张宏：尊敬的各位来宾，女士们、先生们，大家下午好！欢迎来到第六阶段“市场前景与投资”，非常荣幸能够担任主持人。各位发言嘉宾在世界各地都是机器人产业界的先驱，共有五位学者、研究者和资本界的人士参与讨论。

    机器人正在呈现爆发式的发展，作为应用科学，非常重要的是要把学科和市场进行连接。说到底，我们在大学实验室所做的研究需要在市场上以某种形式得到应用，这也是举办世界机器人大会的原因之一，因此非常高兴能够参与此次论坛，和业内的各位专家人士交流。

    下面首先有请台湾大学教授罗仁泉带来主题报告，题目是“人工智能与物联网结合机器人再创新市场新商机”。

罗仁泉：

非常感谢大会组委会的诚挚邀请，也很荣幸在2019年世界机器人大会上发言，我的报告主题是“人工智能与物联网结合机器人再创新市场新商机”。

    我们来看这张饼状图，过去十年当中自主无人驾驶是一个关健词，已经增加了两倍，就是在这些地区相关的工作非常多。北美、欧洲、亚洲和中国的新兴经济体上升趋势都是往上的，就是机器人领域的活动是在稳步提高。预计服务机器人的增长将会达到4倍，我觉得这是非常保守的预测，日本预测在接下来的五年可能会有20倍的增长，因此可以说是巨大的增长潜力。

    世界首富比尔盖茨在十二年前写过一篇文章，说到接下来的火热领域是机器人，现在机器人的应用场景确实是越来越多。两年前比尔盖茨说应用场景会大大增加，而且会是骤生，每个公司赚钱就要去交税，机器人也是要去交税，表明机器人领域也是日益火爆。在座的很多欧洲发言人也谈到了这一点，表明未来欧盟机器人市场应该能够拿到安全认证，也就是机器人的控制和传感器技术是有需求的。

    工业机器人的应用领域非常广泛，很有潜力的就是协作机器人，我们也看到人工智能非常重要。去年和今年我们可以看到这样的趋势，反思协作机器人在2011年的情况，当时采用的操作系统是非常新的。2015年又宣布了另外一个单臂机器人，形状和颜色也是比较相似的，这是第二代产品。后来又宣布二者的增长，已经能够做很多工作了，因为不同商业模式的差异，因此最近使用的操作系统越来越多了。

    我们都知道ROS操作系统是纯开源的，可以应用在许多不同的机器人，包括工业机器人、服务机器人，还有一些有足机器人上面。ROS的历史只有十年，到今年大概是十一年，使用的是ROS动力学。刚开始这家公司使用的是PR2硬件，而且在不同的大学都拥有这种硬件，台湾大学也有这种硬件，但我们仍然称之为ROS1版本，这种数据显示的是开源的库不同行业的贡献，比例是稳步增长的，也就是ROS广泛受到业界的认可和接受。

    ROS1和ROS2有什么不同？ROS1是非中央式的，也就是分布式的做法，以前是有这种奴隶主和奴隶的关系，如果奴隶出现问题奴隶主就要管理，但是这样不太可靠，作为研究人员可以有些开放式的问题。ROS使用的是DTS，因为是分布式系统，我们去一个大的平台上面进行通讯的话可以使用数据发布服务，考虑服务的质量，也就是能够控制这些东西。机器视觉系统能够把数据拿过来做选择和控制，意味着二者最大的差异是ROS2更多的是工业方面，而且是基于Linux，并且要有认可和授权才能进入机器人的系统。

    ROS升级到ROS2目前正在发展的过程，很多人都使用微软的Office系统，多数人也已经使用Windows10，现在已经达到18.04%，能够通过ROS1的桥接升级到ROS2，现在有了ROS1的系统可以迁移到ROS2。此次大会期间有一个重大的信息发布，就是几天前的20日，湖南和德国的机器人公司一起合作。美国当然也有很好的机器人运行系统，德国人的工程非常棒，中国的市场很大，也能做研发，可以改造这些新的软件，这样的话就能够模仿特朗普的说法，“让协作机器人再次伟大”。

    协作机器人有许多使用模式，比如教育领域和工业领域，历史上已经一有超过2000份技术文件，很多科学界的人士都在使用，我们在实验室做了这样的机器人，左右手臂看起来也是非常不同，进行不同手臂的模块化，也有自己的驱动器，手和腰都有这种抵消器，工作范围会更大一些。

    未来所谓的协作机器人能够在这种领域工作，晚一点的时候我们会有更多的协作机器人，比如ABB的Umi和日本的卡瓦达，也是双臂机器人，而且是两个机器人的手臂连接起来成为一个非常好的机器人。现在大家都在讨论下一代机器人看起来应该像什么样子？很多相关细节都拿了出来，大家要考虑它的准确度、速度、可靠性、可控性，最重要的是亲近性和安全性。

    现在机器人有很多应用领域，美国人说投资一美元也要分布在不同领域，回报最大的就是制造业，这就给了我们很大的动力。2013年的时候大家都在谈德国启动了自己的工业4.0项目，也是在全世界广受认可，大家都在谈相关的网络互联、人人互联、人机互联、机机互联，也是智能的网络，而且要有网络真实的世界，包括机器人、机床、移动机器人等等，要让这些进行协作。

    工业4.0是建立网络合作和交汇，大家可以看到这是一个机床制造业的车间，打开以后可以看到里面有五个轴，每个轴是有四个传感器，比如速度传感器、震动传感器，分成几个三角形的部分，最底层的就是各种不同的设备，比如机床机器人、工业机器人、移动机器人，再往上是数据收集和软件编程，我们能够把这些数据进行编程，分析和预测机器人的健康程度，能够对机器人的检修提供很大帮助。

    每个工厂都需要MES系统，因为订单进来以后需要决定哪个机器做哪个步骤，然后每个公司都有自己的ERP系统，因为这是公司资源分配系统，他们会把这些东西放在一起，变成一个企业内部的环境，这些都会解决纸质办公的问题，也会变成数字化，这就是工业4.0的核心，同时凑近来看会有不同的层次，横向有SEM和CRM，纵向是CRM、ERP和MES系统，所有这些层次都有自己的系统控制。

    互联平台最高的层次叫做软件服务层次，也就是软件及服务，这是一个完全应用为导向的。这是什么意思呢？我们可以从这个角度创造定制化服务。这是在2014年的3D打印鞋，可以用不同的颜色、不同的样子设计，最典型的定制化的案例，当时就有人用这个打印了二十双鞋。

    谈到智能技术有三个核心支柱，机器人可以有工业机器人、服务机器人，或者医学机器人，很多数据上都有收集的能力，每个东西都会装上传感器收集数据，很多数据就会变成十亿级的数据，之后变成大数据，有了大数据之后我们就可以用人工智能处理这些数据，因为我们使用AI的话一定要有很好的数据进行支持，机器人可以服务非常多的大众、私营部门、物联网是大数据的收集系统。

    我们来看早期七十年代，当时是有很大的计算机，右边的是物联网，现在有了AI，已经和IoT结合了起来。

    我们都知道深度卷积神经网，输入1000×1000就是100文个数据点，现在可以用所谓的卷积和其它的技术进行分析，不会失去任何数据，但是用这种软的技术进行处理，这是很有效的处理方式。

    我想区分两个概念，怎么把车和人识别出来？虽然两个是在一起运动，就是用卷积网络进行实现的应用，我们想拍一张照片，这里会有一个特征的映射，然后也是在不同角度的图上的不同位置，位置的内部我们想进入某个领域，这个就叫做感兴趣的领域，我们用的模型是RCN第一代深度卷积神经网。

    我们需要进行很多数据的准备，之后需要设计出一个模型的架构，之后要有一系列的工具以及测量，这些可以把错误降到最低，之后我们可以做不断的培训和优化，培训之后就可以进行工作了。

    我们可以把这张图分成不同的小图，这是一个女士，就像眼镜、鞋和裤子都可以进行单独的分类，机器会学这个东西是什么，可以在图上识别这个东西，虽然机器人在运动。

    这是一个图片映像捕捉，我们可以进行所有物体定位，一个女人，这里要有一片云，然后建立一个语义连接，进行运动和协调，构成这样一个句子。拍照片的时候可以定位所有的东西，所有的东西都可以进行识别定位，然后进行自然语言处理，就会基于这个生成一个句子。生活当中我们会把图放在一起，这是学生做的一个项目，叫做面部动态识别，一般来说这样可以搜集很多脸部的数据。最重要的一点是，我们看一个人的时候就会知道这个人在做什么样的动作或者行为，人也能够识别年龄，机器可以做到这一点。

    接下来是多模态知识映像捕捉，这是我们实验室的机器人，可以移动实现定位，比如这是服务机器人看到了一个人站在他的前面，可以拍一张人的照片，可以说这个人是谁，然后可以说这个人在读一张报纸，可以把自己识别出来的信息表达出来，拍一张照片就可以进行识别出来的人正在进行的行为的描述。

    5G现在是一个很重要的技术，我们说5G的时候会有三个重点：EMBB也就是超高速。第二是广连接，因为连接会越来越广，各种东西都会连接在一起。4G很大的一个问题就是这些限制，如果有一个服务器的话就可以切分成数百个小的模块，每一个模块可以直接通过5G进行连接，就是未来不再需要任何机器人里面有一个内嵌的控制器，可以把这些直接通过5G连接进行中央化处理，就是用中心控制的方式，边缘计算架构会构成五个层面。

    IT是信息技术，OT是运作技术，CT是传播技术，这些是现实数据决策的过程，外轴是数据价值链，X轴是数据属性。IT、OT、CT这些技术通过数据流进行数据送达，如果我们在系统进行操作，怎样通过5G进行互联？有了正确的时间和地点才能进行智能生产，所以把这些加在一起的话，AI和IoT加在一起会有各种各样的优点，比如低延迟、数据隐私、带宽等等，这样的IT和AI就可以结合在一起了。

    物联网和人工智能可以相互帮助解决自己的问题，举个例子，如果我们来看AUI这个概念，也就是自动光学接口，主要是有两个问题：一个是泄露，一个是滥杀。泄露问题就像阈值设计得太低，如果设计得太高的话就会限制很多不该限制的东西，也就是阈值过于刻薄，所以一定要在过于松散和过于刻薄之间找到平衡。现在AI可以进行学习和概括，比如用自己视觉的系统进行自动化的光学检测，这样就可以做一个很好的检修评估。未来大多数的机器视觉设备将会内嵌AI芯片，也就是进行AI自己的运作，这一点很重要。

    这些就是未来的移动机器人，我们可以做的是协作机器人，比如一个新的设备测试真实工作当中的速度，我们可以进行加速和测试，尽量进行协作方式的运作。日本现在很多品牌都可以做这些工作，西门子也在做自动生产系统，包括机器人手臂和工业机器人的应用，也都是非常尖端的技术。

    SPEC也在做智能生产系统，包括移动机器人和仓储机器人等等，汽车行业当中移动机器人可以和人进行协作，Amere是自主机器人和工业机器人，包括增强现实，现在这些技术进行协作带来了新的业务。

    大家都是在做人工智能，也有很多相关工作，为什么一个公司不能解决这些问题？问题在于数据，都说数据是石油，其实我觉得数据像是黄金那么重要。数据应该是有标注的，每个公司都有数据，这样才能做测试。先进机器人和先进人工智能走的这条路是会比较坎坷不舒服的，你们不是单打独斗，还是需要做下去的。苹果现在有iPad和iWatch，所以我要说的是，我们会创造很多的业务，如果工作岗位不行的话可以发现机器人能够做得更好，而且会有更多新的机会，解决那些没有满足的工作就可以带来新的机遇。

    过去所谓的B2C是大规模生产，现在不行了，就是要做个性化的生产，用户体验非常重要，经过三者的重合和叠加是非常重要的，也是对客户尤其重要。我们要超越工业4.0，过去我们只是知道产品集成解决方案，现在要增加很多的智能，就是人机协作，同时也是与有认知能力的机器人进行协作，蓝色部分就是增加很多人的因素，用户友好和安全，设计和分析能力也是要有的，要有认知运算并且不断进行协作。

张宏：下面有请以色列机器人协会（IROB）主席Zvi Shiller带来主题报告，题目是“智能机器人：机遇与挑战”。

Zvi Shiller：

刚才说过，我也是一个机械工程师，这和我讲座的最后一部分有关系。大家都在讲人工智能非常重要，但是我想从另外一个背景来讲，谈一谈我们如何认识现今机器人的状态，有没有什么问题需要解决，如何解决才能带来机器人更美好的未来。

    图中显示的是机器人在过去四十年的发展，现在的机器人革命始于八十年代，当时我正在上研究生，也很记忆犹新。前二十年的1980年到2000年关注的重点是单体机器人，就是独立机器人在产业当中工作。我们当时看到的是左上角最早进入工作领域的机器人之一，也是在结构化的环境下工作，医疗机器人不是很多，但每个都是单独工作，之后还有火星探索机器人，也是单独工作。2002年的时候Rumba出现了，这是一个真空吸尘器的机器人，能够进入千家万户，而且是单独在家庭当中工作，机器人进入家里就不想离开了，户主不想让机器人走了，可能在家庭当中还是很孤单的，再晚一点我们会看到还有更大的空间能够让机器人更多地进入家庭。

    2007年的时候出现了iPhone智能手机，距离现在已经有将近十三年的时间，大家是不是都对智能手机受够了？如果你们对智能手机已经感到疲倦的话请举手，好的，这个测试失败了，就是公众对手机还没有受够。我读过很多关于智能手机可能会对孩子造成影响的文章，现在一定要采取行动了。2012年iPad进入了我们的家庭，而且这种预测正在发生，我们预测iPad将成为人和机器人的接口，那么就会有更多的机器人进入千家万户，发生的速度不是很多。

    这是2008年开始出现的机器人Cobot，可以和人类进行协作，过去二十年来开发的机器人可以定义为个人机器人，要么属于个人，要么为个人工作，这在前二十年机器人的发展史上没有出现过，后来看到这种机器人的设计就是和人进行交互，现在我们即将迎来2020年，大家都感到特别兴奋，人工智能在快速发展，现在开始我们可以看到大家对机器人的关注会呈指数级的上升，希望这个行业也能够快速发展，从今以后机器人会成为智能机器人，可以是个性化的单独机器人。

    个人认为，智能机器人首先是有交互性，可以和机器交互、人机交互，而且有先进的传感设备，也会对周边的环境更敏感，要有高运动能力和灵巧度。现在我们希望机器人能够自主，不用老是告诉他们去做什么，也希望他们能够有自行学习的能力，也就是可以随着时间的推移自己改善，不是在出厂的时候受程序的限制，应该把机械学和人工智能结合起来。

    谈到智能机器人，很多人会说机器人的智能部分是它的软件，以色列不应该发展机器人，发展软件就够了，其实并非如此，机器人肯定有非常智能的硬件和软件，什么是智能的硬件？大家想一想，如果你只能开发软件，那么在市场上买些硬件或者从3D打印当中找到设备，到了最后不会成为智能机器人。

    这里写的是一个预测，也就是机器人市场在未来的影响，先进机器人和智能机器人的市场影响，市值大概是有1.7万亿美元，或者超过20万亿人民币，这是2025年的预测，我不知道这种预测是否是正确的，核心是机器人会对我们的生活和经济产生巨大的影响，因此我们不能忽视机器人正在影响人类。

    毫无疑问，智能机器人有智慧的软件，但身体也是极为重要的，任何家庭都买不起这样的机器人，我们要考虑应该去做什么工作让人们广泛地去购买。

    回顾机器人行业过去四十多年的发展，可以得出一个结论，其实和人们自己的感觉是不一样的，业外人士说机器人非常热，也是非常成功的行业，发展也非常好，但是看一看统计数字的话，情况并非如此，包括新产品的数字，行业内新的公司数量是相对比较少的，业绩也是比较差的。

    几年前我见到的这位金融分析师写了一本书，叫做《机器人新时代》，也被翻译成了中文，研究的是纯做机器人的公司，只做机器人，不做别的，全世界三十一家机器人的上市公司，没有看中国市场，看的是西方股市。六年前这个数字还是三十一，以色列有五家机器人上市公司，所以是排名第三。

    如何解决这些问题？我们做了SWOT分析，这是一种大家很了解的市场分析方法，可以看到市场上哪些做错了以及怎么修正。S是优点，W是弱势，O是机会，T是风险。机器人可以应用在每个领域，现在我们看不见的原因未来可以在家里和厕所看到，操作室、厨房和医院，每个地方都会看到机器人。

    有的时候我们需要机器人解决一些关键的社会需求，如果有些行业工人很难找的话可以用机器人替代，有些行业发展太慢或者下降是因为所需的劳动力成本太高，可以改善传统和现代的行业生产力，有的时候机器人也可以拯救生命，比如自动驾驶汽车也可以被视为机器人，可以通过减少事故、拯救生命，目前在美国每年有3.6万次汽车事故，如果使用自动驾驶的话可以避免这种情况，也就是很多领域当中机器人都是非常有潜力的。

    现在分析一下劣势，最差的就是需要软件和硬件相结合，行业当中要对手机开发APP，只要软件连在硬件上就万事大吉了，但是对机器人来说并不是这样，这种连接是很复杂的，硬件这个词就意味着一定要下硬功夫才能做好，因此生产和研究是长期的，需要非常大的投资，并且需要非常多的劳动力进行生产，因此这是非常慢的回报，很难想像一个人投资十五年以后再收益，这是私营投资者两年后就见效。

    机器人公司不管是在以色列还是在中国都是这样，大多数都不是私人进行投资的，并没有很多新的机器人产品，虽然这次参展看到很多的机器人，其实类型种类还是不多的，可能就是一个拷贝另一个，其实这就是创新的局限，机器人的推动力不足，很多人总是觉得这个工作不用机器人也可以做，但是需要说服人们让机器人帮助你，这些都是我们要解决的限制。

    这项工作是2018年开始的，但是由于资金不足，2018年就关门了，过了几年有了一些钱，对于这样大型企业来说是非常杯水车薪的，还有一个问题就是机器人的软件相比硬件要更加智能，意味着硬功夫下得不足，不够精确，所以软件再好也是没有用的。软件要智能，硬件也要智能，缺一不可。

    为什么我要去找手机？也可以让手机来找我，手机应该能够识别出来这个电话是打给谁的，然后可以飞到接电话的人身上，这个人就可以收电话了，几个人用一个手机，这是我对未来的畅想。婚礼上可以看到很多桌子，桌子旁边有很多椅子，谁来摆椅子呢？为什么椅子不能自己摆自己？我的学生发明了一个椅子，这个椅子会自己走向桌子，可以对嘉宾说您就跟着我，一会儿坐在这里就行，还有一个索臂系统，回到原来储存的区域，因为会折叠，所以不会占很大的空间。其实我对我学生的项目非常自豪，只要这个东西能动，最终就会变成自动的、机器的，这是对机器人市场巨大的潜力。

    今天我们在这里看到的只是冰山一角，AI发展得很快，绝对会加强机器人的能力。目前我们周围并没有太多的机器人，这个会场里一个机器人我都没有看见，这就是消费市场。普通人的潜力其实根本没有被激发，机器人想去触及大众，但是在座的有谁被触及了呢？我感觉市场好像对手机已经厌恶了，也许是时候看一看智能机器人系统。当然，并不是说智能机器人一定要替代智能手机，只是变成大众新的焦点。

    现在行业处于停滞的状态，发展得不快，我挺担心行业一旦睡着了以后人们就会离开这个热点，现在投了钱也不会有东西，四十年什么都没变，现在我们去研究AI吧，这就是一个风险，一旦人们走向另一个方向，离开机器人的话就会忘记AI和机器人是彼此相关的，以色列只有我们系在教，而且我们还放上了另一个词，不是机器人，而是电子元件的名字，没有直接说是在教机器。

    为什么是这样？现在的问题在于一些企业想寻找机器人人才的时候却找不到，政府也有缺位的问题，做得也很不够。老年人无法自己照看自己，有的时候必须要有这样一个机器人。今天下面有医院的手术室，私营市场还是政府复杂手术室，到底应该是谁负责？右边的是养老院，没有任何政府的帮助和干预，没有政府帮助的话情况会变得越来越差，中国如果没有政府帮助的话会成为非常严重的危机，因为计划生育政策，未来一对夫妻要供养四位老人，私营部门显然对这方面兴趣不足，需要政府的大力支持。

    我们一定要把政府纳入整个机器人的发展，至少在以色列我和经济部长交流过，他说没有大公司的话我们怎么支持你们？但是私营部门如果都觉得这个无利可图，为什么政府要搀和？我们需要继续发展机器人的教育，不光是发达国家，欠发达国家也要加强机器人教育，每个孩子都应该连接到高科技的未来。我们现在要让人工智能和机器学联系在一起才行，减少上市的时间，不要把机器人想成一个花十五年二十年才能上市的特别酷炫的技术，非常简单、容易使用就足够好了。

    为了实现这个目标，我们需要加速，可以有些智能的孵化器，有着自己制造原型机的能力，同时应该鼓励工业和学界的合作，推动国际合作，减少技术和市场之间上市的时间。

    智能孵化器要聚焦于想出好点子，不光是汇聚点子，还要想出点子，公司的发展就会更加容易，应该也有多种的技术支持。机器人是跨学科的，力学、电脑和感知，这种孵化器一定要能够支持各种各样学科的发展。此外要让企业家变成市场驱动，同时还需要在学界、行业和资本之间很强的关系，这样才能让市场产品尽快上市，采取这些步骤才能促进行业的发展。

    医疗机器人的手臂是智能的，因为硬件很智能，灵活度是因为机械设计非常灵巧，硬件也是非常智能的。我们可以看到E2馆为什么是智能的，表面上看并不智能，实际上价格达到了2000美元，所以要生产这种系统不到2000美元，要是能卖出去就是有些人设计硬件的时候一定要非常聪明，需要一个很好的硬件。

    机器人行业的发展没有我们的期望的那么快，原因是很多的，包括市场无法克服这些失效的问题，我们也忽略了一些社会需求，政府必须进入进来，没有政府的话是无法推动的，而且建立智能的加速器。这里我们关注的是S立方，简单、小巧、智能，大家如果认可这三个原则就能够让机器人很快上市，非常智能，而且也是市场很喜欢的产品，推动国际合作也是至关重要的，因为这种合作也会带来全球的机器人行业生态系统。

张宏：下面有请哈工大机器人集团股份有限公司总裁王猛带来主题报告，题目是先进制造业教育领域的摆渡人——HRG工业机器人教育领域的孵化实践”。

王猛：

各位嘉宾、各位朋友，我是哈工大机器人集团的王猛，非常荣幸有这个机会在这个平台和大家进行交流，就是从哈工大集团的角度描述一下我们在工业机器人领域的心得。刚才几位专家是从技术、智能和市场领域针对机器人领域进行发展的研讨和畅想，我的报告主要还是针对工业机器人的人才角度进行阐述。

    哈工大机器人集团成立的背景也是在2014年，那个时候国家提出机器人和智能制造在国家战略上的重要性和要求，同时在市场上也涌现了针对技术升级、机器换人的诉求和要求，以及针对科技创新、成果转化的需求。

    根据这样几个背景，黑龙江省、哈尔滨市和哈尔滨工业大学共同设立了这个集团，使命主要是致力于提高在机器人和人工智能领域的科技生活转化效率，重新带动行业的进步。

    集团定位是面向机器人和新兴技术领域，针对平台经济的运营商和双创生态的服务商，也是通过自己创新创业产业生态方式打通创新链、产业链和资本链，进行系统化的科技研发、成果转化、产业培育和运营，目的还是通过这个模式，机器人的发展需要载体、平台和孵化器，我们就是通过这种方式服务高新技术转化，服务高端人才创业，服务经济高质量发展。

    我们的核心就是创新、创业和产业三个平台，内容主要是以下要点，我们设立了机器人评测中心，此外还有几个研究院，通过这种方式进行人才的研发和科技成果转化，然后就需要对其进行赋能，也就是创业环节。创业环节我们针对初期孵化公司，针对创业要素的稀缺，从技术到管理，从资本到供应链体系为其提供支撑，包括以市场为诸多的产业中心，以资本和金融为辅导的生态中心，企业家培训的烦燥等等。

    本次大会我们也是把一些核心的产品和亮点产品做了展示，比如工业领域，包括系列化的机器人本体以及核心零部件。上个月我们发布了机器人操作系统轩辕，但是重要，包括一体化的关节和工业视觉模块等等。这是我们的物流机器人出口到日本，可以协调智能仓储管理系统，打包以后可以为客户提供系统化的解决方案，目前我们已经在成批量出口，通过水下、地面为客户提供一整套解决方案。

    我们在这个行业深耕的同时发现了很多问题，目前是9亿人口养活5亿人口，未来5亿劳动力养活9亿人口，我们通过三部委的数据可以看到这些。哈工是2015年机器人集团设立的面向工业教育的公司，通过这些年的发展，自己也形成了教学装备、教材专利和在线APP等等多种产品开发，用户量达到100万以上，此外也和新加坡麻省理工高校合作，入选了中国品牌的前一百强，面向的就是通过智能体系搭建培训教程。通过分院的建设以及在培训、考试等等近百家中心的布局，形成教育产业链的初步推广。

    基于这种平台能够为当地和全国提供人才的培养和教学体系支撑，我们和百所院校共建机器人实验室、机器人学科、人工智能实验室等等，但是过程当中会发现问题，就是纯粹靠这些硬件还不足以提升很多学员的知识和水平，需要一种系统化的教学教材体系和师资资源。2016年我们一方面在进行教学装备的完善，针对市场牵引研制了9类40余种教程，也和企业学校通过联合培养的方式培养这些师资资源，大大提升了教学效果。

    目前我们发现比较受限于时间、地点和师资资源，是在2017年的世界机器人大会学院发布了自己的第一个机器人APP平台，新华网全新媒体进行了全程报道，是给制业从业者提供的线上交流平台。通过这种线上平台可以发现内容非常丰富，比如入门级教材和高精尖内容，结合这些理论体系，通过多机位的拍摄把机器人动作状态做好，实际上这种教学的效果是非常好的，而且客户黏度也非常的高。

    不到两年的时间，我们形成课程3000余个，注册量达到100万，日活达到9万，实际上是非常不容易的，通过这段时间的努力，我们平台也获得了相关权威及的认可和奖项。平台的数据对我们格外重要，通过数据可以了解客户的行为，也能够洞悉行业运转的规律，很多学生步入工作之前需要给自己进一步提升，然后是二世四岁到三十岁左右需要进一步充电提升自己的人群，金属加工、装备、3C都是对课程密集的需求区域，而且针对不同区域用户偏好也不同，这些对我们后续的教育精准化是非常重要的。

    我们通过自己的努力形成了一些相关成果，比如获评工业和信息化人才培养基地，江苏省的人才实训基地，也有参与到教育部在产学合作和协同运营的课程改革当中，同时在师资培养、英才名教计划布局了很多期，包括举办国际、省级的多种机器人大赛以及百万人才的技能竞赛加大人员的参与度，也有积极参与主办学术论坛和产教峰会。通过自己的努力，高端人才教育方面取得了一些城市，也培养了一批人才。实际上我们还会继续深耕在职能制造的教育领域，可以说是我们众多优秀公司之一。

张宏：下面有请俄罗斯机器人协会（RAR）主席Alisa Koniukhovskaia带来主题报告，题目是“俄罗斯机器人市场与合作方式”。

Alisa Koniukhovskaia：

非常高兴来到这里，今天会和大家介绍俄罗斯机器人市场，并且介绍一些俄罗斯公司和技术的案例，还有和俄罗斯合作的机会。

    俄罗斯机器人协会只有四年的历史，是由俄罗斯工业部支持的，我们是一个非营利组织，是由公司成员出资支持的。我们会进行很多会议组织，并且向政府给出机器人行业发展的建议，还有行业调研给出企业更好的建议，还有公共意识的提升，关于机器人怎么改善人们的生活以及业务。我们有很多著名企业成员，包括国际企业和本地企业，也有一些很强的服务机器人和很多研发机构。

    我们做了很多国际合作，比如中国电子协会、中国机器人工业联盟、浙江机器人行业协会、台湾自动化、智能和机器人技术协会等等。我们有15个国外工业机器人制造商，10个俄罗斯本地项目，80个工业机器人集成商，150个服务机器人的公司，56个开设机器人教育的大学，2000家儿童教育机器人俱乐部。比起中国，俄罗斯机器人市场比较小，但是我们有自己的特征，就是定制俄罗斯自己的方案。

    为什么我们要把行业工业进行机器人化？主要是4D原则。首先是无聊，很多工作做得时间长了就会变得非常无聊，其次是危险，脏和昂贵。俄罗斯的劳动力其实比中国要便宜，现在的目标是1000个单位的机器人数量，每年增长的速度很快，去年增长40%，操作当中使用机器人只有5000台。俄罗斯的机器人密度是每万工人只有4台，可以看出我们增长的潜力是非常巨大的。

    机器人的生产刚刚开始，因为市场不大，销售主要是卖给汽车行业，2016年的时候有一个销售额的下降，主要是由于汽车行业那年的采购量下降了，4%是本地生产的，96%是外地生产的，供应商也有很多国际上的大企业，这些企业也在中国销售。

    机器人市场发展的主要限制在哪里呢？首先是劳动力价格低廉，需要高水平的操作人员，还有教育不足，现在很多大学买了机器人进行学生教育，教会学生如何使用工业机器人，此外还有大企业和国企仍然扮演非常主要的角色，自动化现代化发展非常缓慢，所以很多机器人并没有部署下去，很高的贷款利率也是对生产的局限，比较起中国，俄罗斯没有很高的汽车和电子元件生产规模，基本上很多都是中小型规模的生产能力，会对我们的市场有些天生的局限。

    我们看到市场有巨大的增长潜力，比如政府现在开始重视先进生产科技，因为中国也有中国制造2025，同时也有一些项目和方法支持机器人市场的发展。大型企业开始寻求机器人的部署，进行生产的现代化，不远的未来他们也会继续进行机器人的部署，现在很多企业对机器人的了解更多了，可能会做好准备迎接机器人技术。

    现在我们看到了新的机器人需求，比如食品加工、化工行业和石油等等，编程和工程领域也有很强的竞争力，也有新的机器人优势，这些企业都可以使用机器人发展这些行业。软件方面我们也有很好的公司，有着很强的软件研发能力。RCML是一个很有名的俄罗斯软件企业，会在一个项目研发各种各样的软件，ABAGY也是一个软件企业，会做自动化的软件编程设计，大家只需要把工作交给他们，使用他们的3D模型，机器人几分钟就能够学会。

    可以看到这里采用了一个扫描器，看一看这个单元是什么样的姿态，使用的是一个新的商业模式。一般来说，现在汽车行业和电子行业的机器人有着这种软件，所以可以在小规模的市场上去做，没有卖机器人，而是销售机器人工作时间，也给工业机器人的使用带来了新的视角。

    讲一讲俄罗斯的服务机器人市场，可以在公共场合使用，也可以在农业领域、航空机器人、无人机和外骨骼机器人。俄罗斯的出口占到自己总收入的17%，平均每年增加的工作人员需求超过30%，所以需要为这些机器人公司找到新的人才。

    SponCOM这家国际企业已经在33个国家销售机器人，并且在全世界范围都有分销商，26个国家都有业务，而且有些特殊的技术能力和特点，他们有很好的声音识别和自由运动姿态的表达和连接，还有很多公共场景，比如银行、医院、娱乐教育场合都可以使用，已经有了一些专门的用力。

    这是银行机器人的例子，自己开始做研发工作，所以是做迎宾和咨询，通过触屏下单和支付，也有支付系统内置，还有打印系统等等，可以帮助人们在大楼内指路，也可以与人进行交流。

    这是人行机器人的技术，也是比较有意思的俄罗斯机器人、外骨骼机器人、医疗机器人、太空机器人、军事机器人，他们和超过100所大学进行合作，俄罗斯的科教部、工业部、卫生部都与他们有合作，现在已经生产出了超过50种机器人。

    我们可以看到机器人可以操作非常小的东西，可以上楼梯，也可以坐在车上开车，但是速度很慢，因为对机器人来说这是非常复杂的任务。这个机器人当时也做了其它的测试，就是在太空当中测试。

    昨天在俄罗斯有一个大新闻，这个机器人被送到了太空，也是第一个进入太空的机器人，也能够做一般的航天员的任务，所以是第一个像普通的航天员一样进入太空的机器人。

    我们还有一个研究所也在做太空研究和机器人研究，叫做RTC中心，这是我们主要的科研机构，是在圣彼得堡的机构，大概成立五十多年，有着非常强的研发场所和生产能力，并且会办极端机器人会议，当时创办是在切尔诺贝利出现了核泄漏事故，科学家们当时希望能够寻找解决方案，如何解决这一问题，他们仍然是在创造这种恶劣条件下应用的机器人，包括医疗机器人、军用机器人、教育机器人等等。

    这家研究所也制定俄罗斯的主要标准，包括移动平台、太空机器人，移动机器人系统可以去做消防工作，也包括教育机器人。

    谈一谈俄罗斯在无人驾驶车辆方面的领军单位，其中包括认知技术，这里是有一部视频，他们有很多不同的机器人的车辆，包括农业领域，上海也有这样一个项目，上海政府想在上海做无人驾驶的交通，我们在俄罗斯还有其它的条件，比如在美国的加州，我们的情况是比较相似的，全年都会有大雪，驾驶车辆如何解决这种问题？如何使用无人驾驶技术在这种恶劣环境下作业？这种技术可以在恶劣条件下运作，也是俄罗斯最佳初创企业大赛的获奖者之一。

    医疗机器人领域也有一个非常强大的公司，叫做阿特拉斯，是做外骨骼机器人的，还有一些康复设备，现在已经由外骨骼的使用走了143公里，产品销售在俄罗斯、韩国以及其它亚洲国家和欧洲。中国现在也开始上外骨骼了，可以在中国互相销售彼此的机器人，可以共同做一些生产。

    中国在硬件上很强，俄罗斯在软件上很强，这方面是可以互相合作的，如果感兴趣的话，中国也可以对俄罗斯项目进行投资。我们可以做些培训和共同交流，参加彼此召开的活动，也很欢迎中国的同事们到俄罗斯看一看。

张宏：下面有请中瑞福宁欧洲创新中心执行董事Ivan Lundberg带来主题报告，题目是“成功部署协作机器人——实验室自动化案例研究”。

Ivan Lundberg：

各位嘉宾，女士们、先生们，大家好！我是Ivan Lundberg，来自中瑞福宁欧洲创新中心。现在和大家聊一聊怎么进行协作机器人成功的商业部署，然后再介绍一个我们公司最近做的自动化案例。

    我在ABB工作了十七年，负责过不同的岗位，也是Umi机器人的主要发明者。去年我成立了中瑞福宁机器人公司，这是在瑞典类似硅谷的科技园。

    这是最早的机器人设计，现在很多已经变了，但这是在实验室使用协作机器人的例子，某种程度上可以替代一些工人的工作，或者机器人可以得到这些协作。

    大家可能见过很多协作机器人了，但是我想往前走一点，为什么我们对协作机器人感兴趣？首先想做一些机器人自动化的背景介绍，很多人不是来自研究领域，如何通过协作机器人改变自动化，同时介绍一个案例分析，我和我的公司一起发明的解决方案。

    为什么我们对机器人感兴趣？机器人能给我们什么？我们都知道机器人做的动作很快很精确，这是其中的一个特点，所以可以用同样的质量二十四小时工作，也不需要放假、不需要吃饭、不需要收钱，这些对工厂主都是很喜欢的，我们的工厂当中也有很多机器人，要是有这些人的话工作就会顺畅很多，但这是我们想要的吗？没有太多工厂会看到很多机器人以及其它自动化的做法。

    任何解决方案都是以越快越有效作为目的，这些是德国公司做的热冲压机器，要让手工大师做的话也能做出来，机器做就非常快。因为机器需要进行投资，进行工程设计和流程设计，才能达到如此高的质量，花时间花钱是一个问题。如果有各种各样的产品要生产的话，这种自动化无法最优地解决我们的问题，今天很多行业当中手机一年就过时了，车身每年都有新的更新，这种应用的自动化怎么解决呢？经济上可能也想不通。

    最传统的使用机器人的方式，包括固定位置的机器人、固定位置的自动化，这是卡耐基梅隆学院做的，可以用杯子叠成一个金字塔，做的非常的好，前提条件是杯子必须在那个位置，同时还有一些灵活性，比如可以把杯子放到其它地方，机器人改一下程序就可以适应，问题是如果杯子并不是处在机器人所在的位置，机器人就没法抓取了，需要安装一个传感器才行，所以传统机器人取决于建构式的环境，明确地知道什么东西在什么位置。

    人也是很了不起的工具，为什么我们不能做一个仿人的机器呢？这是一个很好的研究项目，也是特别灵活的机械臂，可以摆杯子叠杯子，所以人形机器人有各种各样的优点，但我们可以从视频当中看出他们很难以快速和可靠的方法控制。这个视频的外骨骼实际上就是一个像傀儡式的东西，后面是一个人在进行外骨骼的控制，这样就会变成比较大的挑战，同时需要了解的是，人是很强的竞争者，比如真实的生产当中人已经干这一行几百万年了，已经进化出了这种感知和其他的能力，人形机器人想达到这种水平还是非常遥远的。

    我们可以想出一些制造的场景和应用，以及不同的范围，比如投多少钱、投多少时间，时间足够的话就可以有很好的自动化解决方案，制造者唯一的选择就是纯手动组装，所以在机器人自动化和纯手动的组装之间是有一个过渡，这也就是协作机器人可以发挥作用的地方，协作机器人比较安全，提供新的水平的简化，如果进行很好的配置，装进正确的传感器的话可以在正确的环境内工作，也可以有非常灵活的生产情形，包括基于机器人安全的前提。

    可以看到有越来越多的人感兴趣，不同的公司都想做出自己的机器人。上面是五个著名的品牌，下面是五个新的生产者，也是做的非常好的。这些协作机器人想做的是弥合纯人和纯机器工作之间的范围，为了实现这一点，我们要确保机器人编程容易，同时互动也应该很简单。我们用一只手就可以命令它们去做什么，同时机器人应该很简单地纠正简单的错误，我们并不想做一个非常贵的机器人，比如人去摆一些东西，这样的话机器人就可以处理这些物料，出现问题的话就可以从一开始重启程序，或者实用功能让机器人仍然继续运动，一个很危险的传统工业机器人的话需要有职业资质的人员对机器进行维修，否则的话会出现致命的错误。

    协作机器人能够把成本降到最低，周边硬件的价格也会进一步降低，这样可以把机器人用到最大的极致。我们一开始是有专用的机器设备，后来是有标准化的机器人，背后有软件包，机器人有更多的软件智能是因为可扩展性更多，也会比硬件更好一些，能够更好地维护和扩展，这是智能的协作机器人需要内置传感器。

    我们如何让协作机器人做好这个任务？至关重要的一点就是我们不应该重新调整所有的东西适应机器人，这样就没有达到我们想要的灵活的、非常好的工作机器人，所以要看如何像人一样解决这样的问题，不是所有的东西都非常固定，而是有一个半结构化的环境，比如使用视觉触觉，也让人类参与进来，包括修改错误和执行程序等等都是由机器人来做的。

    Yuri也有独特的特点，比如70度的手臂灵活度，如果能够使用双臂的话可以带来非常优化的解决方案，而且本身也是非常安全的，存在电力的限制，到了高峰使用的时候会停下来不会伤害人，抓取设备有伺服机器人，这样就能够抓取不同的部件，也是用同样的手指抓更小的部件，还有内置的视觉系统摄像头，杯子也是可以用来搬运那些平的东西。

    我们来看世界机器人大会展示的解决方案，微细菌实验室有很多人工工作要做，重复性也很大，而且一般都是称职的博士级的人物来做这些简单重复的工作。这位女士在使用一个试管来做尿液样本，再拿一些营养物品能够让细菌生长，为了杀死某种具体的细菌最好是使用某种抗生素。肯定是要有一个取尿的专业试管，上面有一个圆圈可以在试管里取一些样品，而且需要一个小的盘子，上面也要有营养物质，能够促进细胞的生长，条形码可以实现可追溯性，提供一个可追溯的解决方案，明确哪个样品是用来做哪个实验的。

    之前操作人员使用的是两只手，这个过程当中要有双手的使用，比如拧开瓶子，来回旋转培养皿，同时还要有其它的动作，需要某种双手的协调协作才能实现最优的方案。非常重要的一点就是要确保卫生，比如注入的小针是不能接触任何有细菌的物质或者表面，这样的话就会污染样品，最后还要追溯，如何追溯这些样品。

    我们认为Umi是一个完美的解决方案，能够实现这种作业要求，两只手臂和内置摄像头可以解读标签。如何用机器人用手拿到部件是最难的，在这种情况下尤其棘手，因为机器人要从袋子里拿出小的棒子，对人来说就是用手指拿出来就可以，但是对只有两个手指的平行夹持设备是没法很靠谱、很可靠地拿出来。

    可以看到使用算法定位试管，然后来回涂抹，这个接种环不是很明确的，需要对这个接种环照相，确定姿态和位置，我们在瑞典做了一个测试，他们非常喜欢，也给了我们很好的反馈，但他们有了一个大的担心。这个标签应该怎么解决？我们进行了冗长的关于标签的探讨，如果真的要看到这些人有其它可能性的话我们就是解决这个标识问题，最理想的方案是什么？就是能够解读标签，然后打出一个标签的副本，这样所有加工样品都可以贴上，实现完美的可追溯性。

    我们也做了研究，看一看如何把标签打印器放在机器人上面，刚开始不是很顺畅，我们在里面放了一些塑料的插入部分才能很好地打印，最后拿出了一个方案。这个视频和之前的视频比较相似，但是这里又增加了机器人，抓取以后进行环绕的动作，读了条形码，做了标签拷贝，然后使用吸盘放在一个器皿上来回涂抹，使用自己内置摄像头定位自己的位置。

    到了这里我们感觉看起来挺好的，医院可能对此很满意，我们就去了投资者大会做了展示，他们的反馈都非常好，正好能够解决所有的使用案例，使用传感器的反馈，使用摄像头，都是很像人的解决方案，但是这里缓冲的系统太小了，只能做五个试管，然后需要再次装卸，几分钟以后就暂停，因此我们不断地给料，提出的问题就是如何增加输入和缓冲，这样能够在真正的生产环境下使用。

    接种环放在杯子上可能会有细菌，所以这样的方法是不合适的，我们希望能够有更整合、更密集的解决方案，所以我们做了调研。这些器皿如果堆在一块，不小心推到的话散到地上怎么办？我们希望有结构化组织更好的安排，而且希望增加试管的缓冲，因此我们开始考虑如何直接从袋子里拿出一个接种环，所以就是有这样的想法，基本上就是把接种环倾斜，再从下面抓取，手指有一个接种环的宽度的话就可以抓到一个接种环，不会抓到其它更多的接种环。

    培养皿应该怎么供料？工业场景怎么去做？我们希望能够实现这一点，刚开始是一个小的旋转机制，可以使用，但是不够可靠，后来又做了提拉式的解决方案，也可以一个一个给料。现在机器人有很多试管，为了确保可靠性，我们需要照明解决方案，因此试管后部有照明，直接就从后面拿到棒，然后有很好的缓冲，非常干净、非常简单，很优雅很便宜，周遭的硬件就是打印的塑料给料，要有很标准的机器人基础软件设计的自动化平台。

    开发这种东西很重要的一点就是保护环境，我们总共有四个专利：第一个专利是控制环，第二个专利是进行接种环的培养液，中国也有这方面的保护机制，我们在中国也做了一个专利的申请。

    大家如果对我们的项目感兴趣的话，可以去B202看一看我们的展品，谢谢大家！

张宏：现在进入论坛的最后一场高峰对话，题目是“学术、产业、资本跨界融合、协同助推机器人新时代”，有请北京航空航天大学教授、机器人研究所名誉所长王田苗担任主持，同时有请台湾大学教授罗仁权，德国汉堡大学信息科学系多模态技术研究所所长张建伟，软银中国资本合伙人张岳鹏，新松机器人投资有限公司首席投资官任顺英，北京天智航医疗科技股份有限公司创始人张送根。

王田苗：

十分感谢大会给了这样一个环节，让我有机会向几位世界著名的科学家、企业家请教一些观点。首先想问一下张建伟和罗仁权教授，最近我见了很多记者，也见了很多老师和工程师，他们都在问什么是机器人。刚才看了ABB介绍的双臂，他们认为那是机器人，而且认为仿人是机器人，他们说自动扫地的是机器人，空中的无人机是不是机器人？路上跑的无人驾驶是不是机器人？请你们分享一下，什么叫机器人？

罗仁权：

刚才我还在开玩笑，可以问问题，但不要问太难的问题。这个问题很有趣，中文就把它翻译成机器人，英文Robot其实是有它的定义，就是一个Mechanism，Free-programmable，根据Program改变自己的行为和动作。我相信从这样的定义来看，为什么我们不把工厂机床叫做机床，而不叫做机器人？机床也是自动啊，这是一个很有趣的问题。我们要用中文表达机器人这样一个机制的话，需要某种程度的Intelligent，因为可以根据环境和Program的变化来应对，比如扫地机器人、飞行机器人都会应对，这样才有资格变成机器人。

王田苗：

大众把机器人想像成人的形状，有脑袋、有双臂、有两条腿，也可以说是理所应当的，因为机器人这个中文名称，其实自然就会想到人的形态，其实Robot和机器人并不是完全一样的概念，可以编程的机器都属于大范围的机器人，但距离大众的想像还是差得很远，要是讲到整个机器人行业的话，包括飞行的Flying Robot Mechanism都应该划入机器人的内涵。洗衣机也会运动，可以感知重量，算不算机器人？因为很多观众和学者对机器人的定义一直不清楚。

张建伟：

按照我刚才说的话不是机器人，只有一个自由度，这是一个智能的机器，包含了很多机器人的元素，但洗衣机不是机器人。

罗仁权：

就像刚才讲的智能机床，我们不把它叫做机器人。

王田苗：

感谢两位科学家做的解释，归纳一下，机器人要有感知，就是传感器，也要有智能和控制，而且可以移动，还要有自由度。服务机器人我们往往定义在两个自由度以上，有着商业目的，工业机器人定义的是三个自由度以上，所以很清楚。另外我收集到了一个问题，这次大会是第五年，展示了世界各国机器人发展新的产品，包括工业、特种、服务，特别是中国的很多高校、院所和企业都在开发，也有很多新的产品，这次一共展示了700多款新的产品。我的问题是，目前中国机器人在世界范围内处在一个什么样的水平和阶段？

张岳鹏：

这次大会已经是第五届了，而且能开这么多天，刚才我也在和张院士说这是最后一场，现场居然还有这么多人，充分说明机器人的热度是非常高的。当然，我觉得还没有达到成熟，不然会场就应该有机器人在做服务了。我觉得这个问题非常好，因为从做投资人的角度，如果满屋子都是机器人，估计我们已经不再投这个行业了，这个行业已经过去了。

王田苗：

能否判断一下中国机器人的发展在世界上处在什么样的阶段和水平？

张岳鹏：

工业机器人方面中国可能还处在追赶的阶段，四大进来的很早，很多关键的工段都是四大进口机器人在做，虽然国产的机器人也在追赶。比如RDA完全没有任何形态，也没有任何轴。

王田苗：

    您的意思是工业在追赶、服务在同步？

张岳鹏：

    我觉得是这样，应该是没有什么先后的，有张院士、罗教授这么多人在这里，中国现在已经进入能够创新的阶段了。

罗仁权：

    分成工业型机器人和服务型机器人这个讲法很好，我们通常粗略地分为工业机器人、服务机器人和特殊用途机器人，按照IFR Statistic来看，1万个工业机器人当中你拥有的机器人有多少？中国是很低的，差不多就是平均值以下，韩国是有很多，最近超过了一点，这代表什么意义？我们的空间还是很大的，但机器人的水平一直在增加，尤其是工业型机器人的自由度、精密度，还有应用的范围越来越广，从单臂一直到双臂，再加上很多的感测器让它能够做很多的工作。一只机器人不能做很多的事情，如果一只机器人能够装上很好的Interface，就是和Peripheral很好地整合起来，这只机器人才能发挥作用。目前中国在这方面的认知、应用以及发展的方向我都已经看出来了，所以这一个模组能够带进智慧型的工厂就会很容易发挥，否则的话今天客户买你一只机器人是很头痛的，Inteface能不能很好地接入？Communication能不能顺畅？这种复杂性还是蛮高的，但是我们已经跟上来了，这样才能真正落地产生效益。

张建伟：

    现在人工智能和机器人领域中国在世界上的地位有些可以类比的情况，目前整个国家的政策推动和全民热度、投资强度都是全球非常领先的，但是短板的地方也非常类似，包括一些基础、关键的算法、核心零部件和首批创新的应用场景，这些和国外还有一些区别，但是我们追赶的速度非常快，尤其是在工业机器人整个低成本化、普遍的应用，服务机器人尤其移动机器人的开发方面，Technology Push方面我们还是作出了很多国外还觉得比较领先的、创新的应用，这个方面还是有一些特点，整个学术水平方面我们排在第四位，美国、德国、日本之后就是中国，人工智能和机器人基础方面的贡献追赶速度也会非常快，学术应用都有很好的趋势。

罗仁权：

    其实有一个地方可以判断我们的工业机器人、服务型机器人以及特殊用途机器人，这些组成都是关键的零组件，国产自制率有多高？现在真的是变得很高，比如今天早上和下午发布服务型机器人都很贵，但是现在自制率都很低，不过这次展会上自制率已经大大提高了，可以从这个指标看出我们很多方面的水准都已经上来了。

王田苗：

    我比较同意几位专家的意见，工业方面我们是在跟跑，服务方面我们是在同步，但中国的市场很大，应用的场景以及投资界的关注在世界上还是非常有影响的，而且机器人软件的开发、人机交互，包括人工智能也给我们带来了新的机会。简要地说几个数据，大家也可以客观理性地看待工业机器人中国所处的水平。全球工业机器人大概是38-40万台左右，中国占到1/3多一点，也就是14万台左右，其中自主品牌的中国机器人又是14万的1/3，所以从这一点可以看出中国是有差距的。工业机器人的高速、重载、高精度、高可靠性，在这方面中国和西方发达国家还是有比较明显的差距，包括核心部件。服务机器人在研究方面我们是同步，但在原始创新方面我们还有待加强。投资界怎么看待机器人市场？机器人发展对中国经济会带来什么重要的作用？

任顺英：

    我应该算是这个台上很特殊的一位，各位都是机器人背景专业的科学家和专家，我一直是资本背景和金融背景，对机器人算是新兵，了解时间也不长，不过这个问题反而有利于我完全跳出来，从专业和产业的角度之外看待这个问题。

    首先说一本对我影响很大的书，2005年美国有一位作者Harry Dent出了一部书叫做《The Next Big Bubble》，预测2005年2006年会有一次世界性的危机，时间说得很准确，结果是在2008年，没有分析货币政策，没有分析财政政策或者宏观经济数据，而是从最基础的两点分析经济：一个是人口结构，一个是科技发展阶段。上次的经济危机就是因为电力革命到了一定发展阶段，美国这次经济危机是因为婴儿潮一代结束，叠加互联网应用技术到了后期，叠加在一起产生了大的经济危机。

    所以从人口的角度来讲，我觉得这种分析方法非常有利，自己看完这本书我就分析了中国人口结构，看过之后吓了一跳，中国的人口结构和世界上很多国家都不一样，印度、巴基斯坦这种发展中国家是一个金字塔，0-5岁是一段，0-10岁是一段，一直到90岁，下面的年轻人基数非常大。发达国家可能是人口比较均匀了，每个阶段的人口都差不多，日本属于老龄化国家，就是倒金字塔，越是老人越多。目前中国是一个葫芦型，六十年代出生的人因为赶上婴儿出生率提高，鼓励生育，整个人口爆炸，八十年代又是一个阶段，就是六十年代的人的孩子。现在人口出生率大幅度下降，即使二胎政策推出，每五年的出生率还是比之前两个高点低了30%以上。

王田苗：

    您的意思是我们缺少大量的劳动力？

任顺英：

    没错，前几天我看了一个住建部的报告，住建部去了北京新机场调查人口情况，到了那里以后发现三层在停工，就问为什么停工？然后说缺钱，为什么国家级的项目会缺钱？雇不到人，小工四百块钱，当天点钱第二天就不来了。这是所有行业面对的问题，不用等到八零后出生的人老了之后，现在已经存在这种问题了。所以我不会从机器人技术的角度出发，而是从需求的角度出发判断产量。最简单的是专职司机，货运司机将近2000万，出租车司机大概200-300万，建筑工人现在是3800万，喷涂工人不知道是多少，但是全中国的喷枪保有量我大概是1700万，所以预计这也是千万级的喷涂工人，注册焊工1300多万，还不算没有本的焊工，包括其它装配装卸，叉车保有量300-400万，对应搬运的也是千万级的。刚才说的这些都是重复性的，工作环境很差的，甚至很危险的岗位，大概是1个亿，这就是很大的缺口。

王田苗：

    很多环境当中四高都会被智能机器人取代，就是高危险、高重复、高繁重、高精度，这些对人在机械的工作环境是很难适应的，所以看来有1亿岗位需要自动化的装备。

任顺英：

    看到这几年人工智能技术的发展，特别是进入这个行业一年的时间，解决了我分析中国人口结构之后很多的担忧。机器人虽然发展了很多年，可能有四五十年，但并没有在大量的行业当中应用，问题就像刚才Ivan先生讲的，之前都是自动化设备，并不是柔性的设备，假如现在我们新的技术能够提供智能化，能够柔性生产，刚才我说的那些行业比如自动驾驶汽车，可能十年二十年的时间就把司机解放出来了。最近我们也在投资喷涂行业，不像汽车只是繁重重复性的劳动，本身是很有危害的，对人的身体损害很大，因为喷涂是用甲醛苯，都是有机溶剂，可能引起白血病和癌症。这个企业独辟蹊径，应用的行业是过去机器人应用不了的行业，过去可能只在汽车和大的标准化工业生产线，这个企业是应用家装的木门。大家知道木门每个都不一样大，这是过去自动化生产线解决不了的，这个企业利用激光深度视觉收集信息，经过大脑的深度学习和算法控制，把机器人应用到了传统的、过去应用不了的领域，这个企业发展非常快，当时看的是在河南兰考，兰考是一个很落后的地区。

王田苗：

    这个方向确实是很重要的机器人应用的场景，你们觉得机器人的工业和服务会对中国经济带来什么影响？智能装备有什么重要作用？特别是产业互联网这样一个新的浪潮。

张送根：

    这是一个很宏观的问题，我还真的很少想这样特别宏观的问题，但是有一点是确定的，就是现在人的经济水平发展之后，特别是对以前有和无的问题解决了，已经没法满足人的需求了，特别是现在希望高质量的发展。以前人类忍受的工作现在没法忍受了，所以就必须用机器来取代，这一块肯定会促进经济的发展。就像我们做医疗的，以前大家没钱了很多疾病可以忍受，就是所谓的保守治疗，回去按摩一下，吃点中药，现在就不一定了，而且危险性已经小了很多。微创本质上就是病人的需要，因为有了微创，以前的手术做起来很恐惧，现在不恐惧了，所以就去做了。做的过程当中由于这种需求的增长，培养高级技师的周期又很长，所以缺乏成熟的、让人放心的医师，如果我们有机器人的技术就可以让大量的技师批量生产。这一方面促进了经济的发展，另一方面也有效地改善了民生，所以还是相互促进的。

王田苗：

    不仅仅是工业，服务和医疗手术也需要机器人技术。

张送根：

    未来更多的增长可能要来源于服务。

张岳鹏：

    因为我们是做投资的，可能看的面也比较宽一些，其实真的是在各行各业、各个领域都能够感觉到这种对新的技术的需求，产业升级也好、智能化也好，这些现象我们全部都能看得到。其实这个肯定会来的，真的是风来了挡都挡不住。首先是技术推动，底层技术允许你去推动这样的变化，算力已经有了，算法和人工智能都是人才，中国基本人才的层面也具备了，张院士这样外面的技术也在不断影响中国。需求侧我很同意任总的讲法，我们投了一个和无人驾驶有关的领域，就是环卫车，这是无人驾驶落地的场景，环卫很快就没人干了，都是那些年龄比较大的叔叔阿姨还能干，九零后不管家里有钱没钱，肯定不会愿意干这件事。

    现在我们看纺织这个行业，多传统啊，中国有几十万家小的做衣服的公司，现在中美贸易战一搞，这个市场需求哗啦一下掉下来了，这个时候谁能生存下去？就是那种有远见的去搞技术进步的，能够自动化，用机器人进行产业升级和智能制造，这样的公司能够作出规模，能够有成本优势，能够把最新的技术应用到生产里面，才能不被淘汰。

王田苗：

    制造业和农业方面，如果我们不再进行人工智能自动化的改造，很可能就会让这些产业流失到更便宜的国家，现在向越南、柬埔寨和印度流失的趋势已经起来了，如果不用新的技术把生产成本和用工荒的问题解决，我们的制造业就会受到很大的影响。再就是大健康方面，现在我们雇不到保姆，雇不到照顾老人的人员，所以为了提高我们的生活质量，这方面也有巨大的需求。而对国家的战略意义就更加凸显，人工智能是融合各种高技术的特别高的体现，工业时代的标志性产品是汽车，智能时代的标志性产品是智能机器人。

罗仁权：

    一个国家的经济结构是服务业和制造业占了很大的比例，大家可以看到我们制造业的比例是慢慢下降的，服务业的比例是慢慢提升的，刚才讲到对经济的影响，影响是很大的，因为制造业是从工厂里面出来抛光、去毛边、做喷漆，但现在机器人做的百分比以及能够把工作做得很好的比例还是不够高，所以很多智能化是把机器做得更完整，真正协助这些很辛苦、很危险的工作者。按照整个经济社会来看，如果这项工作能够把事情做好，就是国民素质提高了、生活水准提高了，服务业更好的时候大家就更能够享受，回头来看还是要通过技术把制造业做好。

王田苗：

    五位专家对机器人的前景做出了这样的描述，让我感到非常兴奋和振奋，人工智能+机器人可能会对很多领域重新洗牌，包括一些危险繁重的岗位，包括医疗手术，也包括服务。说着说着我就有点担忧，机器人发展还会带来什么问题？这个也替代了，那个也替代了，工人就业怎么办？替代了喷涂的工人，替代了焊接的，替代了护士，替代了打扫卫生的，也就是机器人发展还会对社会带来什么问题吗？这些问题应该怎么解决？

罗仁权：

    这个问题非常好，现在随便到哪里都对我们搞机器人的觉得很讨厌，这个家伙以后会取代我们工作，会有这种Threat。这个问题应该追溯到三百年前是不是有工业革命，两百年前是不是也有工业革命，一百年前是不是也有工业革命，有没有因为工业革命成为失业率的Disaster？没有，就是从整个社会和整个国家的观点来看，虽然是某个部分被取代，但那些人经过训练以后在做不一样的工作，作更High Level的工作，年纪那么大的人不必这么早就退休，但做的工作比较轻松。

王田苗：

    您的意思是机器人和人工智能行业会产生新的岗位、新的工艺，有的可以从一般工人提升为技工，然后再转变为服务维修。

罗仁权：

    大家都在讲人工智能很厉害，机器人太聪明了，大家都在搞AI，所以创造的就是数据分析师、Programmer、维修，怎样把Data变成一个Model用在不同的地方，很多以前没有想像到的工作都会陆陆续续上来。中国的失业率已经很低了，美国吵吵闹闹，失业率还是很低，经过这么多的工业革命，照你这样讲的话一定是灾难，可是不会。

王田苗：

    罗教授的分析我觉得有点道理，提到了中国和美国，我们讲用机器人最多的德国、瑞典和日本，用机器人比较少的英国、西班牙和意大利，但用机器人更多的失业率更低，没有用机器人的失业率更高，说明这和自动化不是绝对的对等。

张建伟：

    我想讲一个小故事，也是我在组织IROS的时候专门有一个论坛讨论机器人的伦理，邀请了几个德国最主要的工会来做Panel Discussion，本来以为工会会有很多反对机器人的声音，但那次我非常吃惊的是，讨论过程当中工会对工业整个机器人的评论是非常正向的，如果在德国没有机器人、没有自动化，都是手工没有技术革新的话，这些产业可能已经流失到了其它低成本的国家，正是因为机器人自动化把他们的生产效率提高一以后，Made in Germany的产品才能以物美价廉的形式在国际上竞争，也能够保证自己比较高质量的工作位置，工人从做最简单的重复性非常无聊的工作到最后智慧机器人，造成情感和尊严的很大提升。

罗仁权：

    2017年的时候说机器人取代工人，工人赚的钱都要收税，机器人在工厂当中一直服务怎么不收税？所以我们要开始对机器人收税，就是有这种机制在谈。欧盟有一个统计，二十几个国家当中十几个国家统计下来，机器人用的越多创造的就业越大，好好地去研究吧。

王田苗：

    这个观点值得探讨，但机器人的发展是不是涉及到法律和隐私？比如我买了一个教育机器人在家里和小孩交流，为了识别情绪，它把我们家的很多信息、很多人脸都说放到云端识别了，我们家买了一个吸尘器，说是为了把家里打扫得很干净要用视觉SLAM把我们楼顶上、床上，各个方面的地图规划搞了很多，我说这个小的机器人怎么识别？他们说全部都放到云端了，云端的数据指挥机器人，会不会出现数据隐私和所有权问题？还说学习多了以后不同房子的结构就可以识别出一个概念。

任顺英：

    我觉得这个问题不光是机器人存在，之前我们做过一些项目，微信已经可以把每个人的Picture描绘得非常清楚，包括你去哪里干了什么，这些隐私我们已经失去了，这是一个本身存在的矛盾，既要享受这种方便和科技，有些东西必须要牺牲，立法规则方面我们要尽量规避，但这是不可避免的，不像农业社会，你的生活可能就是那样。

张送根：

    我觉得未来还是会找到一个办法，可能是阶段性的，到了一定程度人家就会比较在乎这件事了，就会有其它的基础方案。

王田苗：

    我们知道工业机器人发展了四十多年，服务机器人也是最近十年越来越热，世界范围内什么时候服务机器人产值超过工业机器人的产值？包括服务机器人应该重点发展哪些行业或者哪些重要的产品形态？工业机器人在2018年的产值是168亿美元，指的是整机，不算零部件，服务机器人是92亿美元，特种机器人是37亿美元，可以看出现在服务机器人加起来还是小于工业机器人，中国工业机器人大概是62亿美元，特种机器人大概是6.7亿美元，服务机器人是18亿美元，但是这个数字也是远远小于工业机器人的产值，但是看这个趋势，服务机器人还是比较迅猛的，试想一下十年前我们在ROS统计的时候好像工业机器人遥遥领先，预计什么时候这个盘会翻过来？

罗仁权：

    工业机器人未来五年成长大概是15度的斜率，但是很平稳，服务型机器人会慢慢地呈指数级上升，未来五年是4倍的成长，但日本人看得更准，认为是20倍的成长，或者就以这个速率来算，五年就是一个Breaking Point。

王田苗：

    所以35岁的时候服务机器人就会超过工业了。

张建伟：现在工业机器人的发展可能还是一位数的，服务机器人已经是两位数了，后面不只是一个线性的增长，以后会有一个指数型的增长，这个时间在中国国家引导投资的强度方面可以说是有非常好的优势，原来可能是五年，现在估计三年这个时间就会到来。

王田苗：

    科学家说是三年服务机器人的产值就有望超过工业机器人，投资界怎么看？这个预测很乐观啊。

张岳鹏：

    我确实没有张院士这么乐观，工业机器人的应用确实是越来越成熟，应用场景也特别明确，会被用得越来越多，但是服务机器人非常容易类比手机的应用，以前的诺基亚简单好用，现在智能手机每个人都用，这个过程是缓慢发展的，因为就是用户体验，老百姓不管机器人是怎么回事，就是好不好用的问题。现在服务机器人最普通的使用者的要求是最简单的，肯定就是跟人差不多才行，不管是干什么，比如餐厅送餐的，要是真正彻底普及的话可能就和服务员的送餐能力差不多，现在还有点像玩具的感觉，所以用户体验还是没有那么快就能达到。我认为是五到八年，但后面会有指数型的增长我是同意的。

王田苗：

    就是超过是必然的，只是时间点是五年或者八年。

任顺英：首先量肯定是服务机器人2C业务，因为C的数量要比B大几个量级，最后2C产品肯定是2B产品一两个数量级的差距，这是毋庸置疑的。当然，我也同意张总的观点，现在服务机器人到真正的普及量级还有年限的差距，我们也在看教育领域，哪怕不行大家也有这个兴趣应用，包括这次机器人大会大家可以看到小朋友的数量要超过成人的数量。我还是比较乐观，三五年内不能达到一个数量级，但至少在这个标准数量上有可能会赶上工业机器人。

王田苗：

    说明新松做的服务机器人还不够吗？我觉得三五年能够超过就很乐观了，之前台下的嘉宾曾经跟我说有两类人：一类是年轻的硕士毕业说要出来创业，既然你说服务机器人五年的前景，也许我能够成为下一个比尔盖茨或者下一个阿里巴巴，所以要投资，可是不知道开创和创业在哪个方向，有的投资界说既然你们说三到五年，那我就要早早布局，布局在种子和天使，能不能具体说一下哪两三个行业，能够给下面的人一个启发？医疗现在有四大方向，第一方向是手术机器人，第二方向是残疾人康复，第三方向是聊天陪护，第四方向是医院自动化，包括服务、消毒和病床处理，这个方向我也认同，还有一个方向呢？

张岳鹏：

    我建议服务方面看日本，不要看美国，现在美国房子都要自己建的，每个地方都是买了材料回家盖房子，日本从服务的角度肯定是走得最快的，日本什么成熟就跟什么，肯定不会错的。

王田苗：

    日本的老龄化压力比较大，很多福利都用在福祉的研发上面，包括方便老人移动的马桶，还有各种各样可变形的床，包括各种各样的桌子和汽车，为什么不看瑞典和德国？听说瑞典和德国在老人服务化方面也做了很多开发方面的研究。

张岳鹏：

    我们也是从需求的角度来看，日本会把很多事情做得非常细，每个细的需求当中把这些事情做出来了，这些都是技术驱动的，说明他们把这个技术攻克了。就从餐食来讲，日本和德国有几样菜？包括美国，都很简单，完全从服务的角度来看日本的话可能会看到很多细分行业走得比较快一点。

罗仁权：

    我是这样看的，先给一个范围和定义。英文当中讲到Nice to have it，就是可有可无，有的话挺好，或者是You better have it，你最好还是要有，再就是You must/have to have it，你必须要有，那么从老人照顾的角度来看，有多少孝子会去照顾？

王田苗：

    这是对中国和西方的情况做了分析，觉得老年人不愿意花钱，年轻人愿意花钱，面对年轻人的自动化机器人更新反而要快得多，这个你又怎么判断呢？和你刚才说的相反，现在所有新的技术全都是年轻人拉动的市场，老年人拉动的市场得出的结果就是国家和政府要买单，这是按照经济学家分析。最高层次是Have to，老了就把房子卖了，什么东西都给你服务，这我也能理解。

张建伟：

    这个题目也是非常好的，我想从2B的角度来看，服务机器人还是需要比较大的投资，需要比较Senior的各行各业来综合解决，比如医疗大健康、未来产业的服务，包括特种机器人，现在消防机器人已经上来了，这种应用会给服务机器人的量带来非常大的贡献。对于新的创业的年轻人来讲，机器人人工智能和每一个垂直领域细分的结合，这种Nitch找到以后都会有很好的点，包括建筑和技术设施维护，教育就更多了，这是年轻人创新创业非常好的节点，多种资源、多个学科的深入交叉创造价值，这是一个非常好的创业的题目。

王田苗：

    最近有一项研究也是引起了社会的高度重视，就是脑机接口和脑控，马斯克最近发布说是要在头部有一个头发四分之一的电机，可以扎在脑部，目的除了医疗康复垫肩以外还有一个目的就是用脑部控制认知你的行为，甚至认知你的意图，你们觉得这条路会通吗？将来有什么社会意义？

张建伟：

    这个新闻也在中国引起了很大的轰动，埃龙马斯克的Crazy Idea是不是能够变成商业模式？世界机器人大会的组织者非常前沿，把高尚凯老师请到了会场，他是脑机前沿世界最强的专家，清华的团队多次拿到第一名，也是中德项目多年的合作伙伴，所以我对这个题目还是有些了解。脑机接口分为侵入和非侵入方式，马斯克直接就选择了侵入式的方向，如果在这个方向投资足够大，大家接受这种可侵入式的电机，每年可能也会有摩尔定律的增长，可以实现读脑信号，但我个人认为这种侵入式的方法很难变成大量的商业模式，可能会对特别严重的残疾人有些作用，但比例会非常非常小。我自己个人认为，脑机接口是一个非常重要的题目，但是非侵入式用多模态的形式，包括Context、Gaits和行为判断人的意识。

王田苗：

    我们先不说商业价值，就说科学本质，通过脑部嵌入的无数个细针了解你的意图和运动行为，你觉得这是完全可以的吗？

张建伟：

    就是要看信号的分类和简单的识别，再到最后的意识其实还有很长的路要走，真正要把人的大脑搞清楚可能是这一百年的任务，但是短期的意识、行为和基本的、比较简单的意图识别，近期内还是有可能的。

罗仁权：

    我认为这是很有可行性的，中国的针灸多厉害啊。

王田苗：

    针灸可以治病，可以刺激，但是不一定能够了解罗教授你的想法和意图。

罗仁权：

    侵入式也没有那么可怕，针灸扎了一堆，但是能够治病，所以我认为从这个角度去看的话，如果没有什么特别的伤害性，经过研究以后能够得到很多Information，就是很强的人工智能连接，我觉得应该是非常可行的一个领域，虽然不一定会蓬勃发展，但还是有这个机会。

张送根：

    现在我觉得还是处于偏科学的探索阶段，但是未来是一定可以解决的，因为现在这一块还是比较热的，比如起搏器基本上还是针对疾病来做的，因为只有疾病大家才会忍受开颅的痛苦，一个好人为了控制一个东西自己做一个手术，这是不太现实的。实际上脑科学对未来人类最大的影响可能是有些不确定性的东西，在于未来对一些植入和上传的东西，比如未来能够把人的记忆植入到人体，这会是非常大的颠覆。未来就不用念书了，整个图书馆都在你的脑袋里面，或者如果未来能够把你的意识上传，那么人就实现永生了，所以这个事情实际上在伦理界是非常恐怖的事，已经有很多科学家在研究。

罗仁权：

    就像二三十年前做类神经网络的时候，这个计划带到现在也是很有用的，都是很多电机系Computer Science来做，但是脑神经科的医生都没有进来，结果在辩论的时候脑神经科医生开始辩论，我们的Computer Science讲起来都很高兴，有没有打开看过脑袋里面真正的结构？他说我看过你没看过，代表什么意思？一定要跟他们密切结合，不是我们Engineer怎么讲，这就变成跨领域密切结合，相信会爆发出一些真正有用的东西。

王田苗：

    本来我想得到的结论是不可能，仅仅是一个探索，但是台上几位嘉宾给我的结论是有可能，越想越害怕。科学技术给人带来了生活的方便，实现了更多的享受、更多的哲学思考，同时机器最后越来越能够了解你的一切、记录你的一切，而且记录以后不可更改，自己可以学习，把你永远存在一个不知道是什么的地方，你的意图、你的想法还都能知道，不敢深想。我们发现机器人现在青少年很喜欢，也有机器人大赛，这种比赛能给青少年带来什么样的好处？有什么重要意义吗？

张建伟：

    上个周末我刚在北京科学中心和清华大学组织了一场自主智能机器人大赛，所有的机器人都要自主感知未知的环境，过陷阱过雷区等等，虽然参赛队伍只有三十几支，但影响还是出去了的。那场比赛当中我也对记者讲过几个观点，我们的下一代对科学STEM的兴趣，这也是我们国家对未来科技发展的一个非常重要的前提，让我们以后最优秀的孩子们对科学、对技术的兴趣能够提到非常高，也是让我们的社会一直能够把最优秀的人来做工程师、做创业、做实验，这也是对国家有重要的战略意义，而对孩子来说素质教育也是一个非常重要的未来，从应试教育到团队合作，整个素质教育当中都会有重要的教育改革的意义。所以我们现在大学的教育也是非常有必要进行一些新工科的尝试，这种Project-based Learning也是未来学习教育非常重要的方向。

王田苗：

    就是给孩子创造一个想像空间，一个创新思维的训练，包括素质。

张建伟：

    Understanding by doing it。

张岳鹏：

    我的孩子年龄够了我也会让他学编程机器人，因为过去只是软件，现在乐高就是硬件，我们应该把软硬件结合起来，将来人工智能也是一个方向，自动化都是方向，所以这种方式能够最好地让小孩学习不管是软件还是硬件，所以从这个角度来讲，这种比赛还是非常有意义的。

王田苗：

    这种比赛可以锻炼孩子的动手能力和交流能力。

张岳鹏：

    现在从绝对数量来讲，中国的工程师肯定是最多的，现在中国逐渐开始有这种创业公司，所以从小培养这种创新精神，通过投资的角度来看，未来会有很多Start-up创业者，这是最有意义的。

罗仁权：

    如果从一个国家发展的角度来说各种人才都是有需求的，工程人才是蛮重要的，但是全世界都有这个趋势，包括美国也是一样，工程人才是在往下降，每个人都穿西装打领带做金融做会计师，机器人竞赛实际上就是真正给一个平台，让不懂机器人的人去了解机器人是怎么回事，让不喜欢机器人的人慢慢地喜欢，让喜欢机器人的人更喜欢，这样的话就会形成一个很大的风气。当然，中间这个过程要有团队精神的培养，Curiosity、想像力、团队精神的培养，发挥真正的创造力，这些都要跟上来。但是Overall来看的话就是一个带头的作用，喜欢的人更喜欢，拉动后面的人看来，因为他们都看到同辈的人都在玩这些。

王田苗：

    就是对中国实体制造业工科来说很有帮助，包括创新思维、动手、协作和素质，我们也希望机器人的青少年大赛不要误入其它的途径，太功利化，现在也有说便于升学方便加分，这样就会误导。最后请每位嘉宾讲一讲中国机器人产业的发展未来还有哪些课需要补，或者对这个产业有什么建议。

张送根：

    我觉得中国机器人产业发展需要有一个完整的、配套的、把基本功打扎实的过程，不能走一拥而上、恶性竞争的老路子。

任顺英：

    从金融的角度来讲，中国过去的投资主要集中在2C，比例非常高，美国50%都是2B，以色列和欧洲更高，中国只有10%是2B，甚至更少。支持机器人产业发展要有更多的基金和资金进入2B投资，未来这也是一个很好的方向，所以我有幸能够到其中支持中国机器人产业的发展也是比较庆幸。

张岳鹏：

    我希望有更多创业成功的案例，不管最后实现上市还是个人财富为国家做贡献，能够鼓励更多的创业者进入这样一个创新行业，这样我们投资人就可以大有作为了。

张建伟：

    希望中国机器人界具有更高的国际视野，避免低水平重复，要在自己了解的行业真正深挖、错位发展，创造更多的独角兽和隐形冠军。

罗仁权：

    我们说B2C通常都是走到量产，就是做好这些卖给全世界几百万几千万人，那种东西到最后一成熟的话，我们的技术就不太会成长了，所以应该练就一种功夫，就是Customization，这样能够发挥很多的创意，包括机器人的Imagination，整个商业发展都会上来。如果我们一直沉浸在OEM，OEM害死中国很多年了，后来才有ODM。美国今天这么厉害，靠着iPhone赚了这么多钱，都是靠Imagination和Curiosity，我们教育和工业的发展应该走这个方向。再就是设计的美感，机器人的设计美感一直在增进，现在展览当中欧美产品的美感就是很好，所以艺术的美感和欣赏的角度能够让机器人的外观和真正的功能相匹配，这对未来产业的发展也会很重要，那些都是和我们的机器人一样贵的，所以这一块有很大的发展空间。

王田苗：

    中国需要机器人，而且希望年轻人多在机器人的基础方面加强研究，智能的材料、人工智能的软件和学习，还有人机交互，让我们以热烈的掌声感谢台上五位专家的分享！