张建伟，汉堡科学院院士，汉堡大学教授；峰会主旨报告《信息通讯、人工智能与机电系统的深度融合催生机器人创新应用》。

　　我今天非常高兴，又一次来到美丽的浙江。我是浙江宁波女婿，来到感觉到非常亲切，我是上一周返回德国，收到邀请还是又一次飞到中国来，来到美丽宁波，首先问候，不管国内投资界，还是同行，还有宁波的领导，还有我们的德国，国际上来的朋友，来宁波欢聚一团非常有意义。让我也来祝贺一下宁波，在甘老师，杨老师领导下，在机器人方面取得的进展。我今天给大家介绍融合的，介绍一下怎么从人工智能和通讯的融合，我本身在清华大学计算机，计算跟智能，三十年前做智能，现在做融合机电和整个智能机器人系统。从机器人和计算机关系来，我们软件和硬件他们的融合是越来越明显的趋势。一方面，现在传统的软件公司，包括FaceBook，谷歌，他们进军硬件领域。他们收购机器人公司，苹果要做CAP，软件在虚拟空间做到极限了，下一阶段是硬软结合，德国比较重视制造。现在德国公司制造汽车的，和制造汽车配件的西门子，纯自动化，他们从硬件到软件，到智能，越来越重视。他们现在三分之一是软件的工程师。

　　从软件到硬件的进化也是很明显的趋势，一个是互联网+，一个是+互联网，这个对我们教育，和培养人才也是要求全方位人才的培养。从前发展的时候一人使用一台，今天每个人使用的处理器上百个，而且大多数是看不见的，嵌入式处理器。如果现在我们用新的人工智能和通讯的办法，怎么使传统的机电设计系统，机器人里面碰到瓶颈问题怎么更好的解决，今天想说的就是举一些例子和今后的方向，怎么用现代通讯技术，包括VR，包括AI，包括新型智能传感技术融合，帮助传统的机电设计的系统来克服他们复杂性。随着功能复杂性很快上升的引进。一方面这个复杂性的上升使得系统复杂，价格也昂贵，我们希望用现代的感知，现代的计算，现代云技术使得我们实现机器人比较丰富的功能，不增加肌腱方面的复杂度。这里包括了我们人机交互的模式，报告里面都提到了，包括甘博士提到人机交互的方式，我在德国研究所，是模态的交互的系统。今后我们希望不仅跟机器人，而是各种各样可能手机的形态也是多模态的交流形势，我们脑信号，自然语音，各式各样的手势，，使得各式各样感知系统越来越发达，融合越好，使得我们跟人之间交互一样。这里面机器人实际上从传统工业里头的应用越来越多到家庭里头社会里头，和医院里头的应用。通过会议的过程中，我也给大家带来了一些比较新的信息，现在中国做机器人的热情非常的高。但是，我在各种场合也在一直在讲，大家要知道世界上领先的这种现在的水平，不要闭门造车，不要重新发明轮子，这里头，我想分析下。

　　在国际上，研究的领域里头，所有的机器人，新的领域都有一个国际的文献。包括像一个典型，就是飞行机器人里面有最新的研究室和最新的结果，给大家列一下，大家有工夫可以仔细翻阅一下，包括农业机器人，我这里头挑了几个跟咱们应用比较相关的，总共大约有40个这些整合资源，形成公共的合力，在医疗和医院自动化里面也是非常大的潜力，中国现在这里头在医改方面也有非常好的应用前景。这里头包括康复和辅助的机器人，刚才王老师讲了很多的例子，看看物流机器人，包括这些自动驾驶汽车和整个的运输系统，这个整个的机器人怎么学习，怎么认知，怎么感知，这里头让它这个机器人形成一个合力，我希望大家做这个研究过程中，一方面我们要刻苦，要加班，要很努力的在干，但是另一方面我们要避免不知道世界上的水平，而是浪费了很多时间做低水平的重复。所以，移动操作方面，我想这个图是我15年前给拜耳制药厂一个实验室的操作机器人，现在对这个移动操作变成了现在一个非常热门的话题。甘博士发明多手和双手的机器人在宁波也是扎根落户，也是非常可庆可喜。

　　这个遥操作，在很多的情况下，全部的自主比较困难，尤其恶劣环境，水下，航天里头，遥操作里头怎么用半自主的方法，用VR跟AI的形式使得遥操作变得越来越流畅，也还是一个非常热门的话题。我是给了几个比较典型的跟应用比较相关的。我下面介绍几个，我觉得是再教育和服务方面比较重要的今后的产品的开发方向，也是我在国内参与的一些产业化的过程。这些是我们做的一个模块化的机器人，现在已经产业化了，初步得到了交货，一个模块可以组成上百种各式各样构型，从蛇到蜘蛛、到马，包括后面可以看到人形。两千多人民币，就可以了。这是一个典型的在模块化机器人在娱乐教育这方面的应用，模块化教育就是我们标准模块批量化生产，降低成本使得机器人普及得更快，更好。

　　另外就是在助老、助残，刚才提到很多了。这是合作开发的，经过863项目，资助的，后来在863结束以后，又连续做了3年，这个多功能的，能够从做到站的，帮助病人的轮椅，现在也通过了认证，现在开始小批量的销售。这个机器人可能大家从各个媒体的渠道也都看到了。重庆邮电大学李庆都老师在我们这里培训了一下，这个机器人开发成助行的机器人。这个机器人获得了咱们在国内的基尼斯记录，一度电行走近40公里的，被动行走的机器人。这个机器人正在下一步的开发，正在做成创新的助行的机器人。另外在这个机器人的开源软件方面我们在6年前，我写了第一本介绍ROS操作系统的书，才科学出版社出版，现在再版5次，每次很快销售光。我相信中国做机器人软件的学生，很多人看过这本书，这个通过我们引入国际的，现在最新的开源的机器人软件系统，使得我们中国机器人系统软件方面的开发跟国际能够达到同步。这是我们做的欧盟的项目的一个服务机器人，把录像放一下。这个是很快的过一下。这是我们做的欧盟服务机器人的项目，现在在瑞典，和意大利，和室外、室内的机器人可以共同的合作，来买东西，交代给室内的老人，这样的话，是整个一个服务的回路，现在已经基本上做通。这个机器人时代的项目，这是一个场景，机器人外头购物怎么把食物，交给中间的机器人，然后交代给室内的机器人。

　　这是我们做的，未来能够变成服务机器人产品一个例子，另外就是在这个手操作的过程中，今天早晨听了报告，我们也知道了很多这个机器人整个的关键的操作系统，操作的复杂性还不够多。今天也提到了，如果我们从现在的简单的这个臂，半残废，到灵巧，我们这个机器人扩大非常多，这是基于多传感操作机器人的例子，处理一些危险的液体，是一个基于传感器灵巧操作的项目。现在也正在往软件方面产业化。

　　在多模态交互智能双臂装配机器人上面，15年前我做过，做了不需要编程的智能软件，有语言、手势指导两个机器人，装配起一个玩具飞机，总共有50几个块。这是我们最新做的一个RACE项目，现在都知道大数据，我们这个项目把机器人大数据跟学习基于经验的学习是一个非常好的例子，300万欧元，我是协调人。这就是所谓的RACE项目，怎么样让机器人一步一步学习。从餐馆服务场景里头，一层一层的学习，哪边该进，哪个东西该拿走，哪个东西什么时候放在这里，这是高层学习的过程。这是我们的一个项目，也是得到了非常好的评价。

这个图就是我们机器人的经验学习，就是使得我们人机交互的长度变得越来越短。和它对世界的理解模型的误差越来越小。通过学习，实际上这两条曲线整个的收缩的过程，使得我们用最短的命令语言，能够让机器人完成最希望的任务，而且机器人对世界的各种各样的模型理解也变得越来越精确，这就是我们学习的目的。

　　深度学习，我在15年前把深度学习用在机器人的整个的能力的获取，这是五层神经网络，用多传感器的多机器人的控制，也是在当年的项目里头也是得到了很多的应用。现在叫深度和连续学习，这里面不止是考虑各种各样多传感器和输出，而是通过了各式各样的叫未来的预测，一个是目标函数，使得预测变得越来越强，在这个过程当中，选择最好的决策方案，这个里头，我觉得是在深度学习之后一个未来更重要的发展方向。如果说知行合一是一个非常关键的字，那深度学习，解决知的问题，行的问题里头，尤其是知行合一过程中，我们叫增强连续学习，这里头也是我们RACE项目里头不断的进化。大家可以看看这个COGITAI，这是一夹心注册的公司，现在这家把全世界的十个最强的做（公司名英文）大牌教授绑定在一块，没有任何的产品，现在融到一大笔资金，已经开始运作了。我有幸在这10个里面之一。这连续学习技术。伦敦这家公司，值很多前，他们的技术想用在机器人上面，一直没有用到，我觉得连续学习技术，关注对机器人有用的学习技术，另外对于的大数据智能，我也关注波司登一家大数据公司，我们朋友也可以关注，我们用这个大数据公司，我们也做工业4.0很多预测的部分。这里头，也是传统的人工智能和真正应用的结合。中国的大脑计划，也是非常的多热火的准备，我在中国科技部给大脑计划做了一个报告，这个就是带肢体的大脑。研究大脑过程当中研究实质性的感知和决策及行为。实际上我们现在面临的不止是虚拟的世界，而是真正物理的，大量数据的过程，这里头包括王田苗提到医学里面多传感器融合，这也是我研究的重点题目。当然是最重要的，现在是视觉。视觉，我刚才跟萧山几位朋友提到，我们跟宋得真教授在杭州注册了德责机器人，用低价，低廉视觉定位系统做机器人的关键技术。大家可以关注一下德责机器人，在杭州。另外机器人的未来，把机器人的记忆和学习，真正把它真正的做成软件，做成程序，我这里给几张我学生画的漫画，一方面是机器人的，上面是机器人讲述他的非常愉悦的经历，下面是一个机器人给人提供一些物理服务之外，还能够认出人，讲这个人喜欢的故事和笑话。我觉得这是一个服务机器人的优势。

　　我现在跟北京清华这几个高校做基础研究，我们做了很长期，达到12年重大基础研究的项目，叫跨模态的学习。是研究整个机器人和智能系统，人机交互之间的动态、预测、交互。这个图通过我们对人多模态感知融合，怎么样统一的表示对整个有完整精确的表达，另一方面从机器人的传感器的实现来讲，是有一些什么算法，一方面是机器人是2.0，通过新的技术我们通过新一代智能机器人，另一方面，我们人通过学习的技术，通过新的通讯技术，我们人也不是传统意义上的人，而且是人的2.0技术，这个对我们人的技术也会有重大的启发。

最后结束一下，包括真正的智能系统包括对能力的提高，这里头有非常多的重要的题目，时间关系，不一一展开讲，包括对复杂环境快速理解，柔性情形机器手臂和灵巧手的设计，基于传感的精细的灵巧。

　　最后结尾的话就是通过我不管在欧洲、在日韩和美国，我们都通过欧洲的项目，访问过美国、北美所有机器人实验室，日韩所有的实验室，所以我对全世界在机器人整个的产学研方面还是有一定的全局的观点，中国的长处实际上就是在我们的各级的政府和部委非常的重视，我们在这深深的感受到宁波的领导的魄力和他们的前瞻性，在这里头真正集中力量办大事，怎么利用好我们中国机器人热潮，把我们强大制造能力把大批工程师队伍这个特点好好用好。然后中国的机器人的发展，现在有非常长足的进步。这里头，左边是我列了一些做的进步非常大的，右边还是有待提高的，这里面包括原创性，包括交叉学科，跨学科人才，领军人才，资助的强度和持有度。至于投资界朋友，怎么样校准这个期望值和在地方政府里头，怎么保持全局观和独特性，实际上我想我们要不断的交流，不断创新，使我们中国研究30几年机器人积累，用好各种资源的协调，把研究、开发创投的资源统筹一块，我们在新的起点上寻求根本性创新的突破。我的报告就到这，谢谢大家关注。