機器人技術的發展備受矚目，但不知不覺間，我們已經走到了“機器人2.0”時代的入口。
“機器人2.0”伴隨著交互和學習能力迭代——從視覺感知、人機交互，到增強學習、連續學習，前沿技術正在開創新的未來機器人。同時，“機器人2.0”也在帶來傳統領域、傳統應用場景的普遍變革。那么如何解讀這個“機器人2.0”大時代，小編專門為您提供來自德國漢堡科學院張建偉院士在硅谷的分享。
交互和學習能力迭代，把機器人帶入2.0時代
今天我們談論的智能制造和機器人里，有兩個比較重要的技術，一個是計算，另外一個就是數據。傳統的大數據公司是在做數據的整理、數據的可視化等等。現在的整個趨勢是在第二層：數據的發現，以及最上面一層，m.twshmhelmet.com，即真正的數據自動整合和自動決策，另外就是人機交互的模式。我們看到很多創新公司，現在在擺脫傳統的觸摸屏和顯示設備，用新的無處不在的顯示和自然的交互模式來改變整個人機交互、工廠領域交互的模式。用自然的語言、用自然的手勢、自然的表情和自然的物理交互，甚至用腦信號，把這些綜合起來，作為未來的人機界面的技術。
現在中國也在做人工智能2.0的路線圖，機器人2.0也在被談論，機器人在慢慢擺脫傳統的被編程、固定執行程序的機器人模式，基于很多交互功能、記憶功能、學習功能變成2.0的機器人。
包括我們現在使用的這種開源操作系統，也是給新的機器人的發展帶來了新的機會，現在所有開發新的機器人操作系統，都使用ROS操作系統。
當前機器人技術的變化還包括機器人的模塊化，這次在CES里也看到很多新的機器人模塊化產品，圖上是我們在五年前已經有的一些新的專利，把機器人按照幾個標準的模塊來生產和開模，讓它實現各種各樣的構型和新的功能。這也是一個非常新的未來機器人的概念。
“機器人2.0”將帶來傳統領域的普遍變革
我們講機器人和人工智能的下一個應用場景，實際上除了智能制造之外，還有整個社會的應用，比方說助老助殘、城市交通問題、環境問題，這里面都有新的創業機會。還包括在物流領域、家庭領域、醫院領域的各種應用。以及工業4.0里人機交互的一些場景。去年在漢堡我們組織了世界最頂級的世界智能機器人大會，有很多工業界還有創新人才參加，期間發現很多最新的智能機器人技術已經變成了創業公司和產品。
這里包括物流的各種系統應用：通過新的智能機器人，實現新的自動物流。也包括傳統的工業機器人到交互機器人，再到可以裝配各種各樣柔性控制功能的機器人，包括用機器人檢修各種各樣環境的管道、隧道、橋梁、公路等等，都有創新公司的一些例子。如果機器人在智能工廠里，m.twshmhelmet.com，它可以實現很多新的功能，包括應對比較復雜的環境、柔性制造、減少成本、提高效率等。
傳感器是下一步智能機器人最新的關鍵技術，現在所有智能機器人的發展都是在用各種各樣的傳感器來感知環境，做智能控制和自主決策。視頻上是我們最近結題的一個歐盟項目，做的是自主的、有感知的、有操作功能的機器人，在意大利和瑞典的老人院里每天都在試用，幫著老人做家務等，除了這種感知功能、交互功能之外，還有很多操作功能。
機器人在護理方面的自動化也是新的應用場景，比如我的學生最近在深圳創立了醫療公司，現在已經有新產品在逐漸上市，包括幫助護士查房、解釋情況等等，包括右圖的機器人，也就是自動配藥的這種機器，里面有很多傳感器和自主決策的系統。
所以從工廠自動化，到培育自動化，到醫療自動化再到家庭自動化，這是一個非常清晰的過程，從先toB再到toC，機器人和人工智能的應用一步一步升級。
增強學習、連續學習技術在開創新的未來機器人
我們說現在的機器學習的發展，是從機器的自動化，到軟件的自動化，發展到監督學習和增強學習，而現在我們在研究連續學習技術——實際上是基于增強學習技術，并把它層次化，一層一層地從最低級的概念和技術進入到更上層的學習。現在的增強連續學習技術，我們在一步一步做得非常多。現在除了輸入/輸出的系統可以測量，更多的是測量它輸入/輸出以后，對系統性能的評價，這里包括對未來的預測，和持續性學習，現在已經逐漸地從學術里慢慢地應用到自動駕駛，應用到機器人，應用到智能系統里。
視覺感知技術的突破將帶來機器人應用的爆發
還有就是在整個認知方面，視覺感知方面，現在德澤在杭州的一家公司，產品也在逐漸的成型。就是怎么把人類的視覺中樞用大數據的方式把新型的傳感器變成視覺信息庫，KUKA機器人示教器維修，然后放到云里，用智能算法來進行匹配、識別、定位和導航等等。像現在的谷歌自動駕駛還有特斯拉的自動感知有很多開放性研究論題。
這圖就是機器人眼里的各種各樣的定位問題，綠色的是已經比較成熟的技術，藍色的是部分成熟的技術，紅色的是未來的技術，實際上我們在視覺的定位、感知、導航方面，正在面向未來進行技術的開發。現在在導航技術里，室外的GPS基本上已經非常成熟，然后室內的一般是用激光的辦法，還是比較昂貴，只能看物體外邊的輪廓，下一個挑戰是純粹用視覺的技術來進行定位、識別、導航。現在我們已經做出了一些嵌入式的系統，在VR、物流、和機器人本身已經得到了應用。實際上在無人駕駛、無人機、服務系統和家庭機器人里，包括宇航飛船，未來都會有很好的應用。現在CES里也有得獎的作品，拿手機識別出上千種的物體，現在也逐漸變成了一個應用型技術，在用深度學習的技術，進行機器人的日常生活物體的理解。包括在工業界里，比如在中國很多汽車工廠，自動識別汽車車體的位置和姿態。也包括我們用一些新的傳感器和機器人的技術進行一些道路橋梁和基礎設施的檢測。
實際上機器人的下一個挑戰是多模態的學習技術，怎么讓機器人通過物理的交互，積累經驗，學到不同的本領。深度學習只是我們的五種模式之一，實際上還有更多的包括腦機接口技術、包括行為學研究、包括神經影像，和用新的集成的系統來研究新的人機交互和智能的算法。包括各種各樣傳感器的融合，視覺聽覺位置觸覺，怎么按照人的更好地整合信息的辦法來實現新的智能系統。
機器人2.0帶來的是傳統產業升級和國際化創業機會
從機器人的2.0到人的2.0的項目都會有非常大的作用，包括在心理健康保健、機器人和工業制造里都會有很大的用途。包括各種服務系統、未來機器人、人機共存的場景控制，包括未來認知工廠里的一些應用場景。這些項目里，中國一些比較大的企業，比如華為、京東方，還有英特爾、飛利浦、空客和大眾，以及最近的西門子、庫卡，對我們的項目都有一些投入，包括深度學習、大數據、自動駕駛、診斷系統、人機交互、環境感知等等，人們都非常感興趣。