高科技与产业化
近日，中国工程院院士、湖南大学教授王耀南在2021世界机器人大会上表示，未来机器人一定是朝着自主化更强，容错性更好的多机协作方向发展。机器人的发展态势应该是网络化、自主化、协同化、灵巧化。机器人要发展好，首先一定要规划好，第二要有一个好的创新环境，第三机器人一定要有标准，第四人才是关键。以下为现场报告整理。
机器人在智能时代发挥重要作用
人类从机械化发展到电器化、信息化，今天已经进入智能化时代，机器人在智能化时代中发挥着重要的作用。最早的机器人可以追溯到中国东汉时期，如无人车、指南车。真正的现代机器人是出现在1978年的工业机器人，其被广泛地应用到机器生产线、电子和汽车生产线——从这时起工业机器人和机器人才真正在产业方面被发挥应用。
近几年来，机器人已经在各大领域发挥重要作用，成为高端装备、智能制造的核心重要工具，同时也是推动重大装备加工、测量、检测等的重要引擎和工具。如今机器人在重大工程当中也发挥着重要的作用，在重大工程建模、运维、维护等各个方面，都有机器人的参与。机器人在重大基础设施建设和运维方面，都已发挥不可替代的重要的作用。
近年来我国制造业不断转型升级，劳动力的短缺加速推动了机器人的发展。当前全球多个发达国家都非常重视机器人产业，美国、德国、中国和日本四国是其中发展最迅速的，均发布了各自的产业规划。
无论是工业机器人、服务机器人还是特种机器人，简单而言，机器人就是光机电一体化的机械化装置。近几年间在机械化装置发展下，增加了机器人的感知、规划、决策、控制等功能，使机器人更加智能。
从机器人应用的角度划分，过去是工业机器人、服务机器人、特殊机器人等。从专业角度看，机器人结构分为仿生机构，并联机构等；从空域角度划分，可面向地面、空中和水下等。如今机器人已经广泛应用在工业、水下以及航空航天，近几年发展迅速的就是无人驾驶。
感知技术
机器人是一个典型的反馈的、闭环的控制系统。不管机器人构造如何复杂，都包含四个核心的关键技术：本体结构技术，感知系统与感知技术，决策与规划、调度、控制技术及执行技术。
目前机器人已经广泛应用到现实生活当中，如智能机器人、新材料、仿生、机器人的能源动力，以及脑机接口、医疗机器人——包括机器人的伦理等，都是未来机器人发展和挑战的方向。未来机器人一定是朝着自主化更强，容错性更好得多机协作的方向发展。
我们团队认为一个完整的机器人要具备五大能力（要素），包括感知要素、运动要素、规划要素、学习能力及决策能力。从专业角度来说，机器人就是一个闭环的反馈控制系统，三个关键的核心技术起到支撑作用。第一个是环境感知，第二个是规划决策，第三个方面是协同控制。
近几年来，我们团队在视觉传感器方面，研制视觉传感器的成像，在视觉成像后对视觉信息进行处理，再做成视觉的硬件和软件嵌入式系统。
首先，怎么打造高速高精的视觉感知与传感器呢？如何才能够有效地应用到机器人中，给机器人备上一双明亮的眼睛？近几年发展比较迅速的是支持性的光学成像、机器学习以及实时硬件处理等，能有效地应对高实时、高可靠、高性能的视觉感知系统。
处理微小、微弱业务时怎样有效地识别、判断？能让医疗、工业机器人在行走时能够精准地感知？机器人要装配一个零部件，首先得通过学习提取特征，用大量的样本训练，学习完以后用模型来建立三维的环境、场景的感知。通过这个三维模型让机器人固化在控制系统里，形成一个实时的视觉伺服控制以有效应对。目前发展得比较迅速的是三维地图定位与重建。
机器人控制系统发展迅速
在感知环节后，我们还要依托感知的信息，来控制机器人的操作。如今机器人的控制系统发展得也非常迅速。第一个方面是柔性控制，第二个方面是机器人视觉伺服控制，第三个方面是机器人的学习、智能控制，第四个方面是机器人的多机协同，多机协同是未来的发展方向。
机器人学习是一个漫长的过程，通过不断地学习后，设计学习控制器，可以将其通过硬件固化在机器人大脑、关节控制器、系统控制中，近几年强化学习控制器发展非常迅速。此外，我们加工一个大型复杂构件、完成一个医疗手术需要深度迭代的运动控制学习，只有通过传统控制不断迭代、不断训练，学习完成后才可以完成复杂的作业。当然，环境发生变化后可以再学习，这并不是一成不变。
比如在加工一个非常复杂的、杂乱无章的零部件时，我们怎么有效地抓取、识别与装配？这其中涵盖三个方面，即要将视觉感知、视觉伺服和精确的控制有机地结合起来，真正成为一个集三维深度感知的学习控制器。
控制器研发最重要的是多机协作，而多机控制需要解决几个关键性的核心问题：多传感器信息融合、协同感知、协同规划及协同控制。解决好这四个关键技术，就能够加工出一个大型的复杂部件。
比如智能制造或智能车间，如何在小品种、多批量、批量变化的要求下生产出产品？这就需要柔性化生产与作业，要解决多机器的协同、多工序的协同和多任务的分配。
机器人可以广泛应用到不同的场景，无论是工业、农业，或者物流、医疗等，都属于集成创新。但是要把集成创新做好非常不容易，所以我把它归结为第五大技术。
基于这五大技术，就可以广泛应用到不同的行业。第一个典型行业案例如我国基于高速机器视觉的饮料罐装机器人，近几年来发展非常迅速，但是在十多年前，工序不发达的情况下都是靠手工操作。
第二个典型应用在医药制造领域。过去配药、罐装药、封装药、分解药都采用人工。2003年非典疫情后，各大制药剂工厂提倡高速无菌化、高速无人化的生产。如今，机器人在疫苗生产当中也发挥着非常重要的作用。
第三个典型应用领域的代表是三星。作为电子领域传统企业，三星大量采用机器视觉、机器人的运动控制，来解决电子印刷电路板的装配问题。第四个应用方面是机器人的机械加工、激光加工焊接；第五个方面是高危作业。这些都是机器人在工业、农业、特殊作业行业等应用的典型案例，也就是基于五大关键技术以研发机器人。
智能机器人的未来发展
典型的机器人包括控制器、减速器、伺服器，再加一个完备的人机界面。1.0被称为自动化的机器，近几年迅速发展到2.0数字化，加入了视觉感知、轨迹规划以及视像等。
未来，在学术界、工业界以及产业界需求最高的服务机器人，更多地要向3.0协作机器人发展。要让机器人实现认知学习、人机交互、语意分析，尤其是对自然语言的理解。
人和机器协作，必须了解自然语言。将来机器人还要成为自主性的机器人，还有更多的技术正在迭代。机器人的发展过程是不断迭代的，让机器人变得更加聪明、更加有效、更加可靠，为人类带来更好的服务。
未来的机器人发展中，人工智能非常重要。人工智能的关键技术决定了机器人的未来。人工智能的四大技术——记忆技术、感知技术、行动规划以及机器学习，近年来发展非常迅速。这些技术完全可以移植到机器人里，未来的机器人一定是一个完备的、能够自主化、网络化的闭环的控制系统。
此外，从服务机器人身上可以发现，机器人能像人一样看懂说明书，能够自动地装配；机器人通过眼睛视觉，能感知得到，还要分析判断，要有认知。从感知智能到认知智能，再到行为智能，这些都是需要人工智能的技术。
而在智能工厂发展方向，也体现出人工智能的作用。比如网络化协同制造，过去一个工厂大批量地生产，今天的工厂则是小批量定制化或多品种。一件产品要制造，两件产品也要制造，要承担这么样艰巨的任务，工厂一定要做成柔性化、智能化的产线。而这就要依靠数字化、网络化和智能化的升级。
在关键的产线方面，实现制造的智能化、服务的智能化，才能真正地打造有竞争力的柔性的工厂，这需要工业互联网的加入，也需要制造云，才能建成新型的智慧工厂，也就是俗称的“灯塔工厂”“黑灯工厂”“无人工厂”。
物流方面也同样如此。5G技术的出现，为机器人的发展带来了福音。同时，智能网联交通包括人机交互技术等非常重要。此外，机器人在无人系统、无人作业、空地天协同作业等均能发挥重要作用。但其中的核心是，空间协同无论怎样发展，都需要一个高性能的类脑计算，目前业内都在设计无人系统的类脑芯片。
简单而言，人工智能与机器人的有机结合可以体现在四个方面。第一在感知层面，很多人工智能的技术已经被大量地应用，很多企业都在开发。第二在认知层技术，第三在决策层，第四在控制执行层，都能体现出人工智能技术融入机器人里。
机器人的发展态势应该是网络化、自主化、协同化、灵巧化。机器人要发展好，首先一定要规划好。第二要有一个好的创新环境，第三机器人一定要有标准，第四人才是关键。
智能机器人发展前景和现状
在实际工作中，每个部分都是紧密相连的，下图展示的是一个典型自主定位导航系统内部各组件的框架：
在实现机器人定位导航技术中，激光SLAM凭借稳定、可靠等性能优势，成为现下机器人自主定位导航的核心技术。以思岚科技为主的激光SLAM导航技术已广泛应用于各大领域的智能服务机器人中，同时思岚科技也是我国最早将激光SLAM技术应用于服务机器人的企业，目前，在机器人定位导航领域已走在了行业的前列。
人机交互技术
机器人想要进一步发挥自身的智能作用，除了拥有基础的自主定位导航技术，还需要拥有人机交互能力，人机交互主要包含语音识别、语义理解、人脸识别、图像识别、体感/手势交互等技术。通过语音识别、合成、理解等技术，实现更精准的营销和专属服务。通过人脸识别，可帮助商家精准的识别用户，并主动与用户打招呼，提升用户体验……。这些交互方式的改变将会深层次的影响我们日常生活的应用场景。
基于语音的人机交互是当前人机交互技术中最为主要的表现形式，语音人机交互过程中包含信息输入和输出的交互、语音处理、语义分析、智能逻辑处理以及知识和内容的整合。结合语音人机交互过程，在人机交互中的关键技术中包含了自然语音处理、语义分析和理解、知识构建和学习体系、语音技术、整合通信技术以及云计算处理技术。
经过科研人员的不断努力，目前语音交互技术已成功进入商用门槛，如今在智能手机、智能音箱、智能台灯等设备中大多采用了语音人机交互技术，随着语音人机交互技术应用价值的逐渐显现，众多企业纷纷布局语音人机交互领域，如科大讯飞、谷歌、捷通华声等企业。随着布局企业的不断增多，语音人机交互的产业规模也在不断扩大，并带动了机器人、家电、汽车等相关产业的发展。
除了语音人机交互，基于视觉的人机交互技术也是目前研究的一大热点，对于一个人来说最为主观的就是看脸部表情，未来机器人也需要理解人的感情，这当中就会涉及到人脸识别技术，包括特征提取及分类，目前在该技术中，对于人类基本的七种表情识别率可达到百分之八十左右，当然目前还是一些比较明显的表情，如在高兴或者发怒的情况下，但在人的自然交流过程中，人的表情还是比较平淡的，对于机器人来说，目前还难以达到准确的分辨效果，这些过程是需要进行一些更加复杂的特征来提取。
智能机器人发展前景
从目前情况来看，未来在智能机器人领域，服务机器人发展潜力巨大，将会成为世界最大的机器人消费市场，但相对来说，服务机器人对技术的要求更高也更全面，市场空间更加巨大。据业内人士预测，2019-2024年，全球的服务机器人销售额将会更上一层楼，预计2024年全球服务机器人销售额将会达到170亿美元。
2019-2024年全球服务机器人销售走势预测
究其原因主要有：
1.政策支持
工信部、发改委和财政部联合印发《机器人产业发展规划（2016-2020年）》。《发展规划》和“中国制造2025”重点领域技术路线图一起，构成国产机器人产业的发展蓝图。
2.人口老龄化催生服务机器人市场
根据国家统计局的统计，截至2018年末，中国人口总数为139538万人，比上年末增加530万人，其中65周岁及以上人口16658万人，占总人口的11.9%。随着人口老龄化趋势加快，劳动人口缩减，我国将面临劳动力成本上升及人工红利消失等问题，因此，迫切需要加快“机器换人”的速度。服务机器人在我国存在巨大市场潜力及发展空间。
3.懒人经济进一步促进家用服务机器人市场
“懒人”是推动社会进步的原动力，这句话背后蕴藏着朴素的经济规律。市场经济浪潮下，人类社会的分工与合作越来越细越来越多，促使各类服务机器人的销售增长。
尤其是扫地机器人，在下游需求端的刺激下，中国扫地机器人市场近年来保持高速发展。从需求端来看，随着收入水平提升、消费升级深化、90后年轻人成为消费主力。扫地机器人凭借全自动高频清扫，以及对床下、桌下等清扫死角的覆盖能力极大程度解放了消费者的家庭打扫负担，在“懒人化”消费逐渐兴起的今天，具备极强的刚需属性，因而潜在空间巨大。
当前，全球正迈入人工智能时代，大力发展智能机器人产业既是实现人工智能与实体经济深度融合的关键发力点，也是经济从高速阶段转向高质量阶段的全新增长点。返回搜狐，查看更多