精彩纷呈 2017世界机器人大会主论坛亮点全解析(四)

2017-08-27 13:48 千龙网

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2017世界机器人大会于8月23日盛大开启,本届大会由北京市人民政府、工业和信息化部、中国科学技术协会共同主办,中国电子学会、北京市经济和信息化委员会、北京经济技术开发区管委会承办。来自全球300余位机器人领域的顶级专家、知名学者共赴盛宴。在“产业动态与应用实践”及“市场风向与机器人投资热点”主题论坛当中,来自多国的业界大咖就当前的热点话题展开了深入的沟通和研讨。

技术升级挑战与机遇并存,传统细分行业以小见大

斯坦福大学教授,国际机器人研究基金会主席Oussama Khatib在其题为“深海探索的人机协作时代”,介绍了机器人在深海探索领域的最新应用案例,多次强调了“人机互动”的重要性,并从深海探索机器人出发,展望了机器人未来的广泛应用前景。他表示,未来的重点研究拓展方向,将会是在让机器人在非结构的环境做出及时有效反应并保持正常运作。他提到,“一个机器人反复地做同一个工作,这都是可以事先编程的,但是现在我们所做的任务是让机器人在有挑战的环境当中,非结构的环境当中也可以完全适应并工作,这对计算来说是一种挑战,而且要实现这种协作产生安全最好的轨迹是很难的。我们在思考所有的这些方面的时候就需要思考怎样把技术提高,怎样才能让机器人达到更高的水平,而不只是在最低的水平活动。”

随着自动化技术的快速升级及全球范围内的数字化趋势演变,如何在已有技术基础上实现飞跃性技术变革,已成为业界重点命题。作为工业4.0委员会的发起成员企业之一 ,德国老牌气动技术和电控技术公司——费斯托公司大中华区副总经理卢艳艳分享了费斯托公司的数字化业务经验及策略,她表示,费斯托把未来发展的方向细分成两个方面:一个是为规模市场创新,也就是说面临着这种爆炸式的需求增长,有些是重复性的,有些是要在重复的基础上进一步提高效率和产能的,这种市场需求应该如何创新?另一个是要开发和研究新的革命性的创新技术和产品,能够引领一些智能制造的未来,例如在本次大会上引起广泛关注的仿生水母。

来自卡尔斯鲁厄理工学院的Torsten Kroeger教授也就如何让传统工业机器人在已有基础上更加智能进行了深入的分析。在题为 “工业机器人的传感器控制和实时运动规划”的报告中,他明确指出,为了能够让机器人发展到下一个阶段,我们需要让它的感应器全部融合,必须要能够实现从一个控制系统到另外一个控制系统的实时转换,这样的话机器人才会变得更加智能。

而在备受关注的医疗机器人领域,来自直觉外科手术公司(达芬奇机器人)中国总代理、美中互利医疗公司的首席运营官刘雨,以获得业界广泛肯定的达芬奇手术机器人为例,深度解析了“外科手术机器人的产业发展与应用”,他表示,“医疗机器人领域最大的一块是外科手术机器人,外科手术机器人的优势在哪里呢?首先它的疗效非常好,抽血很少,恢复得非常快,并发症可以减少,这些都是它的优势。另外它可以做一些危重的病人、非常肥胖的病人、年龄非常大的、不适宜再做开放手术的病人。这可以增加医院和医生的知名度,也可以提高病床的周转率,因为它恢复得快,还有就是可以减少医疗纠纷。值得一提的是,由于机器人是利用人工智能辅助,所以可以做得更应准、更准确,疗效更好。”而来自韩国科学技术院的KAIST教授Dong-soo Kwon,则从商业化策略角度分析了手术机器人的未来潜力,他认为,要想将医疗机器人商业化,必须要满足四个条件——病人的治疗需要;政府监管规则;医生使用需求;制造业公司技术支持。

除了来自各个细分领域内的专家见解,哈尔滨工业大学教授、机器人研究所所长赵杰也在“产业动态与应用实践”主论坛的最后,以“十三五期间我国机器人产业动态与实践探索”,高度总结了我国的机器人产业现状及“十三五”期间,国家对机器人产业投入的重要支持。他提到,“国家在‘十三五’期间从科技支持角度确立了一个机器人重点专项,从智能机器人的基础前沿技术、共性关键技术、系统与产品研发和应用示范等四个层次,机器人基础前沿技术、新一代机器人平台、共性关键技术、工业机器人、服务机器人、特种机器人等六个方向,我们部署了十七个重点任务。”

中国运载火箭技术研究院研究所教授曾思,也在题为“航天智能制造技术的未来发展潜力与增长否间”的演讲中,揭秘了高精尖领域的代表——航天智能制造技术。他介绍道,“中国正在由航天大国向航天强国迈进,航天制造体系也在进行全面地转型升级。随着信息化、工业化的不断融合,以机器人科技作为代表的智能产业蓬勃兴起,可以助力传统的航天制造向真正的航天制造转变。因此,航天制造的领域当中特种工业机器人和智能装备有着较大的需求空间,我们愿加强同科技界、产业界的合作,推动机器人在航天制造领域的应用,实现合作共赢。思大势之变,布建设之局,圆中国之梦。”

新兴技术成投资热点 创新力依然任重道远

关于机器人技术领域内的投资前沿,各位专家则纷纷表达了希望在夯实基础创新力,以及零部件研发制造实力之上,关注新兴热点行业,其中,人工智能被提及多次。

加拿大阿尔伯塔大学教授ZHANG Hong: “所有这些核心零部件如果中国有哪些公司能够研发出来和世界前沿类似产品有竞争力的程度,我觉得这是非常好的投资机会,因为会在中国有非常宽广的市场。” SMC(中国)有限公司总经理赵彤: “要关注核心零部件,如果不这样做的话产业机器人方面就很难形成比较强的竞争力。另外,人工智能的发展一定可以带动服务机器人的发展,中国可能已经走到了前面,就是人工智能的研究方面这几年确实有了突飞猛进的发展。”

而参与高峰对话的领先企业高层,则纷纷强调了人才培养的重要性。京东X事业部首席合伙人李大鹏:“我觉得最值得投资的还有一个方面,可能大家都忽略了,就是对人才和教育的投资。”湖南瑞森可机器人科技有限公司副总裁陈桂生:“其实人工智能当中有一个知识图谱支持技术,这样的人才、技术和产品应该说是下一步机器人投资的热点之一。”

日本早稻田大学理工学术院教授Atsuo Takanishi则独辟蹊径指出,“定制化”会成为未来世界主题,甚至包括定制化的肌体,这些将会成为主流,也都是由3D打印打出来的。

而此外,专家们也表示了在发展机器人技术的同时,有些问题也应该注意。法国国家中心系统分析与架构实验室教授Jean-Paul Laumond在主论坛上指出, “机器人能够帮助我们改善制造体系,与此同时还是一个就业的问题,失业率是否会因机器人的发展上升,这也是涉及到整个社会的问题。如果我们能够将这种自动化和自动化的技术让每个人都享受到,而不是摧毁这个社会,这也是社会结构需要研究的问题。有些技术可能非常聪明,但我们不能把某些技术当做我们唯一的梦想。”

互联时代催生前沿黑科技,求发展亟待技术突破

无人车体验在本届大会上赢得了会观众及嘉宾的热切关注,而“无人车技术”也一直是近两年科技领域重点讨论、发展的主题之一。驭势科技(北京)有限公司的CEO吴甘沙也在主论坛上描述了智能无人驾驶技术能够为未来社会带来的美好愿景,他提到,要实现“无人驾驶的商业化”,必须要依靠“轻车熟路”——“轻车就是十倍更简单的车,无人驾驶和中低速,熟路就是仿真环境和车路车云协同。”

来自英国拉夫堡大学教授Massimiliano Zecca也表示,“上周有一个事件,就是在巴塞罗那发生了恐怖主义袭击,恐怖分子通过汽车炸弹冲撞人群,但如果是自动驾驶汽车的话反而能够避免冲撞人群,所以有的时候人并不一定比机器有伦理。我知道这说起来并不好理解,也不能强迫人们去购买更昂贵的智能汽车,这就需要政府进行投资执行政策了,我觉得这是一个很好的方向。”

来自新加坡南洋理工大学的陈義明教授,也从技术开发角度,剖析了物流机器人的未来发展,他表示,实现机器人的自动挑拣功能,是未来在电商仓储领域可以实现技术突破的领域,“目前所谓的AGV大家已经做了很多,基本门槛很低,现在主要是在它的营运模式和怎样的商业竞争。如果从学术技术的角度来讲已经比较少了,基本上没有很多做的地方,但是再看货仓里面拣选的过程,这还是一个很大的挑战。”

上海木爷机器人技术有限公司的董事长蒋化冰,也在主论坛上分享了“商用服务机器人的实践与思考”,并且着重强调了,商用机器人在未来发展中需要实现的技术突破,“商用服务机器人可能是最接近于电影科幻片里面的机器人,也都很强大很智能,现在商用机器人百花齐放,今年的展会当中聚集的商用服务机器人比去年多了3倍不止,所以说大家都在努力进入和投入,但我们看到的现状是还存在很多问题。多了以后逐渐开始出现了同质化的趋势,比如讲得极端一点,很多的商用服务机器人是一个平板,加上一个轮子,再加上一个智能语音,同质化是我们亟待解决的产业现状。”

2017世界机器人大会三天的主论坛在25日落下帷幕,三天的主论坛中,从行业发展背景到应用实践,来自各国的行业大咖集思广益、侃侃而谈,为本次世界机器人大会贡献了夺目的思想火花。相信本次大会主论坛产出的精彩观点,将会有力推进国际间机器人领域的合作,为机器人制造企业提供发展新思路,加速连接智能社会,让机器人和智能制造技术的发展成果为整个社会的和谐发展做出贡献。

关于2017世界机器人大会

2017世界机器人大会,由北京市人民政府、工业和信息化部、中国科学技术协会共同主办,中国电子学会、北京市经济和信息化委员会、北京经济技术开发区管委会承办。作为具有重要影响力的国际性行业盛会,此次世界机器人大会将秉承“创新创业创造,迎接智能社会” 的主题,设有论坛、博览会、大赛三部分内容,集学术研究性、竞技性和娱乐性于一体,汇聚了来自全球顶尖学府、研究机构和机器人企业的300多位行业大咖,集结了150余家全球知名企业,展示了千余件行业科技成果。2017世界机器人组委会秘书处设在中国电子学会。(稿件来源:世界机器人大会官方微信)

责任编辑:陈群(QT0001)