解碼 2019世界機器人大會主論壇大咖觀點
由北京市人民政府、工業和信息化部、中國科學技術協會主辦,中國電子學會、北京市經濟和信息化局、北京經濟技術開發區管委會承辦的2019世界機器人大會於8月20日至25日在北京亦創國際會展中心舉行。
大會由主論壇和專題論壇組成,同期舉辦世界機器人博覽會和世界機器人大賽。大會得到22家國際機器人組織的大力支持,300多位國內外頂級機器人專家和企業家將帶來國際最先進的技術和最前瞻的思想,180多家機器人企業將展示700多件(套)最新產品及技術應用,20多個國家的4500多名賽選手參加比賽,同時還有機器人上下游供需對接、機器人投融資對接等活動。2019世界機器人大會將為您帶來一場機器人領域的饕餮盛宴!
大會論壇於8月21日至23日舉行,為期3天的主論壇匯聚來自中、俄、美、英、法、德、意、日、加、以等國300多位業界頂尖專家和企業領袖。21日,與會嘉賓圍繞「國際合作與機遇」、「基礎技術與創新」深入交流。
第一階段「國際合作與機遇」由中國工程院院士、中科院瀋陽自動化所機器人技術國家工程研究中心主任王天然主持。
首先,工業和信息化部副部長辛國斌發表題為《加強創新引領深化開放合作 推動機器人產業高質量發展》的主旨報告。
辛國斌副部長指出,近年來,新一代信息通訊技術、人工智慧、超級計算、生物技術、新材料等前沿科技加速發展,催生了新一輪技術革命和產業變革,正在深刻改變人類的生產模式和生活模式。作為新技術和新產業的代表,機器人產業迎來了技術深度融合、領域廣泛拓展的發展階段。第一、全球機器人產業發展態勢良好、前景廣闊。機器人與新興科技融合不斷深化;應用領域和場景不斷拓展;產業發展生態不斷優化。第二,中國機器人產業發展取得顯著成效。中國成為全球機器人重要的生產基地與消費市場;融合發展、開放合作的產業生態體系逐步形成;機器人產業成為促進經濟社會發展的強勁動力。
辛國斌副部長強調,世界各國需合作創新,打造高質量全球機器人產業生態。人類文明進步的一大特徵就是不斷從閉塞走向開放,從隔絕走向融合。當前,世界經濟再次來到十字街口,主要增長引擎先後進入換檔期,單邊主義和保護主義有所抬頭,但經濟全球化和國際分工協作是不可逆轉的大趨勢。機器人產業作為新科技、新製造、新商業的結合體,是推動新舊動能轉換,打造高質量世界經濟的重要動力。
辛國斌副部長表示,我們真誠希望各國各地區著眼長遠發展,進一步加強合作,攜手打造優質、開放、共享的機器人產業發展生態。一是共同打造全球協同創新體系。二是共同完善全球產業鏈新生態。三是共同開拓產業發展新空間。四是共同應對產業發展中的潛在風險。機器人產業承載著人類追求幸福美好生活的共同願望,也是推動世界經濟健康發展的現實需要。實現這一目標,創新是核心,合作是關鍵。立足當前,面向未來,我希望大家能夠藉助這個平台攜起手來、深化交流、廣泛合作,加快推動機器人產業高質量發展,為促進全球經濟發展和人類文明進步做出新的、更大的貢獻。
麥肯錫全球資深董事合伙人、麥肯錫亞洲運營諮詢業務及物聯網負責人Karel Eloot發表題為《全面釋放工業機器人的潛能》的演講。
Karel Eloot表示,未來的發展引擎是3X Simple(簡化)。首先是機器人的應用變得越來越簡單。就是機器人的家族越來越大,會有很多具體的定製應用,可以更好地了解機器人如何工作,以及為製造和再生產過程當中提升產量做好準備,也就是應用變得更加簡單。機器人的連接也將變得越來越簡單,就是機器人與系統的互動變得更簡單,機器人正在通過物聯網、工業互聯網連入各種各樣的物品上面,這讓機器人的解決方案變得越來越廣泛,也會把安裝、訓練以及執行變得更加簡單。機器人的運營也將變得越來越簡單,人工智慧會讓機器人變得更聰明、更獨立,對高水平的專家依賴性降低了,一般人員完全可以使用機器人。
新松機器人自動化股份有限公司創始人、總裁曲道奎發表題為《中國機器人產業發展深度思考——機遇與挑戰》的演講。
曲道奎表示,中國正在進入一個智能 的時代,機器人恰恰是智能 的巨大平台,可以支撐製造業、國防安全、生活消費、醫療、教育、交通智慧城市等等方面的發展,而且並不只是簡單的替代,而是一個顛覆和變革,所以從這個方面來講機器人也在迎來快速發展。機器人技術正處於一個大的變革時期,這種變革為我們提供了重大的發展機遇,包括機器人技術自身的突破,機器人產品的快速迭代,機器人技術的跨界融合。中國機器人產業正處於調整和升級的時期,也就是由過去的追求數量,幾十家到幾千家企業,現在開始強調發展質量,就是由過去低水平的定位開始往高端發展。
歐洲機器人協會(euRobotics)主席Bernd Liepert做了題為《機器人與人工智慧——應對全球挑戰的終極途徑》的演講。
Bernd Liepert表示,歐洲機器人協會專註於五個工作領域,包括推進人工智慧生態系統建設,促進技術和應用發展,創造有利的市場環境,制定標準和規則,加速網路的發展。我們聚焦五大話題,就是要和不同的利益攸關方一起建立強大的人工智慧能力,創造人工智慧信任,建立一個平等競爭的市場。這些也要依賴於和產業界與學界的合作,這次機器人大會就包括了產業界和學界的代表,而這正是我們需要的,也是一個很好的平台。
義大利機器人與自動化協會(SIRI)主席Rezia Molfino做了題為《歐洲機器人的發展與應用》的演講。
Rezia Molfino表示,歐洲人口正在老化,這是一個人口特徵,所以需要進行人的全面護理服務。人工智慧機器人可以幫助強化賦予人類能力,很多研究者都在研究人體運動功能啟發下進行可靠直觀的人機介面研究,提高人、機器人和物理環境之間的交互性能。歐洲機器人可以遠程進行手術,護理和社交輔助機器人可以滿足受到多種疾病影響的老年人口不斷增長的長期護理需求。現在我們正在使用智能系統,進行全自動和半自動的操作,可以和外科醫生進行合作,現在外科醫生通過機器人可以提供強大的技能,取代外科醫生完成枯燥的、結構性非常好的任務。歐洲迫於社會壓力需要以更低的成本實現更環保的生產,農民的人數也在下降,年輕一代對這個行業不感興趣,因此我們需要實現農業的現代化,機器人技術和人工智慧大數據結合,可以在這方面發揮重要的作用。
北京市經濟和信息化局局長王剛做了題為《打造具有全球影響力的機器人產業創新和應用示範高地》的主題報告。
王剛表示,機器人作為新一輪科技革命和產業變革的重要標誌,在支撐生產方式改變、生活品質提升、治理模式優化等方面展現出了積極作用,成為推動經濟社會發展的重要力量。機器人產業發展方面,北京具有得天獨厚的優勢。從供給側來看,作為全國科技創新中心,北京在機器人研發、系統集成和技術服務方面實力雄厚,北京有資源,也有條件實現機器人產業創新集聚發展。從需求側來看,北京高精尖產業發展和傳統優勢產業轉型升級對機器人的應用形成迫切需求。作為特大型城市,北京在公共安全、養老助殘、醫療康復、家庭服務、教育娛樂等社會民生領域擁有巨大需求,這將為機器人拓展應用場景提供廣闊市場,同時也不斷催生新產品,豐富高精尖產業的內容。可以說,北京加快發展機器人產業是強化全國科技創新中心定位的重要抓手,對構建北京高精尖經濟結構,推行產業轉經升級和提升空間社會服務水平具有重要意義。基於北京的產業發展現狀和特點,北京市將統籌做好政策引導,進一步匯聚各類發展要素,完善產業創新發展生態,提升優勢領域的規模實力,推動機器人產業高質量發展,力爭打造具有全球影響力的機器人產業創新和應用示範高地。
北京經濟技術開發區管委會主任梁勝做了題為《促進機器人產業高質量發展 助推升級版開發區建設》的主題報告。
梁勝表示,北京經濟技術開發區成立二十七年來,始終堅持產業立區、創新興城、經濟社會實現全面發展,開發區現有企業2300多家,其中國家級高新技術企業近千家,全球40多個國家和地區的企業在開發區投資累計超過千億美元,包括戴姆勒賓士、ABB、康寧、GE、戴爾等90多家世界五百強企業的130多個項目、新一代信息技術、高端汽車和新能源電動汽車、生物技術和大健康、機器人和智能製造四大產業正在成為引領開發區創新發展的核心引擎。隨著全球化競爭的加快,協同合力、優勢互補、互惠共贏的機器人產業發展生態是全球機器人行業共同面臨的歷史選擇。作為世界機器人大會的永久會址,北京經濟技術開發區非常榮幸地能夠持續搭建國際性技術交流與產業對接合作平台,匯聚更多的專家智慧,發出更強的行業聲音,推動我國乃至全球機器人技術與產業持續健康發展。我們也願意盡全球機器人產業發展之東風,以開放的心態誠摯歡迎優秀企業與創新資源落戶開發區,與各方攜手,共創機器人繁榮發展生態。
第二階段「基礎技術與創新」由中國科學院院士、華中科技大學機械科學與工程學院院長丁漢主持。
英國帝國理工大學教授、英國皇家工程院院士、《Science Robotics》期刊主編楊廣中教授做了題為《科學機器人:挑戰及機遇》的演講。
楊廣中表示,《科學機器人》雜誌的宗旨是Science for Robotics,就是用基礎科學支撐今後機器人的發展,還有就是Robotics for Science,通過機器人推動我們的基礎研究。《科學機器人》不光是從簡單的原理當中發現新的方法,也非常崇尚機器人的應用,上天、入地、下海,包括今後的製造Building。我們推崇的不僅僅是實驗室研究的平台,更重要的是在極端環境下得到應用。過去的兩年半時間當中,《科學機器人》的確在各個不同的領域提出了方法和挑戰,也得益於各個團隊的支持,軟體穿戴機器人、仿生、建築以及其它方向,軟體機器人是把能夠自行修補的材料應用在機器人當中,這些都是我們的研究方向。過去的兩年當中科學機器人在不同領域進行布局,我們提出了十大挑戰,當然也不僅局限於這十大挑戰,新的材料、仿生和人機融合等等很多方面都會有更多的拓展,我也非常希望在座的各位今後能夠在這方面受到啟發,做出更好、更強、更智能化的機器人。
瑞士蘇黎世聯邦理工學院機器人系統實驗室主任Marco Hutter做了題為《足式機器人邁入真實世界》的演講。
Marco Hutter表示,足式機器人領域是整合了很多機器人的細分領域。首先要了解環境,而且要在評估環境當中冒的風險,並且認識和使用正確的足位,最後要與環境進行交互,只有在這種情況下做得好才能成為非常好的足式機器人,能夠很好地適應不同現場的地形。如何解決這一挑戰?足式運動是複雜的組織問題,可以解決如何運動,什麼時間下腳,力在哪個方向,因為有很大的局限性。這裡我們不做數學的介紹,就看一下從A點到B點。一般的優化演算法是不斷調整適應行為,直到這個機器人找到解決方案。現在我們有合適的技術解決這一問題,10-100毫秒就可以有些複雜的行動,克服所有不同的障礙。目前我們使用的最常見的演算法就是差異性控制政策,能夠控制機器人,我們可以做不同的模型應用,實現線性的氣動學。我們會集成整合這些局限性,然後會有自己的方程不斷進行迭代,變得越來越好。真實世界的情況不是完全理想的,也有不完美的情況,包括計算力的限制、環境的不確定性和柔順性的問題,機器人可能會摔倒、卡住,或者在很滑的環境下機器人自己就開始滑了,所以需要應對這些問題。為了應對這些問題,我們發明了一個真正的系統,也在真正的系統上拿到了很多數據。這些只是一個解決方案,也有更多的解決方案,所有的這些都可以讓我們的機器人走入真實世界。
以色列本古里安大學生物醫學機器人實驗室主任Ilana Nisky做了題為《人類感官運動遇見手術機器人——機器人輔助手術中以外科醫生為中心的設計和控制》的演講。
Ilana Nisky表示,遠程手術將是一個很有希望的領域,比如手術大夫在以色列的老家,病人在北京。第一個手術研究在2011年已經做完了,就是通過光纖來做,今年年初中國也通過5G網路做了這項研究,技術上是可以做的,但是還有很大的挑戰。遠程手術還是很難的,一個原因就是延遲無法避免,信息傳輸雖然已經達到接近光速,但仍然有這樣的問題,比如紐約和北京可能需要10毫秒信息才能傳過去,但是我們知道大腦能夠解決這些延遲,因為在我們自己的感受器官當中信號從大腦到手上是有毫秒級的延遲,人是沒有問題的,所以想和大家分享一下我們怎麼解決大腦延遲的問題。聽起來我們大腦當中是有兩個體系:第一是由信息延遲產生的有偏見的體系,第二是根本不會產生偏見的體系,這樣兩個體系是相互聯繫的,聽起來是很有意思的,同時也很有用,現在我們就可以理解怎麼去優化我們對手術機器人的設置。既然有延遲,感受上的延遲可以由系統糾正,動作上的延遲是不應該由系統糾正的,也不應該由系統糾正。
香港科技大學教授李澤湘做了題為《機制創新、核心技術突破與新工科教育》的演講。
李澤湘表示,過去的二十年我國機器人高端裝備產業從無到有、從小到大,尤其是市場應用領域確實邁出了很大的進步。極少數領域我們也有一些企業能夠突破最後一公里,進入國際一流品牌。但是很多的細分領域我們要更上一層樓,必須進行機制創新和人才培養。現在很多大學把新工科做成形式化,不是大膽地去探索,到底新工科對產業的發展、解決產業的問題應該怎麼做,完全還是關起門來就看領導的眼色在那裡做事,這和做產品一樣,是註定很難成功的。
義大利比薩聖安娜大學教授Paolo Dario做了題為《仿生機器人科學與工程技術前沿》的演講。
Paolo Dario表示,仿生學和生物學是新的機器人使用的前沿,也是加入AI的應用,所以這裡講的都是生物機器人和仿生機器人方面我的個人觀點,我認為這一定是機器人最具有革命性的前沿。生物機器人和仿生學不僅僅是動物或人,實際上在這裡包含了很多大的範圍,比如海洋和植物,這些生態系統元素非常重要,我們要通過他們理解並且解決當今世界的一些問題,然後把他們的原則用來開發醫療機器人、手術機器人、恢復機器人,或者是做生物醫學機器人,並且可以開發人工器官和人工假肢。這些機器人不是使用在通用的領域,主要是用於做科學研究,當時我們感覺很瘋狂,但在當今世界這種情況還是可以接受的。當然,有些機器人主要是用來解決實際的問題,比如這裡列出我們自己做的研究所的一些研究。仿生學出現的背景也是非常特殊的,因為當時處於冷戰,美國和蘇聯有這樣一個希望,就是將海豚或者鴿子用於間諜工具,當時有幾年的時間是為仿生學提供了大量資金,後來有些投資下降,因為出現了一些問題。我們知道現在存在一個日益不斷擴大的趨勢,就是開發非常先進的器官,這些器官在體內是非常優雅的,雖然自主性還不夠,但的確是仿生的器官,而且也有很多成功的案例。比如仿生學的假肢,幾年前我碰到一個人有兩個假肢,也有好幾個孩子,幾年前看到他就像一個健全人一樣行走,這也體現了仿生學假肢的進展。生物機器人和仿生學的確是和工程學相關的科學,也進一步得到了認可,比如歐盟有非常強大的倡議,也被稱為歐洲研究理事會的工作,資金達到兩百億歐元。我們建設開發了一個無痛的直腸切除手術,現在已經在臨床當中使用,也得到了美國葯監局的認證,就是從生物和動物當中獲得靈感。我們剛剛完成一個歐洲的項目,也是一個封裝的做法,這不是嚴格的仿生學,具體的驅動是機械化的,但是採用的是無創的做法。大家可以看到傳統的結腸鏡檢查力度是非常大的,但是封裝的力度是很低的,也就是無痛的。之前李教授也有談到,我自己擔任一個團隊的領導,是在北京理工大學引領團隊做封裝機器人。我們有非常宏大的目標,也希望解決癌症這樣的問題,同時希望造福全世界。
在高峰對話環節,7位專家以「機器人技術在現實世界新興應用中的挑戰」為主題,從多種角度共同進行探討,觀點紛呈。對話環節由美國斯坦福大學教授、國際機器人研究基金會(IFRR)主席Oussama Khatib主持。對話中,Oussama Khatib表示,要讓機器人超越結構化的環境,就需要新的、不同的機器人感測器和編程方式。機器人需要保證交互的安全性,能夠知道人類的意圖,並且也會支持人類的任務。Oussama Khatib還就機器人發展的挑戰向各位專家進行提問。國際機構學與機械科學促進聯合會(IFTOMM)副主席Giuseppe Carbone指出,未來機器人在康復醫療領域會有很大的機械化需求,這些需求將由機器人解決。美國機械工程師學會(ASME)秘書長Thomas Costabile指出,移動小型機器人將會在未來的設備檢修和維護領域發揮作用。俄羅斯機器人協會(RAR)主席Alisa Koniukhovskaia認為機器人領域的國際合作是非常重要的,探討機器人領域的發展將會帶來挑戰和機遇。以色列機器人協會(IROB)主席Zvi Shiller認為,未來人工智慧的發展會讓機器人更智能。在智能手機之後,市場已經準備好迎接智能機器人。德國慕尼黑工業大學機器人研究所所長Sami Haddadin則認為,機器人感受世界應和人感受世界進行聯繫,這樣不管是機械元還是其它都可以進行聯繫,時間的廣度以內我們就可以使用一些演算法和環境當中的體驗,把這些東西變成新的技能,通過合理的時間、合理的數據實現這一點。中國科學院瀋陽自動化所機器人實驗室副主任、IEEE機器人與自動化學會(IEEE RAS)副主席劉連慶也認為,與實體世界的互動很重要,但是也應該注意到材料本身。
22日,與會嘉賓圍繞「新型應用與實踐」、「前沿趨勢與探索」深入交流。
第三階段「新興應用與實踐」由中國科學院外籍院士、IEEE候任主席Toshio Fukuda主持。
美國機器人工業協會(RIA)主席Jeff Burnstein做了題為《機器人在北美的發展趨勢和應用》的演講。
Jeff Burnstein表示,目前全球汽車產業仍然是機器人銷售很大的領域,電子產業增長也很快,如果汽車行業銷售下降的話,電子電器行業會替代這個缺口。我們來看2019年前半年的情況,汽車行業在2019年有一個快速的增長,但是非汽車行業就稍微下降了,不過還是接近於史上最高,這是很令我們高興的,尤其是非汽車行業仍然出現很強的增長趨勢。目前機器人主要有四個方面的發展趨勢:首先是移動性,其次是機器視覺,然後是抓取,人工智慧也是機器人能夠發展的新興應用。最常見的主題就是人與機器人或者與自動系統協作,很多公司或者國家選擇自動化替代人是不可能釋放最大潛力的,所以一定要二者合作,把人放在後面是不行的,無論是醫療還是倉儲,特徵一定是人機協作。目前在美國製造業現代化是一個重要考量,我們做了印地安納的調研,詢問很多公司什麼是最重要的,他們說工廠現代化、投資自動化,這些不是很重要,到了2018年這些就變成了最重要的事情,必須要把工廠現代化。
香港中文大學教授Ben M.Chen做了題為《無人駕駛飛行器的工業應用》的演講。
Ben M.Chen表示,室內飛行的無人機,難度和室外有一個最大的區別,就是在室內我們是收不到GPS信號的,所以定位方法都和室外表演不太一樣。其實我的團隊大部分做的研究都是和在沒有GPS信號的情況下進行無人機飛行有關。這是目前我們真正在做的研究,其實裡面包含了很多比較先進的技術,也是我們在研究的一個軍方項目。我們採用比較成熟的無人系統去做下水道檢測,新加坡就這麼大,還沒有北京一個區大,從東到西只有46公里,從東到西、從南到北都有一個下水道,建在地下100多米,自從建了之後沒有一個人敢下去看裡面發生了什麼事情,所以讓我們用無人機進入下水道做檢測,每兩三公里開一個口。垂直通道長度是70-100米,還有一個水平通道進入主通道,主要功能就是搜集雨水,因為新加坡本來缺水,整個過程完全沒有外界干預。這項技術也可以用於火車的隧道、採礦的隧道檢測,或者是溶洞探險等等,垂直飛行一點問題都沒有。
ABB(中國)有限公司首席技術官劉前進做了題為《機器與人:從共存到共事》的演講。
劉前進表示,傳統機器人都是任勞任怨的機器人,就是不停重複高精度準確的工作,要是真正和人配合進行人機協作就讓機器人一下子變得親和許多,所以我們把它叫做協作機器人。過去幾年我們都經常提到工業4.0,比如機器換人、設備上網、數據上雲,這是工業4.0針對工業3.0的主要變化趨勢。我們所說的自動化和自主化是需要有更高程度,但不是完全的無人化,無人只是一個狀態,不是一個目的。我們看到機器換人的過程當中更多的是藍領工人的工作,就是把人類原來重複的、低技術含量的工作通過機器替代掉,大夥如果有機會去到一些3C工廠,那些工廠的環境是非常之差的,讓你一天八到十個小時重複站在那裡去做一件工作,一天三班倒,牆上寫著「今天工作不努力,明天努力找工作」。我們覺得這種工作沒有必要保留,完全希望它被自動化替代,這樣我們能夠提高效率,把人釋放出來,利用人類認知、適應能力或者創造能力去做更加有意義的工作,因此人機協作一定會有更好的前景,也讓我們的生活變得更加有意義。
美國科爾摩根公司全球副總裁Josh Inman做了題為《助力機器人創新 建設更美好世界》的演講。
Josh Inman表示,科爾摩根已經有一百零三年的歷史,進入中國時間不太長,但是公司發展的歷史很長。我們的應用取決可靠性,自動導航汽車方面有四十五年的歷史,傳統的卡車自動化、智能工廠、智能倉儲,我們都有非常久的歷史,包括在中國也有這樣的項目。我們利用一百零三年的專業知識,幫助企業產生新的主意,並且達到自己當初為自己企業設定的目標。不管是手術機器人還是物流機器人,或其它應用,我們都希望順從大家的想法,按照大家的思路來做定製化的工作,能達到大家所想要的效果。我們做了非常多的標準,比如線性的設備,也有很多電子元件,固件都是非常穩健的。科爾摩根歷史悠久,也是非常值得信賴的企業,希望能夠繼續發展我們的聲譽,我們的願景是促進機器人創新,帶來更美好的世界。
上海發那科機器人有限公司常務副總經理Katsutoshi Takizawa做了題為《最新工業機器人在自動化製造中的應用》的演講。
Tatsutoshi Takizawa表示,有人可能覺得發那科是一家機器人公司,實際上我們的基礎是工業機器人,特別是工業機床的控制系統。我們的系統包含了數控設備,廣泛應用於機床上面。通過使用網路技術和控制器技術,也可以使用工業機器人,可以進行抓取和持握。我們不僅是做消費者的產品,而且是做製造業的設備,所以產品的開發是非常重要的。我們有三大產品開發原則:可靠和可預測,可預測非常重要,對於設備製造來說就是如此。我們的客戶希望能夠拿到設備以後從來不出問題,但這是不可能的,因此出現故障之前就能夠預測是非常重要的。機器人也會出現故障,我們希望設計的機器能夠很快地得到修理。
SMC(中國)有限公司總經理馬清海做了題為《SMC氣動技術在工業自動化中的應用與創新》的演講。
馬清海表示,SMC是工業自動化核心零部件的製造商,成立大約六十年的時間,總部是在日本,目前在全球和中國市場份額大約是在36%左右,產品廣泛應用在各種產業自動化當中。SMC(中國)是在1994年來到亦庄,到現在已經發展了二十五年,期間已經建成全球最大的系統元器件製造基地,同時也和北京以及全國各大院校開展產學研合作,為了支持國內客戶的應用,建立了三大物流中心,同時還在北京建立了研發中心,目前約有員工7000名左右,全國銷售網點也有100多家,國內市場佔有率是在36%左右。目前從幾個方面做了一些研究和創新:首先是產品的創新,就是如何把氣動技術不斷傳承下去,而且要讓行業不斷壯大,應用的客戶群和深度不斷拓展,因為這是作為行業老大的責任,就是小型化、輕量化、節能和適應未來的智能化,按照IoT的要求以及萬物互聯,產品應該如何適應這種發展。其次是服務體系,實現快速的全球互動互聯,打造了全球一體化的GIS供給體制,研發、銷售、供給、服務一體化,全面支持客戶需求。為了更好地服務中國的客戶和中國的產業,SMC(中國)建立京、滬、廣三地的七個工廠,特別是在北京有四個,上海和廣州都是對應當地顧客定製化需求,天津的新工廠預計在今年9月份啟動。
第四階段「前沿趨勢與探索」由香港大學講座教授席寧主持。
德國慕尼黑工業大學機器人研究所所長Sami Haddadin做了題為《溫柔的輕型機器人》的演講。
Sami Haddadin表示,安全是一個先行因素,所以我們一定要關注安全這個問題,比如一些法律規定,機器是絕對不能傷害人的,我們的研究也是關於開發相關的技術,能夠讓機器人非常敏感,同時找到最安全的人機互動的方式。大家可以看到這是一種很了不起的機器,可以喂人吃飯,還能給人擦嘴。最傳統的自動化在五十年代的時候機器人就開始使用了,這種機器不是完全安全的,最後工廠主說這個機器並不實用,所以八十年代的時候大家就開始考慮這些東西。我們看一看安全的問題,很重要的就是一定要控制動作。現在,這方面已經有了非常大的進步,但是我們必須往前再走一步。我們的發明在2018年被雜誌報道了,可以說是去年最重要的發明,十五年前人們對機器人的恐懼比現在更大,但是現在機器人確實幫助我們做了很多工作,同時也可以創造未來更好的工作崗位。
法國國家信息與自動化所研究部主任Christian Laugier做了題為《人工智慧對自主駕駛的影響》的演講。
Christian Laugier表示,未來的交通會發生巨大變化,預測的市場達到5500億歐元,但是從法律監管的角度來說問題不是非常清楚,即使政府研究人員在做這方面的工作,現在主要的做法就是多做一些實驗和嘗試然後拿出報告,這樣才能更好地了解這項技術的成熟度。但這還是不夠的,我們有比較現實的模擬設備和工具要開發出來,希望能夠有更好的對這種技術的評估。現在有了機器人計程車的理念,也是美國發展起來的,包括優步和Utanomi。即使有好幾百萬的自主駕駛公里,比如特斯拉、Google和微步,不過過去幾年還是出現了交通事故,安全仍然是無法得到保障的,這是在未來積蓄解決的問題。
在高峰對話環節,5位專家以「面對機器人行業的未來:我們從業者正在做什麼準備?」為主題,從多種角度共同進行探討,觀點紛呈。對話環節由德國慕尼黑工業大學教授Alois C.Knoll主持。對話中,Alois C.Knoll表示,我是人類大腦項目的主管之一,如果我們想要建造模擬大腦的系統,我們就要更好地了解大腦。我們把神經科學實現了虛擬化,也就是說把一切都移到了電腦上建模,然後做出基於模型的模擬。這是一個老鼠,身體和大腦都已經被建模了,未來可以做更複雜的任務,然後把它和真正的老鼠行為作出對比,互相調整的話就會更加接近。
Alois C.Knoll還就機器人未來發展的趨勢向各位專家進行提問。
加拿大阿爾伯塔大學教授張宏表示,最近的十五年當中我都是做自動導航的,尤其是我感興趣的領域,就是用電腦視覺導航自動駕駛汽車。視覺導航到處都有,上一位專家也有說過,如果看一看特斯拉的模型也是用視覺導航,視覺可以給我們提供各種各樣的信息,所以很容易聯想到機器人,加上視覺能力的話就可以進行自我導航運動。
日本千葉工業大學教授、IEEE機器人與自動化學會副主席王志東表示,機器不太能夠確定人的情感和意圖,因為每個人的行為不一樣,表達自己意圖的方法也不一樣,如何讓機器理解人的意圖,這是未來的重要挑戰。
以色列本古里安大學生物醫學機器人實驗室主任Ilana Nisky表示,我們研究的是人的情感,以及通過觸覺感測器理解人,這個過程當中我們學習如何適應環境、改變身體以及其它情況,這是人進行複雜操作最基本的行為,機器上也是這樣,尤其是對醫學機器人和手術機器人,這是我們研究的最大範圍。
荷蘭代爾夫特理工大學副教授Jens Kober表示,我們可以看到一分鐘以內就可以訓練人工智慧捕獲這個小球,所以我們做的東西看起來不是非常複雜,想用一些簡單的方式教機器來做這些看似簡單的工作。
清華大學醫學院生物醫學工程系教授高上凱做了題為《腦-機介面的現狀與未來》的演講。
高上凱表示,實現一個腦機介面最最基本、最最關鍵的點就是怎樣監測大腦活動的信息,過去的一二十年當中,幾乎所有可以用來監測大腦活動的技術手段和方法都已經一用在腦機借口的研究當中,包括無創的方法,比如腦電腦磁,或者把電機直接植入顱內。按照廣泛應用來說,無創肯定是首選的。腦和機連通以後能夠幹什麼呢?首先就是控制,腦機介面研發開始的階段一個很主要的動因就是給那些運動障礙的殘疾人提供外部交流的機會,所以很多實驗室都研發了對輪椅控制的系統。現在還有開發對假肢和外骨骼的控制,2014年巴西世界盃上有一個下肢癱瘓的殘疾人用腦電信號把第一個球踢出去了,現在這樣的控制系統即使是用無創的技術也可以實現連續的控制。除了腦和機的通訊之外,也有人關注腦和腦的直接通訊。這是美國華盛頓大學開發的兩個人之間的通訊,了解意圖以後發送到對方,一方是接收命令的,通過顱內刺激把信號直接傳遞到大腦,現在發展到了可以連接到更多的人,把更多腦和腦之間的通訊聯繫起來,協調解決一個共同關心的問題。
荷蘭代爾夫特理工大學副教授Jens Kober做了題為《學習交互以及從交互中學習》的演講。
Jens Kober表示,人工智慧機器學習的具體挑戰首先是保證安全性。我們不想破壞周圍的環境或者傷害人類,而是希望能夠快速學習,因為數據是很昂貴的,要是想在真正的機器人來做研究的話,需要收集數據犯錯,這會花很長時間,除非在Google可以有很多機器人不分晝夜地工作,這很令人讚歎,但是對其他人來說不太務實。我們要知道怎麼把僅有的數據變成真實的能力,不是練習的時候有多安全,而是練習應用起來安全性能不能保證。我覺得最大的挑戰是不確定性和變化性,這是貫穿人和機器互動的所有環節,具體到真實的人機接觸會有更多的不確定性和變化,互動性的機器技能學習也要變得更加高效、更加直覺性,這樣才能進入我們的日常生活,每一個人都可以教機器人去做我們想讓機器人做的事情。我覺得最大的問題是如何表達,把人的反饋給到機器人。
日本Preferred Networks股份有限公司軟體工程師Jun HATORI做了題為《每個人的機器人:前沿深度學習和機器人技術在工業和個人機器人的應用》的演講。
Jun HATORI表示,機器人已經被用在很多範圍和生活領域,包括農業、製造、建造和物流等。抓取、機器語言和家務,這些是我們應用的主要領域。要把機器帶到人的生活環境和家裡,首先應該提高機器人的視覺能力和人機介面,我們認為這不光是對個人機器人很重要,即使是工業機器人也應該是這樣,越來越成熟就應該越來越改善機器人的HRI和計算機視覺功能。清潔機器人對打掃這樣基本的家務已經有結果了,我們還有一些沒能解決的挑戰,但是家庭機器人應用肯定要比很多人思考的來到的更早,這也是我們的期望。
23日,與會嘉賓圍繞「人工智慧與融合」、「市場前景與投資」深入交流。
第五階段「人工智慧與融合」由世界工程組織聯合會(WFEO)候任主席龔克主持。
達闥科技(北京)有限公司創始人、首席執行官黃曉慶做了題為《擁抱5G 智能服務時代》的演講。
黃曉慶表示,達闥科技在2012年提出了雲端智能機器人的概念,通過一個雲端大腦和一個很優秀的、低延遲的安全移動網路,完全可以實現和人一樣聰明的機器人。這就意味著可以通過一個雲端的大腦和一個移動通訊的網路,為千家萬戶、為各行各業,提供在工作能力、操作能力、靈活性都達到人類水平的機器人,因此我們把它叫做雲端智能機器人。雲端智能機器人的核心關鍵是要把機器的大腦和機器的身體連在一起,所以當我認識到這個問題以後,原來機器人的問題是一個通訊問題。作為從事了三十多年通訊技術的工程師,我馬上意識到我們必須參與到這場偉大的革命當中。
日本東北大學教授、IEEE候任副主席Kazuhiro Kosuge做了題為《一種協作型機器人的概念及其實際應用》的演講。
Kazuhiro Kosuge表示,2012年的時候,美國國家信息部發布了一個2030年的四個會改變世界的趨勢。發布這個報告之後,很多國家、很多公司、很多機構都開始談論這樣四個大的趨勢。最近的一個版本是由安德魯溫斯頓發布的,他是麻省理工大學的教授,認為主要有幾個大的因素。首先是人口會變化,人口增加10億,人的壽命更長,人口越來越老齡化,六十五歲以上的人到了2030年會超過10億人口,再就是城市化,三分之二的人口將會生活在城市。《金融時報》發布的一篇文章認為日本對未來的勞動力變化準備不足,可能出現勞動力短缺造成的大量公司破產。十年前就有很多關於機器人怎麼為社會做貢獻的討論,這些都是討論的議題。我們想找到機器人和AI怎麼為社會做貢獻的方式,結論是機器人可以提供人和服務,通過這些服務,機器人就可以給社會做貢獻了。作為社會有三個價值,個人、集體和全球,同時發現機器人的研究者有很多機會。最有意思的是,這是機器人的技術基礎以及新興技術,我們可以通過這些服務對社會做貢獻。
優必選科技股份有限公司副總裁譚歡做了題為《讓機器人走向千家萬戶:面向智能機器人的認知和實體功能實現》的演講。
譚歡表示,大家看到人形機器人的第一感覺應該很親切,因為它是人形的,一個能夠行走的機器人賦予了機器人更多的靈活性,可以在不同的環境執行不同的任務。一個簡單的操作功能集成了感知、決策、穩定的動作,同時利用大腦裡面的記憶信息去規劃一個可靠的抓取動作,移動當中的操作就更是幾乎集成了所有機器人的智能,需要分析人的需求,找到我到底需要去拿什麼東西,需要定位機器人在這個環境當中是什麼位置,打開冰箱門的時候是需要拿可樂還是拿別的東西。機器人走向人的時候你會感覺到這是一個夥伴走向了你,可樂放在桌子上面把薯片遞給人的時候,你會想到這是一個典型的基於物理的人機交互。我們的目標是讓機器人走進千家萬戶,這個目標是非常具有挑戰性的,因為我們最終希望機器人智能和人工智慧能夠融合在一起,和諧共存。我們努力了很多年,也許還要再努力很多年,但我們堅信總有一天,機器人將和人類共存、共生在這個地球上。
清華大學教授、清華大學人工智慧研究院智能機器人研究中心主任孫富春做了題為《面向靈巧操作的主動感知與技能學習》的演講。
孫富春表示,這裡很多人做機器學習,機器學習不強調和環境的交互,所以是典型的開放學習。我們研究人工智慧的學習過程,比如深度學習要研究可解釋性的問題,烏鴉在填石喝水的學習過程當中既用到了感知過程,就是大腦、眼睛和行為之間形成的行為共融,通過不斷地從感知到行為,從感知到行為的閉環過程實現了認知的過程,實現了非常複雜的操作過程。機器人學習是和環境交互過程當中,從感知到行為,再從行為到感知的認知過程。於是我們提出了一個主動感知的概念,主動感知由三個部分組成:一部分是感測器主動,感測器怎樣最快地找到感興趣的目標。另一部分是感知模式主動,那麼多感測器究竟如何做到感測器的模態選擇,包括行為的選擇。機器人能不能像烏鴉一樣,通過不斷的實踐越來越精明?我們把它叫做發育。
獵豹移動董事長兼首席執行官王兵做了題為《機器人的下一站 開放 場景 生態》的演講。
王兵表示,過去幾年深度學習的一些發展,包括算力的大量提升,GPU的發展讓我們今天的服務機器人可以在一些基礎交互能力上接近人類的水平。語音方面我們有全鏈條的AI技術,高噪音環境下的識別、自然語言理解和OP,TTS方面我們都可以做到非常接近人類的水平,視覺識別反而是機器比較有優勢的,可以用更好的感測器在很複雜的環境下用更大的算力,某些領域甚至能夠超過人類的視覺識別能力,我們還有在室內自主研發非常低成本的視覺導航系統能力,通過獵豹有互聯網整體軟體的開發能力和應用場景的拓展能力。具備這些能力以後,我們推出了很多服務機器人產品。我們的一個比較重要的產品叫做「豹小秘」,這是一個五星級的服務接待機器人,主要功能是導覽、導購、問詢。相信大家在很多一二線城市商場也看到過豹小秘,我們已經在商場部署了很多台這樣的設備。可以作為博物館的講解員、商場的促銷員、自動巡邏,多模態的人機交互,並且可以做智能的引領。目前已經在幾十個不同的場景落地,包括政務大廳、公安系統、學校、酒店、銀行、圖書館、商場、零售店,非常多的場景。
康力優藍機器人科技有限公司創始人劉雪楠做了題為《人性化設計在服務機器人場景應用中的發展趨勢》的演講。
劉雪楠表示,服務機器人的全要素包四字詞,智能、服務、機器和人。智能是大家從不同的維度可以分析,我這裡講的是偏類人型的服務機器人,一旦接近人性化就要和人的特點關聯。服務也很簡單,就是場景應用,目前服務機器人場景應用剛剛開始,場景應用正在持續裂變。更重要的是,服務機器人有高度的機械運動性,包括可移動能力,手的上下肢的移動能力。個人有一個觀點,認為輪步結合有可能是更高效的一個方向。飛機是學著鳥來的,大家也沒看到飛機扇翅膀,因為必須講求運動效率。世界最棒的機器人在我們看來是變形金剛,另外一個名字是汽車人,汽車人的運動模式是什麼?輪步結合,所以我們認為走入我們生活主流的服務機器人的運動模式應該是輪步結合,我們推出的「優優小哪吒」就是這樣,綜合成本是世界上所有步態機器人的幾十分之一,已經完全可以量產了,也可以上下台階,只是今天剛剛發布,上台階還有點慢,但這只是過程和時間問題,我們會進一步優化演算法和材料,提升這種運動能力。按照三年一個品類的發展過程,最後運動的效率會非常之高。
第六階段「市場前景與投資」由加拿大阿爾伯塔大學教授張宏主持。
台灣大學教授羅仁權做了題為《人工智慧與物聯網結合機器人再創新市場新商機》的演講。
羅仁權表示,機器人的應用領域非常廣泛,很有潛力的就是協作機器人,我們也看到人工智慧非常重要。協作機器人有許多使用模式,比如教育領域和工業領域,歷史上已經一有超過2000份技術文件,很多科學界的人士都在使用,我們在實驗室做了這樣的機器人,左右手臂看起來也是非常不同,進行不同手臂的模塊化,也有自己的驅動器,手和腰都有驅動器,工作範圍會更大一些。現在機器人有很多應用領域,大家都在談相關的網路互聯、人人互聯、人機互聯、機機互聯,也是基於智能的網路,而且要有網路真實的世界,包括機器人、機床、移動機器人等等,要讓這些進行協作。談到智能技術有三個核心支柱,機器人可以有工業機器人、服務機器人,或者醫學機器人,很多數據上都有收集的能力,每個東西都會裝上感測器收集數據,很多數據就會變成十億級的數據,之後變成大數據,有了大數據之後我們就可以用人工智慧處理這些數據,因為我們使用AI的話一定要有很好的數據進行支持,機器人可以服務非常多的大眾、私營部門、物聯網是大數據的收集系統。
以色列機器人協會(IROB)主席Zvi Shiller做了題為《智能機器人:機遇與挑戰》的演講。
Zvi Shiller表示,智能機器人首先是有交互性,可以和機器交互、人機交互,而且有先進的感測設備,也會對周邊的環境更敏感,要有高運動能力和靈巧度。現在我們希望機器人能夠自主,不用老是告訴他們去做什麼,也希望他們能夠有自行學習的能力,也就是可以隨著時間的推移自己改善,不是在出廠的時候受程序的限制,應該把機械學和人工智慧結合起來。有一個預測,針對於機器人市場在未來的影響:預計到2025年機器人市值大概是有1.7萬億美元,或者超過20萬億人民幣。我不知道這種預測是否是正確的,核心是機器人會對我們的生活和經濟產生巨大的影響,因此我們不能忽視機器人正在影響人類。有的時候我們需要機器人解決一些關鍵的社會需求,如果有些行業工人很難找的話可以用機器人替代,有些行業發展太慢或者下降是因為所需的勞動力成本太高,可以改善傳統和現代的行業生產力,有的時候機器人也可以拯救生命,比如自動駕駛汽車也可以被視為機器人,可以通過減少事故、拯救生命,目前在美國每年有3.6萬次汽車事故,如果使用自動駕駛的話可以避免這種情況,也就是很多領域當中機器人都是非常有潛力的。
哈工大機器人集團股份有限公司總裁王猛做了題為《先進位造業教育領域的擺渡人——HRG工業機器人教育領域的孵化實踐》的演講。
王猛表示,哈工在2015年設立了面向工業教育的公司,通過這些年的發展,自己也形成了教學裝備、教材專利和在線APP等多種產品開發,用戶量達到100萬以上。此外也和新加坡麻省理工高校合作,入選了中國品牌的前一百強,面向的就是通過智能體系搭建培訓教程。通過分院的建設以及在培訓、考試等等近百家中心的布局,形成教育產業鏈的初步推廣。基於這種平台能夠為當地和全國提供人才的培養和教學體系支撐。我們和百所院校共建機器人實驗室、機器人學科、人工智慧實驗室等等,但是過程當中會發現問題,就是純粹靠這些硬體還不足以提升很多學員的知識和水平,需要一種系統化的教學教材體系和師資資源。2016年我們一方面在進行教學裝備的完善,針對市場牽引研製了9類40餘種教程,也和企業學校通過聯合培養的方式培養這些師資資源,大大提升了教學效果。我們通過自己的努力形成了一些相關成果,比如獲評工業和信息化人才培養基地,江蘇省的人才實訓基地,也有參與到教育部在產學合作和協同運營的課程改革當中,同時在師資培養、英才名教計劃布局了很多期,包括舉辦國際、省級的多種機器人大賽以及百萬人才的技能競賽加大人員的參與度,也有積极參与主辦學術論壇和產教峰會。通過自己的努力,高端人才教育方面取得了一些城市,也培養了一批人才。實際上我們還會繼續深耕在職能製造的教育領域,可以說是我們眾多優秀公司之一。
俄羅斯機器人協會(RAR)主席Alisa Koniukhovskaia做了題為《俄羅斯機器人市場與合作方式》的演講。
Alisa Koniukhovskaia表示,俄羅斯機器人協會做了很多國際合作,比如中國電子協會、中國機器人工業聯盟、浙江機器人行業協會等。我們有15個國外工業機器人製造商,10個俄羅斯本地項目,80個工業機器人集成商,150個服務機器人的公司,56個開設機器人教育的大學,2000家兒童教育機器人俱樂部。比起中國,俄羅斯機器人市場比較小,但是我們有自己的特徵,就是定製俄羅斯自己的方案。俄羅斯的機器人應用很廣,有在公共場合使用的機器人,有在農業領域使用的機器人,有航空機器人、無人機和外骨骼機器人等。SponCOM這家國際企業已經在33個國家銷售機器人,並且在全世界範圍都有分銷商,26個國家都有業務,而且有些特殊的技術能力和特點,他們有很好的聲音識別和自由運動姿態的表達和連接,還有很多公共場景,比如銀行、醫院、娛樂教育場合都可以使用。中國在硬體上很強,俄羅斯在軟體上很強,這方面是可以互相合作的,如果感興趣的話,中國也可以對俄羅斯項目進行投資。我們可以做些培訓和共同交流,參加彼此召開的活動,也很歡迎中國的同事們到俄羅斯看一看。
中瑞福寧歐洲創新中心執行董事Ivan Lundberg做了題為《成功部署協作機器人——實驗室自動化案例研究》的演講。
Ivan Lundberg表示,不同的公司都想做出自己的機器人。上面是五個著名的品牌,下面是五個新的生產者,都做得非常好。這些協作機器人想做的是彌合純人和純機器工作之間的範圍。為了實現這一點,我們要確保機器人編程容易,同時互動也應該很簡單。我們用一隻手就可以命令它們去做什麼,同時機器人應該很簡單地糾正簡單的錯誤,我們並不想做一個非常貴的機器人,比如人去擺一些東西,這樣的話機器人就可以處理這些物料,出現問題的話就可以從一開始重啟程序。協作機器人能夠把成本降到最低,周邊硬體的價格也會進一步降低,這樣可以把機器人用到最大的極致。我們一開始是有專用的機器設備,後來是有標準化的機器人,背後有軟體包,機器人有更多的軟體智能是因為可擴展性更多,也會比硬體更好一些,能夠更好地維護和擴展。我們如何讓協作機器人做好這個任務?至關重要的一點就是我們不應該重新調整所有的東西適應機器人,不然就沒法達到我們想要的靈活的、非常好的工作機器人。所以如何像人一樣解決這樣的問題,不是所有的東西都非常固定,而是有一個半結構化的環境,比如使用視覺觸覺,也讓人類參與進來,包括修改錯誤和執行程序等都由機器人來做。
在高峰對話環節,6位專家以「學術、產業、資本跨界融合,協同助推機器人新時代」為主題,從多種角度共同進行探討,觀點紛呈。對話環節由北京航空航天大學教授、機器人研究所名譽所長王田苗擔任主持。
王田苗在對話中表示,製造業和農業方面,如果我們不再進行人工智慧自動化的改造,很可能就會讓這些產業流失到更便宜的國家,現在向越南、柬埔寨和印度流失的趨勢已經起來了,如果不用新的技術把生產成本和用工荒的問題解決,我們的製造業就會受到很大的影響。再就是大健康方面,現在我們雇不到保姆,雇不到照顧老人的人員,所以為了提高我們的生活質量,這方面也有巨大的需求。而對國家的戰略意義就更加凸顯,人工智慧是融合各種高技術的特別高的體現,工業時代的標誌性產品是汽車,智能時代的標誌性產品是智能機器人。
台灣大學教授羅仁權在對話中表示,一個國家的經濟結構是服務業和製造業佔了很大的比例,大家可以看到我們製造業的比例是慢慢下降的,服務業的比例是慢慢提升的,對經濟的影響,影響是很大的,因為製造業是從工廠裡面出來拋光、去毛邊、做噴漆,但現在機器人做的百分比以及能夠把工作做得很好的比例還是不夠高,所以很多智能化是把機器做得更完整,真正協助這些很辛苦、很危險的工作者。按照整個經濟社會來看,如果這項工作能夠把事情做好,就是國民素質提高了、生活水準提高了,服務業更好的時候大家就更能夠享受,回頭來看還是要通過技術把製造業做好。
德國漢堡大學信息科學系多模態技術研究所所長張建偉在對話中表示,現在人工智慧和機器人領域中國在世界上的地位有些可以類比的情況,目前整個國家的政策推動和全民熱度、投資強度都是全球非常領先的,但是短板的地方也非常類似,包括一些基礎、關鍵的演算法、核心零部件和首批創新的應用場景,這些和國外還有一些區別,但是我們追趕的速度非常快,尤其是在工業機器人整個低成本化、普遍的應用,服務機器人尤其移動機器人的開發方面,Technology Push方面我們還是作出了很多國外還覺得比較領先的、創新的應用,這個方面還是有一些特點,整個學術水平方面我們排在第四位,美國、德國、日本之後就是中國,人工智慧和機器人基礎方面的貢獻追趕速度也會非常快,學術應用都有很好的趨勢。
軟銀中國資本合伙人張岳鵬在對話中表示,因為我們是做投資的,可能看的面也比較寬一些,其實真的是在各行各業、各個領域都能夠感覺到這種對新的技術的需求,產業升級也好、智能化也好,這些現象我們全部都能看得到。其實這個肯定會來的,真的是風來了擋都擋不住。首先是技術推動,底層技術允許你去推動這樣的變化,算力已經有了,演算法和人工智慧都是人才,中國基本人才的層面也具備了,張院士這樣外面的技術也在不斷影響中國。需求側我很同意任總的講法,我們投了一個和無人駕駛有關的領域,就是環衛車,這是無人駕駛落地的場景,環衛很快就沒人幹了,都是那些年齡比較大的叔叔阿姨還能幹,九零後不管家裡有錢沒錢,肯定不會願意干這件事。
新松機器人投資有限公司首席投資官任順英在對話中表示,看到這幾年人工智慧技術的發展,特別是進入這個行業一年的時間,解決了我分析中國人口結構之後很多的擔憂。機器人雖然發展了很多年,可能有四五十年,但並沒有在大量的行業當中應用,問題就像剛才Ivan先生講的,之前都是自動化設備,並不是柔性的設備,假如現在我們新的技術能夠提供智能化,能夠柔性生產,剛才我說的那些行業比如自動駕駛汽車,可能十年二十年的時間就把司機解放出來了。
北京天智航醫療科技股份有限公司創始人張送根在對話中表示,有一點是確定的,就是現在人的經濟水平發展之後,特別是對以前有和無的問題解決了,已經沒法滿足人的需求了,特別是現在希望高質量的發展。以前人類忍受的工作現在沒法忍受了,所以就必須用機器來取代,這一塊肯定會促進經濟的發展。就像我們做醫療的,以前大家沒錢了很多疾病可以忍受,就是所謂的保守治療,回去按摩一下,吃點中藥,現在就不一定了,而且危險性已經小了很多。微創本質上就是病人的需要,因為有了微創,以前的手術做起來很恐懼,現在不恐懼了,所以就去做了。做的過程當中由於這種需求的增長,培養高級技師的周期又很長,所以缺乏成熟的、讓人放心的醫師,如果我們有機器人的技術就可以讓大量的技師批量生產。這一方面促進了經濟的發展,另一方面也有效地改善了民生,所以還是相互促進的。
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