智能制造怎样去推动机器人的发展

近日举行的人工智能中国专利态势发布会上，国家工业信息安全发展研究中心发布了《人工智能中国专利技术分析报告》。

报告显示，截至2019年10月，中国人工智能专利申请量累计44万余件，成为这一领域专利申请量最多的国家。2018年专利申请量为94539件，达到2010年申请量的10倍，高速增长的数据显示出中国的人工智能产业正处于高速发展的态势。

对于一名普通人来说，可能对上面的数字缺乏直观的感知。其实，我们现在已经生活在一个充斥着人工智能的世界里了。现在打开你的手机，看看里面的应用，从天气预报到美颜相机，从语音助手到地图导航，几乎没有哪个应用是完全用不到人工智能的。但是，又有哪个应用会被我们称为人工智能应用呢？几乎就没有。

对于一个普通人来说，那些看不见的人工智能算法和工作在手机里的应用软件总是会被轻视。当人们发现，打败了多名顶尖围棋高手的人工智能棋手AlphaGO真的只是一个程序，连一个能拿起棋子的机械手臂都没有的时候，内心是充满失望的。似乎只有无所不能的机器人，才是普通人心中真正能够扛起人工智能大旗的终极应用。

那么，人工智能何时才能从我们的手机里走出来，走进千家万户呢？哪些技术会成为机器人技术快速发展的杠杆呢？有一个答案已经开始逐渐显现出来，这就是智能制造。让我们先来看两组数据。

第一组数据：根据《2017年中国制造行业发展报告》提供的数据，2010年时，中美两国制造业的总产值相差不多，但我国的产业工人却比美国多了10倍，约为1.14亿人。假如美国的今天就是我们的明天的话，那么在不远的将来，随着现代化水平的提高，中国将会有大量的产业工人失去现有的工作。

第二组数据：从2013年至今，中国就一直保持着世界最大的工业机器人市场的地位。根据国际机器人联盟(IFR)发布的数据显示，2015年全球30%的工业机器人都被用来武装中国工厂的生产线，中国已经成为全球最大的工业机器人消费国。

这两组数据意味着这个巨大的市场正在刺激着中国本土人工智能产业的研究和发展，这将会形成一个需求闭环，刺激这个市场加速向前发展。工业机器人可以为企业提供稳定、可靠、廉价的智力和体力服务，只要价格低于同等水平的劳动力，几乎所有的企业都不会拒绝使用机器人。目前看来，机器人在智能制造这个应用领域上，前景几乎无限广阔。

根据《2018年中国人工智能投资报告》中的数据，仅2018年上半年，投入到人工智能领域中的资金就有1528.8亿元之多，在过去的5年里，人工智能领域的投资增长率达到了惊人的67.1%。可以说，人工智能是未来最不缺少投资的行业之一。虽然即将失去工作的产业工人可能并不欢迎能够抢走工作的工业机器人，但最终的决策者是企业的老板。所以，产业工人并不会构成工业机器人推广的阻碍。

手机、家用电器、汽车等标准化程度高、装配精度高且能够量产的生产线，已经成为第一批全面装备机器人的生产线。目前仍在这类企业工作的产业工人，正在被新装备的机器人逐渐取代。这类机器人的主要缺点，就是需要为每一个生产线而深度定制，这就导致这类机器人价格昂贵而且缺乏通用性。所以，通用性更好的机器人，也是当前人工智能创业的热点方向之一。

我们不妨大胆预测一下：如果通用型工业机器人实现了市场量产，未来会发生什么事情？也许只需要5年时间，市场上就可以看到可自主学习的通用型机器人。通用型机器人不再需要通过人工编程的方式学习岗位技能，它可以通过动作跟踪和深度学习来直接学会岗位技能。这就把原来需要对每一道工序进行程序设计的成本省掉了。通用型机器人的表现更像一个普通工人，你只要手把手地“教会”它做固定的动作，它就可以立即上岗工作了。

不过，一开始，机器人的昂贵价格依然会让中小企业望而生畏。到时候，可能会出现一种机器人租赁的商业模式，他们会以低于国家最低工资的租金，把机器人租给中小型工厂，并提供机器人的岗位培训服务。没有企业主会拒绝这一商业模式。只要有电，工厂就能实现7×24小时稳定持续地生产了。

机器人租赁模式深度地改变了整个制造业。也许只需要5年，除了小型家庭作坊式生产企业外，所有大型生产企业的产业工人都将永久性地失去工作，只剩下极少量管理性工作岗位。只有那些创造性强、工序模糊、非量产的工作，暂时还不会被机器人侵占。

通用型工业机器人的普及，会带来大规模的机器人民用化吗？暂时还不能。由于工业机器人的工作环境比较固定，需要抓取的零件也有相对准确的位置，对计算机视觉的要求也比较低，这样的机器人执行固定任务还是不错的，但如果想让他们离开流水线随意走动工作，就有些勉为其难了。

在这个阶段，可能会产生一个名叫机器人服务业的新行业，推广、维护机器人并且对机器人进行有效的培训，是这个新行业的主要工作。在机器人大量上岗的阶段，培训机器人这个新职业甚至会有点儿人力密集型产业的特点。很可能一个机器人的上岗，就需要几个人参与上岗前的调试和培训工作。

到这里，工业机器人还在等待着一个关键的技术突破，那就是计算机视觉。计算机视觉技术一旦取得实质性突破，就能让机器人理解周围的空间环境，并且能够学习识别各种常见的物品。这才是工业机器人走下生产线，进入民用领域的里程碑式事件。

这些通用型的机器人能做的事情非常多。比如说在快餐行业，炸薯条、制作汉堡或者给客人冲咖啡，都是机器人力所能及的。而家政、保洁以及环卫类工作的机会也将彻底消失，由机器人替代。

通用机器人不需要重新编程，但是针对特殊岗位，是需要接受训练的。这个阶段，很可能出现一种叫做机器人教练的工作岗位。这项工作的基本内容，就是对通用型机器人进行训练，帮助它们提高工作能力。这些机器人教练同时也是机器人的售后服务人员，他们的工作对于收集数据，改进机器人的工作水平至关重要。

机器人的下一次技术突破，将是对自然语言的理解。我们的手机里一般都会有一种叫做语音助手的程序，很多人的家里也都有智能音箱。一些大公司的客服电话，有时候也能听到智能语音导航的声音。但是，这些程序目前只能与我们进行相当简单的交流，它们对于自然语言的理解水平仍然是相当低的。

自然语言的语义理解，对于人工智能来说，真正困难的是常识的学习。比如说，我们在日常对话过程中，突然问了一句：“什么？”我们的意思就是想表达：“你说的上一句话我没听清，希望你能重说一遍。”但是，人工智能缺乏这个常识，对于这句突如其来的“什么”就会难以理解。到现在为止，我们的人工智能专家还没有找到有效的方法，让人工智能自己去学习常识，这也是自然语言识别这些年来没有本质突破的主要原因。

一旦人工智能对自然语言的理解出现突破，我们身边的人工智能的水平一下子就会有飞跃式的进展。虽然他们的工作能力没有改变，但学会语言会让它们看起来更有灵性。而我们则有可能通过交流的方式，教会和调整机器人的工作。这使得机器人不但可以独立工作，也能够与人一起协作做事了。

具备语言能力的人工智能，将有能力取代所有常见的人类工作。诸如做会议记录、查阅资料、接待客人这类文职工作，机器人做起来肯定是得心应手的。这一阶段肯定会诞生一些外观极其漂亮的机器人，它们会取代人类做好各种服务和接待类的工作。一些专业水平比较高的机器人，应该具备更高水平的专业技能，比如具备法律专长的机器人可以从事律师类的职业，具备医疗专长的机器人可以在门诊接待病人。

大家需要注意的是，这一阶段的机器人，虽然可以进行自然语言的理解，但本质上仍然是专用型的弱人工智能。想让它们具备下围棋的能力，就需要下围棋的算法支持。想让它们能够当门诊医生，就需要对应的医疗诊断算法和数据库作为支撑。它们对自然语言的理解，不过是打开了与人工智能的语音交互接口而已。

你可能还希望你的家用机器人会弹钢琴或者会帮你化妆，这些都需要额外学习。未来机器人的学习过程，可能与现在给手机下载App的过程差不多。不同的App的价格也会不尽相同，有的免费，有的可能依然会很昂贵。但不管怎么说，这一时代的到来，将意味着具体工作的彻底终结。与我们前面提到过的机器人训练师一样，在这样一个时代，设计一个可供机器人下载学习的学习包，将会是一个重要的岗位。有些很感性的工作，比如跳舞，也许可以手把手地教会一个机器人，然后再由这个机器人将新学会的技能打包上传，其他机器人下载后就等于学会了。这将会是一个人与机器人共同协作和共同创造的时代。

我不知道这一时代将会何时到来，这很大程度上取决于几个关键技术点的突破速度。但是，正在流水线上的快速普及的工业机器人，很可能正在撬动着这个巨大的杠杆，让人工智能从手机中走出来，走到我们每一个人的身边来。

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