1.我國智能機器人發展現狀

從產業的角度而言，我國對於機器人有著極大的產業需求，據IFR的產業報告，中國是全球機器人需求量最大的國家。但是就技術的發展而言，我國對於機器人學的研究起步比較晚。在20世紀70年代開始，機器人學才開始在我國萌芽。隨後的二十年裏，機器人學在我國蓬勃發展，隨著一批批中國學者前赴後繼地投入機器人學研究，我國在相關領域的學術發展在全球嶄露頭角。我國機器人學發展的主要的歷史事件有：1972年，中國科學院瀋陽自動化研究所開始了機器人的研究工作；1985年12月，我國第一臺水下機器人「海人一號」首航成功，開創了機器人研製的新紀元；1986年，「智能機器人主題」作為自動化技術主題之一被列為《國家高技術研究發展計劃》即863計劃發展的主要領域，此外還有航空領域確定的「空間機器人」專題，凸顯了國家戰略對機器人研究的重視；1997年，南開大學機器人與信息自動化研究所研製出我國第一臺用於生物實驗的微操作機器人系統。2015年，國內工業4.0規劃——《中國製造2025》行動綱領出臺，其中提到，我國要大力推動優勢和戰略產業快速發展機器人，包括醫療健康、家庭服務、教育娛樂等服務機器人應用需求。經過近四十年的發展，我國機器人的研究有了很大的發展，有的方面已達到世界先進水平，但與先進的國家相比還是有較大差距，從總體上看，我國機器人研究仍然任重道遠。

自2016年以來，中國一直是工業機器人的最大使用國。到2020年，這個數據預計將增長到95萬臺，超過歐洲的61萬臺。到2020年大約有190萬機器人將在亞洲各地運作著，這幾乎等同於2016年全球的機器人存量；而根據IFR表示，中國已經成為了世界上最大的機器人消費國——目前中國排在工業機器人銷量市場的第一位，而美國僅僅排在第四位。數據顯示，珠三角地區是我國機器人產業發展領先的地區，機器人相關企業數量為747家，總產值達750億元，平均銷售利潤率為17%，規模和效益在國內都屬首屈一指。根據《中國製造2025》的規劃，2020、2025和2030年工業機器人銷量的目標，將分別達到15萬臺、26萬臺和40萬臺，預計未來10年中國機器人市場將達6000億元人民幣。

上圖是： 機器人學領域與人工智慧領域未來3年趨勢熱點圖

經預測，未來三年內交叉研究的主要領域是機器人學習，主要是Robotics和Neural Networks、Machine Learning、Computer Vision、Control Methods等領域的交叉。

機器人未來的發展有三大趨勢：軟硬融合、虛實融合和人機融合。軟硬融合是指機器人軟體比硬體更為重要，因為人工智慧技術體現在軟體上，數字化車間的軌跡規劃、車間佈局及自動化上料等都需要軟硬體相結合。因此，機器人行業的人才既要懂機械技術，又要懂信息技術，尤其是機器人的控制技術。虛實融合是指通過大量模擬、虛擬現實，能夠把虛擬現實與車間的實際加工過程有機結合起來。人機融合是指人、機器和機器人這三者如何有機融合，值得業界的深入思考。

2.我國機器人發展的前景展望

目前，我國機器人產業正處於蓬勃發展的狀態，各類機器人正快速發展。工業機器人作為製造業皇冠頂端的明珠，其性能優勢決定了其在工業生產中的優勢地位。近年來，隨著經濟危機陰影的消退，工業機器人的生產需求量不斷上升，市場銷量也保持快速增長。未來，一方面由於我國勞動力人口不斷減少，勞動力缺口不斷提升，對工業機器人的需求會呈增加趨勢；另一方面隨著產品加工精度不斷提高等，對工業機器人性能的需求也會不斷提升。對於服務機器人，有機構預測未來服務機器人將像家用電器一樣普及，廣泛參與人們的生活、走進千家萬戶。特別是隨著我國人口老齡化加速，未來對醫療服務機器人、陪伴機器人等的需求有可能會出現爆炸式增長。憑藉其重要的戰略意義，未來軍事機器人也將越來越受到重視，其智能化將會越來越高。而軍事機器人的尺寸則將會呈現出「兩級分化」的發展趨勢：一方面，為滿足新形勢下急難險重任務的需求、提高工作效率，一部分機器人將越來越偏向大型化；另一方面，為提高隱蔽性、方便士兵攜帶，另一部分軍用機器人將越來越小，呈微型化發展。

雖然目前機器人市場基本被國外品牌壟斷，但我國政府開始對機器人領域的重視：我國工信部發布的《機器人產業發展規劃（2016—2020年）》中明確要求要大力發展機器人關鍵零部件，強化產業創新能力，以提升我國機器人的競爭力，為《中國製造2025》服務。同時，我國的自主品牌開始創立起來，創新能力不斷提高，市場也在一步步打開。

如需更多詳情，點擊下方鏈接，即可獲得《智能機器人研究報告》。

word版下載：https://static.aminer.cn/misc/article/rb.pdf

PDF版下載：https://static.aminer.cn/misc/article/rb-p.pdf

在「智能」概念橫行的今天，想從網易如何應用「人工智慧」來說說這個問題。只聊2件事：

第一，人工智慧是什麼。第二，它能做什麼。

1.人工智慧是什麼。

業界常見的觀點是，人工智慧包含幾個部分，首先是感知，視覺、語音、語言；然後是決策，識別、推薦、預測；反饋，生成、機器人、自動化。

我打個比方，我們開party的時候，在人羣中突然看見一個妹子，你的大腦強烈的意識到，這是一位身材姣好的妙齡女郎，這就是感知；然後在幾秒時間內，你決定上去搭訕，並準備好開場白，這就是決策；然後微笑、say hi、握手等等，這些就是反饋。上述過程就是人類的智能體現。在機器或者程序上，復現其中一個或者全部環節，就是人工智慧。

領域裡有很多概念，包括人工智慧、機器學習、深度學習等概念經常一起出現。如果用同心圓來展現這三者的關係和應用：人工智慧是最早出現的，也是最大、最外側的同心圓；其次是機器學習，稍晚一點；最內側，是深度學習，當今人工智慧大爆炸的核心驅動。

所以實際上人工智慧並不是新概念，算起來今天已經是一位六十來歲的花甲老人，經歷過好幾次人生的大起大伏。

這位老人出生於1955年美國的Dartmouth College。在1955年的8月31日，由John McCarthy等人，發起了一項人工智慧計劃。這個計劃是幹啥的呢？就是召集志同道合的人，共同討論人工智慧。這就是人工智慧（簡稱AI）在人類歷史上的第一次正式登場。

當時人們對AI極其樂觀。圖靈獎獲得者Minsky甚至預言，「在三到八年的時間裡我們將得到一臺具有人類平均智能的機器。」然而好景不長，大家發現一個真相，所有的AI程序都只是玩具。各方開始停止資助。人工智慧迎來第一個冬天。

到了上世紀80年代，以「專家系統」為代表的人工智慧開始興起，但是沒多久，Apple和IBM生產的臺式機性能不斷提升，甚至超過這些專家系統。大家對專家系統的狂熱追捧，轉為失望。人工智慧進入了第二次低谷。

到今天，人工智慧已年過半百，終於實現最初的一些目標，被成功地用在很多產業中，不過有時是在幕後。比如我們使用搜索引擎查找網頁，背後就有人工智慧在幫助我們篩選。比如你在網上購買衣服，背後就有人工智慧去幫我們推薦可能喜歡的類型。

總的來說，人工智慧誕生在1955年，在幾次起起伏伏中，走到今天，有了很大發展。但是，當年那個「實現人類水平的智能」，這個夢想，仍然很遙遠。

現在「智能」這個詞已經被大家用濫了，很多產品似乎不帶「智能」兩個字，都不好意思出來賣。但實際上，很多都是偽智能。

那麼近年來人工智慧是如何實現快速發展的呢？三個原因，數據更多了、硬體更好了、深度學習技術迅速發展。這三個因素，導致量變到質變，一些領域的準確率，從原來的60-70，提升到90~95，少數領域甚至達到98~99。

什麼意思呢？人的平均準確率是95左右，如果超過95，就意味著達到人類的表現，可以用機器輔助人類，而如果到99，就會完全改變遊戲規則，可以直接讓機器來替待人類工作。這就是今天人工智慧這麼受重視的原因。

瞭解網易的人都知道，網易也是一家低調、踏實的公司。網易一貫的風格是，東西做出來，先自己一遍又一遍地打磨，覺得可以了，才逐漸發聲。

人工智慧這方面也是一樣。其實網易已經有近10年的實戰經驗，也是國內最早一批應用DL技術的公司，但仍然先讓內部產品使用，每天億級調用，大量的數據、反饋、迭代。最後我們才放心把這些經過實戰檢驗的技術開放出來，應用到對外服務的產品上。

例如雲客服系統網易七魚，我們把這些積累的技術應用到七魚上，幫助企業用更低的人力成本，打造更好的客服體驗。

講了這麼多，總結下，我們先介紹了人工智慧的概念，包括感知、決策、反饋，然後講了人工智慧的誕生和幾次起伏歷史，最後還聊了聊深度學習技術。這些，就是今天我們交流的第一件事，AI是什麼。

2.人工智慧可以做什麼？

這個要分道和術兩層談。

在道方面，一個核心準則是，是否真正創造價值。這個價值比如，你替企業提高了效率，或者降低了成本，或者提供某種附加價值。只有真正為企業或者用戶創造了價值，纔可能持續賺錢。

在術方面，目前我認為在那些，思考模式可以被理性推算，並且可以源源不斷拿到足夠多相關數據的領域，人工智慧相對更靠譜些。比如重複性的具體工作，像客服類；或者正常人只需要一秒鐘內就可以完成的事，像辨別照片中的人是不是美女。

這中間，有兩個坑要非常警惕的。如果AI是產品很重要的部分，第一不要把AI用作噱頭，第二也不要對AI有不切實際的期待，認為它已經能夠做很多複雜的事情。

就我個人而言，我更傾向於使用人工智慧，去取代或輔助重複性的工作，來創造商業價值。

先聊聊網易正在做什麼。剛才我們提到了網易七魚。

對於客服場景，其實大量的問題屬於重複性、標準性問題，比如支持退貨嗎，幾天退貨。客服的大量時間消耗在這些問題上，對企業來說是一種資源浪費。

所以，我們使用深度學習技術，在網易七魚前端，做了一個智能客服。這些重複標準的問答，可以交給它來完成。萬一回答不上來也不用擔心，我們貼心的設計了一鍵轉人工。

在網易七魚後端，我們正在搭建一套人機智能互助架構。客服工作人員在回答問題的時候，智能系統可以識別客戶問題，並且實時把最優秀客服的回答展示出來，甚至幫他填寫好回答。這樣，新的客服基本上很快就可以達到最優秀的客服水平。

並且，我們為企業提供了很多附加價值。比如，機器人和人不一樣，它可以7*24小時工作，也可以同時處理上萬個顧客。而原來一個客服只能同時服務3到5個顧客，現在有機器人輔助輸入，他可以服務6、7個，甚至更多。

其他的領域比如：

  • 投資理財方面：很多人都在做這方面的創業工作。利用人工智慧隨時來算一算一籃子股票和期貨應該如何對沖，以尋求最大的利潤；銀行保險方面，比如說貸款該不該審批，則無論是銀行的貸款，還是P2P的貸款，都可以通過機器來判斷，而且數據未必要來自銀行內部。
  • 醫療方面，今天的醫生的判斷不是最完善的，甚至一些地方的醫生水平還很落後。那我們能不能利用感測器採集的數據、醫學上的知識數據，各種病歷大數據收集和分析，來輔助醫生去發現，去診斷，去治療。
  • 教育方面也是一樣。在學習的過程中，如果基礎沒有打好，下一個層次根本學不下去。有沒有可能，讓教育系統，去識別你的學習水平，然後根據你的水平確定學習內容。比如，你的加減法沒有學好，機器就不讓你去學乘除法。

以上大概能從一個小的角度來解讀中國的智能機器人的發展。

很多核心的技術依賴國外，或者說很多機器人相關專利掌握在外國人手裡，我們從應用出發，可以先市場，然後以收購等形式對高新技術進行引進，同時也要加大研發力度，政府需要積極引導，支持。想一下子我們機器人就如何這有相當大難度，慢慢來。

有錢。

注重了。

有一定發展成果。沒有站在頂端。
謝邀，我認為不應該盲目樂觀，我們的很多技術還很落後，低調┐（─__─）┌為好
非行業從業者，不清楚，純粹個人看熱鬧，看宣傳，還算不錯吧。
平時愛看這類新聞，中國無人機，軍用智能大狗，新開發的人工智慧圍棋系統剛打敗日本，世界第二的水平，從公佈的資料看中國比美國落後個3-5年水平，基本美國弄個出來兩年咱也能跟著弄個差不多的，明顯還是能跟的上，符合國情，讓老美花錢去試錯，咱跟著仿，這個好像長跑的第二名跟在第一名身後，先讓第一名擋風。智能機器人先進性主要看晶元性能，軟體演算法和電氣機械部分的配合程度，是綜合學科，需要多學科配合搞，現在除了幾個名牌大學，國家科研所，就是百度投入比較大，如果百度撐得住，進步快以後還是很強的，可以對抗美國谷歌，支持智能機器人已經定為國策，中國定了想幹成的事基本是沒問題的。就現在看智能機器人很可能是下次科技革命的其中一條路線，誰搶先誰就是下個日不落帝國，中國絕對不會允許丟失這個優勢。中國現在每年新畢業的計算機工程人才比美國多很多，新一代00後畢業會更厲害，我可以預見五十年後，全球的天空，地面，水裡到處都會有中國logo的智能機器人，美國可能還會佔據幾個尖端位置，但大盤已經是中國的了。
我們已經彎道超車成功，目前研發水平僅次於美國。
推薦閱讀：
相關文章