新冠肺炎疫情给人类健康造成极大威胁。为了避免人类过多暴露在病毒下，消毒机器人、送药机器人等专用机器人被应用于临床一线。目前，全国各地大量专用机器人还在夜以继日地工作。
固定空间内越来越多的专用机器人，增加了机器人导航的安全风险和投入成本，能够一“机”多用的“通用智能机器人”呼之欲出。但《中国科学报》采访时获悉，基于通用人工智能(AI)技术的通用机器人尚存在诸多研发难点，“后浪”来袭仍需时日。
呼唤“后浪”
疫情防控中，可实现无人化作业的机器人被寄予厚望。清华大学—西门子先进工业机器人联合研究中心主任刘辛军对《中国科学报》说：“在疫情防控中，机器人在送餐送药、消毒、测温、巡查等方面发挥了积极作用，但在采样、检测、医治、救助、护理等急需无人化作业领域的表现不足，这体现出医工交叉研究不足，技术储备不够。”
“如果类似疫情的事件再次发生，并且发生的范围更大、持续时间更长，那么能否获得机器人技术的普遍支持，将成为决定战疫成败的一个关键性、决定性因素。”中国科学技术大学教授陈小平说，“加快相关机器人技术的实用化，已成为一项十分紧迫的战略任务，而不仅仅是单纯的科技成果产业化问题。”
除了特殊情况，人类其他活动也需要适应复杂环境的机器人加入，比如火星和深海探测、抢险救灾、老人看护、家政服务等环境恶劣或需要重复性工作的领域。
目前，针对能够适应复杂环境的通用机器人的研究开展得如火如荼。在全球范围内，科学家也在为创造能适应更复杂环境的机器人而努力。谷歌、英伟达和脸书等公司一直在尝试创造能在世界范围内运行的硬件，同时构建复杂的多模式AI系统，让机器人可以在不同场景下更高效地工作。百度、腾讯、阿里巴巴等国内企业也在通用AI方面展开布局。
尚在路上
陈小平认为，通用性只是通用机器人的应用表象，隐变量才是其科学本质。不能解决隐变量，比如光照、遮挡和位置等对机器人的干扰，就不可能使其具备通用性。
以家用服务机器人为例，要实现其通用性，他认为要解决三方面的技术问题。
一是机器人对家庭环境中各种杂物的识别准确率，克服多种隐变量对机器人的干扰。二是机器人对不同杂物的操作能力。现有的机器人的机械手可以抓握已知形状的刚性物体，但机器人的“手”还难以胜任衣物等不规则形状的柔性物体、宠物粪便等不规则形状的易碎物体的抓取。三是学习、掌握不同种类杂物的处理策略，比如对地面上的灰尘、衣物和宠物粪便等不同物质，需要制定不同的处理策略。如果机器人把宠物粪便误识别为一小堆碎纸屑，而对碎纸屑的处理策略是使用吸尘器，那么机器人就会采用吸尘器去吸粪便，导致吸尘器被污染，进而造成整个家庭环境被污染。这种情况即便偶尔发生，用户也是无法容忍的。
“因此，应加强AI基础理论和关键技术研究，以突破固有研究路径制约，使机器人可以完成某些开放、复杂环境中的任务，比如在真实家庭环境中完全替代清洁工的多功能清洁机器人。”陈小平说。
上海交通大学教授卢策吾认为，研究人员不可能针对所有特殊环境的每个任务重新设计软硬件或学习模型，这是阻碍通用机器人发展的重要原因。未来，通用AI有望解决这一问题。“通用机器人类似通用计算机，未来工厂内的产品组装、医院内的病人看护、家庭内的按摩和家务劳动等任务，都可以通过对其进行模块替换或升级来完成。
刘辛军认为，就机器人发展来看，我国在材料、核心功能部件等硬件方面也存在不足。
“不可否认的是，通用机器人是机器人发展的方向之一，目前研究界对其发展也有不同看法。”卢策吾对《中国科学报》说。
“通用机器人是一项系统工程，首先需以通用AI技术为基，其次需材料、核心部件形成产业集群，提供稳定支撑。目前，很多先决条件尚不具备，研发人员必须在生存和长远目标间找到平衡。”一位不愿具名的专家说。
上述业内专家表示，通用机器人的发展要遵循科技发展和商业运行的规律。在通用AI出现之前，通用机器人很难出现。通用机器人只能逐步迭代，不断进化。就目前来看，发展协作型机器人更现实一些。
“考虑到AI、机器人等领域的研究现状，未来10年至15年，通过现有AI技术实现通用机器人的大规模应用还有一定难度。”陈小平说。
伦理问题需重视
事实上，除了技术实现难度，通用机器人的安全性也是业内关注的热点。有观点认为，通用机器人发展到一定阶段，可能会超越程序的设计和编程范围，使得机器人能够按照自主的意识和意志来行动。
北京师范大学刑事法律科学研究院博士詹奇玮认为，如果通用智能机器人能够像人类一样从事生产生活活动，一旦其实施了严重危害社会的“犯罪行为”，就会直接面临是否应对其追究刑事责任的问题。但对通用机器人进行刑事归责面临多重困境，在刑法中难以确立其刑事主体的责任地位。
陈小平表示，AI技术的发展，特别是通用机器人技术的发展，有可能带来重大伦理问题。比如，未来机器人是否会替代多数人的劳动岗位?因此，通用机器人面对的不仅是科学技术问题和商业应用问题，也与大多数社会成员的切身利益、长远利益息息相关，值得高度重视，未雨绸缪。
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