ICRA大會主席：應用將作為機器人學術研究的主導

導語：今年，ICRA大會主席陳義明教授也會來到我們的CCF－GAIR大會現場。

本文作者：奕欣

雷鋒網AI科技評論按：ICRA 全稱為「IEEE International Conference on Robotics and Automation」（機器人與自動化會議），是機器人技術領域最有影響力的國際學術會議之一。ICRA 2017 於 5 月 29 日至 6 月 4 日舉行，雷鋒網AI科技評論從新加坡帶來一線報道。該會議舉辦期間，雷鋒網將圍繞會議議程及獲獎論文展開系列專題報道，敬請期待。

在 ICRA 2017 前夕，雷鋒網有幸對 ICRA 大會主席、南洋理工大學機器人研究所、IEEE & ASME Fellow 陳義明教授進行了一次專訪。值得一提的是，陳義明教授今年 7 月將來到 CCF－GAIR 大會的現場並做主題演講，敬請關注。

雷鋒網 AI 科技評論：今年 ICRA 的主題是「Innovation, Entrepreneurship, and Real-world Solutions」，每年的主題是怎樣確定下來的？

陳義明：ICRA 每年的主題通常是根據機器人的發展現狀來確定，不一定是由大會組委會決定，有時候也和主辦國有關係。新加坡政府現在非常重視機器人的發展，不純粹只是基礎研究，而是希望它能夠真正應用於實際領域。縱觀全球的機器人領域現在很紅火，因為工業界等各方面都感覺到了痛點，比如人口老齡化問題，還有比如新加坡的話，因為移民政策的影響，找不到合適的技術工人，所以說自動化在業界來講還是有著很大的需求。

（雷鋒網 AI 科技評論：那麼創業方面呢？）

創業可以從幾個方面來看。從經濟的角度看，不管是新加坡還是在世界各地，自動化的發展會讓傳統工業大量裁員，但是這些人還是需要再就業，需要有新的產業和新的工作，所以不管是年輕人也好，中年人士也好，創業實際上是一個出路。機器人會取代傳統的一些勞動，可是在取代原有工作的同時，你也需要一些新的工作，好比說我今天要做一個服務機器人來掃地，以前用掃地工，現在是用機器人去掃，可是我需要一些人去操作這個機器人，或者說可能有一些連帶的工作。一方面，要讓工人接受訓練，另外也需要訓練新的工人去做這方面的工作，可能同時就會新的公司出現，比如專門訓練如何使用機器人的培訓。這就像互聯網的出現和發展一樣，會有很多新興產業，比如說網頁設計、網站搭建等。

從機器人方面來講，一方面我們是幫助大家解決問題，另外一方面我們也會創造新的機會，讓一些人還可以從事新的方面，所以要形成一個正向的循環，這是從人力資源來看，另外一方面就是從工業的角度來看的話，因為現在的發展還是一個 fragmented（碎片化）的狀態，除了傳統工業機器人有大的這些公司在做，其他像醫療、服務型機器人等行業都沒有一個所謂真正的大玩家。像互聯網已經有幾個大公司在主導，比如說谷歌、微軟，或者中國的百度等，但在機器人方面還沒有這樣一個（公司）出來，所以在這種情形之下是一個百花齊放的時代，創業是有機會的。

雷鋒網(公眾號：雷鋒網) AI 科技評論：比如說像 ICRA 也是一個頂級的學術會議，如果我們要做現實解決方案的話，是不是會有一個產業界和學術界的鴻溝存在，在應用方面是不是會存在可能的阻礙？

陳義明：這個話題現在在新加坡其實也有一些討論，我們自己在這方面的實踐上也有一些經驗。嚴格來講，機器人已經不是一個新興學科，因為機器人已經發展超過 50 年的時間，基本的機器人形態並沒有變多，只是因為機械還是電子等零部件有很多進步，所以讓它的功能加強了。就算是自動車的話，它也是因為感測器功能加強，所以才可以放到車子上。

機器人其實已經不是一個新興學科，事實上有很多的應用，也伴隨很多基本的問題，也有一些解決方案。現在的問題主要是，大家覺得還是有一個落差，原因是很多人還是把基礎跟應用割裂了，以前的話基礎研究和應用還可以分開走，因為工業界很多人還沒有認識到問題的嚴重性，但現在很多公司發現必須要對這些問題更重視，有更多的經費處理這些問題。這樣的話才能把研究跟應用結合起來。

另外一點是，我們以前在做學術研究時做了太多的假設，把這個問題簡化到了某個程度，但簡化後的問題在實際生活中差距很大，所以沒有辦法去把鴻溝彌補起來。而反過來，正是因為意識到了應用的問題，公司願意投入資金後，其實還可以從中發掘很多新的問題，但是必須要從實際出發，反過來主導基礎研究。

通常從公司角度講，它只有很短的時間研究，可能一年內需要達到某個商業目標。基礎研究的時間會比較久，所以不願意花時間與經費下去。但是基礎研究的好處在於強化現有技術的門檻，研究者從應用過程中不斷改進，加強自主知識產權。以建築機器人為例，有些新興的實驗室技術可以直接應用，比如噴漆，那麼我們可以很快速地實現。但是我們也發現了一些問題，比如說在現實應用的時候建築表面幾何形狀情況很複雜，我們可以進一步完善。或是實際應用可以回過頭來，繼續修正基礎研究。

實際上對很多的學生或者是研究工作者來講，他的任務會更明確。以前我們問題很簡化的時候，很可能你的目標可能不是實際問題，現在的話可以讓實際問題做導向，會有一個標杆。

雷鋒網 AI 科技評論：如果讓應用作為研究的主導，是否可能導致基礎研究會被忽視？

陳義明：其實不完全，為什麼呢？有些問題雖然是從解決實際應用出發，可能需要一兩年的時間，但並不代表所有問題都能完全解決。有些更深度的問題的話，你需要稍微長一些的時間。

比如物流的人工分揀技術，這是難度非常高的一個問題。我們用一些現有的方式，目前已經能處理 70% 到 80% 的問題。但是剩下的 20%、30% 怎麼辦？我們就可以回到研究領域去解決。

這個東西對公司而言有著比較大的價值，原因是當機器可以完成 80% 的工作的時候，已經形成一個比較正向的循環，從商業角度可以產生收入。那麼 20% 的問題的解決，是為了提升門檻，與其它競品拉開距離。在這個時候，基礎研究就凸顯出它的重要性。只有通過基礎研究，把最後 20% 的問題解決，才能做出獨特的智能產品。

雷鋒網 AI 科技評論：謝謝老師。那麼您作為南洋理工大學的教授，對新加坡的產業或者說應用研究也是比較了解的，是否能介紹一下新加坡的機器人發展狀況，政府是否會給予相應的扶植？

陳義明：在 ICRA 2017 開幕典禮的時候，新加坡的部長會在上面宣布一些重要的消息。

（雷鋒網 AI 科技評論：方便透露一下嗎？）

主要是關於機器人如何解決一些實際的問題，包括醫療保健領域，還有建築自動化上都會有一些新的政策。

雷鋒網 AI 科技評論：那麼新加坡目前整體的機器人發展狀況，政府會給予很多支持？

陳義明：實際上政府其中一個項目叫做 National Robotic Program，它實際上是要通過政府各單位還有大的公司的一些需求，然後找項目科研單位還有工業界一起去找一些問題來解決。比如我們有幾個關於建築機器人自動化的計劃，也會在 ICRA 上展出。

新加坡的裕廊集團作為 lead agency，和南洋理工大學就有合作，我們的問題來源是一個實際問題，而不是自己憑空去想的。這也給我們學校帶來的新的挑戰，因為除了做研究之外，我們要去考慮公司的真實需求，還要跟公司一起配合。很多這種計劃，通常學校的研究周期比較長，而公司則相反。所以在項目管理上我們也面臨更大的挑戰，但是這是一種磨合，也是一種嶄新的嘗試。好處就是說，我們可以很快把一些學校的技術轉化成商業的應用，那對於提升公司的能力也有益處，也是政府所希望的。

因為從新加坡來講，不管是跟中國、美國還是日本相比，新加坡的市場本身非常小，工業機器人可能賣不了多少台，但中國一下可能就可以賣兩三萬台。但問題還是存在，還是需要去解決問題。所以就像我剛剛提到的，這些合作計劃是由政府來出面，政府單位或大公司有這樣的需求，通過政府出資，學校和企業聯合解決的方式，利用這些解決方案再做一些商業化，那麼這些商業化的結果不只希望本地用，而且希望能把這個問題能夠輸出。因為新加坡是發展比較成熟的一個社會，很多的問題在世界各地其實都是類似的，所以這個解決方案在不同國家可以再做修改。

而且現在的大環境下，當然機器人跟自動化是很重要，可是我們有時候還需要一些別的東西的配合，比如說大數據、雲計算等技術，所以政府在做這些計劃的時候，也會把這些東西考慮進去。所以說政府牽頭提出問題，那麼大家可以一起去做，並解決這樣的一個問題。

雷鋒網 AI 科技評論：剛才在外麵茶歇的時候，我也跟一些學生聊了一下，發現他們非常關注人工智慧跟機器人領域的結合，對此您有什麼看法？

陳義明：人工智慧也是一個非常寬泛的詞，那麼從純粹的人工智慧來講不管是下棋也好，不管是做這種文書工作也好，他全部都是屬於一個 digital work，因此只要有足夠的數據量訓練，工作一定可以完善的很好。

（雷鋒網 AI 科技評論：所以您的理解是，這是一個數據導向的工作？）

陳義明：對，這也是我們所謂的「虛擬世界」，這個東西我們是完全碰不到的。機器人跟純人工智慧比較不同的點也在這裡，因為我們講的機器人必須接觸真實世界，比如說去敲門，或是幹什麼別的事情，所以一旦有 physical interaction 的時候，你用感測器去看感知的時候，不確定性就非常高。如果用一般的人工智慧的方法來做，好比說學習怎麼抓東西的話，即使用一些很大的數據去做，效果還是有限，原因是抓物體的不確定性，是沒有辦法用信息訓練達到的。

另外，其實真正的機器人跟人一樣，每個個體都存在差異。每個機器人都是不一樣的，就算是工廠批量生產，做出來一萬台工業機器人，同一個型號，每一台機器人出廠的時候可能一模一樣，可是使用一段時間後可能就會有不同。在這個情況下，如果你用一般人工智慧的方法去做，因為機器人的編程還是有一一個固定模式，因此沒辦法把每一個機器之間的不同點描述出來。

比如我們以前做了很多機器人的足球比賽，每個機器人都是一樣的，可是當你一旦用這個機械在訓練他用久了以後，每個機器人都會有磨耗，每個機械的磨耗是不一樣的，同樣的程序輸入，有的機器會倒下而有的不會，所以就需要一定時間後重新再調整，所以純粹用人工智慧是沒有辦法實現的，因為物理的磨耗沒有辦法完全用一個模型描述出來，這就是人工智慧跟機器人最大的差別所在。

而且就像我們每個人一樣，每個機器人都是很獨特的，我們每個人的智慧也不同，我的想法跟你一定也不會完全一樣，所以人工智慧想實現的是希望一個程序能解決所有的問題，放在 A 機器或 B 機器上都是一樣的，可是你如果真正按照人的標準來講，每個機器還是會有不同，這是（機器人與人工智慧）最大的不同。

雷鋒網 AI 科技評論：除了與人工智慧的結合之外，老師比較關注機器人的哪個細分領域呢？

陳義明：我自己比較關注機器的 manipulation。我們自己都已經做了超過 20 年以上的研究，可是就說這個問題目前來看，還是沒有一個能夠完全解決的方案。因為首先，它的靈活度太高，而且需要一直要跟現實世界去接觸，這個就是剛剛我們提到的不確定性。

雷鋒網 AI 科技評論：我剛才在 ICRA 上聽了「Sensor-Based Object Manipulation for Collaborative Assembly」的 workshop，其中提到一個重要的點，就是關於機器如何跟人類進行協作的問題，結合您的一些研究，你覺得人機協作有可能存在哪些挑戰？

陳義明：人和機器的協作的問題主要在於如何區分你的工作，我的學生也正在關注這個問題。因為這涉及到 3C，即「collaboration（協作）、cooperation（合作）和 coordination（協調）」，雖然都是 C 開頭，但代表的意義是不太一樣。比如協調指的是，大家可能各做各的，保持協調就可以。而合作指的是作為一個獨立個體，大家一起做一件事情。但協作實際上代表了可能大家的能力是不同的，比如人和機器人，機器人跟人的工作怎麼區分，應該在什麼時候把任務交給機器，什麼時候回到人身上。到現在為止，我認為還沒有一個完整的解決方式。

那麼現在所謂的協作機器人，只是代表它有安全裝置，還有它的運作速度跟人不會有衝突。但是如果真的要到所謂「協作」的境界，恐怕還要進一個層次，而且有些專業協作的速度可能會變慢，那我們從機器的角度來看的話，其實反而會喪失我們需要的生產力（productivity），所以也是一個難點。

另外從政治正確的角度上講，不能說是機器人取代人，應該說機器跟人合作，可是實際上如果機器能夠很快地全部完成，那才是最重要的。就像自動化噴漆一樣，因為完全不需要人去操控所以很快，那機器人大部分工作可以自己完成，所以我們在協作中要考慮清楚，到底是要讓機器做哪一部分，有些時候是很需要，有些時候可能反而變成一種負擔，所以目前來看，大家還沒有定論。

另外一點是，機械手最麻煩的問題就是它的複雜性高，成本太高，所以我們一直在想，真正在工業方面的商用，跟在學術討論上的東西能夠如何協調，這才是重要的。

雷鋒網 AI 科技評論：既然您提到了學術方面的內容，投遞論文的情況大概是一半一半，（陳義明：不到 40%。，）那麼您可以介紹一下論文方面的情況嗎？

陳義明：今年其實是蠻平均的，優秀的學校通過率還是稍微多一點，那麼國內來講，中國的論文大概現在有差不多，大概有 12％－13% 左右，實際上它代表了一件事，就是說現在中國年輕機器人學者的研究質量提高很快。而國內投遞論文的數量和質量也都是在增加的，像在上海（ICRA 2011）中國的論文通過率大概在 7%－8%，數字呈現一直在增加的趨勢。

另外從一些其它指標來看，其實中國來參加的人也很多，而且有不少非常重要的參展廠商。當然一部分原因可能是地理位置的優勢，但是我的看法是，這表示整個中國在工業界對機器人的重視程度，這是一個很好的一個現象。當工業界重視的時候，人才培養的速度會加快，會形成一個正循環。

雷鋒網 AI 科技評論：比如說您剛剛也提到一些工業界廠商，像大疆去年也贊助 ICRA，而且它今年還辦了一個比賽，這是一個新的亮點吧，因為去年是沒有的。

陳義明：對，因為大疆的機器人比賽也比較成熟，。從 2015 年的亞馬遜，到去年的 Airbus 所以今年大疆就想試試不同形態的比賽。這個比賽跟一般的機器人比賽有些不同，因為大部分參賽者就是研究生以上的學歷，所以它是有足夠的一個深度的，要用很多更先進的技術，比如說視覺系統啊或者操作技術來完成。

雷鋒網 AI 科技評論：除了機器人挑戰賽，ICRA 今年還有一個亮點是融合了行業頂尖企業、投資人和初創公司的論壇，那麼 CCF 主辦，雷鋒網和香港中文大學承辦的 CCF－GAIR 同樣也是一個融合產業界、學術界和投資界的峰會。陳教授您今年 7 月也會參加在深圳舉辦的 CCF－GAIR 大會，那麼您對這個大會有怎樣的期待？

陳義明：深圳是中國創新創業最活躍的地方。CCF－GAIR 這個大會邀請的很多嘉賓都是認識多年的朋友了，我們在會上可以互相交流，看看這個領域現在的發展如何。此外，CCF－GAIR 大會還有工業界的參與，也有投資人的參與，實際上這是很好的一個平台。至於 ICRA 的今年的 RIE（Robotics Innovation & Entrepreneurship）論壇，它是一個三明治的形式，要麼就是政府的 Agency，或者是大公司，討論一些他們所做的一些內容，然後中間夾的是初創公司，此外我們還請了專門領域的投資人。因為第一次做，所以說很多人不是很清楚。我們當初的想法是說，有的創業公司已經跨出去了，而有的是研究單位和初創公司並存的狀態，所以我們會給這樣一個機會，讓它們從公司的角度跟大家來分享一下自己所做的事情。

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