作為CCF－GAIR大會機器人與無人機專場，“機器人的商業(yè)場景”模塊的壓軸演講嘉賓，國家教育部長江學(xué)者特聘教授，IEEE 機器人與自動化北京大區(qū)主席，北航機器人研究所名譽所長，先進機器人領(lǐng)域的首席專家，王田苗教授為大會帶來了題為《機器人發(fā)展的思考——學(xué)界到產(chǎn)業(yè)》的主題演講。

王田苗教授首先從宏觀上分析了當(dāng)前的大環(huán)境。他指出，當(dāng)前國內(nèi)外宏觀經(jīng)濟形勢已經(jīng)逐漸轉(zhuǎn)好，加上在中國特有的市場環(huán)境下，應(yīng)用索引與多學(xué)科交叉在近幾年的強力推動，使得目前的人工智能與機器人產(chǎn)業(yè)實際上已經(jīng)成為了一種長期的隱性剛需，其中感知、決策、行動等類別的智能機器人技術(shù)已經(jīng)是世界上各發(fā)達國家的戰(zhàn)略性高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)。

隨后，王田苗教授簡單從四個階段回顧了人工智能與機器人的發(fā)展歷程。

1.以靈巧的機械零部件為代表的加工制造機器人。

2.以環(huán)境適應(yīng)和簡單感知為代表的特種機器人。

3.以人機交互和柔型結(jié)構(gòu)為代表的服務(wù)型機器人。

4.以智能化和仿生技術(shù)為代表的智能化機器人。

接下來，王田苗教授一口氣與大家分享了多個當(dāng)下在人工智能與機器人領(lǐng)域的熱點問題，并明確指出當(dāng)前正好處于機器人與人工智能蓬勃發(fā)展的紅利期。王教授分享的熱點內(nèi)容包括：客服、導(dǎo)購、醫(yī)療和聊天類的協(xié)調(diào)互助機器人；家用智能管家或陪護保姆類機器人；無人駕駛技術(shù)；VR／AR技術(shù)；智能健康類機器人；剛－柔耦合軟體結(jié)構(gòu)與人工感知電子皮膚；微小型特種功能機器人等等。

同時，王田苗教授還總結(jié)說，當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的重點技術(shù)在于：深度學(xué)習(xí)與認(rèn)知進化，大數(shù)據(jù)的獲取及處理，人工智能芯片，語意理解，概念表述和知識推理等。

王田苗教授認(rèn)為，在人工智能與機器人恰好處于蓬勃上升期的今天，技術(shù)變化和市場環(huán)境可謂一日千里，怎樣在當(dāng)前復(fù)雜多變的生態(tài)環(huán)境里，將學(xué)界的科研成果，轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)界成功的產(chǎn)品，是業(yè)界當(dāng)前真正要面對和解決的重點和難點。

王田苗教授明確說明，只有國家的力量、人才、產(chǎn)業(yè)資本，這三者相互支撐和協(xié)調(diào)才能成功推動這一轉(zhuǎn)換，缺一不可。然而，在當(dāng)前環(huán)境下，這其中存在著兩個關(guān)鍵性的阻礙，表現(xiàn)在如下兩個方面。

1. 性質(zhì)上，現(xiàn)在全國學(xué)界的高校之間存在著完全不同的考核導(dǎo)向，同時在技術(shù)成果從學(xué)界轉(zhuǎn)化到產(chǎn)業(yè)界的過程中遇到的各種法律糾紛很可能對學(xué)校造成損害。另外，怎么購買IP，占的股份應(yīng)該是多少，誰來評估，怎么提高效率，這些問題全都制約著在轉(zhuǎn)化過程中的“性質(zhì)”。

2. 定位上，導(dǎo)師或?qū)W者往往是前沿的論文形勢呈現(xiàn)，而企業(yè)往往要專利和專著，對客戶和股東負責(zé)，要實用，要方便，轉(zhuǎn)化的過程通常很漫長，這兩者的定位存在著明顯的不對等和矛盾。此外，如果是一位學(xué)者，以這個角度去創(chuàng)業(yè)，那會非常困難。而這時如果以顧問的形式讓學(xué)生畢業(yè)后去創(chuàng)業(yè)，成功率往往很高，這就是專注的重要作用，也是“定位”的問題。

在演講的最后，王田苗教授表示，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)是一個長期的過程，這里面需要技術(shù)和資本的結(jié)合，需要腳踏實地的合作伙伴，同時也需要政策和大環(huán)境的協(xié)同作用，十分復(fù)雜。但他堅信，此時正是機器人與人工智能領(lǐng)域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的時代春天，他熱烈歡迎有識之士勇敢地站出來擁抱這個春天。

以下是現(xiàn)場實錄：

謝謝畢老師的介紹，我很高興能夠用25分鐘跟大家分享一下我對學(xué)界到產(chǎn)業(yè)的思考，主要講兩個部分，一個部分想講一下熱點；第二，講一下從學(xué)界到產(chǎn)業(yè)的難點和困惑，以及自己的一些思考。

在當(dāng)今整個發(fā)展過程中，我個人覺得，未來以人工智能和機器人方向在醫(yī)療領(lǐng)域和智能制造領(lǐng)域，以及在醫(yī)療、體育、聊天領(lǐng)域，這是很重要的風(fēng)口。為什么呢？這里面主要是有兩個原因，一是目前以機器人人工智能新材料，新能源，以及物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的交叉融合，到了一個臨界點。這個方面有可能會推動整個社會的發(fā)展，包括產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化。二，中國市場非常大，而且中國的制造，有它獨特的優(yōu)勢，再加上我們國家在這方面的大力支持。

在這樣的背景下，人工智能和機器人，在相當(dāng)長一段時間實際上是剛性需求。原因是，它是我們國家在制造、裝備，基礎(chǔ)裝備必須的，對國家經(jīng)濟安全有重要作用。在目前整個范圍來看，很多的常態(tài)的不可逆，推動了人工智能和機器人發(fā)展，哪些不可逆，比如說人員的工資上漲，招工難，老齡化，醫(yī)療費用的增加等等這些不可逆，與此同時，智慧生活，翻過來又刺激和釋放了新的需求，包括安全、自由、健康、快樂，甚至是包括一些探險，包括一些創(chuàng)新。這幾個交錯起來，才讓人感覺到它在相當(dāng)一段時間是剛性需求。正因為這些，在美國、日本，包括德國，都把智能技術(shù)，或者說智能機器人技術(shù)作為一個國家的戰(zhàn)略規(guī)劃，他們認(rèn)為，感知、決策和行動將會推動很多方面的發(fā)展。

關(guān)于智能的熱點，有代表性的我們稱之為Gartner 2016智能機器，這塊基本上開始逐步盈利，比如說云識別，像我們的虛擬現(xiàn)實，以及基于知識開發(fā)的軟件工具。波峰是目前投資商，人們所夢想，所推動的一些，包括我們所說的自主車，感知、機器學(xué)習(xí)，以及還有其他的。初期正是創(chuàng)新和爬坡的一節(jié)，包括像智能機器人，商業(yè)無人機，包括還有一些新的機器助理。在這樣的背景下，我們看待這幾個熱點，就非常清楚了，下面跟大家分享一下機器人的發(fā)展歷史，始終也伴隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展。

早在1945年的時候美國要搞原子彈，進行機械、齒輪連感的操作及其，隨后54年發(fā)明了機器人，DH參數(shù)所形成的操作。斯福突破了操控機床。真正進入到市場的時候，發(fā)現(xiàn)想象沒那么大，日后是日本把它產(chǎn)業(yè)化了，傳奇公司首先把它用在可復(fù)制的汽車和摩托車上，這里面又有兩件事情，英國的愛丁堡搞人工智能的，像通過視覺進行自主的裝配，同時，斯坦福大學(xué)當(dāng)時搞了一個移動機器人，可以上講臺，但基本上失敗了。那個失敗，也是人們說人工智能的低潮，隨后進行另外一個時代，80年代末90年代初，新的美國高科技計劃出現(xiàn)了。當(dāng)時那個時代，CMU的智能系就是現(xiàn)在智能車的原形。當(dāng)時推動的是空間和水下，從當(dāng)時的資源結(jié)點，當(dāng)時的那個空間小，希望能夠進入服務(wù)。

在這里面有幾個事情發(fā)生了，IRobot上市，還有百科全書，當(dāng)時也是美國搞的。到現(xiàn)在一直沒有太大的突破，不真正人們的痛點在哪，痛點太多的話，洗地、洗碗等等，發(fā)現(xiàn)成本太高，又出現(xiàn)一個，把協(xié)作機器人推向前進，還有一個阿爾法狗，證明了記憶和案例的學(xué)習(xí)，比人強，這個一旦突破了以后，發(fā)現(xiàn)很多決策的東西可以加入。谷歌收購了8家集群公司，從這個角度，會不會又出現(xiàn)新的前景。

從坐標(biāo)來看，我們經(jīng)常把要求的功能，縱坐標(biāo)是復(fù)雜度，堆的結(jié)果只能在實驗室進行一些實驗，原因是可靠性、成本，包括多系統(tǒng)?，F(xiàn)在基于互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)，把它拆開了，比如說深度學(xué)習(xí)或識別放到云上，傳感器布置在空間或家居里，再加上以應(yīng)用為驅(qū)動，一下子把機器人概念擠到第一線。

在這個背景下，機器人的發(fā)展就形成了，我們知道最近整個世界的經(jīng)濟還在慢慢的爬坡，也就是2%-3%?？墒?，工業(yè)集群的增長率，12%，這還是全球，中國的是17%增長速度。全球24萬在新裝，中國是6.7，從這個比例看，亞洲依然是中國最重要的領(lǐng)域，其次是歐洲，還有美洲等等。這張片子想跟大家分享的是對中國的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，或者民族企業(yè)要有信心?，F(xiàn)在來看，經(jīng)常會說，機器人都是四大家族，事實上是這樣。但他們目前集中在汽車和摩托車，包括其他的一些電子裝備上，目前的占有量大概是90%左右。想一想，3年以前，國外是96%、92%、88%。目前這張片子反映出國產(chǎn)集群品牌增長的速度大概是33%。從這個角度來理解，要不了多久，中低端幾乎會突破60%，高端的會有一個過程，因為它涉及到零部件，涉及到品牌和解決方案。

今后將以集群為熱點，協(xié)調(diào)、互助是很重要的發(fā)展方向。目前在特種機器人增長速度是11%左右，在家用機器人大概是28%，同國際機器人聯(lián)合會預(yù)測的，大概是200億美元，大概在2018年。這個數(shù)和工業(yè)比，工業(yè)去年全球的規(guī)模大概是300億美元左右，意味著未來的5-10年服務(wù)機器人這個空間可能非常之大。反映在哪些方面，比如說國防、醫(yī)療、服務(wù)占的比例，以及個人機器人在家庭娛樂方面的比例。

目前的難點，無論是國外還是國內(nèi)，都想突破這樣的突破口，比如說我們經(jīng)常理解的就是亞馬遜，想從交互發(fā)展成入口。谷歌在近期也發(fā)布了臺燈式的交互。原因還是因為痛點和成本，還有實現(xiàn)技術(shù)的可靠性上有一個平衡。這張圖是借廣發(fā)證券給的圖，非常有意思。需求、技術(shù)、成本，把弱需求和剛性需求在這個坐標(biāo)系下，還有高品、低品，有利于挖掘機器人需求的痛點。

從目前的趨勢來看，集中在客服、導(dǎo)購、醫(yī)療和聊天的機器人，目前在這五年是一個熱點，隨后就會出現(xiàn)我們所說的無人駕駛，以及剛剛說的管家，或者是保姆。這個歷程很高。這個過程都是在模化和論證之中。

關(guān)于幾個熱點跟大家分享一下。從廣義的理解，人工智能其實就是認(rèn)知學(xué)習(xí)、決策和思考，你可以理解成是一個物理的機器人的大腦。感知，我們認(rèn)為是一種人機交互和感受。RT，我們認(rèn)為是一種運動和操作。在這些問題上，目前的熱點，我們認(rèn)為還是應(yīng)該在本體的軟體材料和微小型的發(fā)展方向，而且是智能硬件的切入式和生物制造。

豐田公司從谷歌買來新的產(chǎn)品，包括人工自動爬在桌子地下，很多液壓的數(shù)控，還有一些驅(qū)動裝置。還有可穿戴，還有微納制造的，包括在狹窄的空間進行檢測。達芬奇的工具，在這方面就是一個貢獻。剛?cè)狁詈宪涹w結(jié)構(gòu)域人工感知電子皮膚，早上MIT的主任已經(jīng)報告了，2012年和2015年在國際頂級的Science報告，主要是集中在MIT和大學(xué)，有一些驅(qū)動可以不用點擊，可以用硅膠、3D打印完全，設(shè)想一下，如果這個突破，可能對機器人又是一個重新的洗牌，包括剛剛黃老師講他的夢想。這種軟體機器人的誕生，可能離實用很近。通過我們的實驗，還發(fā)現(xiàn)一個特點，它的成本是傳統(tǒng)硬件機器人的1/5。

在人工智能機器人方面，主要集中在認(rèn)知和深度學(xué)習(xí)，特別是進化學(xué)習(xí)，內(nèi)容不斷的更新，調(diào)整相應(yīng)的系數(shù)?，F(xiàn)在單個學(xué)習(xí)還是比較好，但是要集中起來還是比較大的挑戰(zhàn)，讓語音和視覺能夠盡快的應(yīng)用，再一個就是人工芯片。這幾點我認(rèn)為都是非常重要的方向，預(yù)計還有語音識別，這方面主要是在游戲、影視、體育，里面涉及到自然語言的理解，包括體感。

工業(yè)機器人，能不能通過動作自動編程，如果可以，可以大大降低機器人的進程。包括還有我們所說的AR技術(shù)突破，這樣的話會解放雙手，通過眼睛能夠把后臺的知識和你看到的進行匹配，進而提醒你很多事情。這方面都顯示了重要的方向。有了這么多的物聯(lián)網(wǎng)，總要有一個代理，自然而然很多人想把家里或社區(qū)里的機器人進行代理進行突破。在這里，希望大家這方面一定要思考有什么不可替代性，不然的話，大家都做這個，這個風(fēng)口是容易變小。在操作方面、學(xué)習(xí)、方針材料，多機和人機協(xié)調(diào)方面，在應(yīng)用領(lǐng)域熱點方面，主要是在仿身結(jié)構(gòu)，機器助理，陪互，再有就是特種的無人機系統(tǒng)，無人車、無人船、無人機，包括醫(yī)療機械。有的時候我在想，時代在慢慢的改變我們很多東西。其實，每一天每個月我們不知道，回顧5-10年，發(fā)現(xiàn)世界的形態(tài)在變成，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在變化，生活方式在變化。在這樣的變化里，如何把科研和創(chuàng)新的東西轉(zhuǎn)化成產(chǎn)業(yè)，顯得特別重要。

有幸這10年我和很多的同仁們孵化參與指導(dǎo)了一些代表性企業(yè)，包括剛剛在臺上張總介紹的Ninebot，這是由兩個北航的學(xué)子，一個是王野、陸風(fēng)，比如說Segway過去是2B，他們大膽的邁向了2C。在2016年1月8日intel為他們站臺，整個過程得到小米、紅杉，甚至其他的投資。醫(yī)療機器人接近20年，跟海軍總院合作，站在醫(yī)生的角度，能不能有10%-20%的手術(shù)不開顱，通過米粒，把藥物放置進去，這樣的好處可以減少醫(yī)療的成本，而且病人大概三四天就可以出院了，如果是開顱，那就是三個月，甚至更長。成本、技術(shù)都會降低，這樣的技術(shù)會甩掉傳統(tǒng)的框架，手術(shù)規(guī)劃，機器人，包括一些安全的控制。這方面后面得到了華夏幸福、普華以及其他方面的支持，習(xí)主席在今年6月還參觀了與積水潭的合作。谷歌用機器人避開了X光，過去大概50多次，現(xiàn)在避開了。這方面大大降低了對醫(yī)生的輻射，醫(yī)生非常喜歡，而且精度由2毫米提高到0.5，目前兩千多個病例。而且成功在三板上市。這是我的學(xué)生畢業(yè)以后到科學(xué)院，又從科學(xué)院離開，利用操作系統(tǒng)改變現(xiàn)在汽車的結(jié)構(gòu)，叫智能儀表，而且被今年6月份吸納為LEES開發(fā)的加盟者，里面都是大公司，豐田、寶馬，以LEES看待汽車，一個汽車的CPU一百多個，傳感器兩百多個，在這個環(huán)境下，軟件定義汽車功能變成必須。

與此類推，還包括靈巧手，大數(shù)據(jù)。從這樣一個創(chuàng)新，到我們說的產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)化過程中有一些思考，我認(rèn)為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的意義，其實應(yīng)該深刻理解就是，除了探索未知就是對經(jīng)濟的貢獻。在這個問題上，實際上社會、學(xué)校、國家，不僅希望就業(yè)納稅，更希望成為偉大的公司，能夠給中國在國際的競爭力上成為榮耀。這些學(xué)子學(xué)成之后會反饋社會，甚至反饋母校。

在這個問題上，我認(rèn)為指導(dǎo)思想非常重要，而且我們要理解20%的基礎(chǔ)研究可以脫離市場，脫離任何的功利性，應(yīng)該是自由的探索和思考。但是絕大部分技術(shù)研發(fā)，它的價值應(yīng)該以對經(jīng)濟的貢獻來說。這個指導(dǎo)思想有三個環(huán)節(jié)非常重要，國家的力量、人才、產(chǎn)業(yè)資本，這三者交集才能推動它的轉(zhuǎn)化，缺一不可。道理上看很簡單，但是在做的過程中是很難的，因為從學(xué)界到產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)化，產(chǎn)業(yè)界理解的東西就是希望你有痛點成熟，也希望你這個團隊專心專著，也希望你應(yīng)該像市場學(xué)習(xí)，應(yīng)該學(xué)會運作。但是這三件事情希望是這樣的，可做起來是非常難的。為什么難呢？首先，性質(zhì)問題，從現(xiàn)在的角度來細節(jié)，全國在學(xué)校范圍內(nèi)，由于考核的導(dǎo)向不一樣，是很難完成的。因為在這個過程中，要走相當(dāng)遠的路。而且在整個過程中的法律糾紛，在世界范圍內(nèi)每個公司都有，弄不好對學(xué)校有損害。另外，怎么購買IP，占的股份應(yīng)該是多少，誰來評估，怎么提高效率，這些問題制約了在轉(zhuǎn)化過程中的性質(zhì)，還有定位。導(dǎo)師或是學(xué)者往往是新，往往是以論文，而企業(yè)往往要專著，要對客戶負責(zé)，要實用，要方便，轉(zhuǎn)化的過程中非常長遠。在這個問題上，我認(rèn)為就會出現(xiàn)這個問題。

我想拿個案例簡單的說一下，比如說達芬奇這個案例，是在1990年斯坦福孵化出來的，一直到2015年，大家看看，整整是15年，才得到了這樣的證明，其實這側(cè)面的反映出，在硬科技，或者是以機器人高端來看，這個歷程是必須的。這邊是我梳理達芬奇創(chuàng)業(yè)的歷程，有資本，有改變醫(yī)生坐手術(shù)的方式，有高清晰度。有一次參加國際會議，就問中國，這個機器人，應(yīng)該是醫(yī)生出了問題，問歐洲，歐洲是機器人，是設(shè)備。問法國人，法國人說應(yīng)該是找保險公司。在這里面思考解決的問題，國家現(xiàn)在已經(jīng)在推動這個，允許50%以上有發(fā)明人和創(chuàng)造人所有，有的審視已經(jīng)是70%了，能不能簡單化會加速，往往說評估一下，等著開會。包括昨天問賓州大學(xué)，基本上5%或10%，對學(xué)校發(fā)展才有需要。比如說IP的問題，每個IP如果是10萬或20萬，會發(fā)現(xiàn)這個速度會加快，國家的法規(guī)對這方面非常重要。

最后，我想說關(guān)于定位問題。如果你是一個學(xué)者，以這個角度去創(chuàng)業(yè)，非常難，要不然以顧問的角度，讓你的學(xué)生畢業(yè)以后去創(chuàng)業(yè)，這個成功率是很大的。因為只有專注專心才有這個希望。這些想法也是來自于南極，在南極做實驗，半個月在惡劣的環(huán)境下做了這樣的實驗，利用風(fēng)能和太陽能對電池充電，讓它能夠利用再生能源進行運作，也是在這個時候思考學(xué)界到產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化的想法。

走到這條路上，每位創(chuàng)業(yè)者都知道，這個路還很長，涉及到方方面面，僅僅是一個原子，也就是說，我們所說的創(chuàng)新的技術(shù)和資本結(jié)合。真正的發(fā)展還要合伙，還要政策，還要環(huán)境，還要大人教他。不管怎么樣，我認(rèn)為在當(dāng)今這個世界，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的時代到來了，每位都要問問自己，是不是有這樣的激情，自己是不是有什么不可替代性，是不是可以實現(xiàn)，資本市場的寬容應(yīng)該更有耐心，而不應(yīng)該是急功近利。我相信在國家創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大的浪潮推動中，我們每個人都能找到自己的位置，謝謝。

主持人畢亞雷（深圳計算機協(xié)會秘書長）：我覺得今天王老師給我們做了一個總結(jié)性的發(fā)言，王老師是最早介入機器人行業(yè)做產(chǎn)業(yè)化角度的教授，就像今天他講的那樣，有很多的思考。一個小小的問題，在您的桃李滿天下的學(xué)生中間，您能給出一個您最看好的學(xué)生創(chuàng)業(yè)項目，您剛才講了做轉(zhuǎn)化，其實我在單位也是做轉(zhuǎn)化的，經(jīng)常幫著老師、同學(xué)創(chuàng)業(yè)，您能講一個案例嗎？

王田苗：在當(dāng)下，我認(rèn)為Ninebot非常優(yōu)秀，另外還有一個醫(yī)療機器人Remebot，還有一個Segway Robot，這幾個有幾個特點，第一是門檻值很高；第二，在國內(nèi)或世界范圍內(nèi)在同一個起跑線上。剩下的就是兩個事，他們對市場的敏銳性和團隊人格的格局，就決定了他能走多遠。

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