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AI 科技評論按：作為國內機器人界領軍人物之一，王田苗教授不但深度參與了國內的機器人產業發展，也在醫用機器人、生化機器魚與嵌入式控制技術等方面取得了突出成績。為了深入了解王田苗教授的科研歷程，並借此回顧 80、90 年代的國內機器人產業發展情況，雷鋒網 AI 科技評論在最近對王田苗教授進行了專訪，以下為訪談實錄。
王田苗（圖左），北京航空太空大學教授、博導，北航機器人研究所名譽所長，國家長江學者，國家傑出基金獲得者，IEEE 機器人與自動化中國北京大區主席，「十二五」服務機器人重點專項專家組組長、863 計劃先進製造領域專家組組長，主要研究方向為先進機器人技術，在醫用機器人、生化機器魚與嵌入式控制技術等方面取得過突出成績。
個人學術經歷
雷鋒網 AI 科技評論：據了解，您最開始並非從事機器人研究？
王田苗：我的本科學校是西安交通大學，念的計算機專業，然後到了西北工業大學做工業電子的模式識別研究。我在西工大的導師是馬遠良院士，記得在 1987 年那會，他指導我從事水下電子對抗信號檢測的專家系統研究，簡單來說，即是模擬水下信號，通過水下聲納來判斷對面或者是水面的物體屬性。那個時期比較熱的兩個關鍵方向，一個是專家系統與推理，一個是神經網路。
雷鋒網 AI 科技評論：您是在什麼機緣下接觸機器人研究的？
王田苗：由於我主攻的模式識別與電子工程，後來有幸到了清華大學從事博士後研究，被張鈸院士納入到一個移動機器人相關的國家重大項目組里，也就是今天我們經常討論的無人駕駛技術。那次是我第一次在實際中真正對機器人有一個整體的認識。早期做人工智能模式識別，其根本還是一個個分析決策性軟件，不像機器人是個綜合性產物。
雷鋒網 AI 科技評論：能否介紹項目的具體研究情況？
王田苗：我們做的移動機器人大概有兩張桌子這麼大，底盤是三輪結構，兩個輪子的快慢不同直接決定了機器人的行走方向。我們給車上周邊安裝了超聲傳感器，然後機器人前方安上視覺傳感器或是雷射傳感器。研究的主要任務是規劃機器人去完成這麼一項任務：從清華大學的西門出發，經過主樓，再走向南門。
在從事這方面研究過程中我們發現，一旦機器人在原先規劃的路徑上遇到障礙，比如行人、自行車，它就只能停下，再重新進行規劃，由於當時計算機速度與內存有限，重新規劃一次往往需要 5-10 分鐘。當時張鈸老師跟我說，有沒有可能任務規劃的上層使用符號表示與推理規劃，然後車體控制底下基於感知行為來進行控制，即是所謂的 sensor based control，因為人也具備條件反射行為控制，不一定先把所有感知到的信息抽象至符號層面進行理解，然後才做行為決定。換句話說，一旦前面出現一個物體，我可能會下意識地躲一下，而不一定先識別這是人類還是自行車，男的女的。受到這個啟發，我研究出了一個底層的 sensor based control 算法，這件事情大大提高了移動機器人避障的實時性、靈活性與可靠性。1991 年，我因為這項工作獲得了國家自然科學基金青年基金的支持。
後來我們在清華的主樓旁、也就是原來老計算機系的位置擺了一個迷宮，讓機器人在迷宮里完成任務，當中涉及實驗驗證的技能包括機器人的任務規劃、視覺識別以及底層 sensor based control 算法。我記得當時負責驗收的專家在驗收過程中有意擋在機器人前方，機器人隨之停止，然後嘗試往左拐，一旦發現左拐不成功，就會右拐，還不成功又會再次停止，直到專家離開後才再次啟動行走，系列操作全憑超聲、視覺傳感器信號的感知條件反射。我作為張鈸老師主管的這個重大項目主要參與者之一，最終還獲得了當時國家電子信息工業部科技成果一等獎。
雷鋒網 AI 科技評論：後來為何轉向醫療機器人領域？
王田苗：1993 年，我去歐洲義大利博洛尼亞著名骨科醫院，參加了歐共體的醫療機器人重大項目，主要從事醫療機器人系統結構、手術規劃、切割工具等，專注於人工膝關節置換這一塊。當時這個領域主要存在兩個問題：一個是要選擇什麼樣的假體最合適？過去都是全憑經驗；一個是做手術切割時，五面體的精度不好把握，一旦置換過程出現疏漏，就可能對人的行走平穩性造成影響。
我當時所在的是義大利最出名的 Rizzoli 骨科醫院，歐洲的許多足球員踢球摔傷了，都是直接乘坐直升飛機到醫院動手術。我們的工作無非想要解決這麼幾件事情：第一、保持精準，把誤差從過去的一毫米、二毫米降至 0.5 毫米；第二、微創；第三、能在手術前通過計算機進行虛擬手術，然後讓醫生評價手術方案。總的來說，我是在 93 年到 95 年期間開始切入到醫療機器人領域。
我從歐洲回來後，北航的張啟先院士鼓勵我繼續從事醫療機器人研究。當時中國的工業機器人才剛起步，人們普遍認為醫療機器人離我們還很遙遠，因為這涉及到醫療安全、資金支持、團隊組建等一系列問題。但是張啟先院士鼓勵我，既然要做前沿科學學術研究，就要做跟別人不一樣的，後來這一做就是做了 20 年，涉及醫療機器人輔助的骨科、腦科等方面。
目前，我們在海軍總醫院、北京積水潭醫院、天壇醫院、301 醫院 等已經累積了上萬的應用成功案例，而且獲得了國家頒發的「三類」許可證，從法律上證明我們的醫療機器人是有效、安全的。目前國內的醫療機器人領域，我們是第一家、也是目前中國唯一獲得相關許可證的。
雷鋒網 AI 科技評論：醫療機器人的核心技術有哪些？
王田苗：首先是醫療機器人結構，不同的醫療應用領域，考慮到不同手術空間，可能需要不同的醫療機器人結構或自由度。其次是 CT/MR 醫療影像空間與手術室操作空間的映射識別算法，因為這將影響機器人定位操作的位置精準度問題，比如腦外科需要穿刺診斷出來的腫瘤，有賴於我們對位置進行精準定位。第三是三維手術規劃，也就是穿刺的軌跡。還有安全監控算法，一旦發現病人移動或者有較大誤差，需要重新標定等。
國際 & 國內的機器人研究
雷鋒網 AI 科技評論：可以向我們科普國際上的機器人研究歷程嗎？
王田苗：1945 年前後，第二次世界大戰結束，當時陸陸續續派生出許多顛覆性的技術。機器人就是在那個時代被提出來的，一直到 1954 年才真正擁有了 PUMA 機器人原型及專利，也是在那段時間里，MIT、CMU、愛丁堡、日本等大學也都開展了相關人工智能與機器人研究。。美國人當時對機器人抱有極大希望，然而卻因為想像實在太超前，在將近十年時間的努力後，由於發現機器人遠沒有人們想像中的靈活、實用、安全被迫擱淺，進入低潮。
1969 年前後，機器人技術轉移到日本產業界，當時日本的汽車、摩托、家電產業在蓬勃發展，因而是日本成功地推動了工業機器人在 70 年代末的產業化發展，前後包括 KUKA、ABB 等，工業機器人四大家族基本上都是在這個時期發展起來。
1980 年前後，以日本和美國為代表的研究開始倡導讓機器人不僅應用在工廠，還希望應用於社會特殊環境，由此派生出極限作業機器人，有的進入軍事領域，有的參與探月行動，有的則與移動機器人緊密進行結合。
80 年代末，則在美國、日本、歐洲等出現了各種各樣的機器人，當中包括了家用、工業、服務、協作、空間、水下、模塊、虛擬等。
到了這個時代，機器人的一個發展趨勢是進一步提升在工業上的使用效率，比如高精度、重負載、高速、高可靠性等等。然後為了更快進入到人們的生活當中，又出現了家用掃地機器人、教育娛樂機器人與協作機器人。在做到技術突破的過程中，人們希望能夠創造出像人一樣的生化結構機器人，於是陸陸續續出現比如日本早稻田大學、本田公司、MIT、美國波士頓動力等。
雷鋒網 AI 科技評論：中國的機器人研究歷程呢？
王田苗：中國機器人的第一個發展階段大概是在 1975 年前後，即是在 70 年代末到 80 年代中期的時候，我們正式引進了工業機器人應用。當時像一汽、二汽為代表的汽車產業是當中的排頭兵，隨之國家很快就確立了工業機器人的重點項目，比如像焊接機器人、噴塗機器人等。我認為那個階段最突出的貢獻，不僅推動了工業機器人應用示範，更重要地是做出了原型系統以及產業化樣機，然而在推動的過程中卻面臨兩個阻礙：一個是當時市場的剛性需求不足，最主要的原因是機器人造價太貴，一台機器人要價 50-60 萬，而當時一個人的月薪水平均是五、六百，一年下來也就是 6000、7000，兩者有很大的差距；一個是機器人的設計、製造、服務產業鏈條尚未完善，涉及材料、核心部件、機器加工、電腦控制、傳感器集成等還不成熟。
眾所周知，1986 年 3 月，科學家們瞄準了但是高科技發展，那個階段出現了機器人的一個分水嶺，當時一共確定了幾大型號，包括工業機器人、移動機器人、水下機器人等，由此推動了整個機器人研究的發展，以瀋陽自動化所、哈工大機器人研究所、北航、上海交大、西安交大、合肥智能所等機構為代表。我們就是在那個時候開始正式接觸機器人，並承擔了相應的項目。這個時期推動力度較大的是工業機器人與特種機器人，在相當長的一段時間里，產業化的發展相對來說還比較滯後。實事求是來講，我覺得有兩方面的原因，一方面是研究機器人的成本很高，而市場的剛性需求卻又不那麼明顯；另一方主要是技術上存在差距，包括應用工藝研究、本體結構設計、減速器、傳感器、控制系統等等。
到了 2000 年，由於時機開始成熟，開始出現一大批產學研結合的機器人產業化公司，比如新松、博實等。
2010 年前後，我們的服務機器人開始崛起，主要從公共服務領域開始，比如無人機、室外移動機器人或稱為無人駕駛、娛樂教育機器人、家庭自動吸塵器、兩輪平衡車、醫療機器人等。
現在的中國機器人我認為基本上可以分成這三條線：
一條是產業的線，就是中國在中低端機器人產業化方面在全球已經占有一席之地，當然，這主要是以低價格、多少犧牲點服務質量殺入。
一條是服務機器人的線，這個上面已經論及。
一條是技術的線，以生化為代表，包括放生結構驅動與軟體剛柔耦合、人機相互共融等技術。
雷鋒網 AI 科技評論：仿人機器人研究是在什麼時候興起的？
王田苗：仿人機器人的研究最早是在 70 年代末 80 年代初開始，在我的記憶里最早是從日本的早稻田大學開始。人們真正對仿人機器人建立初步印象是在 1985 年，「仿人機器人之父」加藤一郎研究出了鋼琴機器人，它通過錄影頭來識譜，然後通過識譜指導自己接下來的行動。
不過仿人在機器人領域一直都是一件富有挑戰性的事情。所以後來就分化出兩條線，一條線誕生於美國的 MIT，主要從動物生化開始，這一批研究團隊後來派生出波士頓動力公司；另外一條線則誕生於日本，本田在 1995 年時加大對仿人機器人的研究，在 1997 年派生出了 ASIMO。
863 計劃
雷鋒網 AI 科技評論： 863 計劃的機器人主題前後經歷了哪些變化？
王田苗：由於前期的一系列工作，使我有幸在 2000 年成為 863 計劃機器人主題首席專家，後來在 2005 年又成為國家先進製造技術主題首席專家。
早期以蔣新松為代表的一批科學家設計了 863 計劃機器人戰略規劃，確定了若干平台，目的是希望通過平台帶動技術研發，接著通過技術研發進行驗證，這一執行就是 5 到 10 年。隨著國家發展，有人提出機器人應該走向產業界，這其中最重要的就是工業機器人，那時期國家陸續敲定了工業機器人的發展計劃。
在確定工業機器人發展計劃的過程中，863 專家組里實際上存在著一些爭論，其中包括對企業對象的選擇上，因為當時的汽車企業大部分是合資的，大量採用了國外機器人，導致國產機器人產業化的推動效果一直不甚明顯。所以當時有人建議，要不先從特種機器人的產業化開始入手，於是才出現了後來一系列包括水下機器人、消防機器人、煤礦救援機器人、空間機器人、醫療機器人等研究成果。到了 2008 年前後，中國的經濟實力整體有所提升，工業機器人在各個領域需求迫切，這時工業機器人的產業化再次被提上議程，主要先從工業里的汽車零部件、電子製造、材料加工、碼垛搬運機器人等領域入手。
總結起來，中國的機器人起步於特種機器人，接著進入技術發展層面，然後再進入特種機器人產業化，接著是工業機器人產業化，然後才是家庭服務，這麼一個反復迭代的結果。影響迭代的發展路徑，除了國際上的機器人發展趨勢，還有我們國家的國情基礎，尤其是市場需求這塊。
雷鋒網 AI 科技評論： 您認為機器人與人工智能之間是一種什麼樣的關係？
王田苗：早期人工智能對於機器人的影響，更多體現在行為智能與控制上，發展到後期，由於牽扯到場景理解，因此才開始涉及深度學習、識別、交互、推理等算法。在整個發展過程中，機器人與人工智能始終是交錯融合的，它們之間是不可分割的，人工智能是機器人的大腦，決定了機器人操作、移動、控制的水平，人工智能水平往往又通過機器人載體給予驗證，有時候人工智能的研究走在機器人前面，比如在模擬人的計算、對話方面，而在其他方面比如工業層面，可能機器人又在走在人工智能前面，比如精密操作、高效焊接、高速搬運甚至多機協調、模擬裝配、無人化車間等。
總的來說，人們如今普遍認為，在未來的 5 到 10 年，以下這三項技術將可能產生重大的經濟效益，甚至會重構我們現在的產業結構、製造模式、生活方式，它們分別是：5G 與物聯網、人工智能、機器人。如果按狹義的方式對三者進行理解，物聯網 + 5G = 感知，人工智能 = 決策判斷，機器人 = 控制操作，三者正好又會形成一個大的智能系統，也是未來各種自主無人系統的基礎。
2019 全球人工智能與機器人峰會
由中國計算機學會主辦、雷鋒網和香港中文大學（深圳）聯合承辦的 2019 全球人工智能與機器人峰會（ CCF-GAIR 2019），將於 2019 年 7 月 12 日至 14 日在深圳舉行。
屆時，諾貝爾獎得主JamesJ. Heckman、中外院士、世界頂會主席、知名Fellow，多位重磅嘉賓將親自坐陣，一起探討人工智能和機器人領域學、產、投等複雜的生存態勢。
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