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06-08
在8月13日的CCF-GAIR峰会“机器人与未来”特别会议上，来自南佛罗里达大学计算机科学系的孙宇教授给出了关于灵巧的机器人手的演讲。
演讲。
孙宇还是斯坦福大学客座教授，IEEE RAS机器人手臂抓取与操作技术委员会创始人，目前担任美国总统国情咨询委员会机器人主任。
孙宇教授在讲话中表示，人形机械手非常精密、炫酷，但它们的共同特点是成本高昂，最便宜的一只要3万英镑，最贵的要几十万美元。
不过，如果要将机械手应用到普通人的生活中，并实现产业化和商业化，那么还需要另辟蹊径。
孙宇教授随后介绍了一些看起来不像人手的“机器手”。
它们形态各异，但却能真正应用于人类生活的各种场景。
孙宇教授举了他的学术启蒙片《终结者》为例。
“终结者机器人”的核心部件包括两个：机械手和智能芯片。
他在南佛罗里达大学的RPAL实验室的另一项主要任务是利用深度学习构建一个名为“功能面向对象网络（FOON）”的知识库。
该知识库主要由计算机处理。
从在线视频中学习。
通过这个知识库，机器人学习在日常生活中面对不同物品时如何使用不同的功能。
最后，孙宇教授引用特朗普的话作为结尾，鼓励大家“让抓握再次伟大”。
以下为孙宇教授讲话实录。
为了给读者提供最快的新鲜资讯，以下演讲未经编辑。
雷锋网稍后将提供更详细的内容。
孙宇：我很高兴在这里与大家讨论机械手的发展。
你们当中谁能在国际象棋比赛中击败 IBM 的深蓝计算？谁能在围棋比赛中击败谷歌的阿尔法狗？机器人在某些领域很多方面已经超越了人类，但机器人还没有一双灵巧的手。
现在的问题是，如何才能赋予机器人一双灵巧的双手。
19世纪初的文艺复兴时期，许多科学家和艺术家开始研究人体本身，其中包括著名的达芬奇，他开始研究人体的解剖学。
列奥纳多·达·芬奇也对人的手非常感兴趣。
达芬奇研究人手后，对其复杂的功能感到震惊。
因为我们的手只占我们体重的百分之一，但是我们人体骨骼的1/4都在我们的手中。
我们的手是非常复杂的机械结构，可能是人体中机械最复杂的器官。
我小时候看过一部电影《终结者2》，我对电影中的机器人能做什么感到非常惊讶。
在这部电影中，机械手和智能芯片被认为是用于生产“终结者机器人”的两项最重要的技术。
影片中，英雄人物和他的母亲想要摧毁这两项核心技术（机械手和智能芯片），同时杀死开发这两项技术的教授。
看完这部电影，我不再担心人类的未来。
相反，我觉得机器人很好，对机器人手的灵巧程度特别感兴趣。
那时我就??决定了我的梦想。
我的梦想是创造第一个像电影中的教授一样的终结者机器人。
于是我带着这个梦想去美国留学，进入了MIT实验室。
我的梦想在进入实验室的第一天就破灭了。
为什么？因为我看到了这只叫“犹他/麻省理工”的机械手，我的老师很早以前就实现了我的梦想，比我看《终结者2》电影还要早10年。
慢慢地我了解了它的历史。
它实际上是由两个天才创造的。
多年以后，人形机器人出现了很多种。
我在这里列出了四个，都非常有代表性。
第一个是德国DNR与哈尔滨工业大学联合研制的人形机器人。
第二个是第一个是NASA的机械手，第三个是最新的，第四个更酷。
这些机器人手就像瑞士手表。
它们的设计非常精致。
机械部件的铰接十分精确。
每一个都有十多个自由度和很多关节。
同时，它们还有一个共同的特点，它们的造价非常昂贵，最贵的可达数十万美元。
这些机器人手已经在许多实验室进行了演示，它们可以做很多事情。
您刚刚看过一些机器人的视频。
它们可以做很多类似于人手的事情，可以做饭，可以做家务，在日常生活中无所不能。
事实上，你在视频中看到的大多数机器人手都是经过精心编排和指导的，通过非常复杂的编程，花了很长时间才能使这些演示在特定的环境和动作中发挥作用。
完成。
它们距离复杂环境的适用还很远。
刚才看到的机械手非常酷，但是在现实生活中很少见到这些机械手的大规模应用，不仅因为它们价格昂贵，还因为应用环境非常复杂。
我们使用工程方法来解决工程问题。
我们有一些需求可以简化为工程需求，通过这些需求可以找到工程解决方案。
好莱坞认为我们的想法是可行的。
他们有一部电影叫WALL-E。
在这部电影中，机器人的手与人的手完全不同。
它有三个手指，与人类的手指有很大不同。
WALL-E可以做很多事情，至少它可以在动画片中改变灯泡。
事实上，复杂编程的第一步并不是像人类一样的机器手，而是拥有三个手指的机器手。
从这个领域出发，由于各种工程原因和各种问题，我们可以看到有很多不同的工程解决方案。
其实我们工业上已经有很多解决方案，不需要用机械手来抓取。
这是去年机器人比赛的获胜者，没有使用机械手而是使用真空吸附技术击败了其他队伍。
在这种环境下，美国学者认为“抢物体”的问题已经解决，但“抢工具和使用工具”的问题还没有解决。
所以，剩下的最大问题是机器智能，我们缺乏智能芯片。
随着科技的发展，好莱坞也纷纷效仿，包括在其电影中设立了智能中心。
我们现在其实有很多这样的智能中心，包括谷歌的智能中心。
在我们的实验室，我们发明了一种“功能面向对象网络（FOON）”，它将各种对象及其功能和操作结合起来，构建一个网络知识库。
我将演示如何构建这个网络。
这个网络可以通过观看在线视频来建立。
例如，如果您知道如何做某事，您可以将演示放在网上并进行处理。
根据视频，您可以了解如何操作。
用什么东西、什么动作来构建一个网络，就相当于一个知识网络。
当这个知识网络组合起来时，就会构建一个庞大的知识库。
我们可以通过搜索知识库来获取我们想要的信息。
例如，如果你今晚想吃烤牛排，告诉机器人，机器人就会查询网络。
查询后，会得到一张图片。
这张图包括需要什么原材料，需要什么步骤。
整个画面的基本元素包括物体和运动。
机器人在执行特定任务时，很多操作都会与其他物体真正接触，比如拧紧螺丝、接触螺丝刀（机器人手在拧紧过程中会受到不同的力）。
同一个物体的不同动作也需要不同的力和部位，抓握时需要不同的手抓握姿势。
我们所做的就是根据不同的任务总结不同的需求，并根据这些需求得到最优的抓手方案。
比如制作锤子的时候，轨迹已经确定，需要做的就是如何让机器人手移动得更少。
在这张图中，抓取时，机械手必须保证鼠标在移动过程中不会掉出。
另一个扭转灯泡的例子。
扭转灯泡时，灯泡与灯座真正接触（过程中产生不同的力）。
我个人认为机器人智能和计算机智能是两个不同的概念。
因为机器人需要与自然环境进行真正的接触，这是一个非常大的问题，也是一般计算机智能尚未触及的问题。
今年10月份我们将在韩国举办抢夺比赛。
有很多奖品。
希望大家组队参与。
我们在这里发布了 9 个任务，所有这些任务都需要机器人实际接触物理环境。
最后，借用特朗普的“名言”——Make Grasping Great Again，希望大家更加关注机器人灵巧手的抓取。
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