2017机器人与人工智能领域十大新闻

本刊编辑部

1 中国聚力发展新一代人工智能

2017年7月，中国国务院正式印发《新一代人工智能发展规划》，指出要立足国家发展全局，准确把握全球人工智能发展态势，找准突破口和主攻方向，全面增强科技创新基础能力，提升经济社会发展和国防应用智能化水平，并提出 “三步走”战略：第一步，到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步；第二步，到2025年人工智能基础理论实现重大突破；第三步，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。10月，习近平总书记在中国共产党第十九次全国代表大会所作报告中，明确指出要加快发展人工智能和实体经济深度融合。

11月，中国科学技术部新一代人工智能发展规划暨重大科技项目正式启动，其规划推进办公室和战略咨询委员会成立，首批四家人工智能开放创新平台公布。12月，工业和信息化部发布《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》，指出到2020年，力争实现一系列人工智能标志性产品重要突破，在若干重点领域形成国际竞争优势，产业发展环境进一步优化。

其间，各地方政府有关发展人工智能的政策陆续出台，该领域初创企业如雨后春笋，各风投机构资金狂飙。是年，研发新一代人工智能相关技术在这片东方沃土上已成燎原之势。

2 AlphaGoZero打破人工智能天花板

2017年10月，谷歌旗下公司Deepmind在学术期刊《自然》（Nature）上发表研究论文，叙述其新版程序AlphaGo Zero的卓越能力：以100∶0的战绩击败AlphoGo系列的“前辈”产品，引起业界轰动。

论文称，AlphaGo Zero除了基本规则以外，没有任何关于围棋的基础知识，完全靠自己“思考”学习下棋。和人类初学者一样，AlphaGo Zero从低级错误犯起，自纠错误后重新开局， 3个小时后入门，19个小时后学会一些进阶技巧，70个小时后超越人类水平，掌握多种套路，多点布局。第3天，AlphaGo Zero 战胜AlphaGo Lee（击败李世石的版本），第 40 天，战胜AlphaGo Master，成为世界第一“围棋手”。

从最终结果看，AlphaGo打败李世石用了3000万盘比赛作为训练数据，48 个TPU；AlphaGo Zero成为世界第一高手仅用了490万盘比赛数据， 4 个 TPU。在学习过程中，AlphaGo Zero不仅能领悟到人们掌握的围棋思考定式，而且还研究出新的定式。这是非常重要的。在原理上，AlphaGo Zero是与前版本完全不同的产品，它打破了人工智能的天花板，学会了思考。另外，小样本数据和低能耗也是其巨大的进步。

3 各国出台法规支持自动驾驶汽车上路

2017年7月，美国众议院通过《自动驾驶法案》（以下简称《法案》）。该《法案》就自动驾驶汽车安全标准、自动驾驶系统网络安全、通用性豁免、测试和评估、自动驾驶汽车隐私保护计划等方面，对自动驾驶汽车的设计、生产、测试等环节进行了规范和管理。

9月，德国联邦交通部自动驾驶伦理委员会发布了自动驾驶系统编程的指导原则，这份指导原则同意自动驾驶系统的准入，但在安全、人类尊严、个人决策自由以及数字独立方面提出了特别要求。

其他国家的相关政策也在操作中。如英国提出将考虑放松对自动驾驶汽车的管制，首先就保险条例和政策法规进行商讨修订，以保证2020年前实现自动驾驶汽车在英国上路。日本政府已启动《道路交通法》和《道路运输车辆法》修订工作，允许完全自动驾驶汽车进行公共道路测试，将自动驾驶造成的交通事故列入汽车保险的赔付对象。韩国最新修订的《韩国汽车管理法》允许企业在城市道路上测试自动驾驶汽车。瑞典国会已完成自动驾驶相关政策法律分析工作，确保2020年之前自动驾驶汽车能够合法销售和使用。新加坡允许自动驾驶汽车在许可范围内进行公共道路测试。

在中国，北京市交通委员会等3部门联合发布了《加快推进自动驾驶车辆道路测试有关工作的指导意见》和《自动驾驶车辆道路测试管理实施细则》两个文件。文件规定, 为保证安全,测试车辆在上路测试前,需在自动驾驶测试管理机构认可的封闭试验场，按照有关要求进行过不少于规定里程与规定场景的测试，具备实际道路测试能力；测试车辆应配备有三年以上驾龄、且无毒驾、酒驾经历的驾驶员，测试驾驶员应具备随时接管测试车辆的能力；测试车辆必须符合国家机动车运行安全技术条件,并且具备自动、人工两种驾驶模式,并可在两种模式间随时切换；测试车辆应安装监管装置、提醒装置和数据记录装置，可随时监测驾驶员的驾驶行为，了解自动驾驶系统运行状况，在发生碰撞或失控时记录60s以上相关数据。

4 虚拟技术开始涂抹虚拟与现实的边界

2017年4月，中国在山东青岛成立了虚拟现实（VR）/增强现实（AR）技术及应用国家工程实验室，该实验室是国家发展和改革委员会批复建设的重要创新平台，但是和国际上相比，我国起步晚。

在形态学中，“虚拟”是指人类自己想象出事情和想法的行为表现，而且这些事情和想法并不存在于真实的客观世界中。随着虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）等技术的出现，越来越多的虚拟场景被人们展现出来，通过VR/AR/MR设备得以看见，从而让人们的精神可以活动在虚拟的现实中。

VR头套是最早出现的虚拟转换器，人们戴上VR头套或眼镜，就可以看到一个虚拟的环境，但是人们并不知道这样做有何远大的市场前景。近两年，随着越来越多的同类技术（如AR、MR等，我们将之统称为虚拟技术）的出现，一个跨越虚拟和现实的世界正在向人类展开，投资界也开始大举进入。Digi-Capital发布的一份报告显示，2017年全球AR/VR企业融资总额达到30亿美元。

目前，虚拟技术可以预见的应用在设计、教学、游戏、社交等领域，未来，虚拟技术将可能扩展到与人类精神层面相关的方方面面。大多数VR体验都是通过各种头戴式显示器进行的，一些技术公司试图在VR上寻求新的突破，从而研发出一种焦点可调显示技术和移动图像渲染技术。

苹果公司预计自有品牌的AR眼镜最早在2020年推出，这款设备将拥有独立屏幕和处理器，可与苹果手机配套使用。其他有影响力的公司如三星、谷歌、华为等都有VR相关产品推出。英国初创公司Blippar去年推出一款AR导航应用AR City（测试版），仅基于苹果地图，支持全球 300 多个城市的AR导航。

5 工业机器人被重新定位

曾经是机器人代名词的工业机器人如今在机器人领域里已不再有权威地位，随着人工智能技术的发展，业界重新评价过去传统在用的工业机器人只能代替正常人的胳膊或者少部分手的功能，比人的手的灵巧度相差甚远，至多算作机械臂或者操作机，根本不能代表“机器人”的概念。

工业机器人的传统应用包括焊接、刷漆、组装、采集和放置、产品检测和测试等，具有高效性、持久性、速度和准确性。虽然工业机器人在业界一直没有严格被定义，普遍的共识是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器人，是自动执行工作的机器装置，靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器，一般由主体、驱动系统和控制系统组成，可以接受人类指挥，也可以按照预先编排的程序运行，现代的工业机器人还可以根据人工智能技术制定的原则纲领行动，但是从诞生开始，人们谈论机器人默认就指工业机器人，直到去年，大量并联机器人、小型轻量化协作机器人的出现，各种传感器和人工智能技术融合到工业领域，人们发现，单纯界定工业机器人和服务机器人的方法无法涵盖所有的机器人产品。

从技术上看，新的技术如柔性技术的发展产生了大量柔性机器人的应用案例，使得人手灵巧的功能得以越来越多地实现，专用特种工业机器人应用比例不断上升，传统工业机器人面临更大洗牌。

在市场上，大量服务机器人、特种行业机器人的售出，传统工业机器人的销售业绩也不再傲视日益膨胀的其他机器人产品，行业地位不在荣耀。

6 生物识别技术打开应用空间

指纹识别是手机应用常见的一种生物识别技术，随着苹果手机发布人脸识别功能，大众对生物识别技术的应用认知扩展，新的应用空间也在不断放大。

国内如北京市商汤科技开发有限公司与华为技术有限公司联合发布了SenseAtlas超高密人脸识别一体化方案，能够高性能地执行人脸检测、跟踪、关键点定位、特征提取等任务，在单GPU上可实现14路高清视频流的人脸实时处理，单机最多支持224路高清视频流的实时人脸识别分析，可满足中小型场景智能视频监控的视频人脸分析、布控、抓拍库检索、图片存储等需求。

中国科学院自动化研究所发明了利用人行走的步态进行识别，可以在50m范围内，通过分析走路姿态，摄像头就能准确辨识出特定对象。在基于1080p的摄像头下，有效识别距离可达50m，识别速度在200ms以内；如果配备分辨率达到4K的高清配置，有效识别距离可扩展至 100m。

其他利用生物特性进行技术识别的方式还有虹膜、声纹、指静脉、汗液等等，从技术实现难度、准确度、成本等方面各有长短，应用场景也各有利弊。总的说来，生物识别技术是目前最为方便与安全的识别技术，利用生物识别技术进行身份认定，安全、可靠、准确。此外，生物识别技术产品均借助于现代计算机技术实现，很容易配合电脑、互联网和安全、监控、管理系统整合，实现自动化、智能化管理。从全球角度看，目前应用最广泛的技术依旧是指纹和人脸识别。

7 中国人工智能行业开始洗牌

11月15日，中国科学技术部公布首批人工智能开放创新平台：依托百度公司建设自动驾驶国家人工智能开放创新平台，依托阿里云公司建设城市大脑国家人工智能开放创新平台，依托腾讯公司建设医疗影像国家人工智能开放创新平台，依托科大讯飞股份有限公司建设智能语音国家人工智能开放创新平台。

中国互联网络信息中心统计数据显示，截至2017年6月，中国拥有人工智能企业592家，占全球人工智能企业总数的23.3%，主要分布在北京、上海、深圳、杭州、广州、香港、成都、南京、厦门、苏州等城市。随着4大人工智能平台的建立，无疑形成国家级战队，国家队的崛起预示着中国人工智能行业将迎来全新的整合局面，人工智能企业将面临更激烈的优胜劣汰竞争。此外，谷歌去年底宣布在中国设立人工智能研究中心，这无疑推波助澜，引发国内对人工智能专业人才的激烈争夺。

与此同时，人工智能技术的快速发展将推动各产业的智能融合，从而引起传统产业变革与发展。在产业应用方面，智能家居、智能汽车、可穿戴设备、智能机器人等一批人工智能产品，正在全面重塑家电、汽车、医疗、教育、金融、农业等行业。因此，人工智能行业不仅仅是自身在洗牌，未来将诱发各行业全产业大洗牌。

8 仓储物流领域无人化进程加速

全球仓储物流无人化进程在2017年得到加速发展，特别是中国发展迅猛。

山东青岛港前湾港区全自动化集装箱码头去年5月正式投入商业运营，这是亚洲首个全自动化集装箱码头，设计年通过能力达520万个标准集装箱，可停靠2万标准箱以上的集装箱船舶，采用全自动化生产流程，运用人工智能、物联网和自动化技术，全球首创桥吊机器人自动拆装集装箱旋锁、续航里程无限制AGV及所有轨道吊“一键锚定”等技术，实现集装箱装卸生产现场数字化驱动的全过程自主（无人）化。与传统码头作业相比，该码头设备全部采用电力驱动，实现零排放和无灯光作业；彻底实现了人机分离、人货分离，工作效率提升约30%，同时减少操作人员约85%。

双十一期间，京东、苏宁等网络电商相继开通无人仓储业务，京东无人仓占地面积4万m2，主体由收货、存储、订单拣选、包装4个作业系统组成，存储系统有8组穿梭车立库，可同时存储商品6万箱，订单处理能力超过20万单/天。苏宁易购上海AGV机器人仓启用200组机器人拣选货物，机器人平均拣货时间10s/件，3分钟内可完成货物的拣选、包装、出库，小件商品拣选效率超过5倍人工，准确率可达99.99%以上。其他如无人超市也开始出现，北京、上海、杭州等地，多家品牌的无人超市测试店面相继面世。从仓储、配送到销售，整个商业流通领域都开始了无人化服务尝试。

去年京东还展示了其“三无计划”，将无人机、无人车和无人仓储的理念系统进行了详细解说，提出在1年内，无人机送货覆盖范围从23万个村庄扩展到42万个村庄；2年内，京东将在北京建立第一个无人仓储中心；10年内，全部快递采用无人汽车送货。

在美国、日本以及欧洲的一些国家，仓储物流无人化也在开展，其中影响力最大的当属美国网络电商亚马逊，其仓储中心有大量的机器人参与货物运输与分拣工作，而且其送货无人机在英国开始测试，并申请了一些相关专利，亚马逊无人超市也正式在美国西雅图开店。

9 中国小型无人机始受监管

根据中国民用航空局《民用无人驾驶航空器实名制登记管理规定》，自2017年6月1日起，中国境内最大起飞重量为250g以上（含250g）的民用无人机的拥有者必须进行实名登记，之前购买的民用无人机在8月31日前完成实名登记。自此，小型无人机在国内开始走向监管。

消费类小型无人机近年在国际上飞速发展，中国的无人机产品更是多样，去年4月，中国连续发生多起小型无人机干扰正常飞机起降事件，引起相关管理部门高度关注，其带来的安全隐患等问题随之提上政府议程，实名登记是第一项措施。

在国家没有正式文件出台以前，为了保证相关区域的安全，许多城市就禁飞区域、时间等迅速做出相关规定，一些无人机产品在系统地图里对相关禁飞区也进行标注或提醒，民用航空局就一份关于无人驾驶航空器飞行管理的条例也在广泛征求意见中。

美国政府在两年前就宣布对重量在250g-25kg之间的小型无人机拥有者实施实名注册制度。去年7月，英国政府亦宣布加强无人机监管，实行无人机注册管理制度，要求所有机身重量超过250g的无人机拥有者，使用前须在有关部门进行注册登记，并要求通过操控安全意识测试。

关于禁飞规定，许多国家都有，基本条例包括远离机场、限高等。

10 中国机器人峰会成为行业窗口

已成功举办四届的中国机器人峰会逐步奠定了在机器人与人工智能领域的领导地位，在众多的行业会议中脱颖而出，成为行业人士了解最新技术与应用的窗口。

去年5月举办的中国机器人峰会以“智能+时代，智胜未来”为主题，邀请到海内外诸多知名学者，结合技术论坛和产品展览，共享前沿技术、创新创业、职业技能培训、投融资、供需对接等资讯盛宴。

国际上如美国著名作家、世界人工智能专家凯文·凯利在“机器人前哨”的报告中分享了他对行业的看法以及10大前沿发展方向，让听众更清晰了解世界上各技术的发展重要性；美国顶尖机器人专家、佐治亚理工计算机学院教授Ronald C·Arkin阐述对机器人欺骗问题的研究，这个问题非常前沿，Arkin认为，人类做出的欺骗行为是一种智力的表现，如果机器人也能学会欺骗，就表明机器人真正具备了智能；全球仿生机器人的奠基人、美国两院院士Mark Cutkosky展示他在仿生机器人领域的研究成果，其团队制作的仿生蜥蜴，可以拉动比自身重量大百倍的物体，等等。诸多国际顶尖学者的研究课题，给听众打开了一扇了解世界的窗。

国内专家李德毅院士重申对脑认知、机器感知与模式识别、自然语言处理与理解、知识工程、机器人与智能系统的看法，强调对基础知识的研究有助于更好地开拓人工智能技术；谭建荣院士对智能制造与机器人关键技术及发展趋势进行了分析，并结合中国工业的实际情况，给出了良性发展的建议；浙江大学朱世强教授谈到对国内机器人专业人才供需矛盾的认识、教育面临的挑战等等，国内专家的话题代表了国内最尖端的观点，向整个峰会传递的资讯对中国机器人与人工智能行业发展产生深远的影响。