WAIC2022丨未来机器人：智能发展想象落地

　　达闼展出的Cloud Ginger 2.0是其自主研发的柔美人形机器人，可以提供迎宾接待、导览讲解、养老陪护、清洁打扫、教育科研等多项应用服务；微创图迈腔镜手术机器人将5G技术与机器人技术的融合，实现了迄今为止世界最远距离的5G远程机器人手术，除此之外，手术操作可以做到更微创、精准、稳定、安全……曾经存在在科幻电影中的机器人走进现实，真正在人们的日常生活中发挥作用。

　　2021年12月，工信部、国家发改委、科技部等15部门联合印发的《“十四五”机器人产业发展规划》提出，到2025年，机器人产业营业收入年均增长超过20%，应用场景涵盖to G端、to B端、to C端等多个维度。

　　北京航空航天大学机器人研究所名誉所长王田苗在“智能机器人产业发展论坛”上指出，这个世界万亿产值行业正在从PC/手机向智能汽车过渡，随后将迈进机器人产业。未来2-3年，高附加值核心部件、商务机器人、服务机器人等将是未来智能机器人投资的热点。

　　美团的最新财报已经显示出了即时零售的加速发展，而无人机配送和自动车履约是美团机器人赋能即时零售的未来场景，“我们认为，机器人是把一个数字世界和物理世界相结合的一种新时代的生产力。”美团无人机业务负责人毛一年在论坛上说。

　　他介绍道，无人机可以将配送速度提升至3公里15分钟，到现在为止已经送出了7.5万单，在世界上排列第二；而自动车在年初驰援上海时，也取得了为10万名用户送出50多万单的成绩。

　　同时，针对办公场景的楼宇服务机器人也在研发当中，可以实现送货到工位，解决“最后一百米”。“拣货、装箱、出货、履约，还有最后的上楼，”毛一年表示，“即时零售的整个链条，每一个环节都可以有机器人的参与。”

　　智能家居是另一个火爆的应用场景，指纹门锁、人脸识别、扫地机器人、智能音箱等等已经深入到了普通人的日常生活中。据Statista数据，智能家居是目前AIoT场景中发展最快的领域，占物联网市场收入的96%。

　　但当下的“智能”依旧与理想当中相差甚远，单纯完成指令操作而无法自主决策的“智能”仅仅帮人省去了一个动作。美的集团首席AI官兼AI创新中心总经理唐剑在论坛上表示，当下的智能家居处于“被动阶段”，即被动地执行用户发出的指令，且能和用户进行简单的交互。

　　而下一阶段，智能家居的发展将会进入“主动服务阶段”，“智能家居能够感知用户的状态，识别用户的意图，并且学习用户的习惯，然后另外通过IoT的技术去获取环境以及设备的信息，提前一步配置好各类家居设备的这种参数，提供一种主动服务。”唐剑说。

　　例如，房间温湿度计测量数据可以共享至各个家电，空调、加湿器联动调节，从而实现房间内的舒适度始终如一；智能照明系统会在夜幕降临时，根据光线强度和用户个人喜好打开灯光，又会在感知用户入睡时自动关闭全部……以上场景将人彻底从家居日常中解放了出来。

　　唐剑认为，再下一个阶段是“机器人化”，指传统的家电设备以机器人形态出现，也指综合性家庭服务机器人的普及，“最终的目标理想就是做到‘衣来伸手，饭来张口’。”

　　多任务多场景的人形机器人是更深化的演进方向。优必选科技首席技术官熊友军表示，人形机器人是各个发达国家争夺的制高点，当前中国已经具备了人形机器人的基础条件。

　　他认为，人形机器人会遵循电脑和智能手机的发展路径，成为家庭的一员，成为下一代人机交互中心。不仅如此，作为通用多任务型机器人，会深入到各个场景，具有非常大的应用前景。

　　毛一年将机器人的发展分为了三个阶段：第一阶段是在工业、军事等场景中高度确定、高精度、高效率的机器人，如汽车生产线上的机器人、战场上排雷的机器人等；第二阶段是特殊场景中的机器人，如隧道清理机器人、手术机器人等；而到第三阶段，人们对高精度、高确定性的需求减弱，对拥有自主处理场景能力的需求加强。“这就是我们所说的服务型机器人。”

　　国际机器人联合会的数据显示，2021年全球服务机器人的市场规模达130亿美元。近五年，中国服务机器人市场贡献了全球25%以上的份额。

　　目前，机器人主要包含三大核心技术模块：环境感知模块、运动控制模块和人机交互模块。环境感知模拟人类的五感，运动控制相当于人类的躯体和四肢，而人机交互包括负责数据整理和算力处理的存储器和智能芯片，相当于人的大脑。

　　当下，在环境感知和运动控制模块上，受益于自动驾驶、工业机器人等领域的成熟应用，相关硬件商用化进程较快，而在人机交互模块，由于算法、算力的限制，实现高效的人机智能交互还存在不小的难度。

　　达闼机器人公司董事长兼CEO黄晓庆提出，人脑的每一个神经元相当于300个输入和300个输出芯片，如果要造一个像人一样聪明的机器人，同水平的电脑的重量和它的耗能都超过人脑100万倍。因此他认为，把机器人的大脑放到云端，然后用网络接到一个机器人的身体上，“云-网-端”是云端机器人的最佳架构。

　　云端机器人的架构实现了算力无限扩展、认知的无限升级的“云端大脑”，黄晓庆认为，在仿生学认知范畴内，云端机器人架构是智能机器人的“终极架构”，人工智能+5G通信+机器人将形成多功能智能机器人。

　　然而，真正实现技术落地还有很长的路要走。禾赛科技联合创始人之一，兼公司首席科学家孙恺认为，从实用化的角度上来说，恐怕在二三十年内还离不开人的干预。

　　唐剑也是这样认为，“从2004年开始，自动驾驶已经发展了近20年的时间，目前来看，L4级的这种自动驾驶也没有真正落地。”他认为，机器智能绝对不比自动驾驶简单。

　　王田苗认为，机器人发展需要两个条件，第一个条件是在单品机器人中，需要实现购买痛点、复用高频、场景易标准化、成本低于2个工人年薪；第二个条件是发展生态的完善，包括客户、供应链、创新人才和政策环境。