近年來，機(jī)器人技術(shù)的研究與應(yīng)用在全球范圍內(nèi)得到了各發(fā)達(dá)國家的空前重視，從美國的“國家機(jī)器人計劃[1]”、歐盟的“SPARC機(jī)器人研發(fā)計劃[2]”，到日本的“機(jī)器人新戰(zhàn)略[3]”等，充分表明機(jī)器人技術(shù)對發(fā)展國家實力和保障國家安全的重要性。長期以來，中國相關(guān)部門對機(jī)器人技術(shù)的研發(fā)也給予了很大的支持，尤其是自2014年起，在各級政府的推動下，我國機(jī)器人產(chǎn)業(yè)的發(fā)展呈爆發(fā)式增長，一場中國式的機(jī)器人“大躍進(jìn)”勢不可擋[4,5]。
據(jù)報道，2014年中國工業(yè)機(jī)器人市場銷量達(dá)5.7萬臺，與2013年的3.6萬臺同比增長55%，約占全球市場總銷量的1/4。中國已經(jīng)連續(xù)兩年成為全球第一大工業(yè)機(jī)器人市場，但其中2013年國內(nèi)企業(yè)僅占中國市場銷量的15%左右。另據(jù)國際機(jī)器人聯(lián)合會（IFR）統(tǒng)計，2005—2014年間，中國工業(yè)機(jī)器人市場銷售量的年均復(fù)合增長率為32.9%，而2004—2013年間為29.8%。預(yù)計到2017年，工業(yè)、服務(wù)和特種機(jī)器人的全球市場規(guī)模將達(dá)到750億美元，并帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)上千億美元的增長。該統(tǒng)計同時還指出，2013年，中國每萬名制造業(yè)從業(yè)人員機(jī)器人保有量僅為25臺，而世界平均水平為58臺，其中韓國396臺、日本332臺、德國273臺。對于機(jī)器人應(yīng)用最多的汽車行業(yè)，先進(jìn)汽車生產(chǎn)國的工業(yè)機(jī)器人使用密度均己達(dá)到1000臺/萬人，而中國僅為213臺/萬人。
因此，在目前的形勢下，如何進(jìn)一步健康有效地發(fā)展機(jī)器人技術(shù)，是一個必須關(guān)注的重要問題。人才培養(yǎng)、深入應(yīng)用、讓機(jī)器人在產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級中切實發(fā)揮作用，是大家公認(rèn)的正確途徑。同時，本文認(rèn)為，除物理形態(tài)的機(jī)器人之外，應(yīng)更加注重軟件形態(tài)的機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，吸取計算機(jī)技術(shù)發(fā)展過程中“重硬件、輕軟件”所造成的信息技術(shù)與產(chǎn)業(yè)長期整體落后的慘痛教訓(xùn)，避免重蹈覆轍。工業(yè)時代的核心技術(shù)是工業(yè)自動化，物理機(jī)器人正起著越來越重要的作用；但智能時代的核心技術(shù)將是知識自動化，因此必須從一開始就加快、加強(qiáng)以軟件形態(tài)為主的知識機(jī)器人的研發(fā)與應(yīng)用，以軟件機(jī)器人的發(fā)展促進(jìn)物理機(jī)器人的升級，盡快形成軟件和物理形態(tài)平行互動的新型機(jī)器人系統(tǒng)，并以此為突破口，引發(fā)下一代智能機(jī)器人的迅速發(fā)展。
1 物理機(jī)器人：功能智能化與深度化
第一臺可編程工業(yè)機(jī)器人Unimate源自George Devol 1954年的專利Unimation，即通用自動化（universal automation）之意，由Joseph Engelberger主持試制生產(chǎn)，1961年完成并用于通用汽車公司（General Motors,GM）的壓鑄生產(chǎn)線。1978年，他們又推出用于組裝生產(chǎn)的PUMA（Programmable Universal Machine for Assembly）機(jī)器人，這才真正啟動了工業(yè)機(jī)器人的時代。隨即，以George N. Saridis為首的自動化與智能控制學(xué)者進(jìn)入機(jī)器人領(lǐng)域，于1984年創(chuàng)立“IEEE機(jī)器人與自動化委員會”，3年后轉(zhuǎn)為“IEEE機(jī)器人與自動化學(xué)會（RAS）”，今天已成為全世界機(jī)器人領(lǐng)域最大最具權(quán)威的學(xué)術(shù)研發(fā)與應(yīng)用專業(yè)人士的組織[6]。
從發(fā)展歷程來看，機(jī)器人技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用在20世紀(jì)80年代后期至90年代中期達(dá)到了一個歷史性的高潮（圖1為本文作者當(dāng)時在美國亞歷桑那大學(xué)機(jī)器人與自動化實驗室進(jìn)行實驗，領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊于1992實現(xiàn)了通過互聯(lián)網(wǎng)從法國和日本遠(yuǎn)程控制實驗室的工業(yè)機(jī)器人），逐漸從工業(yè)制造向國防、救援、醫(yī)健、娛樂、家庭、教育、生物等方向擴(kuò)展，形成了工業(yè)機(jī)器人[7]、服務(wù)機(jī)器人和軍事特種機(jī)器人[8]等分支。但核心技術(shù)基本相同，而且都是以機(jī)電一體化的物理形態(tài)機(jī)器人為主，機(jī)器人軟件開發(fā)、機(jī)機(jī)通訊、人機(jī)交互等重要但非主流方向[7]為輔。20世紀(jì)90年代后期，由于科技發(fā)展的熱點(diǎn)轉(zhuǎn)向網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用，機(jī)器人相關(guān)工作受到一定沖擊，一度進(jìn)展緩慢，人才流失嚴(yán)重。進(jìn)入21世紀(jì)后，隨著機(jī)器人和無人機(jī)在美軍反恐戰(zhàn)爭中的有效部署、特種手術(shù)機(jī)器人的成功應(yīng)用、無人車的重大突破，特別是智能技術(shù)的迅猛興起與融合貫通，物理機(jī)器人的研發(fā)與應(yīng)用也進(jìn)入了一個新的歷史階段和高潮。
除傳統(tǒng)的機(jī)電傳感、規(guī)劃控制、協(xié)調(diào)執(zhí)行等研發(fā)方向之外，物理形態(tài)機(jī)器人的最近工作呈現(xiàn)許多新的趨勢，例如：1） 人機(jī)交互、人機(jī)共同操作（Co-manipulation）、人機(jī)安全等；2） 軟體機(jī)械人，從柔性機(jī)械臂向軟性材料構(gòu)建的機(jī)器人發(fā)展，對各種性能的人工假肢、人工關(guān)節(jié)和驅(qū)動型人工肌肉的開發(fā)；3） 小至體內(nèi)檢測、釋藥、手術(shù)的體內(nèi)醫(yī)用機(jī)器人，大至管道檢測維護(hù)和岸邊或離岸的巨型機(jī)器人等多種多樣的特種機(jī)器人系統(tǒng)，還有更多種類的先進(jìn)機(jī)器人武器等；4） 以無人車或智能車為代表的移動機(jī)器人更為引人注目，各大汽車制造廠家紛紛介入，推出自己的相應(yīng)產(chǎn)品或演示系統(tǒng)，機(jī)器人汽車或許不久將成為現(xiàn)實；5） 機(jī)器學(xué)習(xí)、SLAM、概率圖方法、多源數(shù)據(jù)深度融合、自然語言處理等智能技術(shù)方法廣泛用于機(jī)器人的研發(fā)和應(yīng)用，特別是己經(jīng)成為數(shù)據(jù)驅(qū)動的機(jī)器人和人形機(jī)器人等的興起及發(fā)展之關(guān)鍵。有關(guān)綜述性描述，請見文獻(xiàn)[9]～[27]。由這些文獻(xiàn)可以看出，物理形態(tài)的機(jī)器人的研發(fā)正朝著功能的精化、可靠、高效和智能化方向發(fā)展。
圖1 20世紀(jì)90年代初本文作者在亞利桑那大學(xué)機(jī)器人與自動化實驗室工作，圖中有2個PUMA工業(yè)機(jī)器人和1個三菱教學(xué)機(jī)器人
Fig. 1 Wang Fei-Yue collected data at UA/SIE Robotics & Automation Lab
2 軟件機(jī)器人：系統(tǒng)虛擬化與云端化
軟件機(jī)器人的歷史起源很難清楚地界定，雖然與機(jī)器人仿真、胞式機(jī)器人（cellular robots）、元胞自動機(jī)（cellular automata）等密切相關(guān)，但這些從未被正式地以“軟件機(jī)器人”稱之。事實上，英文“software robots”或“software robotics”很少被專業(yè)地使用，至少沒有專業(yè)上的界定或?qū)W術(shù)定義。一般認(rèn)為：“softwarerobots” 就是“bot、web bot、web crawler、spider”等軟件的統(tǒng)稱，就是網(wǎng)上數(shù)據(jù)的搜索、下載、復(fù)印等軟件程序而已。近來，Siri、Cortana、 “小冰”、“小度”或“小i”等聊天問答軟件的出現(xiàn)，更被大眾視為“軟件機(jī)器人”的代表和象征。
事實上，網(wǎng)絡(luò)化機(jī)器人的出現(xiàn)和發(fā)展應(yīng)被視為軟件機(jī)器人的真正開始。20世紀(jì)80年代，通用汽車公司在已有工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用的基礎(chǔ)上，提出“制造自動化協(xié)議（manufacturing automation protocol，MAP）”工程以及相應(yīng)的基于EIA-1393A通訊協(xié)議的MMFS（Manufacturing Message Format Standard）標(biāo)準(zhǔn)。由于MMFS無法滿足由不同廠家的機(jī)器人、數(shù)控機(jī)（NC）、可編程控制器（PLC）等組成的過程控制系統(tǒng)（PCS）的通信要求，制造報文規(guī)約（manufacturing message specification，MMS）應(yīng)運(yùn)而生[28,29]，成為“虛擬制造裝置（virtual manufacturing device, VMD）”之間通訊的標(biāo)準(zhǔn)，最終演化為國際標(biāo)準(zhǔn)ISO-9506，為網(wǎng)絡(luò)化機(jī)器人系統(tǒng)，進(jìn)而軟件機(jī)器人的形成和實際應(yīng)用創(chuàng)造了基礎(chǔ)條件。
MAP/MMS之后，特別是在WWW使基于TCP/IP的HTTP得到廣泛應(yīng)用之后，網(wǎng)絡(luò)化機(jī)器人系統(tǒng)才真正起步。20世紀(jì)90年代初，基于互聯(lián)網(wǎng)的工業(yè)機(jī)器人系統(tǒng)雛形出現(xiàn)，如通過電子郵件和網(wǎng)頁控制的PUMA和其他機(jī)器人系統(tǒng)[30,31]，并逐漸發(fā)展成“網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人學(xué)（networked robotics）”這一新領(lǐng)域。 至20世紀(jì)90年代末，又提出了遠(yuǎn)程腦化機(jī)器人（remoted brained robots）等概念，并進(jìn)一步演化成與生物或人類大腦交互的網(wǎng)絡(luò)控制機(jī)器人等相關(guān)研究方向[32]。
2001年，IEEE RAS創(chuàng)立“網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人專業(yè)委員會”，以推動相關(guān)研究。同時，自動化領(lǐng)域也開展了網(wǎng)絡(luò)化控制等相關(guān)方向的工作，如基于代理的控制方法（agent-based control，ABC）等。代理，特別是移動智能代理的引入，加快了從網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人向軟件機(jī)器人轉(zhuǎn)化的進(jìn)程。2009年，歐盟的“機(jī)器人地球（RoboEarth）”項目啟動，目標(biāo)宏大：提出要建立機(jī)器人自己的WWW，形成一個關(guān)于機(jī)器人的巨大網(wǎng)絡(luò)和相關(guān)數(shù)據(jù)、知識和算法的機(jī)器人世界，讓機(jī)器人可以在RoboEarth里共享信息并相互學(xué)習(xí)各自的行為和環(huán)境。圖2[33]給出RoboEarth的系統(tǒng)構(gòu)架，相關(guān)功能模塊清晰地顯示了機(jī)器人軟件從實質(zhì)上開始了向軟件機(jī)器人的轉(zhuǎn)化過程。云網(wǎng)絡(luò)、云計算等等，如Rapyuta平臺，已在此項目中發(fā)揮重要作用[34]。
圖2 機(jī)器人地球（RoboEarth）系統(tǒng)框架
Fig. 2 Framework of RoboEarth
2010年，James Kuffner正式提出“云機(jī)器人（Cloud Enabled Robots）”和“云機(jī)器人學(xué)（Cloud Robotics）”的概念與術(shù)語，并闡述了其可能的優(yōu)越之處[35]。這一提議，很快得到了業(yè)界的支持，雖然Kuffner沒有使用軟件機(jī)器人一詞，但這標(biāo)志著軟件機(jī)器人已經(jīng)與物理機(jī)器人分離，入駐云端，成為一個獨(dú)立的機(jī)器人研發(fā)與應(yīng)用領(lǐng)域。
物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算為云機(jī)器人控制建立了起飛的基礎(chǔ)，而機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、智能控制等智能技術(shù)，特別是眾包（包括人類的眾包和機(jī)器的眾包）又為云機(jī)器人構(gòu)筑了起飛的平臺并提供了發(fā)展的動力。但云機(jī)器人的發(fā)展也面臨著諸多挑戰(zhàn)，如在隱私與安全方面，存在著許多與法律和道德相關(guān)的約束，以及易受黑客和計算機(jī)病毒攻擊等重要問題必須解決。技術(shù)上也存在網(wǎng)絡(luò)引起的可靠性、服務(wù)質(zhì)量、性能效率、算法設(shè)計等問題。很明顯，基于代理的網(wǎng)絡(luò)控制和管理方法，特別是“當(dāng)?shù)睾唵?，遠(yuǎn)程復(fù)雜”的網(wǎng)絡(luò)云系統(tǒng)設(shè)計原理，可以從IaaS、PaaS、SaaS這3個層面來應(yīng)對這些挑戰(zhàn)。
然而，軟件機(jī)器人的深入和進(jìn)一步發(fā)展，必須將機(jī)器人的物理形態(tài)與軟件形態(tài)進(jìn)一步分離，同時在分離的基礎(chǔ)上更加深度地融合，因此，必須考慮知識機(jī)器人和平行機(jī)器人。
3 平行機(jī)器人：互動可視化與個性化
2011年，文獻(xiàn)[36]～[38]引入網(wǎng)間機(jī)器人（web surrogates）、知識機(jī)器人（knowledge robots）、平行機(jī)器人（parallel robotics）等概念，試圖將機(jī)器人從CPS（cyber-physical systems）空間推向CPSS（cyber-physical-social systems）空間，從牛頓式的機(jī)械物理機(jī)器人，邁向默頓式的智能平行機(jī)器人，使機(jī)器人也普及成為RaaS（robot as a service）式的實時、互動，而且網(wǎng)絡(luò)化、可視化和個性化的產(chǎn)品。最終，使機(jī)器人從主要服務(wù)于工業(yè)自動化，逐步發(fā)展演成為促進(jìn)知識自動化的主力。
給出平行機(jī)器人的框架，主要由2個對應(yīng)體和3個功能塊組成。首先是一般意義下實體形態(tài)的物理機(jī)器人，其次是特別意義下虛擬形態(tài)的軟件機(jī)器人，或軟件定義的機(jī)器人（Software Defined Robot, SDR）。軟件機(jī)器人SDR不但刻畫了機(jī)器人的規(guī)格和性能，還以可視化的手段提供了機(jī)器人的其他詳細(xì)信息，主要包括維護(hù)、維修、備件、更新、服務(wù)、新算法、新應(yīng)用等網(wǎng)絡(luò)化實時知識，使對應(yīng)的物理機(jī)器人的操作與保養(yǎng)變得簡單而且經(jīng)濟(jì)、方便、可靠。換言之，SDR就是實際物理機(jī)器人之“活”的本體知識描述、可視化的信息中心，可以放在云端，也可以放在手機(jī)端或其它客戶端，是云機(jī)器人的具體化、個性化和專門化的體現(xiàn)，也是類似于RoboEarth項目發(fā)展的必然結(jié)果。通過軟件機(jī)器人和物理機(jī)器人的對應(yīng)和平行互動，可以實現(xiàn)下面3個主要的功能模塊：
1） 機(jī)器人的學(xué)習(xí)與培訓(xùn)——這既可以是機(jī)器人的操作員，也可以是機(jī)器人本身的學(xué)習(xí)與培訓(xùn)。可以是操作人員利用SDR學(xué)習(xí)使用機(jī)器人，也可以是機(jī)器人本身學(xué)習(xí)新的控制算法或智能技術(shù)。此時，RoboEarth中所提供的虛擬工作環(huán)境和互學(xué)習(xí)功能可以被充分的利用，眾包式的人類計算手段也能夠得到更加完美的發(fā)揮。
2） 機(jī)器人的實驗與評估——同理，可以是操作員或機(jī)器人本身進(jìn)行的各類“計算實驗”或“計算實踐”，以此對機(jī)器人的軌跡規(guī)劃、任務(wù)排序、安全檢測等程序進(jìn)行分析與評估，借以降低成本、遵守法規(guī)、合乎模式等等。目前的機(jī)器人圖形編程和可視化規(guī)劃，正是這一功能模塊的初型。
3） 機(jī)器人的管理與控制——通過物理和軟件機(jī)器人的虛實平行互動，在CyberSpace中形成一個關(guān)于任務(wù)執(zhí)行的大閉環(huán)系統(tǒng)，從而可以利用虛實互動自適應(yīng)的反饋方式，使平行機(jī)器人系統(tǒng)更加準(zhǔn)確快速地完成指定的任務(wù)，實現(xiàn)對機(jī)器人系統(tǒng)的智能控制與管理。
圖3 平行機(jī)器人框架
Fig. 3 Framework of Parallel Robotics
顯然，利用平行機(jī)器人的框架和運(yùn)營機(jī)制，可以方便地將生產(chǎn)制造的物理空間、消費(fèi)服務(wù)的社會空間、數(shù)據(jù)知識的信息空間連通，進(jìn)而使平行機(jī)器人成為基于CPSS，而非僅僅是基于CPS的智能機(jī)器人。一定程度上，平行機(jī)器人可視為封裝的O2O（O2O in a box）。而且，這種面向智能產(chǎn)業(yè)的新型機(jī)器將為人類社會產(chǎn)生新的工種，就像計算機(jī)產(chǎn)生新的工作崗位一樣，如機(jī)器人學(xué)習(xí)與培訓(xùn)工程師、規(guī)劃與評估工程師、操作與管理工程師等等，絕非是簡單的“機(jī)器換人”，而是“機(jī)器擴(kuò)人”、“機(jī)器渡人”、“機(jī)器化人”等，使社會更加智能、高效、舒適和安全。
4 從工業(yè)自動化到知識自動化：牛頓機(jī)與默頓機(jī)
在工業(yè)時代，受效益驅(qū)動，加上生產(chǎn)制造任務(wù)的不定性、多樣性和復(fù)雜化等，促生了工業(yè)自動化和工業(yè)機(jī)器人。隨著社會的不斷進(jìn)步發(fā)展，知識工作，特別是涉及網(wǎng)上的數(shù)據(jù)處理、信息操作、知識運(yùn)營等工作也變得更加不定、多樣、復(fù)雜，因此更加迫切地需要知識機(jī)器人，也只有這樣，才能真正邁入一個知識經(jīng)濟(jì)和智能社會。知識機(jī)器人，如上述的平行機(jī)器人系統(tǒng)，正是進(jìn)入這一新社會形態(tài)的一種關(guān)鍵且核心的工具和手段。
如圖4所示，利用平行機(jī)器人形式的知識機(jī)器人系統(tǒng)，可以將物理世界中物理形態(tài)的機(jī)器人和虛擬或云端世界中軟件形態(tài)的機(jī)器人融合起來，如同實數(shù)和虛數(shù)的融合打通整個數(shù)域，通過社會網(wǎng)絡(luò)和物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)連通形成虛實互動的機(jī)器人平行世界，即：
如此就可以形成虛實一一對應(yīng)、一多對應(yīng)、多一對應(yīng)、多多對應(yīng)式的新型工業(yè)機(jī)器人、服務(wù)機(jī)器人、特種機(jī)器人系統(tǒng)等等，使智能機(jī)器人在處理不定、多樣、復(fù)雜的知識工作任務(wù)和流程的時候，具有深度知識支持的靈捷、通過實驗解析的聚焦以及反饋互動自適應(yīng)的收斂等能力，進(jìn)而完成從工業(yè)自動化向知識自動化的轉(zhuǎn)化。
必須指出的是，在這一轉(zhuǎn)化過程中，必須考慮以前工業(yè)機(jī)器人不必處理的社會信號。物理機(jī)器人曾只需要考慮物理信號，但在平行機(jī)器人中，軟件機(jī)器人在相當(dāng)程度上是依靠社會信號來獲取其對社會和信息空間的感知，這就是平行知識機(jī)器人必須面臨的新挑戰(zhàn)，也是為什么知識機(jī)器人必須利用自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和其它智能技術(shù)的主要原因。這方面的相關(guān)討論和研究目前剛剛起步[39,40]，涉及社會、心理、文化等學(xué)科，主要是如何完成從“大定律，小數(shù)據(jù)”的機(jī)械式牛頓系統(tǒng)轉(zhuǎn)向“小定律，大數(shù)據(jù)”的智能化默頓系統(tǒng)。這一過程遠(yuǎn)比傳統(tǒng)的工業(yè)機(jī)器人的開發(fā)要復(fù)雜，但意義也更加重要和巨大，必須倍加關(guān)注，盡快完成從機(jī)械的牛頓機(jī)器向智能的默頓機(jī)器的升華。
圖4 知識機(jī)器人：從工業(yè)自動化到知識自動化（注：本圖引用了網(wǎng)上開源的機(jī)器人圖片，特此說明致謝）
Fig. 4 Knowledge robots：From industrial automation to knowledge automation
5 展望
發(fā)展智能機(jī)器人系統(tǒng)是產(chǎn)業(yè)升級和智能產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)，也是時代的要求。首先是智能產(chǎn)業(yè)對勞動人口的能力提出了更專、更深、更高，有時甚至是“非分”的要求，一般素質(zhì)難以達(dá)到。其次是新一代“QQ”式的勞動力人口，伴隨著智能手機(jī)、微博、微信等“碎片化”社會媒體和生活方式成長，已經(jīng)難以適應(yīng)上一代傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)方式與工作要求，相對而言“傳統(tǒng)能力”退化。這“一進(jìn)一退”，使得需求雙方的差距更加擴(kuò)大，必須靠機(jī)器人這類智能機(jī)器加以“補(bǔ)償”。否則，不但產(chǎn)業(yè)無法升級，整個社會的競爭和影響力也將退化，這就是中國和其他國家近年來紛紛提出發(fā)展機(jī)器人和智能制造戰(zhàn)略與計劃的根本原因。
人才，特別是面向應(yīng)用的高端人才的培養(yǎng)和有效利用仍是機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展的瓶頸。此外，必須充分思考機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略，在提高加強(qiáng)物理形態(tài)的工業(yè)機(jī)器人的基礎(chǔ)上，關(guān)注并重視剛剛起步但意義非凡的軟件和知識機(jī)器人，特別是二者融合的平行機(jī)器人，吸取中國在計算機(jī)產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中的教訓(xùn)，突破重“硬件”，輕“軟件”的傳統(tǒng)思維，不要在回頭撿“芝麻”之時，卻被面前的“西瓜”絆倒，在智能機(jī)器人和先進(jìn)裝備制造領(lǐng)域再次失去另一次可能的重大發(fā)展機(jī)遇。
