【CAA新闻】2020国家机器人发展论坛圆桌论坛:智合—聚焦机器人行业的深层技术变革
资讯 发布时间:2020年12月14日 21:54 收录时间:2020年12月15日 00:41 作者:中国自动化学会 来源:微信公众号



CAA


智慧起航,共创未来


2020年12月11日,以“智能互联 助力大湾区发展”为主题的2020国家机器人发展论坛在广东深圳隆重召开。本次论坛除主旨报告外,共设立了4个圆桌论坛,邀请机器人行业的专家、学者,共话机器人产业的现状与未来。


今天为大家带来的是圆桌论坛1:智合—聚焦机器人行业的深层技术变革。


梅雪松:在机器人技术和产业界融合特别紧密的今天,想请四位专家讲讲,机器人技术今后的发展趋势是怎么样的?


程韬波:机器人技术随着产业应用的发展,把核心技术研究工作推上了新高度。国家从“十三五”到“十四五”期间大力发展机器人核心关键技术工作,产业发展上,各个行业根据不同需求也在机器人应用方面、集成应用方面、智能工厂方面都做了大量尝试,很多行业已经形成了非常好的效果。所以工业机器人经过十多年的发展,总体来说虽然和国际上有点差别,但是行业应用方面,特别是在很多中国特色行业里面,甚至处于一些领先地位。


未来发展,我认为有两大趋势。


第一,应用。从传统的工业机器人向服务机器人发展,服务机器人涵盖很多方向,包括医疗机器人、康复机器人等,以及其他的作业机器人、特殊机器人,都是未来机器人发展的趋势;从过去传统机器人的简单形态发展到复杂形态,从固定作业发展到移动作业,也是未来的趋势。


第二,随着人工智能的发展,中国从“十三五”期间大力发展人工智能,这是国家社会经济发展到这个阶段迫切需求的,人工智能技术的发展已经给我们智能机器人带来了新机会。未来人工智能+机器人将也会是我们机器人发展一个重要的方向。


梅雪松:程院长对机器人趋势做了很好的讲解。曹老师,您在深圳机器人做了很多年,我们中国机器人目前在产业、技术上,和国际相比处于什么样的位置?哪方面有我们自己的特色,哪方面有所落后?


曹广忠:我个人感觉机器人在深圳也是一种发展方向,主要有以下几个观点。


第一,2000年深圳工厂还是以人工为主,生产世界最多咖啡机的时候,几百个工人在那里。今天来看这种工厂已经很少了,所以趋势不可阻挡。整个中国在机器人发展方面达到了社会普遍共识,所以现在无论在产业界、学术界,还是政府领导,全部都有这样的意识,要发展机器人产业,这个已经没有任何负面认知了。


第二,中国整个社会形态发展到今天,特别是深圳,企业都是被倒逼的,因为市场需求形成了很多产业化公司,比如说做机器人的,实际上都是从市场得到需求而做的,而不是从学校做了以后转移,这是很大的特点,一个是国家机器人产业发展这么好,我觉得是很好的机制。


第三,经过这么多年,我看到深圳现在落地很多机器人产业以及机器人应用的程度,我觉得我们国家现在机器人已经处在了较先进的水平。个别指标还有待提高,准确到一毫米这是移动机器人,还有协作机器人魏老师提到0.026,是国际上先进水平了,以某个指标来看,我们已经处在第一梯队的前沿,还差一点点。整个机器人产业里面,包括很多关键零部件等等,实际上主要还是芯片,这是最基础的。


补充一点,比如说传感器,从深圳整个应用来看,因为很多传感器,比如说阿特拉斯它用一千多个传感器,这个基本上都用的国际先进传感器,我们国家的传感器,尤其好一点的传感器都是用的其他的多一些,所以我觉得从整个架构,以及软件架构,优艾和华为也弄了一些机器人架构,我觉得这已经是先进水平了。


梅雪松:中科院深圳制造研究院的吴主任一直在国家层面做有关机器人方面的规划,无论是产业界还是学术界都有很好的研究工作基础,能否从国家布局方面对中国机器人的短板提一点建议或者观点。


吴新宇:刚才两位嘉宾讲的非常好,今天私下也在讨论,中国机器人在“十三五”到底取得了一些什么标志性的成果。比如说特种机器人,维护国家重大工程,比如说在FaaS取得了很好的工作成绩,而且FaaS在国际上也取得了比较大的进展工作,包括蛟龙号用的我们机器人,比如说曹老师提到核心零部件,其实我国在“十一五”到“十三五”对减速器、谐波都有一些布局,谐波在“十三五”苏州绿地也完成了上市,某些产品上的性能和日本已经基本上不相上下,可靠性很好,中国其他一些谐波公司也在起来。我觉得整体来讲不管是工业机器人、特种机器人、服务机器人,还是医疗机器人等,在“十三五”期间各个方面都取得了飞跃发展。


而且和国外比较,我们应用面的细分行业已经超越了国外,应用层面的能力比国外要强,但是某些核心零部件,或者某些整机性能和国外确实还有一定的差距,我觉得这个差距通过“十三五”机器人在前沿技术、基础研究、产品和应用示范四方面进行布局以后,都缩小了。


“十四五”国家可能在一些满足国家重大需求方面进行布局,比如说总书记提出了“四个面向”,机器人对“四个面向”完全覆盖。面向国际科技前沿,有很多相关前沿技术在研究;面向经济主战场,主要讲的工业机器人,服务国家工业发展方面有很多;面向生命健康,我们有疫情期间抗疫机器人,包括未来医疗康复相关机器人;最后面向国家重大需求,国家也有很多包括三峡国家科学大工程,里面的维护、运营都离不开机器人。所以机器人未来“十四五”可能在响应总书记“四个面向”方面会有新的布局。


梅雪松:刘教授是沈自所做机器人的新秀,最近在有关医疗机器人,尤其防疫机器人方面有很多进展,能否介绍一下沈自所机器人在医疗或者其他行业方面的应用,未来技术有哪些进一步突破的可能性,使机器人在医疗或者相关行业里得到更多的发展。


刘浩:沈自所在机器人领域耕耘了很长时间,也是很多国家级平台依托单位,大家最熟知的可能就是水下一万米,这方面是很多年的积累,里面关键核心技术攻关起到了很大的作用。其他的特种机器人,包括我自己所从事的医疗手术机器人也都覆盖,如果从现有机器人发展整体水平来说,我们在应用层面取得了很多突破,机器人核心部件也有很大的进展。


从未来机器人整体发展来说,我觉得目前各个细分领域机器人应用不太均衡,比如说特种机器人做的比较好,包括最近特别关注的探月嫦娥机器人,大家原来觉得不可能,但是也都做出来了。我觉得可能对于国家宏观层面,集中力量去做的都做的挺好,还有惠及民生的普遍也做的挺好,但是对于手术、医疗等有一定技术难度和投入需求的,和别人还有一些差距,我们需要进一步提升,我觉得这是一个层面。


还有一个层面是机器人发展到现在,越来越多会提到智能化,机器人智能化程度怎么样去应用,怎么样智慧地解决一些问题,这可能是未来需要继续做的。这个领域不仅仅是机器人的事,可能还有其他的,比如说人工智能科学本身要做的一些事情,我们可能更多会把这些技术能够弄活,让机器人技术有更大的发展,这是我对未来发展的一点思考。


梅雪松:今天在座的有很多是企业界或投资界的,特别关注机器人民用方面的应用。中国人口这么多,对于医疗、康复、养老这块需求很大,对这块大家期望值很高,哪些方面能有突破呢?


曹广忠:康复机器人我做了一点点,认识不是很深,因为我是学电机设计的,我觉得机器人主要替代人的劳动,所以它主要是自动化劳动。但是现在提到康复领域,其中一个很大挑战就是将来老年人行动不便,甚至卧床,照顾起来非常难,要有很大体力的人才可以照顾老人,这是机器人未来非常好的应用领域,但这个领域也非常有挑战。因为这里面我个人的看法是,未来智能化是方向,但让机器人真正像人一样灵活运动是最有挑战性的,希望大家更加关注机器人的动作、运动,我觉得这个非常重要。


当然前面一定要有规划,因为要认知,老人需要什么,注意什么样的控制,这是一个并发的问题,所以认知机器人肯定是很重要的,需要什么,要了解什么意图,做动作,动作的协调是未来机器人很重要的一个方向,希望大家多多关注这一点,关注老人,康复机器人才可以真正落地。


吴新宇:我觉得台下侯老师是康复机器人的大专家,可能和曹老师观点有点一致,比如说落地性,做康复机器人的,已经将核心技术问题解决,剩下如何落地,如何让医院愿意用我们自己公司的这些产品,我们做的东西国外可能也有相关产品,中国医院或者中国养老医院是否愿意用我们的,可能需要高校、研究所,包括自己的公司和这些医院、养老院他们的需求要对接好,才可以尽快落地。


另外“十三五”期间也发布了很多助老、助残的机器人,很多样机做的很好,也拿了证,目前也在一些养老院进行应用,但是大规模进入养老院可能需要一段时间,可能需要公司慢慢进行开拓,这相当于To B。

To C中国这块康复养老可能需要进一步提升,包括我自己做一点To C的,比如说助老柔性外部机器人,我觉得这可能一个是技术上还没有达到要求,其次应用落地距离可能更远,这是我的观点谢谢。


梅雪松:刘教授您本身做机器人做的非常好,您觉得哪些方面需要突破。


刘浩:医疗机器人又分成康复、手术,手术相对来说可能难一些,比如说国外达摩手术机器人用的非常多,每年有100多万例数,有5千多套,这个大家都非常关注,我们国家好几个五年计划期间一直在支持这个方向,但是到目前为止像腹腔等更复杂的手术机器人没有进行推广性临床应用,而且可以预见,即使突破可以临床应用了,但是国外大公司在过去20年一直不断处理机器人暴露出来稳定性问题。所以要解决机器人本身的可靠性,这个对于接触人体机器人来说是至关重要的。当然从技术底层角度来说,这也是机器人领域面临的很普遍的问题,怎么样把性能、可靠性提上去,精度提高上去。


另一方面手术机器人软件,周边影像、引导,比如说康复机器人,康复真正起作用的是否有一个非常好的康复策略,软的东西,我们其实都在做,都在不断提升。整体形式来说,从节奏上可能有一定的差距,但是我们近几年追赶速度非常快,基本上涵盖了所有康复手术类机器人,而且有自己的特色,所以这方面资方和地方政府可以更多关注,我觉得还是有信心的,因为我自己本人也在做这方面的工作,我看到了我们自己也有很多进步。


梅雪松:其实机器人还有另外一个需求,机器人换人角度需求量非常大,焊接机器人用量非常大,程所长能否介绍一下广东省未来制造业应从哪方面发展机器人,除了焊接机器人,制造业还有哪些可能用得非常广泛的,或者未来有突破的。


程韬波:广东省制造业在全国总量是连续30年最大,跑在第一,但是它有一个特点,它的层次差别太大,特别是装备制造业排第一的,广东省全国排第一就是电子装备行业,机械装备行业又有很多细分了,有的排在全国后面,有的排在全国前面。广东省整个产业很杂乱,有比较好的企业,行业比较先进,也有很多落后行业,很多传统产业,比如说过去非常传统的就是像一些手工的家具行业,是红木家具的行业,还有陶瓷行业,不是建筑陶瓷,是卫具陶瓷,这都是过去比较传统的。


经过“十三五”期间,经过不到30年努力,这个行业不断进步,大量用机器人技术,工业机器人技术解决了生产替换人的问题,解决了生产一致性,降低了劳动强度,提高生产效率,工业机器人在广东省像过去大量传统行业里面替换作用是非常明显的,也是有目共睹的。


下一步,刚才也有老师介绍了协作机器人,已经开始在一些工业领域不断应用的,另外很大一块就是物流,仓储物流这块,未来仓储物流产业的发展,移动机器人和在装配里面协作机器人的发展也会得到新的长足发展。


梅雪松:我在学校当老师,我知道很多年轻人不愿意做别的方向,就愿意做机器人,你们怎么看这个观点?四位能否给年轻人一些忠告,我们在大学里面学生应该怎么做,或者怎么培养和机器人关联的人才,课程题材怎么进行改革。


刘浩:梅老师说的这个问题确实挺突出的,最近在报考博,有的学生联系,大部分都想做深度学习、人工智能,想法很现实,未来做出来之后从机器人角度结合人工智能可以找一个很好的工作,可以有很高的薪水,但是对于传统行业机械、电气方面可能找不到薪水那么高的行业,这可能也是个人的选择。


比如说大学培养,包括研究所也有大学培养可能还要再引导,理性去思考,让学生明白自己擅长做什么,因为不是所有人都擅长机器学习或者理论性的东西,所谓人工智能这个事情需要和具体行业结合起来,需要引导他,看清人工智能。其实有很多人里,有多少人在做非常核心的算法,如果不是做核心算法,随着一轮轮的迭代,你可能只是利用这样的工具解决一个问题,你的核心竞争力是否随着人工智能发展就没有那么多的作用了,还是理性把事情讲的更清楚,进行引导。


曹广忠:我在学校,刚才刘老师说的也对,最近报博士,我做的是机器人方向,报的人非常多,别的老师可能没有人报,作为教育界的老师应该加强专业深层次宣传。


深圳以市场为导向,市场因素在教育界怎么样融进来,如果觉得在产业界里面其他机械或者材料的需要高端人才,人都是很实际的,因为学生想到人工智能不管是方向听起来“高大上”,还有可能待遇好,这是很重要的一个考量,所以要从这些角度考虑,包括今天来了很多企业界的人,你需要什么人,应该和高校进行更多的接触和宣传来提升整个行业吸引力。这不单纯是教育界的事,因为这是全社会的事,哪个专业老师都说自己专业好,这是毫无疑问的,但是学生不一定相信,所以还要靠企业、市场力量进一步带动各个专业的共同重要性的认知,这样才会促进大家比较好的发展。


程韬波:我在研究所,不在高校,对学生毕业思想状态不是特别了解,但是每一年所里面都会有实习,还不是工作,是实习的学生,孩子出国了,中间回来了,特别是今年疫情出不去了,就想找个单位实习一下,来了以后我是学人工智能,来一个学机器人的,都是比较时髦的专业来实习。


包括还有分配来工作的,感觉到不错,他们的思想理念对先进东西接触不错,但是在具体工作的时候会发现,他基础一些理论层面还是有点欠缺,特别是基础数学和基础物理,很多基本认知可能不太重视,觉得不好玩,集中精力很容易学到,到最后可以做成一个什么东西的角度,以这个作为自己的成就感,可能教育界里面要重新再调整一下。


吴新宇:我们的毕业学生基本上前几年都要去BAT的,不管做什么这是目标,这是挡不住的,因为BAT待遇好,最近几年方向变了,最想去的是大疆,因为大疆比BAT好,机器人培养复合型人才,所以这里有什么优势呢?我和学生也这么说,因为机器人既需要软件,也需要硬件、算法,什么都要懂一点,而且我们培养学生也朝这个目标培养,所以我们毕业的学生一般都是去比较好的,类似大疆、BAT,或者去一些创业企业,我觉得都还挺好。


一般对博士学生会这么要求,我现在有个学生原来做电子硬件设计,他过来以后我让他做机械,同时还要做一些算法方面的研究,因为我们机器人确实是一个集成的东西,培养都是未来在公司,都是希望培养的是带头人,不能说对机械或者其他某一个领域完全不懂,某个领域都懂一点,但是精通某一项,比如说精通算法或者硬件,所以这个问题还好都可以得到解决。


(本文根据2020国家机器人发展论坛速记整理而成)


来源:学会秘书处


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