新浪科技讯 8月18日消息，2018世界机器人大会拟于8月15日至19日在北京亦创国际会展中心举行。大会以“共创智慧新动能 共享开放新时代”为主题，由“论坛”、“博览会”、“大赛”、“地面无人系统展示活动”四大版块构成。 本届大赛汇聚了来自美国、俄罗斯、德国、日本、以色列等全球近20个国家和地区的1万余支赛队和数百名顶尖专家，共计超过5万多名参赛选手同台竞技。
日本东北大学机器人系教授Kazuhiro Kosuge在论坛上发表了题为“人机协作的最新演进方向与前景展望”的演讲。
以下为演讲全文：
今天要介绍的主题是关于人机协作的最新演进方式和前景展望，希望能够回答昨天在讨论当中提出的一些问题。
很多年前我们有过很多讨论都是关于机器人如何能够服务于我们的社会，所以希望能够探索机器人最基础的研究，以及和社会价值之间的关系。其中我们得到的结论是，这些机器人能够提供服务，这些服务能够贡献于社会，所以从它的社会价值来说一共有三个方面：改善个人的生活质量，提高社区工业产业竞争力，还可以解决全球性的问题。
这是基础机器人研究的课题，很多课题都有价值服务能够给到社会，比如从全球的角度来说，环境的监测、空间的探测、疾病的防控等等，这些都是机器人能够带来的社会价值，从社区的角度来说，机器人可以带来很多服务，包括农业、矿业、建筑业等等，生活质量方面机器人也可以带来很多价值给到我们的社会，最重要的一点就是很多发言人提到机器人是一个系统。
我们需要很多不同的技术，所以通常要把现有的技术结合起来，但可能缺失了一些东西，如果能够制造这样的机器人，最重要的就是设计出这种服务，能够照顾老人，并且能够有可持续的商业计划。日本有很多新的机器人原型，但很少真的能够上市，因为没有找到一个商业方案。现有的有些技术还不足够应对新的应用，所以我们必须要用这些新的技术。有些时候我们可以找到基础性的机器人研究，也能够应用到服务型机器人当中，所以通过更好的应用和提供服务进行开发，这是我们讨论得出的一个关键内容。
回到今天的话题人机交互，这里选择了两种人机协作的方式：一种是外骨骼，一种是共同工作机器人。外骨骼的概念是1960年出现的，但可惜的是没有得出实质的结果。1993年左右哈德米尔教授进一步改善了人类能力增强的概念，并且开始了这样的项目，主要是人类能力的拓展，也是更好地有控制器，并且对环境动力学方面有进一步的改善。2012年进一步进行了改善，也是在卡萨鲁尼教授授权以后，包括行走辅助系统和很多现在可以看到存在的系统。
康复方面外骨骼也是可以使用的，来自日本的桑凯教授做出了一个叫做HUB的系统，主要是用于运动康复，德国有些保险公司也在研发这种系统，并且建立了一些相关的企业。工业领域外骨骼也有一系列的研发，可以应用于工人身上，现在中国也有一些企业正在生产。
相信外骨骼的概念可以使用在很多不同的应用场景，现在这个概念已经非常流行了，我们也需要探索更多的应用。就像刚才说的，现在外骨骼系统还是有很多可持续的商业发展模式，昨天也有很多人在说这种共同协作的机器人，第一次是在1996年的时候成立了这样的公司，来卖给了三立这家企业，然后制造了很多类型的产品，为了避免一些安全上的隐患和问题，可以看到它的轮子部分，然后对运动有一定的限制，并且进行装配的相关工作。
这是通过人类能力增强制造的产品，我们有不同的方式实现这种人类能力的增强，但非常遗憾的是，我们没有能够成功地让它进行商业化。尤吉教授带领的小组进一步改善了这个概念，并且非常成功地把它开发成了技巧辅助，起了这样一个名字，并且非常成功地把它放入到了丰田生产组装线当中，现在美国也有一部分企业在使用这个产品。
为了能够更好更有效地使用这些机器人，我们仍然需要这样一种技术建立这种系统。我们要考虑人机协作的问题，很多人都会说我是做了一些非常奇怪的研究，这些研究安全吗？所以我经常会开这样的玩笑，开发出了帮助人们做工作的机器人，这是一种移动机器人，可以帮助我们搬运一些东西，开发的过程当中我们也到了很多，利用这种辅助机器人，但有些工作它做不了，因为机器人还不知道怎么和人合作。这是非常重要的一点，大多数的机器人应用都是基于具体的场景，不是通用场景的机器人。
我们学到的经验是，机器人要知道它所设计的场景是什么样的，也要知道怎样进行这样的工作，人希望得到什么样的援助和帮助，因为机器人可以做很多事情。大概在2000年的时候我们就在做跳舞机器人，希望了解人和机器人之间进一步的协作。这是最著名的机器人在2005年做的示范，它是一个女性机器人，可以和人跳华尔兹。幸运的是，我们吸引了很多公众的兴趣，也被选为2005年最令人称奇的发明和设计之一，也在日本得到了很多设计发明奖。
现在我们面临的是人和机器人之间互动的挑战，当时我们开发的是女性机器人，意味着我们要让机器人和人的脚步协调。很多人会问我在日本跳舞的人当中女性比男性更多，跳舞机器人在日本会有什么样的市场？核心技术是怎么让机器人了解人类的意图，如果女性跳舞者比较多的话，我们开发出了男性机器人，男性机器人必须要知道怎么引导人类的舞者，但人类又如何了解机器人的意图呢？这是我们面临的挑战。
后来我们开发了一个跳舞教学机器人，由于机器人和人肯定还是有些不一样的，我们设计的机器人是根据人的运动经理设计。我们要知道怎么让对方知道自己的意图，所以我们进行了研究。这是3D的移动示意图，我们观察了人类舞者的方向性改变以及移动情况，发现在传统的华尔兹舞当中有很多类似的移动模式和方向转变模式，也就意味着我们对COM这种模式的追踪，COM模式指的是跳舞当中的上下移动，我们设计出了这样循序渐进的教学模式，基于这种模式来设计跳舞教学机器人。
实际上我们也进行了很多的测试，用了一些学生来做实验，发现这个系统是行得通的，未来我们一定会给这样的跳舞教学机器人找到一个适用的领域。回到跳舞机器人的话题，之前有一次我访问了一个汽车工厂，可以看到里面用了很多机器人。我们相信机器人其实是在做很多车辆集装的工作，但也可以看到很多的人在做零件的集装工作。之前有一次我去了一家日本公司，这是他们的一条生产线，小零件都是靠人来装配的，工作也很辛苦，所以我们决定要开发一个机器人，可以给工人转送这些工具，这样可以提高工作效率、减少工作错误。
同样的问题也存在，机器人需要知道用户的需求和意图，知道把什么工具提供给他们。这个项目当时推出的时候正好是在经济危机之后，很多国家企业的产量都减少了，我们给他们提供了机器人之后把他们的效率提高了20%。现在我们还在继续这样的研究，之前的一些系统是基于工人的统计数据，现在我们希望采用机器学习机制，包括对工人工位所在的位置进行建模。这是实验室的一些实验，我们需要不断更新这种模型，同时也进行了运动轨迹的监测监控。
我们的样本测试是从起始位置开始，工人要做多个任务，第十次实验之后我们就不再需要模型了，设计生产线的时候我们就考虑到了工人的移动。这是我们的第一次实验，下面是第十次实验，更新十次以后可以看到通过不断的学习，冗余的时间被极大地减少了，还有工人常规的移动，对此我们已经写了一篇论文。整个系统可以适应工人的移动，这是非常令人兴奋的。
相信现在很多电脑系统的速度都非常快，可以利用机器学习的方式，和机器人合作将会被加强，通过使用AI技术可以进一步加强人与机器人的合作。现在我们希望把这个系统应用到其它的部分，这是一个总装线，我们把它称为B-PaDY，有意思的是，这里有一家公司希望应用到他们的总装线，但最后的效果并不好，因为对它进行了改装，我们希望让我们的系统原貌呈现。为了保证工人的安全，我们也开发了几种技术，但还需要等待一段时间才能进到这个工厂里面去看。
最后的结论是，人机协作系统主要有两种：第一种系统是非常原始性的，就是非常初级的系统。我们也开发了一些新的概念和应用，它们将会有很多工业上的应用机会，相信这个领域将会存在，而且会生产出更多这样的系统。现在不少制造商都向市场上提供了这样的协作机器人，现在可以应用在集装箱流水线上面，所以可以促进人机协作，希望人工智能增强人机合作技术，并且带来新的应用。
