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現如今，仿生學與機器人領域應用需求結合，是機器人發展的高級階段和必然趨勢。仿人機器人、四足機器人、蜘蛛機器人等仿生多足機器人具有良好的地形適應能力，很強的環境適應性和地面運動穩定性，跨學科的技術迷思吸引了一批又一批學術同仁關注到這一領域。
同樣，仿生機器人在產業界的動態也使得仿生機器人逐漸成為大眾焦點，尤其在埃隆·馬斯克發布的“特斯拉人形機器人”、小米發布四足機器人“鐵蛋”以及小鵬發布的可騎乘四足機器馬之后，擁有各種行業背景的公司參與其中，使得機器人的仿生生態更加健全。但在當前，不管是身體感知和軀體控制，仿生機器人技術還停留在“看起來很美”的階段，需要更多的人士參與到這一產學討論中。
在產學聯動中，CNCC在今年新設置了仿生機器人論壇，將于10月28日13:00-16:00在深圳國際會展中心CC105C召開。本論壇由深圳市優必選科技股份有限公司副總裁兼深圳研究院副院長龐建新博士以及深圳市人工智能與機器人研究院黃巍偉博士共同擔任此次論壇的主席，邀請到了中國科學院深圳先進技術研究院、南方科技大學，香港中文大學（深圳）等科研院校的著名學者，以及騰訊、優必選科技等高科技企業的產業專家進行深度解析，分享多種仿生機器人的發展現狀，共同把脈仿生機器人的應用前景。
在論壇開始前，雷鋒網&AI科技評論邀請到了兩位論壇主席，龐建新和黃巍偉，一同討論CNCC在今年新設仿生機器人論壇的出發點，以及仿生機器人這種高級機器人的技術難點和產業機會。
以下為采訪實錄：
AI科技評論：兩位老師今年擔任CNCC大會仿生機器人論壇的主席，您能介紹一下您所參與的組織工作的具體內容嗎？
黃巍偉：會議主要由龐老師主導，因為優必選科技近十年來一直專注于人工智能和人形機器人的研發、制造和銷售，在仿生機器人領域長期受到關注。我所在的深圳市人工智能與機器人研究院(AIRS) 也有很多關于仿生機器人的研究，所以說我們兩個共同圍繞仿生機器人開展了這樣的一個論壇。
今年仿生機器人的熱度也蠻大的，在籌備前期，我和龐老師一同選定了嘉賓候選人，希望能夠邀請到仿生機器人領域的行業專家、學者以及企業家共同赴會，借由論壇激發思想碰撞，一同探討仿生機器人技術發展及產業應用的未來趨勢。
AI科技評論：兩位老師認為今年CNCC大會新設置仿生機器人論壇是出于什么考量，是因為這方面有更多的研究進展，還是試圖聯合更多的產業機會？
黃巍偉：大家可能疑問計算機大會怎么會設置一個機器人論壇，其實計算機和機器人是兩個緊密相連的部分。CNCC本身就是一個比較開放的計算機大會，相較于往年，今年大會設置了113個論壇，達到歷史之最。我們在這時推出仿生機器人論壇，一是關注到往年論壇沒有涉及過，而且這是產學兩界共同關注的新方向。嚴格來說，目前仿生機器人在產業界比較熱門，但是學術研究圈其實很早以前就關注到這個領域，現在組織大家共同討論，其實是把握住了大眾關注的好機會。二是仿生機器人是“智能”的一個理想的載體，跟計算息息相關。
龐建新：現在大家也看得到，各學科正在向多學科融合發展，像機器人、人工智能、計算機正在打破學科的結構壁壘。仿生機器人正是多學科融合的一個具有代表性的復雜系統，所以我們希望設置一個仿生機器人的論壇，將這種對多學科融合的探索進展在會上與大家共同分享。
同時我們也希望通過這種多學科的交叉融合形成碰撞，能夠對仿生機器人的多元學科產生幫助，能夠吸引更多從事計算機學科和其它學科的人參與到這個領域來。不管是對于學術研究還是產業孵化，都是論壇想發揮的一個作用。
AI科技評論：老師您剛才說到希望有更多的人參與進來，那么今年的仿人機器人論壇最大的特色在哪里，在嘉賓邀請和報告議題上有哪些規劃？
黃巍偉：像龐老師講的，仿生機器人本身涉及多學科的融合，包括了AI、計算、機器人等等，所以我們在論壇規劃時，也是希望嘉賓能夠具備各種專業背景，像控制、機構設計、材料等等。有學界大咖中科院深圳先進技術研究院里的吳新宇教授、南方科技大學長聘正教授張巍，他們不僅走在學術界前沿，而且在機器人最關鍵的領域--控制方面有非常突出的研究成果。
在產業嘉賓上，不光有優必選科技的龐老師，我們還邀請了騰訊Robotics X的鄭宇研究員，他將介紹實驗室在足式機器人設計上的一些探索，像多模態四足機器人Max和輪滑機器人Ollie。腿足式機器人是仿生機器人的一個重要分支，香港中文大學（深圳）機器人與智能制造研究院副研究員羅健文博士將會在論壇上梳理過去20年國內外腿式機器人的發展軌跡、工程挑戰與理論發展。
除此之外，我們又想到了其他更有意思的仿生形態，比如軟體仿生，所以我們邀請到了朱建教授，他是香港中文大學（深圳）理工學院副教授，長期關注軟體智能機器人，仿生機器人以及智能材料和結構。他將著重介紹近幾年在軟體驅動器和軟體機器人的初步工作，包括軟體水下機器人和軟體爬行機器人，也將介紹近期仿人機器人的研究進展。
龐建新：實際上，仿生機器人中一個最核心的出發點就是如何去模擬生物。有模仿人類的人機結合機器人，比如外骨骼機器人；還有仿人機器人,有雙足機器人，輪足混合機器人；還有模仿軟體動物的軟體機器人等等，本質都是從不同維度模仿生物。
當然足式機器人可能更豐富，因為這兩年雙足仿人機器人和多足機器人特別流行，優必選科技的大型雙足仿人服務機器人Walker已經5歲了，今年7月在WAIC發布了全新一代的Walker X，9月份發布了為迪拜世博會中國館特別定制的能貓機器人優悠，在今年的牛年春晚也首次展示了四足機器人拓荒牛，其它企業如小米發布了四足機器狗，特斯拉也預告要做人形機器人等等，所以我們在論壇中把足式機器人放在了一個特別重要的位置，其實是匹配了當前的研究熱度，特別是產業界的研究熱度。
AI科技評論：龐老師，您論壇上的報告特別談到仿人機器人的技術實踐和應用探索，您觀察到，現在國內和國際的仿人機器人的研發和產業，各自的成熟度如何，國內外的差距是多大？
龐建新：我個人的理解是，其實仿人機器人學科最早是從國外開始研究的，近幾年國內的足式機器人才開始真正發力。最早是北理工的雙足機器人，它應該是國內最早雙足仿人機器人之一。后來有國科大、哈工大，浙大、香港中文等學校實驗室和一些科研院所開始從事仿生機器人的研究。
在國內企業中，優必選科技走得比較早，雙足仿人機器人是我們特別有代表性的一個產品。之后也有很多創業公司在小型仿人機器人和大型仿人機器人上投入研究，這是國內的一些發展進展。
而海外仿人機器人產品進展主要由歐洲和美國企業推動，最早做商業化比較成功的是法國的阿爾德巴蘭（Aldebaran Robotics），后來被日本軟銀收購，他們是做小型雙足機器人中成功典范，推出了Nao機器人。還有一些比較有名的企業有波士頓動力的Atlas，本田的ASIMO，韓國的Hubo，美國Agility Robotics 推出的Cassie機器人，都是雙足機器人領域非常有代表性的作品。
我的理解是，仿人機器人的成熟度要從兩個維度去看，它是足式的仿人，還是非足式的仿人。如果是非足式的仿人，它的產品形態相對成熟，因為可以設計為下身輪式，上身人形的仿生系統，這些實際上已經有很多商用場景。
足式的仿人機器人還屬于科研探索階段，同時也在做一些商業化的探索。它可以分成小型足式仿人機器人和成人大小的足式仿人機器人，而這種小型的已經在教育市場和玩具市場有很多的應用，技術和市場相對來說更加成熟。
我認為目前小型足式仿人機器人的市場化，國內比海外要更好。而大型的、成人大小仿人機器人，國外技術走得更早，具有一定優勢，但商業化道路上面走得并不順利，不過我們可以看到國內也正在迎頭趕上。但總體來看，作為一個集各學科技術為一體的復雜系統，國內外仿人機器人都還需要全方位的提升，需要在材料、控制、機電一體化、能源、AI等領域的合力推進。特別是機器人的產品，它的產品體驗和用戶體驗，其實是由它最差的那一部分決定，期待各個學科的技術都獲得長足進步。
AI科技評論：之前黃老師做過智慧物業這方面的服務機器人，優必選科技今年也是發布了全新一代的大型仿人服務機器人Walker X以及專門為世博會中國館定制的熊貓機器人優悠這些雙足機器人，一致看好服務機器人。對仿人機器人來說，為什么非常貼合服務場景，而優必選科技會重點押注家庭場景？
龐建新：我是這么來看這個問題的，我相信這種仿人形的服務機器人，最適合用在家庭場景上。
我們人類經過了數百萬年的發展歷程，不斷地通過生物進化演進為現在人的形態，決定了我們現在的這種形態一定具有一些天生的優勢，我理解為這種形態擁有最好的環境適配能力。毫無疑問，我們跑步比不過豹，豹也跑不過車；我們游泳比不過魚，魚也游不過船，但是實際上，我們人為什么還是能夠去在當前世界中占據主導地位，是因為我們人具有最好的環境適應能力。同樣，仿人機器人正好是能夠表現人的形態和運動能力，適應各種各樣的人造場景和自然場景。
人對機器人有兩個訴求，一種是心理的訴求。比方說人對仿人機器人天然具有一種親近感，更容易產生陪伴感或心理滿足感。第二個是事務的訴求，它指的并不是我們需要一個機器人幫著洗衣服，毫無疑問，洗衣機比“機器人”洗得更好。但是仿人機器人可以去幫助我們解決家庭場景中的一些簡單、重復的家庭工作和任務，比如說管理家庭設備；當你一邊吃東西一邊看電視的時候，機器人也可以聰明、貼心地幫你拿一杯水。
當然我們也看得到，受限于各種技術的限制，仿人機器人現在還不能非常魯棒地適應這種場景。我們做仿人機器人的目的，除了希望未來能夠落地這種場景，還希望它作為公司的一個主要的技術研發路線，帶動孵化出一系列的技術，比如說控制技術、機電一體化的技術、AI的技術。然后，再依托所有的這些技術，研發一系列面向家庭或商業場景的機器人產品。比如說優必選科技除了Walker這種服務機器人之外，還有基于康養、教育、物流、防疫等一系列基于實際應用場景的服務機器人。
場景的問題，最終還是要回到技術問題上。因為面向仿人機器人的這些技術跟其它領域的技術不太一樣，比如說視覺技術、定位導航技術等，并且各種技術之間也要融合。所以我們會自己研發面向仿人服務機器人的AI技術，這樣才能夠跟我們的機器人本體更好地耦合，在各種場景當中順利執行任務。
黃巍偉：我認為仿人機器人是對人的一種陪伴也好，還是和人的一種共存也好，關鍵問題在于它的形態，它是更“機器”的形態，還是更“人”的形態。因為機器它沒有陪伴的屬性，但是仿人或者仿生的機器人，它因為具備了更加“生物”的屬性，所以陪伴成為了它制造之后的一個“特性”。
AI科技評論：之前是有一個說法，說到如果是在家庭場景中出現人形機器人，人類可能對它產生一種“移情”，優必選科技現在推出這些服務機器人，是不是有可能將這個顧慮轉化成優勢？
龐建新：當AI技術或者機器人的本體技術沒有達到或者超過人類水平之前，人與機器人之間還不太可能出現移情問題。同時，我覺得我們做機器人的研發也好、產品也好，一定要具備道德約束和法律法規范，目前相應的法規是比較缺失的，但是我相信，伴隨著技術的進步，它一定會有制定過程。任何一項技術都有正反兩面，在技術和法規出來之前，首先是要科技工作者恪守本分和原則，堅持一條：要用技術服務人，而不是用技術綁架人。
AI科技評論：結合現在仿生機器人的實際情況來看，未來仿真機器人應用場景會在哪些地方？
龐建新：分幾個階段，第一個階段比如熊貓機器人優悠，用于高端展館場景的展示、接待，短期內這是一個能夠落地的場景。熊貓機器人優悠作為迪拜世博會中國館的“和平友好使者”，目前在迪拜當地受到了各國觀眾的追捧。中期可能會適用到高端家庭場景，甚至慢慢地逐步進入商業場景，最后是慢慢進入日常的家庭場景。當機器人的成本或者售價跟一輛中等汽車的價格差不多的時候，機器人就可以開始逐漸普及了。
AI科技評論：對于優必選科技來說，未來一年和五年的技術規劃和產品布局是什么？
龐建新：我們的機器人產品要依據我們在不同階段的技術規劃，現階段要解決的核心能力分為三塊。第一塊是機器人本體，如何去構建一個更高效或者更穩定的本體，包括機械、機電結構、伺服驅動器以及整個機器人的拓撲結構。第二塊是構建機器人的運動能力，就是機器人的運動規劃與控制技術，如何穩定地在場景中運動。第三塊是面向機器人的AI技術，特別是感知與交互能力，移動操縱能力等。
AI科技評論：龐老師，您在論壇的報告摘要中提到視覺、導航、語音、控制、驅動、結構設計等多項人工智能技術，目前哪個分支的難題最多，最需要解決的問題是什么？
龐建新：其實很難說哪個技術難度最大，因為每一項技術都牽涉到了計算以及與它相關的一些技術。這些分支不完全是獨立的分支。比如說仿真機器人的定位導航技術需融合控制、感知技術等。
語音交互技術牽涉到計算，但是由于對算力要求比較高，要考慮將一部分的計算放到云端，一部分的計算放到邊緣側，或者端側。又因為計算牽扯到大量的不同類型的知識和數據，又會出現異構計算（ Heterogeneous computing）的需求。同時在語音層面還有多模態交互、情感感知等需求，所以每一個技術分支都是非常具有挑戰性的任務，特別在機器人這個領域。
AI科技評論：有人提到，將來人工肌肉和人工皮膚也會逐漸出現，具身學習和觸覺--感知能力會使機器人再上一層樓。而最近的諾獎發現，視覺和本體感覺的連接需要一個分子大小的、像大門一樣的感受器（piezo2），通過雙目視覺，再通過這個感受器，身體上的受力得以進入神經系統，轉化為電脈沖再上升至意識。兩種說法分別提到了兩種感知通路，皮膚感知和視覺感知，您認為未來仿生機器人發展的最佳感知路徑是什么？
龐建新：毫無疑問，仿人機器人需要多維度的感知，建立視覺、聽覺、觸覺三合一的感知系統。
如果是視覺感知，最簡單的方法是給機器人安裝更多的視覺感知器件。人是雙目感知，只能感知前方，并且存在對焦盲區。那么仿人機器人就可以通過多目視覺技術，建立360度的感知能力；紅外感知技術，建立不可見光的感知技術。
第二個是聽覺感知系統。人能夠通過環境聲音和人際交互聲音辨別發生方位和發生內容，但是目前機器人的聽覺感知源更多來自與人的交互。
第三個是觸覺感知，當機器人碰到一個物體的時候，能夠通過肢體感知到力，再通過關節輸出力，完成控制任務。因為當機器人執行任務的時候，一定是有視覺盲區或者非結構的有人環境，所以這個時候能夠讓機器人有觸覺感知，就具有非常好的應用價值。
AI科技評論：剛才也提到面向機器人這些人工智能技術其實還是很重要的，黃老師目前是側重AI方面的研究。您現在所在的深圳市人工智能與機器人研究院的一些工作重點是什么，有哪些研究進展？
黃巍偉：我現在所在的深圳市人工智能與機器人研究院是深圳市的十大基礎研究機構之一，在仿生領域，研究院團隊已經做了一些非常不錯的工作，包基于毛毛蟲爬行機理的攀爬機器人，可以用于橋梁檢測。我們現在也在做觸覺傳感材料，已經能夠具有三維的力感知能力。我們也探討多機器人間的聯邦學習，因為一個機器人它能夠學到的東西畢竟是少數，如果有成千上萬個機器人分布在不同的場景中，每一個機器人學到單一功能之后，運用聯邦學習將技能匯總，那么它們就可以快速進化。
我從事在機器人的智能研究方面，將重點放在了AI領域。我原來是做人形機器人以及機器人的控制，主要是基于機器人全身關節的動力學控制研究。這個也是一個很難的課題，但是機器人是一個復雜的系統，其中一塊短板就是智能部分，所以我從機器人控制轉移到機器人智能方面的研究。當然這兩部分也可以很好地結合起來，比如強化學習和大規模預訓練模型等。大規模預訓練模型研究已經在語言處理、視覺方面取得了顯著的成果，那是否能和復雜的全身關節動力學控制結合，形成機器人的控制的新突破，這個也未可知。
AI科技評論：黃老師這邊您談到現在主要做的是AI領域的研究，涉及大型預訓練模型、規則學習、聯邦學習等，您現在看來，AI如何賦能仿生機器人？
黃巍偉：對于機器人來說，一個是本體的運動機能，二是智能。目前對于機器人來說，一個很大的制約是自適應性。人和動物都具有自適應能力，我們遇到一些情況時會依據環境的反饋及時、實時調整。那么如何能夠達到自適應的控制，需要學習參考人和動物的神經反應和運動機能的特性。這種自適應能力中，一個重要方面就是感知。現在應用較多的是基于深度學習的視覺感知，視覺算法在識別、分割和體態預估等方面具有很好的準確率。皮膚的傳感對于生物的控制起了非常大的作用。對于一個大規模又比較復雜的系統，如果它信號源非常多，又比較難以做量化分析的時候， AI的深度學習模型可以幫組模擬皮膚感知。
另外一個方面是決策，我們用AI去更好的模擬決策實現自適應。目前，我們對于大腦的研究，還是處于一個非常不清晰的過程。不管是人腦的運動機理、信息處理機理，很多時候只能通過我們看到的結果去做近似地模擬。未來如果面向機器人的技術能夠有突破的話，需要有理論性的突破或者是生物學參照，使得我們用 AI模擬的時候更有方向性。
AI科技評論：之前參加了不少比賽都獲得了不錯的成績，像美國的DARPA比賽等，對人形機器人的研究已經有十多年，您覺得仿生機器人最關鍵的技術難點是什么，有什么演進趨勢？
黃巍偉：現在雙足機器人是比較有挑戰性的，畢竟它的動力學更復雜。四足相較更簡單一些，因為它在動態穩定性上不需要考慮太多，只要有三個足落地，整個機器人的穩定性、支撐性就很好。這也是為什么市面上的四足產品更多。
我覺得仿生機器人的難點，可能還是原始機理上，因為現在的運動控制，不管是電機控制，還是波士頓動力采用的液壓控制，其實都想得到的是“肌肉式的控制”。但是目前還沒有一個很好的仿生機器人產品達到力控制。像電機控制，它在剛柔耦合上跟生物控制有很多不一樣。
總之，如果仿生機器人在人工肌肉、關節控制、多模態感知、觸覺感知這塊有新成果的話，會推動整個仿生機器人向前發展。
仿生機器人的春天到來了嗎？仿生機器人的技術創新是什么？專家學者將會碰撞出怎樣的新思路？在“計算賦能加速數字化轉型”的大會主題背景下，仿生機器人論壇中七位來自學術、技術、產業、教育等領域的大咖又會激發哪些現場靈光？
在今年的仿生機器人論壇設置上，首先由【吳新宇、張巍、龐建新、黃巍偉、鄭宇、朱建、羅健文】七位老師分別做分享報告，隨后設置圓桌論壇共同討論仿生機器人的應用前景及發展。我們期待會這場論壇帶來的思維碰撞，同時也更加期待在各位老師共話后，仿生機器人將迎來的全新的產學互動！
CNCC2021將于10月28-30日在深圳舉行，今年大會主題是“計算賦能加速數字化轉型”。CNCC是計算領域學術界、產業界、教育界的年度盛會，宏觀探討技術發展趨勢，今年預計參會人數將達到萬人。每年特邀報告的座上嘉賓匯聚了院士、圖靈獎得主、國內外名校學者、名企領軍人物、各領域極具影響力的業內專家，豪華的嘉賓陣容凸顯著CNCC的頂級行業水準及業內影響力。
今年的特邀嘉賓包括ACM圖靈獎獲得者John Hopcroft教授和Barbara Liskov教授，南加州大學計算機科學系和空間研究所Yolanda Gil教授，陳維江、馮登國、郭光燦、孫凝暉、王懷民等多位院士，及眾多深具業內影響力的專家。今年的技術論壇多達113個，無論從數量、質量還是覆蓋，都開創了歷史之最，將為參會者帶來學術、技術、產業、教育、科普等方面的全方位體驗。大會期間還將首次舉辦“會員之夜”大型主題狂歡活動，讓參會者暢快交流。
CNCC2021將匯聚國內外頂級專業力量、專家資源，為逾萬名參會者呈上一場精彩宏大的專業盛宴！
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