机器人总动员

什么是机器人 （自动执行工作的机器装置）
  机器人（Robot）是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作的工作，例如生产业、建筑业，或是危险的工作。

　　机器人技术的发展是一个国家高科技水平和工业自动化程度的重要标志和体现。机器人在当前生产生活中的应用越来越广泛，正在替代人发挥着日益重要的作用。随着计算机、微电子、信息技术的快速进步，机器人技术的开发速度越来越快，智能度越来越高，应用范围也得到了极大的扩展。在海洋开发、宇宙探测、工农业生产、军事、社会服务、娱乐等各个领域，机器人都有着广阔的发展空间与应用前景。机器人正朝着智能化和多样化等方向发展。

机器人的分类

　　中国机器人专家从应用环境出发，将机器人分为两大类，即工业机器人和特种机器人。所谓工业机器人就是面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器人。而特种机器人则是除工业机器人之外的、用于非制造业并服务于人类的各种先进机器人，包括：服务机器人、水下机器人、娱乐机器人、军用机器人、农业机器人、机器人化机器等。在特种机器人中，有些分支发展很快，有独立成体系的趋势，如服务机器人、水下机器人、军用机器人、微操作机器人等。国际上的机器人学者，从应用环境出发将机器人也分为两类：制造环境下的工业机器人和非制造环境下的服务与仿人型机器人，这和中国的分类是一致的。

机器人发展史
  要制造出一台智能机器人并不容易，仅仅是让机器模拟人类的行走动作，科学家们就要付出了数十甚至上百年的努力。

　　1920年 捷克斯洛伐克作家卡雷尔·恰佩克在他的科幻小说中，根据Robota（捷克文，原意为“劳役、苦工”）和Robotnik（波兰文，原意为“工人”），创造出“机器人”这个词。

　　1939年 美国纽约世博会上展出了西屋电气公司制造的家用机器人Elektro。它由电缆控制，可以行走，会说77个字，甚至可以抽烟，不过离真正干家务活还差得远。但它让人们对家用机器人的憧憬变得更加具体。

　　1942年 美国科幻巨匠阿西莫夫提出“机器人三定律”。虽然这只是科幻小说里的创造，但后来成为学术界默认的研发原则。

　　1948年 诺伯特·维纳出版《控制论——关于在动物和机中控制和通讯的科学》，阐述了机器中的通信和控制机能与人的神经、感觉机能的共同规律，率先提出以计算机为核心的自动化工厂。

　　1954年 在达特茅斯会议上，马文·明斯基提出了他对智能机器的看法：智能机器“能够创建周围环境的抽象模型，如果遇到问题，能够从抽象模型中寻找解决方法”。这个定义影响到以后30年智能机器人的研究方向。

　　1956年 美国人乔治·德沃尔制造出世界上第一台可编程的机器人，并注册了专利。这种机械手能按照不同的程序从事不同的工作，因此具有通用性和灵活性。 [3]

　　1959年 德沃尔与美国发明家约瑟夫·英格伯格联手制造出第一台工业机器人。随后，成立了世界上第一家机器人制造工厂——Unimation公司。由于英格伯格对工业机器人的研发和宣传，他也被称为“工业机器人之父”。

　　1962年 美国AMF公司生产出“VERSTRAN”（意思是万能搬运），与Unimation公司生产的Unimate一样成为真正商业化的工业机器人，并出口到世界各国，掀起了全世界对机器人和机器人研究的热潮。

　　1962年-1963年 传感器的应用提高了机器人的可操作性。人们试着在机器人上安装各种各样的传感器，包括1961年恩斯特采用的触觉传感器，托莫维奇和博尼1962年在世界上最早的“灵巧手”上用到了压力传感器，而麦卡锡1963年则开始在机器人中加入视觉传感系统，并在1964年，帮助MIT推出了世界上第一个带有视觉传感器，能识别并定位积木的机器人系统。

　　1965年 约翰·霍普金斯大学应用物理实验室研制出Beast机器人。Beast已经能通过声呐系统、光电管等装置，根据环境校正自己的位置。20世纪60年代中期开始，美国麻省理工学院、斯坦福大学、英国爱丁堡大学等陆续成立了机器人实验室。美国兴起研究第二代带传感器、“有感觉”的机器人，并向人工智能进发。

　　1968年 美国斯坦福研究所公布他们研发成功的机器人Shakey。它带有视觉传感器，能根据人的指令发现并抓取积木，不过控制它的计算机有一个房间那么大。Shakey可以算是世界第一台智能机器人，拉开了第三代机器人研发的序幕。

　　1969年 日本早稻田大学加藤一郎实验室研发出第一台以双脚走路的机器人。加藤一郎长期致力于研究仿人机器人，被誉为“仿人机器人之父”。日本专家一向以研发仿人机器人和娱乐机器人的技术见长，后来更进一步，催生出本田公司的ASIMO和索尼公司的QRIO。

　　1973年 世界上第一次机器人和小型计算机携手合作，就诞生了美国Cincinnati Milacron公司的机器人T3。

　　1978年 美国Unimation公司推出通用工业机器人PUMA，这标志着工业机器人技术已经完全成熟。PUMA至今仍然工作在工厂第一线。

　　1984年 英格伯格再推机器人Helpmate，这种机器人能在医院里为病人送饭、送药、送邮件。同年，他还预言：“我要让机器人擦地板，做饭，出去帮我洗车，检查安全”。

　　1990年 中国著名学者周海中教授在《论机器人》一文中预言：到二十一世纪中叶，纳米机器人将彻底改变人类的劳动和生活方式。

　　1998年 丹麦乐高公司推出机器人（Mind-storms）套件，让机器人制造变得跟搭积木一样，相对简单又能任意拼装，使机器人开始走入个人世界。

　　1999年 日本索尼公司推出犬型机器人爱宝（AIBO），当即销售一空，从此娱乐机器人成为机器人迈进普通家庭的途径之一。

　　2002年 美国iRobot公司推出了吸尘器机器人Roomba，它能避开障碍，自动设计行进路线，还能在电量不足时，自动驶向充电座。Roomba是目前世界上销量最大、最商业化的家用机器人。

　　2006年 6月，微软公司推出Microsoft Robotics Studio，机器人模块化、平台统一化的趋势越来越明显，比尔·盖茨预言，家用机器人很快将席卷全球。

常见的机器人的种类:

　　1、家务型：能帮助人们打理生活，做简单的家务活。 　

　　2、操作型：能自动控制，可重复编程，多功能，有几个自由度，可固定或运动，用于相关自动化系统中。 　

　　3、程控型：预先要求的顺序及条件，依次控制机器人的机械动作。 　

　　4、数控型：不必使机器人动作，通过数值、语言等对机器人进行示教，机器人根据示教后的信息进行作业。 　

　　5、搜救类：在大型灾难后，能进入人进入不了的废墟中，用红外线扫描废墟中的景象，把信息传送给在外面的搜救人员。 　

　　6、示教再现型：通过引导或其它方式，先教会机器人动作，输入工作程序，机器人则自动重复进行作业。 　

　　7、感觉控制型：利用传感器获取的信息控制机器人的动作。

　　8、适应控制型：能适应环境的变化，控制其自身的行动。

　　9、学习控制型：能“体会”工作的经验，具有一定的学习功能，并将所“学”的经验用于工作中。　

　　10、智能机器人:以人工智能决定其行动的机器人

智能机器人

　　一．智能机器人的定义

　　智能机器人之所以叫智能机器人，这是因为它有相当发达的“大脑”。在脑中起作用的是中央处理器，这种计算机跟操作它的人有直接的联系。最主要的是，这样的计算机可以进行按目的安排的动作。正因为这样，我们才说这种机器人才是真正的机器人，尽管它们的外表可能有所不同。

　　广泛意义上理解所谓的智能机器人，它给人的最深刻的印象是一个独特的进行自我控制的“活物”。其实，这个自控“活物”的主要器官并没有像真正的人那样微妙而复杂。

　　智能机器人具备形形色色的内部信息传感器和外部信息传感器，如视觉、听觉、触觉、嗅觉。除具有感受器外，它还有效应器，作为作用于周围环境的手段。这就是筋肉，或称自整步电动机，它们使手、脚、长鼻子、触角等动起来。

　　二．智能机器人要具备的主要要素

　　（一）是感觉要素，用来认识周围环境状态;感觉要素包括能感知视觉、接近、距离等的非接触型传感器和能感知力、压觉、触觉等的接触型传感器。这些要素实质上就是相当于人的眼、鼻、耳等五官，它们的功能可以利用诸如摄像机、图像传感器、超声波传成器、激光器、导电橡胶、压电元件、气动元件、行程开关等机电元器件来实现。

　　（二）是运动要素，对外界做出反应性动作;对运动要素来说，智能机器人需要有一个无轨道型的移动机构，以适应诸如平地、台阶、墙壁、楼梯、坡道等不同的地理环境。它们的功能可以借助轮子、履带、支脚、吸盘、气垫等移动机构来完成。在运动过程中要对移动机构进行实时控制，这种控制不仅要包括有位置控制，而且还要有力度控制、位置与力度混合控制、伸缩率控制等。

　　（三）是思考要素，根据感觉要素所得到的信息，思考出采用什么样的动作。智能机器人的思考要素是三个要素中的关键，也是人们要赋予机器人必备的要素。思考要素包括有判断、逻辑分析、理解等方面的智力活动。这些智力活动实质上是一个信息处理过程，而计算机则是完成这个处理过程的主要手段。 

会说话的机器人纷纷上岗——人工智能与机械的结合
  人类的对话是极其复杂的，其中每个语句都建立在对应的语境和上下文的基础上。因此，对话智能体需要通过对语言和语境的深度理解来更加有效地学习。
让机器人群聊看似简单，却都需要人工智能的交互式实现技术——人机对话技术的发展作为支撑。获得首届机器人群聊大赛第一名的队伍FunNLP的指导老师，天津大学副教授张鹏介绍说，在研究上，大数据和深度学习共同推动了自然语言理解技术的发展。目前实现人机对话有三种主流技术，各有优缺点。

　　基于规则的人机对话系统，机器人需根据系统中预先定义的一些规则来进行回复，例如关键词、if-else条件等。这种技术最大的缺点是需要人工撰写规则，要定义的规则太多，需要付出极大的努力来做规则设计。

　　基于检索的人机对话系统，直接从预先定义的候选池中选择最佳的答案，但缺点是无法应对自然语言的多变性、多义性、语境结构、连贯性等，且当输入消息的语义差别很小时，机器人便无法精确识别，以至于无法生成新的回复。

　　基于生成模型的人机对话系统是目前研究的热点，与检索型对话机器人不同的是，它可以生成一种全新的回复，因此相对更为灵活。但是这种系统有时候会出现语法错误，或者生成一些没有意义的回复。
若想要达到相当于人类对话的水平，目前有几种方法可以探讨。其中一种是构造庞大且高度复杂的AI模型，如现在基于Transformer结构的Bert模型和GPT模型，其参数量已达到数亿级。然而模型越大，从用户输入信息到对话系统反应之间的延时就越长，而且实质上，此类模型仍然需要依赖于大量的数据，这与人类的思考和学习方式不符。

　　第二种是Meta Learning技术，这种技术需要机器人具备学会学习的能力，能够基于过往的经验快速地学习。这类模型是模拟人的思考与学习方式，从本质上更接近人类间的相互对话。但问题是我们需要结合具体的任务，提出基于Meta Learning的解决方案，这无疑需要更加深入的研究。

　　第三种是强化学习技术，强化学习系统由智能体、状态、奖赏、动作和环境5部分组成。现在的研究工作主要是将强化学习应用于任务型对话系统的策略学习上，强化学习能解决基于规则策略存在的泛化能力差、人工成本高等问题，并且无需大量的训练语料，只需要一些目标，便能够提高任务型对话的质量，弥补了深度学习的一大缺点，当然强化学习也会带来很多挑战，比如智能体会给当前互动的环境带来一定的影响等，这些都是需要我们去不断探索和深入研究的。

中国机器人产业及发展

　　从产业规模上看，2018年我国工业机器人安装量约是15.4万台，超过了欧洲和美洲安装机器人数量的总和，产量与安装量均超过全球三分之一。

　　同时，我国机器人产业创新能力稳步提升，一些关键零部件技术也取得了突破。罗俊杰介绍，在工业领域，双臂机器人双目视觉定位技术、柔性手爪设计技术、双臂协调控制技术等关键共性技术研发取得了突破性进展。协作机器人实现了减速机、电机、编码器以及驱动控制一体化集成，部分产品重复精度可达到正负0.05毫米。

　　从国际上看，机器人与大数据、人工智能、5G等新兴技术不断融合，推动产业步入快速道。从国内看，应用领域和场景不断拓展。2018年国产工业机器人应用领域已经拓展到了47个行业大类，129个行业中类，而且应用面还在不断扩大，如服务领域已经向教育、医疗、陪护、配送等多维度延伸。有行业专家预测，到2035年我国机器人领域的技术和产业，整体上位居世界强国行列。在特种机器人和服务机器人领域，我国会整体进入到世界先进国家行列，而且部分方向应该处于国际领先水平。