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现如今，仿生学与机器人领域应用需求结合，是机器人发展的高级阶段和必然趋势。仿人机器人、四足机器人、蜘蛛机器人等仿生多足机器人具有良好的地形适应能力，很强的环境适应性和地面运动稳定性，跨学科的技术迷思吸引了一批又一批学术同仁关注到这一领域。
同样，仿生机器人在产业界的动态也使得仿生机器人逐渐成为大众焦点，尤其在埃隆·马斯克发布的“特斯拉人形机器人”、小米发布四足机器人“铁蛋”以及小鹏发布的可骑乘四足机器马之后，拥有各种行业背景的公司参与其中，使得机器人的仿生生态更加健全。但在当前，不管是身体感知和躯体控制，仿生机器人技术还停留在“看起来很美”的阶段，需要更多的人士参与到这一产学讨论中。
在产学联动中，CNCC在今年新设置了仿生机器人论坛，将于10月28日13:00-16:00在深圳国际会展中心CC105C召开。本论坛由深圳市优必选科技股份有限公司副总裁兼深圳研究院副院长庞建新博士以及深圳市人工智能与机器人研究院黄巍伟博士共同担任此次论坛的主席，邀请到了中国科学院深圳先进技术研究院、南方科技大学，香港中文大学（深圳）等科研院校的著名学者，以及腾讯、优必选科技等高科技企业的产业专家进行深度解析，分享多种仿生机器人的发展现状，共同把脉仿生机器人的应用前景。
在论坛开始前，雷锋网&AI科技评论邀请到了两位论坛主席，庞建新和黄巍伟，一同讨论CNCC在今年新设仿生机器人论坛的出发点，以及仿生机器人这种高级机器人的技术难点和产业机会。
以下为采访实录：
AI科技评论：两位老师今年担任CNCC大会仿生机器人论坛的主席，您能介绍一下您所参与的组织工作的具体内容吗？
黄巍伟：会议主要由庞老师主导，因为优必选科技近十年来一直专注于人工智能和人形机器人的研发、制造和销售，在仿生机器人领域长期受到关注。我所在的深圳市人工智能与机器人研究院(AIRS) 也有很多关于仿生机器人的研究，所以说我们两个共同围绕仿生机器人开展了这样的一个论坛。
今年仿生机器人的热度也蛮大的，在筹备前期，我和庞老师一同选定了嘉宾候选人，希望能够邀请到仿生机器人领域的行业专家、学者以及企业家共同赴会，借由论坛激发思想碰撞，一同探讨仿生机器人技术发展及产业应用的未来趋势。
AI科技评论：两位老师认为今年CNCC大会新设置仿生机器人论坛是出于什么考量，是因为这方面有更多的研究进展，还是试图联合更多的产业机会？
黄巍伟：大家可能疑问计算机大会怎么会设置一个机器人论坛，其实计算机和机器人是两个紧密相连的部分。CNCC本身就是一个比较开放的计算机大会，相较于往年，今年大会设置了113个论坛，达到历史之最。我们在这时推出仿生机器人论坛，一是关注到往年论坛没有涉及过，而且这是产学两界共同关注的新方向。严格来说，目前仿生机器人在产业界比较热门，但是学术研究圈其实很早以前就关注到这个领域，现在组织大家共同讨论，其实是把握住了大众关注的好机会。二是仿生机器人是“智能”的一个理想的载体，跟计算息息相关。
庞建新：现在大家也看得到，各学科正在向多学科融合发展，像机器人、人工智能、计算机正在打破学科的结构壁垒。仿生机器人正是多学科融合的一个具有代表性的复杂系统，所以我们希望设置一个仿生机器人的论坛，将这种对多学科融合的探索进展在会上与大家共同分享。
同时我们也希望通过这种多学科的交叉融合形成碰撞，能够对仿生机器人的多元学科产生帮助，能够吸引更多从事计算机学科和其它学科的人参与到这个领域来。不管是对于学术研究还是产业孵化，都是论坛想发挥的一个作用。
AI科技评论：老师您刚才说到希望有更多的人参与进来，那么今年的仿人机器人论坛最大的特色在哪里，在嘉宾邀请和报告议题上有哪些规划？
黄巍伟：像庞老师讲的，仿生机器人本身涉及多学科的融合，包括了AI、计算、机器人等等，所以我们在论坛规划时，也是希望嘉宾能够具备各种专业背景，像控制、机构设计、材料等等。有学界大咖中科院深圳先进技术研究院里的吴新宇教授、南方科技大学长聘正教授张巍，他们不仅走在学术界前沿，而且在机器人最关键的领域--控制方面有非常突出的研究成果。
在产业嘉宾上，不光有优必选科技的庞老师，我们还邀请了腾讯Robotics X的郑宇研究员，他将介绍实验室在足式机器人设计上的一些探索，像多模态四足机器人Max和轮滑机器人Ollie。腿足式机器人是仿生机器人的一个重要分支，香港中文大学（深圳）机器人与智能制造研究院副研究员罗健文博士将会在论坛上梳理过去20年国内外腿式机器人的发展轨迹、工程挑战与理论发展。
除此之外，我们又想到了其他更有意思的仿生形态，比如软体仿生，所以我们邀请到了朱建教授，他是香港中文大学（深圳）理工学院副教授，长期关注软体智能机器人，仿生机器人以及智能材料和结构。他将着重介绍近几年在软体驱动器和软体机器人的初步工作，包括软体水下机器人和软体爬行机器人，也将介绍近期仿人机器人的研究进展。
庞建新：实际上，仿生机器人中一个最核心的出发点就是如何去模拟生物。有模仿人类的人机结合机器人，比如外骨骼机器人；还有仿人机器人,有双足机器人，轮足混合机器人；还有模仿软体动物的软体机器人等等，本质都是从不同维度模仿生物。
当然足式机器人可能更丰富，因为这两年双足仿人机器人和多足机器人特别流行，优必选科技的大型双足仿人服务机器人Walker已经5岁了，今年7月在WAIC发布了全新一代的Walker X，9月份发布了为迪拜世博会中国馆特别定制的能猫机器人优悠，在今年的牛年春晚也首次展示了四足机器人拓荒牛，其它企业如小米发布了四足机器狗，特斯拉也预告要做人形机器人等等，所以我们在论坛中把足式机器人放在了一个特别重要的位置，其实是匹配了当前的研究热度，特别是产业界的研究热度。
AI科技评论：庞老师，您论坛上的报告特别谈到仿人机器人的技术实践和应用探索，您观察到，现在国内和国际的仿人机器人的研发和产业，各自的成熟度如何，国内外的差距是多大？
庞建新：我个人的理解是，其实仿人机器人学科最早是从国外开始研究的，近几年国内的足式机器人才开始真正发力。最早是北理工的双足机器人，它应该是国内最早双足仿人机器人之一。后来有国科大、哈工大，浙大、香港中文等学校实验室和一些科研院所开始从事仿生机器人的研究。
在国内企业中，优必选科技走得比较早，双足仿人机器人是我们特别有代表性的一个产品。之后也有很多创业公司在小型仿人机器人和大型仿人机器人上投入研究，这是国内的一些发展进展。
而海外仿人机器人产品进展主要由欧洲和美国企业推动，最早做商业化比较成功的是法国的阿尔德巴兰（Aldebaran Robotics），后来被日本软银收购，他们是做小型双足机器人中成功典范，推出了Nao机器人。还有一些比较有名的企业有波士顿动力的Atlas，本田的ASIMO，韩国的Hubo，美国Agility Robotics 推出的Cassie机器人，都是双足机器人领域非常有代表性的作品。
我的理解是，仿人机器人的成熟度要从两个维度去看，它是足式的仿人，还是非足式的仿人。如果是非足式的仿人，它的产品形态相对成熟，因为可以设计为下身轮式，上身人形的仿生系统，这些实际上已经有很多商用场景。
足式的仿人机器人还属于科研探索阶段，同时也在做一些商业化的探索。它可以分成小型足式仿人机器人和成人大小的足式仿人机器人，而这种小型的已经在教育市场和玩具市场有很多的应用，技术和市场相对来说更加成熟。
我认为目前小型足式仿人机器人的市场化，国内比海外要更好。而大型的、成人大小仿人机器人，国外技术走得更早，具有一定优势，但商业化道路上面走得并不顺利，不过我们可以看到国内也正在迎头赶上。但总体来看，作为一个集各学科技术为一体的复杂系统，国内外仿人机器人都还需要全方位的提升，需要在材料、控制、机电一体化、能源、AI等领域的合力推进。特别是机器人的产品，它的产品体验和用户体验，其实是由它最差的那一部分决定，期待各个学科的技术都获得长足进步。
AI科技评论：之前黄老师做过智慧物业这方面的服务机器人，优必选科技今年也是发布了全新一代的大型仿人服务机器人Walker X以及专门为世博会中国馆定制的熊猫机器人优悠这些双足机器人，一致看好服务机器人。对仿人机器人来说，为什么非常贴合服务场景，而优必选科技会重点押注家庭场景？
庞建新：我是这么来看这个问题的，我相信这种仿人形的服务机器人，最适合用在家庭场景上。
我们人类经过了数百万年的发展历程，不断地通过生物进化演进为现在人的形态，决定了我们现在的这种形态一定具有一些天生的优势，我理解为这种形态拥有最好的环境适配能力。毫无疑问，我们跑步比不过豹，豹也跑不过车；我们游泳比不过鱼，鱼也游不过船，但是实际上，我们人为什么还是能够去在当前世界中占据主导地位，是因为我们人具有最好的环境适应能力。同样，仿人机器人正好是能够表现人的形态和运动能力，适应各种各样的人造场景和自然场景。
人对机器人有两个诉求，一种是心理的诉求。比方说人对仿人机器人天然具有一种亲近感，更容易产生陪伴感或心理满足感。第二个是事务的诉求，它指的并不是我们需要一个机器人帮着洗衣服，毫无疑问，洗衣机比“机器人”洗得更好。但是仿人机器人可以去帮助我们解决家庭场景中的一些简单、重复的家庭工作和任务，比如说管理家庭设备；当你一边吃东西一边看电视的时候，机器人也可以聪明、贴心地帮你拿一杯水。
当然我们也看得到，受限于各种技术的限制，仿人机器人现在还不能非常鲁棒地适应这种场景。我们做仿人机器人的目的，除了希望未来能够落地这种场景，还希望它作为公司的一个主要的技术研发路线，带动孵化出一系列的技术，比如说控制技术、机电一体化的技术、AI的技术。然后，再依托所有的这些技术，研发一系列面向家庭或商业场景的机器人产品。比如说优必选科技除了Walker这种服务机器人之外，还有基于康养、教育、物流、防疫等一系列基于实际应用场景的服务机器人。
场景的问题，最终还是要回到技术问题上。因为面向仿人机器人的这些技术跟其它领域的技术不太一样，比如说视觉技术、定位导航技术等，并且各种技术之间也要融合。所以我们会自己研发面向仿人服务机器人的AI技术，这样才能够跟我们的机器人本体更好地耦合，在各种场景当中顺利执行任务。
黄巍伟：我认为仿人机器人是对人的一种陪伴也好，还是和人的一种共存也好，关键问题在于它的形态，它是更“机器”的形态，还是更“人”的形态。因为机器它没有陪伴的属性，但是仿人或者仿生的机器人，它因为具备了更加“生物”的属性，所以陪伴成为了它制造之后的一个“特性”。
AI科技评论：之前是有一个说法，说到如果是在家庭场景中出现人形机器人，人类可能对它产生一种“移情”，优必选科技现在推出这些服务机器人，是不是有可能将这个顾虑转化成优势？
庞建新：当AI技术或者机器人的本体技术没有达到或者超过人类水平之前，人与机器人之间还不太可能出现移情问题。同时，我觉得我们做机器人的研发也好、产品也好，一定要具备道德约束和法律法规范，目前相应的法规是比较缺失的，但是我相信，伴随着技术的进步，它一定会有制定过程。任何一项技术都有正反两面，在技术和法规出来之前，首先是要科技工作者恪守本分和原则，坚持一条：要用技术服务人，而不是用技术绑架人。
AI科技评论：结合现在仿生机器人的实际情况来看，未来仿真机器人应用场景会在哪些地方？
庞建新：分几个阶段，第一个阶段比如熊猫机器人优悠，用于高端展馆场景的展示、接待，短期内这是一个能够落地的场景。熊猫机器人优悠作为迪拜世博会中国馆的“和平友好使者”，目前在迪拜当地受到了各国观众的追捧。中期可能会适用到高端家庭场景，甚至慢慢地逐步进入商业场景，最后是慢慢进入日常的家庭场景。当机器人的成本或者售价跟一辆中等汽车的价格差不多的时候，机器人就可以开始逐渐普及了。
AI科技评论：对于优必选科技来说，未来一年和五年的技术规划和产品布局是什么？
庞建新：我们的机器人产品要依据我们在不同阶段的技术规划，现阶段要解决的核心能力分为三块。第一块是机器人本体，如何去构建一个更高效或者更稳定的本体，包括机械、机电结构、伺服驱动器以及整个机器人的拓扑结构。第二块是构建机器人的运动能力，就是机器人的运动规划与控制技术，如何稳定地在场景中运动。第三块是面向机器人的AI技术，特别是感知与交互能力，移动操纵能力等。
AI科技评论：庞老师，您在论坛的报告摘要中提到视觉、导航、语音、控制、驱动、结构设计等多项人工智能技术，目前哪个分支的难题最多，最需要解决的问题是什么？
庞建新：其实很难说哪个技术难度最大，因为每一项技术都牵涉到了计算以及与它相关的一些技术。这些分支不完全是独立的分支。比如说仿真机器人的定位导航技术需融合控制、感知技术等。
语音交互技术牵涉到计算，但是由于对算力要求比较高，要考虑将一部分的计算放到云端，一部分的计算放到边缘侧，或者端侧。又因为计算牵扯到大量的不同类型的知识和数据，又会出现异构计算（ Heterogeneous computing）的需求。同时在语音层面还有多模态交互、情感感知等需求，所以每一个技术分支都是非常具有挑战性的任务，特别在机器人这个领域。
AI科技评论：有人提到，将来人工肌肉和人工皮肤也会逐渐出现，具身学习和触觉--感知能力会使机器人再上一层楼。而最近的诺奖发现，视觉和本体感觉的连接需要一个分子大小的、像大门一样的感受器（piezo2），通过双目视觉，再通过这个感受器，身体上的受力得以进入神经系统，转化为电脉冲再上升至意识。两种说法分别提到了两种感知通路，皮肤感知和视觉感知，您认为未来仿生机器人发展的最佳感知路径是什么？
庞建新：毫无疑问，仿人机器人需要多维度的感知，建立视觉、听觉、触觉三合一的感知系统。
如果是视觉感知，最简单的方法是给机器人安装更多的视觉感知器件。人是双目感知，只能感知前方，并且存在对焦盲区。那么仿人机器人就可以通过多目视觉技术，建立360度的感知能力；红外感知技术，建立不可见光的感知技术。
第二个是听觉感知系统。人能够通过环境声音和人际交互声音辨别发生方位和发生内容，但是目前机器人的听觉感知源更多来自与人的交互。
第三个是触觉感知，当机器人碰到一个物体的时候，能够通过肢体感知到力，再通过关节输出力，完成控制任务。因为当机器人执行任务的时候，一定是有视觉盲区或者非结构的有人环境，所以这个时候能够让机器人有触觉感知，就具有非常好的应用价值。
AI科技评论：刚才也提到面向机器人这些人工智能技术其实还是很重要的，黄老师目前是侧重AI方面的研究。您现在所在的深圳市人工智能与机器人研究院的一些工作重点是什么，有哪些研究进展？
黄巍伟：我现在所在的深圳市人工智能与机器人研究院是深圳市的十大基础研究机构之一，在仿生领域，研究院团队已经做了一些非常不错的工作，包基于毛毛虫爬行机理的攀爬机器人，可以用于桥梁检测。我们现在也在做触觉传感材料，已经能够具有三维的力感知能力。我们也探讨多机器人间的联邦学习，因为一个机器人它能够学到的东西毕竟是少数，如果有成千上万个机器人分布在不同的场景中，每一个机器人学到单一功能之后，运用联邦学习将技能汇总，那么它们就可以快速进化。
我从事在机器人的智能研究方面，将重点放在了AI领域。我原来是做人形机器人以及机器人的控制，主要是基于机器人全身关节的动力学控制研究。这个也是一个很难的课题，但是机器人是一个复杂的系统，其中一块短板就是智能部分，所以我从机器人控制转移到机器人智能方面的研究。当然这两部分也可以很好地结合起来，比如强化学习和大规模预训练模型等。大规模预训练模型研究已经在语言处理、视觉方面取得了显著的成果，那是否能和复杂的全身关节动力学控制结合，形成机器人的控制的新突破，这个也未可知。
AI科技评论：黄老师这边您谈到现在主要做的是AI领域的研究，涉及大型预训练模型、规则学习、联邦学习等，您现在看来，AI如何赋能仿生机器人？
黄巍伟：对于机器人来说，一个是本体的运动机能，二是智能。目前对于机器人来说，一个很大的制约是自适应性。人和动物都具有自适应能力，我们遇到一些情况时会依据环境的反馈及时、实时调整。那么如何能够达到自适应的控制，需要学习参考人和动物的神经反应和运动机能的特性。这种自适应能力中，一个重要方面就是感知。现在应用较多的是基于深度学习的视觉感知，视觉算法在识别、分割和体态预估等方面具有很好的准确率。皮肤的传感对于生物的控制起了非常大的作用。对于一个大规模又比较复杂的系统，如果它信号源非常多，又比较难以做量化分析的时候， AI的深度学习模型可以帮组模拟皮肤感知。
另外一个方面是决策，我们用AI去更好的模拟决策实现自适应。目前，我们对于大脑的研究，还是处于一个非常不清晰的过程。不管是人脑的运动机理、信息处理机理，很多时候只能通过我们看到的结果去做近似地模拟。未来如果面向机器人的技术能够有突破的话，需要有理论性的突破或者是生物学参照，使得我们用 AI模拟的时候更有方向性。
AI科技评论：之前参加了不少比赛都获得了不错的成绩，像美国的DARPA比赛等，对人形机器人的研究已经有十多年，您觉得仿生机器人最关键的技术难点是什么，有什么演进趋势？
黄巍伟：现在双足机器人是比较有挑战性的，毕竟它的动力学更复杂。四足相较更简单一些，因为它在动态稳定性上不需要考虑太多，只要有三个足落地，整个机器人的稳定性、支撑性就很好。这也是为什么市面上的四足产品更多。
我觉得仿生机器人的难点，可能还是原始机理上，因为现在的运动控制，不管是电机控制，还是波士顿动力采用的液压控制，其实都想得到的是“肌肉式的控制”。但是目前还没有一个很好的仿生机器人产品达到力控制。像电机控制，它在刚柔耦合上跟生物控制有很多不一样。
总之，如果仿生机器人在人工肌肉、关节控制、多模态感知、触觉感知这块有新成果的话，会推动整个仿生机器人向前发展。
仿生机器人的春天到来了吗？仿生机器人的技术创新是什么？专家学者将会碰撞出怎样的新思路？在“计算赋能加速数字化转型”的大会主题背景下，仿生机器人论坛中七位来自学术、技术、产业、教育等领域的大咖又会激发哪些现场灵光？
在今年的仿生机器人论坛设置上，首先由【吴新宇、张巍、庞建新、黄巍伟、郑宇、朱建、罗健文】七位老师分别做分享报告，随后设置圆桌论坛共同讨论仿生机器人的应用前景及发展。我们期待会这场论坛带来的思维碰撞，同时也更加期待在各位老师共话后，仿生机器人将迎来的全新的产学互动！
CNCC2021将于10月28-30日在深圳举行，今年大会主题是“计算赋能加速数字化转型”。CNCC是计算领域学术界、产业界、教育界的年度盛会，宏观探讨技术发展趋势，今年预计参会人数将达到万人。每年特邀报告的座上嘉宾汇聚了院士、图灵奖得主、国内外名校学者、名企领军人物、各领域极具影响力的业内专家，豪华的嘉宾阵容凸显着CNCC的顶级行业水准及业内影响力。
今年的特邀嘉宾包括ACM图灵奖获得者John Hopcroft教授和Barbara Liskov教授，南加州大学计算机科学系和空间研究所Yolanda Gil教授，陈维江、冯登国、郭光灿、孙凝晖、王怀民等多位院士，及众多深具业内影响力的专家。今年的技术论坛多达113个，无论从数量、质量还是覆盖，都开创了历史之最，将为参会者带来学术、技术、产业、教育、科普等方面的全方位体验。大会期间还将首次举办“会员之夜”大型主题狂欢活动，让参会者畅快交流。
CNCC2021将汇聚国内外顶级专业力量、专家资源，为逾万名参会者呈上一场精彩宏大的专业盛宴！
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