【WRC 大咖观点】王耀南《智能机器人感知与控制技术应用及发展趋势》
2021世界机器人大会第一天线下主论坛——“领航峰会”群星璀璨，产、学、研各领域大咖齐聚首，共话巅峰，为机器人未来发展领航。
峰会现场，中国工程院院士王耀南上台发言，演讲主题为《智能机器人感知与控制技术应用及发展趋势》。以下为王耀南院士演讲内容全文披露。
发言内容
尊敬的王天然院士、尊敬的龚克理事长，大家上午好！非常高兴能够和大家交流智能机器人的感知与控制关键技术及应用，重点介绍四个方面的内容：为什么我们要发展机器人？发展机器人的意义是什么？接下来介绍机器人的国内外现状，我们团队近几年来在智能机器人感知控制中的一些关键技术和应用，最后是机器人未来的发展方向。
人类的进步是从机械化到电气化以及信息化，今天我们已经进入了智能化的时代，所以机器人在智能化的时代发挥着重要的作用。我们回顾一下人类和机器人的发展历程，机器人最早可以追溯到中国的东汉时期，就是无人指南车，真正的现代机器人应该是1978年，工业机器人广泛应用于电子和汽车生产线、这个时候才是工业机器人和机器人在产业上的应用。
机器人发展得非常迅速，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。机器人是推动我们的重大装备、加工、测量、检测等各个方面的重要引擎和工具，今天机器人不仅在高端制造装备，也在重大工程中发挥着重要作用，比如我们建设一些重大工程离不开机器人的参与，重大工程的建模、运维、维护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工具和不可替代的重要作用。
为什么要发展机器人呢？近些年来制造业正在转型升级，随之出现了技术的提升，人类发展到了一定阶段，我们的老龄化、招工难也要使用机器人，尤其是低端的、加工场景复杂的更加需要机器人，劳动力的短缺迫使我们制造业转型升级的情况下加速了机器人的推动。
大家可以看到近几年各国对发展机器人都非常重视，包括美国、德国、中国和日本这些国家在整个机器人推动发展最迅速的，也发布了自己不同的产业规划。美国近几年来1.0和2.0最大的差距就是发展多机器人的协作，包括人机协同。德国是一个工业制造大国，更多发展的是工业制造和智能工厂、智能车间。日本是机器人发展比较成熟的国家，2.0版本提出之后，最多提出的就是发展服务机器人和医疗机器人。欧盟是对农业发展非常重视的，最近参与欧盟的D4框架就有一个农业机器人，农业机器人也是非常有潜力的，提出通过机器人推动农业的发展。中国也是一样的，自从2015年“中国智造2025”提出之后大家都在推进中国机器人。近几年中国出台了一系列的法规和政策，尤其是“中国制造2025”，推动机器人转型制造，然后是新一代人工智能、科技部的重点研发，就是机器人是最有活力、最有潜力，未来推动数字经济发展的引擎。
我们可以给机器人一个简单的定义，无论是工业机器人、服务机器人还是特种机器人，简单来说，机器人就是一体化的机械装置，近几年增加了机器人的感知、对话、决策、控制等功能，让机器人更加智能。过去我们是把工业应用的叫做工业机器人，服务应用的叫做服务机器人，特殊应用行业叫做特殊机器人。我们从机器人的结构划分，包括仿生结构、蜕变结构，空域角度划分，面向地面的、空中的、水下的等等。今天的机器人广泛应用于工业、水下以及航空航天，陆地上的机器人近几年发展比较迅速的就是无人驾驶。
无论是工业还是服务，不管机器人怎么复杂，我们认为就是四个核心关键技术：机器人的本体结构、机器人的感知系统、机器人的决策规划、调度与控制，机器人的执行，所以机器人就是一个典型的闭环控制系统，今天我要讲的就是两个方面的关键技术：一个是机器人的感知技术，另一个是机器人的控制技术。
当然，今天机器人正在朝着智能化发展，更多地要体现出人机交互，所以增加了人机交互的能力，我的重点也是集中在机器人的交流、感知和控制。
机器人技术是涵盖多学科交叉，简要介绍一下国内外的发展现状。从事平台建设的大致就是那么几个方面，工业机器人、飞行机器人、移动机器人以及医疗机器人、海洋机器人、空间机器人，这些是最有活力的机器人平台，应用中最有活力的就是智能制造和智能物流，包括精准农业。
机器人已经广泛应用到生活现实中，大家今天看到的机器人无处不在，工业、农业、国防等等，机器人也有几个发展亮点：工业制造无论是汽车、电子制造行业都能够体现出机器人的无人化作业，除了工业机器人，大型复杂的构件，比如航天航空制造，机器人也已进入这个领域。欧盟和新疆采棉大量使用农业机器人，农业机器人已经进入大面积作业。再就是空间探测，今天无论是火星探测还是月球探测都能够看到机器人的发展，海洋也是其中之一，包括科技考察。服务机器人发展非常迅速，已经面向老龄化陪护等等。医疗机器人也是重点发展方向，近几年来无论是国外还是国内都在打造医疗机器人体系的发展，大部分就是面向两个方面：一个是面向工业，另一个是面向医疗健康。当然，助老助残也比较多，最近很多机器人在残奥会发挥作用，更多的是在军事应用助力。脑机接口是近几年人工智能的发展方向，未来脑机接口在机器人应用中会发挥更大的作用。再就是无人作战系统，未来的战场一定是无人作战占主导，前台是机器人，后台才是人，实现人机协作。
这些是机器人在工业、农业、国防的应用，特殊行业的应用也比较多。机器人在抢险救灾中发挥重要作用，去年新冠疫情以后涌现了一大批疫情机器人，已经广泛应用于各个方面，引用2019年《Science Robotic》发表的文章，近几年全世界机器人的发展面临十大挑战和十大研究方向，其中智能机器人、新材料、仿生、机器人的能源动力以及脑机接口、医疗机器人，包括机器人的伦理都是未来机器人发展和挑战的方向。
十大挑战总结下来就是两个特点：未来的机器人一定是朝着自主化、鲁棒性更强、融合性更好、多机协作的方向发展。
接下来结合我们项目团队近几年来机器人的感知和控制方面做的一点工作来讲，一个完整的机器人需要具备五大功能、五大要素：感知要素、运动要素、规划要素、学习能力，近几年来机器学习广泛应用到机器人，增加了机器人的智能行为，行动贴近人、思维模拟人，提高了规划的能力，最后机器人一定要有很好的决策能力。
我们从专业的角度来说，机器人无非就是闭环反馈的控制系统，三个关键核心技术起到支撑作用：首先是环境感知，复杂的环境下如果让机器人到达，应该怎么做到精准，这是今天机器人感知谈到的技术。要是机器人动作更快更准，需要一个很好的规划决策。再就是协同作业、协同控制。
近几年，机器人视觉感知主要是在视觉传感器研制和成像，我们怎样对视觉进行处理，以及怎样做成视觉的硬件和软件嵌入系统，围绕四个方面开展研究：
怎么打造高速高精的视觉感知传感器，能够有效地应用到机器人中，所以机器人可以配上一双明天的眼睛，近几年支持比较多的光学成像、机器学习，可以有效应对高实时、高可靠、高性能的视觉感知系统。
然后是处理能力，微小异物怎样识别和判断出来，机器人医疗、机器人工业、机器人行走等等都能够精准地感知到。
今天的机器人还要装配零部件，就是在杂乱无章的情况下，机器人首先要通过学习把特征提取，然后通过大量样本训练，学习之后我们就用这个模型建立三维环境场景的感知，然后用三维模型给机器人固化在控制系统，实现一个实时的伺服控制，形成一个有效应对。
学习过程当中我们用的模型和算法近几年发展比较迅速，比如多模态的感知估计，机器人也要运动，要在整个复杂环境下行驶，比如地图创建和同步定位，今天发展更加迅速的是三维重建。
机器人要感知到一个很好的信息，然后就要依托感知的信息控制机器人的操作。今天机器人的控制系统发展也非常迅速，大致分为四个方面：柔顺控制，刚才看过很多例子，很多涉及到机器人的柔顺控制，无论是医疗还是加工制造，接下来是视觉伺服控制，学习智能控制，多机协同也是未来的发展方向。
机器人的学习过程是漫长的，通过不断学习以后，我们让机器人有一个学习控制器，通过设置学习控制器可以通过硬件固化在机器人大脑和关节控制、系统控制里面，近几年发展非常迅速的就是强化学习控制器。我们加工一个大型复杂构件，完成一个医疗手术，需要的是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，学习完成以后就可以完成复杂的作业。当然，环境发生变化我们再学习，不是一成不变。
刚才讲过在一个非常复杂、杂乱无章的零部件中，我们怎样有效抓取、有效识别、有效装配，这里就涵盖了三个方面：视觉感知、视觉伺服和精准控制有机结合起来，真正成为一个基于三维深度学习感知的学习控制器，近几年发展也非常迅速。
控制器最重要的就是未来实现多机协同，今天是单机，未来更多的是多机控制，主要是解决三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、协同控制，解决好这三个关键技术，我们就能够加工一个大型复杂部件，或者是做一个战场上多机协同作战，最后还有一个面临的最大问题。今天我们都是网络化运行，网络控制非常重要，但网络一旦受到攻击，我们怎样发现？首先是发现网络攻击，剔除攻击网络的病毒，今天研究的是分布式弹性控制解决三大问题，发现网络受到攻击，其次是定位和剔除，最后是重新分咐，这些就是分布式弹性控制需要解决的问题。
基于这些控制，机器人还有一个最核心的末端执行机构，我们要让机器人精准地操作、精准地完成任务、精准地打击、精准地手术，这就需要灵巧控制，这里涵盖了光机电一体化。当然，今天的机器人更多的是协同，比如我们智能制造、智能车间，怎样在小品种、多批量变化的情况下生产一个产品，这就需要我们柔性化的生产、柔性化的作业。这里需要解决的就是多机器的协同、多工序的协同、多任务的分配。
机器人一定是广泛应用到不同的场景，无论是工业、农业、物流、医疗，都是一个集成创新，机器人集成创新非常重要，今天很多公司都是做集成创新，但要把集成创新做好非常不容易，所以归结为第五大技术，机器人创新非常重要，基于这五大技术就可以广泛应用到不同的行业。
我们基于这五大技术做成了几个典型案例：
基于高速机器视觉的饮料灌装，近几年来我国在饮料发展非常迅速，但在十多年前我们的工序没有这么发达的情况下都是靠手工操作。
另外一个典型应用就是医药制造，去年和今年影响力最大、市场最好，过去在配药、灌装药、分装药、分解药都是采用人工，2003年SARS出现以后各大制药厂提倡的就是做到高速无菌化、高速无人化的生产，今天机器人在疫苗生产中发挥着非常重要的作用，尤其是今年疫苗的生产，机器人发挥的作用最大，可以体现出两大特点：工业互联网络加上机器人推动高端疫苗的生产，汽车制造就不提了，这是最先使用机器人的，通过视觉引导装配机器人的轮胎，今天可以采用高速视觉定位装配轮胎。
最近我们做了很多电子传统企业，三星制造企业大量采用机器视觉、机器人应用控制解决电子印刷电路板的装配。
机器人的机械加工、激光加工和焊接，尤其是超大型的构件、超大型的焊接采用机器人。
机器人除了在工业领域，此外还有特殊作用场景，2018年冰灾以后我们研发了一系列电力作业机器人，今天已经成为了一个产业。
很多机器人都是来自于需求，去年新冠疫情到来的时候，我们用一个多月的时间研发了一系列新冠疫情消毒、喷洒、作业机器人，现在虽然已经送到医院，但已经形成了一个产业，此外还有一个重大工程，比如我们修重大隧道，机器人在隧道作业中也发挥了很好的作用。
这些都是机器人在工业、农业、特殊作业行业应用的典型案例，就是基于五大关键技术研究机器人，最后想给大家介绍一下智能机器人未来的发展。实际上今天的机器人还是1.0-2.0，机器人典型的是一个控制器、减速器、伺服器，加上一个完备的人机界面，就是自动化的机器。近几年发展迅速的就是2.0，数字化加入视觉感知、轨迹规划，已经成为2.0。未来在学术界、工业界以及产业界要求最多的服务机器人，更多的要向3.0协作机器人发展，我们要让机器人的认知学习、人机交互、语义分析，尤其是自然语言的理解，因为人要和机器协作必然要了解机器语言，将来机器人还要成为自主性的机器人，会有更多的技术迭代。我们机器人的发展过程是不断迭代，一代一代迭代创新，让机器人变得更加聪明、更加有效、更加可靠、更加为人类带来更好的服务。
我们认为，未来机器人的人工智能发展方向非常重要，很多关键技术决定了机器人的未来。其中记忆技术、感知技术、行动规划、机器学习，这些都是人工智能近几年发展非常迅速的，完全可以移植到机器人里面，未来的机器人一定是完备的，能够智能化、自主化、网络化的控制系统。
机器人今天要像人一样能够看懂说明书，进行自动装配，机器人通过眼睛视觉感知得到，也要分析判断，就是从感知智能到认知智能到行为智能，这些都是需要人工智能技术。智能工厂的发展方向也有体现人工智能的作用，今天的网络化协同制造，一个工厂过去是大批量的生产，今天的工厂是小批量、定制化、多品种，一件产品需要制造，两件产品也要制造，承担这样艰巨的任务，工厂一定是做到柔性化生产线、智能化生产线。我们靠什么呢？靠的就是数字化、网络化和智能化的升级，关键生产线的升级，一个产品包括制造的智能化、服务的智能化，才能真正打造有竞争力的柔性工厂，需要工业互联网加入，也需要建造一个智能的云，就是今天老百姓喊的灯塔工厂、黑天工厂、无人工厂，物流方面也是一样，由于时间关系就不详细介绍了。
我们认为，5G技术的出现也为机器人的发展带来了福音，智能网联的交通，包括人机交互也是非常重要。
再就是无人作战系统在军用领域发展非常迅速，机器人在无人系统、无人作业、异构架构、空地天的协同作业，其中无论什么系统都有高性能的类脑计算，所以大家都在发展无人系统的类脑芯片设计，软件、算法到硬核。
人工智能和机器人有机结合可以在四个方面：首先是感知层面，很多人工智能技术已经大量应用，然后是认知层、决策层和控制执行层，这些都会体现人工智能技术的发展。
机器人的发展态势应该是网络化、自主化、协同化、灵巧化，要想发展好一定要有规划和一个好的创新环境，一定要有标准，最后一点——人才是关键。
我的报告就到这里，谢谢大家！
