如今，智能機器人儼然已成為各行業(yè)領域未來發(fā)展的主要趨勢，智能機器人的研究與應用越來越受到人們的關注。人類生活的方方面面，都能看到智能機器人技術應用的身影。

　　英特爾中國研究院進行機器人方向研究已經(jīng)三年多，從最開始硬件平臺的創(chuàng)新，到自適應人機交互能力庫的發(fā)布，再到今年6月底與合作伙伴在南京共同發(fā)布機器人4.0白皮書（下載地址：http://robotplaces.mikecrm.com/kdQ63Ad），獲得了喜人的成績。

　　英特爾中國研究院宋繼強院長

　　在此次機器人英雄會上，英特爾中國研究院的院長宋繼強博士發(fā)表了題為《邁向云-邊-端融合的機器人4.0時代》的主題演講，分享了英特爾中國研究院是如何看待機器人4.0時代，以及在云-邊-端融合方面英特爾可以提供什么技術。宋繼強院長從IT的背景切入到機器人領域，他認為AI、5G通訊、計算模式等都對機器人領域的發(fā)展有潛在巨大的貢獻。

　　以下內(nèi)容根據(jù)宋繼強院長演講實錄整理：

　　未來關鍵詞：機器人4.0

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　　首先宋繼強院長分析了什么是機器人4.0，2017年英特爾與IDC國際數(shù)據(jù)中心、中國信通院共同發(fā)布了《人工智能時代的機器人3.0新生態(tài)》白皮書，其中把機器人發(fā)展分為三個時代。機器人產(chǎn)業(yè)從上世紀30年代開始到現(xiàn)在快90年，真正的系統(tǒng)化跟IT的結(jié)合也是從50年前開始。第一個階段主要是通過電、馬達把機器人自動化起來，做的是機械、電子方面的事情。那個階段機器人對環(huán)境感知一無所知，它的力量比人強，反復工作的記錄也比人好，不累，但是要把它隔離開來保障安全，因為它不知道你是人還是一塊材料，這是一個問題。

　　2.0時代的機器人增加了各類傳感器，讓它可以感覺周圍的環(huán)境，避免發(fā)生各類意外。這個階段我們稱為數(shù)字時代。到現(xiàn)在我們整個的工業(yè)里面還有很多1.0、2.0時代的機器人。

　　第三個是智能時代，人工智能通過深度學習發(fā)展起來，促使很多技術可以更低成本地應用，例如視覺技術、語音技術，可以提高機器人本體的能力。這三個階段的發(fā)展速度越來越快，第一個階段用了幾十年，第二個階段用了十幾年，第三個階段可能幾年就演進到下一代。

　　下一代什么時候開始，從市場的發(fā)展變化，過去七八年，工業(yè)機器人和服務機器人銷售額增長率的總增長率還是在上升。服務機器人的增速開始減緩，從量上看還有一定的增長，但增長的加速度已經(jīng)不夠，其實是因為這一波AI的紅利已經(jīng)用得差不多。視覺上的能力、語音上的能力都挖掘得差不多，所以迫切需要一些新的技術因素加入，促使人工智能能夠跟其他的技術結(jié)合產(chǎn)生更大的推力。

　　新的人工智能增長點在哪？

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　　目前AI已經(jīng)能具有提升機器人個性化的能力，實現(xiàn)一些自然的交互。但是它并不完美，AI的能力還不足，置信度不高，有些東西也沒有充分的數(shù)據(jù)去訓練。

　　5G的優(yōu)勢很明顯，可以把機器人本體的能力和云端的能力結(jié)合，甚至把人的能力帶進來。我們現(xiàn)在很多人講“人在環(huán)中”，人和機器人不能直接的連接起來，要通過網(wǎng)絡和通訊。借助云的能力可以擴展機器人的計算和存儲，這都需要很好的網(wǎng)絡來支持。所以我們看到在新的發(fā)展機會里面，5G可以幫助機器人擴展它的能力，增強機器人和人的互動，真正把“云在環(huán)中”和“人在環(huán)中”做好。

　　如何能夠通過AI加上5G實現(xiàn)機器人這個領域的跳躍式發(fā)展呢？我們現(xiàn)在用一個三級火箭模式拆成三個階段來給大家講一下。

　　第一步是要找到關鍵場景，不管是工業(yè)、商用還是家用，或者是養(yǎng)老、醫(yī)療等領域，讓用戶真正覺得機器人確實起到降本增效的效果，或者是把以前不能做的事情變得可能，做到突破性的適用能力。

　　對于這些場景會發(fā)現(xiàn)光用AI是不夠的，必須靠人補足它的能力，就像自動駕駛一樣是分級的，有一個循序漸進的過程，人對它的增強和補足逐漸地減少，讓機器越來越能自主。這個過程中要構造一個非常無縫而且高效的人在環(huán)中的方式，叫人工增強。

　　當人工增強和機器本身能力達到可用度的時候就要規(guī)?；?，規(guī)?；鸵尭鄼C器人做更多服務的同時降低邊際成本，而不是每做一臺新的機器人，都要重復之前很多的開發(fā)設計的程序。這就要借助云和網(wǎng)絡的力量，讓機器人跟邊緣計算、跟云計算更好的結(jié)合，去降低機器人本體的生產(chǎn)成本、使用成本和運營成本。這樣才能更好地實現(xiàn)規(guī)?；?，發(fā)揮更大的效益。

　　云端智能機器人

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　　2010年，谷歌提出了Cloud Robotics，當時在工業(yè)場合和一些專用場合把前端機器人和后端數(shù)據(jù)中心連起來，把一些工作放到云端去做，能解決一些具體問題。

　　首先解決機器人本體的局部感知問題，讓云端加上其他的傳感器和輸入能夠看到全局。第二是前端設備的智能能力、計算能力、存儲能力都有限，要利用云計算和云存儲增強它的能力。第三個是當需要遠程控制機器人做一些事情的時候，可以進行遠程控制。

　　云端大腦在跟機器人本體連接的時候至少可以完成這幾件事情，但這個模式不能滿足多樣性的需求。前后端的分配都需要定制，同時網(wǎng)絡延時問題會比較嚴重，所以不太適合做很多大規(guī)模的應用。更好的方案是什么？

　　當有了5G技術時，就可以實現(xiàn)邊緣計算。原來，設備和云中間的網(wǎng)絡只做數(shù)據(jù)的傳輸，就是一個數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐ǖ?，既沒有存儲能力也沒有計算的能力。但到了5G，網(wǎng)絡就擁有這樣的能力，這就是邊緣計算能力。例如可以在接入網(wǎng)構造邊緣計算的能力，也可以在云的邊緣構造邊緣計算的能力。利用5G技術，在網(wǎng)絡延遲、數(shù)據(jù)傳輸率，數(shù)據(jù)保護這些范圍都可以做很多的組合，可以跟具體應用的需求進行部署。我們覺得這是非常好的一個模式，而且在5G開始商用化部署，在移動邊緣計算也開始有標準和設備的時候，機器人領域一定要運用該技術。

　　打造面向未來的機器人

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　　在這里舉兩個例子，一個是工業(yè)領域。目前工業(yè)領域中最高等級被稱為工業(yè)4.0，希望能夠達到柔性制造，例如多個制造工序里的機器人設備可以根據(jù)訂單的需求自動重新組成一條生產(chǎn)線。這要求機器人之間有很好的配合。在過去是預先編程定義好，但到了柔性制造時程序無法提前設計，例如運送位置和時間可能有偏差，這些機器人之間如何達成合作？第一是感知能力要夠強，夠?qū)崟r；第二是它們之間的通訊必須是有明確實時限制的通訊，最好是在邊緣計算的局域網(wǎng)，因為云端無法保證實時通訊的問題。所以說，邊緣計算其實是工業(yè)4.0的柔性化制造、個性化、智能化真正實施的一個必由之路。

　　在個人領域，機器人的服務對象是不同的場景、不同的人，生產(chǎn)商很難預先做好準備，只能讓它預先具有學習和理解不同場景的能力，所以機器人生產(chǎn)商提供的是能力而不是各種功能。當機器人有了學習能力就可以在新的場景里建圖，構造對這個環(huán)境的認知，理解要服務的對象，并且對于不認識的物體能夠通過一些主動交互的方法，通過小的數(shù)據(jù)量去認識這個新的物體，學會它，形成一個自適應的服務能力。

　　當機器人逐漸深入到人們的日常生活，它所采集的數(shù)據(jù)全部都是隱私相關的數(shù)據(jù)。第一是大量的數(shù)據(jù)沒必要都上傳到云端，第二是這些數(shù)據(jù)都上傳到云端有隱私問題，應該把它隔離在邊緣服務器里面，由用戶授權機器人去學習和使用。這也是邊緣計算在商用或者家用機器人領域非常重要的地方。

　　可以想像，未來有數(shù)千萬、上億的機器人服務各行各業(yè)、各個家庭，數(shù)據(jù)量不可能都直接上傳到云端，必須要有各級的邊緣對數(shù)據(jù)進行分級存儲，這也是網(wǎng)絡側(cè)的要求，因為網(wǎng)絡承載不了這么大量的數(shù)據(jù)傳輸。

　　云-邊-端的融合

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　　在未來場景下，云-邊-端融合的基礎架構可以為工業(yè)、商用、家用等不同行業(yè)，提供出一個可以去適應它的計算、存儲和互動之間的分布關系。同時需要具有知識共享和持續(xù)學習能力，因為現(xiàn)在機器人還無法通過常識去組合、聯(lián)系日常各類工序。

　　機器人需要能夠把看到的、觀察到的東西抽象記憶，形成局部的知識庫、個性化的知識圖譜，這樣形成機器人的記憶或者系統(tǒng)的記憶可以去做自適應服務，可以有增強學習的能力。

　　從機器人1.0、2.0到3.0，是自動化、數(shù)字化和智能協(xié)作，基本都是在增強機器人本體的能力。到了機器人4.0，有三個關鍵點：第一，通過云-邊-端融合充分利用網(wǎng)絡能力，實現(xiàn)無縫協(xié)同計算；第二，通過知識圖譜，讓機器人可以持續(xù)學習，甚至多個機器人一起學習，逐漸形成自適應的服務能力，逐漸增強能力，并且適應服務的場景，包括物和人，提供更好的服務；第三，提高數(shù)據(jù)安全，保護隱私和信息安全。

　　機器人4.0時代的關鍵技術是，前端的機器人要做場景自適應的能力，包括感知能力、理解能力、構建知識圖譜的能力，和做反饋再去做新的一輪感知學習增強的能力。要能夠把個性化的知識圖譜從終端到邊緣計算、再到云端進行很好的分布。一些比較固定的、不常變化的知識圖譜，比如常識和領域知識可以放到云端，因為這些量是固定的。一些跟客戶和場景具體相關的、跟地域相關的知識圖譜放在邊緣端，甚至放在機器人本體，形成一個合理的知識圖譜構造。同時，在設備端和邊緣端都要基于新的知識圖譜進行計算，要構造一些新的加速能力。

　　英特爾公司不光有做CPU處理能力，還有很多其他的AI加速器、存儲、通訊、軟件、安全、超異構計算能力和先進封裝能力。善于整合不同的能力，從設備端到云端之間提供端到端的技術支撐。

　　英特爾中國研究院更專注于從終端這一側(cè)，設備的節(jié)點到接入網(wǎng)的邊緣這一側(cè)，通過智能算法、無線技術和在系統(tǒng)架構方面的優(yōu)勢，去組合出好的創(chuàng)新方案來賦能自主系統(tǒng)。

　　促進機器人4.0領域規(guī)模化的協(xié)同發(fā)展

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　　英特爾中國研究院的研究體系主要有兩個橫向的基礎支撐型技術和兩個縱向的應用領域研究。兩個基礎技術的第一個是AI技術，我們專注于機器學習和做視覺理解的高性能、高速度的神經(jīng)網(wǎng)絡。第二個是包含從4G到5G、甚至是5G+的無線通訊技術，包括邊緣的多天線接收機技術，邊緣計算的架構和雷達感知的技術?？v向應用領域有智能駕駛和服務機器人兩個方向。同時英特爾中國研究院和中國技術生態(tài)緊密合作，我們的使命就是用邊緣智能來賦能和增強自主系統(tǒng)。

　　在機器人領域，英特爾中國研究院持續(xù)不斷地推動與生態(tài)伙伴的合作。研究院有一個名為”英雄”的平臺，這個平臺包含硬件和軟件，可以用在終端側(cè)，也可以用在邊緣計算側(cè)，達到無縫協(xié)同。我們跟終端合作伙伴合作，做機器人本體能力的增強。云端融合我們也有合作伙伴把網(wǎng)絡側(cè)的能力加起來。同時具體到某一行業(yè)的具體應用，比如商業(yè)應用、家用、工業(yè)應用。

　　最近，英特爾中國研究院聯(lián)合生態(tài)伙伴發(fā)布了機器人4.0白皮書。工業(yè)領域，新松做的是工業(yè)領域的邊緣計算的案例；科沃斯是在商用領域，銀行、案管這些機器人做的應用案例；CloudMinds是提供將多種機器人終端通過虛擬專用網(wǎng)連到云端的能力。這都是我們在實踐中去探索云-邊-端融合的方案。

　　英雄會的目的主要有三個，一是在機器人領域要持續(xù)建立開放式創(chuàng)新社區(qū)，因為英特爾是提供上游和底層技術的公司，我們始終秉承開放式創(chuàng)新概念，互相合作，取長補短，把開放式創(chuàng)新做好。同時產(chǎn)學研聯(lián)動是非常重要的，我們希望在平臺上能夠給大家提供前沿技術的方向，產(chǎn)學研之間合作的通道，同時還建立了領航者專家?guī)?，也會組織一些線上線下的活動去促進校企對接，達到成果轉(zhuǎn)化的目的。最后，我們希望能夠通過這些活動觸發(fā)大家做一些新的活動，促進機器人4.0領域規(guī)?；膮f(xié)同發(fā)展。

　　機器人行業(yè)的從業(yè)者都是心里有夢想的，都是想做一些未來很先進、很酷炫的事情?，F(xiàn)在這個時代非常好，為什么我們敢于提出機器人4.0，就是因為AI和5G，加上智能制造的技術已經(jīng)越來越可用。服務機器人的領域和需求，讓我們站在這個時代很好的時間節(jié)點上，也希望大家真正努力合作，把這些想象變成現(xiàn)實。