新加坡工程院院士陳義明教授論人工智能與機(jī)器人的近況與發(fā)展

7 月 12 日-7 月 14 日，在深圳2019 第四屆全球人工智能與機(jī)器人峰會（CCF-GAIR 2019）正式召開。峰會是國內(nèi)人工智能和機(jī)器人學(xué)術(shù)界、投資界及工業(yè)界三大領(lǐng)域的頂級交流博覽盛會，想要打造國內(nèi)人工智能領(lǐng)域極具實力的跨界交流合作平臺。峰會由中國計算機(jī)學(xué)會（CCF）主辦，雷鋒網(wǎng)、香港中文大學(xué)（深圳）承辦，深圳市人工智能與機(jī)器人研究院協(xié)辦，得到了深圳市政府的大力指導(dǎo)。

會后雷鋒網(wǎng)有幸能對新加坡工程院院士、南洋理工大學(xué)教授、ICRA 2017 大會主 席陳義明教授進(jìn)行專訪，陳教授就人工智能與機(jī)器人的一些近況與發(fā)展等相關(guān)問題，給出了他獨到的觀點，同時針對當(dāng)代學(xué)術(shù)青年的一些研究現(xiàn)狀，提出很多寶貴實用的建議。

以下是關(guān)于本次專訪的全部精彩內(nèi)容，雷鋒網(wǎng) AI 科技評論做了不變原意的整理與編輯。

陳義明

IEEE Fellow&ASME Fellow

Fellow, Singapore Academy of Engineering

新加坡南洋理工大學(xué)教授

IFToMM 機(jī)器人與機(jī)電一體化技術(shù)委員會前主 席

陳義明教授的主要研究領(lǐng)域是機(jī)器人與自動化，包括機(jī)器人設(shè)計方法論、精密執(zhí)行器、可穿戴傳感器和交互。此外，他在物流機(jī)器人以及基礎(chǔ)設(shè)施機(jī)器人方面均有所涉及。目前，他已發(fā)表期刊論文 115 篇，會議報告 224 篇，共出版了 5 本著作，并擁有 5 項專利。

建筑機(jī)器人、物流機(jī)器人究竟何去何從？

雷鋒網(wǎng) AI 科技評論：建筑機(jī)器人和物流機(jī)器人目前處于怎樣的發(fā)展近況呢？

陳義明：從整個社會層面來看，目前已有一些公司開始落地建筑機(jī)器人方面的技術(shù)；與此同時，新加坡政府也在大力支持建筑機(jī)器人方面的研發(fā)。

這里需要強(qiáng)調(diào)一個概念，建筑的人工智能遠(yuǎn)沒有想象那么簡單，它不只是機(jī)器人技術(shù)，它也包含自動化技術(shù)。因為蓋樓是一個非常復(fù)雜的工程，整個工程需要通過各個不同環(huán)節(jié)的協(xié)作配合，例如：流程改善、運(yùn)用設(shè)備優(yōu)化以及建造方法創(chuàng)新等，只有每個環(huán)節(jié)共同得到優(yōu)化與改善，才能對整個建筑的過程產(chǎn)生良性影響。

目前建筑機(jī)器人屬于一個系統(tǒng)工程。其中有些部分發(fā)展得較早且比較容易做，這部分的技術(shù)是成熟完備的；而比較難的部分政府還在繼續(xù)支持我們做深入研究。因此，整個建筑機(jī)器人的工程還處于慢慢發(fā)展的狀態(tài)，并且不論將來「智慧城市」的概念實現(xiàn)與否，建筑機(jī)器人的系統(tǒng)工程仍然還需繼續(xù)進(jìn)行優(yōu)化與改進(jìn)。

而在物流機(jī)器人方面，最早運(yùn)用一代物流機(jī)器人的公司中，極具代表性的有亞馬遜、ATV 廠商、極智嘉等；不過，目前物流機(jī)器人已經(jīng)在向二代發(fā)展，這將意味著整個物流機(jī)器人都將進(jìn)入下一個賽道——軟硬件強(qiáng)結(jié)合時代。

這是因為物流機(jī)器人發(fā)展之初，大家對其核心的理解是硬件的創(chuàng)造與應(yīng)用；而現(xiàn)在，整個社會對系統(tǒng)軟件的需求開始提升。我們對智慧財產(chǎn)權(quán)往往缺乏足夠的重視，因而很多人認(rèn)為軟件是易得的，就忽略軟件的重要性；可事實并非如此，往往一些大系統(tǒng)的軟件是很難獲得的，比如一些工業(yè)級別軟件，包括 CAD 一類的高階軟件都不容易獲取。而且需要注意的是，機(jī)器人本身就是一個復(fù)雜的系統(tǒng)。硬件容易被抄襲、復(fù)制，但面向不同需求的軟件就很難被復(fù)刻。如今是軟硬件結(jié)合的時代，所以第二代物流機(jī)器人的研發(fā)戰(zhàn)場才剛開始。

雷鋒網(wǎng) AI 科技評論：根據(jù)相關(guān)報道，陳教授您所在團(tuán)隊已經(jīng)在今年 4 月落地了物流機(jī)器人方面的實例，能夠和我們談?wù)勗谶@過程中所遇到的挑戰(zhàn)與機(jī)遇嗎？

陳義明：今年 4 月，我們在義烏對物流機(jī)器人在智能倉儲方面的技術(shù)進(jìn)行了落地應(yīng)用。通過我們的技術(shù)與合適的落地場景相結(jié)合，該智能機(jī)器人系統(tǒng)解決了中小電商倉儲物流用工的困擾。

這項技術(shù)之所以能夠轉(zhuǎn)換成商業(yè)價值并實現(xiàn)落地，則主要在于我們找到了與技術(shù)相匹配的商業(yè)落地場景——義烏。義烏是全國淘寶電商之都，也匯集了各大三方云倉，因而它的整個運(yùn)輸成本較低，可以稱為所有電商的樂園。在這一大的背景環(huán)境下，則非常有利于我們機(jī)器人技術(shù)的落地。在今后的技術(shù)研發(fā)過程中，落地場景的選擇也是值得大家思考的重點。

不過雖然場景問題得到了很好的解決，落地過程的實際成本也是不容忽視的問題。如何能夠使中小電商克服技術(shù)成本問題，這是很大的挑戰(zhàn)。不過好在義烏當(dāng)?shù)氐你y行對商家金融模式有一定的支持力度，這也是我們最終實現(xiàn)落地的又一關(guān)鍵。值得我們注意的是，商業(yè)運(yùn)作模式將很大程度決定技術(shù)落地的效果。在這個過程中，銀行對商家的支持將有利于整個技術(shù)與產(chǎn)品的結(jié)合。而這種來自政策的支持，我們也可以看做是機(jī)器人在落地過程中的一大機(jī)遇。

雷鋒網(wǎng) AI 科技評論：中國市場近兩年在數(shù)字模型建造推動上的加強(qiáng)，對于建筑工人與機(jī)器人之間的轉(zhuǎn)換帶來了怎樣的變化和影響呢？

陳義明：數(shù)字模型建造過程中，很大的問題在于規(guī)則較多、程序繁瑣，因此成本非常高昂。這對于大部分企業(yè)來講，是無法承擔(dān)的；包括新加坡政府也一直在推行，但效果甚微。

因此，要真正實現(xiàn)數(shù)字模型建造，一方面，我認(rèn)為可以在其中部分環(huán)節(jié)加入類似于國家示范工程的政策，從簡單建設(shè)到復(fù)雜建設(shè)，形成一個漸進(jìn)的過程。另一方面，我們還可以采用合適的勞工政策，通過政府控制外來勞工人數(shù)的配額，從而加強(qiáng)機(jī)器自動化的跟進(jìn)，這也正是新加坡政府目前所采用的方法。

當(dāng)然，在推行政策時，針對不同行業(yè)則需要不同的政策，這就要求我們在采取政策時對該行業(yè)有精準(zhǔn)的判斷。所以，機(jī)器替替代人類工作的核心在于行業(yè)本身的人力單價與機(jī)器單價之間的平衡，這將決定最終的政策推行效果。而從機(jī)器人三十年的迭代來看，目前機(jī)器人正處于第三代變革時期，我預(yù)計這一時期至少將持續(xù)十年，所以機(jī)器人暫時還不會對整個經(jīng)濟(jì)市場造成很大的影響。

陳義明教授在「華人頂會主 席圓桌」現(xiàn)場

雷鋒網(wǎng) AI 科技評論：目前也有一些做物流 AI 的創(chuàng)新型公司，這些中小型企業(yè)與一些大型企業(yè)相比，他們的優(yōu)勢或者突破點在哪里呢？

陳義明：據(jù)我了解，盡管目前物流 AI 市場還沒有完全成熟，但已經(jīng)慢慢進(jìn)入了寒窗期。這是因為當(dāng)今時代更需要的成熟完備的解決方案，而單一的技術(shù)已經(jīng)無法滿足市場的需求了。

所以，我認(rèn)為物流 AI 的整個市場門檻可能會越來越高。小型公司希望尋求突破，除非它們相互聯(lián)合起來共同拓展市場。但在中國其實有很多中小企業(yè)處于被大公司擠壓的狀態(tài)，這不僅對小型企業(yè)是大的傷害，同時也不利于整個行業(yè)的發(fā)展。德國就剛好和我們相反，他們的很多中小型企業(yè)百花齊放，低成本運(yùn)營，這也造就了德國在世界上工業(yè)強(qiáng)國的地位。

機(jī)器人的發(fā)展也該如此。大型企業(yè)的效率往往不是最高的，反而專注于某一垂直領(lǐng)域的廠商，他們的核心競爭力可能會更強(qiáng)。這個觀點也在德國、日本的出口 交易中，得到了很好的驗證。包括美國，在整體格局上既有大公司，也有垂直類型的小公司，他們彼此形成了很好的良性競爭。在我看來，一個市場真正的成熟，是既可以包容大公司，也可以支持小公司的發(fā)展，大小公司共同形成百花齊放的盛況。我們國家有很多大公司包攬全局的情況，這也在很大程度上造成了企業(yè)核心競爭力不高的現(xiàn)狀。

雷鋒網(wǎng) AI 科技評論：所以對于小型公司來講，發(fā)展充分垂直的產(chǎn)品會是一個較好的選擇嗎？

陳義明：如果一個公司想要以世界市場為準(zhǔn)的話，我認(rèn)為采用完全單一垂直的路線將是一個很好的選擇，這時他的競爭力才會逐步達(dá)到最強(qiáng)。其實中國大部分做手機(jī)零件制造的公司都是這樣運(yùn)營的，只是小的公司我們很難從媒體報道中看到，但總體上這些公司是盈利的。

雷鋒網(wǎng) AI 科技評論：針對中國所面臨的工業(yè)大小公司兩極分化的問題，有什么解決方案，或者是值得思考的方向嗎？

陳義明：與其把這個現(xiàn)象視為問題，倒不如說這其實是一個機(jī)會。

像臺灣、日本的很多中小階級企業(yè)，正是受益于政策所提出的符合中小企業(yè)的解決方案。正如之前所說，垂直化發(fā)展的公司有時恰好能夠解決一些大公司成本單價的痛點。因此，小公司所需做的就是將痛點找到，他只要專一做好最簡單的東西，同樣具備很強(qiáng)的競爭力。

縱觀機(jī)器人、人工智能的社會生態(tài)

雷鋒網(wǎng) AI 科技評論：在陳教授心中，對人工智能與機(jī)器人是如何定義的呢？兩者之間到底又處于一種怎樣的關(guān)系呢？

陳義明：首先我們要清楚人工智能本身其實包含了很多類，比如：模式識別、人工識別、自然語音處理等，在這個意義層面，它和機(jī)器人之間既互為獨立的個體。而當(dāng)兩者的技術(shù)都非常成熟時，它們又相輔相成，產(chǎn)生緊密的、強(qiáng)有力的結(jié)合，比如：機(jī)器視覺與工業(yè)機(jī)器人和服務(wù)型機(jī)器人之間的緊密聯(lián)系。相反，如果其中一項技術(shù)不夠成熟時，兩者就很難緊密結(jié)合在一起，比如自然語音處理與社交機(jī)器人的現(xiàn)狀，它們都仍處于不斷的發(fā)展中。

雷鋒網(wǎng) AI 科技評論：談到機(jī)器人與人工智能的結(jié)合，當(dāng)下智慧醫(yī)療則發(fā)展的如火如荼，不知這是否屬于陳教授所提出的緊密結(jié)合呢？

陳義明：在醫(yī)療方面的人工智能，我們實驗室會根據(jù)實際需要研發(fā)一些醫(yī)療器械，我們曾做過有關(guān)醫(yī)院的物流處理方面的研究，如：藥品的自動工作化、醫(yī)療器械清洗等，這些都是結(jié)合實際情況而落地的。因為在新加坡的醫(yī)院，專業(yè)護(hù)士很難在照顧病人的情況下兼任清洗各種工具的工作，在這樣的場景下，我們做的器具處理自動化工具就能很好的幫助解決這一難題。當(dāng)然，醫(yī)院病人的床單、睡衣處理流程也類似，如何清洗、如何運(yùn)輸、如何整理，都是機(jī)器人能夠處理的。

但是我們不做和病人有直接接觸的醫(yī)療機(jī)器人。一方面這樣的機(jī)器人研發(fā)周期非常久，需要大量的資金支持，這是我們實驗室無法解決的；另一方面這類機(jī)器人的市場需求非常小，而且在正式進(jìn)入市場前，會有非常繁瑣的一系列認(rèn)證流程，這些問題都是目前存在的一些較大的挑戰(zhàn)。

雷鋒網(wǎng) AI 科技評論：那么，你比較看好人工智能與機(jī)器人結(jié)合的哪個領(lǐng)域呢？

陳義明：我個人比較看好制造業(yè)。因為從人力成本來看，將人工智能與機(jī)器人運(yùn)用在制造業(yè)中，能夠很好的平衡人力成本與生產(chǎn)價值之間的關(guān)系。

我們都知道，在工業(yè) 4.0 的生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)，工人的價值則主要體現(xiàn)在所生產(chǎn)的產(chǎn)品數(shù)量與質(zhì)量；而在當(dāng)下人力成本持續(xù)增加的情況下，對于制造企業(yè)來講，也許使用機(jī)器人取代人力進(jìn)行勞動會是更好的選擇。

雷鋒網(wǎng) AI 科技評論：剛才你提到的工業(yè) 4.0，其實也是很多企業(yè)正在做的事情，那么在這過程中，企業(yè)所目前面臨的核心困難是什么呢？

陳義明：據(jù)我所知，這些企業(yè)在推行工業(yè) 4.0的過程中，核心困難在于整個工程量過于巨大，并且沒能面向客戶需求，所以大部分最后會停在某個階段。

因為對于企業(yè)來說，所做的產(chǎn)品無法滿足客戶需求，這就會導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)鏈的失衡，尤其是一些中小型企業(yè)，他們的經(jīng)濟(jì)實力將很難完成一個長期的、耗資巨大的工程。而對于一些大型企業(yè)，工業(yè) 4.0 的過程也將是一場持久的拉鋸戰(zhàn)，其中所面臨的技術(shù)問題依舊是困難重重。

雷鋒網(wǎng) AI 科技評論：你怎么看待中國機(jī)器人市場當(dāng)前的競爭環(huán)境？是泡沫還是良性競爭的情況？

陳義明：其實機(jī)器人泡沫是全世界普遍存在的現(xiàn)象，只是有一些地方表現(xiàn)得較為嚴(yán)重，有些還能夠勉強(qiáng)控制住。但我認(rèn)為機(jī)器人市場還是需要根據(jù)細(xì)分的領(lǐng)域來看待，比如制造業(yè)機(jī)器人的公司，多數(shù)是做得很強(qiáng)的，并且這些公司有自己的核心技術(shù)。而像一些并非剛需的領(lǐng)域，比如：教育機(jī)器人，這些就可能會逐步退出市場。

但很多事情不能單從表面做判斷，之前美國有個做玩具機(jī)器人的公司曾拿到了兩億融資，但最終卻垮掉，可能有些人就認(rèn)為這屬于機(jī)器人泡沫。但深究其中，我認(rèn)為可能是公司財務(wù)出了一些問題，公司將大量的錢花在了人才引入上，卻忽略了機(jī)器本身的質(zhì)量。這其中就會有很多因素共同造成了公司倒閉的結(jié)果。

雷鋒網(wǎng) AI 科技評論：您覺得 5G 時代的來臨，對機(jī)器人技術(shù)的設(shè)計會有影響嗎？

陳義明：我認(rèn)為 5G 對于機(jī)器人技術(shù)的影響主要有兩方面。第一，5G 速度的提升將有利于一些戶外機(jī)器人的測試與應(yīng)用，比如：智能駕駛、野外機(jī)器人等；第二，5G 的開通能夠支持軟硬件的分離，這將大大有利于軟件的保護(hù)，并改變現(xiàn)有的商業(yè)模式。正如之前所說，在現(xiàn)在這個時代機(jī)器人需要軟硬件結(jié)合，這時如果有些企業(yè)一味抄襲硬件設(shè)計，但無法獲得軟件，這個機(jī)器人的功用是無法正常發(fā)揮的。所以綜上所述，我認(rèn)為 5G 時代的來臨，對機(jī)器人技術(shù)將產(chǎn)生很多有趣的良性影響，我也非常期待在 5G 時代下，機(jī)器人技術(shù)的又一突破。

解學(xué)術(shù)青年之困惑

雷鋒網(wǎng) AI 科技評論：在我們的 AI 研習(xí)社中有許多學(xué)生似乎很難分辨工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的界限，那你對于他們今后的學(xué)習(xí)與發(fā)展，有怎樣的建議呢？

陳義明：多看、多聽、多做?，F(xiàn)在很多學(xué)校都有實習(xí)的機(jī)會，不管是本科、碩士、博士，學(xué)生都能透過實習(xí)去了解現(xiàn)在社會中的工業(yè)狀態(tài)。當(dāng)然，通過參觀工廠，也是了解社會需求的一個方式，這將有利于學(xué)生對自己所學(xué)內(nèi)容有更好的把握。

不過這也需要結(jié)合不同領(lǐng)域的實際情況來考量，比如：純物理、純數(shù)學(xué)，他們可以靜心做好研究；但工程類的學(xué)生就需要多參加社會實踐，多接觸工業(yè)界的一些挑戰(zhàn)性問題，并獨立思考解決方案，這都有利于培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新能力。

其次，要學(xué)會自己去找問題，自發(fā)性做學(xué)術(shù)研究。對于我的學(xué)生，通常我會要求他們能自己找到研究課題的方向。這不僅能夠有助于學(xué)生對自己興趣與未來發(fā)展的了解，也有利于將來他更好的適應(yīng)社會發(fā)展。

而對于另一部分見多識廣卻依舊迷茫的學(xué)生，這時和導(dǎo)師進(jìn)行及時的溝通是很重要的，導(dǎo)師能夠?qū)δ愕难芯糠较蛴休^為成熟的建議與指導(dǎo)。因此，一定要和導(dǎo)師保持良好的溝通。

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