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雷鋒網(wǎng) AI 科技評論按：1920 年捷克科幻作家卡雷爾·恰佩克在《羅索姆的萬能機器人》中首次使用「Robota」（后演化成現(xiàn)在通用的「Robot」）一詞至今，已經(jīng)有近一百年的時間。
在這一百年的時間里，機器人作為集機械、電子、控制、計算機、傳感器、人工智能等多學科先進技術(shù)于 一體的現(xiàn)代制造業(yè)重要的自動化裝備，已經(jīng)對我們的生產(chǎn)、生活產(chǎn)生了變革性的影響。
在國際機器人聯(lián)合會 (IFR)2017 年 9 月發(fā)表的「World Robotics 2017 - Industrial Robots」以及 2017 年 10 月發(fā)表的「World Robotics 2017 - Service Robots」兩篇報告中，我們也可以看到目前機器人在全球范圍內(nèi)工業(yè)和服務市場的發(fā)展和趨勢。
近日，來自清華大學的唐杰副教授所帶領的團隊發(fā)布了 Aminer 學術(shù)圖譜數(shù)據(jù)庫的第二份報告《AI 之機器人學研究報告》，該報告從另外一個角度——學術(shù)視角，基于他們的 AMiner 學術(shù)圖譜數(shù)據(jù)庫，對全球范圍內(nèi)機器人學的發(fā)展和趨勢做了詳盡的分析。
內(nèi)容速覽
一、機器人的現(xiàn)狀及市場
二、機器人學的知識圖譜
三、機器人學的技術(shù)起源
四、機器人學的學者分布
五、機器人學的研究學者
六、機器人學的發(fā)展趨勢
七、相關政策
八、結(jié)語
詳細內(nèi)容請查看《AI 之機器人學研究報告》；
往期報告內(nèi)容請查看《AI 與自動駕駛汽車研究報告》。
近二十年來，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展帶動了一系列網(wǎng)絡延展科技的發(fā)展，給人們的生活帶來了翻天覆地的變化，未來，互聯(lián)網(wǎng)將向物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，而機器人作為物聯(lián)網(wǎng)的重要一環(huán)，正不斷改變?nèi)藗兊纳a(chǎn)生活方式。
目前機器人主要分為：工業(yè)機器人和服務機器人兩大類。工業(yè)機器人細分為焊接機器人、搬運機器人、裝配機器人、處理機器人、噴涂機器人五大類，服務機器人細分為個人、家用機器人、專業(yè)服務機器人。
我們的生活正向著智能化的方向不斷發(fā)展，智能手機、智能電視、智能冰箱...... 機器的智能化給人們的生活帶來了極大的便利，機器人也不可避免地向著智能化發(fā)展，智能機器人將是大勢所趨。智能機器人得以實現(xiàn)主要依賴于兩項技術(shù)的突破：(1) 人機互動方式的改善；(2) 數(shù)據(jù)獲取與處理能力的提升。追溯到這兩項技術(shù)的學術(shù)之源，Robotics（機器人學）的發(fā)展為智能機器人產(chǎn)業(yè)的爆發(fā)提供了智力支持。
Robotics（機器人學）作為一門學科，在不斷地研究如何進一步改善人際互動的方式與優(yōu)化數(shù)據(jù)的獲取與處理。而隨著這一學科的不斷發(fā)展，隨著聲音識別、圖像分析等技術(shù)的全方位突破，在大數(shù)據(jù)的時代下，智能機器人將成為繼智能手機之后又一個行業(yè)的獨角獸產(chǎn)業(yè)，并將帶動其他相關鏈條產(chǎn)業(yè)的快速爆發(fā)。
作為智能機器人產(chǎn)業(yè)核心推動力，Robotics 的發(fā)展直接決定了智能機器人的人機交互能力和數(shù)據(jù)的獲取與處理能力。以智能機器人為代表的智能硬件產(chǎn)業(yè)隨時可能爆發(fā)，Robotics 將扮演決定性作用。
機器人學的研究涵蓋了多項內(nèi)容。從機器人的結(jié)構(gòu)建造，到智能化處理，Robotics 的發(fā)展以多項學科的發(fā)展為基礎，這些學科的發(fā)展支撐了 Robotics 爆 發(fā)式的成長。
詳細來說，我們常說的 Robotics 有三種學科起源，分別屬于 Artificial Intelligence 與 Computer Systems Organization 下的學科。
其中兩種分別屬于 Artificial Intelligence 之下一級學科 Planning and Scheduling 下的二級學科 Robotic Planning ，與一級學科 Control Methods 下的二級學科 Robotic Planning；另一種則屬于 Computer Systems Organization 下的一級學科 Embedded and Cyber-physical Systems。
人工智能實際上是將人的智能賦予給其他工具，而機器人則是為這樣的智能化提供了一個很好的容器與載體。
Robotics 作為 Artificial Intelligence 領域一個重要的組成部分，其發(fā)展在人工智能領域有兩條主要的發(fā)展脈絡。
其中，一級學科 Planning and Scheduling 二級學科 Robotic Planning 下的 Robotics 的代表學者有 Sebastian Thrun、Wolfram Burgard、Hirsoshi shiguro、Atsuo Takanishi 等。
Hirsoshi shiguro
這一領域的代表論文主要有 Probabilistic robotics、Robot vision、The complexity of robot motion planning 等。
而屬于一級學科 Control Methods 二級學科 Robotic Planning 下的 Robotics 的代表學者和代表論文與前者類似，均以 Sebastian Thrun、Wolfram Burgard、Hirsoshi shiguro、Atsuo Takanishi 等學者與 Probabilistic robotics、Robot vision、The complexity of robot motion planning 等論文為代表。
人工智能的發(fā)展為機器人提供了人的智能，極大推動了機器人的智能化的發(fā)展，而 Computer Systems Organization 則是為機器人提供了一套科學的行為行動規(guī)劃系統(tǒng)。
屬于 Computer Systems Organization 下的一級學科 Embedded and Cyber-physical Systems 下的 Robotics 以 Jian Huang(黃健)與 Shankar Sastry兩位學者為代表。
相關的代表性論文有
早在 20 世紀 20 年代前后，人們便已經(jīng)產(chǎn)生了關于機器人的想象，在早期人們的想象中，機器人實際上是一種無所不能的超人式的存在。這些作品主要產(chǎn)生于捷克與美國，一些國家創(chuàng)作的科幻作品與動漫作品，都有大量關于人們對機器人功能的想象。
從產(chǎn)業(yè)的發(fā)展來看，最早在 1954 年，美國的戴沃爾制造了世界第一臺機器人實驗裝置，發(fā)表了《適用于重復作業(yè)的通用性工業(yè)機器人》一文，并獲得美國專利；1960 年，美國 Unimation 公司根據(jù)戴沃爾德技術(shù)專利研制出第一臺機器人樣機，并定型生產(chǎn) Unimate (意為「萬能自動」) 機器人。同時，美國「機床 與鑄造公司」(AMF) 設計制造了另一種圓柱坐標形式的可編程機器人 Versatran (意為「多才多藝用途搬運機器人」)；1967 年日本川崎重工公司從美國購買了機器人的生產(chǎn)許可證，日本從此開始了對機器人的制造和開發(fā)熱潮。
到了 20 世紀 80 年代，隨著計算機技術(shù)的不斷發(fā)展，人們關于機器人的想象逐漸成為現(xiàn)實，機器人技術(shù)的發(fā)展達到了一個新的水平。
從技術(shù)源起上講，Robotics 的發(fā)展是以 mobile robot、three dimensional、genetic algorithm、adaptive control、image analysis 等學科的發(fā)展為基礎的。
其中，mobile robot、genetic algorithm、adaptive control 在今天仍是研究的熱點，而 three dimensional、image analysis 的熱度則開始消退。
從產(chǎn)業(yè)的角度而言，我國對于機器人有著極大的產(chǎn)業(yè)需求，據(jù) IFR 的產(chǎn)業(yè)報 告，中國是全球機器人需求量最大的國家。但是就技術(shù)的發(fā)展而言，我國對于機 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。隨后的二十年里，機器人學在我國蓬勃發(fā)展，隨著一批批中國學者前赴后繼地投入機器人學的研究，我國在相關領域的學術(shù)發(fā)展在全球嶄露頭角。
其中，我國機器人學發(fā)展的主要歷史事件有：
1972 年，中國科學院沈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(chuàng)了我國機器人研制的新紀元；
1997 年，南開大學機器人與信息自動化研究所研制出我國第一臺用于生物實驗的微操作機器人系統(tǒng)；
2015 年，國內(nèi)版 工業(yè) 4.0 規(guī)劃——《中國制造 2025》行動綱領出臺，其中提到，我國要大力推 動優(yōu)勢和戰(zhàn)略產(chǎn)業(yè)，快速發(fā)展機器人，包括醫(yī)療健康、家庭服務、教育娛樂等服務 機器人應用需求。
經(jīng)過近四十年的發(fā)展，我國機器人的研究有了很大的發(fā)展，有些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。
機器人學的全球?qū)W者分布與相應國家對于機器人的產(chǎn)業(yè)需求是類似的，全球Robotics 研究學者集中分布在美、中、日、德等少數(shù)國家，美國在 Robotics 方面的研究在全球遙遙領先。
在中國，Robotics 研究學者集中分布在北京、江蘇、廣東等地。京東、阿里巴巴、騰訊等企業(yè)在 Robotics 領域持續(xù)加大投入。
有關 Robotics 的研究主要以 Roland Siegwart、Atsuo Takanishi、Paolo Dario、Kerstin Dautenhahn、Hiroshi Ishiguro、Takayuki Kanda、Wolfram Burgard、Manuela M. Veloso、Gerd Hirzinger、Sebastian Thrun 十人為首的流派研究構(gòu)成。
這十位研究學者分別來自于不同的研究機構(gòu)，研究興趣主要集中在 human motion、mobile robots、motion planning、humanoid robots 和 human robot interaction 等方向。這些學者在 citation、G-index、H-index、diversity 和 sociability 方面都有著不俗的表現(xiàn)，但是近兩年參加的活動較少。
在 Robotics 的研究學者中，學術(shù)新秀主要是 Albert Y. Zomaya、Witold Pedrycz、Fuchun Sun(孫富春)、Dasgupta Prokar、Shuzhi Sam Ge 等人。
Robotics 的發(fā)展主要圍繞 mobile robot、human robot interaction、real time等細分領域的研究展開，從全局熱度與近期熱度看，側(cè)重點有重合也有不同。
從全局的熱度來看，Mobile Robot、Humanoid Robot、Human Robot Interaction、Real Time、Neural Network、Sensor Networks 等是整體關注的熱點。
（1975-2016 Robotics 全局熱度）
移動機器人是最常見的應用機器人之一，無論是在家庭日常所用的機器人，比如自動掃地機器人；還是在工廠里運作的機器人，比如物流機器人，移動機器人技術(shù)都是研究不可回避的一個技術(shù)要點。
（1985-2016 Mobile Robot 發(fā)展趨勢）
移動機器人的研究有著兩條不同的技術(shù)路線：
以日本和瑞典為首的“需求牽引，技術(shù)驅(qū)動”的路線。走這條技術(shù)路線的國家主要是根據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā) 展需求出發(fā)，以需求為導向，生產(chǎn)出一批具有特定功能的應用型機器人，從而形 成了龐大的機器人產(chǎn)業(yè)。
以美國和歐洲為代表的依托人工智能來進一步發(fā)展機器人的路線。這些工作從模仿人或者某些動物的功能出發(fā)，進行著研發(fā)與智能有關的機器人的工作。這一條技術(shù)路線的發(fā)展受制于人工智能的發(fā)展，因為目前人工智能的發(fā)展尚落后于人們對于人工智能的期待， 所以這一方向的研究成果大多處于試驗階段，尚未投入實際的生產(chǎn)生活的應用。
人形機器人，即具備人類的外形特征和行動能力的智能機器人。人形機器人的發(fā)展需要解決機器人的行走問題、感知問題、交互與智能化的 問題。而這三大問題的解決則與機構(gòu)學、控制技術(shù)、傳感器技術(shù)、人工智能這些技術(shù)的發(fā)展息息相關，這四種技術(shù)的發(fā)展與進步直接影響著人形機器人技術(shù)的發(fā)展。
（1995-2016 Humanoid Robot 發(fā)展趨勢）
與移動機器人類似，在技術(shù)的發(fā)展路線上，人形機器人同樣有著兩條不同的線路：
一種是追求外形上與人類的更加類似。這條路線致力于完善機器人的外部細節(jié)，使人形機器人在細部特征上與人類完全一致。
另一種追求功能上與人類的更加類似。該路線則是希望人形機器人能夠具備與人類一樣的運動能力、靈活性與對環(huán) 境的判斷能力。
Human Robot Interaction 在近二十年來飛速發(fā)展，Sebastian Thrun、Gerd Hirzinger、Kerstin Dautenhahn 等學者極大地推動了該研究的發(fā)展。
（1995-2016 Human Robot Interaction 發(fā)展趨勢）
隨著信息技術(shù)的發(fā)展，人機互動的模式也在不斷豐富，人機交互的發(fā)展可以分為四個階段：1) 基本交互；2) 圖形式交互；3) 語音式交互；4) 感應式交互(體感交互)。當前機器人的發(fā)展越來越強調(diào)交互形式的智能化，體感 交互將成為未來交互發(fā)展的新方向。
基本交互：基本交互是最基礎的人與機器的原生態(tài)交互。不論是早期的算盤，還是現(xiàn)代的計算機鍵盤（以及各種按鈕）都屬于這類交互。
圖形交互：早期的圖形交互以顯示屏、鼠標的出現(xiàn)為標志，觸屏技術(shù)的成熟則將圖形交互這一方式推動到了一個新的高度。
語音交互：語音交互正逐漸由早期的單向交互發(fā)展為雙向交互。單向交互中，機器只能夠識別輸入的語音，將聲音信號轉(zhuǎn)化為文字信號，例如訊飛的語音識別系統(tǒng)。雙向交互則能夠?qū)崿F(xiàn)機器對聲音信息的反饋，例如微軟的 cortana、小冰，Google 的 google now 以及蘋果的 Siri 等。
體感交互：體感交互是從對人的姿勢的識別來完成人與機器的互動。體感交互主要是通過攝像系統(tǒng)模擬建立三維 的世界，同時感應出人與設備之間的距離與物體的大小，例如索尼推出的觸控型投影儀，可以用手來直接控制光幕。
體感交互未來將成為先前各種人機交互技術(shù)的結(jié)合，包括即時動態(tài)捕捉、圖像識別、 語音識別、VR 等技術(shù)，最終衍生出多樣化的交互形式，而機器人有望在未來成為體感交互的載體。
不管是早期的工業(yè)機器人，還是現(xiàn)在的服務機器人，都要求機器人對現(xiàn)實情況做出快速的反應。機器人的工作，歸根到底就是人的工作，甚至是人類活動的拓展和延伸。人能夠快速地對各種不可預知的突發(fā)情況做出實時的響應，這就要求機器人也必須有此能力才能保證工作任務的完成。
（1990-2016 Real Time 發(fā)展趨勢）
對于實時的研究是從 1990-1995 年開始的，21 世紀以前，Manuela M. Veloso、Jong-Hwan Kim、Sebstian Thrun 等學者奠定了該研究的發(fā)展，其中，Sebstian Thrun 教授在今天仍然積極投入相關領域的研究。
對于神經(jīng)網(wǎng)絡的研究最早可追溯到 1980 年代，神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展在近十年來進入了高潮，Sebstian Thrun、Dario Floreano、Kazuhiro Nakad、Auke Jan Ijspeert 等學者的投入，推動了該研究的發(fā)展。
（1980-2016 Neural Network 發(fā)展趨勢）
神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展推動了針對人工智能的專用處理器芯片的出現(xiàn)，對于機器人的智能化的實現(xiàn)有著重要的影響。受制于傳統(tǒng)的通用芯片(CPU 和 GPU)，傳統(tǒng)算法的運行效率不高，但卻有著更高的成本。
人工智能專用處理芯片解決傳統(tǒng)芯片的兩大缺陷，降低了芯片的成本與功耗， 與此同時大幅度提升了算法的運行效率。這些專用處理芯片可以用來加速包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡在內(nèi)的各種神經(jīng)網(wǎng)絡算法，為機器人的數(shù)據(jù)運算能力提供了重要動力。
TPU（谷歌）
Tesla P100（英偉達）
TrueNorth（IBM）
隨機相變神經(jīng)元芯片（IBM）
Knights Mill（英特爾）
星光智能一號（中星微電子）
DianNao（寒武紀）
近期關注的重點則是集中在 Humanoid Robot、Human Robot Interaction、Mobile Robot、Real Time、Path Planning 等領域。
（Robotics 近期熱度）
其中，Humanoid Robot、Human Robot Interaction、Mobile Robot、Real Time 無論是從全局熱度來看，還是從近期熱度來看，都是研究的重點。
Path Planning 從 1990 年開始發(fā)展，2005 年之后進入發(fā)展的高速期，大量的學者以極大的熱情投入該領域的研究，主要有 Howie Choset、Manuela M. Veloso、Sebastian Thrun 等人。
（1990-2016 Path Planning 發(fā)展趨勢）
自 20 世紀 50 年代世界上第一臺機器人裝置誕生以來，機器人的發(fā)展經(jīng)歷了一個從低級到高級的發(fā)展過程。
第一代為示教再現(xiàn)型機器人，可以根據(jù)人示教的結(jié)果再現(xiàn)出動作，它對于外界的環(huán)境沒有感知。
第二代為帶感覺的機器人，這種機器人具有類似人某種感覺的功能，如力覺、觸覺、滑覺、視覺、聽覺。
第三代為智能機器人，機器人通過各種傳感器獲取環(huán)境信息，利用人工智能進行識別、理解、推理并做出判斷和決策來完成一定的任務。這就要求智能機器人除了具有感知環(huán)境和簡單的適應環(huán) 境能力外，還需要有較強的識別理解功能和決策規(guī)劃功能。
機器人路徑規(guī)劃是指在有障礙物的工作環(huán)境中，如何尋找一條從給定起點到終點適當?shù)倪\動路徑，使機器人在運動過程中能安全、無碰地繞過所有障礙物。
從研究成果看，有以下趨勢：
智能化的算法將會不斷涌現(xiàn)。模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡、遺傳算法以及它們的相互結(jié)合是研究熱點之一；
多智能機器人系統(tǒng)的路徑規(guī)劃。隨著智能機器人工作環(huán)境復雜度和任務的加重，對其要求不再局限于單臺智能機器人，在動態(tài)環(huán)境中多智能機器人的合作與單個機器人路徑 規(guī)劃要很好地統(tǒng)一；
多傳感器信息融合用于路徑規(guī)劃。單傳感器難以保證輸入信息準確與可靠，多傳感器所獲得信息具有冗余性，互補性，實時性和低代價性，且可以快速并行分析現(xiàn)場環(huán)境；
基于功能/行為的智能機器人路徑規(guī)劃。基于模型自頂向下的感知-建模-規(guī)劃-動作是一種典型慎思結(jié)構(gòu)；基于行為的方法是一種自底向上的構(gòu)建系統(tǒng)方法。基于功能/行為的機器人控制結(jié)構(gòu)融合了兩者優(yōu)點，這是研究的新動向之一。
從 2012 年至今，許多國 家針對機器人發(fā)展紛紛推出國家層面的機器人發(fā)展支持的策略，希望能夠在市場 上搶占機器人發(fā)展的先機與主動權(quán)。例如：
韓國：2012 年韓國發(fā)布《機器人未來戰(zhàn)略 2022》， 希望進入全球前三強；
美國：2013 年美國發(fā)布《機器人發(fā)展路線圖》，提出機器人發(fā)展 的九大重點領域；
德國：2013年德國發(fā)布《工業(yè) 4.0 戰(zhàn)略》，讓機器人接管工廠；
法國：2013年法國發(fā)布《機 器人行動計劃》，推出機器人發(fā)展九大措施；
英國：2014 年英國發(fā)布《機器人和自主系 統(tǒng)戰(zhàn)略 2020》，希望占據(jù)全球機器人 10%的市場份額。
自2016年以后，我國政策發(fā)布進入密集期。根據(jù) 2017 年 12 月 14 日召開的 2017 中國機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展大會的記錄，中國機器人產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟正式發(fā)布了由專家委會議評選產(chǎn)生的 2017 中國機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展大事記。其中記錄 了 2017 年三大重要的國家產(chǎn)業(yè)政策，分別是：
1) 2017 年 5 月 22 日，國家標準委、國家發(fā)改委、科技部和工業(yè)和信息化部聯(lián)合發(fā)布《國家機器人標準體系建設 指南》。
2) 2017 年 6 月 30 日，機器人被正式列入國家標準《國民經(jīng)濟行業(yè)分類》(GB/T 4754-2017)；
3) 2017 年 10 月 25 日，《中國機器人標準化白皮書》 正式發(fā)布。
作為與機器人設計、制造和應用相關的科學，機器人學主要研究機器人的控 制與被處理物體之間的相互關系；機器人學的研究極大提升了生產(chǎn)力的發(fā)展，提升了人們生活的便 利度和幸福指數(shù)。
從 1996 年開始，機器人一直都是話題的中心。現(xiàn)在，全世界已有近百萬臺機器人在運行，機器人技術(shù)已形成為一個很有發(fā)展前景的行業(yè)，機器人對國民經(jīng)濟和人民生活的各個方面已經(jīng)產(chǎn)生重要影響，未來也將在更大程度上影響人們的生活方式。
雷鋒網(wǎng)注：清華 AMiner 團隊將持續(xù)進行AI相關的一系列研究報告（20期），目前已經(jīng)發(fā)布兩期
《AI 之機器人學研究報告》
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