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| 本文作者： 楊曉凡 | 2019-07-13 22:28 | 專題：CCF-GAIR 2019 |
雷鋒網 AI 科技評論按：7 月 12 日-7 月 14 日，2019 第四屆全球人工智能與機器人峰會（CCF-GAIR 2019）于深圳正式召開。峰會由中國計算機學會（CCF）主辦，雷鋒網、香港中文大學（深圳）承辦，深圳市人工智能與機器人研究院協辦，得到了深圳市政府的大力指導，是國內人工智能和機器人學術界、工業界及投資界三大領域的頂級交流博覽盛會，旨在打造國內人工智能領域極具實力的跨界交流合作平臺。
作為中國國內最具影響力和前瞻性的前沿科技活動，CCF-GAIR 大會已經度過了三次精彩而又輝煌的歷程。CCF-GAIR 2019 延續了過去的強大陣容，提供了 13 個專場（人工智能前沿專場、中國人工智能四十年紀念專場、機器人前沿專場、智能交通專場、5G & AIoT 專場、AI 芯片專場、AI 金融專場、類腦計算專場、智慧城市專場、智能商業專場、智慧教育專場、AI 醫療專場、智慧城市·視覺智能專場）。
大會首日，人工智能前沿專場、中國人工智能四十年紀念專場面向整個人工智能領域進行了歷史回顧和未來發展展望，7 月 13 日的機器人前沿專場、智能交通專場、5G & AIoT 專場、AI 芯片專場、AI 金融專場、類腦計算專場的諸位專家、學者則圍繞人工智能的多個細分研究領域為大家呈現了一場思想和觀點的深度碰撞。雷鋒網 AI 科技評論為大家帶來機器人前沿專場的精彩報道。
機器人前沿專場上午場的主持人為 CCF-GAIR 2019 程序主席、哈爾濱工業大學（深圳）朱曉蕊教授。在朱曉蕊教授的簡短介紹后，日本東北大學機器人系教授小菅一弘（Kazuhiro Kosuge），加拿大工程院院士、加拿大西安大略大學教授凌曉峰，加拿大工程院院士、香港中文大學電子工程學系主任孟慶虎，全軍肝膽外科研究所所長、解放軍總醫院第一醫學中心肝膽外二科主任劉榮，東南大學儀器科學與工程學院院長宋愛國一一登臺演講。
日本東北大學機器人系教授小菅一弘：《Co-worker Robot PaDY》
日本東北大學機器人系教授小菅一弘作為首位開講的嘉賓，在本次演講中主要介紹了當前機器人發展的機遇和挑戰、以及其所在實驗室的機器人研究成果和應用場景。
正式演講之前，小菅一弘教授先展示了一組人口老齡化的預測數據，并表達了自己的擔憂：“我今天上午在這個酒店的頂樓看了一下深圳的城市風光，我感覺這里的景色非常好，然而這美好的風景背后，社會上潛在的一些問題和挑戰都需要我們在未來的時間里做出更多的努力去解決，其中就包括未來幾十年內嚴重的人口老齡化問題。因而，機器人的應用對于解決未來的勞動力短缺問題至關重要。”
基于機器人對于個人、社會以及國際三個層面所發揮的作用和價值，小菅一弘教授分析了機器人當前所面臨的挑戰以及當前各個領域對于機器人的需求給機器人發展帶來的機遇。同時，他也基于其所在實驗室的研究成果，介紹了Robot Helper、機器人舞伴（PBDR）、協作機器人（PaDY）三種類型的機器人，其中，前面兩種機器人都是協作機器人的早期研究平臺，PaDY 的開發則真正實現了協作機器人在工業中的應用。
最后，他表示，隨著機器學習等人工智能技術的蓬勃發展及其在機器人領域的應用，將有助于推動協作機器人在諸多制造產業中開拓更多的應用場景。
加拿大工程院院士凌曉峰：《產業創新的科學》
加拿大工程院院士、加拿大西安大略大學教授凌曉峰作為第二位出場的演講嘉賓，用四張 PPT 以及三個互動游戲為大家帶來了一場精彩紛呈的演講。
首先，他以德州撲克為切入點，基于投資與這類棋牌游戲的共性，即判斷和決策，指出人工智能在投資創業中的應用必須要使用到理性定量的分析。
隨后，他設置了三個游戲來讓現場嘉賓感受使用理性定量分析來進行投資決策的優勢。第一輪游戲中，他給出的投資收益概率公式是：Y*c >> X（其中X為投資額、Y為收益額，c為獲得 Y 收益的概率），并設置了三種投資方案：第一種是投資1萬元，有六分之一的可能性會得到10萬元回報；第二種是投資1000萬，有三十六分之一的可能性可以得到100個1000萬；第三種是有1000萬投資預算，可以選擇X投資，也可以不投。如果選擇投資X的話有六分之一的可能性得到10倍的“X”的收益，大家可以選擇一次性將1000萬投進去，也可以選擇多投幾次，比如投三次。
在第二、三輪游戲中，他又結合現實情況的復雜性，給這個投資收益公式增加了其他參數和其他條件。現場嘉賓也跟隨凌曉峰教授的步伐，探索如何不斷地優化投資決策，并一同感受人工智能對于投資創業決策的影響和作用。
對于進行這樣一場演講的用意，他總結道：“今天我想利用這次演講跟大家談談人工智能在真實生活中的應用，讓大家能夠通過這幾個游戲感受到一種理性的、更接近與數學基礎統計優化的方法可以幫助大家更加準確地去進行生活中的決策，進而讓我們人類能夠不斷地應對好人工智能迅速發展所帶來的挑戰。”
加拿大工程院院士孟慶虎：《稠密人群動態環境中的機器人場景智能及示范案例》
加拿大工程院院士、香港中文大學電子工程學系主任孟慶虎教授在本次演講中，重點介紹了人工智能、機器人的發展歷史，以及其在場景智能，尤其稠密人群動態環境中的人機交互方面的工作和經驗。
首先，孟慶虎教授帶著大家回顧了機器人的起源和整個發展歷史，其中他指出，實際上早在《墨經》的記載中就提到過類似機器人的東西，比如說“公輸子削竹木為鳶，成而飛之，三日不下”；而“機器人”這個詞最早于 1920 年出現在捷克的一部巨作中，“機器人學”則是 Isaac Asimov 在一部小說中提出來的。人工智能的歷史則要短得多：1956年的達特茅斯研討會確立了“人工智能”這一術語，并標志著人工智能研究領域的正式開始。
而人工智能和機器人一開始的結合，孟慶虎教授表示，實際上就是現在的“三件套”，即信息獲取、決策、執行，其中傳感器負責信息獲取，人工智能負責決策這一塊，機器人就是執行的載體。同時，他也指出，隨著現在人工智能與機器人的結合和應用越加廣泛，人們對于二者共同能實現的東西往往持有非常高的期望，然而現實情況比我們想象的更具有挑戰性。
不過，他也表示，雖然目前人工智能肯定無法覆蓋現實世界的所有場景，但是在限定了場景后，即場景智能是能夠做得很好的。基于這個觀點，孟慶虎教授也一一呈現了其在場景智能，尤其稠密人群動態環境中的人機交互方面的工作以及相關的經驗。
最后，孟慶虎教授總結到：我認為“AI”中的“Artificial”應該改成“Augmented”，AI 實際上應該是各種場景智能的集合，只有當我們將所有的場景智能集合起來后，才是真正的 “AI “。所以我們一上來就要做人工智能肯定是不現實，而是要從場景智能一步一步最終走向人工智能。
全軍肝膽外科研究所所長劉榮：《機器人在外科手術中的應用與展望》
全軍肝膽外科研究所所長、解放軍總醫院第一醫學中心肝膽外二科主任劉榮從外科手術的維度，介紹了機器人在外科手術中應用的現狀和未來展望。
演講伊始，劉榮先對外科的發展史——機械時代、電氣時代、信息時代和智能時代進行了簡單回顧，并一一介紹了各個時代的代表性技術成就。其中，他重點強調了進入智能時代的智能外科的含義，即通過人工智能賦能外科實踐，利用人工智能方法輔助和替代人類進行外科診療行為，具備兩個本質性特征：一是診療行為標準化，二是診療設計的個體化。
隨后，劉榮先后展示了解放軍總醫院肝膽外科在開腹手術、肝膽手術等方面對于機器人技術的應用情況，并指出了機器人手術與人工智能結合的六大發展趨勢：一是輕量化、精密和靈巧的發展趨勢；二是專門化發展趨勢；三是無線化發展趨勢；四是高精度 3D 跟蹤定位及可視化技術實現手術中的實時標定及配準；五是與互聯網和大數據走向更加緊密的結合；六是更加智能化，即應用機器學習充分實現真正意義上的手術機器人。
最后，他分享了全軍肝膽外科研究所針對智能外科提出的一個學科上的理念——手術機器人+智能導航+自動化控制=智能外科，即智能外科是由人工智能驅動手術系統，進行手術操作，而醫生更多的是監督的作用。
東南大學儀器科學與工程學院院長宋愛國：《肢體運動康復機器人技術的研究與進展》
宋愛國首先介紹了康復機器人自本世紀得以發展起來的背景，包括人口老齡化帶來中風病人的急劇增加以及因交通事故致殘的病人對于康復機器人的需求等，同時，他還向一一展示了國外、國內研究機構對于康復機器人的研究進展與成果。基于此，他也指出了我國康復機器人研究中存在的一大問題，即研究院、醫院和公司之間的結合不緊密的問題。
隨后，他更是從技術層面提出康復機器人的四大關鍵技術：
第一個是機器人要采用適應人的結構設計，因為它們就是用于幫助人類進行人體運動反復訓練的。就比如針對人體肩關節的復雜性，瑞士蘇黎士聯邦大學所開發出來的一個裝置就很好地解決了這個問題。
第二個是力反饋技術。力反饋對于康復機器人而言是一個非常重要的點，我們一般要求機器人要有一個反向驅動能力，然而現在很多康復機器人都沒有這種反向驅動能力，這就導致機器人只能被動訓練，無法主動訓練。比如說如果外骨骼是鎖死的，沒有反向驅動能力，那將其用于助行方面就比較容易出事。
第三個是安全控制。對于康復機器人而言，安全是最重要的，因為它是一個醫療設備，一旦無法實現安全控制，就很可能造成訓練的損傷。這類安全事件在近幾年已經發生了很多起，所以更需要引起該領域研究者的注意。
第四個是定量評估技術。目前，相關的研究機構還無法很好地對康復機器人的勢能狀態、康復效果進行定量評價，雖然也有很多機構做了很多相關工作，但是目前該領域還缺乏一套定量科學的評估技術。
《Human Augmentation - the Ultimate Challenging Robotic Perspective》, Abderrahmane Kheddar，法國科學院院士，法國CNRS與日本AIST機器人聯合實驗室主任
Abderrahmane 教授的演講并不是針對某項具體的機器人技術的，他帶領觀眾們討論思考了一個有前瞻性、但也會很快來到我們面前的話題：隨著機器人相關技術越來越成熟，未來應該如何機器人和人類之間的關系。
他首先提出的一個問題是：機器人+AI的科研目標是增強人類還是取代人類？這個問題簡單，機器人應該是在智慧、感知、操控物理世界的三個方面增強人類的能力。而后，Abderrahmane 教授從多個角度解析了目前的與人類協作的機器人的方案設計，尤其重點介紹了外骨骼機器人、機械肢體、機器人人類復制體的進展和應用中可能出現的問題。類似電影《Surrogates》、《阿凡達》里那樣的人類遠程控制的復制體，如今技術上已經有可能，但是帶來的感知、自我認知、社交影響相關的問題值得我們深思；我們為這些問題給出的答案也對人本身有著長遠影響。
《機器人機構可靠性技術與思考》，張憲民，華南理工大學機械與汽車工程學院院長
多自由度機器人的研究催生了很多工業應用，包括典型意義的機械臂（工業機器人），以及各類機床。國內在機器人研發方面技術進步迅速，但是國產機器人、機床和部件使用一段時間后精度下降很快，這導致了高端高精度的市場始終被國外企業占據。這就是機器人裝備可靠性研究課題的直接體現，也是張憲民教授此次演講針對的問題。
據他介紹，國內忽視可靠性相關的學術研究和研發投入，但國外企業對此重視，發達國家的機床跨國公司掌握了先進、相對成熟的可靠性設計和試驗技術，并視為企業的核心競爭力和核心機密。在演講中，張憲民教授結合多個例子從學術研究角度介紹了可靠性研究的特點、內容、問題與方法、最新進展，也鼓勵國內廣大的機械工程學生和從業者在這個方面多多投入時間精力補足差距，鋪平國內機器人、機床向高端高精度發展的道路。
《室內無人配送機器人規模化普及時機已到》，李通，擎朗機器人CEO
擎朗機器人是室內無人配送機器人業務的領軍企業，比如火遍全國的海底撈火鍋的配送機器人、配送方案就來自他們。2018年，北京的一家海底撈首次部署了10個機器人作為菜品配送和回收；而這個月，深圳還有6家海里撈使用配送機器人，更多的企業未來也會開始使用。
李通在演講介紹了自己對商用機器人的理解：目前想要做出強交互的機器人是很難的，但已經可以給市場提供功能性的機器人了。而且，與工業機器人不同的是，工業企業都有自己的工程師團隊，可以長期維護機器人、按需改進，但餐飲業的客戶是沒法單獨為機器人雇工程師維護的，所以擎朗機器人帶來了新的方案，他們以租代售、以運營為中心做商業機器人市場，比如以三千元每月提供機器人租賃服務，機器人本身比人力更便宜、工作時間也更長，使用機器人的企業也沒有額外的后期維護支出。這樣的方案可以解決餐飲業的行業痛點。他們的機器人方案如今不僅在國內超過50個餐飲品牌中得到使用，也已經出口海外，得到了海內外各界的關注。
《The Fourth Industrial Revolution in the Ocean:Adannces and Opportunities in Marine Robotics》，Francesco Maurelli，德國雅各布大學機器人學和自治系統助理教授
Francesco 首先做了自我介紹，并詳細解釋了自動導航任務的內涵、他選擇水中/水下導航研究的原因。他也與世界其他的水下、水面機器人研發團隊有許多協作。
對水下機器人的自主導航來說來說，只有GPS信號是不夠的，有橋梁建筑的遮擋；另外水流本身也比路面的狀況更復雜一些。Francesco介紹了他和合作者在自動導航、水下任務執行、波浪環境中的魯棒控制等課題中的研究成果，也介紹了針對不同任務分別進行了哪些系統和算法設計。最后，他也介紹了水下導航仍然存在噪聲、深度海域、遭遇魚群、意外狀況等挑戰。
《具有社會屬性的智能移動機器人》，朱曉蕊，哈爾濱工業大學（深圳）教授，IEEE RAS國際事務委員會主席
朱曉蕊教授演講的英文副標題是 Learning from social behaviors ，她解釋道，如果想要智能系統有社會屬性，就要求機器人能夠學習、有可進化性。可進化性分為內部和外部兩方面，內部可進化性是指系統工作的不同計算平臺之間有交互，外部可進化性就是指機器人能與人社交，能從人類活動中學習。
針對內部可進化性，朱曉蕊教授介紹了移動云機器人。前者的特點包括能彈性分配計算資源、訪問大量數據庫、形成知識共享。朱曉蕊教授團隊設計了面向長期實時定位的云移動機器人，能充分利用云端資源、降低機載傳感器的要求、平衡云端計算能力和實時要求之間的平衡。這種方案需要云、網、端三維一體，如今5G技術到來以后可以補足“網”方面的短板，形成真正完善的方案，進入新的時代。
傳統機器人設計中把人作為障礙物，具有外部可進化性的機器人則與此剛好相反。朱曉蕊教授團隊提出的社交移動機器人系統，借助基于行人行為學習的可通行區域制圖算法（LSB）和適應人機共融動態場景下的機器人同時定位與構建方案（DE-SLAM），在多個實驗中取得了優秀結果。
《人機融合外骨骼機器人系統》，吳新宇，中科院深圳先進技術研究院智能仿生中心執行主任
吳新宇教授是下午專場的主持人，也是下午場的最后一個演講嘉賓。據吳新宇教授介紹，外骨骼是有效地幫助殘疾人恢復正常生活，以及幫助體力勞動者減少勞動損傷的方案。外骨骼也同時在國內外都是前沿研究熱點，發展趨勢是更方便、高效、低成本。
在演講中，吳新宇教授詳細介紹了外骨骼研究中的幾個主要問題，比如如何識別人的運動意圖、如何建立人機耦合模型、如何生成與使用者運動習慣相符的步態等，然后介紹了自己團隊的多項研究成果，比如針對腰截癱的助力外骨骼機器人（手臂有力量可以控制和支撐）、針對高位截癱的正在研發中的自平衡外骨骼機器人（手臂也無法運動，運動能力相當于假人）、針對老年人的柔性驅動全身助力外骨骼機器人、針對體力勞動者能提供30kg左右助力的腰部助力外骨骼機器人等。吳新宇教授還介紹了全國外骨骼比賽，提供資金支持，用比賽鼓勵相關技術研發以及方案快速迭代。
一天的專場結束后，觀眾們仍然意猶未盡，而且很快圍住了數位演講者交換聯系方式。
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