作为CCF－GAIR大会机器人与无人机专场，“机器人的商业场景”模块的压轴演讲嘉宾，国家教育部长江学者特聘教授，IEEE 机器人与自动化北京大区主席，北航机器人研究所名誉所长，先进机器人领域的首席专家，王田苗教授为大会带来了题为《机器人发展的思考——学界到产业》的主题演讲。
王田苗教授首先从宏观上分析了当前的大环境。他指出，当前国内外宏观经济形势已经逐渐转好，加上在中国特有的市场环境下，应用索引与多学科交叉在近几年的强力推动，使得目前的人工智能与机器人产业实际上已经成为了一种长期的隐性刚需，其中感知、决策、行动等类别的智能机器人技术已经是世界上各发达国家的战略性高新技术产业。
随后，王田苗教授简单从四个阶段回顾了人工智能与机器人的发展历程。
1.以灵巧的机械零部件为代表的加工制造机器人。
2.以环境适应和简单感知为代表的特种机器人。
3.以人机交互和柔型结构为代表的服务型机器人。
4.以智能化和仿生技术为代表的智能化机器人。
接下来，王田苗教授一口气与大家分享了多个当下在人工智能与机器人领域的热点问题，并明确指出当前正好处于机器人与人工智能蓬勃发展的红利期。王教授分享的热点内容包括：客服、导购、医疗和聊天类的协调互助机器人；家用智能管家或陪护保姆类机器人；无人驾驶技术；VR／AR技术；智能健康类机器人；刚－柔耦合软体结构与人工感知电子皮肤；微小型特种功能机器人等等。
同时，王田苗教授还总结说，当前人工智能领域的重点技术在于：深度学习与认知进化，大数据的获取及处理，人工智能芯片，语意理解，概念表述和知识推理等。
王田苗教授认为，在人工智能与机器人恰好处于蓬勃上升期的今天，技术变化和市场环境可谓一日千里，怎样在当前复杂多变的生态环境里，将学界的科研成果，转化为产业界成功的产品，是业界当前真正要面对和解决的重点和难点。
王田苗教授明确说明，只有国家的力量、人才、产业资本，这三者相互支撑和协调才能成功推动这一转换，缺一不可。然而，在当前环境下，这其中存在着两个关键性的阻碍，表现在如下两个方面。
1. 性质上，现在全国学界的高校之间存在着完全不同的考核导向，同时在技术成果从学界转化到产业界的过程中遇到的各种法律纠纷很可能对学校造成损害。另外，怎么购买IP，占的股份应该是多少，谁来评估，怎么提高效率，这些问题全都制约着在转化过程中的“性质”。
2. 定位上，导师或学者往往是前沿的论文形势呈现，而企业往往要专利和专著，对客户和股东负责，要实用，要方便，转化的过程通常很漫长，这两者的定位存在着明显的不对等和矛盾。此外，如果是一位学者，以这个角度去创业，那会非常困难。而这时如果以顾问的形式让学生毕业后去创业，成功率往往很高，这就是专注的重要作用，也是“定位”的问题。
在演讲的最后，王田苗教授表示，创新创业是一个长期的过程，这里面需要技术和资本的结合，需要脚踏实地的合作伙伴，同时也需要政策和大环境的协同作用，十分复杂。但他坚信，此时正是机器人与人工智能领域创新创业的时代春天，他热烈欢迎有识之士勇敢地站出来拥抱这个春天。
以下是现场实录：
谢谢毕老师的介绍，我很高兴能够用25分钟跟大家分享一下我对学界到产业的思考，主要讲两个部分，一个部分想讲一下热点；第二，讲一下从学界到产业的难点和困惑，以及自己的一些思考。
在当今整个发展过程中，我个人觉得，未来以人工智能和机器人方向在医疗领域和智能制造领域，以及在医疗、体育、聊天领域，这是很重要的风口。为什么呢？这里面主要是有两个原因，一是目前以机器人人工智能新材料，新能源，以及物联网等技术的交叉融合，到了一个临界点。这个方面有可能会推动整个社会的发展，包括产业结构的变化。二，中国市场非常大，而且中国的制造，有它独特的优势，再加上我们国家在这方面的大力支持。
在这样的背景下，人工智能和机器人，在相当长一段时间实际上是刚性需求。原因是，它是我们国家在制造、装备，基础装备必须的，对国家经济安全有重要作用。在目前整个范围来看，很多的常态的不可逆，推动了人工智能和机器人发展，哪些不可逆，比如说人员的工资上涨，招工难，老龄化，医疗费用的增加等等这些不可逆，与此同时，智慧生活，翻过来又刺激和释放了新的需求，包括安全、自由、健康、快乐，甚至是包括一些探险，包括一些创新。这几个交错起来，才让人感觉到它在相当一段时间是刚性需求。正因为这些，在美国、日本，包括德国，都把智能技术，或者说智能机器人技术作为一个国家的战略规划，他们认为，感知、决策和行动将会推动很多方面的发展。
关于智能的热点，有代表性的我们称之为Gartner 2016智能机器，这块基本上开始逐步盈利，比如说云识别，像我们的虚拟现实，以及基于知识开发的软件工具。波峰是目前投资商，人们所梦想，所推动的一些，包括我们所说的自主车，感知、机器学习，以及还有其他的。初期正是创新和爬坡的一节，包括像智能机器人，商业无人机，包括还有一些新的机器助理。在这样的背景下，我们看待这几个热点，就非常清楚了，下面跟大家分享一下机器人的发展历史，始终也伴随着人工智能技术的发展。
早在1945年的时候美国要搞原子弹，进行机械、齿轮连感的操作及其，随后54年发明了机器人，DH参数所形成的操作。斯福突破了操控机床。真正进入到市场的时候，发现想象没那么大，日后是日本把它产业化了，传奇公司首先把它用在可复制的汽车和摩托车上，这里面又有两件事情，英国的爱丁堡搞人工智能的，像通过视觉进行自主的装配，同时，斯坦福大学当时搞了一个移动机器人，可以上讲台，但基本上失败了。那个失败，也是人们说人工智能的低潮，随后进行另外一个时代，80年代末90年代初，新的美国高科技计划出现了。当时那个时代，CMU的智能系就是现在智能车的原形。当时推动的是空间和水下，从当时的资源结点，当时的那个空间小，希望能够进入服务。
在这里面有几个事情发生了，IRobot上市，还有百科全书，当时也是美国搞的。到现在一直没有太大的突破，不真正人们的痛点在哪，痛点太多的话，洗地、洗碗等等，发现成本太高，又出现一个，把协作机器人推向前进，还有一个阿尔法狗，证明了记忆和案例的学习，比人强，这个一旦突破了以后，发现很多决策的东西可以加入。谷歌收购了8家集群公司，从这个角度，会不会又出现新的前景。
从坐标来看，我们经常把要求的功能，纵坐标是复杂度，堆的结果只能在实验室进行一些实验，原因是可靠性、成本，包括多系统。现在基于互联网的技术，把它拆开了，比如说深度学习或识别放到云上，传感器布置在空间或家居里，再加上以应用为驱动，一下子把机器人概念挤到第一线。
在这个背景下，机器人的发展就形成了，我们知道最近整个世界的经济还在慢慢的爬坡，也就是2%-3%。可是，工业集群的增长率，12%，这还是全球，中国的是17%增长速度。全球24万在新装，中国是6.7，从这个比例看，亚洲依然是中国最重要的领域，其次是欧洲，还有美洲等等。这张片子想跟大家分享的是对中国的创新创业，或者民族企业要有信心。现在来看，经常会说，机器人都是四大家族，事实上是这样。但他们目前集中在汽车和摩托车，包括其他的一些电子装备上，目前的占有量大概是90%左右。想一想，3年以前，国外是96%、92%、88%。目前这张片子反映出国产集群品牌增长的速度大概是33%。从这个角度来理解，要不了多久，中低端几乎会突破60%，高端的会有一个过程，因为它涉及到零部件，涉及到品牌和解决方案。
今后将以集群为热点，协调、互助是很重要的发展方向。目前在特种机器人增长速度是11%左右，在家用机器人大概是28%，同国际机器人联合会预测的，大概是200亿美元，大概在2018年。这个数和工业比，工业去年全球的规模大概是300亿美元左右，意味着未来的5-10年服务机器人这个空间可能非常之大。反映在哪些方面，比如说国防、医疗、服务占的比例，以及个人机器人在家庭娱乐方面的比例。
目前的难点，无论是国外还是国内，都想突破这样的突破口，比如说我们经常理解的就是亚马逊，想从交互发展成入口。谷歌在近期也发布了台灯式的交互。原因还是因为痛点和成本，还有实现技术的可靠性上有一个平衡。这张图是借广发证券给的图，非常有意思。需求、技术、成本，把弱需求和刚性需求在这个坐标系下，还有高品、低品，有利于挖掘机器人需求的痛点。
从目前的趋势来看，集中在客服、导购、医疗和聊天的机器人，目前在这五年是一个热点，随后就会出现我们所说的无人驾驶，以及刚刚说的管家，或者是保姆。这个历程很高。这个过程都是在模化和论证之中。
关于几个热点跟大家分享一下。从广义的理解，人工智能其实就是认知学习、决策和思考，你可以理解成是一个物理的机器人的大脑。感知，我们认为是一种人机交互和感受。RT，我们认为是一种运动和操作。在这些问题上，目前的热点，我们认为还是应该在本体的软体材料和微小型的发展方向，而且是智能硬件的切入式和生物制造。
丰田公司从谷歌买来新的产品，包括人工自动爬在桌子地下，很多液压的数控，还有一些驱动装置。还有可穿戴，还有微纳制造的，包括在狭窄的空间进行检测。达芬奇的工具，在这方面就是一个贡献。刚柔耦合软体结构域人工感知电子皮肤，早上MIT的主任已经报告了，2012年和2015年在国际顶级的Science报告，主要是集中在MIT和大学，有一些驱动可以不用点击，可以用硅胶、3D打印完全，设想一下，如果这个突破，可能对机器人又是一个重新的洗牌，包括刚刚黄老师讲他的梦想。这种软体机器人的诞生，可能离实用很近。通过我们的实验，还发现一个特点，它的成本是传统硬件机器人的1/5。
在人工智能机器人方面，主要集中在认知和深度学习，特别是进化学习，内容不断的更新，调整相应的系数。现在单个学习还是比较好，但是要集中起来还是比较大的挑战，让语音和视觉能够尽快的应用，再一个就是人工芯片。这几点我认为都是非常重要的方向，预计还有语音识别，这方面主要是在游戏、影视、体育，里面涉及到自然语言的理解，包括体感。
工业机器人，能不能通过动作自动编程，如果可以，可以大大降低机器人的进程。包括还有我们所说的AR技术突破，这样的话会解放双手，通过眼睛能够把后台的知识和你看到的进行匹配，进而提醒你很多事情。这方面都显示了重要的方向。有了这么多的物联网，总要有一个代理，自然而然很多人想把家里或社区里的机器人进行代理进行突破。在这里，希望大家这方面一定要思考有什么不可替代性，不然的话，大家都做这个，这个风口是容易变小。在操作方面、学习、方针材料，多机和人机协调方面，在应用领域热点方面，主要是在仿身结构，机器助理，陪互，再有就是特种的无人机系统，无人车、无人船、无人机，包括医疗机械。有的时候我在想，时代在慢慢的改变我们很多东西。其实，每一天每个月我们不知道，回顾5-10年，发现世界的形态在变成，产业结构在变化，生活方式在变化。在这样的变化里，如何把科研和创新的东西转化成产业，显得特别重要。
有幸这10年我和很多的同仁们孵化参与指导了一些代表性企业，包括刚刚在台上张总介绍的Ninebot，这是由两个北航的学子，一个是王野、陆风，比如说Segway过去是2B，他们大胆的迈向了2C。在2016年1月8日intel为他们站台，整个过程得到小米、红杉，甚至其他的投资。医疗机器人接近20年，跟海军总院合作，站在医生的角度，能不能有10%-20%的手术不开颅，通过米粒，把药物放置进去，这样的好处可以减少医疗的成本，而且病人大概三四天就可以出院了，如果是开颅，那就是三个月，甚至更长。成本、技术都会降低，这样的技术会甩掉传统的框架，手术规划，机器人，包括一些安全的控制。这方面后面得到了华夏幸福、普华以及其他方面的支持，习主席在今年6月还参观了与积水潭的合作。谷歌用机器人避开了X光，过去大概50多次，现在避开了。这方面大大降低了对医生的辐射，医生非常喜欢，而且精度由2毫米提高到0.5，目前两千多个病例。而且成功在三板上市。这是我的学生毕业以后到科学院，又从科学院离开，利用操作系统改变现在汽车的结构，叫智能仪表，而且被今年6月份吸纳为LEES开发的加盟者，里面都是大公司，丰田、宝马，以LEES看待汽车，一个汽车的CPU一百多个，传感器两百多个，在这个环境下，软件定义汽车功能变成必须。
与此类推，还包括灵巧手，大数据。从这样一个创新，到我们说的产业的转化过程中有一些思考，我认为创新创业的意义，其实应该深刻理解就是，除了探索未知就是对经济的贡献。在这个问题上，实际上社会、学校、国家，不仅希望就业纳税，更希望成为伟大的公司，能够给中国在国际的竞争力上成为荣耀。这些学子学成之后会反馈社会，甚至反馈母校。
在这个问题上，我认为指导思想非常重要，而且我们要理解20%的基础研究可以脱离市场，脱离任何的功利性，应该是自由的探索和思考。但是绝大部分技术研发，它的价值应该以对经济的贡献来说。这个指导思想有三个环节非常重要，国家的力量、人才、产业资本，这三者交集才能推动它的转化，缺一不可。道理上看很简单，但是在做的过程中是很难的，因为从学界到产业的转化，产业界理解的东西就是希望你有痛点成熟，也希望你这个团队专心专著，也希望你应该像市场学习，应该学会运作。但是这三件事情希望是这样的，可做起来是非常难的。为什么难呢？首先，性质问题，从现在的角度来细节，全国在学校范围内，由于考核的导向不一样，是很难完成的。因为在这个过程中，要走相当远的路。而且在整个过程中的法律纠纷，在世界范围内每个公司都有，弄不好对学校有损害。另外，怎么购买IP，占的股份应该是多少，谁来评估，怎么提高效率，这些问题制约了在转化过程中的性质，还有定位。导师或是学者往往是新，往往是以论文，而企业往往要专著，要对客户负责，要实用，要方便，转化的过程中非常长远。在这个问题上，我认为就会出现这个问题。
我想拿个案例简单的说一下，比如说达芬奇这个案例，是在1990年斯坦福孵化出来的，一直到2015年，大家看看，整整是15年，才得到了这样的证明，其实这侧面的反映出，在硬科技，或者是以机器人高端来看，这个历程是必须的。这边是我梳理达芬奇创业的历程，有资本，有改变医生坐手术的方式，有高清晰度。有一次参加国际会议，就问中国，这个机器人，应该是医生出了问题，问欧洲，欧洲是机器人，是设备。问法国人，法国人说应该是找保险公司。在这里面思考解决的问题，国家现在已经在推动这个，允许50%以上有发明人和创造人所有，有的审视已经是70%了，能不能简单化会加速，往往说评估一下，等着开会。包括昨天问宾州大学，基本上5%或10%，对学校发展才有需要。比如说IP的问题，每个IP如果是10万或20万，会发现这个速度会加快，国家的法规对这方面非常重要。
最后，我想说关于定位问题。如果你是一个学者，以这个角度去创业，非常难，要不然以顾问的角度，让你的学生毕业以后去创业，这个成功率是很大的。因为只有专注专心才有这个希望。这些想法也是来自于南极，在南极做实验，半个月在恶劣的环境下做了这样的实验，利用风能和太阳能对电池充电，让它能够利用再生能源进行运作，也是在这个时候思考学界到产业转化的想法。
走到这条路上，每位创业者都知道，这个路还很长，涉及到方方面面，仅仅是一个原子，也就是说，我们所说的创新的技术和资本结合。真正的发展还要合伙，还要政策，还要环境，还要大人教他。不管怎么样，我认为在当今这个世界，创新创业的时代到来了，每位都要问问自己，是不是有这样的激情，自己是不是有什么不可替代性，是不是可以实现，资本市场的宽容应该更有耐心，而不应该是急功近利。我相信在国家创新创业大的浪潮推动中，我们每个人都能找到自己的位置，谢谢。
主持人毕亚雷（深圳计算机协会秘书长）：我觉得今天王老师给我们做了一个总结性的发言，王老师是最早介入机器人行业做产业化角度的教授，就像今天他讲的那样，有很多的思考。一个小小的问题，在您的桃李满天下的学生中间，您能给出一个您最看好的学生创业项目，您刚才讲了做转化，其实我在单位也是做转化的，经常帮着老师、同学创业，您能讲一个案例吗？
王田苗：在当下，我认为Ninebot非常优秀，另外还有一个医疗机器人Remebot，还有一个Segway Robot，这几个有几个特点，第一是门槛值很高；第二，在国内或世界范围内在同一个起跑线上。剩下的就是两个事，他们对市场的敏锐性和团队人格的格局，就决定了他能走多远。
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周蕾