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| 本文作者： 杨晓凡 | 2019-07-13 22:28 | 专题：CCF-GAIR 2019 |
雷锋网 AI 科技评论按：7 月 12 日-7 月 14 日，2019 第四届全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR 2019）于深圳正式召开。峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，深圳市人工智能与机器人研究院协办，得到了深圳市政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流博览盛会，旨在打造国内人工智能领域极具实力的跨界交流合作平台。
作为中国国内最具影响力和前瞻性的前沿科技活动，CCF-GAIR 大会已经度过了三次精彩而又辉煌的历程。CCF-GAIR 2019 延续了过去的强大阵容，提供了 13 个专场（人工智能前沿专场、中国人工智能四十年纪念专场、机器人前沿专场、智能交通专场、5G & AIoT 专场、AI 芯片专场、AI 金融专场、类脑计算专场、智慧城市专场、智能商业专场、智慧教育专场、AI 医疗专场、智慧城市·视觉智能专场）。
大会首日，人工智能前沿专场、中国人工智能四十年纪念专场面向整个人工智能领域进行了历史回顾和未来发展展望，7 月 13 日的机器人前沿专场、智能交通专场、5G & AIoT 专场、AI 芯片专场、AI 金融专场、类脑计算专场的诸位专家、学者则围绕人工智能的多个细分研究领域为大家呈现了一场思想和观点的深度碰撞。雷锋网 AI 科技评论为大家带来机器人前沿专场的精彩报道。
机器人前沿专场上午场的主持人为 CCF-GAIR 2019 程序主席、哈尔滨工业大学（深圳）朱晓蕊教授。在朱晓蕊教授的简短介绍后，日本东北大学机器人系教授小菅一弘（Kazuhiro Kosuge），加拿大工程院院士、加拿大西安大略大学教授凌晓峰，加拿大工程院院士、香港中文大学电子工程学系主任孟庆虎，全军肝胆外科研究所所长、解放军总医院第一医学中心肝胆外二科主任刘荣，东南大学仪器科学与工程学院院长宋爱国一一登台演讲。
日本东北大学机器人系教授小菅一弘：《Co-worker Robot PaDY》
日本东北大学机器人系教授小菅一弘作为首位开讲的嘉宾，在本次演讲中主要介绍了当前机器人发展的机遇和挑战、以及其所在实验室的机器人研究成果和应用场景。
正式演讲之前，小菅一弘教授先展示了一组人口老龄化的预测数据，并表达了自己的担忧：“我今天上午在这个酒店的顶楼看了一下深圳的城市风光，我感觉这里的景色非常好，然而这美好的风景背后，社会上潜在的一些问题和挑战都需要我们在未来的时间里做出更多的努力去解决，其中就包括未来几十年内严重的人口老龄化问题。因而，机器人的应用对于解决未来的劳动力短缺问题至关重要。”
基于机器人对于个人、社会以及国际三个层面所发挥的作用和价值，小菅一弘教授分析了机器人当前所面临的挑战以及当前各个领域对于机器人的需求给机器人发展带来的机遇。同时，他也基于其所在实验室的研究成果，介绍了Robot Helper、机器人舞伴（PBDR）、协作机器人（PaDY）三种类型的机器人，其中，前面两种机器人都是协作机器人的早期研究平台，PaDY 的开发则真正实现了协作机器人在工业中的应用。
最后，他表示，随着机器学习等人工智能技术的蓬勃发展及其在机器人领域的应用，将有助于推动协作机器人在诸多制造产业中开拓更多的应用场景。
加拿大工程院院士凌晓峰：《产业创新的科学》
加拿大工程院院士、加拿大西安大略大学教授凌晓峰作为第二位出场的演讲嘉宾，用四张 PPT 以及三个互动游戏为大家带来了一场精彩纷呈的演讲。
首先，他以德州扑克为切入点，基于投资与这类棋牌游戏的共性，即判断和决策，指出人工智能在投资创业中的应用必须要使用到理性定量的分析。
随后，他设置了三个游戏来让现场嘉宾感受使用理性定量分析来进行投资决策的优势。第一轮游戏中，他给出的投资收益概率公式是：Y*c >> X（其中X为投资额、Y为收益额，c为获得 Y 收益的概率），并设置了三种投资方案：第一种是投资1万元，有六分之一的可能性会得到10万元回报；第二种是投资1000万，有三十六分之一的可能性可以得到100个1000万；第三种是有1000万投资预算，可以选择X投资，也可以不投。如果选择投资X的话有六分之一的可能性得到10倍的“X”的收益，大家可以选择一次性将1000万投进去，也可以选择多投几次，比如投三次。
在第二、三轮游戏中，他又结合现实情况的复杂性，给这个投资收益公式增加了其他参数和其他条件。现场嘉宾也跟随凌晓峰教授的步伐，探索如何不断地优化投资决策，并一同感受人工智能对于投资创业决策的影响和作用。
对于进行这样一场演讲的用意，他总结道：“今天我想利用这次演讲跟大家谈谈人工智能在真实生活中的应用，让大家能够通过这几个游戏感受到一种理性的、更接近与数学基础统计优化的方法可以帮助大家更加准确地去进行生活中的决策，进而让我们人类能够不断地应对好人工智能迅速发展所带来的挑战。”
加拿大工程院院士孟庆虎：《稠密人群动态环境中的机器人场景智能及示范案例》
加拿大工程院院士、香港中文大学电子工程学系主任孟庆虎教授在本次演讲中，重点介绍了人工智能、机器人的发展历史，以及其在场景智能，尤其稠密人群动态环境中的人机交互方面的工作和经验。
首先，孟庆虎教授带着大家回顾了机器人的起源和整个发展历史，其中他指出，实际上早在《墨经》的记载中就提到过类似机器人的东西，比如说“公输子削竹木为鸢，成而飞之，三日不下”；而“机器人”这个词最早于 1920 年出现在捷克的一部巨作中，“机器人学”则是 Isaac Asimov 在一部小说中提出来的。人工智能的历史则要短得多：1956年的达特茅斯研讨会确立了“人工智能”这一术语，并标志着人工智能研究领域的正式开始。
而人工智能和机器人一开始的结合，孟庆虎教授表示，实际上就是现在的“三件套”，即信息获取、决策、执行，其中传感器负责信息获取，人工智能负责决策这一块，机器人就是执行的载体。同时，他也指出，随着现在人工智能与机器人的结合和应用越加广泛，人们对于二者共同能实现的东西往往持有非常高的期望，然而现实情况比我们想象的更具有挑战性。
不过，他也表示，虽然目前人工智能肯定无法覆盖现实世界的所有场景，但是在限定了场景后，即场景智能是能够做得很好的。基于这个观点，孟庆虎教授也一一呈现了其在场景智能，尤其稠密人群动态环境中的人机交互方面的工作以及相关的经验。
最后，孟庆虎教授总结到：我认为“AI”中的“Artificial”应该改成“Augmented”，AI 实际上应该是各种场景智能的集合，只有当我们将所有的场景智能集合起来后，才是真正的 “AI “。所以我们一上来就要做人工智能肯定是不现实，而是要从场景智能一步一步最终走向人工智能。
全军肝胆外科研究所所长刘荣：《机器人在外科手术中的应用与展望》
全军肝胆外科研究所所长、解放军总医院第一医学中心肝胆外二科主任刘荣从外科手术的维度，介绍了机器人在外科手术中应用的现状和未来展望。
演讲伊始，刘荣先对外科的发展史——机械时代、电气时代、信息时代和智能时代进行了简单回顾，并一一介绍了各个时代的代表性技术成就。其中，他重点强调了进入智能时代的智能外科的含义，即通过人工智能赋能外科实践，利用人工智能方法辅助和替代人类进行外科诊疗行为，具备两个本质性特征：一是诊疗行为标准化，二是诊疗设计的个体化。
随后，刘荣先后展示了解放军总医院肝胆外科在开腹手术、肝胆手术等方面对于机器人技术的应用情况，并指出了机器人手术与人工智能结合的六大发展趋势：一是轻量化、精密和灵巧的发展趋势；二是专门化发展趋势；三是无线化发展趋势；四是高精度 3D 跟踪定位及可视化技术实现手术中的实时标定及配准；五是与互联网和大数据走向更加紧密的结合；六是更加智能化，即应用机器学习充分实现真正意义上的手术机器人。
最后，他分享了全军肝胆外科研究所针对智能外科提出的一个学科上的理念——手术机器人+智能导航+自动化控制=智能外科，即智能外科是由人工智能驱动手术系统，进行手术操作，而医生更多的是监督的作用。
东南大学仪器科学与工程学院院长宋爱国：《肢体运动康复机器人技术的研究与进展》
宋爱国首先介绍了康复机器人自本世纪得以发展起来的背景，包括人口老龄化带来中风病人的急剧增加以及因交通事故致残的病人对于康复机器人的需求等，同时，他还向一一展示了国外、国内研究机构对于康复机器人的研究进展与成果。基于此，他也指出了我国康复机器人研究中存在的一大问题，即研究院、医院和公司之间的结合不紧密的问题。
随后，他更是从技术层面提出康复机器人的四大关键技术：
第一个是机器人要采用适应人的结构设计，因为它们就是用于帮助人类进行人体运动反复训练的。就比如针对人体肩关节的复杂性，瑞士苏黎士联邦大学所开发出来的一个装置就很好地解决了这个问题。
第二个是力反馈技术。力反馈对于康复机器人而言是一个非常重要的点，我们一般要求机器人要有一个反向驱动能力，然而现在很多康复机器人都没有这种反向驱动能力，这就导致机器人只能被动训练，无法主动训练。比如说如果外骨骼是锁死的，没有反向驱动能力，那将其用于助行方面就比较容易出事。
第三个是安全控制。对于康复机器人而言，安全是最重要的，因为它是一个医疗设备，一旦无法实现安全控制，就很可能造成训练的损伤。这类安全事件在近几年已经发生了很多起，所以更需要引起该领域研究者的注意。
第四个是定量评估技术。目前，相关的研究机构还无法很好地对康复机器人的势能状态、康复效果进行定量评价，虽然也有很多机构做了很多相关工作，但是目前该领域还缺乏一套定量科学的评估技术。
《Human Augmentation - the Ultimate Challenging Robotic Perspective》, Abderrahmane Kheddar，法国科学院院士，法国CNRS与日本AIST机器人联合实验室主任
Abderrahmane 教授的演讲并不是针对某项具体的机器人技术的，他带领观众们讨论思考了一个有前瞻性、但也会很快来到我们面前的话题：随着机器人相关技术越来越成熟，未来应该如何机器人和人类之间的关系。
他首先提出的一个问题是：机器人+AI的科研目标是增强人类还是取代人类？这个问题简单，机器人应该是在智慧、感知、操控物理世界的三个方面增强人类的能力。而后，Abderrahmane 教授从多个角度解析了目前的与人类协作的机器人的方案设计，尤其重点介绍了外骨骼机器人、机械肢体、机器人人类复制体的进展和应用中可能出现的问题。类似电影《Surrogates》、《阿凡达》里那样的人类远程控制的复制体，如今技术上已经有可能，但是带来的感知、自我认知、社交影响相关的问题值得我们深思；我们为这些问题给出的答案也对人本身有着长远影响。
《机器人机构可靠性技术与思考》，张宪民，华南理工大学机械与汽车工程学院院长
多自由度机器人的研究催生了很多工业应用，包括典型意义的机械臂（工业机器人），以及各类机床。国内在机器人研发方面技术进步迅速，但是国产机器人、机床和部件使用一段时间后精度下降很快，这导致了高端高精度的市场始终被国外企业占据。这就是机器人装备可靠性研究课题的直接体现，也是张宪民教授此次演讲针对的问题。
据他介绍，国内忽视可靠性相关的学术研究和研发投入，但国外企业对此重视，发达国家的机床跨国公司掌握了先进、相对成熟的可靠性设计和试验技术，并视为企业的核心竞争力和核心机密。在演讲中，张宪民教授结合多个例子从学术研究角度介绍了可靠性研究的特点、内容、问题与方法、最新进展，也鼓励国内广大的机械工程学生和从业者在这个方面多多投入时间精力补足差距，铺平国内机器人、机床向高端高精度发展的道路。
《室内无人配送机器人规模化普及时机已到》，李通，擎朗机器人CEO
擎朗机器人是室内无人配送机器人业务的领军企业，比如火遍全国的海底捞火锅的配送机器人、配送方案就来自他们。2018年，北京的一家海底捞首次部署了10个机器人作为菜品配送和回收；而这个月，深圳还有6家海里捞使用配送机器人，更多的企业未来也会开始使用。
李通在演讲介绍了自己对商用机器人的理解：目前想要做出强交互的机器人是很难的，但已经可以给市场提供功能性的机器人了。而且，与工业机器人不同的是，工业企业都有自己的工程师团队，可以长期维护机器人、按需改进，但餐饮业的客户是没法单独为机器人雇工程师维护的，所以擎朗机器人带来了新的方案，他们以租代售、以运营为中心做商业机器人市场，比如以三千元每月提供机器人租赁服务，机器人本身比人力更便宜、工作时间也更长，使用机器人的企业也没有额外的后期维护支出。这样的方案可以解决餐饮业的行业痛点。他们的机器人方案如今不仅在国内超过50个餐饮品牌中得到使用，也已经出口海外，得到了海内外各界的关注。
《The Fourth Industrial Revolution in the Ocean:Adannces and Opportunities in Marine Robotics》，Francesco Maurelli，德国雅各布大学机器人学和自治系统助理教授
Francesco 首先做了自我介绍，并详细解释了自动导航任务的内涵、他选择水中/水下导航研究的原因。他也与世界其他的水下、水面机器人研发团队有许多协作。
对水下机器人的自主导航来说来说，只有GPS信号是不够的，有桥梁建筑的遮挡；另外水流本身也比路面的状况更复杂一些。Francesco介绍了他和合作者在自动导航、水下任务执行、波浪环境中的鲁棒控制等课题中的研究成果，也介绍了针对不同任务分别进行了哪些系统和算法设计。最后，他也介绍了水下导航仍然存在噪声、深度海域、遭遇鱼群、意外状况等挑战。
《具有社会属性的智能移动机器人》，朱晓蕊，哈尔滨工业大学（深圳）教授，IEEE RAS国际事务委员会主席
朱晓蕊教授演讲的英文副标题是 Learning from social behaviors ，她解释道，如果想要智能系统有社会属性，就要求机器人能够学习、有可进化性。可进化性分为内部和外部两方面，内部可进化性是指系统工作的不同计算平台之间有交互，外部可进化性就是指机器人能与人社交，能从人类活动中学习。
针对内部可进化性，朱晓蕊教授介绍了移动云机器人。前者的特点包括能弹性分配计算资源、访问大量数据库、形成知识共享。朱晓蕊教授团队设计了面向长期实时定位的云移动机器人，能充分利用云端资源、降低机载传感器的要求、平衡云端计算能力和实时要求之间的平衡。这种方案需要云、网、端三维一体，如今5G技术到来以后可以补足“网”方面的短板，形成真正完善的方案，进入新的时代。
传统机器人设计中把人作为障碍物，具有外部可进化性的机器人则与此刚好相反。朱晓蕊教授团队提出的社交移动机器人系统，借助基于行人行为学习的可通行区域制图算法（LSB）和适应人机共融动态场景下的机器人同时定位与构建方案（DE-SLAM），在多个实验中取得了优秀结果。
《人机融合外骨骼机器人系统》，吴新宇，中科院深圳先进技术研究院智能仿生中心执行主任
吴新宇教授是下午专场的主持人，也是下午场的最后一个演讲嘉宾。据吴新宇教授介绍，外骨骼是有效地帮助残疾人恢复正常生活，以及帮助体力劳动者减少劳动损伤的方案。外骨骼也同时在国内外都是前沿研究热点，发展趋势是更方便、高效、低成本。
在演讲中，吴新宇教授详细介绍了外骨骼研究中的几个主要问题，比如如何识别人的运动意图、如何建立人机耦合模型、如何生成与使用者运动习惯相符的步态等，然后介绍了自己团队的多项研究成果，比如针对腰截瘫的助力外骨骼机器人（手臂有力量可以控制和支撑）、针对高位截瘫的正在研发中的自平衡外骨骼机器人（手臂也无法运动，运动能力相当于假人）、针对老年人的柔性驱动全身助力外骨骼机器人、针对体力劳动者能提供30kg左右助力的腰部助力外骨骼机器人等。吴新宇教授还介绍了全国外骨骼比赛，提供资金支持，用比赛鼓励相关技术研发以及方案快速迭代。
一天的专场结束后，观众们仍然意犹未尽，而且很快围住了数位演讲者交换联系方式。
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