导读： 要在工业机器人这一块实现弯道超车，必须得强调智能。而这个智能来自于人工智能，来自于互联网+大数据、物联网，而这些是我们现在中国的产业有一定优势的地方。

　　OFweek机器人网讯：12月4日，以 “互联网+”产业变革”为主题的“2015中国信息产业经济年会”在北京召开。本届年会由中国电子信息产业发展研究院主办，中国计算机报社、中国电子报社、通信产业报社、赛迪顾问、中国工业评论等单位承办，来自政府主管部门、学术界、研究机构和企业等各界权威人士共千余人汇聚一堂，以 “互联网+”为契机，共同探讨在经济新常态下，如何推动中国信息产业持续快速发展，开启一个提质、增效、升级的产业经济创新发展新阶段。英特尔中国研究院院长吴甘沙在大会上演讲。
    以下为演讲实录：
　　尊敬的各位领导，各位嘉宾，早上好！今天我想跟大家讲一讲机器人的话题，现在关于机器人，现在工业机器人对于中国制造2025来说，是非常重要的。我跟大家分享一下，在工业机器人这一块，我们有没有可能实现弯道超车，我们如何来利用我们现有的竞争优势，来改变这个市场的竞争格局。
　　我们现在说中国制造2025，说三个化，四个智能。三个化，是指自动化、网络化、智能化，四个智能，是指智能工厂、智能制造、智能产品和智能服务。我们现在看工业4.0或者工业互联网，这是美国人或者德国人最早推出来的概念，他们确实在这些方面积累了非常长期的技术和产品优势。我们说要实现这四个智能，不能离开它周围的几个概念。第一个就是互联网+，我们说智能产品它的需求是应该用户这边驱动，我们现在叫C2B，完全由用户来驱动需求。同时智能工厂，需要整个流水线的物联网的连接。智能工厂要正常运作，需要大量的数据，大数据并不一定是我们传统那么大，但是它的价值非常大，意义非常大。而中间这一块并不是中国占有优势的，周围这三块现在我们中国有很好的竞争优势。
　　说到工业机器人，现在一般大家联想到的都是这样的机器人。现在工业机器人国际上号称四大家，这里面比如像酷卡、ABB，我再把工业机器人放大，我们看现在非常常用的汽车流水线上面的机器人。左边那个是现在我们国产的机器人，大家可以看它的三个重要元器件，一个是减速器，一个是控制器，一个是伺服电机，它占整机的成本是50%。右边是日本的一个工业机器人，它那几个关键零部件的成本是它整机价格的20%-25%。现在国家发改委关于工业机器人形成了一个发展的路线图，第一条讲我们在机器人本体设计上，在生产上要提升。第二个就是刚才说的这几个精密零部件，减速器、控制器等等要赶上来。第三就是检验检测、认证、标准化，如果我们这三点做得非常好，我们只能说还是在追赶。
    但是从我们战略的角度上来说，应该要考虑如何去弯道超车，如何改变跑道，改变游戏规则。我们现在看工业机器人，这是它工作的场景，它是关在笼子里的。前段时间曾经传言说工业机器人掐死了一个人，于是大家说人工智能太危险了。对于工业机器人，未来可能会取代人很多的工作。现在有人就在想，在十八世纪的时候，第一次工业革命的时候就出现这么一群人，他们看到机器要取代他们的工作，他们唯一的反应，把机器给砸了。未来工业机器人会不会也出现这样的情况呢？我们看到现在可能大家在想我们能不能设计有温度，有情感的机器人，能够与人合作的机器人，事实上现在工业机器人的领导者，比如酷卡在试图往这个方向去思考。这是他们做的一个广告，酷卡的工业机器人和德国的乒乓球冠军打乒乓球。他们试图在改变自己原来冷冰冰的形象。
　　这是一个更新的工业机器人，来自于美国。它是麻省理工学院的教授发明的机器人，这个机器人大家可以看到它和传统的机械不太一样，它有更多人性化的设计因素。更重要的它有三个功能，第一就是感知，它手臂上面有这么一个设置，能够更好地去感知人，感知它要去操作的部件。第二个，它有学习能力，传统的工业机器人你必须给预编程，编程以后，它只能针对一个特殊的场景工作。现在像这种新的智能的工业机器人可以教它一步一步怎么做，然后它就学会了新的场景。第三，更强调协作，它感知人的存在，它要跟人更好地一起工作。大家可以想象一下，在流水线上面，机器人和人肩并肩的工作，而不是关在笼子里。
　　我们要在工业机器人这一块实现弯道超车，必须得强调智能。而这个智能来自于人工智能，来自于互联网+大数据、物联网，而这些是我们现在中国的产业有一定优势的地方。我们并不是说我们在中间这一块去跟随，而是说我们在周围先占领四个山头，然后再实现中间的那个部分。
　　我认为智能本质上就是要与用计算的竞争来代替机器的竞争。我想提出五个问题，让大家思考。而这五个能够帮助我们更好地去实现弯道超车，第一个问题就是用摩尔定律来改变机器人的成本结构。大家知道摩尔定律是说每两个月我的器件的成本可以下降，大家可以看下面这个电子部件的成本下降的曲线，它带来了我们现在的消费电子产品，带来了我们每个人都能够享受移动互联网的能力。但是大家看机械部件的成本它的下降速度是非常缓慢的，我给大家剖析一下一个非常有名的机器人，这是美国非常有名的一家公司设计的。这个机器人市场零售价是40万美元，它的成本可能就要20万美元。
　　这个成本到底是花在什么地方呢？打开一看，发现里面有两个英特尔的I7的CPU，这两个CPU加起来就是几千美元的样子。大家看它下面有一个全方向移动的平台，这个平台是3万美元，两条胳膊，一条胳膊是4万美元，两只手，一只手是15000美元。大家可以看到它的成本主要都是在机械部件，我们就在想有没有可能把这20万美元的成本降到8000美元，这样就能促进机器人的极大改进。我们现在跟大学谈，我给大家看一个大学做的工作。刚才说机器人的成本贵，主要贵在高精密电机上。这张图显示出来，X轴是电机的价钱，20元钱的电机它的精度是丰富差的，右边140元钱的电机它的精度就相当高。精度不好会有什么样的问题？用不太好的电机装在机器人身上，比如胳膊上，它的胳膊不再用的时候，会不停在抖，像得了帕金森一样。那是因为它的精度不高，我们现在在考虑如何用计算去补偿这个精度上的不足。
　　大家可以看到经过补偿，这个绿色的圈圈，20美元的绿色的圈圈也能够达到相当于140美元的这么一个精度。更重要的是，未来我们不能说给机器人预设你做什么，我们要让机器人自己去学习做什么，加入了机器学习的能力，我先给机器人演示乐高是怎么玩的，机器人通过视频把它抓下来，下一步它就通过不停试错的方式去学习怎么玩这个游戏。而未来机器人应该说在智能上面投资越来越大，在机械上面投资越来越小。
    第二个，我们说机器人计算，现在我们机器人里面有这么一个非常著名的悖论，这个悖论是说，我们成年人才会的那些技能，像规划、推理、下棋，我们计算量并不高。但是我们一两岁的小孩就已经非常熟练的，像感知，像运动，像手和眼的配合，它需要的计算量非常大。这就是一个悖论，基于这么一个悖论，我们认为未来得机器人计算是“混血”计算，就是人的类脑的计算和机器的计算混合起来。大家可以看到这张图显示了未来为什么我们需要类脑计算，现在世界上最强的计算机是叫天河二号，它的功耗是的800万瓦，实现的计算是3.4亿亿次运算每秒。我们人类的大脑是一个20瓦的计算机，它的计算能力是10亿亿次运算每秒，1800万瓦和20瓦，3.4亿亿次运算每秒和10亿亿次运算每秒。传统计算可以做更好的高阶的计算、推理、规划等等这些方面，现在新的类脑架构可以更好地去处理感知、运动、手眼配合等等。
　　现在有很多种技术选择，一种技术选择叫做大脑启发的计算。像现在所谓的深度学习，人工神经网络都可以通过这样一种加速器来进行计算。另外一种技术路线叫神经网络计算，可以通过模拟计算，来更好地模拟我们人脑不停从记忆当中提取知识，再做预测这样的功能。人脑是计算和记忆是一起的，不像冯诺伊曼架构，计算在CPU里面，记忆不是在CPU里面的。我们英特尔在做好几条路线，左边那个大脑启发计算一两年之内就有产品，而右边那个应该说更接近于生物的神经网络，可能五年以后才有成效。机器人需要“混血”计算。
　　第三，机器人需要安全可靠的设计方法学。机器人和我们传统计算机不一样，它有眼睛，有耳朵，有手，有腿。大家想象一下，它如果在家里随意打开摄像头和麦克风会怎么样？它会把你的天然气开关打开，你必须要用非常安全可靠的方法学。我怎么设计一个正确的行为，第二我要验证怎么来确认我这个实现是正确的。设计完了以后，要部署，它会不会被轻易地黑掉，比如我们做可靠性最好的就是航天器，航天器基本是三套系统同时运算，最后结果投票，如果两个一样，这两个的结果是对的。机器人也需要这些，最后没办法，如果机器人已经失控了，我有没有一种方式随时能够把它终止，整个方法学需要重新设计。现在在一些新型的机器人上面，比如像无人机，像自动驾驶汽车，这些机器人上面我们都已经提供了很好的设计方法学。大家如果感兴趣，像辅助驾驶，我们有一个白皮书，去指导大家怎么能够更好的设计安全可靠的辅助驾驶。
　　第四个就是平台化，云化和团队协作。平台化，大家想象一下PC，很多做应用创新的人可以把这个平台拿来进行工作。云化是什么呢？未来机器人学习的东西会上载到云，这个云就是一个云大脑，云知识库。我们现在个人，我看了一本书，我是很难把我看到的知识传递给另外一个人的。但机器人不一样，它学到的知识马上可以数据化下来，传到云里面，其他比如一百万个机器人瞬间都可以学到这个新的知识，这就是云化。所谓团队协作，就是机器人怎么能够和人和其他的机器人进行协作，而这些协作有的可能是预先设计好的，有的可能是一两个机器人从没见过，碰到一起，怎么能够产生协作。
    第五个就是任何机器人的交互设计。我们说机器人不但是有手有脚，它还是有情感的机器人。它可能是第一个让你感觉是一种生命的机器人，它和人的交互，它的用户体验和传统的设置完全不一样。比如我怎么来设计一个可爱的机器人，并不是越像人越可爱。大家知道机器人设计里面有个叫恐怖理论，当这个机器人越来越像生命，越来越像人的时候，它越来越可爱，但是到了一定程度，它太像人了，大家觉得有点过了，有点恶心，它的可爱程度就下降。怎么去设计一个可爱的机器人，第二个是机器人的情感，怎么能够让机器人不但有智商，而且有情商。我们研究院在机器人情感情商这块做了很多很好的工作。这个是刚刚结束的国际测试机器人情商的大赛，它拿了很多好莱坞片子的片段，让机器人判断这个人是什么情绪，我们在70多个团队里面拿了第一名，这是证书。
　　机器人和人的互动，我们现在说了很多机器人，它并没有很好的互动能力，未来机器人要帮人做很多事情，要帮人烧菜，帮人熨衣服。一个能动的机器人走到这边，前面有一个东西挡住了，我是怎么思考的？
　　我首先用红外探测器判断它是不是一个活的东西，活的动作，我侧身让一下，向它微笑一下。如果不是活的，我判断它是不是可移动的，如果可移动的，我把它推开，如果不可移动的，我从旁边绕过去，机器和对象需要交互。最后机器人有道德伦理的要求，在实际过程当中，机器人会面临更复杂的选择。比如举个例子，我如果说面临两个选择，一个选择，我能够保护自己毫发无损，但是财产全损失了。另外一个主人会受一点点伤，但是他的财产全部保存了。
　　机器人该怎么选择？按三大定律，他肯定选择主人不损伤，财产全损失，事实上可能是另外一种选择。像无人驾驶汽车，我在紧急的情况下必须做一个转弯，左边有一个人，右边有一个人，我到底是牺牲左边这个人还是牺牲右边这个人？这里面涉及到很多道德伦理的问题。
　　我今天主要是讲五个问题，希望大家去思考。这五个问题，第一个就是我怎么能够让机器享受摩尔定律红利，第二个就是我怎么来实现一种“混血”计算，来使得机器人更聪明。第三个，我们需要一种全新的安全可靠的设计方法学。第四个，我们要把机器人平台化，把它云化，更好地做团队的协作。第五个就是机器人和人，机器人和对象，机器人在道德伦理方面需要做更多的工作。我希望未来的机器人是很有温度的，很有情感的，能够与人协作的机器人。而我们中国恰恰在这些方面是有可能实现弯道超车的。谢谢大家！
    （作者：英特尔中国研究院院长吴甘沙）