機器人技術的發(fā)展備受矚目，但不知不覺間，我們已經走到了“機器人2.0”時代的入口。

“機器人2.0”伴隨著交互和學習能力迭代——從視覺感知、人機交互，到增強學習、連續(xù)學習，前沿技術正在開創(chuàng)新的未來機器人。同時，“機器人2.0”也在帶來傳統(tǒng)領域、傳統(tǒng)應用場景的普遍變革。那么如何解讀這個“機器人2.0”大時代，小編專門為您提供來自德國漢堡科學院張建偉院士在硅谷的分享。機器人2.0大時代到來 引領傳統(tǒng)領域普遍變革
 交互和學習能力迭代，把機器人帶入2.0時代

今天我們談論的智能制造和機器人里，有兩個比較重要的技術，一個是計算，另外一個就是數(shù)據。傳統(tǒng)的大數(shù)據公司是在做數(shù)據的整理、數(shù)據的可視化等等。現(xiàn)在的整個趨勢是在第二層：數(shù)據的發(fā)現(xiàn)，以及最上面一層，即真正的數(shù)據自動整合和自動決策，另外就是人機交互的模式。我們看到很多創(chuàng)新公司，現(xiàn)在在擺脫傳統(tǒng)的觸摸屏和顯示設備，用新的無處不在的顯示和自然的交互模式來改變整個人機交互、工廠領域交互的模式。用自然的語言、用自然的手勢、自然的表情和自然的物理交互，甚至用腦信號，把這些綜合起來，作為未來的人機界面的技術。

現(xiàn)在中國也在做人工智能2.0的路線圖，機器人2.0也在被談論，機器人在慢慢擺脫傳統(tǒng)的被編程、固定執(zhí)行程序的機器人模式，基于很多交互功能、記憶功能、學習功能變成2.0的機器人。

包括我們現(xiàn)在使用的這種開源操作系統(tǒng)，也是給新的機器人的發(fā)展帶來了新的機會，現(xiàn)在所有開發(fā)新的機器人操作系統(tǒng)，都使用ROS操作系統(tǒng)。

當前機器人技術的變化還包括機器人的模塊化，這次在CES里也看到很多新的機器人模塊化產品，圖上是我們在五年前已經有的一些新的zhuanli，把機器人按照幾個標準的模塊來生產和開模，讓它實現(xiàn)各種各樣的構型和新的功能。這也是一個非常新的未來機器人的概念。

“機器人2.0”將帶來傳統(tǒng)領域的普遍變革

我們講機器人和人工智能的下一個應用場景，實際上除了智能制造之外，還有整個社會的應用，比方說助老助殘、城市交通問題、環(huán)境問題，這里面都有新的創(chuàng)業(yè)機會。還包括在物流領域、家庭領域、醫(yī)院領域的各種應用。以及工業(yè)4.0里人機交互的一些場景。去年在漢堡我們組織了世界最頂級的世界智能機器人大會，有很多工業(yè)界還有創(chuàng)新人才參加，期間發(fā)現(xiàn)很多最新的智能機器人技術已經變成了創(chuàng)業(yè)公司和產品。

這里包括物流的各種系統(tǒng)應用：通過新的智能機器人，實現(xiàn)新的自動物流。也包括傳統(tǒng)的工業(yè)機器人到交互機器人，再到可以裝配各種各樣柔性控制功能的機器人，包括用機器人檢修各種各樣環(huán)境的管道、隧道、橋梁、公路等等，都有創(chuàng)新公司的一些例子。如果機器人在智能工廠里，它可以實現(xiàn)很多新的功能，包括應對比較復雜的環(huán)境、柔性制造、減少成本、提高效率等。

傳感器是下一步智能機器人最新的關鍵技術，現(xiàn)在所有智能機器人的發(fā)展都是在用各種各樣的傳感器來感知環(huán)境，做智能控制和自主決策。視頻上是我們最近結題的一個歐盟項目，做的是自主的、有感知的、有操作功能的機器人，在意大利和瑞典的老人院里每天都在試用，幫著老人做家務等，除了這種感知功能、交互功能之外，還有很多操作功能。

機器人在護理方面的自動化也是新的應用場景，比如我的學生最近在深圳創(chuàng)立了醫(yī)療公司，現(xiàn)在已經有新產品在逐漸上市，包括幫助護士查房、解釋情況等等，包括右圖的機器人，也就是自動配藥的這種機器，里面有很多傳感器和自主決策的系統(tǒng)。

所以從工廠自動化，到培育自動化，到醫(yī)療自動化再到家庭自動化，這是一個非常清晰的過程，從先to B再到to C，機器人和人工智能的應用一步一步升級。

 增強學習、連續(xù)學習技術在開創(chuàng)新的未來機器人

我們說現(xiàn)在的機器學習的發(fā)展，是從機器的自動化，到軟件的自動化，發(fā)展到監(jiān)督學習和增強學習，而現(xiàn)在我們在研究連續(xù)學習技術——實際上是基于增強學習技術，并把它層次化，一層一層地從最低級的概念和技術進入到更上層的學習?，F(xiàn)在的增強連續(xù)學習技術，我們在一步一步做得非常多?，F(xiàn)在除了輸入/輸出的系統(tǒng)可以測量，更多的是測量它輸入/輸出以后，對系統(tǒng)性能的評價，這里包括對未來的預測，和持續(xù)性學習，現(xiàn)在已經逐漸地從學術里慢慢地應用到自動駕駛，應用到機器人，應用到智能系統(tǒng)里。

視覺感知技術的突破將帶來機器人應用的爆發(fā)

還有就是在整個認知方面，視覺感知方面，現(xiàn)在德澤在杭州的一家公司，產品也在逐漸的成型。就是怎么把人類的視覺中樞用大數(shù)據的方式把新型的傳感器變成視覺信息庫，然后放到云里，用智能算法來進行匹配、識別、定位和導航等等。像現(xiàn)在的谷歌自動駕駛還有特斯拉的自動感知有很多開放性研究論題。

這圖就是機器人眼里的各種各樣的定位問題，綠色的是已經比較成熟的技術，藍色的是部分成熟的技術，紅色的是未來的技術，實際上我們在視覺的定位、感知、導航方面，正在面向未來進行技術的開發(fā)?，F(xiàn)在在導航技術里，室外的GPS基本上已經非常成熟，然后室內的一般是用激光的辦法，還是比較昂貴，只能看物體外邊的輪廓，下一個挑戰(zhàn)是純粹用視覺的技術來進行定位、識別、導航?，F(xiàn)在我們已經做出了一些嵌入式的系統(tǒng)，在VR、物流、和機器人本身已經得到了應用。實際上在無人駕駛、無人機、服務系統(tǒng)和家庭機器人里，包括宇航飛船，未來都會有很好的應用?，F(xiàn)在CES里也有得獎的作品，拿手機識別出上千種的物體，現(xiàn)在也逐漸變成了一個應用型技術，在用深度學習的技術，進行機器人的日常生活物體的理解。包括在工業(yè)界里，比如在中國很多汽車工廠，自動識別汽車車體的位置和姿態(tài)。也包括我們用一些新的傳感器和機器人的技術進行一些道路橋梁和基礎設施的檢測。

實際上機器人的下一個挑戰(zhàn)是多模態(tài)的學習技術，怎么讓機器人通過物理的交互，積累經驗，學到不同的本領。深度學習只是我們的五種模式之一，實際上還有更多的包括腦機接口技術、包括行為學研究、包括神經影像，和用新的集成的系統(tǒng)來研究新的人機交互和智能的算法。包括各種各樣傳感器的融合，視覺聽覺位置觸覺，怎么按照人的更好地整合信息的辦法來實現(xiàn)新的智能系統(tǒng)。

機器人2.0帶來的是傳統(tǒng)產業(yè)升級和國際化創(chuàng)業(yè)機會

從機器人的2.0到人的2.0的項目都會有非常大的作用，包括在心理健康保健、機器人和工業(yè)制造里都會有很大的用途。包括各種服務系統(tǒng)、未來機器人、人機共存的場景控制，包括未來認知工廠里的一些應用場景。這些項目里，中國一些比較大的企業(yè)，比如華為、京東方，還有英特爾、飛利浦、空客和大眾，以及最近的西門子、庫卡，對我們的項目都有一些投入，包括深度學習、大數(shù)據、自動駕駛、診斷系統(tǒng)、人機交互、環(huán)境感知等等，人們都非常感興趣。

實際上傳統(tǒng)的信息通信技術行業(yè)和人工智能、機器人以及制造業(yè)，這方面需要的人才要求非常高，要解決的問題也非常多，但前景也非常好。我想這個命題在三年五年甚至二十年以后都會有新的題目可以做，更多新的業(yè)務可以創(chuàng)造出來。從奧巴馬的方案，包括川普的新的方案，包括日本、韓國、德國整個的方案，現(xiàn)在中國也對這方面非常非常重視，投入也非常大。我想，把中國的資源利用好，把中國的智能制造和國際的智能制造變成一個國際化的創(chuàng)業(yè)機會，這里有非常多的好機會。