Science Robotics主编杨广中：机器人要突破马达+齿轮的工业时代印象

大数据文摘出品

作者：易琬玉

“我们现在看机器人，要突破‘机器人就是马达齿轮加上控制’的概念。”

2019年8月底，世界机器人大会在北京亦创国际会展中心举行。英国帝国理工大学教授、《科学机器人》（Science Robotics）期刊主编杨广中，在接受大数据文摘采访时表示，机器人本身就是一个大交叉领域，我们现在想机器人需要突破机器人就是马达齿轮加上控制的概念。

的确，机器人正悄然但迅速地融入这个时代，伴随而来的机遇和挑战则是人类共同关注的话题。

本次机器人大会上，来自全球机器人领域的180余家企业携700多款产品，亮相现场。大会展示了包括多足机器人、特种机器人等在内的一系列全球机器人领域最新成果、前沿技术和智能系统解决方案，新奇的同时也引人畅想不远的人机共生时代，机器人会怎样改变我们的生活。

在8月21日的主论坛上，英国帝国理工大学教授、英国皇家工程院院士、《Science Robotics》期刊主编杨广中教授带来了关于《科学机器人挑战及机遇》的主题报告。

杨教授介绍了未来软体穿戴机器人、仿生等重要机器人研究方向，也指出了现今机器人行业面临的十大挑战，例如新材料和制造，仿生和共融，能量的传输和获取等。

下面是杨教授的演讲稿原文和采访内容，为了阅读方便，大数据文摘做了不改变原意的调整。

机器人开发不仅是实验室研究，更重要的是在极端环境下的应用

非常感谢有机会和大家探讨科学机器人的挑战与机遇，我想以《科学机器人》主编的身份和大家谈一谈机器人在今后的发展方向，产业化应用的机遇和挑战。

《科学机器人》是一本很年轻的杂志，成立于2016年12月。大家可能会问，现在有这么多的机器人杂志和刊物，为什么还需要有一本专门为机器人服务的期刊，尤其是在科学杂志的子刊上面？《科学机器人》杂志的宗旨是Science for Robotics，就是用基础科学支撑今后机器人的发展，还有就是Robotics for Science，通过机器人推动我们的基础研究。接下来我举几篇文章作为例子，和大家解释一下《科学机器人》所要主推的一些方向。

刚才讲过，我们期刊是在2016年12月首发，这是当中的一篇文章。这只小兔子叫做“丛林宝宝”，弹跳界当中如果和它的身长对比的话，它是弹跳力最好的。我们的机器人要从生物界得到灵感和启示，然后做出更好更优化的机器人。这是伯克利大学团队的一篇文章，重点就是怎样从弹跳的角度在动物界学到方法，叫做Power Modulation，我们不光是要跳起来，还要在跳的过程当中优化姿态，从而弹跳得更好。实际上按照结构来说，这是一种比较传统的机电结构，但是从弹跳的功能来看，弹跳之后需要运用Power Modulation，也是受到了很多动物界的启发。

这是最近伯克利大学发表的一篇文章，讲的主要是软体机器人，和传统的机械电机方向反应比较低，产生的力距也相对更小一点，采用新材料把生物当中的基本原理总结出来，然后用新材料来实现。蓝色的区域是现在的软体机器人Body Mass与所能够达到的速度进行比较，红色的区域是昆虫界能够做到什么，所以我们距离真正昆虫所能达到的能力还有距离，但是通过软体机器人可以实现。

当然，《科学机器人》不光是从简单的原理当中发现新的方法，我们也非常崇尚机器人的应用，上天、入地、下海，包括今后的制造Building。

这是MIT的一个系统，叫做Digital Architecture，主要难点叫做Micro-mini System，通过大的平台粗犷地定位，然后用小的机器人精细地操作，这是机器人控制当中非常困难的问题。再从数字建筑的角度，通过材料和机器人融合，各种建筑应用场景会有很大的帮助。

我们推崇的不仅仅是实验室研究的平台，更重要的是在极端环境下得到应用。这是Micro-gravity微重力的情况下做Grasp和Maniputation，因为这种环境下很多情况都会发生变化，但是重力影响相对比较小，通过这种角度进行推进也是我们所崇尚的。

综上所述，过去的两年半时间当中，《科学机器人》的确在各个不同的领域提出了方法和挑战，也得益于各个团队的支持，软体穿戴机器人、仿生、建筑以及其它方向，软体机器人是把能够自行修补的材料应用在机器人当中，这些都是我们的研究方向。

新材料和制造，仿生和共融，能量的传输和获取

下面我把去年《科学机器人》在机器人应用方面的十个挑战和大家介绍一下。

核心实际上还是基础技术，我们把新材料作为今后机器人发展的一个非常重要的方向。为什么是把材料学作为今后机器人发展的重要方向？过去的五六十年当中机器人的发展更多的还是依赖于传统的制造技术、传统的机械、传统的马达，今后我们更走向微型化、智能化，对材料的考量需要进一步的探索。

四个核心科学包括新材料和制造，仿生和共融，还有就是能量的传输和获取。大家可能会问能量的传输和获取为什么和机器人的发展有相当大的关系，后面我也会进行简单的阐述。再就是集群机器人，通过有效的合作完全一些复杂的动态。

周边的就是智能化的部分，就是在未知环境下进行自主导航，人工智能、人机交互、机器人伦理和保密。外圈我们提出一两个今后比较重要的应用方向，包括医疗机器人，如何在常用的人机交互，就是Social Robotics。

为什么我们要做仿生技术？刚才说过仿生机器人的作用，Bi-hybrid对于今后的生物材料如何兼容起来是一个很重要的发展方向，大家可能都知道组织医学，实际上这是一个静态的结构，就是怎样把细胞在生物框架当中进行有效的繁殖和产生结构，但这是相对静态的环境。大家都知道细胞的成长需要外部的激励，包括化学和生物各个方面，所以从这个方向要达到Functionality、Fabrication和Multi-function Integration。

按照能量基础科学的支撑和系统合成应用，很多方面都有一个非常重要的研究方向，这也充分体现了机器人今后的发展有两条并行的道路：怎样用基础科学支撑机器人的研究，怎样用机器人推动基础科学研究。

刚才讲到能量，今天展览会大家也看到了很多系统基本上都是离线的，就是有自己的电源系统，无论是电池还是其它能量传输，这些都是非常可喜的。“丛林宝宝”就是一个有线系统，控制和能量的获取还是通过线来达到，如果我们能够把电池能量的获取全部与无线结合，那么对整个重量、材料和Dynamics都会有很大的挑战。自动驾驶当中也有几个非常重要的技术突破，导航是非常重要的一个方面，但是高容量、高性能的电池快速充电，能够得到长期续航，这些都是非常重要的研究方向。

今后的机器人发展方向肯定是人机交互，现在从实验室的平台来说，人机交互已经走到了非常前面，通过植入式和穿戴式的电击都可以进行有效的人机交互，包括怎样理解人的主观意识、怎样进行无缝连接、怎样从事Imaginary Task。另外一个重要方向就是Ethics和Security，后面的演讲者也会做这方面的重要阐述。

医疗机器人和仿生机器人

下面我把医疗机器人作为一个例子和大家介绍一下，就是医疗机器人今后的发展方向。今天展馆当中大家也看到了很多医疗机器人系统，包括达芬奇系统和北京中关村产业园自主研发，并且能够投入临床的机器人系统，这些都非常可喜。

医疗机器人主要还是解决的是现在还有很多开放式手术，微创手术现在发展得非常快，如果我们能够得到早期诊断早期治疗，今后很多诊断都可以通过微创的角度进行有效治疗。微创手术如果不用机器人，手术的复杂性、操作性、灵活性、安全性，这些都会是非常大的问题，也是我们在九十年代和过去二十年左右手术机器人的发展。手术机器人在过去的二十多年是真正从实验室走向临床，今后手术机器人肯定会走向更小更精准。

这里我们列出了一些手术机器人的平台，右上角的是用于腹腔的机器人，右下角是骨科机器人，主要是以定位为主，左下角是进腔道的机器人，左上角是其它放疗机器人。整个机器人领域布局的话，从头到脚从软到硬，这些布局都是非常完善的。

为什么说机器人对精准手术非常重要？首先是可重复性和精准性，还有就是能够自定区域，并且把增强现实和术中术前的影像导航缓步融合在一起，实际上也更加精准，尤其是癌症手术的治疗方面，边界的定位和切除对病人的康复都是非常重要的。

具体都有哪些方向？刚才讲过更小更灵活，再就是Better Access和Better Vision，希望今后几年在WRC的展台上能够看到有更好、更新一代的机器人。

我们可以把医疗机器人定义为六个系统：五级完全是自主机器人，就是Robotic Surgeon，零级叫做主从系统，一二三四级都是不同的角度，二级的很多缝合手术完全可以由机器人自动完成，四级有些Decision-making也可以由机器人来做，就是医疗机器人从不同的级别、不同的手术应用场景，自动化的角度也会有不同的考量。

实际上机器人能够理解我们的意念、理解我们在做什么是非常重要的，微创手术当中内窥镜一般由助理操作，这就牵涉到医生和助理之间的交互问题。怎样通过非口令式的交流，也不用事先编好的程序，机器人能够理解下一步需要做什么、怎么做、在哪里做，这是通过实时眼动Tracking，就是双幕实时检测出来，通过一系列的手段，滤去一些不常规的转头、眨眼或者和其他人交流，真正了解你的主观意愿。交互的时候你会觉得机器人懂你的意思，实际上是活机器人，没有通过语音、没有通过手势，这样的机器人从智能化的角度就更向前迈进了一步。

这是最近我们在哈佛发表的一篇文章，基本上能够在血管瓣膜置换的时候边界反流，看不见的时候通过传感，看得见的时候不能进行血管成像，怎样通过这个角度把导航自动做起来？这里就展示能够继续怎样去做，看不见的时候能够用传感信息融合，传感器和Tissue触碰的时候能够看得出一点，实际上这对导航来说还是非常困难和具有挑战性的事情。

现在的机器人越做越小，也是为什么从材料的角度来说我们对它的要求越来越高。现在从毫米到微米再到能够走向纳米级，也就是我们所说的微纳米机器人。现在微纳米机器人主要局限于实验室角度，就是概念的级别，因为有不同的驱动方式，可以用化学物质，比如双氧水或者通过磁场、声波、超声，还有就是可以用Biological Host，就是用无害细菌作为载体把药物带到病灶，能够达到的作用叫做Delivery Surgery，进一步把微纳米机器人用到和临床相近的角度，不光是导航和可视性，然后把影像全部融合在一起，影像技术就是通过Photo Acoustic Imaging进行，这些对靶向都会有非常重要的方向，大家可以看到，这是治疗当中药物通过微纳米机器人打入病灶。

注重新材料新制造的同时，我们更注重怎样用传统的机械做出一些不传统的应用。这是哈佛的一个团队做的一套系统，就是怎样在深海得到生物样本。大家知道深海生物样本非常纤细，稍微多一点力都会把生物样本损坏，我们怎样通过一个相对比较传统的，但是又非常巧妙设计的机械结构，能够获取非常Delicate的生物样本。这种驱动并不是有很多自由度，所以从这个角度来说也是我们自己希望的，就是从传统机械的角度做出不传统的设计。

怎样真正把实时信息应用起来？这是UIUC做的仿生蝙蝠，真正在实时计算以及其它各个方面融合起来，做出来的系统就更具有挑战性，因为各个边界条件包括能量、姿态变化、控制和实时计算全部都融合在一起，要求也会更高。

刚才讲过我们运用Bi-hybrid System，就是生物材料和人造材料进行融合。我们知道生物材料有一个天生的驱动性，就是可以提供能量，所用的能量非常经济，实际上这对今后植入式机器人是一个非常重要的方向。我们也做了很多前期研究，这是日本东京大学做的一套系统，就是形成肌肉细胞的实时驱动，优点是达到相对比较长时间的驱动，也就奠定了Bi-hybrid System今后应用的前景。

关于人工智能在机器人当中的应用，大家都对这些应用场景非常熟悉，今后机器人应用更多的是人机融合，机器学习不是通过简单的编程，而是通过实时的、针对应用场景的学习和自学习的功能，Learning from Demonstration是机器学习的重要方向，今后操作者、控制者和应用的场景，不管是哪一个领域，更多的主要是决策的功能，怎么做、做什么，具体操作的时候从精度和控制的角度更多的还是由机器人去做，这样把机器人的精度、可重复性这些优点和人类的决策能力、从经验当中学习的能力更有效地结合起来。

这是我们前期发表的一篇文章，就是机器人怎样自己在简单的游戏当中自我学习，并且能够Formulate自己的Strategy，这些都是我们需要拓展的。

今天大家看到了很多仿人双足机器人的例子，这也是最近几年有了很大的发展。这是东京大学做的，完全是通过人造肌肉驱动，然后才能真正做起来，所以从这个角度来说难度更大，但是对机器人的灵活性有更好的应用场景。

最后用一两分钟时间把仿生机器人展示一下，大家都知道折纸和剪纸，这是通过蛇皮的蠕动把软体机器人进行驱动。实际上这是我们对生物功能的深入理解，同时我们又学习了不同的软体机器人的操作系统。更重要的角度就是人机交互Social Robotics，机器人在儿童教育、老年自闭症都有很好的场景，也就是我们所称的辅助机器人，可以从假肢的角度不仅提供功能，并且能够提供触觉，完全是从电机的植入加上触觉的功能、人造的皮肤，再加上人机的交互，我们做出来的假肢越来越职能，更加接近人体自身的功能。

总结来说，过去的两年当中科学机器人在不同领域进行布局，我们提出了十大挑战，当然也不仅局限于这十大挑战，新的材料、仿生和人机融合等等很多方面都会有更多的拓展，我也非常希望在座的各位今后能够在这方面受到启发，做出更好、更强、更智能化的机器人。

在杨教授演讲前，大数据文摘就机器人推广以及机器人伦理方面的问题对杨教授进行了采访。

医疗机器人在国内推广大概还要多久，中间面临哪些难点？

实际上现在推广已经开始，尤其是康复机器人。机器人开始越来越多地进入家庭。刚开始的话，是比较简单的机器人，像扫地机器人，今后的话会有越来越多的应用场景。难点的话，一个在于原创性、一个在于普适性。普适性就是牵涉到伦理还有价钱问题。再有一个呢，就是怎么样去解决医疗上的痛点。大家都知道呢，我们现在的关键问题是怎样在疾病发生的早期就进行治疗和干预。现在的手术都是在病症后期，病症的后期往往是大手术，有非常高的风险，对家庭的经济压力也很大。如果能早期诊断、早期治疗，对病人、医院、整个医疗资源的占用都能得到很好地优化。我觉得大面积推广的话，大概在五到十年之间。现在重要是在整个产业的布局、产业链的形成和一些原创性的东西。大家都知道现在机器人的新兴企业非常多，但大多都是“me too”跟风的形式，今后的几年我觉得是我们应该在原创性上面能够有突破。

从您为《Science Robotic》题写的创刊词可以看出来，您非常重视机器人的交叉应用。请问您认为机器人与其他领域的交叉应用需要怎样的人才呢？

这个我在报告中也会做阐述，去年我们科学机器人发表了机器人研究领域的十大挑战，十大挑战当中提到了材料、仿生、机器人集群等各个方面。我觉得机器人本身就是一个大交叉的领域，是一个综合的工程。不光是硬件，还有软件，还有控制、人机交互等各方面。这个实际上是大交叉平台的合作。我们现在想机器人要突破机器人就是马达齿轮加上控制的概念，这是不对的。现在有好多新型的材料有驱动的功能、传感的功能，并且今后会引入计算功能。这个对于今后的发展都是由借鉴意义的。

之前纽约时报报道了AI人脸识别系统的种族歧视问题，请问您是如何看待机器人的偏见呢？

在我们提到的机器人的挑战里也说到了伦理、政策的问题。我们把某些机器人设计的局限变成通用的认为机器人有道德问题、种族歧视问题。之前媒体报道机器人自杀，它不是自杀，它其实就是工作不行跌倒了。所以我们在讨论伦理问题的时候更应该考虑的是为什么会出现这种问题，是不是在训练的时候样本库本身就有问题，比如本身的训练样本就全是黄皮肤的人，换成另外肤色的时候算法出现了问题，而不是机器人有意识地产生了偏见。

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