張建偉，漢堡科學院院士，漢堡大學教授；峰會主旨報告《信息通訊、人工智能與機電系統的深度融合催生機器人創新應用》。

　　我今天非常高興，又一次來到美麗的浙江。我是浙江寧波女婿，來到感覺到非常親切，我是上一周返回德國，收到邀請還是又一次飛到中國來，來到美麗寧波，首先問候，不管國內投資界，還是同行，還有寧波的領導，還有我們的德國，國際上來的朋友，來寧波歡聚一團非常有意義。讓我也來祝賀一下寧波，在甘老師，楊老師領導下，在機器人方面取得的進展。我今天給大家介紹融合的，介紹一下怎么從人工智能和通訊的融合，我本身在清華大學計算機，計算跟智能，三十年前做智能，現在做融合機電和整個智能機器人系統。從機器人和計算機關系來，我們軟件和硬件他們的融合是越來越明顯的趨勢。一方面，現在傳統的軟件公司，包括FaceBook，谷歌，他們進軍硬件領域。他們收購機器人公司，蘋果要做CAP，軟件在虛擬空間做到極限了，下一階段是硬軟結合，德國比較重視制造。現在德國公司制造汽車的，和制造汽車配件的西門子，純自動化，他們從硬件到軟件，到智能，越來越重視。他們現在三分之一是軟件的工程師。

　　從軟件到硬件的進化也是很明顯的趨勢，一個是互聯網+，一個是+互聯網，這個對我們教育，和培養人才也是要求全方位人才的培養。從前發展的時候一人使用一臺，今天每個人使用的處理器上百個，而且大多數是看不見的，嵌入式處理器。如果現在我們用新的人工智能和通訊的辦法，怎么使傳統的機電設計系統，機器人里面碰到瓶頸問題怎么更好的解決，今天想說的就是舉一些例子和今后的方向，怎么用現代通訊技術，包括VR，包括AI，包括新型智能傳感技術融合，幫助傳統的機電設計的系統來克服他們復雜性。隨著功能復雜性很快上升的引進。一方面這個復雜性的上升使得系統復雜，價格也昂貴，我們希望用現代的感知，現代的計算，現代云技術使得我們實現機器人比較豐富的功能，不增加肌腱方面的復雜度。這里包括了我們人機交互的模式，報告里面都提到了，包括甘博士提到人機交互的方式，我在德國研究所，是模態的交互的系統。今后我們希望不僅跟機器人，而是各種各樣可能手機的形態也是多模態的交流形勢，我們腦信號，自然語音，各式各樣的手勢，，使得各式各樣感知系統越來越發達，融合越好，使得我們跟人之間交互一樣。這里面機器人實際上從傳統工業里頭的應用越來越多到家庭里頭社會里頭，和醫院里頭的應用。通過會議的過程中，我也給大家帶來了一些比較新的信息，現在中國做機器人的熱情非常的高。但是，我在各種場合也在一直在講，大家要知道世界上領先的這種現在的水平，不要閉門造車，不要重新發明輪子，這里頭，我想分析下。

　　在國際上，研究的領域里頭，所有的機器人，新的領域都有一個國際的文獻。包括像一個典型，就是飛行機器人里面有最新的研究室和最新的結果，給大家列一下，大家有工夫可以仔細翻閱一下，包括農業機器人，我這里頭挑了幾個跟咱們應用比較相關的，總共大約有40個這些整合資源，形成公共的合力，在醫療和醫院自動化里面也是非常大的潛力，中國現在這里頭在醫改方面也有非常好的應用前景。這里頭包括康復和輔助的機器人，剛才王老師講了很多的例子，看看物流機器人，包括這些自動駕駛汽車和整個的運輸系統，這個整個的機器人怎么學習，怎么認知，怎么感知，這里頭讓它這個機器人形成一個合力，我希望大家做這個研究過程中，一方面我們要刻苦，要加班，要很努力的在干，但是另一方面我們要避免不知道世界上的水平，而是浪費了很多時間做低水平的重復。所以，移動操作方面，我想這個圖是我15年前給拜耳制藥廠一個實驗室的操作機器人，現在對這個移動操作變成了現在一個非常熱門的話題。甘博士發明多手和雙手的機器人在寧波也是扎根落戶，也是非常可慶可喜。

　　這個遙操作，在很多的情況下，全部的自主比較困難，尤其惡劣環境，水下，航天里頭，遙操作里頭怎么用半自主的方法，用VR跟AI的形式使得遙操作變得越來越流暢，也還是一個非常熱門的話題。我是給了幾個比較典型的跟應用比較相關的。我下面介紹幾個，我覺得是再教育和服務方面比較重要的今后的產品的開發方向，也是我在國內參與的一些產業化的過程。這些是我們做的一個模塊化的機器人，現在已經產業化了，初步得到了交貨，一個模塊可以組成上百種各式各樣構型，從蛇到蜘蛛、到馬，包括后面可以看到人形。兩千多人民幣，就可以了。這是一個典型的在模塊化機器人在娛樂教育這方面的應用，模塊化教育就是我們標準模塊批量化生產，降低成本使得機器人普及得更快，更好。

　　另外就是在助老、助殘，剛才提到很多了。這是合作開發的，經過863項目，資助的，后來在863結束以后，又連續做了3年，這個多功能的，能夠從做到站的，幫助病人的輪椅，現在也通過了認證，現在開始小批量的銷售。這個機器人可能大家從各個媒體的渠道也都看到了。重慶郵電大學李慶都老師在我們這里培訓了一下，這個機器人開發成助行的機器人。這個機器人獲得了咱們在國內的基尼斯記錄，一度電行走近40公里的，被動行走的機器人。這個機器人正在下一步的開發，正在做成創新的助行的機器人。另外在這個機器人的開源軟件方面我們在6年前，我寫了第一本介紹ROS操作系統的書，才科學出版社出版，現在再版5次，每次很快銷售光。我相信中國做機器人軟件的學生，很多人看過這本書，這個通過我們引入國際的，現在最新的開源的機器人軟件系統，使得我們中國機器人系統軟件方面的開發跟國際能夠達到同步。這是我們做的歐盟的項目的一個服務機器人，把錄像放一下。這個是很快的過一下。這是我們做的歐盟服務機器人的項目，現在在瑞典，和意大利，和室外、室內的機器人可以共同的合作，來買東西，交代給室內的老人，這樣的話，是整個一個服務的回路，現在已經基本上做通。這個機器人時代的項目，這是一個場景，機器人外頭購物怎么把食物，交給中間的機器人，然后交代給室內的機器人。

　　這是我們做的，未來能夠變成服務機器人產品一個例子，另外就是在這個手操作的過程中，今天早晨聽了報告，我們也知道了很多這個機器人整個的關鍵的操作系統，操作的復雜性還不夠多。今天也提到了，如果我們從現在的簡單的這個臂，半殘廢，到靈巧，我們這個機器人擴大非常多，這是基于多傳感操作機器人的例子，處理一些危險的液體，是一個基于傳感器靈巧操作的項目。現在也正在往軟件方面產業化。

　　在多模態交互智能雙臂裝配機器人上面，15年前我做過，做了不需要編程的智能軟件，有語言、手勢指導兩個機器人，裝配起一個玩具飛機，總共有50幾個塊。這是我們最新做的一個RACE項目，現在都知道大數據，我們這個項目把機器人大數據跟學習基于經驗的學習是一個非常好的例子，300萬歐元，我是協調人。這就是所謂的RACE項目，怎么樣讓機器人一步一步學習。從餐館服務場景里頭，一層一層的學習，哪邊該進，哪個東西該拿走，哪個東西什么時候放在這里，這是高層學習的過程。這是我們的一個項目，也是得到了非常好的評價。

這個圖就是我們機器人的經驗學習，就是使得我們人機交互的長度變得越來越短。和它對世界的理解模型的誤差越來越小。通過學習，實際上這兩條曲線整個的收縮的過程，使得我們用最短的命令語言，能夠讓機器人完成最希望的任務，而且機器人對世界的各種各樣的模型理解也變得越來越精確，這就是我們學習的目的。

　　深度學習，我在15年前把深度學習用在機器人的整個的能力的獲取，這是五層神經網絡，用多傳感器的多機器人的控制，也是在當年的項目里頭也是得到了很多的應用。現在叫深度和連續學習，這里面不止是考慮各種各樣多傳感器和輸出，而是通過了各式各樣的叫未來的預測，一個是目標函數，使得預測變得越來越強，在這個過程當中，選擇最好的決策方案，這個里頭，我覺得是在深度學習之后一個未來更重要的發展方向。如果說知行合一是一個非常關鍵的字，那深度學習，解決知的問題，行的問題里頭，尤其是知行合一過程中，我們叫增強連續學習，這里頭也是我們RACE項目里頭不斷的進化。大家可以看看這個COGITAI，這是一夾心注冊的公司，現在這家把全世界的十個最強的做（公司名英文）大牌教授綁定在一塊，沒有任何的產品，現在融到一大筆資金，已經開始運作了。我有幸在這10個里面之一。這連續學習技術。倫敦這家公司，值很多前，他們的技術想用在機器人上面，一直沒有用到，我覺得連續學習技術，關注對機器人有用的學習技術，另外對于的大數據智能，我也關注波司登一家大數據公司，我們朋友也可以關注，我們用這個大數據公司，我們也做工業4.0很多預測的部分。這里頭，也是傳統的人工智能和真正應用的結合。中國的大腦計劃，也是非常的多熱火的準備，我在中國科技部給大腦計劃做了一個報告，這個就是帶肢體的大腦。研究大腦過程當中研究實質性的感知和決策及行為。實際上我們現在面臨的不止是虛擬的世界，而是真正物理的，大量數據的過程，這里頭包括王田苗提到醫學里面多傳感器融合，這也是我研究的重點題目。當然是最重要的，現在是視覺。視覺，我剛才跟蕭山幾位朋友提到，我們跟宋得真教授在杭州注冊了德責機器人，用低價，低廉視覺定位系統做機器人的關鍵技術。大家可以關注一下德責機器人，在杭州。另外機器人的未來，把機器人的記憶和學習，真正把它真正的做成軟件，做成程序，我這里給幾張我學生畫的漫畫，一方面是機器人的，上面是機器人講述他的非常愉悅的經歷，下面是一個機器人給人提供一些物理服務之外，還能夠認出人，講這個人喜歡的故事和笑話。我覺得這是一個服務機器人的優勢。

　　我現在跟北京清華這幾個高校做基礎研究，我們做了很長期，達到12年重大基礎研究的項目，叫跨模態的學習。是研究整個機器人和智能系統，人機交互之間的動態、預測、交互。這個圖通過我們對人多模態感知融合，怎么樣統一的表示對整個有完整精確的表達，另一方面從機器人的傳感器的實現來講，是有一些什么算法，一方面是機器人是2.0，通過新的技術我們通過新一代智能機器人，另一方面，我們人通過學習的技術，通過新的通訊技術，我們人也不是傳統意義上的人，而且是人的2.0技術，這個對我們人的技術也會有重大的啟發。

最后結束一下，包括真正的智能系統包括對能力的提高，這里頭有非常多的重要的題目，時間關系，不一一展開講，包括對復雜環境快速理解，柔性情形機器手臂和靈巧手的設計，基于傳感的精細的靈巧。

　　最后結尾的話就是通過我不管在歐洲、在日韓和美國，我們都通過歐洲的項目，訪問過美國、北美所有機器人實驗室，日韓所有的實驗室，所以我對全世界在機器人整個的產學研方面還是有一定的全局的觀點，中國的長處實際上就是在我們的各級的政府和部委非常的重視，我們在這深深的感受到寧波的領導的魄力和他們的前瞻性，在這里頭真正集中力量辦大事，怎么利用好我們中國機器人熱潮，把我們強大制造能力把大批工程師隊伍這個特點好好用好。然后中國的機器人的發展，現在有非常長足的進步。這里頭，左邊是我列了一些做的進步非常大的，右邊還是有待提高的，這里面包括原創性，包括交叉學科，跨學科人才，領軍人才，資助的強度和持有度。至于投資界朋友，怎么樣校準這個期望值和在地方政府里頭，怎么保持全局觀和獨特性，實際上我想我們要不斷的交流，不斷創新，使我們中國研究30幾年機器人積累，用好各種資源的協調，把研究、開發創投的資源統籌一塊，我們在新的起點上尋求根本性創新的突破。我的報告就到這，謝謝大家關注。