重點是新材料、動力。再其次是仿生機器人、模仿人群機器人、集群機器人，以及導航、社交、醫療等相關領域。不管怎么發展，機器人最終的目標是朝著智能化、自主化、協同化方向發展。

　　開發一個機器人要突破哪些關鍵技術，作為機器來說，除了本體外，一是機器人要具備感知能力，對環境的感知，對自身的感知；二是機器人是運動載體，結構的控制；三是機器人工作過程中要有很好的路徑規劃，要提高智能化水平，機器人必須要有學習能力，學習是提高機器人水平的不二法門；四是機器人要做出很好的決策和控制。圍繞這幾個方面能揭示出機器人要突破四大關鍵技術，一是機器人載體，二是機器人感知，三是機器人決策規劃，四是機器人運動控制。

　　我們團隊現階段研究最多的是機器人雙目視覺傳感器，通過雙目視覺傳感器學習模型，可以進行環境估計目標。過去用大量的數學運算、圖像處理，現在則使用深度學習來搭建架構，架構好學習模型后，就可以將很多復雜的背景、場景目標收集起來，為機器人創建一個三維地圖。比如，讓機器人對一個雜亂無章的產品有效進行挑選，首先要對目標進行三維信息獲取，進行特征分析、模型分析后，對目標進行三維重構，然后進行執行指令系統的編輯。同時，還要為機器人生成一個完備的三維重建地圖，為其提供三維環境感知，這樣機器人就可以干活了。

　　機器人第二個關鍵技術是開發感知系統，如何讓機器人運動起來。高性能控制器指令系統來自感知信息，像制造業里面的機器人柔順控制、機器人視覺伺服控制、機器人智能控制和多機器人協同控制等。機器人最基本的控制單元關節點可以采取高性能的電機驅動控制，電機控制好后，可以讓機器人抓取、識別東西，更精準完成任務。強化增強學習解決了機器人學習決策的問題，深度學習解決了機器人感知的問題，所以這兩項技術非常重要。

　　以前固定的加工制造業機器人只能機械地執行指令，但強化學習使機器人變得聰明，讓機器人活起來、有靈魂，不僅能看懂問題、識別信息，而且能夠提煉出一系列的復雜姿態并自行操作。

　　機器人第三個關鍵技術就是執行任務。解決機器人靈巧末端控制系統首先要解決兩個核心，一是運動學，二是動力學。通過規劃路徑來指揮機器人行動軌跡，完成各種復雜任務。例如，讓機器人組裝大型航空器件，通過不斷地迭代學習使機器人進入更多場景讓其工作得越來越好。比如，波士頓動力機器人，它的體系架構是從傳統的機電控制系統到力位混合控制，把感知系統上升到機器學習，通過機器學習后能夠很好控制步態，在各種各樣的場景下進行場景識別。這就是基于深度學習三維感知解決復雜體的結構控制系統。

　　第四是控制，操作一些大型控件也可以采用這類技術，一是做好協調規劃層，二是做好調度，三是做好運動控制。多機器人協作的關鍵是除環境感知以外，還要解決協同感知的問題，以及環境認知，使復雜的多個機器人能夠有條不紊地完成共同的任務。比如，未來的戰場集群作戰系統，要解決協同感知、協同規劃、協同控制這三個問題。

　　機器人應用最成熟的還是生產柔性加工制造，產品更新換代就是重新組合，將軟件更新并下載到分布式控制系統，完成多機協同調度的生產線的柔性控制。一是抓本體機構，二是抓感知智能，三是抓規劃決策智能，四是抓智能控制。同時，機器人聯網以后，還要發現病毒、剔除病毒，然后重構控制系統。抓住以上幾點就可以解決制造問題、航空問題、物流問題、醫療問題、家政問題等。

　　我們團隊在智能制造方面做了一些工作。

　　用機器人打造智能制造，首先要建立體系架構，離不開上下料、焊接、拋光、檢測、搬運等技術。我們開發的新能源汽車焊接，艦船焊接，都是由機器人來完成。比如，醫用口罩、疫苗生產速度的提升，都得益于機器人。比如疫苗，一是避免感染，二是用機器人檢測，三是用機器人分解，四是機器人罐裝，五是機器人打包。還有飲料產業，解決了視覺檢測、人工裝配等工作，做到了“機器人換人”。

　　除工業制造外，機器人更多是在重大工程上發揮著重要作用。如復雜電力、重大基礎設施維護，大型隧道以及大型基礎設施建設，包括采礦、石化、冶金等行業。近幾年有大量機器人進入到危險惡劣環境中作業。

　　機器人在重大疫情防控上也發揮了重要作用。疫情發生以后，各大公司開發了不同的機器人，高端手術機器人等發展迅速。另外是智能無人系統，如空中無人系統、水下無人系統，解決各種復雜場景下的應用。包括城市作戰、森林作戰、深海作戰等。近幾年，各個國家都在發展無人作戰系統，如軍用系統，包括空天陸海協同系統。

　　機器人未來發展趨勢

　　機器人近幾年發展突飛猛進，主要提升自主性。

　　今天的機器人依然是1.0自動化系統或2.0數字化系統，未來要把人工智能核心技術嵌入到機器人系統里，也就是智能協作機器人，把人工智能技術融入到機器人里。比如，認知智能技術、協同群體智能這兩個關鍵點，把機器人的記憶、感知、行動設計成像人類大腦一樣的智能自主網絡控制系統，強調人型機器人的感知智能、行為智能和認知智能，使機器人具有自主識別和操作的能力。

　　機器人在智能制造上發揮著更大的作用，一是解決小批量、定制化；二是無人工廠的發展；三是無人駕駛；四是智能網聯的發展；五是人機協作的機器人。

　　智能機器人在人工智能與機器人深度融合技術上可以歸納為幾點，一個是感知智能，一個是認知智能，一個是決策智能，一個是控制智能。

　　機器人未來發展趨勢可以歸納為幾點，一是網絡化，二是自主化，三是協作化，四是靈巧化。

　　機器人的頂層設計要做到有規劃、有標準，以及創建強大的機器人研發隊伍，這樣才能把機器人做好。