機器人大潮中暗藏多少偽命題
球場上，一個西瓜大小的機器人抬起右腳，準備發力，踢球射門，不料，右腳抬得過高，瞬間失去平衡，摔倒在地。弓起腰鉚足勁，想要爬起來，卻在一番掙扎後未果，只好作罷。
場外的觀眾看到此景噗哧一聲，掩面大笑，機器人笨拙的一面被盡收眼底：這不就是兩三歲的孩子？你看，就是重新站起來，還是那麼費勁。
這一幕，發生在前不久在紹興柯橋舉行的RoboCup機器人世界盃中國賽區現場。當天同時進行的2018國家機器人發展論壇，與比賽現場僅一墻之隔，這裡科學家、企業家共話的是中國數字製造和人工智慧前沿命題，以及機器人“未來形勢一片大好”的産業發展趨勢。兩者相比，更讓前者增添了幾分尷尬。
而這，恰在某種程度上勾勒出了機器人發展現狀。一方面，不管是工業機器人，還是服務機器人，統計得出的産業發展趨勢都是“利好”，學界專家也紛紛預測，未來不久科幻電影裏“遙不可及”的機器人就會走進現實，但另一方面，諸如“高柔順性”“高精度”等關鍵技術以及“多功能化”“智慧化”等關鍵應用，仍徘徊不前，亟待突破。
物理學家史蒂芬·霍金生前，曾反覆講到自己對於人工智慧發展的擔憂：“人工智慧或許不但是人類歷史上最大的事件，而且還有可能是最後的事件”，換言之，“人工智慧可能會導致人類的滅亡”。但從現在來看，對於這個問題的擔憂似乎還為時過早。
2018 RoboCup機器人世界盃中國賽區現場。大賽組委會供圖
噪音頻現：人類未來會向機器人討飯？
在國家機器人發展論壇上，中國工程院院士、中國科學院瀋陽自動化研究所研究員王天然説，無論從市場需求、輿論支援、政策投入，還是從科研成果産出、産業發展角度來看，當下都是機器人發展的最好時期。
根據國際機器人聯合會(IFR)統計，2016年全球工業機器人銷量增長又創歷史新高，達到29.4萬台，同比增長16%，服務機器人銷量達到670萬台，同比增長24%。這其中，中國成為全球工業機器人的第一大市場，2016年工業機器人銷量8.9萬台，佔全球市場銷量的30.3%。
伴隨著巨大的産業浪潮，一種擔憂在人群中瀰漫，即機器人的“步伐”如此之快，未來究竟會否搶走人類的飯碗，和人類之間爆發一場就業戰爭，進而奪走人類的一切？
在王天然看來，這是一種認識誤區，是當前機器人領域的第一大噪音。在論壇上，他展示了《紐約客》(The New Yoker)一期雜誌封面，封面用誇張的圖片將這種擔憂、恐懼具象化：機器人統治世界，而人類正在向機器人討飯。
“這是混淆視聽，不可能出現這種狀態，機器人永遠是人造物。”論壇上，王天然直截了當地表明自己的態度。
他援引美國機器人聯合會的數據稱，從2010年到2016年，美國“新買機器人”的數量增長了13.67萬台，而美國“製造業崗位”的數量則增加了89.4萬個，失業率則下降了5.1%。
從這組數據可以直觀地看出，機器人奪走人類“飯碗”的説法還為時過早。王天然認為，更為重要的是，機器人的增加，還在很大程度上提高了效率，提高了企業乃至國家的競爭力。
事實上，産業界不乏“機器換人”“機器代人”説法的支援者。不過，“理想很豐滿，現實很骨感”。
早在2011年，富士康就高調宣佈“百萬台機器人計劃”，即通過3年時間引入100萬台機器人，代替人工。然而多年過去，這家企業僅部署了幾萬台機器人，而員工數量依然逾百萬人。
王天然以此為例説，相比於人，機器人仍有著很大的局限性，很多工業機器人只能從事簡單的機械運輸作業，面對諸如船舶焊接、飛機裝配等很多方面，力所不能及，而對於服務機器人，也沒法真正地照顧、護理老人，“有些複雜的工藝技術，沒有現成的規律可言，很難實現自動化”。
這些問題不解決，機器人還是“笨手笨腳”
這也就回到了賽場上機器人表現“笨拙”的問題上，在中國工程院院士、中國自動化學會理事長鄭南寧看來，這恰恰説明機器人的柔順性還不夠，人手一個簡單的撐地動作，對機器人而言卻是“一個極大的考驗”，需要科研人員一次又一次地試驗，找到一個最優的演算法。
在論壇上，中國科學院自動化研究所研究員喬紅也給出類似觀點：高精度、高柔順性是當下制約機器人發展的兩大瓶頸——
她列舉一組數字，國內機器人重復定位精度是0.08~0.03毫米，國外機器人重復定位精度是0.015~0.01毫米，而真正的任務需求精度則是0.0075~0.0025毫米，儘管兩者已經將誤差控制在很小的範圍內，但距離實際應用需求仍有一定差距。
高柔順性的問題則更加突出。
喬紅説，由於柔順性操作問題沒有解決，我國以電腦(Computer)、通訊(Communication)和消費性電子(Consumer Electronic)為主的3C製造業，仍以女工裝配為主，2017年3C行業機器人密度僅為每萬人11台。
“機器人急需向人類‘學習’智慧和柔順性”，喬紅説，正如我們對機器人“像人”的期望那樣——要在操作靈活性、整體協調性、個性化服務等問題上有一個真正的突破。
至於機器人加持“人工智慧”，實現深度學習，則更是難上加難。鄭南寧有過一個觀點，即這是實現“類人智慧”最艱難的挑戰。具有自我意識以及反思自身處境與行為的能力，是人類區別於其他生物最重要、最根本的一點。
鄭南寧説，人類的大腦皮層能力是有限的，如果將智慧機器設備與人類大腦相連接，不僅會增強人類的能力，而且會使機器産生靈感。讓機器具有自我意識、情感和反思能力，無論對科學和哲學來説，都是一個引人入勝的探索領域。
其實，回顧工業機器人50多年的發展歷程，不難發現，其基本功能就是取代人進行高強度、單調、重復的作業，但尚沒有讓人眼前一亮的“靈活”“協調”作業的案例，更不必説真正具有“智慧意識”的案例。
“工業4.0之父”、德國人工智慧研究中心教授沃爾夫岡·瓦爾斯特曾提到，如果沒有人工智慧，就不可能充分實現工業4.0。不過這並不意味著，工業4.0就是“無人化生産”，事實是，即使在未來10年裏，其要實現的也不是無人生産，而是組合性的生産。
王天然説，組合性的生産、人機互動將創造工作新領域，到2030年的各種職業中，預計還有85%尚未誕生，“必須要抓住這個機遇！”
不要被“中國已經領先”的假像所蒙蔽
不過，王天然發現社會上常出現另一種噪音，“總有一些人在吹我們的文章第一、專利第一，有的媒體標題動輒‘首次’‘突破’‘超過美國’……但這些，實在沒什麼可吹的！”
他説，中國機器人産業發展勢頭猛，這是事實。但也有一些産業過剩，更為嚴重的是，相比于美國等發達國家，我國在機器人領域的專利就顯得乏善可陳，仍需追趕。
根據國際機器人聯合會(IFR)統計，過去幾年中有54%的專用服務機器人來自美國，27%來自歐洲，而僅有19%來自亞洲；醫療機器人則更是歐美的天下，52%來自歐洲，46%來自美國，幾乎沒有中國人什麼事。
因此，王天然將當下的機器人發展描述為“機遇與挑戰”並存。留給中國的機遇並不少，以工業機器人為例，至今仍有許多空白等待佔領，“擦玻璃、船舶焊接、飛機裝配”等，都是當前工業機器人所力不能及的，一旦中國突破相關技術就能佔得一席之地。
服務機器人雖然如雨後春筍，發展勢頭猛烈，不過放眼整個市場，王天然仍感受不到機器“人”的魅力，“我也是一位70多歲的老人了，不過真正需要幫忙的時候，發現機器人什麼忙也幫不上，它們更多的還是一種‘玩具’”。
在他看來，未來一個需要突破的方向就是“人機融合”。
最新的前沿研究顯示，預計到2025年，工業機器人將進入下一代，那將是一個高效率、高靈活性、與人合作的機器人時代。
王天然説，新一代機器人並非是簡單地取代人，而是要機器人適應環境、要靈活、要與人合作，走向“人機共融”，即機器人和人的關係由奴僕變為夥伴。
論壇上，演講嘉賓、菲尼克斯電氣中國公司杜品聖博士也提到，人工智慧是按照人的功能，如研究模擬人的眼睛、耳朵、嘴巴、大腦、手腳的功能，從而在相應的視覺和圖像識別、聲控和語言系統、機器深度學習、預測和深度化應用等領域，助力製造業發展。
“以前，人們大喊‘機器換人’‘工廠無人’‘智慧造人’等口號，是一種誤讀，其實應該是‘機器助人’‘工廠要人’‘智慧學人’，人工智慧是實現智慧製造的有力武器。”杜品聖説。
王天然説，與人共融，就是要讓機器人把人的符號化、學習、預見、自我調節以及邏輯推理能力與機器的精準、力量、重復能力、作業時間、環境耐受力結合在一起。
通俗地説，未來工業機器人將走下神壇，成為生産系統中的一部分，實現“即連即用”。但，人的身影依然可見。
