圆桌对话：机器人如何改变各行各业？ | CCF-GAIR 2017

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当我们谈论机器人时，我们会谈论什么？

7月7 -9日，在雷锋主持的第二届中国国际合作论坛-全球人工智能与机器人峰会机器人特别会议上。在“机器人改变工业”圆桌论坛上，来自机器人产品研发第一线的几位从业者向我们讲述了机器人在各个垂直领域的应用。

圆桌讨论会由中国科学院深圳先进技术研究所研究员夏泽洋主持。参加讨论的嘉宾有博创联动首席执行官陶伟、大道智创首席技术官邢志伟、美卡曼德创始人邵天澜、长风无人机创始人赵子超。

夏泽洋介绍说，他在研究所工作了很长一段时间，专注于医疗机器人的研发，尤其是医疗机器人在正畸领域的数字化应用。博创联动致力于农业机械的智能化、信息化和自动化驱动；达达智创是一家专注于slam技术应用和商业化的公司，其产品主要用于自主巡逻安全机器人。梅·凯德曼将人工智能算法应用于工业中常见的机械臂，并“给机械臂手增加了眼镜和大脑”。常峰无人机主要为无人机行业应用提供解决方案。

主持人夏泽洋和四位来宾以及雷锋讨论了一些机器人在工业中的应用。com安排如下。

夏泽洋:我们的主题是机器人改变行业。我们制造了工业机器人、安全机器人、无人驾驶飞行器和农业机器人。请谈谈你自己领域中使用的机器人技术和产品，以及它们对我们行业的影响，甚至到目前为止已经发生的变化。

陶伟:我们从事农业机械，农业领域是我们认为机器人和人工智能将在未来得到广泛应用的领域。像美国一样，农业人口仅占总人口的1%左右，但美国是一个世界级的农业出口国。事实上，它主要取决于农业机械的智能化和整个作业过程中的信息管理水平。

中国与世界仍有很大差距，尤其是在机器人和人工智能方面。事实上，一些实际的变化正在发生，比如农业机械的自动驾驶，每年都在新疆和东北地区广泛使用，国家补贴在这方面也有很多支持。因此，在大面积农田中，自走式农业机械得到了客户的高度认可。

例如，每年春天播种时，目前的情况是，如果这台机器没有自动驱动功能，当地农民可能不会让你做作业。他们很清楚，如果在作业过程中不能有效地利用土地，效率将在后期降低，如灌溉和喷洒农药。在农业领域，机器替代可能会有越来越多的应用场景。

邢志伟:我们用人工智能技术或机器人技术来解放人们的创造力，让我们从重复性和枯燥的工作中解放出来。在安全领域，安全的某个方面非常符合这个定义。

首先，我们正在开展物业社区安全，而目前的安全体系更多的是基于定点物理监控的安全网络。此外，一些问题是通过人工巡逻发现的，这是相当严格的。像巡逻的保安一样，他们通常很懒，不去购物，尤其是在晚上，他们半夜躺在那里睡觉，从来不出去。我们做了一些研究。如果机器人做这件事，他是完全自主的，在晚上根据随机路径规划进行巡逻和探测，这可以最大限度地避免人类懒惰的问题。

另一方面，例如在反恐领域，许多逃犯目前难以追踪。他们在机场或高速火车站被跟踪，爆炸物被探测到。通过人脸特征比较和背景大数据分析，可以判断帮派之间可能的联系。甚至警用设备也能获取我们携带的通用设备的id并识别它们的身份。即使他们改变了手机或其他身份，他们仍然可以被捕获。这样，我们就可以事先抓住这件事。我认为在安全领域，事前预防比事后追求带来更大的安全。

邵天澜:机器人行业也在发生巨大的变化。我是一个工业机器人。工业机器人可能不熟悉人们的生活，但这并不新鲜。在20世纪50年代，这种东西得到了最早的应用。例如，10多年前和20年前，当你去奔驰宝马或特斯拉的工厂时，你可以看到冲压、焊接和喷漆机器人比人类多。机器人和汽车一样。传统上，人们认为这是一个机械问题，比如计算能力和每秒钟我能计算多少浮点运算。

过去，当你有一个机器人或一辆汽车时，里面的计算能力是每秒1克，但是现在，迈克曼德发现，如果你想给机器人智能，你必须给它至少1吨的计算能力。机器人行业的计算能力已经提高了几倍甚至数百倍。这个行业已经逐渐从人人都认为与汽车相似的机械行业转变为软件、智能和算法行业。

赵子超:过去农业机械属于机械化，现在机器人和人工智能属于信息化。机器人和人工智能应该将传统产业从劳动密集型转变为技术密集型。例如，在农业中，在人们种植土地之前，这种做法肯定不同于使用机械、自动和智能机械。刚才陶总说拖拉机走不直。当人们开车时，播种转向右边，收割转向左边。它一定有什么问题。自动驾驶是直线的。

无人机处于植保状态，大型农场也会绘制地形图，保存数据，然后用无人机下载数据，规划飞机自动运行的路线，避开障碍物。有了这些东西，我们可以增加一些方法来测量和收集农业生产过程的数据，然后进行统计处理，这就是简单的统计处理和先进的人工智能。总的来说，耕作方法将会有所改变。

夏泽洋:最近，我们的无人驾驶百度汽车去了北五环，这不仅引起了公众的关注，也引起了执法部门的关注。我认为将来会有故事。几个同事一定遇到过这些问题。请找无人驾驶飞机的赵子超谈谈这件事。无人机在这方面也有很多想法吗？

赵子超:无人机影响飞行、黑飞、内幕等说法很多。飞机涉及敏感的空运输。现在所有的无人机都属于黑飞，受影响最严重的是C端消费无人机。现在，国家颁布了一项要求实名制和注册的政策。我认为政府最关键的考虑有两点:第一，安全问题，任何行业的发展都不能影响安全。第二，权利和责任应该匹配。在过去，没有人负责无人机，因为我负责的时候有责任。但是，我的权利应该由政府部门来考虑。在以前的空运输中，我的同行应该被委派到当地政府，但是当地政府和军方没有办法达成协议。

作为从业人员，我们还应该考虑:

从技术上讲，避免安全风险，如敏感地区和国家不允许飞行的地方，是最基本的事情。

在方向上，作为一个玩具，我有很高的自由飞翔和随意观看的能力。事实上，这种罪行在形式上和法律上都很严重。

为什么农业更合适？低空飞行，农田作业不影响别人的作业，航空摄影发挥作用，但它影响别人，但喷洒药物不会妨碍别人。这种应用最好不要与政策法规相冲突。国家在这方面的支持也相对较大。

邵天澜:现在作为机器人手臂，狭义的工业机器人的趋势是合作机器人。现在每个人都想把机器人和人放在同一个物理空房间里，甚至一起完成一项任务。这件事不可避免地会涉及到与人接触的安全问题。更不用说中国，像德国一样，世界各地没有相对形成的行业标准，只有一些技术建议。包括标准、法律法规的滞后，是完全可以理解的。

在我看来，这东西肯定会落后。作为从业者，我们有最低限度的“道德操守”。不要过分夸大这件事的安全性。我想告诉用户我的风险。例如，百度的问题，特斯拉之前的测试问题，以及用户可能被高调的宣传视频视为聪明和无所不能。但是当你回头看，在人工智能的实际应用中仍然有很多限制，仍然会有问题或错误。我们应该以非常直观的方式告诉用户，这样行业在遇到问题后就不会遇到信任危机。

邢志伟:如果要开发和应用任何技术，都会遇到道德和法律问题或考虑。每个人对这些问题的关注、鼓励、支持、批评和质疑背后的逻辑是，每个人都对这些变化抱有很大的期望和兴奋。当然，对于新事物和新技术的法律法规的制定会落后于科学技术的发展。从业者，无论是在研发还是测试中，都必须谨慎，有一颗敏锐的心，使测试更安全、更科学、更规范。我们把机器人放在郑州东高速火车站。东高铁站的面积为13.5万平方米。我们不仅要准确定位自己的位置，还要安排好自己的路线和行走。因为它是铁路枢纽，里面有很多人，不仅是成年人，还有孩子。我们应该注意这一点。美国硅谷有一个安全机器人，在购物中心巡逻，撞倒了一个孩子。

陶伟:在数据安全方面，很多人工智能都依赖于大规模数据，数据和用户信息确实是行业面临的大问题。我们有包括农业机械在内的一些汽车的平均运行数据。大约10秒钟后会有一条数据出现，这是非常重要的。服务器上有几吨的数据，所以如何应用数据安全是一个非常模糊的问题，包括国家政策法规没有明确规定。我们现在使用的数据仍然是基于用户敏感信息的大规模统计分析数据，具体的使用程度也比较模糊。

第二，反向数据控制。特别是，许多物联网，如汽车、农业机械和新能源汽车，实际上可以做一些反向控制，包括汽车是否可以立即停止或突然启动。控制算法、安全、国家政策和法规仍然模糊不清。我们也希望相关政策部门尽快将行业标准和我们的数据要求传达给整个行业，这样大家在应用时就可以避免踩在法律的红线上。

夏泽洋:在未来5年、10年，甚至20年或30年，人工智能技术会对我们的行业产生什么样的影响，哪些行业可能会消失，哪些新行业会诞生？

邵天澜:我观察到的趋势是，整个计算机行业都在向很多其他行业输出基础知识和技能，这让我非常高兴。我曾经在清华医学院学习脑科学的地方工作，无论是学习化学、物理、生物，甚至是传统的文科，学习社会、经济等。几乎每个人都在写程序和做数据分析。他们没有像我们一样从头开始做一些基本的算法，他们使用了更多现成的工具。

然而，我们发现这种定量和实证的方法已经渗透到各个行业。最初，我去学校要求我们只在几个系写程序，现在所有的学院和大学都可以写程序。我认为在未来，使用数据分析、简单编程和机器人将逐渐成为通用技能。人工智能行业正在把这项基本技能输出到各个地方。

赵子超:现在机器人都自动驾驶，这对大学生影响不大。最严重的是蓝翔技术学校，因为我们自动驾驶机器，或者增加自动驾驶或智能。医学专家系统需要技能和技术，未来将由专家系统解决，如金融和医学应用。在其他方面，人工智能主要是耳朵和眼睛。我们可以理解你所说的，看到图像，就像人们的眼睛一样。

邢志伟:机器人在一些社区巡逻，当你使用这个机器人后，保安经常问我们保安是不是都失业了。任何具有高技术重复性和固定形式的工作在未来都将被人工智能或机器人所取代。另一方面，在商业上，我不仅要有技术上的可行性，还要进行技术上的自动化。我可以带来更多的商业附加值，创造更多的商业价值，创造更多的利润。这个行业和职业必须首先改革。

目前，各行各业都有很多交叉。编写代码不仅仅是为了电脑程序员。即使是那些以前从事过民用工作的人，他也知道这项技术，并将极大地提高他的工作效率。我认为前一个行业的从业者不需要太担心，因为随着行业的变化和技术的发展，人类社会一次又一次地重复，一个职业消失了，一个新的职业诞生了。对于老工业来说，即使这个工业被机器所取代，背景知识和对工业背后逻辑的理解曾经使它们适用于与新技术相结合的领域，并且它们有一席之地，仍然有着非常重要的指导地位。

陶伟:从大量用户的汽车上收集的数据一天有上亿条，一条数据有上百个参数。为了支持数据进入存储，可能会有一个强大的软件团队来帮助完成这项工作。我们可以很好地解决这个问题，但是在这个过程中，我们发现最缺乏了解该技术的行业专家，我们可以在工业共性技术方面找到好的资源，无论是机器人还是人工智能。如果你想找到既懂技术又懂行业实际应用场景的人并建立模型，这样的人很少。如果有新的从业者愿意亲自发展，扎根于某个分支部门，应用专业技术，可能会有很好的发展。

夏泽洋:我们有许多在未来5-10年内会产生巨大影响的关键技术，比如人工智能、机器人和增强现实，它们占据了4项技术中的3项。在您看来，在未来5-10年内，哪些核心技术会影响您的行业？

赵子超:无人机属于机器人领域。更多像slam这样的技术可以帮助我们在短时间内解决定位问题，而且它们还有相当于机器人的耳朵和眼睛的功能。关于大脑的功能，目前还很遥远。最多收集和分析数据，然后命令你。从技术上讲，无论是移动机器人、空机器人还是水下机器人，基本上都是一个导航问题，相关的需求将会很大，这在近年来会有很大的发展。

邵天澜:slam技术已经研发了很多年。通过大量的工业化努力，机器人可以在几十毫秒内完成复杂的操作，这是基于操作的硬件能力和整个算法的改进。我认为机器视觉和运动规划是对机器人行业影响最大的两项技术。

邢志伟:我们主要应用可视化slam技术，这是我们技术的核心。虽然它基本符合我们目前的应用情况，但仍然存在很多缺陷。目前，视觉构建的地图场景更多的是稀疏或密集的点云图像，捕捉技术点的结构特征。甚至连台词的使用都很少，所以它的智力水平还是比较低的。

随后，我们需要在语义层面上理解场景，深入研究目前正在如火如荼地进行。我们不仅要知道特征点、特征线和特征平面在哪里，还要知道它是什么物体和场景，是在大厅里还是在外面的广场上。基于场景的识别能力和理解能力对我们来说非常重要，可以提高机器人的真实动作智能。

陶伟:接下来，我们整合各种数据。农业机械和国外先进的农业机械一样，实现了自动控制、自动驾驶和远程联网。通过融合数据信息，可以在运算过程中实现下一步的方案变量运算。有些地区在同一块土地上，有些地区的酸碱度不同，因此杀虫剂的操作是可变的。下一步是基于多传感器数据融合及其自身的自动控制过程，这可能会给机器人应用的下一步带来新的爆发力。

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