今年9月，一份來自大洋彼岸的視頻引爆了科技圈。Boston Dynamics旗下的人形機器人已經可以流暢、穩定地實現前空翻+原地360度跳躍轉體了。

雖然這看起來是作為“炫技”一樣的存在，但背後的機器人產業發展脈絡值得一探。

在近日舉行的“GBAS 2019大灣區機器人與人工智能大會”上
，中國工程院院士楊華勇分析道，Boston Dynamics公司的核心技術包括3Ddayinheguanjianyuanqijianliangfangmian。ercongzhongguodejiaodulaishuo，guanjianyuanqijiandezizhuhuafazhanhaichuzaipaposhangkanjieduan。suiranyixiedaguozhongqiyijingzoudaoshijieqianlie

，zaigebielingyushixianleshijielingxian
，danyouhenduoguanjianyuanqijianrengmianlinduanban。

“接下來15-20年是中國能否成為世界製造強國，在關鍵元器件上補足短板的關鍵時期。”楊華勇續稱。

當然背後也少不了基礎核心技術AI、5G等的助推效用。香港大學工業和製造係統工程係機器人和自動化講座教授席寧告訴記者，智能機器人在製造業的應用麵臨3個新的挑戰：編程
、校正方法、機器人與傳感器良好融合。解決這些問題
，是工業機器人得以滿足智能製造需求的重要步驟。

“機器人問題歸根結底是通信問題。移動通訊，特別是第五代移動通訊帶來的新機遇，為人工智能應用提供了絕佳的設施。”達闥科技副總裁徐曉暉則向記者指出，5G到來對智能機器人的快速發展
，無疑意味著一場革命。

智能機器人補短板

中國科學院院士丁漢在多年前提出機器人將走向“共融”，意指機器人與環境、機器人、人類三者都能高度適應。這是未來機器人發展的必由之路。

不過他分析，在這一方向下，工業界目前呈現的進度有著較大差異。這是源於，雲計算和AI是智能機器人的翅膀
，但向“共融”的發展還需要新材料、傳感及驅動技術等的共同推動。“共融的核心還是機器人本體的剛軟結構，是由一代材料、工藝
、裝備驅動著一代共融。”

丁漢強調，Boston Dynamicsgongsidefazhanlijinglehenchangshijiandejishujidian，caizoudaolejintianguojishangdejishuzhigaodian，qichanpinzaidonglixuekongzhifangmiandadaolejinhuwanmeideshuiping
，zheduiweilaijiqirenjishudefazhanhetuidongjiangdailaiyinlingzuoyong。danzheshifounengzhuanhuanchengnengpujigongyejiehuoqianjiawanhudechanpin，haixuyaojinyibumosuoluodimoshi。

中國工程院院士楊華勇則向21世紀經濟報道記者分析道，Boston Dynamics公司的核心技術包括3D打印和關鍵元器件兩方麵
，這促成了液壓數字閥門等元器件的小型化。

“Boston Dynamics有世界頂尖的穩定團隊推動發展，這是中國研發係統和基礎應用研究可以借鑒的地方。”他進一步指出，尤其是地方政府不要過分追逐熱點，不如投入到更具前瞻性的領域
，並對技術發展提供持續、穩定的支持，如此會形成品牌效應，並逐漸找到並占領垂直市場。

早(zao)年(nian)間(jian)，楊(yang)華(hua)勇(yong)參(can)與(yu)了(le)我(wo)國(guo)盾(dun)構(gou)機(ji)的(de)自(zi)主(zhu)化(hua)研(yan)製(zhi)過(guo)程(cheng)，他(ta)向(xiang)記(ji)者(zhe)指(zhi)出(chu)，實(shi)際(ji)上(shang)基(ji)礎(chu)元(yuan)器(qi)件(jian)常(chang)常(chang)走(zou)在(zai)大(da)型(xing)裝(zhuang)備(bei)的(de)前(qian)麵(mian)
，如(ru)果(guo)沒(mei)有(you)元(yuan)器(qi)件(jian)的(de)積(ji)累(lei)，大(da)型(xing)裝(zhuang)備(bei)自(zi)主(zhu)化(hua)很(hen)難(nan)實(shi)現(xian)。這(zhe)背(bei)後(hou)需(xu)要(yao)基(ji)礎(chu)技(ji)術(shu)、產業鏈的共同推進，逐步解決一致性、可靠性問題，此後再考慮量產和售價。

“越往上遊走，產業和技術積累就越多，投資量就越大。在關鍵元器件方麵要大規模占領市場，需要品牌
、口碑、長期穩定的質量等支持，這不是短期可以實現的。”楊華勇續稱
，關鍵元器件的發展與基礎技術、基礎材料、基礎軟件等都有關聯，接下來15-20年將是決定中國在製造領域能否成為世界強國的關鍵時期，因為在此期間，大部分的短板都會被逐漸補上。

對dui於yu當dang前qian我wo國guo工gong業ye的de智zhi能neng化hua改gai造zao進jin程cheng

，楊yang華hua勇yong指zhi出chu，目mu前qian一yi些xie流liu程cheng工gong業ye領ling域yu已yi經jing意yi識shi到dao了le智zhi能neng化hua改gai造zao的de重zhong要yao性xing，在zai這zhe一yi領ling域yu積ji累lei了le較jiao多duo數shu據ju
，因yin此ci已yi經jing能neng達da到dao良liang好hao的de效xiao果guo。而er離li散san工gong業ye在zai國guo內nei有you著zhe龐pang大da的de數shu量liang

，但dan也ye發fa展zhan不bu平ping衡heng。企qi業ye猶you豫yu是shi否fou進jin行xing智zhi能neng化hua改gai造zao
，核he心xin是shi如ru何he支zhi撐cheng其qi成cheng本ben，這zhe就jiu需xu要yao產chan品pin擺bai脫tuo低di廉lian標biao簽qian
，走zou高gao端duan化hua路lu徑jing。“qiyeyinggaijubuzixiaershang，xiangongkexifenhuanjie
，manmanshixianzhengtizhinenghua，zaikaolvdazaopingtai。yunhuazhishidiyibu
，weilaizouxiangquanjushujuzhilishi
，dadaodejieduanxingxiaoguoshikeyijisuanchulaide。”

AI技術迭代

在機器人落地發展過程中，AI無疑是伴隨其共同成長的好“夥伴”。但在弱人工智能時代，如何突破技術藩籬得到更好落地，是當前麵臨的一個技術難題。

即使是AI技術應用廣泛的穀歌，其智能語音助手背後仍然少不了人工的輔助配合。

為此，深醒科技聯合創始人袁培江指出，2.0時期的深度學習麵臨著數據趨向飽和、能(neng)力(li)接(jie)近(jin)極(ji)限(xian)的(de)瓶(ping)頸(jing)，缺(que)點(dian)將(jiang)越(yue)來(lai)越(yue)明(ming)顯(xian)，這(zhe)意(yi)味(wei)著(zhe)完(wan)全(quan)依(yi)靠(kao)過(guo)去(qu)標(biao)注(zhu)數(shu)據(ju)形(xing)式(shi)的(de)訓(xun)練(lian)模(mo)型(xing)
，將(jiang)是(shi)遠(yuan)遠(yuan)不(bu)夠(gou)的(de)。更(geng)遑(huang)論(lun)標(biao)注(zhu)的(de)數(shu)據(ju)仍(reng)然(ran)會(hui)存(cun)在(zai)噪(zao)聲(sheng)、誤差的影響。

“當模型嚴重依賴於訓練數據時，如果數據本身是有誤的，那得出的結論也就很可能是錯誤的。這是第三代人工智能必須要麵對的。”他指出。

因此未來的人工智能
，很有可能不是基於現在的黑盒子以及深度學習架構
，而是一種可以解釋
、可信的
，是魯棒的。在已有的基礎上，需要麵對的是人工智能和大數據如何進行協同創新。

袁培江介紹道

，這也是公司在探索3.0版深度學習模型的核心方向。同樣很重要的是，要考慮AI的安全機製需要不斷優化。“當我們達到一定階段後，回過頭來
，會把很多技術逐漸強化。這是技術和產業發展的必由之路。”

當前的AI能力還不夠，但未來5-10年，這項技術必然是人類不可或缺的伴侶
，將會對人類的生活帶來巨大變化。

袁培江續稱
，當前AI技術落地最廣的領域是視覺和語音，是由於這些領域積累了大量數據。在工業製造場景的需求固然很多，但找到痛點並不容易。

“gerenrenweigongyezhizaozaizhubufazhanguochengzhong
，huidailaixinjiyu，tongyangyexuyaobuduanshicuo。congmuqianjieduanlaikan，dangqianfazhanjieduandetilianghaibuzuyizhichengqiyezaizheyilingyuchengchangweijutou，xiangduishuyutiaozhanjiaodadeshichang。dangran，renhejishuzuizhongdouhuizhaodaozuishiyongdeturangshengchang。”他總結道。

此外，傳統的工業機器人編程耗時且複雜
，但隨著目前3C行業的產品更新周期縮短到6個月，對編程的複雜程度降低帶來很高訴求。“我們的思路是根據產品設計
，讓計算機通過AI的方法自動分析設計
，自動產生機器人程序。”席寧介紹道
，為此可以減少人工編程工作，也能更快完成對程序的檢驗。

由於機器人本身帶有傳感器，通過傳感器獲取的實時信息與自然語言技術的結合，則可以更快理解程序

，對機器人進行快速編程。

5G引領產業變革

底層通訊技術的演進
，將進一步帶來機器人市場的巨大變革。

席寧向記者表示，5G具備的低延遲、大帶寬
、可靠性高等特征，給機器人應用提供了新的通訊手段
，以前很多機器人之間無法達成的協調和配合工作將可以實現。“所以未來將是更加複雜、有規模的協調係統，可以大幅提高效率，完成更複雜、對智能化要求更高的工作。”

舉例來說
，在5G技術加持之下，機器人可以幫助人類拓展手、眼睛和耳朵的功能，輔助遠程加工和製造，從而克服由於距離、尺度、環境限製帶來的智能製造發展難題。

袁培江則認為
，“早年間AI技術的起起伏伏
，是在於技術條件不具備足夠的支撐性。但5G和現在的第二代深度學習模型，會帶來足夠的場景和資源，這意味著5G和AI將會呈現互相加速推動發展的過程。”

達闥科技已經推出了雲端機器人產品
，公司副總裁徐曉暉向21世紀經濟報道記者分析
，人的大腦有1000億個神經元，但放到機器人上要實現較強的運算能力
，可能將需要噸為單位重量的機器人大腦才能實現。

這意味著雲端化是機器人大規模協同運作的必然結果，5G則是催化劑。“可以說，雲端智能機器人就是5G的殺手級應用。”taxucheng，jiqirendegetixuexinanyidedaoxitongxingdenenglitisheng
，tongguoyunduanlianjieguantong，jiqirenbianchenglequntixuexi，jiujiangdailaijiqirennenglidejinyibuhuxiangtisheng。

youcikenengdailaideyinxingweixie，zexuyaoqukuailianjishudehuhang。xuxiaohuijinyibujieshi
，weilaijiqirendegongnengjiangyuanyuanduoyushouji，nameshifouhuimianlinqianzaidejiqishangrendengshijianxuyaoqianqiyousuofangfan。yunyongqukuailiandehuxinjizhi
，congyunduanduijiqirencaozuozhilingjinxingrenzhenghezhangkong，jiukeyijiejuezheyiwenti。

“這將帶來不可思議的變化。”徐曉暉總結表示，雲-邊-端智能機器人正在向機器人本體-5G網絡-邊緣計算節點-機器人安全專網和大規模雲端“大腦”的架構發展。當接入量越來越大，對雲的數據處理和傳輸將帶來根本性變化，機器人雲端化將是智能服務機器人產業化的必由之路。