吴甘沙：机器人的难题该如何破解?

引言：机器人大热，先是阿里巴巴、富士康联手进入机器人行业，随后，苹果发话，担心人类会最终成为机器人宠物。国内大力发展机器人的同时，其实，机器人也在逐渐显现出过剩的苗头。这么难题该如何破解呢?

　　机器人最近很热闹，先是阿里巴巴、富士康、软银联手进军人形机器人，随后又是苹果联合创始人史蒂夫•沃兹尼亚克出来发话，担心人类最后会成为机器人的宠物。目前中国已经是全球最大的机器人市场，中国正在大力发展机器人产业，同时中国的机器人又已经开始呈现出“光伏”一样的过剩苗头。全球的机器人技术发展有哪些难点?中国应该如何来布局机器人产业?未来的机器人将会如何走向?日前，记者独家采访了英特尔中国研究院院长吴甘沙。

工业机器人赶上并不难

　　机器人很热，机器人种类也很多。从水下机器人到娱乐机器人，从军用机器人到农业机器人，从工业机器人到服务机器人，从无人机到手机助理“小娜”，门类众多的机器人令人眼花缭乱，机器人该如何来分类，每一类机器人的难点又是什么?

　　吴甘沙坦言，对机器人有不同的分类，大致可以将其分为工业机器人和服务机器人，现在更多谈工业机器人，而服务机器人也已起势，像我们听到的老人看护、餐厅服务、前台待客机器人等，一般认为其未来前景也许更为广阔。服务型机器人又可分为专业机器人和消费机器人，前者包括军事、物流、手术、救援等类型，而扫地机器人、陪伴机器人、社交辅助机器人等属于后者。机器人也有很多的形态，既包括人形机器人或高度仿真的机器人，也有跟人形不沾边的机器手臂、圆乎乎的扫地机器人、可转动的摄像头，无人机、自动驾驶汽车等新兴科技也属于广义的机器人，甚至不具有物理形态的聊天机器人，只要有一定自动、自主能力的都可以被称为机器人。

　　总的来说，机器人的先进程度有两个层次：自动化能力和自主能力。工业机器人更强调自动化的能力，但未必有多强的自主能力，多数不需要太高的技术含量，竞争力主要体现在成本结构上的不一样。不同的企业在关键器件的成本占比会不一样，比如工业机器人中的RV减速器是核心器件之一，日本在这方面的制造和工艺比较强，减速器能够占到整个成本的20%多，而中国目前在这个方面的能力尚有一定的差距，在整个机器人的成本中占45%~50%左右。中国起步相对晚一点，在这些精密器件的制造上存在生产制造工艺方面的差异，慢慢会赶上，这不会有太多的障碍。吴甘沙认为，相对而言服务型机器人更强调自主能力，对人工智能的要求会更高一些。当然，工业机器人也会越来越强调与人的协作，在无法取代人的场景里能够更好地辅助人，这样对感知和认知的要求也会提升，因此这类技术也将成为工业机器人竞争的焦点。

机器人发展有三大趋势

　　吴甘沙指出，事实上机器人技术主要包含三个方面：一是感知，要感知周围的人、感知机器、感知事物;二是思考，比如规划和推理;三是想明白后怎么控制“手脚”去完成这个任务。

　　一是感知，机器人首先是需要对环境建一个地图，要感知自己现在在这个地图上的位置，感知周围的环境。“聪明的机器人可以感知这是一个没有生命的东西，还是有生命的柔软体，需要用不同的方法来对待它，或者它是一个可以挪动的椅子，还是是一个不可以挪动的东西。移动的椅子机器人可以把它推开，而不能挪动的东西机器人需要绕开它，这是一种智能。”吴甘沙说，“二是规划。比如主人命令机器人把这个牛奶热一下，机器人可能要知道微波炉在何处，如何打开，如何把牛奶放进去，如何操作加热这样一个动作，之后又如何把它拿出来，这就涉及到规划和推理。三是控制和动作。如何控制，如何行走，有相应的动作。涉及复杂的动作时，机器人要有一定的学习能力，比如在人手把手教下来形成动作记忆或自己通过试错的方式学会。”

　　吴甘沙强调，人工智能目前主要用在前两个部分，即感知和规划当中。当然控制和运动本身也有很大的挑战性。吴甘沙介绍，卡耐基梅隆大学的一个研究员莫拉维克提出一个悖论，感知和运动这些一岁小孩就能做的事情，机器人实现就很困难，而另外一些机器人的高层规划、判断，比如下棋等这些成年人才有的智能，机器人反而很容易去实现。这个悖论反映了机器人和人的构造并不完全相同。所以不能靠模拟人就实现和做好机器人，有些地方需要利用机器的优势，有些地方需要利用人的优势，有些地方需要创造一个新的计算架构才能有效地实现更高层面的认知，这其中就会涉及人工智能、计算架构、控制和自动化等方面的交叉。

　　谈及未来的趋势和可能性，吴甘沙认为，目前机器人的发展并不遵循摩尔定律，尤其是机械部分，价格长期居高不下，具有复杂动作能力的机器人常常有几十个电机，价格几万到几十万美元，现在有一种研究趋势是用计算来替代复杂机械机制，这样的话机器人将受益于摩尔定律的发展，价格会真正便宜到“飞入寻常百姓家”。机器人领域另一个趋势是平台化。过去的机器人都是定制化的，未来如果有一个平台，就像PC一样，能够基于一定的标准编程，使成本降低，进入市场的速度加快，应用也更为丰富。再有一个趋势是云化。云化一方面可以把高强度的计算放到云中，解决本地计算能力的问题;另一方面可以把知识放在云中，如果未来成千上万的机器人通过云相互交换知识，就能够使智能化程度快速提升。

　　总之，机器人与我们看到的手机和移动设备有质的飞跃。它是一个真正自动或自主移动的操作平台，未来物联网和大数据的智能要从虚拟世界反馈到物理世界，机器人将是首要的平台。另外一个与PC和手机都不一样的地方是机器人是有情商的、能够“共情”的，它能够让你感到舒服，有亲密感，让你有被需要的感觉，这是过去任何电子设备都不能做到的。未来机器人会越来越“人格化”，一开始可能只是一个助手、管家，最后也许将是你的替身，当你不能身临其境时，它就是你的阿凡达。

机器人大潮是中国的好机会

　　谈及与国外机器人的差异，吴甘沙认为，在工业机器人方面中国一定能赶上，现在的差距是在一些运动器件上，比如马达、减速器，中国产的部件现在稍微差一些，在一些复杂恶劣的工业场景中，或者是耐用性要求非常强的场景中，还只能用国外的，这个部分是短板。但是我们相信，中国有很多聪明的人，只要有需求，一定很快能赶上来。

　　服务型机器人与韩国、日本、美国相比要落后一些，但吴甘沙觉得中国赶上还是有机会的，而且比较看好。从自动驾驶汽车来看，中国发展也很火，也有不少团队已经做出了真正能够在路上跑的汽车，感觉有差距但差距不大。现在谷歌的自动驾驶汽车要商用化，也遇到一些技术上的瓶颈，也没有完全突破。比如它的感知器件，激光雷达、摄像头等，在一些恶劣环境中工作得不好，比如下雨、下雪时无法准确感知环境，或是强逆光不能分辨红绿灯，导致在实际应用中还会遇到问题，这些问题可能需要5年时间才能解决，这样也给了中国时间来赶上。在服务型机器人上，在人工智能方面，现在有了开源以及更多跨国之间的学术交流，应该说中国已经在迎头赶上的路上，并没有哪一个坎国外迈过去了，中国还没有迈过去。

　　从资本的层面看，中国的资本很关注机器人，对于机器人的发展又是一个很大的利好。比如说获得小米投资的国内机器人公司Ninebot(九号机器人)最近宣布以全资方式收购平衡车鼻祖赛格威(Segway)，赛格威是电动平衡车的发明者和最著名的世界品牌厂商，在收购完成后，九号机器人将会拥有对方400多项核心的专利。这也意味着九号机器人未来有望攀上世界智能代步领域的制高点，成为世界行业领头羊。这其中有一个很有意思的故事。最初九号机器人没有多少专利储备，Segway还在去年试图控告它侵犯专利，但是九号机器人讲了一个很漂亮的故事，它能够将平衡车做到很便宜的价格，让更多人以此代步，于是融到了很多资金，后来就有了九号机器人收购Segway的事情，这说明资本这个维度是可以让中国快速缩短在机器人技术和人才储备上的短板的。

　　现在这波机器人大潮对中国来说，是一个很好的发展机会。人力成本越来越高，社会开始进入老龄化，家人分隔两地，都给机器人提供了很好的需求空间。机器人的发展一定会像物联网、大数据等的发展一样，从过热、洗牌到理性发展。

未来不排除机器人会有自我意识

　　未来人工智能发展到更高阶段、未来机器会取代人令很多人担忧，包括沃兹尼亚克、比尔•盖茨、霍金等名人都有这样的论调。

　　吴甘沙认为这样的问题有几种回答，一是机器人一定会取代人的一部分工作。从最简单的低端重复性工作开始，慢慢到高端、重复性的工作，比如厨师、律师、税务专家，慢慢会侵入到知识工作者、创意工作者的领域。关键是被取代工作的人，有没有新的工作去做。就如同互联网摧毁了很多行业、取代了很多人的工作，同时也创造了很多职位。二是人和机器人是相互配合、协作，不是取代人。人工智能的专家不希望把机器定义为那么邪恶，不是取代而是帮助，就像富士康公司里面的，机器人不可能完全取代人，有些工作需要人和机器来协作完成。

　　“霍金、比尔•盖茨对机器取代人表达了担忧，甚至认为机器人会变成一种新的族群，起义、反过来征服人类，也应该值得重视，所谓人无远虑、必有近忧。我在2013年的一篇文章对《机器与人赛跑》也提出了类似的观点，我觉得我们从教育、从伦理道德、从工作等的维度都需要未雨绸缪。在技术上，我们如何在设计的时候将阿西莫夫的三大定律考虑进去，保证系统的设计是正确的、技术实现是准确的，即使出了问题也是可以干预的。另外，也要实时去评估机器人在法律上、伦理上、经济上对社会、对人类带来的影响，以便早做准备和预案。未来的发展确实不好说，但准备充分就不用怕了。”吴甘沙说。

　　吴甘沙表示，如果有一天机器人有自我意识，能自我繁殖的时候，我们需要对此有相应的预案。目前有一些科学家宣称它所做的机器人已经有这样的意识，比如对于肢体残缺的情感，比如说自我的修复功能，就说明它未来有可能创造自己。未来不排除机器人会有自我意识，产生创造能力。虽然从目前看还差得很远，但未来它不一定不会发生，从科学家的角度要有所准备。

机器人发展需要关注软科学

　　吴甘沙坦言，现在机器人不仅仅是计算机、工程等“硬科学”，还有很多软科学值得去关注和研究。比如自动驾驶汽车会颠覆两个产业，一个是驾驶业，一个是保险业，这是需要软科学去研究的。再就是需要法律去研究自动驾驶导致的交通事故处理。比如美国现在每年车祸导致4万人死亡，使用自动驾驶汽车技术能够让死亡人数下降到2万人。但是，即便这样，谷歌也不敢轻易商用无人驾驶技术，因为这2万人死亡事故，可能变成谷歌的2万个官司。原来的事故官司只会追究驾驶汽车的人，不会找汽车厂商，但是自动驾驶之后，所有的官司可能会变成汽车厂商来承担。技术发展的时候，法律法规需要跟上。

　　还有伦理、道德。“比如我是一个机器人，在事情突发的一瞬间，我面临两个选择，一个选择是让主人受点轻伤，保护财产;另一个选择让财产损失，但是让主人完全不受伤害。从符合三大定律的设计来看，一定是要保护人类不受伤害，让财产损失，但也许主人的意愿却是自己受一点伤害没关系，而要保护财产，这在设计上就带来一些问题。这些都是软科学需要进行研究的。”吴甘沙说。

　机器人领域英特尔正在做什么?

　　目前英特尔对机器人的布局是在做研发还是仅仅在关注?

　　吴甘沙坦言，英特尔目前是在做研发。“机器人的芯片到底是什么样子的，现在还没有定论。未来机器人的芯片是像我们现在的计算通用芯片还是融入了认知、感知等新需求的新型形态，不好说，所以英特尔也在看。目前机器人的发展是不遵循摩尔定律的，价格还很贵，如果计算能够发挥更多的作用，摩尔定律的经济因素就能够将机器人的价格降下来，机器人就可以尽快进入寻常百姓家。我们研究院也在做各种各样的机器人，希望真正去了解机器人的系统是什么样的，能够给机器人芯片设计、平台的设计带来什么思路。”他说。

　　吴甘沙说，另一个英特尔加入机器人行业能够带给业界的是安全维度的提升。机器人必须要实现真正安全可靠，因为机器人能动、有手，一旦被黑客黑了，或者被攻击了，它有可能把家里的天然气打开，或者在不注意的时候偷偷录家里的生活影像，这些都是非常危险的，所以它需要比电脑、手机更安全的系统平台，这是英特尔很强的地方。

　　同时英特尔也在看，关于机器人是不是可以通过平台化的方式发展。过去的机器人都是定制化的，未来如果有一个平台，就像PC一样，形成应用市场，就能够使成本降低，进入市场的速度加快。