有没有代做ppt的网站,制作h5的免费软件,物流网站建设的需求分析,长沙网站微信开发来源#xff1a;王飞跃博客【导读】智能时代的核心技术将是知识自动化#xff0c;因此必须从一开始就加快、加强以软件形态为主的知识机器人的研发与应用#xff0c;尽快形成软件和物理形态平行互动的新型机器人系统#xff0c;并以此为突破口#xff0c;引发下一代智能机… 来源王飞跃博客【导读】智能时代的核心技术将是知识自动化因此必须从一开始就加快、加强以软件形态为主的知识机器人的研发与应用尽快形成软件和物理形态平行互动的新型机器人系统并以此为突破口引发下一代智能机器人的迅速发展。 王飞跃院长重点围绕软件机器人、知识机器人、平行机器人和相关的机器人学对机器人发展的历史与趋势进行了简要的探讨。机器人的未来发展从工业自动化到知识自动化【摘要】 重点围绕软件机器人、知识机器人、平行机器人和相关的机器人学对机器人发展的历史与趋势进行了简要的探讨。主要观点如下1 在加强和提高现有工业机器人特别是以物理形态为主的机器人技术与应用的基础上必须重视以软件形态为主的机器人特别是知识机器人和虚实互动的平行机器人技术的发展2 工业机器人曾在工业自动化过程中发挥过重要作用知识机器人的未来是知识自动化必将在智能产业中起关键和核心作用连通物理、社会和信息空间使工业制造系统从过去的牛顿式机械系统成为默顿式智能系统这就是未来机器人发展的主要特征。【关键词】机器人机器人学软件机器人知识机器人云机器人平行机器人知识自动化智能产业近年来机器人技术的研究与应用在全球范围内得到了各发达国家的空前重视从美国的“国家机器人计划”、欧盟的“SPARC机器人研发计划”到日本的“机器人新战略”等充分表明机器人技术对发展国家实力和保障国家安全的重要性。长期以来中国相关部门对机器人技术的研发也给予了很大的支持尤其是自2014年起在各级政府的推动下我国机器人产业的发展呈爆发式增长一场中国式的机器人“大跃进”势不可挡。据报道2014年中国工业机器人市场销量达5.7万台与2013年的3.6万台同比增长55%约占全球市场总销量的1/4。中国已经连续两年成为全球第一大工业机器人市场但其中2013年国内企业仅占中国市场销量的15%左右。另据国际机器人联合会IFR统计2005—2014年间中国工业机器人市场销售量的年均复合增长率为32.9%而2004—2013年间为29.8%。预计到2017年工业、服务和特种机器人的全球市场规模将达到750亿美元并带动相关产业上千亿美元的增长。该统计同时还指出2013年中国每万名制造业从业人员机器人保有量仅为25台而世界平均水平为58台其中韩国396台、日本332台、德国273台。对于机器人应用最多的汽车行业先进汽车生产国的工业机器人使用密度均己达到1000台/万人而中国仅为213台/万人。因此在目前的形势下如何进一步健康有效地发展机器人技术是一个必须关注的重要问题。人才培养、深入应用、让机器人在产品产业的转型升级中切实发挥作用是大家公认的正确途径。同时本文认为除物理形态的机器人之外应更加注重软件形态的机器人技术的发展与应用吸取计算机技术发展过程中“重硬件、轻软件”所造成的信息技术与产业长期整体落后的惨痛教训避免重蹈覆辙。工业时代的核心技术是工业自动化物理机器人正起着越来越重要的作用但智能时代的核心技术将是知识自动化因此必须从一开始就加快、加强以软件形态为主的知识机器人的研发与应用以软件机器人的发展促进物理机器人的升级尽快形成软件和物理形态平行互动的新型机器人系统并以此为突破口引发下一代智能机器人的迅速发展。 1 物理机器人功能智能化与深度化第一台可编程工业机器人Unimate源自George Devol 1954年的专利Unimation即通用自动化universal automation之意由Joseph Engelberger主持试制生产1961年完成并用于通用汽车公司General Motors, GM的压铸生产线。1978年他们又推出用于组装生产的PUMAProgrammable Universal Machine for Assembly机器人这才真正启动了工业机器人的时代。随即以George N. Saridis为首的自动化与智能控制学者进入机器人领域于1984年创立“IEEE机器人与自动化委员会”3年后转为“IEEE机器人与自动化学会RAS”今天已成为全世界机器人领域最大最具权威的学术研发与应用专业人士的组织。从发展历程来看机器人技术的研发与应用在20世纪80年代后期至90年代中期达到了一个历史性的高潮图1为本文作者当时在美国亚历桑那大学机器人与自动化实验室进行实验领导团队于1992实现了通过互联网从法国和日本远程控制实验室的工业机器人逐渐从工业制造向国防、救援、医健、娱乐、家庭、教育、生物等方向扩展形成了工业机器人、服务机器人和军事特种机器人等分支。但核心技术基本相同而且都是以机电一体化的物理形态机器人为主机器人软件开发、机机通讯、人机交互等重要但非主流方向[7]为辅。20世纪90年代后期由于科技发展的热点转向网络技术的研发与应用机器人相关工作受到一定冲击一度进展缓慢人才流失严重。进入21世纪后随着机器人和无人机在美军反恐战争中的有效部署、特种手术机器人的成功应用、无人车的重大突破特别是智能技术的迅猛兴起与融合贯通物理机器人的研发与应用也进入了一个新的历史阶段和高潮。 除传统的机电传感、规划控制、协调执行等研发方向之外物理形态机器人的最近工作呈现许多新的趋势例如1 人机交互、人机共同操作Co-manipulation、人机安全等2 软体机械人从柔性机械臂向软性材料构建的机器人发展对各种性能的人工假肢、人工关节和驱动型人工肌肉的开发3 小至体内检测、释药、手术的体内医用机器人大至管道检测维护和岸边或离岸的巨型机器人等多种多样的特种机器人系统还有更多种类的先进机器人武器等4 以无人车或智能车为代表的移动机器人更为引人注目各大汽车制造厂家纷纷介入推出自己的相应产品或演示系统机器人汽车或许不久将成为现实5 机器学习、SLAM、概率图方法、多源数据深度融合、自然语言处理等智能技术方法广泛用于机器人的研发和应用特别是己经成为数据驱动的机器人和人形机器人等的兴起及发展之关键。。由这些文献可以看出物理形态的机器人的研发正朝着功能的精化、可靠、高效和智能化方向发展。图1 20世纪90年代初本文作者在亚利桑那大学机器人与自动化实验室工作图中有2个PUMA工业机器人和1个三菱教学机器人2 软件机器人系统虚拟化与云端化软件机器人的历史起源很难清楚地界定虽然与机器人仿真、胞式机器人cellular robots、元胞自动机cellular automata等密切相关但这些从未被正式地以“软件机器人”称之。事实上英文“software robots”或“software robotics”很少被专业地使用至少没有专业上的界定或学术定义。一般认为“software robots” 就是“bot、web bot、web crawler、spider”等软件的统称就是网上数据的搜索、下载、复印等软件程序而已。近来Siri、Cortana、 “小冰”、“小度”或“小i”等聊天问答软件的出现更被大众视为“软件机器人”的代表和象征。事实上网络化机器人的出现和发展应被视为软件机器人的真正开始。20世纪80年代通用汽车公司在已有工业机器人应用的基础上提出“制造自动化协议manufacturing automation protocolMAP”工程以及相应的基于EIA-1393A通讯协议的MMFSManufacturing Message Format Standard标准。由于MMFS无法满足由不同厂家的机器人、数控机NC、可编程控制器PLC等组成的过程控制系统PCS的通信要求制造报文规约manufacturing message specificationMMS应运而生成为“虚拟制造装置virtual manufacturing device, VMD”之间通讯的标准最终演化为国际标准ISO-9506为网络化机器人系统进而软件机器人的形成和实际应用创造了基础条件。MAP/MMS之后特别是在WWW使基于TCP/IP的HTTP得到广泛应用之后网络化机器人系统才真正起步。20世纪90年代初基于互联网的工业机器人系统雏形出现如通过电子邮件和网页控制的PUMA和其他机器人系统并逐渐发展成“网络机器人学networked robotics”这一新领域。 至20世纪90年代末又提出了远程脑化机器人remoted brained robots等概念并进一步演化成与生物或人类大脑交互的网络控制机器人等相关研究方向。2001年IEEE RAS创立“网络机器人专业委员会”以推动相关研究。同时自动化领域也开展了网络化控制等相关方向的工作如基于代理的控制方法agent-based controlABC等。代理特别是移动智能代理的引入加快了从网络机器人向软件机器人转化的进程。2009年欧盟的“机器人地球RoboEarth”项目启动目标宏大提出要建立机器人自己的WWW形成一个关于机器人的巨大网络和相关数据、知识和算法的机器人世界让机器人可以在RoboEarth里共享信息并相互学习各自的行为和环境。图2给出RoboEarth的系统构架相关功能模块清晰地显示了机器人软件从实质上开始了向软件机器人的转化过程。云网络、云计算等等如Rapyuta平台已在此项目中发挥重要作用。 图2 机器人地球RoboEarth系统框架2010年James Kuffner正式提出“云机器人Cloud Enabled Robots”和“云机器人学Cloud Robotics”的概念与术语并阐述了其可能的优越之处。这一提议很快得到了业界的支持虽然Kuffner没有使用软件机器人一词但这标志着软件机器人已经与物理机器人分离入驻云端成为一个独立的机器人研发与应用领域。物联网、大数据、云计算为云机器人控制建立了起飞的基础而机器学习、人工智能、智能控制等智能技术特别是众包包括人类的众包和机器的众包又为云机器人构筑了起飞的平台并提供了发展的动力。但云机器人的发展也面临着诸多挑战如在隐私与安全方面存在着许多与法律和道德相关的约束以及易受黑客和计算机病毒攻击等重要问题必须解决。技术上也存在网络引起的可靠性、服务质量、性能效率、算法设计等问题。很明显基于代理的网络控制和管理方法特别是“当地简单远程复杂”的网络云系统设计原理可以从IaaS、PaaS、SaaS这3个层面来应对这些挑战。然而软件机器人的深入和进一步发展必须将机器人的物理形态与软件形态进一步分离同时在分离的基础上更加深度地融合因此必须考虑知识机器人和平行机器人。 3 平行机器人互动可视化与个性化2011年文献引入网间机器人web surrogates、知识机器人knowledge robots、平行机器人parallel robotics等概念试图将机器人从CPScyber-physical systems空间推向CPSScyber-physical-social systems空间从牛顿式的机械物理机器人迈向默顿式的智能平行机器人使机器人也普及成为RaaSrobot as a service式的实时、互动而且网络化、可视化和个性化的产品。最终使机器人从主要服务于工业自动化逐步发展演成为促进知识自动化的主力。图3给出平行机器人的框架主要由2个对应体和3个功能块组成。首先是一般意义下实体形态的物理机器人其次是特别意义下虚拟形态的软件机器人或软件定义的机器人Software Defined Robot, SDR。软件机器人SDR不但刻画了机器人的规格和性能还以可视化的手段提供了机器人的其他详细信息主要包括维护、维修、备件、更新、服务、新算法、新应用等网络化实时知识使对应的物理机器人的操作与保养变得简单而且经济、方便、可靠。换言之SDR就是实际物理机器人之“活”的本体知识描述、可视化的信息中心可以放在云端也可以放在手机端或其它客户端是云机器人的具体化、个性化和专门化的体现也是类似于RoboEarth项目发展的必然结果。通过软件机器人和物理机器人的对应和平行互动可以实现下面3个主要的功能模块1 机器人的学习与培训——这既可以是机器人的操作员也可以是机器人本身的学习与培训。可以是操作人员利用SDR学习使用机器人也可以是机器人本身学习新的控制算法或智能技术。此时RoboEarth中所提供的虚拟工作环境和互学习功能可以被充分的利用众包式的人类计算手段也能够得到更加完美的发挥。2 机器人的实验与评估——同理可以是操作员或机器人本身进行的各类“计算实验”或“计算实践”以此对机器人的轨迹规划、任务排序、安全检测等程序进行分析与评估借以降低成本、遵守法规、合乎模式等等。目前的机器人图形编程和可视化规划正是这一功能模块的初型。3 机器人的管理与控制——通过物理和软件机器人的虚实平行互动在CyberSpace中形成一个关于任务执行的大闭环系统从而可以利用虚实互动自适应的反馈方式使平行机器人系统更加准确快速地完成指定的任务实现对机器人系统的智能控制与管理。图3 平行机器人框架显然利用平行机器人的框架和运营机制可以方便地将生产制造的物理空间、消费服务的社会空间、数据知识的信息空间连通进而使平行机器人成为基于CPSS而非仅仅是基于CPS的智能机器人。一定程度上平行机器人可视为封装的O2OO2O in a box。而且这种面向智能产业的新型机器将为人类社会产生新的工种就像计算机产生新的工作岗位一样如机器人学习与培训工程师、规划与评估工程师、操作与管理工程师等等绝非是简单的“机器换人”而是“机器扩人”、“机器渡人”、“机器化人”等使社会更加智能、高效、舒适和安全。 4 从工业自动化到知识自动化牛顿机与默顿机在工业时代受效益驱动加上生产制造任务的不定性、多样性和复杂化等促生了工业自动化和工业机器人。随着社会的不断进步发展知识工作特别是涉及网上的数据处理、信息操作、知识运营等工作也变得更加不定、多样、复杂因此更加迫切地需要知识机器人也只有这样才能真正迈入一个知识经济和智能社会。知识机器人如上述的平行机器人系统正是进入这一新社会形态的一种关键且核心的工具和手段。如图4所示利用平行机器人形式的知识机器人系统可以将物理世界中物理形态的机器人和虚拟或云端世界中软件形态的机器人融合起来如同实数和虚数的融合打通整个数域通过社会网络和物联网络连通形成虚实互动的机器人平行世界即如此就可以形成虚实一一对应、一多对应、多一对应、多多对应式的新型工业机器人、服务机器人、特种机器人系统等等使智能机器人在处理不定、多样、复杂的知识工作任务和流程的时候具有深度知识支持的灵捷、通过实验解析的聚焦以及反馈互动自适应的收敛等能力进而完成从工业自动化向知识自动化的转化。必须指出的是在这一转化过程中必须考虑以前工业机器人不必处理的社会信号。物理机器人曾只需要考虑物理信号但在平行机器人中软件机器人在相当程度上是依靠社会信号来获取其对社会和信息空间的感知这就是平行知识机器人必须面临的新挑战也是为什么知识机器人必须利用自然语言处理、机器学习、人工智能和其它智能技术的主要原因。这方面的相关讨论和研究目前刚刚起步涉及社会、心理、文化等学科主要是如何完成从“大定律小数据”的机械式牛顿系统转向“小定律大数据”的智能化默顿系统。这一过程远比传统的工业机器人的开发要复杂但意义也更加重要和巨大必须倍加关注尽快完成从机械的牛顿机器向智能的默顿机器的升华。 图4 知识机器人从工业自动化到知识自动化注本图引用了网上开源的机器人图片特此说明致谢5 展望发展智能机器人系统是产业升级和智能产业的基础也是时代的要求。首先是智能产业对劳动人口的能力提出了更专、更深、更高有时甚至是“非分”的要求一般素质难以达到。其次是新一代“QQ”式的劳动力人口伴随着智能手机、微博、微信等“碎片化”社会媒体和生活方式成长已经难以适应上一代传统的学习方式与工作要求相对而言“传统能力”退化。这“一进一退”使得需求双方的差距更加扩大必须靠机器人这类智能机器加以“补偿”。否则不但产业无法升级整个社会的竞争和影响力也将退化这就是中国和其他国家近年来纷纷提出发展机器人和智能制造战略与计划的根本原因。人才特别是面向应用的高端人才的培养和有效利用仍是机器人产业发展的瓶颈。此外必须充分思考机器人产业发展的战略在提高加强物理形态的工业机器人的基础上关注并重视刚刚起步但意义非凡的软件和知识机器人特别是二者融合的平行机器人吸取中国在计算机产业发展过程中的教训突破重“硬件”轻“软件”的传统思维不要在回头捡“芝麻”之时却被面前的“西瓜”绊倒在智能机器人和先进装备制造领域再次失去另一次可能的重大发展机遇。张亚勤、刘慈欣、周鸿祎、王飞跃、约翰.翰兹联合推荐这是一部力图破解21世纪前沿科技大爆发背后的规律与秘密深度解读数十亿群体智能与数百亿机器智能如何经过50年形成互联网大脑模型详细阐述互联网大脑为代表的超级智能如何深刻影响人类社会、产业与科技未来的最新著作。《崛起的超级智能;互联网大脑如何影响科技未来》2019年7月中信出版社出版。刘锋著。了解详情请点击【新书】崛起的超级智能互联网大脑如何影响科技未来未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能互联网和脑科学交叉研究机构。未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市云脑研究计划构建互联网城市云脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。 如果您对实验室的研究感兴趣欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”
