钛媒体 09-12
对话香港大学教授席宁:当前的仿人形机器人不是产品,而是实验室里的原型试验机
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香港大学工业及制造系统机器人与自动化首席教授、新兴技术研究所所长 席宁

" 仿人(人形)机器人有很多,但那些东西只是一些 prototype(原型机),你不能说是产品,因为有特定功能、特定市场需求、可以卖的才能叫产品,但现在仿人机器人还没有到产品那一步,现在只是一些研发和试验结果,对于企业来说它不是产品,大家买这种机器人到底做应用,还是研究开发,或者是解决实际需求、代替人去做一些事情,这些还是有很大区别的。在一定程度上,他只是试验原型设备。"

近日,香港大学讲座教授、新兴技术研究所所长席宁在 2024 世界机器人大会期间对钛媒体 App 表示,当前的仿人形机器人并非产品,而是一款实验设备,当前的技术远远达不到替代人类实际应用需求的程度。

席宁强调,工业机器人实现智能化的过程中需要解决三个关键技术问题——编程、校正、传感,这些关键问题仍在攻关阶段。相比工业机器人,仿人形机器人的出现并没有解决这三个问题,而是让这三个关键问题更加突出了,人形机器人的智能化更具挑战。

据悉,今年 66 岁的席宁,是 IEEE(电气与电子工程师协会)Fellow,世界著名机器人学者,现任香港大学工业及制造系统系担任机器人与自动化讲座教授、新兴技术研究所所长。席宁获得了北京航空学院(今北京航空航天大学)学士学位、美国密苏里州圣路易斯华盛顿大学系统科学与数学博士学位,曾任密歇根州立大学(MSU)电气与计算机工程系教授。

近 30 年来,席宁一直 " 站在机器人和自动化相关学术研究的全球前沿 ",而席宁被更多人所关注到的契机是其遭遇到美国的所谓 " 中国行动计划 "。2018 年 2 月,美国联邦调查局(FBI)突然逮捕席宁,罪名是涉嫌欺诈,后获保释,其被控于 2011 年至 2016 年的 5 年内,以虚假账单方式向 MSU 及电子电气工程师协会报销了超过 40 万美元的旅游和其他开支,并将所得的金钱主要偿还巨额的信用卡欠款,而且密歇根州立大学还指控席宁违反该校的政策,接受了香港城市大学的第二个终身职位。席宁当时否认其在申请联邦拨款时,故意隐瞒任何与外国合作机构有关的研究、资助或薪酬这一说法。

所谓 " 中国行动计划 ",是美国司法部在前总统特朗普执政期间提出的一项政策,从 2018 年一直持续到 2022 年。该政策号称要起诉那些向中国不当转移知识和资金的在美科研人员,据统计,美国司法部目前公布了超过 27 起相关案件细节。

2019 年 7 月,密歇根州大溪城地方法院就此案进行 8 天审讯后,陪审团未能就 " 将席宁送交联邦法院受审 " 达成一致,美国联邦助理检察官据此结果提出动议驳回对席宁的起诉,认为 " 政府无法合理预期这些证据会在重审阶段产生有意义的改变,或重审会产生不同的结果 "。即席宁被判无罪,美国永久撤销对席宁的欺诈指控。

实际上,中美关系已蔓延到更严格的移民、教育和文化政策中,科学家们都受到更严格的审查。今年 5 月,中国科学技术大学、中国科学院物理所等 37 个实体列入美国商务部工业与安全局(BIS)" 实体清单 " 当中,意味着很多涉及单位的学者很难再前往美国进行学术交流。

对于学术交流 " 逆全球化 " 话题,席宁向钛媒体 App 坦言,现在地缘政治对行业有一些负面作用,但最关键的一点在于,作为机器人行业的研发人员,我们(中国人)要把这件事做好,做到走在世界前列,这样的话无论环境怎么恶劣、怎么发展,我们都无所畏惧。同时,尽管中国工业机器人技术起步相对较晚,但中国有很大的应用场景优势,而且人才、资金、政府支持都是中国的优势。

" 这些优势集中起来,所以最近 10 年中国机器人技术都得到了很大发展。跟海外企业相比,中国机器人技术从原来的追赶的,到现在能达到类似水平,在某些方面我们还领先了。因此,中国有各种各样的有利条件,我们应该更快抓住技术发展机遇。" 席宁表示。

事实上,在席宁看来,当前人形机器人技术并不成熟,大模型和 " 具身智能 " 无法完全解决机器人技术在空间、时间和互动关系,只是解决了 " 逻辑关系 " 罢了,所以机器人需要引入反馈,实现对环境感知能力等,打造机器人感知闭环能力,从而形成真正的智能机器人设备。

" 智能不仅是一种逻辑关系,同时要对环境对自身进行感知。所以机器人要真正做到这一点,除了有大模型以外,还要有感知能力,要感知它自己和感知环境,这是‘具身智能’的重要性。机器人达到智能为何一定要具身,因为要设身处地,反馈环境、反馈自己,没有反馈就不可能有智能。" 席宁表示,感知是智能机器人的重要因素,简单的大模型无法完成机器人的工作任务。

席宁解释,工业机器人里有三个关键技术问题是要克服的,解决了这三个问题才能把工业机器人变得更加智能。一是编程问题。编程解决的是机器人与人之间的交互,即人如何让机器人去做一些事情,将人的技术传给机器人,而这需要通过编程技术来解决。二是校正问题。它解决的是机器人与工作环境之间的关系,比如机器人到了工厂的生产线,在柔性灵活生产的需求下,产品不断变化,机器人技术如何适应变化,真正帮助工厂提升效率,一旦跟不上就可能阻碍生产效率。三是机器人与多种传感器的融合,从而真正达到具身智能的效果。得益于人工智能技术的发展,具身智能取得了很大的进步,许多科研人员、产业界人员都在朝具身智能方向努力,但距离真正期望的效果还有一段距离。

" 不论是对机器人安全性的要求,还是任务复杂性的需求,工业机器人智能化面临的三个关键技术问题,在人形机器人这里就更加突出了。" 席宁指出,首先在编程问题上,工业机器人再复杂,还是有专人在给它编程,但如果是在家庭环境中,传统的编程方法不能使用,这就必须开发新的编程方法。其次,解决机器人与工作环境的关系,家庭环境复杂且多变,机器人是经常移动的,如何建立机器人与复杂环境的关系,就需要做好校正的问题。最后,与传感器的集成更具有挑战,家庭中已经有各种传感器满足各种需求,机器人如何与传感器融合集成,完成更加复杂的任务?由此可见,在工业机器人领域没有解决的关键技术问题,到人形机器人这里难度变得更大,人形机器人要走的路可能更远。

谈到未来 5-10 年机器人走向应用落地,席宁表示,人形机器人的主要挑战在于将技术从实验室推向实际应用。他强调,机器人与火车、汽车等传统机器不同,它们是连接物理世界、信息技术世界(数据世界)和人类世界的 " 三元世界 " 的关键接口。机器人通过传感器收集数据,利用人工智能处理数据并做出决策,然后将智能化决策通过自动化技术应用于物理世界,提高效率。因此,机器人是实现 " 三元世界 " 交互的重要桥梁,也是未来发展的重点。

席宁强调,机器人代表了 " 新质生产力 ",代表了很多技术的未来。同时,AI 是一个全新的技术,能够推动机器人的发展,这两个结合必然给技术、给人类生活、给企业带来很多发展机遇。

(本文首发于钛媒体 App,作者|林志佳,编辑|胡润峰)

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