机器人天空-为机器人开发者和爱好者服务人们既期待机器人，也害怕机器人。期待的是，希望机器人能将人彻底解放出来，告别辛苦重复的劳作；害怕的是，如果机器人太过强大，强到统治地球的人类变为屈于机器人之下的奴隶，这是否会带来倒退？
对于这个问题，不同的学者有不同的看法，有经济学家，有政治家，也有哲学家，还有很多的科幻迷、机器人发烧友，他们都言之有理，无法判断谁对谁错。毕竟，没人能证实未来。
但可以肯定的是，今天我们看到的机器人，即便已经如此“智能”，但还是处于非常低的发展阶段。因为机器人诞生也只有短短的几十年，就像人一样，它要成长，要进化。
曹其新教授说，今天一些“机器人杀人”的案例，不过是一些故障带来的机器失灵，还远不到机器人拥有自我意识的阶段。人类社会的发展很难超越人本身的认知，工具理性才会把人异化为物，逾越人类认知底线的技术才会让人走向不归路。
要记得，机器人为人而生，为人服务，这应是永恒不变的逻辑。
人物简介：曹其新，上海交大智能机器人研究所教授，同时是国家人工智能学会智能机器人专业委员会常委、全国工业自动化系统与集成标准技术委员会委员、日本宫崎大学与日本电气通信大学客座教授。开发过月球漫游车、中型足球机器人（交龙）、管道检测机器人、助行机器人和迎宾机器人等全自主移动机器人，并率领学生在日本大阪举行的1998NHK国际机器人大赛中获得市长奖，连续三年在中国机器人大赛上获得了Robocup足球机器人中型组2对2的项目冠军。同时，还连续三年作为国内唯一被选中参赛队参加了世界杯Robocup机器人大赛。
《机器视觉与应用》曹其新 庄春刚 等编著。机械工业出版社
2022年北京冬奥会上，机器人的广泛应用是一大特色。接待机器人、物流机器人、递送机器人、炒菜机器人、送餐机器人、巡检机器人、消毒机器人等走进了大众视野，也惊艳了世界。
对于当今中国人而言，机器人不光是制造业和工业中的担当，也渐渐从生活“奢侈品”变成了“日用品”。人工智能迎来了第三次浪潮，有关机器人的未来、应用乃至伦理的思考成为大家关心的话题。
长江日报“读+”邀请了国家人工智能学会智能机器人专业委员会常委、上海交通大学机器人研究所教授曹其新谈谈机器人的过去、现在和明天。
让机器人“传承”中医
62岁的曹其新教授造过月球漫游车、中型足球机器人、管道检测机器人、助行机器人和迎宾机器人，最近又在实验室制造一种“中医机器人”。
“自疫情以来，人们普遍关注生命质量，社会需求就是我的研究方向。”其实早在2015年，曹其新就专注于此，所在机构是“生物医学制造与生命质量工程研究所”，他形容，这是上海交通大学一个最小单位的“细胞”，一些志同道合的人聚集在一起，把生物医学往人工智能和集成方面拓展。
他设计的这个“中医机器人”，主要想让其按摩人的脚底反射区实现治疗，这跟普通按摩器有很大不同。“按摩市场鱼龙混杂，一些真正有资质的医生的才能反而发挥不出来。”曹其新设想，这是一个需要用到毫米波雷达、云端大数据、力控算法等的机器人，联网后使用。对他来说，技术不是问题。问题在于，机器人怎么把中医的精髓学到手呢？
研究了一番，曹其新发现，中医不是靠理论支撑的，本身难以量化，难以用科学解释，能利用的是大量的效果案例和中医积累的经验，而且内部还分成不同学派。曹其新一头钻了进去，跟不同的中医专家打交道，建立自己的专家库和数据库，加入了中国足部反射区健康法研究会，“这是一个非常复杂的系统，我相信高手的合力就是‘大数据’，用它来训练机器人，完成网络的识别，就跟训练围棋机器人一个道理。”他认为，这也是对中医的一种“传承”，而且比训练徒弟快多了。
其实，“中医机器人”早已做出成品，但因为机器人有太多需要学习的地方，所以一直在完善当中。“中医强调‘治未病’，并不是一定通过药来治病，我希望中医机器人将来能放在医院、社区中使用，甚至走进人们家中”。
除了男足女足，中国还有“机足”
去年，曹其新教授写了一本教材叫作《机器视觉与应用》。“机器人教材是很难写的，因为它发展太快了，每年都有约30%以上的更新，很多最新的知识可能马上就变成老生常谈。”因此，他平时授课来不及“用教材教”，不可能按照一个既定的框架上课，只能不断修改课件，第一时间不惜“血本”地购买最新设备。
今天人工智能是个很热的话题，但在二十多年前，人工智能处于低谷，机器人该何去何从，大家还不清楚，“机器人本身很枯燥，当初很多学生不愿意读，但是越来越多学生加入进来”。1997年，由国际人工智能学会发起了世界杯Robocup机器人大赛，鼓励大家把人工智能技术尝试用在踢赢足球上。
上世纪末，曹其新便带着学生参赛，围绕这一目标培养学生。
曹其新和学生一同造了“足球机器人”。踢得球倒是真实足球大小，但“足球机器人”本身并不像足球运动员，而是一个小车的模样。当时他们用到了视觉技术、智能控制技术等。
“现在看来，跟后来这20多年的发展方向是吻合的，我们的预期根本不虚”。
在最早的时候，世界杯只有百来号人参加。“现在不得了啦，疫情期间也有三五千人比赛，而且是不同种类的机器人比赛。还分了青少年组、大学生组。”
中国除了有男足和女足，别忘了咱们中国还有“机足”——机器人足球队。曹其新笑言：“而且中国队在世界上是冠亚军的水平。”
【访谈】
机器人不一定要像“人”
读+：不久前社交媒体流传一个视频，英国一家科技公司开发了一个人形机器人，眼睛不仅会眨，还能随人的手指自如转动。现在中国的机器人已经应用在很多领域，但人形机器人并不多见，为何有这样的差异？
曹其新：这里面首先存在翻译问题，“机器人”是robot，广义来说，只要是有感知、控制和执行能力，就算是“机器人”，并不是像人类才能叫“机器人”，仿人形叫human robot，还有仿狗仿猫的，中国人叫它机器猫、机器狗，属于“机器人”中的极少数。
还有个重要的原因，中国毕竟是发展中国家，跟发达国家还是两样，所以人在考虑问题时也会两样。（英国）那边可以凭兴趣去研究，经费由专门的财团提供，而中国首先要解决民生问题，即便要做，也要先考虑清楚谁来提供经费，做出来还要面临卖给谁的窘境。
这跟发展阶段有很大关系，生活水平高到一定程度，就可以为兴趣而研究。而中国学生目前还是要为生计而研究，这两者区别很大。我好多学生毕业后去了物联网企业，要是去传统机械行业的或者医疗行业，开出来的工资只是物联网企业的一半。有时候我就感到可惜，很多好苗子或者好点子没办法延续下去。
其实即便在发达国家，这种仿人形机器人也不普遍，不是批量化生产的，而只作为一种学术上的前沿探索。在技术上，不是中国做不出来，这并非人工智能水平的问题，而是得充分考虑市场的实际情况。我们平时做机器人，功能做完了，在设计外形时，反而要避免它跟人非常像。试想一下，家里的吸尘器，我非要做成人形的，你敢不敢买？你害不害怕？人在心理上是很难克服这一点的。所以仿人形机器人要是放在市场上卖，反而可以视作是一种设计缺陷。
所以机器人在中国主要是“应用驱动”，也就是说我们关注的是大众化的需求。目前在基层，需要我们关注的是中国老龄化问题，包括少子化，还包括劳动力缺失的问题，我们的机器人可能会集中做这些事情。
放眼整个国际市场，只要是跟应用需求有关的技术，中国都能做成白菜价。这是中国的利器，也是中国的软肋。创新还不够，原创还不够，这不是人的问题，是财力的问题。
读+：这是不是说明，要进入机器人制造的新境界还要靠经济发展？
曹其新：就是这样。富起来之后，人就想要更多精神享受，机器人就能往娱乐性方向发展。到时候会有更多机器人替代人做一些重复工作，为人服务，这就是另外一个大的市场了。富起来不光是财力上去，需求更加多样，也意味着有更多创新和探索资本，“应用驱动”的状态就会慢慢改变。在短期内，中国开展研究的主要导向还是以应用解决民生问题。不过，这种导向也可以让研究走得更远。
5G远不只是快，还可以让更多先进机器人进入生活中
读+：在高校二十多年，既做机器人又带学生，二十年间感受最深的变化是什么？
曹其新：二十多年前，大约是世纪之交那时候，我开设了“机器视觉与应用”这门课，那时候还非常边缘，不像今天这么火爆，一上线马上就被选完了，想选只能“拼手速”。一开始只是三十人的小班课，因为大家还不清楚这门课到底怎么回事，学了到底有什么用。但是二十年后的今天，这个课本科生、研究生都想选，后来不得不分几个班，还得限额。我在高校这二十多年来，很明显感觉到“机器视觉”从“隐学”到“显学”，这和时代的发展有很大关系，那时候机器人智能水平还比较低，而现在普遍需要用这个技术了。
读+：当时为什么想到开这么冷门的课？
曹其新：我所在得实验室是研究“智能机器人”的，要“智能”就必须要有感知技术。原来做机器人有两拨人，一拨是学自动化的人做机器人，还有一拨是机械专业的做机器人。那么机械专业就会遇到瓶颈：需要感知，但又搞不清楚“感知”是怎么一回事。开这门课，是希望那些没有信息学科背景的人也能利用视觉传感来做机器人。那么汽车学院里出来的人，就能去研究无人驾驶，去造电动车。这就自然而然引起了学生们的兴趣，机器人发展的一个基本逻辑，就是为人服务，把人解放出来，就是要提高它的智能程度，这种智能，类似于人的智能，而且要和人进行交互。我还有一门课也很火，叫“脑与机器人”，这门课面向大一大二没有受到技术框框束缚的学生，文理不限，让他们从不同角度自由探索，没有专业基础的本科生认真学一学期，就能让机器人跳舞、爬楼梯，甚至泡茶。
读+：二十多年前机器人是个什么水平？
曹其新：当时基本只有工业机器人。我在日本留学时，研究农业机器人，什么瓜果精选、秧苗嫁接、草莓拣选之类。也就是说，我们平时在生活中，很难看到机器人，顶多能在科技馆见着，它是被当成展示品的，是给人做表演用的。当然了，那时候也不是用不到“机器视觉”，只是那时的视觉应用实在太简单。但今天再看，有些餐厅有机器人在跑，甚至泡咖啡都用到机器人，机器人能识别环境，能送餐。特别是5G出来后，机器人已经非常普及了，生活处处都用到，甚至无感。有些汽车可以监测人的呼吸、心脏甚至脉搏，你察觉不到。近些年快递数量越来越多，但你会觉得物流速度快了很多，那是因为机器人的参与，完全用人工是办不到的。而且这些应用，是在未知环境下工作，在学术上，我们称之为在“非结构环境”下工作。
读+：“结构”“非结构”的概念怎么理解？
曹其新：结构环境就是已知环境，也就是固定位置的环境，像工厂流水线就是典型的结构环境，都是固定的标准化的，不可能多一个或者少一个。但是人的生活场景、家庭场景是“非结构”的，在家中，桌子椅子都可能会移动，在人流密集的地方，也不知道会遇到什么突发情况，机器人按照编好的程序走就会出问题，它必须非常灵活，能根据环境及时感知，而且大部分是视觉感知，然后作出判断。像送菜机器人，要避开客户，绕开障碍物，送到准确的地点，都要用到视觉，送过的地方不会重复再送，是因为有智能算法。这样就自然而然带动了“机器视觉”的应用。
这一次北京冬奥会上亮相的机器人有很多，比如送菜系统和炒菜机器人，其实我们就做过，在2010年上海世博会期间已经亮相过，但是简化掉了很多，当时我说过，这可能会触发一个产业，果不其然，世博会结束后出现了很多集成机器人餐厅。这次冬奥会使用的滑雪机器人就是交大做的，是用来试滑、测试雪道用的。
读+：就“感知”而言，人的感知大部分是视觉，还有听觉，目前其他感知比如触觉、味觉好像比较难通过机器传递，这些是不是也要陆续攻克？
曹其新：只要解决传感器的问题，就好解决。二十多年前，视觉传感器非常贵，要专用的控制板卡，在传感器中是价格最贵的一种，但你再看二十年后，它成了传感器中价格最便宜的一种。便宜到什么程度？手机里摄像头的传感器，最低的就十几块钱，平时买个USB摄像头只用二三十块钱，从贵族到平民了，我们平时掏出手机，用微信扫个二维码，都用到了机器视觉，买菜的老太太都会用。
现在的手机动不动800万、1000万的“像素”，这么高的像素就涉及计算问题，也就是说，要对摄像头扫到的东西作出判断，需要大量计算。传感器是便宜了，但是计算是另外一个瓶颈问题。像二维码之类的计算，在算法里是比较简单的，因为只用固定的芯片；而住旅馆时的人脸匹配，需要用到很多很多计算。
当然，现在的计算能把数据放到云端，因为5G出来了，所以说这一切都是有关联的。我们采集来的信号传到云端，计算完后再传过来，所以人到宾馆里，那个摄像头能识别你的信息，不管你有没有化妆，气色怎么样，甚至戴口罩也能识别出来，主要是后端的计算在起作用。
原来，这是一个非常大的瓶颈，但中国推出5G了。这里面就存在一个认识误区，很多人以为，5G就是快不快的问题，还有什么优势呢？很多人想不到的，5G远不只是快，它还相当智能。它有后台可以计算，可以配合先进的机器，可以让生活有许多想不到的智能化体验。
机器人离高智能化还很远
读+：机器人往前发展，可能是最让人类担忧的进步，伴随的常常是“机器人有自我意识了怎么办”“人要失业了被淘汰了”“机器人统治世界”“机器人杀人”等伦理思考，这些担忧是否会成真？
曹其新：目前看，这种担忧比较多余，更多的是一种吸引眼球或者炒作出来的东西。以前有新闻说“机器人杀人了”，我一看，其实是一个工业机器人，停在那里修理，完后还没等人确定，电源一开，啪一下一个机械臂过来把人打伤了，就是一个机器失灵的过程，可能是因为供电不足，或者其他原因造成。这个机器人是伤人了，但不是因为它有意识才伤人，跟“机器人杀人”差了十万八千里。
任何一项技术都有正反两面，机器人就像核能、火药一样，既有服务人的一面，也有毁灭人类的可能，关键看怎么用。其实那些伦理思考跟“机器人”关系不大，而跟“人工智能”关系很大，机器人只是人工智能的一种载体。把技术用在交通管理上当然没问题，但美国那边有人研究把人工智能用在军用集成上，利用人脸识别技术，用无人机进行军事行动，这种当然会危害人。就技术本身而言，很多操作起来非常简单，不是做不了，是申请项目时，肯定是要先过伦理审查这一关，关键环节要把控好。
现在很多科幻是基于现有技术水平的想象，未来看起来好像非常可怕，好像要回到过去的冷兵器时代，好像世界要毁灭了。但关键在于，人类社会的发展是不是会超越人本身的认知？这个很难说，也许有那样的情况出现，但也非常遥远。
机器人也是要经历进化的，就像人、像地球一样经过历史的变迁、长久的进化。但就目前看，人类实现机器人下围棋，都花费了不小力气，离实现相当高智能的程度，还差了很远很远，目前机器人也只能发展成这样，在视觉上满足我们生活的需求，仅此而已，还处于一个很低的阶段，远不如人类本身那样流畅。尤其我们对人类自身的复杂程度都没了解清楚，让机器人复制也会是一个相当漫长的过程。
也许那一天会来临，但不知道是几百年、几万年后去了。或者说，虽然这是一种很有意义的伦理思考，但是还轮不到现在的我们担忧。更何况，眼下还有好多更需要人类担忧的东西。
