中国人工智能学会
中国人工智能学会
ChineseAssociationforArtificialIntelligence
中国人工智能学会（ChineseAssociationforArtificialIntelligence，CAAI）成立于1981年，是经国家民政部正式注册的我国智能科学技术领域唯一的国家级学会，是全国性4A级社会组织，挂靠单位为北京邮电大学；是中国科学技术协会的正式团体会员，具有推荐“两院院士”的资格。
目前拥有58个分支机构，包括49个专业委员会和9个工作委员会，覆盖了智能科学与技术领域。学会活动的学术领域是智能科学技术，活动地域是中华人民共和国全境，基本任务是团结全国智能科学技术工作者和积极分子通过学术研究、国内外学术交流、科学普及、学术教育、科技会展、学术出版、人才推荐、学术评价、学术咨询、技术评审与奖励等活动促进我国智能科学技术的发展，为国家的经济发展、社会进步、文明提升、安全保障提供智能化的科学技术服务。
学会自主创办全球人工智能技术大会、中国人工智能大会、中国智能产业高峰论坛、“华为杯”全国大学生智能设计竞赛、全国大学生计算机博弈大赛、IEEE云计算与智能系统国际会议等规模化、系列化学术活动。为智能科学技术工作者提供了一个展示、交流、融合科研成果的平台，有效地促进了智能科学技术的发展。
学会主办有公开出版物《智能系统学报（CAAITransactionsonIntelligentSystems）》（中文核心期刊）；内部刊物《智能技术学报（CAAITransactionsonIntelligentTechnology）》、《中国人工智能学会通讯》、《学会通讯》青年专刊、《AI学者》网络文摘等中文杂志，另有在日本出版的英文刊物《InternationalJournalofAdvancedIntelligence》；2015年推出了学科白皮书系列以及三本颇具影响力的发展报告，同期年底还推出了以中国人工智能学会命名的“机器人与人工智能”书系。
学会充分利用行业和学科资源、发挥自身优势，结合学会学术活动、学科行业重大科技事件、学科行业发展需求及人才储备等，开展有特色、有创新、具有典型示范作用的科普工作，让公众尽可能直观、形象地了解、体验智能科技带来的便捷，取得良好社会效果。
学会高度重视人才队伍建设，大力开展人才奖励与举荐优秀科技人才工作，同时发挥青年工作委员会的优势，把发现人才、培养人才、举荐人才作为人才建设的抓手，为促进人才队伍的建设做出大量的工作，收效良好。学会围绕“吴文俊人工智能科学技术奖”、“中国人工智能学会优秀博士学位论文评选”、“学会先进个人”等奖项及院士推荐等推荐申报工作，表彰了一批优秀青年才子，推出了一大批的优秀科技工作者和优秀研究成果。
当前，政府逐步加大职能转移力度，给予社会组织更广阔的发展空间，学会也积极响应政府的号召，充分发挥学会的学术资源优势，探索开展建议咨询等社会服务工作，积极拓展服务领域与服务范围，提升学会活力，为政府科学决策提供支持。
中国人工智能学会面临着前所未有的发展机遇，学会将孜孜不倦、开拓创新，努力融合我国智能科学领域的高等院校、研究机构、企业、专家学者、学生群体，积极开创新形势下我国人工智能技术的新篇章。
欢迎广大科技工作者踊跃加入中国人工智能学会！
中国人工智能学会
各有关单位、专家：
为激励和表彰在人工智能科学研究、技术开发与创新、科技成果推广应用和产业化等方面做出突出贡献的单位和个人，根据《关于深化科技奖励制度改革的方案》（国办函﹝2017﹞55号）精神，按照《吴文俊人工智能科学技术奖励条例》及其实施细则,中国人工智能学会经研究决定开展2022年度“吴文俊人工智能科学技术奖”[国科奖社证字第0218号]提名工作。
一、提名奖项
1．吴文俊人工智能最高成就奖;
2．吴文俊人工智能杰出贡献奖;
3．吴文俊人工智能自然科学奖;
4．吴文俊人工智能技术发明奖;
5．吴文俊人工智能科技进步奖(含科普项目和企业技术创新工程项目);
6．吴文俊人工智能优秀青年奖；
7．吴文俊人工智能专项奖(芯片项目)；
8．吴文俊人工智能优秀博士学位论文奖。
二、提名范围
“吴文俊人工智能科学技术奖”实行提名制度，被提名者需由下列单位或个人提名，不受理自荐。
（一）单位提名
1.各省、自治区、直辖市科协（或科技主管部门）；
2.各省、自治区、直辖市人工智能学会；
3.中国人工智能学会各专业委员会；
4.全国重点高等院校对本单位项目的提名；
5.国家大型科学研究院所对本单位项目的提名；
6.国家大型企业集团对本单位项目的提名；
7.中国人工智能学会理事单位及单位会员对本单位项目的提名。
（二）专家提名
中国科学院院士，中国工程院院士，历届吴文俊人工智能最高成就奖、杰出贡献奖获奖人，国家杰出青年科学基金获得者，教育部“长江学者”特聘教授，国家“万人计划”领军人才，中国人工智能学会常务理事、理事，近5年（2017年-2021年）内获得吴文俊人工智能自然科学奖、技术发明奖、科技进步奖的特/一等奖的第一完成人，5人以上的联合提名。
三、被提名项目（人选）的基本条件
提名项目（人选）必须符合《吴文俊人工智能科学技术奖励条例》及其实施细则的有关要求，其中：
1.提名吴文俊人工智能技术发明奖、吴文俊人工智能科技进步奖（不含科普项目和企业技术创新工程项目）、吴文俊人工智能专项奖（芯片项目）的技术成果应经过科技成果评价(相关机构鉴定或验收报告）。至少具有两年的整体技术应用（即应用证明不晚于2020年12月31日），技术发明成果应取得已授权国内或国际发明专利，证明技术先进、质量稳定、效益明显。
2.提名吴文俊人工智能自然科学奖项目的代表性论文（专著）应当公开发表两年以上（即2020年12月31日以前）。
3.提名吴文俊人工智能科技进步奖（科普项目）的科学普及成果限于正式出版发行的科普图书、电子出版物和音像制品，应有广泛社会效应的证明。
4.提名吴文俊人工智能科技进步奖（企业技术创新工程项目）的企业需成立满四年且具备两年以上的经济效益和盈利水平。
5.吴文俊人工智能科学技术奖不提名国防、国家安全领域的保密项目及其完成人；不接受涉密项目；已解密或者不保密的国防、国家安全领域的项目及其完成人被提名本奖，应经上级主管部门批准同意，并提供相应的解密或不涉密证明材料。
6.吴文俊人工智能优秀青年奖的被提名人，须在7月31日年龄不超过35周岁(1987年7月31日及以后出生)。已经入选国家“(青年)千人”、“青年拔尖人才”、“万人计划”领军人才、“(青年)长江学者”和获得自然科学基金委“优秀/杰出青年科学基金”的专家学者不予提名。
7.吴文俊人工智能优秀博士学位论文的被提名作者，须是在2年内（截止申报受理日期）通过博士论文答辩，并已获得博士学位。
8.已获国家级、省部级奖项的项目，不得重复提名本奖。
9.同一科研项目只能提名一类吴文俊人工智能科学技术奖种；同一人同一年度只能作为一个提名项目的完成人。
10.国家或省部级计划、基金支持的项目，应当在项目整体验收通过后再提名本奖。
四、提名工作时间安排
5月23日至8月25日接收项目申报
8月25日至9月20日申报材料形式审查
9月下旬至10月中旬 初审函评
10月中旬至11月上旬初审会评并公示
11月中旬至11月下旬终评会评
12月上旬 终审结果公示
12月底 择日举办颁奖典礼
五、提名程序
1.在线填报
提名者可以于2022年5月23日起从中国人工智能学会官网（http://caai.cn），点击“吴文俊人工智能科学技术奖”，凭账号密码登录“吴文俊人工智能科学技术奖评价服务平台”，或直接登录吴文俊人工智能科学技术奖评价服务平台（http://wwjkjj.caai.cn）按照要求在线填写、提交。
专家提名前，由责任提名专家通过本人电子邮件向我办提出申请，并同时抄送其他提名专家和项目联系人。电子邮件标题为“提名奖种——所有提名专家姓名——被提名项目联系人”，电子邮件内容需包含“提名奖种、所有提名专家姓名、被提名项目名称和被提名项目联系人”。我办收到申请后3个工作日内回复提名者。经审核符合提名要求的，由我办发送提名号和密码。
网上填报系统截止时间：2022年8月15日18:00。
2.纸质版寄送
纸质版提名书包括主件和附件。纸质版主件应从评价服务平台中生成并打印（单双面不限，纸张规格A4，包含“吴文俊人工智能科学技术奖”水印），附件需保证内容清晰，无需从评价服务平台中打印。主件和附件应合订，竖向左侧胶装成册，以“一、项目基本情况”作为首页，不要另加封面。签字盖章后将原件一套报送我办。完整版纸质材料请于2022年8月25日前提交完毕（邮寄以邮戳日期为准），逾期不予受理。
其中，专家提名的提名书由责任提名专家直接寄送或委托工作人员报送我办。单位提名的需法人单位以正式公函的方式报送提名材料。
六、其他情况
1.吴文俊人工智能最高成就奖被提名人如参与过涉密项目的研究，需被提名人所在单位或有权审批项目密级的相关保密行政管理部门出具提名材料脱密审查证明，并加盖公章。该脱密审查证明随提名材料一并提交。
2.其他提名项目，如提名书项目名称与公布名称填写不一致，提名单位应在提名函中说明。
3.吴文俊人工智能科技进步奖（科普项目）还需提交两套科普作品。
4.提名单位、提名专家对评审专家有回避要求的，应提交《回避专家申请表》（附件1），详细说明申请回避的理由，提供证明材料并加盖提名单位公章或提名专家签名。
七、咨询电话及联系方式
联系方式：陈光、刘艳娜 010-82686687
李国超 010-82686684
电子邮箱：wwjkjj@caai.cn
通讯地址：北京市海淀区双清路30号学研大厦B座305室
收 件人：中国人工智能学会吴文俊人工智能科学技术奖励工作办公室（请注明“提名材料”）
邮政编码：100083
附件：
1.吴文俊人工智能科学技术奖励条例.docx
2.吴文俊人工智能科学技术奖励实施细则.docx
3.吴文俊人工智能科学技术奖回避专家申请表.docx
广东省机器人协会官方网站
广东省机器人协会
GuangdongRoboticsAssociation.
Tel：020-39387677/39344209 Mob：+8613826156799/13925156799
传 真：020-39387677 E-mail：gdsjqr@126.com
地址：广东省广州市黄埔区开泰大道38号5楼西侧粤ICP备17123332号-1
中国人工智能学会
2022年5月，学会根据《中国人工智能学会章程》《中国人工智能学会会士评定工作办法》，启动了2022年度CAAI会士评选工作。经学会会士提名、会士评定工作委员会办公室审查、会士评定专家委员会审议、投票、公示等程序，黄维院士、田奇院士、王蕴红教授、杨小康教授、张毅教授、胡国平院长、刘增良教授、潘纲教授、王万良教授、岳东院士、梅涛院士、张立华教授、高阳教授，13位AI领域的卓越科技工作者当选CAAI会士。学会在此向获此殊荣的会员表示祝贺！
2017年，中国人工智能学会首立会士机制，旨在表彰一批在人工智能领域具有卓越成就、为学会做出重大贡献的会员，进一步鼓励学会会员不断勇攀科技高峰。会士是会员在学会的最高学术荣誉，截止今年学会已评选出111位会士。
2022年度新增选会士名单
2022年度新增选会士 黄维
中国科学院院士
俄罗斯科学院外籍院士
OSA/RSC/SPIE/SNIC/CAAIFellow
西北工业大学校务委员会副主任、学术委员会主任，柔性电子基础科学中心、柔性电子前沿科学中心首席科学家；中国科协常委，CIE、CCS、CIESC副理事长，亚太工程组织联合会主席。中国有机电子学科、塑料电子学科和柔性电子学科的奠基人与开拓者。国家级领军人才，国家“973计划”、国家“重点研发计划”等项目首席科学家。曾获2次国家自然科学奖、4次高等学校科学研究优秀成果奖自然科学奖一等奖、6次江苏省科学技术奖等，2次入围中国“高等学校十大科技进展”。
2022年度新增选会士 田奇
国际欧亚科学院院士
华为云人工智能领域首席科学家
IEEE/CAAIFellow
国家重大人才工程专家，国家海外杰青，IEEETMM、TCSVT等多个期刊编委。曾任华为诺亚方舟实验室计算视觉首席科学家。曾获GoogleFacultyResearchAward、UTSA校长杰出研究奖，多媒体领域10大最具影响力的学者。发表文章650余篇，谷歌学术引用36500，H指数89。
2022年度新增选会士 王蕴红
CAAI智能交互专委会主任
北京航空航天大学教授
IEEE/IAPR/CAAI/CCFFellow
长期从事模式识别与计算机视觉方面研究。主持“973计划”“863计划”、国家自然科学基金等12项国家级项目和课题。中国图象图形学学会常务理事，曾任国际权威期刊IEEETransactionsonInformationForensicsandSecurity编委，现任PatternRecognition、TransactionsonDependableandSecureComputing等编委，任ICPR2020的TrackChair,CVPR和ICCV2021的AreaChair。曾获中国青年科技奖、国家技术发明二等奖、北京市科学技术一等奖、北京市教学成果一等奖。
2022年度新增选会士 杨小康
上海交通大学人工智能研究院
常务副院长、教授
国家杰青获得者
IEEE/CAAIFellow
人工智能教育部重点实验室主任。上海市图像图形学会理事长，IEEETransactionsonMultimedia、IEEESignalProcessingLetters编委。主要研究图像处理与机器学习。曾获国家科技进步二等奖、上海市科技进步一等奖、国家研究生教育成果二等奖。
2022年度新增选会士 张毅
CAAI智能交通专委会主任
清华大学教授
CAAIFellow
2013年获国务院颁发的政府特殊津贴。1999年入选教育部骨干教师资助计划，2001年入选交通部跨世纪优秀人才，2006年入选国家“863计划”先进交通技术领域专家。主要从事车路协同和智能驾驶关键技术研究与实现、现代城市道路交通控制与分析，以及智能交通系统集成技术研究与实现等；同时研究新一代传感器及其网络系统、先进检测方法和信息处理技术等。
2022年度新增选会士 胡国平
CAAI原副秘书长
科大讯飞高级副总裁、研究院院长
CAAIFellow
国家级领军人才。长期负责科大讯飞的智能语音及认知智能科研攻关和技术孵化。先后主持“863计划”、重点研发计划、发改委重大工程、中科院先导专项等国家级重大科研项目，研发的语音合成、语音识别、语音评测、机器翻译、手写识别等多项技术处于国际领先水平，在国内外权威期刊发表论文20余篇，申请发明专利50余项。先后荣获国家科学技术进步奖和信息产业重大技术发明奖各2次，2017年荣获中国科协“求是杰出青年成果转化奖”。
2022年度新增选会士 刘增良
CAAI智能系统工程专委会主任
中国人民解放军国防大学教授
CAAIFellow
学科带头人。创立了因素神经网络理论（FNN）工具，解决了智能计算、不确定性并行推理与动态决策、C4KISR与武器装备智能化理论等多项基础性学科难题；建立了基于FNN的网络对抗数学理论，提出“顶层设计综合效能逼近决策法”、智能化高速实时处理等算法模型，为指挥要素数字化等提供了关键技术方法。成果获国家二等奖2项，军队奖18项。
2022年度新增选会士 潘纲
CAAI脑机融合与生物机器智能专委会主任
浙江大学教授
国家杰青获得者
CAAIFellow
国家级领军人才。研究方向为人工智能、脑机接口、类脑计算、普适计算等。获ACM/IEEE国际会议最佳论文奖/时间考验奖4次。IEEETrans.NNLS、IEEETrans.Cybernetics等期刊编委。
2022年度新增选会士 王万良
CAAI自然计算与数字智能城市专委会主任
浙江工业大学教授
国家级领军人才
CAAIFellow
国家教学名师，享受国务院政府特殊津贴专家。长期从事人工智能与大数据技术、智能优化与控制技术的科研与教学研究。教育部高等学校计算机类专业教指委委员，浙江省人工智能学会、浙江省计算机学会副理事长等。主持完成多项国家和省部级科研项目。曾获国家教学成果奖、国家教材奖3项，以及省部级科学技术一、二等奖10余项。
2022年度新增选会士 岳东
CAAI副秘书长
俄罗斯工程院外籍院士
南京邮电大学
人工智能学院院长、教授
IEEE/CAAI/CAAFellow
IEEEPES（中国）智能电网与新技术委员会主席、IEEEIES网络控制系统及应用专委会主席、中国科协智能制造学会联合体专家组成员、中国自动化学会能源互联网专委会副主任、中国仪器仪表学会嵌入式仪表及系统技术分会副理事长等，IEEETII、IEEEIEM等期刊客座主编/副主编。曾获江苏省科学技术一等奖，以及中国自动化学会发明一等奖和自然科学一等奖各1项、省部科学技术二等奖3项。
2022年度新增选会士 梅涛
京东集团副总裁
京东探索研究院副院长
加拿大工程院外籍院士
IEEE/IAPR/CAAIFellow
科技部科技创新2030重大项目“智能供应链人工智能开放创新平台”首席科学家。负责集团计算机视觉领域的技术创新和产品研发。发表学术论文300余篇，先后15次荣获国际论文奖，并拥有50余项美国和国际专利。国际计算机协会杰出科学家，中国科学技术大学和香港中文大学（深圳）客座教授。曾任微软亚洲研究院资深研究员。
2022年度新增选会士 张立华
CAAI人机融合智能专委会主任
复旦大学智能机器人研究院
副院长、特聘教授
CAAIFellow
智能机器人教育部工程研究中心副主任，吉林省智能科学与工程联合重点实验室主任。主要研究方向为机器直觉、人机融合智能等新一代人工智能理论、行为识别与虚拟仿真及智慧医疗等领域交叉应用。承担多项科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目、国家自然科学基金委重大项目等。曾获中国人工智能学会优秀科技工作者与优秀科技成果奖、上海市优秀技术带头人、吉林省拔尖创新人才（第一层次）等多项奖励。
2022年度新增选会士 高阳
CAAI智能服务专委会副主任
南京大学教授
CAAIFellow
江苏省军事人工智能军民融合创新中心主任，江苏省人工智能推理与学习科技创新团队负责人。中国人工智能学会理事/粒计算与知识发现专委会、智能服务专委会副主任，以及机器学习专委会常委。曾获吴文俊人工智能科学技术奖二等奖、江苏省科学技术二等奖。
IEEE Fellow李世鹏 ：人工智能与机器人前沿研究之思考
作者 |维克多编辑|青暮
2021年12月9日，由粤港澳大湾区人工智能与机器人联合会、雷峰网合办的第六届全球人工智能与机器人大会（GAIR2021）在深圳正式启幕，140余位产学领袖、30位Fellow聚首，从AI技术、产品、行业、人文、组织等维度切入，以理性分析与感性洞察为轴，共同攀登人工智能与数字化的浪潮之巅。大会次日，思尔实验室主任、前深圳市人工智能与机器人研究院执行院长、国际欧亚科学院院士、IEEEFellow李世鹏在GAIR大会上做了《人工智能与机器人前沿研究之思考》的演讲。李世鹏博士，IEEEFellow，国际欧亚科学院院士。历任深圳市人工智能与机器人研究院首席科学家和执行院长、科大讯飞集团副总裁及讯飞研究院联席院长、微软亚洲研究院创始成员与副院长。李院士在多媒体、IoT及AI等领域颇具影响力。他拥有203项美国专利并发表了330多篇被引用了的论文（H指数：82）。被Guide2Research列为世界顶尖1000名计算机科学家之一。培养出四位MITTR35创新奖的获得者。是（科技部）新一代人工智能产业技术创新战略联盟发起人之一及联合秘书长。在演讲中，李世鹏介绍并展望了人工智能与机器人前沿研究方向，他指出：未来机器学习突破深度学习的数据瓶颈或许可以借助认知科学的方法得到突破，学习范式可从依靠“大数据”转变成依靠“大规则”；人机协作也要进化为人机“谐”作，只有将耦合、交互、增强、互补等目标纳入研究方向，才能实现人机的无缝连接。以下是演讲全文，AI科技评论做了不改变原意的整理：今天的演讲题目是《人工智能与机器人前沿研究之思考》，分为三个部分，先谈人工智能和机器人研究全景，然后聚焦研究方向，包括机器学习、运动智能、人机谐作、群体协作；最后进行总结。
人工智能相关研究的关键元素有三个：人、机器人/物联网以及AI。之所以将机器人和物联网归为一类，是因为这两者是物理世界和虚拟世界的接口。如果三个元素两两之间发生联系就会形成一个新的学科，例如机器人和AI相结合会产生智能体，AI和人类相结合会产生人机耦合以及增强智能，而机器人和人类相融合会形成增强机体。随着人工智能与机器人领域的发展，研究对象不再局限在单个智能体，而是越来越多地对多个智能体的协作进行研究，例如人类社会群体如何更好地相融合？如何设计出能够精妙协作的机器群体？总体而言，我认为重要的基本研究方向是：机器学习、运动智能、人机谐作、群体协作。
1聚焦方向之机器学习机器学习的发展离不开深度学习加持，它给行业带来许多研究成果，并赋能了语音识别、人脸识别、物体识别、自动驾驶等方面，推动人工智能产业高速发展。虽然成果颇丰，但成也萧何败也萧何。深度学习依赖于大数据，其瓶颈也在于大数据。例如国内的智能语音技术尽管处于行业领先，但仍依赖技术积累和数据积累。现在想要让深度学习发挥巨大威力，仍然需要大量数据的加持，如果想让深度学习从一个领域扩展到另一个领域，也少不了数据支撑。
如何突破？研究者已经探索了多条路径，其中一个解决方案是：扩展深度学习框架。例如优化深度学习算法、知识图谱+深度学习、专家系统+深度学习等等。另一条路径是因果推理，其目标是借助人类举一反三的能力，期望超越数据之间的相关性，进而探索数据之间的因果性，从而得到数据之间的逻辑推理。第三条路径是类脑计算，从生物学角度，探索人脑认知元素和机制，以仿真方法再现人类大脑。个人认为认知科学是突破深度学习框架的着力点。理由是人类认知过程有两点需要我们去进一步借鉴：生而知之、学而知之。生而知之是指部分认知能力与生俱来，新生儿的脑神经有很多先天的连接。它给我们的启示是：现在的大多深度学习算法，大部分都是从零开始训练，而没有充分或者高效利用先验知识或者已有模型。如何利用“现有知识”是深度学习的下一个热门方向。学而知之是指大部分认知能力是后天学习到的，尤其是早期学习。通过学习脑神经建立了更多的连接。孩子很多能力，包括感知、应对、语言、读写和理解，甚至分析问题和解决问题的思路和能力在很小时候已经基本定型；以后基本都是知识的积累。这意味着脑神经元很早的时候就连接定型成一个元模型，剩下的是只是利用这个元模型去解决具体领域的问题。这个与当前的大规模预训练模型有着惊人的相似之处。学而知之的另一层次是：人类学习过程依靠多源的、多传感的、多模态的、多角度的数据，例如视觉、听觉、嗅觉、触觉和语境等联合信息，而今天的深度学习依靠大都是一段语音、一张照片，因此，未来AI模型的输入数据可能不仅是单一的数据，而是多个信号源的融合。如何模仿人类学习的过程，这是认知科学对深度学习的另一个启示。再者，人类学习过程是一个从样本示例到原理归纳的过程，而不是仅停留在样本示例层面；目前深度学习却都是停留在样本层面。那么，未来是否能够构造类人的机器学习框架，无论输入什么样的数据，只要逻辑相通，都会收敛到一致的模型？突破深度学习的数据瓶颈，可以尝试构建规则的众包系统，让人类教机器学习过程，其目的不是输入数据，而是让机器学习规则。由于我们试图从日常的活动中学习规则，这种规则普通人都可以标注示教，这就打破了以前专家系统地需要“专家”的局限。这种从“大数据”过渡到“大规则”模型构建方式显然也更符合人类的认知。2聚焦方向之运动智能众所周知，在机器人领域，波士顿动力公司的产品最“像人”，如上动图，机器人跳舞丝毫看不出生硬的感觉。但受计算资源、能量、运动控制的限制，它只能运行几十分钟。其实，波士顿动力机器人的运行方式是基于电机驱动，存在很多缺点，例如刚性运动、自重比较大、反应速度和灵活性的矛盾以及耗能大。
对比人类和其他动物的运行方式，肌肉、骨骼、传感和神经的结合可以在低能耗情况下，实现灵活运行。这给研究者的启示是，机器人的运行系统应该像人一样满足：高效、灵活、精确、鲁棒、刚柔并济、轻量、自适应等指标。当前的运动智能可能在某一个维度表现优秀，但综合考量仍然有很多缺点。因此，运动智能的一个重要研究方向是：仿生。仿照动物的运动智能，例如运动控制采用逼近反馈式，运动过程视变化随时灵活调整。如果说机器人是靠“内力”驱动，而医疗微纳米机器人是“外力”研究方向的代表。例如依靠磁力，小机器人精确地将药物从一个管道运送到另一个管道。3聚焦方向之人机谐作在人机谐作层面，区别于协作，“谐作”代表人机协作中的耦合、交互、增强、互补、协作、和谐等意思。人机谐作的目标是：不需要告诉机器人类的意图，机器就能领会，从而达到人机的无缝连接。在达成人机谐作的过程中，重点研究人机自然交互、感知及增强。具体可能包括：生物特征检测和识别、人机接口、脑机接口、语音识别、动作识别、表情识别、语言理解、意图理解、体态感知、无隙增强，以及在扩展现实与远程现实的延伸等等。人机增强智能方面，今天的机器学习框架大都是基于大数据的深度学习框架，肯定会遇到机器智能处理不了的情景。这对于某些高风险领域，例如自动驾驶、金融等来说是致命的。针对这一问题，当前的解决方案是“人类接管”。这会涉及三个核心问题：核心问题1：机器智能如何感知自己处理不了一些情况，而主动要求人来接管？核心问题2：什么时候人类可以完全放手给机器自主完成任务？核心问题3：什么样的人机交互设计能充分发挥人和机器各自的长处，同时又无需非必要地麻烦对方？三个核心问题如果无法解决，会导致一些困境。例如，以自动驾驶为例，目前安全员并不是开了“自动”功能就一劳永逸，仍然需要时时监测路况与路线，一刻都不能分神。这其实增加了安全员的负担，因为在没有自动驾驶的时候，人类对自己的驾驶环境会有一定的预测，而机器驾驶的情况人类无法预测。人机增强机体也属于人机谐作的一个领域，能够帮助人类增强物理机体能力，完成一些人类自身体力完不成的事情。但机器可能过于复杂，需要人类培训后才能操作。人机增强机体的未来目标是实现人与机器和谐共处，操控起来如同人类的自己的器官一样自然。其中，涉及的核心研究课题包括：机器感知人的意图、人的姿态、理解人的自然语言命令、肢体语言等等，从而让机器以最适合人类接受、恰到好处的平滑方式帮助人解决问题。4聚焦方向之群体协作目前单智能体已经可以完成许多任务，但如何发挥每个智能体集合起来的威力？这涉及群体协作的研究方向。在仓储场景下，存在许多抓取分类的机器人，如果能够有效调度，那么必将大大提高工作效率。当前主流的调度方式是中心化的控制方式，但面对成千上万的规模的智能体，则需要非中心化的控制，允许智能体之间存在自主行为，在相互协作的同时，还能“做自己的事”。即单独的有智能可独立行动的智能体，通过协作而达到的更高效的群体/系统智能和行为。智能体群体协作目前涉及的规则包括，群体行为模型和激励机制、群体智能协同决策。这一方面，蚂蚁是我们的学习对象。另外，在自动驾驶方面，越来越多自主驾驶机器人出现，它们之间如何做到协同感知和协同控制也是当今热门话题。上述四个方面属于基础性的研究，任何一个领域出现了突破，那将对其领域以及下游应用而言都是革命性的突破，也将带来工业数智化原创技术的创新，会让我们在竞争中占领优势地位!雷峰网(公众号：雷峰网)雷峰网雷峰网原创文章，未经授权禁止转载。详情见转载须知。