专访北航王田苗教授：机器人和人工智能是交错融合的关系

AI 科技评论按：作为国内机器人界领军人物之一，王田苗教授不但深度参与了国内的机器人产业发展，也在医用机器人、仿生机器鱼与嵌入式控制技术等方面取得了突出成绩。为了深入了解王田苗教授的科研历程，并借此回顾 80、90 年代的国内机器人产业发展情况，雷锋网 AI 科技评论在近日对王田苗教授进行了专访，以下为访谈实录。

王田苗（图左），北京航空航天大学教授、博导，北航机器人研究所名誉所长，国家长江学者，国家杰出基金获得者，IEEE 机器人与自动化中国北京大区主席，「十二五」服务机器人重点专项专家组组长、863 计划先进制造领域专家组组长，主要研究方向为先进机器人技术，在医用机器人、仿生机器鱼与嵌入式控制技术等方面取得过突出成绩。

个人学术经历

雷锋网 AI 科技评论：据了解，您最开始并非从事机器人研究？

王田苗：我的本科学校是西安交通大学，念的计算机专业，然后到了西北工业大学做工业电子的模式识别研究。我在西工大的导师是马远良院士，记得在 1987 年那会，他指导我从事水下电子对抗信号检测的专家系统研究，简单来说，即是模拟水下信号，通过水下声纳来判断对面或者是水面的物体属性。那个时期比较热的两个关键方向，一个是专家系统与推理，一个是神经网络。

雷锋网 AI 科技评论：您是在什么机缘下接触机器人研究的？

王田苗：由于我主攻的模式识别与电子工程，后来有幸到了清华大学从事博士后研究，被张钹院士纳入到一个移动机器人相关的国家重大项目组里，也就是今天我们经常讨论的无人驾驶技术。那次是我第一次在实际中真正对机器人有一个整体的认识。早期做人工智能模式识别，其根本还是一个个分析决策性软件，不像机器人是个综合性产物。

雷锋网 AI 科技评论：能否介绍项目的具体研究情况？

王田苗：我们做的移动机器人大概有两张桌子这么大，底盘是三轮结构，两个轮子的快慢不同直接决定了机器人的行走方向。我们给车上周边安装了超声传感器，然后机器人前方安上视觉传感器或是激光传感器。研究的主要任务是规划机器人去完成这么一项任务：从清华大学的西门出发，经过主楼，再走向南门。

在从事这方面研究过程中我们发现，一旦机器人在原先规划的路径上遇到障碍，比如行人、自行车，它就只能停下，再重新进行规划，由于当时计算机速度与内存有限，重新规划一次往往需要 5-10 分钟。当时张钹老师跟我说，有没有可能任务规划的上层使用符号表示与推理规划，然后车体控制底下基于感知行为来进行控制，即是所谓的 sensor based control，因为人也具备条件反射行为控制，不一定先把所有感知到的信息抽象至符号层面进行理解，然后才做行为决定。换句话说，一旦前面出现一个物体，我可能会下意识地躲一下，而不一定先识别这是人类还是自行车，男的女的。受到这个启发，我研究出了一个底层的 sensor based control 算法，这件事情大大提高了移动机器人避障的实时性、灵活性与可靠性。1991 年，我因为这项工作获得了国家自然科学基金青年基金的支持。

后来我们在清华的主楼旁、也就是原来老计算机系的位置摆了一个迷宫，让机器人在迷宫里完成任务，当中涉及实验验证的技能包括机器人的任务规划、视觉识别以及底层 sensor based control 算法。我记得当时负责验收的专家在验收过程中有意挡在机器人前方，机器人随之停止，然后尝试往左拐，一旦发现左拐不成功，就会右拐，还不成功又会再次停止，直到专家离开后才再次启动行走，系列操作全凭超声、视觉传感器信号的感知条件反射。我作为张钹老师领导的这个重大项目主要参与者之一，最终还获得了当时国家电子信息工业部科技成果一等奖。

雷锋网 AI 科技评论：后来为何转向医疗机器人领域？

王田苗：1993 年，我去欧洲意大利博洛尼亚著名骨科医院，参加了欧共体的医疗机器人重大项目，主要从事医疗机器人系统结构、手术规划、切割工具等，专注于人工膝关节置换这一块。当时这个领域主要存在两个问题：一个是要选择什么样的假体最合适？过去都是全凭经验；一个是做手术切割时，五面体的精度不好把握，一旦置换过程出现疏漏，就可能对人的行走平稳性造成影响。

我当时所在的是意大利最出名的 Rizzoli 骨科医院，欧洲的许多足球员踢球摔伤了，都是直接乘坐直升飞机到医院动手术。我们的工作无非想要解决这么几件事情：第一、保持精准，把误差从过去的一毫米、二毫米降至 0.5 毫米；第二、微创；第三、能在手术前通过计算机进行虚拟手术，然后让医生评价手术方案。总的来说，我是在 93 年到 95 年期间开始切入到医疗机器人领域。

我从欧洲回来后，北航的张启先院士鼓励我继续从事医疗机器人研究。当时中国的工业机器人才刚起步，人们普遍认为医疗机器人离我们还很遥远，因为这涉及到医疗安全、资金支持、团队组建等一系列问题。但是张启先院士鼓励我，既然要做前沿科学学术研究，就要做跟别人不一样的，后来这一做就是做了 20 年，涉及医疗机器人辅助的骨科、脑科等方面。

目前，我们在海军总医院、北京积水潭医院、天坛医院、301 医院 等已经累积了上万的应用成功案例，而且获得了国家颁发的「三类」许可证，从法律上证明我们的医疗机器人是有效、安全的。目前国内的医疗机器人领域，我们是第一家、也是目前中国唯一获得相关许可证的。

雷锋网 AI 科技评论：医疗机器人的核心技术有哪些？

王田苗：首先是医疗机器人结构，不同的医疗应用领域，考虑到不同手术空间，可能需要不同的医疗机器人结构或自由度。其次是 CT/MR 医疗影像空间与手术室操作空间的映射识别算法，因为这将影响机器人定位操作的位置精准度问题，比如脑外科需要穿刺诊断出来的肿瘤，有赖于我们对位置进行精准定位。第三是三维手术规划，也就是穿刺的轨迹。还有安全监控算法，一旦发现病人移动或者有较大误差，需要重新标定等。

国际 & 国内的机器人研究

雷锋网 AI 科技评论：可以向我们科普国际上的机器人研究历程吗？

王田苗：1945 年前后，第二次世界大战结束，当时陆陆续续派生出许多颠覆性的技术。机器人就是在那个时代被提出来的，一直到 1954 年才真正拥有了 PUMA 机器人原型及专利，也是在那段时间里，MIT、CMU、爱丁堡、日本等大学也都开展了相关人工智能与机器人研究。。美国人当时对机器人抱有极大希望，然而却因为想象实在太超前，在将近十年时间的努力后，由于发现机器人远没有人们想象中的灵活、实用、安全被迫搁浅，进入低潮。

1969 年前后，机器人技术转移到日本产业界，当时日本的汽车、摩托、家电产业在蓬勃发展，因而是日本成功地推动了工业机器人在 70 年代末的产业化发展，前后包括 KUKA、ABB 等，工业机器人四大家族基本上都是在这个时期发展起来。

1980 年前后，以日本和美国为代表的研究开始倡导让机器人不仅应用在工厂，还希望应用于社会特殊环境，由此派生出极限作业机器人，有的进入军事领域，有的参与探月行动，有的则与移动机器人紧密进行结合。

80 年代末，则在美国、日本、欧洲等出现了各种各样的机器人，当中包括了家用、工业、服务、协作、空间、水下、模块、虚拟等。

到了这个时代，机器人的一个发展趋势是进一步提升在工业上的使用效率，比如高精度、重负载、高速、高可靠性等等。然后为了更快进入到人们的生活当中，又出现了家用扫地机器人、教育娱乐机器人与协作机器人。在实现技术突破的过程中，人们希望能够创造出像人一样的仿生结构机器人，于是陆陆续续出现比如日本早稻田大学、本田公司、MIT、美国波士顿动力等。

雷锋网 AI 科技评论：中国的机器人研究历程呢？

王田苗：中国机器人的第一个发展阶段大概是在 1975 年前后，即是在 70 年代末到 80 年代中期的时候，我们正式引进了工业机器人应用。当时像一汽、二汽为代表的汽车产业是当中的排头兵，随之国家很快就确立了工业机器人的重点项目，比如像焊接机器人、喷涂机器人等。我认为那个阶段最突出的贡献，不仅推动了工业机器人应用示范，更重要地是做出了原型系统以及产业化样机，然而在推动的过程中却面临两个阻碍：一个是当时市场的刚性需求不足，最主要的原因是机器人造价太贵，一台机器人要价 50-60 万，而当时一个人的月工资平均是五、六百，一年下来也就是 6000、7000，两者有很大的差距；一个是机器人的设计、制造、服务产业链条尚未完善，涉及材料、核心部件、机器加工、电脑控制、传感器集成等还不成熟。

众所周知，1986 年 3 月，科学家们瞄准了但是高科技发展，那个阶段出现了机器人的一个分水岭，当时一共确定了几大型号，包括工业机器人、移动机器人、水下机器人等，由此推动了整个机器人研究的发展，以沈阳自动化所、哈工大机器人研究所、北航、上海交大、西安交大、合肥智能所等机构为代表。我们就是在那个时候开始正式接触机器人，并承担了相应的项目。这个时期推动力度较大的是工业机器人与特种机器人，在相当长的一段时间里，产业化的发展相对来说还比较滞后。实事求是来讲，我觉得有两方面的原因，一方面是研究机器人的成本很高，而市场的刚性需求却又不那么明显；另一方主要是技术上存在差距，包括应用工艺研究、本体结构设计、减速器、传感器、控制系统等等。

到了 2000 年，由于时机开始成熟，开始出现一大批产学研结合的机器人产业化公司，比如新松、博实等。

2010 年前后，我们的服务机器人开始崛起，主要从公共服务领域开始，比如无人机、室外移动机器人或称为无人驾驶、娱乐教育机器人、家庭自动吸尘器、两轮平衡车、医疗机器人等。

现在的中国机器人我认为基本上可以分成这三条线：

一条是产业的线，就是中国在中低端机器人产业化方面在全球已经占有一席之地，当然，这主要是以低价格、多少牺牲点服务质量杀入。

一条是服务机器人的线，这个上面已经论及。

一条是技术的线，以仿生为代表，包括放生结构驱动与软体刚柔耦合、人机相互共融等技术。

雷锋网 AI 科技评论：仿人机器人研究是在什么时候兴起的？

王田苗：仿人机器人的研究最早是在 70 年代末 80 年代初开始，在我的记忆里最早是从日本的早稻田大学开始。人们真正对仿人机器人建立初步印象是在 1985 年，「仿人机器人之父」加藤一郎研究出了钢琴机器人，它通过摄像头来识谱，然后通过识谱指导自己接下来的行动。

不过仿人在机器人领域一直都是一件富有挑战性的事情。所以后来就分化出两条线，一条线诞生于美国的 MIT，主要从动物仿生开始，这一批研究团队后来派生出波士顿动力公司；另外一条线则诞生于日本，本田在 1995 年时加大对仿人机器人的研究，在 1997 年派生出了 ASIMO。

863 计划

雷锋网 AI 科技评论： 863 计划的机器人主题前后经历了哪些变化？

王田苗：由于前期的一系列工作，使我有幸在 2000 年成为 863 计划机器人主题首席专家，后来在 2005 年又成为国家先进制造技术主题首席专家。

早期以蒋新松为代表的一批科学家设计了 863 计划机器人战略规划，确定了若干平台，目的是希望通过平台带动技术研发，接着通过技术研发进行验证，这一执行就是 5 到 10 年。随着国家发展，有人提出机器人应该走向产业界，这其中最重要的就是工业机器人，那时期国家陆续敲定了工业机器人的发展计划。

在确定工业机器人发展计划的过程中，863 专家组里实际上存在着一些争论，其中包括对企业对象的选择上，因为当时的汽车企业大部分是合资的，大量采用了国外机器人，导致国产机器人产业化的推动效果一直不甚明显。所以当时有人建议，要不先从特种机器人的产业化开始入手，于是才出现了后来一系列包括水下机器人、消防机器人、煤矿救援机器人、空间机器人、医疗机器人等研究成果。到了 2008 年前后，中国的经济实力整体有所提升，工业机器人在各个领域需求迫切，这时工业机器人的产业化再次被提上议程，主要先从工业里的汽车零部件、电子制造、材料加工、码垛搬运机器人等领域入手。

总结起来，中国的机器人起步于特种机器人，接着进入技术发展层面，然后再进入特种机器人产业化，接着是工业机器人产业化，然后才是家庭服务，这么一个反复迭代的结果。影响迭代的发展路径，除了国际上的机器人发展趋势，还有我们国家的国情基础，尤其是市场需求这块。

雷锋网 AI 科技评论： 您认为机器人与人工智能之间是一种什么样的关系？

王田苗：早期人工智能对于机器人的影响，更多体现在行为智能与控制上，发展到后期，由于牵扯到场景理解，因此才开始涉及深度学习、识别、交互、推理等算法。在整个发展过程中，机器人与人工智能始终是交错融合的，它们之间是不可分割的，人工智能是机器人的大脑，决定了机器人操作、移动、控制的水平，人工智能水平往往又通过机器人载体给予验证，有时候人工智能的研究走在机器人前面，比如在模拟人的计算、对话方面，而在其他方面比如工业层面，可能机器人又在走在人工智能前面，比如精密操作、高效焊接、高速搬运甚至多机协调、模拟装配、无人化车间等。

总的来说，人们如今普遍认为，在未来的 5 到 10 年，以下这三项技术将可能产生重大的经济效益，甚至会重构我们现在的产业结构、制造模式、生活方式，它们分别是：5G 与物联网、人工智能、机器人。如果按狭义的方式对三者进行理解，物联网 + 5G = 感知，人工智能 = 决策判断，机器人 = 控制操作，三者正好又会形成一个大的智能系统，也是未来各种自主无人系统的基础。

2019 全球人工智能与机器人峰会

由中国计算机学会主办、雷锋网和香港中文大学（深圳）联合承办的 2019 全球人工智能与机器人峰会（ CCF-GAIR 2019），将于 2019 年 7 月 12 日至 14 日在深圳举行。

届时，诺贝尔奖得主JamesJ. Heckman、中外院士、世界顶会主席、知名Fellow，多位重磅嘉宾将亲自坐阵，一起探讨人工智能和机器人领域学、产、投等复杂的生存态势。

点击阅读原文，查看 微软小冰首席科学家武威解读 EMNLP 论文：聊天机器人的深度学习模型