机器人的未来发展:从工业自动化到知识自动化

2016-11-28 10:32:00 作者:王飞跃 分类 : 人工智能

  近年来,机器人技术的研究与应用在全球范围内得到了各发达国家的空前重视,充分表明机器人技术对发展国家实力和保障国家安全的重要性。长期以来,中国相关部门对机器人技术的研发也给予了很大的支持,尤其是自2014年起,在各级政府的推动下,我国机器人产业的发展呈爆发式增长,一场中国式的机器人“大跃进”势不可挡。

  据报道,2014年中国工业机器人市场销量达5.7万台,与2013年的3.6万台同比增长55%,约占全球市场总销量的1/4。中国已经连续两年成为全球第一大工业机器人市场,但其中2013年国内企业仅占中国市场销量的15%左右。另据国际机器人联合会(IFR)统计,2005—2014年间,中国工业机器人市场销售量的年均复合增长率为32.9%,而2004—2013年间为29.8%。预计到2017年,工业、服务和特种机器人的全球市场规模将达到750亿美元,并带动相关产业上千亿美元的增长。该统计同时还指出,2013年,中国每万名制造业从业人员机器人保有量仅为25台,而世界平均水平为58台,其中韩国396台、日本332台、德国273台。对于机器人应用最多的汽车行业,先进汽车生产国的工业机器人使用密度均己达到1000台/万人,而中国仅为213台/万人。

  因此,在目前的形势下,如何进一步健康有效地发展机器人技术,是一个必须关注的重要问题。人才培养、深入应用、让机器人在产品产业的转型升级中切实发挥作用,是大家公认的正确途径。同时,本文认为,除物理形态的机器人之外,应更加注重软件形态的机器人技术的发展与应用,吸取计算机技术发展过程中“重硬件、轻软件”所造成的信息技术与产业长期整体落后的惨痛教训,避免重蹈覆辙。工业时代的核心技术是工业自动化,物理机器人正起着越来越重要的作用;但智能时代的核心技术将是知识自动化,因此必须从一开始就加快、加强以软件形态为主的知识机器人的研发与应用,以软件机器人的发展促进物理机器人的升级,尽快形成软件和物理形态平行互动的新型机器人系统,并以此为突破口,引发下一代智能机器人的迅速发展。

  物理机器人:功能智能化与深度化

  从发展历程来看,机器人技术的研发与应用在20世纪80年代后期至90年代中期达到了一个历史性的高潮,逐渐从工业制造向国防、救援、医健、娱乐、家庭、教育、生物等方向扩展,形成了工业机器人、服务机器人和军事特种机器人等分支。但核心技术基本相同,而且都是以机电一体化的物理形态机器人为主,机器人软件开发、机机通讯、人机交互等重要但非主流方向为辅。20世纪90年代后期,由于科技发展的热点转向网络技术的研发与应用,机器人相关工作受到一定冲击,一度进展缓慢,人才流失严重。进入21世纪后,随着机器人和无人机在美军反恐战争中的有效部署、特种手术机器人的成功应用、无人车的重大突破,特别是智能技术的迅猛兴起与融合贯通,物理机器人的研发与应用也进入了一个新的历史阶段和高潮。

  除传统的机电传感、规划控制、协调执行等研发方向之外,物理形态机器人的最近工作呈现许多新的趋势,例如:1)人机交互、人机共同操作(Co-manipulation)、人机安全等;2)软体机械人,从柔性机械臂向软性材料构建的机器人发展,对各种性能的人工假肢、人工关节和驱动型人工肌肉的开发;3)小至体内检测、释药、手术的体内医用机器人,大至管道检测维护和岸边或离岸的巨型机器人等多种多样的特种机器人系统,还有更多种类的先进机器人武器等;4)以无人车或智能车为代表的移动机器人更为引人注目,各大汽车制造厂家纷纷介入,推出自己的相应产品或演示系统,机器人汽车或许不久将成为现实;5)机器学习、SLAM、概率图方法、多源数据深度融合、自然语言处理等智能技术方法广泛用于机器人的研发和应用,特别是己经成为数据驱动的机器人和人形机器人等的兴起及发展之关键。

  软件机器人:系统虚拟化与云端化

  事实上,网络化机器人的出现和发展应被视为软件机器人的真正开始。20世纪80年代,通用汽车公司在已有工业机器人应用的基础上,提出“制造自动化协议(manufacturing automation protocol,MAP)”工程以及相应的基于EIA-1393A通讯协议的MMFS(Manufacturing Message Format Standard)标准。由于MMFS无法满足由不同厂家的机器人、数控机(NC)、可编程控制器(PLC)等组成的过程控制系统(PCS)的通信要求,制造报文规约(manufacturing message specification,MMS)应运而生,成为“虚拟制造装置(virtual manufacturing device, VMD)”之间通讯的标准,最终演化为国际标准ISO-9506,为网络化机器人系统,进而软件机器人的形成和实际应用创造了基础条件。

  MAP/MMS之后,特别是在WWW使基于TCP/IP的HTTP得到广泛应用之后,网络化机器人系统才真正起步。20世纪90年代初,基于互联网的工业机器人系统雏形出现,如通过电子邮件和网页控制的PUMA和其他机器人系统,并逐渐发展成“网络机器人学(networked robotics)”这一新领域。 至20世纪90年代末,又提出了远程脑化机器人(remoted brained robots)等概念,并进一步演化成与生物或人类大脑交互的网络控制机器人等相关研究方向。

  2001年,IEEE RAS创立“网络机器人专业委员会”,以推动相关研究。同时,自动化领域也开展了网络化控制等相关方向的工作,如基于代理的控制方法(agent-based control,ABC)等。代理,特别是移动智能代理的引入,加快了从网络机器人向软件机器人转化的进程。2009年,欧盟的“机器人地球(RoboEarth)”项目启动,目标宏大:提出要建立机器人自己的WWW,形成一个关于机器人的巨大网络和相关数据、知识和算法的机器人世界,让机器人可以在RoboEarth里共享信息并相互学习各自的行为和环境。

  2010年,James Kuffner正式提出“云机器人(Cloud Enabled Robots)”和“云机器人学(Cloud Robotics)”的概念与术语,并阐述了其可能的优越之处。这一提议,很快得到了业界的支持,虽然Kuffner没有使用软件机器人一词,但这标志着软件机器人已经与物理机器人分离,入驻云端,成为一个独立的机器人研发与应用领域。

  物联网大数据云计算为云机器人控制建立了起飞的基础,而机器学习、人工智能、智能控制等智能技术,特别是众包(包括人类的众包和机器的众包)又为云机器人构筑了起飞的平台并提供了发展的动力。但云机器人的发展也面临着诸多挑战,如在隐私与安全方面,存在着许多与法律和道德相关的约束,以及易受黑客和计算机病毒攻击等重要问题必须解决。技术上也存在网络引起的可靠性、服务质量、性能效率、算法设计等问题。很明显,基于代理的网络控制和管理方法,特别是“当地简单,远程复杂”的网络云系统设计原理,可以从IaaS、PaaS、SaaS这3个层面来应对这些挑战。

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