5G浪潮下的机器人：技术迭代和产业演进加速自主化步伐

今年9月，一份来自大洋彼岸的视频引爆了科技圈。Boston Dynamics旗下的人形机器人已经可以流畅、稳定地实现前空翻+原地360度跳跃转体了。

虽然这看起来是作为“炫技”一样的存在，但背后的机器人产业发展脉络值得一探。

在近日举行的“GBAS 2019大湾区机器人与人工智能大会”上，中国工程院院士杨华勇向21世纪经济报道记者分析道，Boston Dynamics公司的核心技术包括3D打印和关键元器件两方面。而从中国的角度来说，关键元器件的自主化发展还处在爬坡上坎阶段。虽然一些大国重器已经走到世界前列，在个别领域实现了世界领先，但有很多关键元器件仍面临短板。

“接下来15-20年是中国能否成为世界制造强国，在关键元器件上补足短板的关键时期。”杨华勇续称。

当然背后也少不了基础核心技术AI、5G等的助推效用。香港大学工业和制造系统工程系机器人和自动化讲座教授席宁告诉21世纪经济报道记者，智能机器人在制造业的应用面临3个新的挑战：编程、校正方法、机器人与传感器良好融合。解决这些问题，是工业机器人得以满足智能制造需求的重要步骤。

“机器人问题归根结底是通信问题。移动通讯，特别是第五代移动通讯带来的新机遇，为人工智能应用提供了绝佳的设施。”达闼科技副总裁徐晓晖则向记者指出，5G到来对智能机器人的快速发展，无疑意味着一场革命。

智能机器人补短板

中国科学院院士丁汉在多年前提出机器人将走向“共融”，意指机器人与环境、机器人、人类三者都能高度适应。这是未来机器人发展的必由之路。

不过他向21世纪经济报道记者分析道，在这一方向下，工业界目前呈现的进度有着较大差异。这是源于，云计算和AI是智能机器人的翅膀，但向“共融”的发展还需要新材料、传感及驱动技术等的共同推动。“共融的核心还是机器人本体的刚软结构，是由一代材料、工艺、装备驱动着一代共融。”

丁汉强调，Boston Dynamics公司的发展历经了很长时间的技术积淀，才走到了今天国际上的技术制高点，其产品在动力学控制方面达到了近乎完美的水平，这对未来机器人技术的发展和推动将带来引领作用。但这是否能转换成能普及工业界或千家万户的产品，还需要进一步摸索落地模式。

中国工程院院士杨华勇则向21世纪经济报道记者分析道，Boston Dynamics公司的核心技术包括3D打印和关键元器件两方面，这促成了液压数字阀门等元器件的小型化。

“Boston Dynamics有世界顶尖的稳定团队推动发展，这是中国研发系统和基础应用研究可以借鉴的地方。”他进一步指出，尤其是地方政府不要过分追逐热点，不如投入到更具前瞻性的领域，并对技术发展提供持续、稳定的支持，如此会形成品牌效应，并逐渐找到并占领垂直市场。

早年间，杨华勇参与了我国盾构机的自主化研制过程，他向记者指出，实际上基础元器件常常走在大型装备的前面，如果没有元器件的积累，大型装备自主化很难实现。这背后需要基础技术、产业链的共同推进，逐步解决一致性、可靠性问题，此后再考虑量产和售价。

“越往上游走，产业和技术积累就越多，投资量就越大。在关键元器件方面要大规模占领市场，需要品牌、口碑、长期稳定的质量等支持，这不是短期可以实现的。”杨华勇续称，关键元器件的发展与基础技术、基础材料、基础软件等都有关联，接下来15-20年将是决定中国在制造领域能否成为世界强国的关键时期，因为在此期间，大部分的短板都会被逐渐补上。

对于当前我国工业的智能化改造进程，杨华勇指出，目前一些流程工业领域已经意识到了智能化改造的重要性，在这一领域积累了较多数据，因此已经能达到良好的效果。而离散工业在国内有着庞大的数量，但也发展不平衡。企业犹豫是否进行智能化改造，核心是如何支撑其成本，这就需要产品摆脱低廉标签，走高端化路径。“企业应该局部自下而上，先攻克细分环节，慢慢实现整体智能化，再考虑打造平台。云化只是第一步，未来走向全局数据治理时，达到的阶段性效果是可以计算出来的。”

AI技术迭代

在机器人落地发展过程中，AI无疑是伴随其共同成长的好“伙伴”。但在弱人工智能时代，如何突破技术藩篱得到更好落地，是当前面临的一个技术难题。

即使是AI技术应用广泛的谷歌，其智能语音助手背后仍然少不了人工的辅助配合。

为此，深醒科技联合创始人袁培江向21世纪经济报道记者指出，2.0时期的深度学习面临着数据趋向饱和、能力接近极限的瓶颈，缺点将越来越明显，这意味着完全依靠过去标注数据形式的训练模型，将是远远不够的。更遑论标注的数据仍然会存在噪声、误差的影响。

“当模型严重依赖于训练数据时，如果数据本身是有误的，那得出的结论也就很可能是错误的。这是第三代人工智能必须要面对的。”他指出。

因此未来的人工智能，很有可能不是基于现在的黑盒子以及深度学习架构，而是一种可以解释、可信的，是鲁棒的。在已有的基础上，需要面对的是人工智能和大数据如何进行协同创新。

袁培江介绍道，这也是公司在探索3.0版深度学习模型的核心方向。同样很重要的是，要考虑AI的安全机制需要不断优化。“当我们达到一定阶段后，回过头来，会把很多技术逐渐强化。这是技术和产业发展的必由之路。”

当前的AI能力还不够，但未来5-10年，这项技术必然是人类不可或缺的伴侣，将会对人类的生活带来巨大变化。

袁培江续称，当前AI技术落地最广的领域是视觉和语音，是由于这些领域积累了大量数据。在工业制造场景的需求固然很多，但找到痛点并不容易。

“个人认为工业制造在逐步发展过程中，会带来新机遇，同样也需要不断试错。从目前阶段来看，当前发展阶段的体量还不足以支撑企业在这一领域成长为巨头，相对属于挑战较大的市场。当然，任何技术最终都会找到最适用的土壤生长。”他总结道。

此外，传统的工业机器人编程耗时且复杂，但随着目前3C行业的产品更新周期缩短到6个月，对编程的复杂程度降低带来很高诉求。“我们的思路是根据产品设计，让计算机通过AI的方法自动分析设计，自动产生机器人程序。”席宁介绍道，为此可以减少人工编程工作，也能更快完成对程序的检验。

由于机器人本身带有传感器，通过传感器获取的实时信息与自然语言技术的结合，则可以更快理解程序，对机器人进行快速编程。

5G引领产业变革

底层通讯技术的演进，将进一步带来机器人市场的巨大变革。

席宁向记者表示，5G具备的低延迟、大带宽、可靠性高等特征，给机器人应用提供了新的通讯手段，以前很多机器人之间无法达成的协调和配合工作将可以实现。“所以未来将是更加复杂、有规模的协调系统，可以大幅提高效率，完成更复杂、对智能化要求更高的工作。”

举例来说，在5G技术加持之下，机器人可以帮助人类拓展手、眼睛和耳朵的功能，辅助远程加工和制造，从而克服由于距离、尺度、环境限制带来的智能制造发展难题。

袁培江则认为，“早年间AI技术的起起伏伏，是在于技术条件不具备足够的支撑性。但5G和现在的第二代深度学习模型，会带来足够的场景和资源，这意味着5G和AI将会呈现互相加速推动发展的过程。”

达闼科技已经推出了云端机器人产品，公司副总裁徐晓晖向21世纪经济报道记者分析，人的大脑有1000亿个神经元，但放到机器人上要实现较强的运算能力，可能将需要吨为单位重量的机器人大脑才能实现。

这意味着云端化是机器人大规模协同运作的必然结果，5G则是催化剂。“可以说，云端智能机器人就是5G的杀手级应用。”他续称，机器人的个体学习难以得到系统性的能力提升，通过云端连接贯通，机器人变成了群体学习，就将带来机器人能力的进一步互相提升。

由此可能带来的隐性威胁，则需要区块链技术的护航。徐晓晖进一步解释，未来机器人的功能将远远多于手机，那么是否会面临潜在的机器伤人等事件需要前期有所防范。运用区块链的互信机制，从云端对机器人操作指令进行认证和掌控，就可以解决这一问题。

“这将带来不可思议的变化。”徐晓晖总结表示，云-边-端智能机器人正在向机器人本体-5G网络-边缘计算节点-机器人安全专网和大规模云端“大脑”的架构发展。当接入量越来越大，对云的数据处理和传输将带来根本性变化，机器人云端化将是智能服务机器人产业化的必由之路。