新加坡工程院院士陳義明教授論人工智慧與機器人的近況與發展

7 月 12 日-7 月 14 日，在深圳2019 第四屆全球人工智慧與機器人峰會（CCF-GAIR 2019）正式召開。峰會是國內人工智慧和機器人學術界、投資界及工業界三大領域的頂級交流博覽盛會，想要打造國內人工智慧領域極具實力的跨界交流合作平臺。峰會由中國計算機學會（CCF）主辦，雷鋒網、香港中文大學（深圳）承辦，深圳市人工智慧與機器人研究院協辦，得到了深圳市政府的大力指導。

會後雷鋒網有幸能對新加坡工程院院士、南洋理工大學教授、ICRA 2017 大會主 席陳義明教授進行專訪，陳教授就人工智慧與機器人的一些近況與發展等相關問題，給出了他獨到的觀點，同時針對當代學術青年的一些研究現狀，提出很多寶貴實用的建議。

以下是關於本次專訪的全部精彩內容，雷鋒網 AI 科技評論做了不變原意的整理與編輯。

陳義明

IEEE Fellow&ASME Fellow

Fellow, Singapore Academy of Engineering

新加坡南洋理工大學教授

IFToMM 機器人與機電一體化技術委員會前主 席

陳義明教授的主要研究領域是機器人與自動化，包括機器人設計方法論、精密執行器、可穿戴感測器和互動。此外，他在物流機器人以及基礎設施機器人方面均有所涉及。目前，他已發表期刊論文 115 篇，會議報告 224 篇，共出版了 5 本著作，並擁有 5 項專利。

建築機器人、物流機器人究竟何去何從？

雷鋒網 AI 科技評論：建築機器人和物流機器人目前處於怎樣的發展近況呢？

陳義明：從整個社會層面來看，目前已有一些公司開始落地建築機器人方面的技術；與此同時，新加坡政府也在大力支援建築機器人方面的研發。

這裡需要強調一個概念，建築的人工智慧遠沒有想象那麼簡單，它不只是機器人技術，它也包含自動化技術。因為蓋樓是一個非常複雜的工程，整個工程需要透過各個不同環節的協作配合，例如：流程改善、運用裝置最佳化以及建造方法創新等，只有每個環節共同得到最佳化與改善，才能對整個建築的過程產生良性影響。

目前建築機器人屬於一個系統工程。其中有些部分發展得較早且比較容易做，這部分的技術是成熟完備的；而比較難的部分政府還在繼續支援我們做深入研究。因此，整個建築機器人的工程還處於慢慢發展的狀態，並且不論將來「智慧城市」的概念實現與否，建築機器人的系統工程仍然還需繼續進行最佳化與改進。

而在物流機器人方面，最早運用一代物流機器人的公司中，極具代表性的有亞馬遜、ATV 廠商、極智嘉等；不過，目前物流機器人已經在向二代發展，這將意味著整個物流機器人都將進入下一個賽道——軟硬體強結合時代。

這是因為物流機器人發展之初，大家對其核心的理解是硬體的創造與應用；而現在，整個社會對系統軟體的需求開始提升。我們對智慧財產權往往缺乏足夠的重視，因而很多人認為軟體是易得的，就忽略軟體的重要性；可事實並非如此，往往一些大系統的軟體是很難獲得的，比如一些工業級別軟體，包括 CAD 一類的高階軟體都不容易獲取。而且需要注意的是，機器人本身就是一個複雜的系統。硬體容易被抄襲、複製，但面向不同需求的軟體就很難被複刻。如今是軟硬體結合的時代，所以第二代物流機器人的研發戰場才剛開始。

雷鋒網 AI 科技評論：根據相關報導，陳教授您所在團隊已經在今年 4 月落地了物流機器人方面的例項，能夠和我們談談在這過程中所遇到的挑戰與機遇嗎？

陳義明：今年 4 月，我們在義烏對物流機器人在智慧倉儲方面的技術進行了落地應用。透過我們的技術與合適的落地場景相結合，該智慧機器人系統解決了中小電商倉儲物流用工的困擾。

這項技術之所以能夠轉換成商業價值並實現落地，則主要在於我們找到了與技術相匹配的商業落地場景——義烏。義烏是全國淘寶電商之都，也彙集了各大三方雲倉，因而它的整個運輸成本較低，可以稱為所有電商的樂園。在這一大的背景環境下，則非常有利於我們機器人技術的落地。在今後的技術研發過程中，落地場景的選擇也是值得大家思考的重點。

不過雖然場景問題得到了很好的解決，落地過程的實際成本也是不容忽視的問題。如何能夠使中小電商克服技術成本問題，這是很大的挑戰。不過好在義烏當地的銀行對商家金融模式有一定的支援力度，這也是我們最終實現落地的又一關鍵。值得我們注意的是，商業運作模式將很大程度決定技術落地的效果。在這個過程中，銀行對商家的支援將有利於整個技術與產品的結合。而這種來自政策的支援，我們也可以看做是機器人在落地過程中的一大機遇。

雷鋒網 AI 科技評論：中國市場近兩年在數字模型建造推動上的加強，對於建築工人與機器人之間的轉換帶來了怎樣的變化和影響呢？

陳義明：數字模型建造過程中，很大的問題在於規則較多、程式繁瑣，因此成本非常高昂。這對於大部分企業來講，是無法承擔的；包括新加坡政府也一直在推行，但效果甚微。

因此，要真正實現數字模型建造，一方面，我認為可以在其中部分環節加入類似於國家示範工程的政策，從簡單建設到複雜建設，形成一個漸進的過程。另一方面，我們還可以採用合適的勞工政策，透過政府控制外來勞工人數的配額，從而加強機器自動化的跟進，這也正是新加坡政府目前所採用的方法。

當然，在推行政策時，針對不同行業則需要不同的政策，這就要求我們在採取政策時對該行業有精準的判斷。所以，機器替替代人類工作的核心在於行業本身的人力單價與機器單價之間的平衡，這將決定最終的政策推行效果。而從機器人三十年的迭代來看，目前機器人正處於第三代變革時期，我預計這一時期至少將持續十年，所以機器人暫時還不會對整個經濟市場造成很大的影響。

陳義明教授在「華人頂會主 席圓桌」現場

雷鋒網 AI 科技評論：目前也有一些做物流 AI 的創新型公司，這些中小型企業與一些大型企業相比，他們的優勢或者突破點在哪裡呢？

陳義明：據我瞭解，儘管目前物流 AI 市場還沒有完全成熟，但已經慢慢進入了寒窗期。這是因為當今時代更需要的成熟完備的解決方案，而單一的技術已經無法滿足市場的需求了。

所以，我認為物流 AI 的整個市場門檻可能會越來越高。小型公司希望尋求突破，除非它們相互聯合起來共同擴充市場。但在中國其實有很多中小企業處於被大公司擠壓的狀態，這不僅對小型企業是大的傷害，同時也不利於整個行業的發展。德國就剛好和我們相反，他們的很多中小型企業百花齊放，低成本運營，這也造就了德國在世界上工業強國的地位。

機器人的發展也該如此。大型企業的效率往往不是最高的，反而專注於某一垂直領域的廠商，他們的核心競爭力可能會更強。這個觀點也在德國、日本的出口 交易中，得到了很好的驗證。包括美國，在整體格局上既有大公司，也有垂直型別的小公司，他們彼此形成了很好的良性競爭。在我看來，一個市場真正的成熟，是既可以包容大公司，也可以支援小公司的發展，大小公司共同形成百花齊放的盛況。我們國家有很多大公司包攬全域性的情況，這也在很大程度上造成了企業核心競爭力不高的現狀。

雷鋒網 AI 科技評論：所以對於小型公司來講，發展充分垂直的產品會是一個較好的選擇嗎？

陳義明：如果一個公司想要以世界市場為準的話，我認為採用完全單一垂直的路線將是一個很好的選擇，這時他的競爭力才會逐步達到最強。其實中國大部分做手機零件製造的公司都是這樣運營的，只是小的公司我們很難從媒體報導中看到，但總體上這些公司是盈利的。

雷鋒網 AI 科技評論：針對中國所面臨的工業大小公司兩極分化的問題，有什麼解決方案，或者是值得思考的方向嗎？

陳義明：與其把這個現象視為問題，倒不如說這其實是一個機會。

像臺灣、日本的很多中小階級企業，正是受益於政策所提出的符合中小企業的解決方案。正如之前所說，垂直化發展的公司有時恰好能夠解決一些大公司成本單價的痛點。因此，小公司所需做的就是將痛點找到，他只要專一做好最簡單的東西，同樣具備很強的競爭力。

縱觀機器人、人工智慧的社會生態

雷鋒網 AI 科技評論：在陳教授心中，對人工智慧與機器人是如何定義的呢？兩者之間到底又處於一種怎樣的關係呢？

陳義明：首先我們要清楚人工智慧本身其實包含了很多類，比如：模式識別、人工識別、自然語音處理等，在這個意義層面，它和機器人之間既互為獨立的個體。而當兩者的技術都非常成熟時，它們又相輔相成，產生緊密的、強有力的結合，比如：機器視覺與工業機器人和服務型機器人之間的緊密聯絡。相反，如果其中一項技術不夠成熟時，兩者就很難緊密結合在一起，比如自然語音處理與社交機器人的現狀，它們都仍處於不斷的發展中。

雷鋒網 AI 科技評論：談到機器人與人工智慧的結合，當下智慧醫療則發展的如火如荼，不知這是否屬於陳教授所提出的緊密結合呢？

陳義明：在醫療方面的人工智慧，我們實驗室會根據實際需要研發一些醫療器械，我們曾做過有關醫院的物流處理方面的研究，如：藥品的自動工作化、醫療器械清洗等，這些都是結合實際情況而落地的。因為在新加坡的醫院，專業護士很難在照顧病人的情況下兼任清洗各種工具的工作，在這樣的場景下，我們做的器具處理自動化工具就能很好的幫助解決這一難題。當然，醫院病人的床單、睡衣處理流程也類似，如何清洗、如何運輸、如何整理，都是機器人能夠處理的。

但是我們不做和病人有直接接觸的醫療機器人。一方面這樣的機器人研發週期非常久，需要大量的資金支援，這是我們實驗室無法解決的；另一方面這類機器人的市場需求非常小，而且在正式進入市場前，會有非常繁瑣的一系列認證流程，這些問題都是目前存在的一些較大的挑戰。

雷鋒網 AI 科技評論：那麼，你比較看好人工智慧與機器人結合的哪個領域呢？

陳義明：我個人比較看好製造業。因為從人力成本來看，將人工智慧與機器人運用在製造業中，能夠很好的平衡人力成本與生產價值之間的關係。

我們都知道，在工業 4.0 的生產製造環節，工人的價值則主要體現在所生產的產品數量與質量；而在當下人力成本持續增加的情況下，對於製造企業來講，也許使用機器人取代人力進行勞動會是更好的選擇。

雷鋒網 AI 科技評論：剛才你提到的工業 4.0，其實也是很多企業正在做的事情，那麼在這過程中，企業所目前面臨的核心困難是什麼呢？

陳義明：據我所知，這些企業在推行工業 4.0的過程中，核心困難在於整個工程量過於巨大，並且沒能面向客戶需求，所以大部分最後會停在某個階段。

因為對於企業來說，所做的產品無法滿足客戶需求，這就會導致產業經濟鏈的失衡，尤其是一些中小型企業，他們的經濟實力將很難完成一個長期的、耗資巨大的工程。而對於一些大型企業，工業 4.0 的過程也將是一場持久的拉鋸戰，其中所面臨的技術問題依舊是困難重重。

雷鋒網 AI 科技評論：你怎麼看待中國機器人市場當前的競爭環境？是泡沫還是良性競爭的情況？

陳義明：其實機器人泡沫是全世界普遍存在的現象，只是有一些地方表現得較為嚴重，有些還能夠勉強控制住。但我認為機器人市場還是需要根據細分的領域來看待，比如製造業機器人的公司，多數是做得很強的，並且這些公司有自己的核心技術。而像一些並非剛需的領域，比如：教育機器人，這些就可能會逐步退出市場。

但很多事情不能單從表面做判斷，之前美國有個做玩具機器人的公司曾拿到了兩億融資，但最終卻垮掉，可能有些人就認為這屬於機器人泡沫。但深究其中，我認為可能是公司財務出了一些問題，公司將大量的錢花在了人才引入上，卻忽略了機器本身的質量。這其中就會有很多因素共同造成了公司倒閉的結果。

雷鋒網 AI 科技評論：您覺得 5G 時代的來臨，對機器人技術的設計會有影響嗎？

陳義明：我認為 5G 對於機器人技術的影響主要有兩方面。第一，5G 速度的提升將有利於一些戶外機器人的測試與應用，比如：智慧駕駛、野外機器人等；第二，5G 的開通能夠支援軟硬體的分離，這將大大有利於軟體的保護，並改變現有的商業模式。正如之前所說，在現在這個時代機器人需要軟硬體結合，這時如果有些企業一味抄襲硬體設計，但無法獲得軟體，這個機器人的功用是無法正常發揮的。所以綜上所述，我認為 5G 時代的來臨，對機器人技術將產生很多有趣的良性影響，我也非常期待在 5G 時代下，機器人技術的又一突破。

解學術青年之困惑

雷鋒網 AI 科技評論：在我們的 AI 研習社中有許多學生似乎很難分辨工業界和學術界的界限，那你對於他們今後的學習與發展，有怎樣的建議呢？

陳義明：多看、多聽、多做。現在很多學校都有實習的機會，不管是本科、碩士、博士，學生都能透過實習去了解現在社會中的工業狀態。當然，透過參觀工廠，也是瞭解社會需求的一個方式，這將有利於學生對自己所學內容有更好的把握。

不過這也需要結合不同領域的實際情況來考量，比如：純物理、純數學，他們可以靜心做好研究；但工程類的學生就需要多參加社會實踐，多接觸工業界的一些挑戰性問題，並獨立思考解決方案，這都有利於培養學生的創新能力。

其次，要學會自己去找問題，自發性做學術研究。對於我的學生，通常我會要求他們能自己找到研究課題的方向。這不僅能夠有助於學生對自己興趣與未來發展的瞭解，也有利於將來他更好的適應社會發展。

而對於另一部分見多識廣卻依舊迷茫的學生，這時和導師進行及時的溝通是很重要的，導師能夠對你的研究方向有較為成熟的建議與指導。因此，一定要和導師保持良好的溝通。