基于微操作的機器人技術將把手術操作從器官級推向細胞級；輔助外骨骼機器人的應用將讓飽受風濕癥困擾的老年人重獲行動自由；協作機器人將在全球范圍內重新定義傳統生產方式；基于大數據進行深度學習的人工智能將完成很多看似不可完成的任務……
　　9月21—22日，2017國際機器人大會在佛山國際會議展覽中心舉行，22位來自全球的人工智能和機器人研究的頂尖科學家帶來了各自最前沿的研究成果，為觀眾展示了一幅機器人時代將如何改變人們生活的圖景。
　　通過這幅全景圖可以發現，過去認為只出現在科幻電影中的情節已經離人們的日常生活越來越近，機器人時代的到來將重新定義人們的工作和生活，這種改變將在未來幾十年逐步顯現。
深度學習 讓機器人“看得見”“聞得到”
　　今年5月，一場備受世界矚目的人機大戰在浙江烏鎮舉行，世界圍棋等級分第一的柯潔九段與人工智能AlphaGo進行三番棋大戰。最終，AlphaGo連取三局，宣告了人工智能成功征服了這項被認為是人類智力頂峰的運動，而支撐AlphaGo成功的正是近年來人工智能領域大熱的深度學習功能。
　　深度學習是機器學習中一種基于對數據進行表征學習的方法，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，它模仿人腦的機制來解釋數據，例如圖像、聲音和文本。通過嘗試學習，人工智能得以迅速獲得很多不可思議的能力。
　　在本次機器人大會上，基于深度學習賦予人工智能視覺、嗅覺等功能成為了科學家們熱議的話題。
　　“我們正在教導機器人盲人摸象，讓機器人能夠像人一樣快速識別圖像信息。”澳大利亞悉尼大學終身教授、優必選人工智能首席科學家陶大程團隊目前專攻的方向，是人工智能領域中的圖像識別技術。陶大程介紹，人類吸收信息85%都是通過眼睛，但是機器卻并不具備“視覺”，在人類面前就相當于一個盲人。
　　對此，澳大利亞研究理事會機器人視覺卓越中心主任、IEEE院士彼得·科克認為，讓機器人獲得視覺的難點在于，當我們拍攝或者物品投射到眼睛上的時候，它是一個2D的影像，但是這個世界是3D的，這個過程中有一個維度的信息丟失了，而計算機沒有辦法把肯定的表象和結構區分開來。
　　為了解決這個問題，陶大程和他的團隊給出的答案是讓機器人去“猜”，就像盲人摸象一樣，每個盲人摸著大象的一部分，最后把獲得的信息有機組合起來。“對于機器來說，我們需要通過傳感器對一件物品的不同部分進行全視角、多視角觀察，進而通過數據網絡重構空間，再把目標物品信息在這個空間上呈現出來。”
　　通過對大數據的深度學習和重構，科學家教會了機器人如何看世界，而這項技術將更廣范圍內得到應用和延伸。“通過建立高效解決多項任務的機器學習方法，未來我們甚至可以借助機器人分析一個人的身份、情感和年齡等全方位信息。”
　　除了讓機器人“看得見”，科學家正在賦予機器人更多感觀功能。加拿大圭爾夫大學終身教授、博士生導師，先進機器人與智能系統實驗室主任楊先一正在帶領團隊做仿真方面的研究，比如通過傳感系統、神經網絡等研究，模仿人的鼻子研發出能夠辨別各種氣味的機器人。
　　隨著電子鼻研究的深入推進，它還可以應用到很多領域，比如說讓電子鼻來分辨出受傷的傷口的氣味，根據這種氣味來判斷出人類的疾病，像肺癌等。
　　醫學應用 把手術推向細胞級 助行動不便老年人重獲“自由”
　　隨著機器人研究的深入，它的應用范圍正變得越來越廣，其中，基于微操作的微機器人技術有望幫忙醫生　　克服一些人力無法克服的難題，把醫療水平推向一個更高的層次。
香港城市大學講席教授、博士生導師、機械與生物醫學工程系主任孫東是當今世界上最早應用機器人技術對生　　物細胞進行微納米操作和生物力學特性分析的少數幾位學術帶頭人之一，通過對微納米操作的研究，他希望把傳統醫療機器人的精準度從目前的器官水平提升到細胞水平，甚至達到亞細胞水平，從而克服很多目前無法克服的醫療難題。
　　他以癌癥的治療為例，癌癥病情的發展是從一個單細胞變成一個比較大的腫瘤，從第一階段一直往下發展，最后成為癌細胞。目前的醫療手段主要集中在腫瘤階段，而隨著對癌癥研究的深入，目前出現的一種趨勢是早期診斷和治療，從單細胞開始就進行處理。
　　“要實現這一點需要很高的精度，細胞的處理要通過手術來進行，我們可以對一個細胞進行改變，然后把這個細胞再注入腫瘤細胞集群中，改變其他的細胞。”孫東介紹，目前這種操作的主要難點在于手術的精度不高、效率比較低、連續性不夠、成功率比較低、熟練度不夠等，而微納米操作技術的研究就是希望能夠達到更全面的檢測、更高的成功率以及更好的圖像反饋，從而提供手術的成功率。
　　除了應用到醫療手術當中外，機器人技術正讓科幻電影中的情節成為現實。在包括《終結者》《美國隊長》等一系列超級英雄電影中，輔助外骨骼機器人都扮演著很重要的角色，通過與人體結合，骨骼機器人賦予了劇中人物各種異于常人的能力，這樣的情節距離我們并不遙遠，不同的是，現實中的骨骼機器人主要應用于幫助行動不便者重獲行動自由。
　　丹麥奧爾堡大學終身教授、博士生導師，機器人研究中心（CRR）聯合創始人白紹平目前正在從事外骨骼機器人研究，希望把機器做成的外骨骼放到人的身上，增強人的能力，讓人體能夠更好地運作。
　　“比如說放到下肢可以增強你的行走能力，它的應用范圍很廣，主要是醫療方面，也可以在工廠中運用，通過外骨骼機器人來執行一些任務，比如人可以通過外骨骼機器人獲得額外的幫助和支持，能夠使人的耐力增強等。”
　　白紹平介紹，目前外骨骼機器人能夠幫助用戶做一些簡單的任務，但他希望機器人能夠幫助用戶執行一些更復雜的任務，為了做到這一點，目前他帶領團隊正在開發出意愿檢測傳感器，通過胳膊上的各種彎曲來進行檢測，通過這些研究，白紹平希望讓骨骼機器人更懂使用者，與人體合作無間。
工業應用 協作機器人將顛覆現有生產模式
　　作為機器人最早的應用領域，工業機器人正在得到快速普及，以全球四大機器人公司之一的ABB機器人公司為例，它在100多個國家里擁有14.5萬員工，每年收入達到140億美元。除了在生產領域的推廣外，機器人也正在重新定義傳統生產方式。
　　ABB機器人公司首席科學家兼研發總監張飚認為，在經歷了從手工生產到自動化生產的發展后，目前制造企業正在迎來機器人與人的協作生產方式。
　　“與人相比，工業機器人十分可靠，它能夠連續工作6萬小時，也就是7年時間內不需要保養和維護，擁有能夠滿足自動化產業生產需求的各種功能，同時也能夠應對未來的發展需求，能夠很容易地應用在一個工程化的環境中。”
　　張飚透露，除了可靠性外，目前ABB正通過傳感器控制、人工智能等方式教導、訓練機器人學習新移動路徑，完成新動作，從而與工人形成更緊密的協作方式，“在全自動化產業當中，組裝工序是一個高強度的崗位，工人的體力將影響產品的質量和生產效率，這就需要人與機器人協作，讓機器人做體力活，讓人做他擅長的精密工作。”
　　如何讓人能夠與機器人在同一條生產線上一起工作，仍是目前機器人研究領域的前沿話題。ABB打造的夢工廠能夠幫助工程師建立起整套生產線模型。人們只要戴上眼鏡，就能從眼鏡中看到搭建的虛擬現實，從而指導工業生產線的設計，降低工藝制造的成本。
　　在這個過程中，工業機器人也將變得更“聰明”，“未來，機器人能夠處理未知的環境和情況，并加以解決。我們將在機器人中安裝傳感器，對收集到的信息進行分析，進而培訓機器人，讓機器人能夠在實時環境中進行深度學習與積累。”張飚說。
　　讓人與機器人合作無間，也是日本發那科（FUNUC）機器人有限公司正在努力的方向。發那科（上海）研發中心機器人系統研發部門首席科學家王企遠介紹，在不影響工作效率的情況下把部分機器人嵌入生產場景，實現安全的人機協作，可幫助中小企業實現工廠運作的半自動化。
　　在常規的機器人生產線上，機器人工作時是用圍欄圍起來的，為了實現安全生產的目的，工人不能靠近機器人。但在現實的流水線運作過程中，人機協作顯得尤為重要，這就必須去除圍欄。
　　協作機器人的出現就解決了這一難題。為了安全，發那科的智能機器人設置了觸碰停止功能、推按退避功能、觸碰回退功能，機器人碰到人之后，它不但會停下來，還會往回退一點，以避免擠壓到工人的手。
焦點
機器人會在多大程度上沖擊各種職業
　　對于金融從業人員來說，機器人時代的到來可能更多意味著自己的飯碗將被取代。隨著機器人技術的發展，在不久的將來，可以預見的是，越來越多職業將被機器人取代，對于多數人來說，應該如何看待機器人時代的機遇與挑戰？

　　對此，澳大利亞研究理事會機器人視覺卓越中心主任、IEEE院士彼得·科克認為，機器人帶來的沖擊可能并沒有想象得那么大，“我在牛津的時候就已經討論過，提出有14種工作可能會不存在，媒體也討論了很多，我們也進行了這方面的研究；其實這個數字很小，只有9%—15%的比例。我不知道未來是什么情況，也許有一天機器人確實能夠替代人類，但是現在我們要做的是教育人類。”
　　澳大利亞悉尼大學終身教授、優必選人工智能首席科學家陶大程則堅信，當機器人進步的時候，人們的生活質量會更好，“改變了的工作本來就是應該被改變的。”
　　他以自動駕駛技術為例，技術的普及可能使卡車司機丟掉工作，但是通過重新培訓，能夠讓他們有更多的選擇，讓他們從事更有意義的工作，“我們的企業應該為他們創造新的機會，讓他們做別的工作，比如坐在辦公室、指揮中心，調度中心監控貨車的情況，他們做的這些工作會提高人們的生活質量。”