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【大咖演讲回顾】听张建伟讲述新时代的机器人技术创新

认知信息物理系统中的智能

如何把智能核物理空间、信息空间整合到一块?

人工智能的概念是非常宽泛的,我们现在讨论的人工智能是“人工智能+CPS+人的感知”,就是“HCPS”的概念,也就是如何把感知空间、计算机表达空间和真正要处理的物理空间,将这三者融合交互做到有机一体,这是我们下一步人工智能应用大的挑战。

人工智能在虚拟世界里的发展是飞快的,例如30年前我再学习计算机的时候,只能多个人使用一台电脑,而现在我们一个人每天被关联使用着上百台电脑,计算机的计算能力也已经提高了100万倍。

上面这条曲线,就是如何把物理世界的结构和嵌入式系统进行融合,它使得我们在今天的创新里有了新的高度。我们国家在基础研究方面特别重视未来人机共融的计划,我也参与了国家基金委的人机共融项目。实际上在德国,人机共融产品正在逐渐变成现实。例如大众汽车工厂里,人机协作机器人已经真正走到了生产的第一线。

在中国机器人发展方面,现在发表的论文最主要的主题都集中在以下内容:深度学习、医疗机器人、软体机器人等。目前的中国机器人,新兴技术和可能性越来越多,全世界竞赛舞台上,中国在基础方面的追赶速度越来越快,和世界最大国家的差距越来越小。美国、德国、日本之后,我们居第四位,追赶的速度快,就使得我们能够在机器人和人工智能基础方面做到更好的改进。

我们要放眼世界,要共享世界上各个重要实验室给我们提供的前沿技术,不要闭门造车、低水平重复。大家做的所有行业,在世界上都有非常专业的资料,通过下面这些网页,大家可以找到相应的领域、应用里全世界最好、最活跃的实验室的研发资源、论文和他们组织的会议及开源的软硬件,所以这个国际生态大家一定要关注好,不能只看到中国里的合作生态,要放眼全世界的生态。

人工智能在所有新技术里,给我们带来了阶梯性上升的态势。

在人工智能现在的应用和基础数据、场景应用中,中国有非常多的优势,但是我们不能只看到我们国内在基础算法、核心软件、人工智能硬件的落地,包括智能制造、医疗器械、自动驾驶,这些硬件其实在欧洲落地也有非常好的特色,值得我们借鉴。

多模态交互

从跨学科研究到未来机器人技术

在人工智能给我们带来高性价比计算引擎情况下,还有高性价比互联网大数据作为燃料。大数据、云、物联网、5G给我们中国带来了新的快速传感、快速融合的很好的机会。10年前大数据的崛起,到半自动、手动数据整理,到自动的数据发现,到数据的自动分类和决策,都给整个发展带来新的增长机会。

上面我们提及了人工智能下一步落地的场景,那么国务院最近也召开了关于人工智能的会议,会上也在强调人工智能落地的场景,实际上“人工智能+机器人”是解决从自动化、生产延伸到社会的重要节点。

制造方面,我们强调了智能出行,例如自动驾驶,还有未来的智能医疗,以及自动农业,同时机器人制造中也有着很多的机会,包括机器人的检修、机器人的教育等。

机器学习未来是人工智能突破的重要方向,从强人工智能的学习方面,连接自己的学习。现在大数据、计算能力的发展有着很大的突破,下一步就是把进化算法融入进去。

机器算法是我从事了很长时间的工作,上千层的深度网络实时计算,到现在的增强连续学习、输入输出的学习,再到整个状态的空间,以及到机器人之间的互相学习,机器人和人之间的互相学习。我们利用快速学习机会,可以做Semantic SLAM,可以自动识别物体,也可以做成真正应用的场景。

现在在人工智能研究基础上,我们正在和清华大学、北京大学科学院联合做人工智能基础研究项目,同时英特尔公司也是这个项目的合作者和观察者。我们想让新的多模态融合方法真正找到新型的融合结构,然后用新型的跨模态和跨学科方法找到新的计算模型,实现新的机器人应用。

如何让机器人通过视觉、声音和概念学会更多新的概念,如何把现在技术成熟度比较低的研究做成通用的模块,做成我们在未来重要应用里的场景,也是我们关注的方面。

关于快速反应机器人,我们已经慕尼黑注册了安杰机器人,它将成为快速、敏捷性智能机器人中具体的机器人案例。

此外还有迁移学习,如何让机器人从一个领域学习迁移到另外一个领域,现在做新型打磨机器人和灵巧操作机器人,都使用了多模态的感知和未来新的学习控制技术,结合深度学习,已经可以做出快速分拣、识别模糊系统。

基于经验的概念学习里,我们可以看到机器人不断的在环境里进行学习,使交互需要的程度变得越来越低,对世界理解的模型变得越来越精确。

总结一下,我们如何把中国的优势发挥好,包括我们专长的的灵活制造、个性化服务等,是未来国产机器人发展的关键。同时,未来我们要更加注意补足我们的短板,包括原创能力、学科交叉、跨学科等。在这些方面,我们如果做好了以后,就可以做到全球联手、融合交叉共享。那么,在新型科技快速迭代智能互联时代,我们就可以协调全球创新资源,形成有效、互通的技术转移,创造我们在智能机器人上的最优实践。

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