两天之内迅速上线，国内外口罩、防护服均已调配……海尔COSMOPlat支援前线背后的故事
06-18
作为CCF-GAIR会议机器人与无人机的专场，“ “机器人商业场景”模块决赛演讲嘉宾，国教长江学者特聘教授、IEEE机器人与自动化北京赛区主席、北航机器人学院名誉所长、先进机器人领域首席专家、王田苗教授带来了题为的主题 会议致辞。
王田苗教授首先从宏观角度分析了当前的环境。
他指出，当前国内外宏观经济形势逐步好转，而且在中国独特的市场环境下，近年来大力推动应用索引化和多学科交叉，使得当前的人工智能和机器人产业实际上成为了一个新的领域。
创造了长期的隐性刚性需求，其中感知、决策、行动等智能机器人技术已成为世界发达国家的战略性高技术产业。
随后，王田苗教授从四个阶段简要回顾了人工智能和机器人的发展历程。
1、以灵巧机械零件为代表的加工制造机器人。
2、以环境适应、简单感知为代表的特种机器人。
3、以人机交互、结构灵活为代表的服务机器人。
4、以智能、仿生技术为代表的智能机器人。
接下来，王田苗教授与大家分享了当前人工智能和机器人领域的一些热点问题，并明确指出，我们目前正处于机器人和人工智能蓬勃发展的红利期。
教授王分享的热点话题包括：客服、导购、医疗、聊天等协调互助机器人；家庭使用的智能管家或保姆机器人；无人驾驶技术； VR/AR技术；智能健康机器人；刚软耦合软件结构与人工传感电子皮肤；同时，王田苗教授还总结出当前人工智能领域的关键技术有：深度学习和认知进化、大数据获取和处理、人工智能芯片、语义理解、概念表达、知识推理等。
王田苗教授认为，在人工智能、机器人兴起的今天，技术变革和市场环境正在快速推进。
在当前复杂多变的生态环境下，如何将学术界的科研成果转化为行业的成功产品？这些都是行业真正需要面对和解决的重点和难点。
王田苗教授明确表示，只有国家的实力、人才、产业资本相互支持、协调才能成功推动这一转变，缺一不可。
但在当前环境下，存在两个关键障碍，具体体现在以下两个方面。
1、本质上，现在全国高校之间的考核导向完全不同。
同时，技术成果从学术界向产业转化过程中遇到的各种法律纠纷也可能给学校造成损害。
另外，如何购买IP、拿多少股份、谁来评估、如何提高效率，这些问题都制约着转换过程的“性质”。
2、在定位上，导师或学者往往呈现前沿的论文趋势，而企业往往需要专利和专着，对客户和股东负责，实用方便，转型过程通常很长。
这两者的定位是存在的。
存在着明显的不平等和矛盾。
另外，一个学者从这个角度去创业也是非常困难的。
这时，如果让学生毕业后以顾问的形式创业，成功率往往很高。
这就是专注的重要作用，也是一个“定位”的问题。
教授在演讲的最后表示，创新创业是一个长期的过程，需要技术与资本的结合、需要脚踏实地的合作伙伴、需要政策与大环境的协同，这是非常有道理的。
复杂的。
但他坚信，这是机器人、人工智能领域创新创业的时代春天。
他热忱欢迎有识之士勇敢站出来，拥抱这个春天。
以下为现场实录： 谢谢毕老师的介绍。
我很高兴在25分钟内与大家分享我从学术界到工业界转型的想法。
我主要讲两部分。
一部分会谈论热点话题；第二部分会讲从学术界到工业界的转变。
了解行业中的困难和困惑，以及自己的一些想法。
纵观目前的发展过程，我个人感觉人工智能和机器人在医疗领域和智能制造领域，以及未来在医疗、体育、聊天领域都会是一个非常重要的风口。
为什么？这有两个主要原因。
首先，当前机器人、人工智能、新材料、新能源、物联网的交叉融合已经到了临界点。
这方面可能会促进整个社会的发展，包括产业结构的变化。
第二，中国市场非常大，中国制造有其独特的优势，加上国家在这方面的大力支持。
在这样的背景下，人工智能和机器人其实早已成为刚性需求。
原因是它对于我国的制造、装备、基础装备来说是必需的，对国家经济安全起着重要作用。
从目前范围看，许多正常的不可逆因素推动了人工智能和机器人的发展。
哪些是不可逆转的，比如人员工资上涨、招工难、老龄化、医疗费用增加等等，这些不可逆转的因素是不可逆转的。
与此同时，智慧生活反过来又刺激和释放新的需求，包括安全、自由、健康、快乐，甚至包括一些冒险，包括一些创新。
这些因素交织在一起，让人感觉这是相当一段时间以来的刚性需求。
正因为如此，美国、日本、德国都把智能技术，或者说智能机器人技术作为国家战略规划。
他们相信感知、决策和行动会促进多方面的发展。
关于智能化的热门话题，代表性的就是我们所说的Gartner智能机。
这个领域基本上已经开始逐渐盈利了，比如云识别、我们的虚拟现实、基于知识开发的软件工具。
巅峰是投资者和人们目前所梦想和推动的，包括我们所说的自动驾驶汽车、感知、机器学习等。
早期是创新攀登的时期，包括智能机器人、商用无人机、以及一些新的机器助手。
在这样的背景下，我们看这些热点就非常清楚了。
给大家分享一下机器人的发展历史，机器人一直伴随着人工智能技术的发展。
早在2000年，美国就想制造原子弹并进行机械和齿轮联动操作。
然后在1954年，机器人被发明，并且操作是基于DH参数的。
师傅突破了对机床的控制。
当我真正进入市场的时候，我发现我的想象力并没有那么大。
后来日本将其工业化。
Legend公司首先将其用于可复制的汽车和摩托车。
这里面还有两件事。
英国爱丁堡。
人工智能，例如通过视觉进行自主组装。
与此同时，斯坦福大学建造了一个可以在舞台上行走的移动机器人，但基本上失败了。
那次失败也被认为是人工智能的低谷。
然后另一个时代开始了。
20 世纪 80 年代末和 90 年代初，美国新的高科技计划出现。
当时，CMU的智能系统就是今天智能汽车的雏形。
当时提倡的是太空和水下。
从当时的资源节点来看，当时的空间很小，希望能够进入服务。
这里发生了几件事，包括IRobot和百科全书的推出，这些都是当时在美国开发的。
到目前为止，还没有大的突破。
我真的不知道人们的痛点在哪里。
如果痛点太多，比如洗地板、洗碗等，发现成本太高。
另一种似乎推动协作机器人向前发展，有一种阿尔法狗已经证明它们的记忆力和案例学习能力比人类更好。
一旦你突破了这个，你会发现很多东西可以添加到决策过程中。
谷歌已经收购了8家集群公司。
从这个角度来看，是否会有新的前景？从坐标来看，我们经常把需要的功能放上去，纵坐标是复杂度，堆出来的结果因为可靠性、成本、包括多个系统，只能在实验室的一些实验中进行。
如今，基于互联网的技术已经将其拆解，例如将深度学习或识别放在云端，将传感器放置在太空或家庭中，以及应用驱动，突然将机器人的概念推到了最前线。
在此背景下，机器人的发展初具规模。
我们知道整个世界经济最近还在慢慢爬升，就是2%-3%。
但产业集群的增速为12%，仍为全球第一，而中国的增速为17%。
全球新增装机24万台，中国为6.7。
从这个比例来看，亚洲仍然是中国最重要的领域，其次是欧洲、美洲等。
我这个视频想跟大家分享的是对中国创新创业，或者对民族企业有信心。
现在来看，人们常说机器人都是四大家族，事实上也确实如此。
但他们目前专注于汽车和摩托车，包括其他一些电子设备，目前的份额约为90%。
你想想，三年前，国外的比率是96%、92%、88%。
目前影片反映国内集群品牌增速约为33%。
从这个角度来看，用不了多久，中低端细分市场将几乎超过60%，高端细分市场会有一个过程，因为涉及到零部件、品牌和解决方案。
未来集群是重点，协同互助是非常重要的发展方向。
目前特种机器人增速约为11%，家用机器人增速约为28%。
根据国际机器人联合会的预测，大约是1亿美元，大概是在2020年。
这个数字是与工业界相比的。
去年全球产业规模约为1亿美元，这意味着未来5-10年服务机器人的空间可能非常大。
体现在哪些方面，比如国防、医疗、服务的比重，个人机器人在家庭娱乐中的比重。
目前的困难，无论是国外还是国内，都是要突破这样的突破。
比如我们常理解的亚马逊，想要从交互向入口发展。
谷歌最近还发布了台灯式交互。
究其原因，还是因为痛点和成本，以及实现技术的可靠性之间的平衡。
这张图是从广发证券借来的，很有趣。
将需求、技术、成本、弱需求和刚性需求、以及高质量和低质量的产品放置在这个坐标系中，有助于挖掘机器人需求的痛点。
从目前的趋势来看，专注于客服、导购、医疗、聊天等领域的机器人是近五年来的热门话题。
然后就会有我们所说的无人驾驶汽车，还有我们刚才提到的管家或者保姆。
这次旅程的高度非常高。
这个过程就是建模和演示。
给大家分享几个热点。
从广义上理解，人工智能实际上指的是认知学习、决策和思维。
你可以把它理解为实体机器人的大脑。
感知，我们把它理解为一种人机交互和感觉。
RT，我们把它理解为一种运动和操作。
在这些问题上，我们认为目前的热点应该仍然是软件材料和人体微尺度的发展方向，是智能硬件的前沿和生物制造。
丰田从谷歌购买了新产品，包括桌子下的手动自动爬升，许多液压数控系统，以及一些驱动装置。
还有可穿戴设备，以及微纳制造，包括狭窄空间内的检测。
达芬奇的工具在这方面做出了贡献。
麻省理工学院院长今天早上已经报告了刚柔耦合软结构域人工传感电子皮肤。
2017年和2020年国际顶尖科学都有报道，主要集中在MIT和大学。
有一些驱动程序不需要点击，可以用硅胶或 3D 打印来打印。
完全，想象一下，如果这个突破发生了，可能会出现机器人的又一次洗牌，包括刚才黄老师讲的梦想。
这种软体机器人的诞生或许已经非常接近实用化了。
通过我们的实验，我们还发现了一个功能，其成本是传统硬件机器人的1/5。
人工智能机器人方面，主要关注认知和深度学习，尤其是进化学习。
内容不断更新，相应系数调整。
现在个体学习比较好，但是要集中精力，让语音和视觉尽快应用还是一个很大的挑战。
另一种是人造芯片。
我觉得这几点都是非常重要的方向，预计语音识别也会包括在内。
这方面主要用在游戏、影视、体育等方面，涉及到自然语言的理解，包括体感。
工业机器人可以通过动作自动编程吗？如果这样的话，机器人流程就可以大大减少。
包括我们所说的AR技术的突破，它会解放你的双手，把背景知识和你眼睛看到的东西进行匹配，从而提醒你很多事情。
这方面显示了重要的方向。
物联网如此之多，总得有一个代理。
自然，很多人希望在家中或社区中使用机器人作为代理人来实现突破。
在这里，希望大家一定要思考一下，这方面什么是不可替代的。
不然大家都这样做的话，风口就很容易变小。
从操作、学习、政策资料、多机与人机协同等方面来看，从应用热点来看，主要是仿结构、机器助手、同伴，然后是特种无人机系统、无人车、无人船、无人机，包括医疗机械。
有时我想，时代正在慢慢改变我们的很多事情。
事实上，每一天、每个月我们都不知道。
回顾过去5-10年，我们发现世界形态在变化，产业结构在变化，生活方式在变化。
在这样的变化中，如何将科研创新转化为产业就显得尤为重要。
庆幸的是，这10年来，我和很多同事孵化、参与指导了一些有代表性的企业，其中就包括刚刚张老师在台上介绍的纳恩博公司。
这是由两位北航学生创办的，一位是王野，一位是陆峰。
例如，Segway以前是2B，他们大胆地走向2C。
2016年1月8日英特尔为他们站了出来，整个过程得到了小米、红杉甚至其他人的投资。
医疗机器人已经出现近20年了。
我们与海军总医院有合作。
从医生的角度来说，我们能不能做10%-20%的手术，不用开颅，通过米粒放置药物？这个好处可以减少医疗费用，而且病人大约三四天就可以出院。
如果进行开颅手术，则需要三个月甚至更长时间。
成本和技术将会降低。
这种技术将摆脱传统框架、手术计划、机器人，包括一些安全控制。
这方面后来得到了华夏幸福、普华滨水等多方的支持。
今年6月，奚耀明还参观了与积水潭的合作情况。
谷歌曾使用机器人来避开X射线，过去可能超过50次，但现在已经避开了。
这方面大大减少了医生的辐射，这是医生非常喜欢的。
精度从2毫米提高到0.5毫米。
目前，病例已超过2000例。
并成功在三板挂牌。
这是我的学生，毕业后来到科学院，又从科学院离开。
他利用操作系统改变了现在汽车的结构，称为智能仪表。
今年6月，他被LEES开发招募为加盟商。
其中不乏丰田、宝马等大公司。
，看看基于LEES的汽车，一辆车有100多个CPU和200多个传感器。
在这种环境下，软件定义汽车功能已成为必然。
以此类推，还包括灵巧的双手和大数据。
从这样一个创新，到我们所说的产业变革的过程，我有一些思考。
我认为创新创业的意义应该深入理解。
除了探索未知之外，这也是对经济的贡献。
在这个问题上，其实社会、学校、国家不仅希望就业、纳税，更希望成为一家能为中国国际竞争力争光的伟大企业。
这些学生完成学业后，将回馈社会，甚至回馈母校。
在这个问题上，我认为指导思想非常重要，我们要明白20%的基础研究是可以脱离市场、脱离任何功利的，应该可以自由地探索和思考。
但对于大多数技术研发来说，其价值应该以其对经济的贡献来衡量。
这个指导思想有三个非常重要的环节：国家实力、人才、产业资本。
只有这三者交汇才能促进其转变，缺一不可。
理论上看起来很简单，但是做的过程中却很难，因为说到从学术界到工业界的转变，工业界理解的就是希望你有痛点、成熟，你的团队会专注于你的工作，而你应该像研究市场，你应该学会操作。
但我希望这三件事都是如此，但是要做到却非常困难。
为什么很难呢？首先，就问题的性质而言，从目前来看，由于考核的取向不同，全国各地的学校很难完成考核。
因为在这个过程中，我们要走很长的路。
而且，全球每家公司在整个过程中都会存在法律纠纷，这都可能给学校带来损害。
另外，如何购买IP、拿多少股份、谁来评估、如何提高效率，这些问题都制约着转换过程的性质和定位。
导师或者学者往往是新人，经常写论文，而企业往往需要专着，对客户负责，要实用，要方便，转型过程是很长期的。
关于这个问题，我想这个问题就出现了。
我想通过一个案例来简单谈一下。
例如，达芬奇的案例是2000年在斯坦福孵化的，花了15年才得到这样的证明。
其实这方面就体现了无论从硬技术角度，还是从高端机器人的角度来看，这个过程都是必要的。
这是我对达芬奇创业历程的总结，包括资本、改变医生做手术的方式、高清。
有一次我参加国际会议时，我问中国机器人是不是医生的问题。
我问欧洲。
欧洲说这是一个机器人或者是一个设备。
问法国人，法国人说你应该联系保险公司。
我们这里思考和解决的问题是，国家现在正在推动这个，允许发明者和创造者拥有50%以上的股份。
有的评论已经70%了。
是否可以简化以加快流程？他们常说评估并等待。
有个会议。
包括昨天问宾夕法尼亚大学，基本上5%、10%是学校发展所必需的。
比如说IP，如果每个IP是10万或者20万，你会发现速度会加快。
国家法规在这方面非常重要。
最后我想谈谈定位。
如果你是一个学者，从这个角度去创业是非常困难的。
否则，从顾问的角度来看，如果让你的学生毕业后创业，成功率是非常高的。
因为只有专注，你才有这个希望。
这些想法也来自南极。
我在南极进行了实验。
我在恶劣的环境下进行了这样的实验，持续了半个月。
我使用风能和太阳能给电池充电，这样它就可以使用可再生能源运行。
也是在这个时候，学术界开始思考。
产业转型思路。
这条路上，每一个创业者都知道，路还很长，涉及方方面面，只是一个原子，也就是我们所说的创新技术与资本的结合。
真正的发展需要伙伴关系、政策、环境和成年人的教导。
不管怎样，我认为当今世界，创新创业的时代已经到来。
每个人都要扪心自问，自己是否有这样的热情，是否在任何方面都是不可替代的，是否能够在资本市场上变现。
宽容应该多一点耐心，而不是急功近利。
我相信，在民族创新创业的伟大浪潮中，我们每个人都能找到自己的位置，谢谢。
主持人毕亚雷（深圳市计算机协会秘书长）：我想王老师今天给我们做了一个总结发言。
王先生是第一个从工业化角度涉足机器人行业的教授。
正如他今天所说，有很多思考。
一个小问题。
在您遍布世界各地的学生中，您能给我们介绍一个您最看好的学生创业项目吗？您刚才谈到了转型。
其实我的工作场所也在做转型。
我经常帮助老师，您能给我讲一个同学创业的案例吗？王田苗：目前我觉得Ninebot非常好。
还有医疗机器人Remebot和Segway机器人。
这些有几个特点。
第一是门槛很高；其次，它们在国内或世界各地都很受欢迎。
在同一起跑线上。
只剩下两件事了。
他们对市场的敏锐度和团队的个性决定了他能走多远。
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