8月25日，2017世界機器人大會在亦莊正式開幕，大會于8月23日至27日舉行。本屆世界機器人大會以“創新創業創造，迎接智能社會”為主題，大會，分為論壇、展覽、比賽三部分。展覽部分展出面積約5萬平方米。全球機器人行業的領先企業攜“明星”展品悉數亮相，展示了機器人行業產業鏈上下游各環節的最新技術應用，勾勒出一幅充滿未來感的機器人世界圖景。
8月24日大會主論壇上，中國科學院沈陽自動化研究所所長 于海斌發表了“機器人互聯網”的主題演講，以下為實錄：
于海斌：記得去年做的報告講的是水下機器人，因為都是實體的東西比較好講，今天想了半天，我們還是要做前沿探索，可以說點我暢想的、未來的事情，所以今天的報告題目定為“機器人互聯網”。
我的報告大概分為這樣五個部分：機器人未來可見的發展在哪里，在這樣的背景下我們重點做的工作熱點在哪里，已經有的工作有哪些，未來的工作要朝著哪里去努力。因為要泛泛地講就太寬了，我們就講具體的領域。
機器人的發展大概是這樣的情況，這次機器人的發展要有一次爆發性的增長，核心還是麥肯錫2013年的報告講得比較清楚，更多的是從經濟和技術綜合的角度來講這件事情。記得當時最明顯的一個感覺就是“萬億美元的市場”，這是在機器人領域原來不可想像的一件事情。后來我們也認真研究了這個報告，為什么以前沒有，突然一下子就成了萬億美元的市場？后來我們發現重點核心就是它的領域在不斷拓展。因為機器人原來最經典的領域就是制造業，也就是我們講的工業機器人，這個報告講的是服務機器人在醫療、健康、國防等各個方面的應用。
在這樣的背景下，很顯然，機器人技術要有新的突破。其實很多新的概念都提出來了，聽起來和原來也差不太多，機器人本體、傳感、智能軟件、人機交互和網絡方面都有所涉獵。我的感覺是，第一次比較群體性地聽到關于網絡交互軟件或者傳感這樣的整體要求。比如原來視教編程比較多，現在更多的是在任務集怎么自動編程。原來我們講到網絡怎么和機器人結合，但是機器人真正交互起來并沒有更多的案例。很多做信息的人把技術的概念抄過來說機器人也要有一個操作系統，操作系統是個什么東西呢？實際上它是物理本體的一個抽象，所以整個報告當中都體現了信息技術在這里的切入，也可以看出來，如果服務機器人能做得好，就是說從結構化環境到非結構化環境用得好的話，信息技術是應該發揮重要作用的。
現在我們遇到的挑戰有很多，但是總體來說，把機器人作為一個終端來看，手機現在是最成功的，顛覆了一些領域的概念。原來我們有IT和CT的概念，現在就有ICT的概念。因為很難說手機是一個IT產品，也很難說它是一個單獨的CT產品，而是一個綜合。機器人要想發展到這樣的程度，或者是萬億美元的市場，它一定是走進我們生活的各個方面。機器人比較難用，基本上還是一個專業人士在編程這樣一個階段，集成性也受到了挑戰，如果機器人搬到了一個新的環境，能夠和那里的系統很好地融合還是有很大的挑戰，手機無論走到哪里都是無縫鏈接到基礎設施里面的。還有適應性的挑戰，機器人對環境和非結構環境的認知能力還有很大的提升空間。所以我們在機器人編程、環境感知和人機交互方面都有這樣的一些挑戰。
應該怎么辦呢？我們有多種解決方案，也有很多顛覆性方案的可能。比如新材料的進步、生物技術的進步、類腦智能的發展都有可能產生一些進步，但是在機電和系統融合的時代，我們覺得把網絡信息技術和它的融合是我們可以見到最現實的可能。比如我們講的自動駕駛汽車，有人把汽車看成一個信息的終端，也是智能的一部分。再看周邊發生了什么，信息社會已經進入萬物互聯的時代，萬物互聯是什么概念？現在全球有76億人口左右，到了2020年的時候，由于物聯終端的大量使用將達到500億的規模，是現在的兩個數量級的進步。這個進步給我們提出了很多挑戰，信息人士已經認識到基礎設施方面是有很大挑戰的。
500億的終端從哪里來？誰是最高級的終端？誰是使命的終結者？現在一些典型的終端、成功的企業，比如華為發展得好手機功不可沒，除了這些后臺的網絡以外，信息終端最成功的應該是手機。機器人為什么不能？機器人應該是，我想也一定是?，F在我們看到的很多信息終端包括攝像頭都是相對簡單的，但是也在智能化。機器人本身的智能程度是夠的，但是怎么變成一個互聯網上普及化的終端？其實也是解決剛才我說的那些挑戰最有可能的一個方向。
這是美國自然科學基金會去年的一個指南，講的大都是協作，這是一個例證。這種協作現在靠什么來做？有人提出了一些想法，我們看一看這些東西還有沒有更大的提升空間。當然，這些東西也是剛剛興起，因為我們講前沿技術就是要把這些東西理清楚。現在談得比較多的是云端機器人，我覺得業界有不同的看法，搞機器人的有搞機器人的看法，搞信息的有搞信息的看法，不管怎么說，它是一個標志。
從機器人發展的五十年來看，第一臺工業機器人一直到工業上的焊接，再到大批量進入制造業和電子制造業，然后是在制造業里面多樣化地應用再進入家庭，然后是爆發性地增長。但是不管怎么說，這里舉的例子老生常談的還是機器人的單體，并沒有和基礎設施連起來。我們想一下，改造人類社會的東西在信息時代哪一樣如果能夠做到家喻戶曉、路人皆知但不和基礎設施連起來？汽車到處都有，它有一個強大的基礎設施支撐，手機現在無處不在，它有一個強大的網絡基礎設施支撐。
云化機器人確實是有它的優勢，它的大致概念是講怎樣用云的計算能力提升機器人很多方面的不足。比如當時搞計算機的時候我們講到客戶服務器，講到計算網格，甚至講到薄的客戶、厚的服務器，云提供了很多計算能力，我們想未來的很多智能功能放到云上面執行是有很大可能的。云的計算能力是足夠強大的，這是一個很好的問題。怎么和機器人結合？當然有很多挑戰，現在我們剛剛開始，不是把信息拿上去就可以用的，我們對機器人的描述、數字化的結合還有很大的空間，所以現在講CPS非常多，它只是一個理念，具體領域還有很多問題需要解決。
Robot Us是一個荷蘭的計劃，這個計劃的基本目標是如何充分發揮云計算的能力，把機器人的“智能問題”解決掉，把重計算的部分放到這里解決。確實在一些機器人的基本問題上，比如Slam這些情況有所幫助，它能夠提供一些優勢。不管你有多大的本事，它的核心是利用了云端的存儲和共享信息的能力，是想物端的計算卸載放到了云上，也解決了一些協作的問題，所以有很多的技術要做，右下角更多的是講哪些技術在做。我覺得這是一個很好的思路，但是它解決的互聯是什么？這是一個垂向的互聯，是從物端到云端的連接，它有它的優勢，但是并沒有解決問題的全部。
我們覺得機器人互聯網是一個體系，往下的話還有人在說，我們回顧一下互聯網的歷史，大概是這樣的一個情況?；ヂ摼W的核心已經不再是講技術了，它的背后有這么多年的發展和進步，比如它的背后的核心是集成電路的發展，如果沒有這樣集成電路大發展的話不可能有今天的互聯網。另一方面，互聯網是網絡技術的進步，如果沒有IP技術的話，互聯網不可能變得這樣容易擴展，讓我們隨處可以接入。但是我們會看到互聯網再往下，最近中間的過程我們就不再講了，很多的內容服務都已經提到了這個上來，物聯網的核心第二次爆發，交互式互聯網最近的一個核心進步講的大概是云計算，因為它終于給我們提供了一個可以計算的平臺，原來只不過是一個通訊的管道。
再講工業互聯網的一些事情，大家千萬不要被這個名詞完全從概念上把真實的意義掩蓋掉。嚴格來講，工業互聯網不僅僅是網絡，大家不要以為工業上用的互聯網就叫工業互聯網，它是兩個方面的綜合集成：一方面是要對工業上用的網絡技術進行推進，另一方面也要基于這些網絡做工業上的應用。因為這是GE首先提出來的，提出了機器、數據和制造中的人，人機物三元的融合。從這個角度來說，工業互聯網不僅僅是網絡，還是一個體系。大家說這是不是有點繞舌？其實不完全是這樣的情況，在GE的倡導下現在IIC變成了一個聯盟，也是很多工業界的人在主導它的需求，信息技術在融合，融合的概念不是簡單地拿來用，其實很長一段時間搞自動化的人一直是在用信息技術的成果，并沒有一個很好的融合?，F在發展到了5G時代，我們講CPS就是物端要和信息在一起開發，大家應該是一個共同的過程，不是計算機拿來簡單用的問題。舉個簡單的例子，如果云計算的技術僅僅拿來給機器人用，我們能解決很多問題，但是很多東西是不適合你來做的，所以越是往物聯一端來靠，大家起步的時候就應該協同去工作。
剛才講到互聯網機器人，這個比云端機器人更近了一步。因為機器人和機器人的互聯歷史上個世紀九十年代老早就有過，但那個時候是把現有的網絡技術拿過來，不是根據機器人協作的需求來做它的網絡。如果從這個角度來說，下面的網絡進步的空間還有很大，所以我們跟5G論壇討論的時候都是有的，他們也需要這樣的一些需求。機器人互聯網是在互聯網機器人的基礎上，是從機器人應用和推廣或者技術需求的角度來提這件事情，所以核心的問題是有兩個互聯：一個是水平的互聯，一個是縱向的互聯。水平的互聯就是機器人和機器人之間的協作，機床和機器人有挺大的區別，機器人能夠移動和自主認知環境，機床聯網運動控制的時候幾個軸之間的協同精度要求是非常高的，但畢竟是在一個半徑下。機器人如果要在跨地域或者可移動的未知環境下做到協同的話一定是無線的，現在的實時性是根本滿足不了要求的，因為兩個協同保證精度才能搞出一個確定的軌跡。
我們提出了機器人互聯網的概念，它的內涵應該是實現機器、人、物理過程、信息和人之間的一種橫向和縱向加起來的兩個融合。另一個方面的概念是要有一個支撐平臺，我們是基于已有的技術，但是要對現有的技術進行改造和提升，特別是在物端現在5G已經到來，5G和4G最大的區別是在面向各個領域定制了自己的很多標準和要求。所以在制造領域特別是可動作的、未來可以廣泛應用的智能空間領域應該是一個新的突破。如果僅僅從通訊的角度來說，我們拿過來用有很多問題解決不了。所以機器人互聯網是一個新的模式，也是一種新的應用方式。
內涵是對開發者有價值，外延是對用戶有價值。所以從網絡角度來看是借助機器人促進信息物理深度融合，從機器人的角度來看是借助互聯網的資源擴充本身的能力，我們講重點是一個垂向和一個橫向。那么它應該有一個架構，我們可以看到這個架構有橘黃色的，那個是邊緣計算的資源。現在互聯網的計算資源是足夠大的，但是操作機器人要求有實時性，如果都到云端計算的話實時性是根本不可能實現的。我們在物端來做的話，因為要移動一定是一個嵌入式系統，如果是在本地的話它的計算能力也有限。物端的計算要實現三個無縫：第一是在通訊上實時性保證不了，這個縫隙要解決掉。第二是在計算資源上能力是不夠的，要有一套信息的調度，因為對用戶來講它應該是透明的。第三是這些業務關系現在沒有很好的描述，很多還需要人的干預。這三個縫隙是需要解決的。
從解決的角度來講，機器人的本體一定要有一個很好的信息抽象和描述，叫不叫操作系統沒有關系，但確實不是一個簡單的控制器的概念。只有這樣，我們才能把很多好的東西加進去，比如信息安全、公共安全，才能給大家做機器人提供一個很好的基礎設施的服務。而在互聯網絡方面，特別是物端的網絡實時性確實有很多的挑戰，對用戶來講一定是要有透明的編程環境，要有云的存儲和編程的通用架構。比如另一個例子是Google的互聯網抓取訓練，14臺機器人完全以協同的方式，經過大量的訓練學習和深度學習使其在復雜環境下有很強的智能抓取能力。但是現在我給你出一個題目，如果機器人的技術是成熟的話怎么放到應用上去？現在的開發工作量是十分巨大的，沒有一個好的平臺。Google的搜索引擎是很重要的，所以我們會不斷地接觸到引擎平臺和基礎服務這樣的一個概念。
挑戰重點體現在這樣幾個方面：因為要無縫集成，基礎技術是有挑戰的，物聯方面有嚴重的挑戰，特別是離散制造業是一個高速的過程。這樣一個指標現在是很難達到的，即使達到了這樣的指標，對群體性機器人也滿足不了它的要求，還有很多的事情要做，現在講離散制造這個指標拿到機器人的高速高密度運動的環境下確實還不能完全滿足要求。計算方面的挑戰就像剛才我講過的，計算任務遷移到云端難以滿足實時性要求，本地的資源受限處理不了那么多復雜的計算，因為有了傳感器和信息融合，不是簡單地搞到一個位置就可以解決時間的問題。我們介紹一些相關的進展，零零散散地也有一些工作，特別是物端的網絡方面，現在基本達到了百規模的網絡節點在連接的情況下不需要通過中間節點互聯，延遲是小于10毫秒的，這些在不是極高速運動的情況下是可以解決問題的。
車間AGV的控制解決方案，通過這種網絡可以解決百臺AGV的自主調度和解決問題。因為現在的辦法都是分區的，而且是靠頂上的集中控制做的更多一些。一些集成的開發環境方面也做了一些調整，原來更多的是到物理系統，現在抽象出了一個好的開發環境，讓你對用戶、對認知不需要太多的了解，用戶是開放的。我們還要做一個定制化的生產系統，靠著這樣的簡單進步。因為現在還不能說叫平臺，也做了一些互操作的工具，能夠跨多家機器人進行快速的工業開發。這是我們做一個演示的生產線，取得了一定好的效果，在漢諾威的展會和烏鎮世界互聯網大會上都引起了一定的反響。
這是一個非常具有挑戰性的工作，我們的路演剛剛開始，但是既然GE在談工業制造的時候提出了工業互聯網，而且有那么多的問題要挑戰。我們當然可以借鑒，作為機器人來講要能夠更廣泛普及地走到未來，我們在基礎設施、基礎平臺上還是有很多挑戰要做。當然，這個平臺的背景下也蘊含著非常多的基礎問題，總之是我們要跟信息技術深度融合，但是機器人有它自己的特點，我們要為機器人這件事情作出一點自己的貢獻，也希望這些對大家未來的學習和工作能夠有一點啟迪。
