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“國家機器人計劃”——中國差距有多遠?

2025China.cn   2015年02月26日

  本月27日,日本軟銀將面向研發(fā)人員限量發(fā)售300臺人形機器人“Pepper”。機器人本體價格為213,840日元(約合人民幣11,239元), Pepper是世界上首款有情緒表達能力的機器人,可以通過學習發(fā)展成為客服機器人、個人助理等。除了軟銀之外,谷歌、微軟、雅虎、亞馬遜等IT企業(yè)也紛紛投入巨資,將人工智能視為下一代產(chǎn)業(yè)革命和互聯(lián)網(wǎng)革命的技術引爆點進行投資,加快產(chǎn)業(yè)化進程。

  什么是“國家機器人計劃”

  自人工智能誕生至今,各國政府高度重視人工智能相關產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,都紛紛加大對人工智能的科研投入,其中美國政府主要通過公共投資的方式牽引人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,2013財年美國政府將22億美元的國家預算投入到了先進制造業(yè),投入方向之一便是“國家機器人計劃”。

  在技術方向上,美國將機器人技術列為警惕技術,主攻軍用機器人技術,歐洲主攻服務和醫(yī)療機器人技術,日本主攻仿人和娛樂機器人。在2013年,中國工信部曾出臺指導意見,提出到2020年,我國形成較為完善的工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)體系,培育3-5家具有國際競爭力的龍頭企業(yè)和8-10個配套產(chǎn)業(yè)集群。但由于中國機器人產(chǎn)業(yè)起步較晚,在關鍵技術、核心零部件等方面與國外還有較大的差距。

  在2014中國機器人產(chǎn)業(yè)推進大會上,工業(yè)和信息化部副部長毛偉明表示,要跟上全球新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的步伐,在機器人技術上必須加快推進,力爭在若干關鍵領域實現(xiàn)重大突破。中國裝備制造業(yè)每年25%超高速增長的時代已經(jīng)結束,過度依賴投資拉動和規(guī)模擴張的發(fā)展模式將難以為繼。工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)既可通過智能化生產(chǎn)讓廠商獲得高質(zhì)量的產(chǎn)品制造水準,也可以應對勞動力成本上升等問題,是破解中國工業(yè)成本快速增長、低附加值、環(huán)境資源制約等因素的重要選擇。

  他同時也表示,下一步,工業(yè)和信息化部將組織制訂中國機器人技術路線圖及機器人產(chǎn)業(yè)十三五規(guī)劃,通過加強頂層設計,引導行業(yè)發(fā)展,同時完善標準體系建設,組織編制我國機器人產(chǎn)業(yè)行業(yè)標準體系結構圖和標準明細表,加大對機器人企業(yè)研發(fā)與產(chǎn)業(yè)化的資金支持力度,搭建產(chǎn)需對接平臺,培育產(chǎn)業(yè)推廣示范基地,著力突破關鍵技術和重要環(huán)節(jié),促進機器人產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展。

  機器人核心技術:云計算與仿生技術

  中國信息通信研究院工程師楊希的觀點認為,機器人現(xiàn)階段的技術突破的重點,一是云機器人技術,二是人腦仿生計算技術。美國、日本等國家均將云機器人作為機器人技術的未來研究方向之一。伴隨著寬帶網(wǎng)絡設施的普及,云計算、大數(shù)據(jù)等技術的不斷發(fā)展,未來機器人技術成本的進一步降低和機器人量產(chǎn)化目標實現(xiàn),機器人通過網(wǎng)絡獲得數(shù)據(jù)或者進行處理將成為可能。目前國外相關研究的方向包括:建立開放系統(tǒng)機器人架構(包括通用的硬件與軟件平臺)、網(wǎng)絡互聯(lián)機器人系統(tǒng)平臺、機器人網(wǎng)絡平臺的算法和圖像處理系統(tǒng)開發(fā)、云機器人相關網(wǎng)絡基礎設施的研究等。

  由于深度學習的成功,學術界進一步沿著連接主義的路線提升計算機對人腦的模擬程度。人腦仿生計算技術的發(fā)展,將使電腦可以模仿人類大腦的運算并能夠實現(xiàn)學習和記憶,同時可以觸類旁通并實現(xiàn)對知識的創(chuàng)造,這種具有創(chuàng)新能力的設計將會讓電腦擁有自我學習和創(chuàng)造的能力,與人類大腦的功能幾無二致。

  在2013年初的國情咨文中,美國總統(tǒng)奧巴馬特別提到為人腦繪圖的計劃,宣布投入30億美元在10年內(nèi)繪制出“人類大腦圖譜”,以了解人腦的運行機理。歐盟委員會也在2013年初宣布,石墨烯和人腦工程兩大科技入選“未來新興旗艦技術項目”,并為此設立專項研發(fā)計劃,每項計劃將在未來10年內(nèi)分別獲得10億歐元的經(jīng)費。美國IBM公司正在研究一種新型的仿生芯片,利用這些芯片,人類可以實現(xiàn)電腦模仿人腦的運算過程,預計最快到2019年可完全模擬出人類大腦。

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