序論：寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇機器人實驗室范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創作。

篇(1)

2014年1月16日的下午，我們的語數期末考試剛剛考完，我和我們假日小隊的成員相約一起去浙大玉泉校區的足球機器人實驗室參觀。

在路上，我們假日小隊的同學們個個興奮不已，陳琪說：“機器人足球一定很有趣吧！”“的確很有趣，我以前在杭州低碳博物館看過他們的表演賽。”我笑著說。一路上，同學們你一言我一語，說個不停，不知不覺中，我們已經到了浙大玉泉校區了。

到了足球電機器人實驗室后，我們假日小隊的同學們一起拍了一張集體照，作為此次活動的留念。浙江大學機器人足球隊隊長熱情地接待了我們，并詳細地向我們介紹了足球機器人的相關原理。足球機器人主要有三塊電子板，九個輪子，兩個電容，機針發射器和外殼。三塊電子板中，一塊是接收隊友位置，敵方位置、球和球門位置的相關數據；第二塊是控制機針發射器的力度，即射球的力量；第三塊是控制自己球隊的陣型、策略和特殊帶球射球技能，另外還是控制輪子，掌握運動的速度。足球機器人的九個輪子能使機器人本體360度快速旋轉和移動。兩個電容平時充電足之后，可產生240伏的電壓，使得機器人有著強大的力量，進行大力射門。隊長還介紹說，這個足球機器人有著非常多的帶球和射球技巧，非常敏捷，在全球高校機器人足球比賽中，浙江大學隊獲得了冠軍。

我們每個同學覺得大哥哥們設計的足球機器人真是厲害啊！參觀快結束時，隊長還讓我們每個人親自操作了一下足球機器人，真是太棒了！這次的小隊活動讓我們受益非淺。

六年級:19751009

篇(2)

說到會做飯的機器人，可能您并不陌生。腦海中甚至會浮現出眾多按鈕閃爍的電飯煲、不斷重復削面動作的方形機器人、或者是一個“人”做一桌菜的“鋼鐵戰士”。但您見過能和人相互配合，你攪拌我添料，配合得仿佛“四手聯彈”一樣的“機器廚師”嗎？

合作，比做飯本身還難

英國最大的機器人實驗室——布里斯托機器人實驗室（Bristol Robotics Laboratory）最近正在開展這項研究工作。它的難度在于，要讓機器人與人合作，而且還是安全合作。

做飯對人來說，是個逐漸習得的過程，學習是通過模仿來進行的，本身就包含了合作。但是對機器人來說，這卻是個巨大的難題。

布里斯托實驗室主任克里斯·梅爾赫什（Chris Melhuish）教授說：“當我們與其他人互動時，我們會理解對方的面部表情、身體姿勢、手勢、語調，還會分享目標，理解、遵循語言指示。”但這些意思機器人是不知道的。

例如做湯時，跟人合作的機器人如果負責攪拌鍋里的湯，不小心把熱湯濺到人身上了。您痛苦地舉起手讓它停止。

這時機器人不僅需要知道自己的目標是把湯做好，還要知道：攪拌湯有多難，當您舉起手就是停止的意思，熱湯不小心濺到您身上時能理解您臉上的痛苦表情，當您要求停止時就停止攪拌。

安全，是機器人與人類密切合作的前提

您能相信機器人可以和您一起在廚房做飯嗎？

梅爾赫什教授補充道： “機器人現在廣泛用于制造業，但它們能做的工作通常有限，而且機器人與人類之間通常存在實體障礙。在家庭情況中，機器人能為人類提供服務或照顧，我們必須有適當的規則與設計，這樣才能確保當人類與機器人在近距離接觸時保持安全。”

“實現機器人與人類安全互動是對未來機器人發展的關鍵需要”。 該項目的關鍵前提是，服務型機器人與人類安全合作、開展身體互動會有益于我們的社會、經濟。

梅爾赫什教授補充道：“如果我們能在同一實體空間內為機器人與人類的安全合作提供必要的‘思想’，這將在這一領域帶來相當大的進步，在社會上使用服務型機器人將離我們更進一步。”

他帶領團隊所做的這個項目的目的，就是制定規則。“我們需要將這種復雜程度引入服務型機器人，讓他們能與人類密切合作。” 梅爾赫什教授說。

該項目的名稱是機器人與人類互動系統（簡稱為Chris）。它所依據的假設是：機器人與人類的安全互動可以通過設計機器人及其“思想”（即認識能力）實現，這樣機器人就可以與人類共同做體力的工作，包含真實世界的物體。

布里斯托機器人實驗室正在開展的這項工作，是和西英格蘭大學的合作伙伴項目。布里斯托機器人實驗室是70位專業學者、公司的發源地，他們在新型各式服務機器人、智能自動化系統、生物工程方面引領著當代思想。這一次，他們希望以此來提高人類對科學、工程、機器人和嵌入式智能社會角色的認識。

該項目包含多種學科，其中涉及機器人工程師、認知科學家、心理學家。大部分工作將在布里斯托機器人實驗室特別設計的房間中開展，在那里會有人記錄下研究人員的聲調、手勢、表情，每分鐘檢查一次，讓制定的規則可以應用于服務型機器人技術中。

研究人員會制定出安全移動、靈敏的工程原理，同時還將制定語言、交流、做決定、行動計劃的原理，這樣機器人就可以與其人類伙伴一起明確地思考。

該項目得到歐盟委員會的資助，其它歐洲合作伙伴包括位于圖盧茲的法國國家科學研究中心、里昂第一大學（ Université de Lumière， Lyon）、位于熱亞那的意大利理工學院、位于德國萊比錫的馬普研究所（Max Planck Institute）。這個項目為新設備花費了165萬多英鎊。

“我們處在令人興奮的機器人新時代”

布里斯托機器人實驗室的研究不僅包括關于機器人與人類互動的Chris項目，還包括研究如何讓機器人用胡須認路的項目、以及研究小型無人飛行系統。

同時，布里斯托機器人實驗室正在參加歐洲項目“移動服務（Mobiserv）”，該項目利用機器人來幫助照顧老人，幫助骨折復位，研究與機器人有關的道德、法律、社會問題，在工作中采用非線性機器人控制技術。

梅爾赫什教授補充道：“在英國，我們正處在令人興奮的機器人新時代開端，布里斯托機器人實驗室已在許多領域做出了重大貢獻。”

篇(3)

約翰今年60多歲了，是一家連鎖酒店的老板。這會兒約翰見前不久買回來的機器人功能竟然如此強大，忍不住自我夸贊了一番。什么是成功的商人，花最少的錢創造出最大的收益，這就是成功的商人。

約翰越想越高興，然后他忍不住蹺著二郎腿哼起了小曲。這時，辦公室的門被輕輕敲了兩下，他的秘書安迪走了進來。

“老板，少爺打電話來了，你看……”安迪看著約翰的臉色，小心翼翼地開口了。

“那個臭小子打電話回來干什么？不會又是要錢吧？”約翰打斷安迪的話反問了一句。

想到自己的兒子喬治，約翰就覺得心臟明顯供血不足，連帶著頭也暈，眼也花。沒錯，他是被氣的。喬治心心念念的就是實驗！實驗！實驗！除了實驗室需要金錢支持的時候會想到他這個爸爸，其他時候喬治壓根就沒想過自己的爸爸已經老得管理不了酒店了。

沒等安迪說什么，約翰重重哼了一聲，語氣堅定地說：“安迪，告訴那個臭小子，乖乖回酒店來幫幾個月的忙，否則一切都免談。”

兩個星期之后，喬治回到自己幾年都沒回來過的祖國。剛踏入酒店，約翰就直瞪著兒子，一臉恨鐵不成鋼的樣子，說：“我供你讀完了博士，結果你都三十好幾了還留在國外，看看我買的這些機器人員工，你還不如它們呢。”

喬治望著父親明顯花白了的頭發，羞愧地低下了頭。他突然覺得自己很不孝，眼看著爸爸一天天衰老，他卻還在迷戀著各種各樣的實驗研究。重新抬起頭來的時候喬治作出了一個重大的決定，他決定留下來幫爸爸的忙，不回實驗室了。

“爸爸，這些機器人很貴吧？”喬治笑著問約翰，他一眼就看出酒店買來的機器人是目前市場上最先進、最智能的。

約翰伸出一根手指，得意地晃了晃：“哈哈，兒子，說到這些機器人我是真的高興。這些機器人一共才花了我一萬美元，怎么樣，便宜吧？”

喬治吃驚地看了看約翰，又看了看那些正忙著工作的機器人，幾十個機器人才一萬美元。這怎么可能？！他不可置信地搖了搖頭。

約翰看到兒子吃驚的模樣，興致勃勃地補充道：“這些機器人還很人性化呢，會微笑，會清理垃圾，還會主動幫助別人呢。”

喬治聽完約翰的話以后徹底驚呆了，沒有人比他更清楚這些機器人的造價。這世上會有人睜著眼睛做虧本的生意嗎？他搖了搖頭，看看他爸爸約翰就知道根本就沒這種可能。

他有些擔心地對約翰說：“哦，是嗎？可究竟是為什么呢？”

“什么為什么，是因為老爸的眼光好唄。”約翰說完這一句就出去辦事了。

喬治目送著爸爸乘坐的車子駛離酒店，立刻把安迪叫到了辦公室詢問機器人的事情，安迪把自己了解的情況原原本本地告訴了他。等到安迪離開后，喬治一個人陷入沉思之中。

銀行家杰克投資了一家新公司生產機器人，這些機器人智能先進，還用虧本的價錢賣出，喬治百思不得其解。

既然想不通，那就動手找答案吧！喬治在心里默念了一句。接著他從口袋里拿出來一個手機模樣的東西，一番拆開又拼裝，一臺功能強大的電腦就出現在了他的辦公桌上。喬治先是在鍵盤上敲擊了幾條指令，然后輸入了銀行家杰克的名字，但是并沒有發現什么異樣。他又輸入了杰克公司副總裁的名字，然后看到了一個無比熟悉的人――皮特。

他無比震驚地看著皮特貼在杰克公司內部網站上的照片，眼前的這張臉他太熟悉了，皮特原來是他實驗室的合作伙伴，但因為竊取實驗室的一個機密文件被開除了，喬治對這個人從來都沒什么好印象。

喬治盯著電腦屏幕思索良久，手指在桌面上有節奏地敲擊著，杰克和皮特這是要做什么？會不會有什么陰謀？他的眉頭越皺越深。但干坐著也不是辦法，所以他決定出去走走。

漫步在繁華的A市街頭，喬治明顯有些心不在焉。路過一個路口時，喬治走進了一家小便利店買口香糖，愕然發現這里唯一的店員竟然也是機器人。

邁著沉重的腳步走出便利店，喬治抬起頭望了望灰蒙蒙的天空。既然杰克公司的機器人已經滲透到了A市的每個地方，那么他們肯定快有所行動了，一定要盡快弄清楚杰克和皮特的計劃。

回到酒店，喬治把一個機器人帶進辦公室，然后伸出手指在機器人后背上摁了一下。看到機器人閉上眼睛進入休眠模式，他臉上不禁露出來一個滿意的微笑。看來皮特多年來的習慣并沒有改變，還是把機器人的中樞系統放在后背。他馬上從黑色的行李箱里取出來一個紅色的小盒子，又拿出數據線連到機器人身上，最后用數據線連上了他的超級電腦。

看著電腦屏幕上不斷閃爍變換著的數據，喬治臉上的神色越來越凝重。沒想到他們居然打起了這種主意，先是利用人們愛貪小便宜的心理把機器人低價賣到顧客家里，然后在5月28日這一天給機器人下達指令打暈主人，攻占A市。

喬治繃著臉修改了機器人的中樞系統程序，并且通過技術手段追蹤到了這批機器人的遠程控制系統。他打算入侵皮特的遠程控制系統篡改杰克他們行動當天發給機器人的指令，至于這些機器人，他決定從對方公司的內部數據庫里竊取一個維修工程師的身份出來，然后修改機器人的中樞系統。

這是一項耗時又費力的大工程，而一個人的能力有限，所以當天晚上喬治敲開了A市市長家的門。在喬治說明來意之后，市長馬上同意給予喬治幫助。有了市政府調配來的人員支持，喬治的工作進展得非常順利，居然沒用多長時間就完成了機器人的改造。

5月28日這一天，杰克和皮特一大早就去了他們的秘密基地。皮特通過電腦指令的時候，敲擊鍵盤的手顫抖得不成樣子。一想到他們瘋狂的計劃就要實現了，他就抑制不住內心的激動。

杰克更是如此，過了今天A市所有的一切都是他們的了，他會成為整個世界最富有的人。“哈哈哈！”他開始瘋狂地大笑起來。

杰克和皮特在秘密基地里度日如年地等了兩個小時之后，囂張地走上了大街。然后，他們看到了讓人目瞪口呆的情景：A市所有的機器人都在跳舞，而他們期待中的機器人控制全城的場面并沒有出現。

這是怎么回事呢？杰克和皮特臉上的神色由震驚錯愕轉為不可置信，然后兩人面面相覷地互相看了一眼。

這時，市長先生和喬治突然走了過來。喬治笑嘻嘻地說：“親愛的皮特，好久不見了。不過我想會更長時間看不到你，或許是50年，或許是一輩子。”

篇(4)

任正非又說：“從科技的角度來看，未來二、三十年人類社會將演變成一個智能社會，其深度和廣度我們還想象不到。”在2016年8月12日，由中國計算機學會(CCF)主辦、雷鋒網承辦的“全球人工智能與機器人峰會(簡稱CCF-GAIR)上，亮相了一批巨頭們進擊人工智能與機器學習、探索“無人區”而嘗試的技術、項目和科研成果。

華為諾亞方舟實驗室、小米探索實驗室、騰訊優圖實驗室、360人工智能研究院、百度自動駕駛事業部、微軟亞洲研究院等，以及牛津大學計算機系、卡內基梅隆大學國家機器人工程中心、MIT機器人實驗室、加拿大皇家學院等學術科研機構代表等闡述了對未來的理解。

人工智能大勢不可擋

2016年并不是簡單的人工智能60周年，也不是簡單的AlphaGo人機大戰激發全球新一輪人工智能的“幻想”。這一年，人工智能從漫長的學術研究周期迅速進入到產業化階段。

就在2016 CCF-GAIR開幕的前兩天，曝出了英特爾3.5億美元收購人工智能AI創業公司Nervana Systems的消息。據稱，Nervana Systems深度學習芯片的性價比高于GPU，處理速度是GPU的10倍等特點。業界驚呼，在AI戰場上英特爾與NVIDIA兩個芯片巨頭直接開戰。

就在8月初，NVIDIA剛了新一季財報，其中營收比去年同期增長24%、凈收入比去年同期增長873%，而業務大幅增長的背后就是互聯網企業等大規模地在數據中心里部署NVIDIA GPU用于完成AI相關計算任務。由于GPU的大規模并行計算能力，因而成為AI計算任務的首選。2016年7月，NVIDIA的首款深度學習服務器DGX -1開始上市銷售。

面對NVIDIA對于英特爾在數據中心市場的威脅，英特爾也不會坐視不理。英特爾剛剛在今年6月的ISC國際超級計算機大會上，推出了代號為Knights Landing(KNL)的第二代至強融核處理器，這系列最高達72核的x86 CPU也是首款可作為獨立處理器的Xeon Phi產品，這意味著可擺脫GPU而組成CPU-Only的高可擴展機器學習機群。

芯片設計巨頭ARM通過7月中旬被軟銀的并購，將借助軟銀的資本以及生態實力搶在物聯網產業大漲潮之前布局低功耗智能物聯網芯片市場。ARM于今年2月推出了新處理器架構設計，主要針對5G以及大容量存儲SoC嵌入式設備，為未來的AI普及打下基礎。5月，AMR亦斥資3.5億美元收購了計算機視覺技術提供商Apical。

除了底層的基礎芯片技術外，在應用層面也可判斷人工智能大趨勢已經形成。7月28日，國內人工智能PaaS平臺圖靈機器人對外透露，圖靈機器人PaaS平臺在過去8個月新增了162億次的服務請求，開發者在8個月內新增1.1倍、總數量超過23萬。7月推出的智能機器人操作系統Turing OS1.5將新增11個視覺能力，包括人臉識別、人臉檢測、人臉跟蹤等多項視覺技術。

除了圖靈機器人PaaS平臺外，IBM公司借助Bluemix PaaS平臺在華的落地，也把認知計算Watson的服務相繼帶到了國內，微軟也相繼在今年推出了體系化的人工智能認知計算服務，更不用說谷歌今年IO大會上推出的智能搜索引擎以及智能硬件Google Home，阿里云提出大數據AI是未來的戰略發展方向等。

可以說，人工智能產業化的第一次大漲潮已經到來！

華為能否創造諾亞方舟？

華為諾亞方舟實驗室負責人李航

華為早在2012年就在香港成立了諾亞方舟實驗室，第一任實驗室主任由香港科技大學教授、人工智能和數據挖掘專家楊強擔綱。該實驗室的研究方向包括：自然語言處理和信息檢索、大規模數據挖掘和機器學習、社交媒體和移動智能、人機交互系統、機器學習理論等。

華為諾亞方舟實驗室是華為2012實驗室研究組織的組成部分。據稱華為2012實驗室的名字來自于任正非觀看《2012》電影后認為未來信息爆炸會像數字洪水一樣，華為要構造自己的“諾亞方舟”。2012實驗室的主要研究的方向包括新一代通信、云計算、音頻視頻分析、數據挖掘、機器學習等，主要面向的未來5-10年的技術研究。

華為諾亞方舟實驗室第一任主任楊強教授在2016 CCF-GAIR峰會上介紹了自己的主要研究方向：遷移學習。簡單理解，遷移學習就把已經訓練好的人工智能模型遷移到新的應用場景或數據集中。當前以人工神經元網絡為主的深度學習算法已經相當成熟，但每個人工神經元網絡模型都與初始數據集高度相關，一旦換到新的應用場景或數據集就必須從頭再訓練模型。遷移學習就致力于以較小的代價讓已經訓練出的人工智能模型具有普適性和通用性。

換句話說，把一個已有模型遷移到一個未知領域，這就叫做遷移學習。在人類社會里，把已有知識用于新的相關領域就是知識的轉移，比如從學騎自動車到學騎兩輪摩托車等。從這個角度看，遷移學習是通用型AI的前提和基礎。遷移學習還可以把從大數據集中訓練出的模型，遷移到小范圍的數據集上，從而創造了更好的個性化。

華為諾亞方舟實驗室第二任主任、北京大學和南京大學兼職教授李航在2016 CCF-GAIR峰會上表示，諾亞方舟實驗室還圍繞華為的智能手機、服務器、數據中心產品與設備等展開大數據與人工智能的研究工作，為華為三大BG事業群聚焦前沿產品開發，例如智能通訊網絡、企業BG大數據應用、消費者BG的智能語音助手等。

除了諾亞方舟實驗室外，“2012實驗室”旗下有多家以世界知名科學家命名的實驗室，包括香農實驗室、高斯實驗室、謝爾德實驗室、高斯實驗室、歐拉實驗室、圖靈實驗室等，以及在歐洲、印度、美國、俄羅斯、加拿大、日本設立的8個海外研究所。據報道，華為今年還將在深圳設立10個基礎研究所。

通過這些基礎研究機構和研發組織，華為正試圖探索無人區、為創造未來的華為打下基礎。盡管華為對研發的投入保持在年收入的15%-20%左右，但像諾亞方舟實驗室這樣的基礎研究性機構也僅成立了4年的時間，相比于微軟研究院25年的歷史、IBM研究機構80年的歷史來說，華為的基礎性研究才剛剛起步。

現在，華為的挑戰是如何管理大規模的基礎性研究組織。

小米對人工智能的探索

小米科技聯合創始人、小米探索實驗室負責人黃江吉

相對于華為四年前開始投入前沿科技研究來說，小米的起步從2016年初開始。2016年1月15日，小米科技創始人兼CEO雷軍在內部年會上表示，小米2016年要組建特種部隊，突破核心元器件的關鍵技術，并宣布成立小米探索實驗室研究VR/機器人等前沿科技。2016年2月，小米探索實驗室成立。

小米科技聯合創始人、小米探索實驗室負責人黃江吉在2016 CCF-GAIR峰會上表示，小米對于人工智能的觀點是：產品+大數據+機器學習。也就是說，小米的人工智能觀點是緊密結合智能手機、智能硬件等產品的。黃江吉以智能硬件內嵌的Wi-Fi模組為例，小米通過自己的研發把Wi-Fi模組價格從60多元降到了10元，這就打下了硬件產品“智能”的基礎。

現在，每天有200TB+的數據流入小米云，這背后就是無處不在的Wi-Fi硬件在源源不斷產生高質量的數據。只有掌握高質量的大數據，才有可能通過機器學習創造真正的人工智能。在這個過程中，每天的活躍用戶數據也很重要。黃江吉表示，小米MIUI系統每天日活超過1000萬的APP有8個、超過100萬的APP有17個。

小米手機、小米手環、小米電視與盒子、小米網絡設備、小米智能家庭設備等，再加上小米電商、小米互娛、小米市場和生態鏈等，構成了小米全生態、多樣性的大數據資源。小米大數據處理呈金字塔結構，最下面是數據采集，往上依次是數據清洗、數字挖掘和數據智能。

圍繞小米大數據可以生成高質量的用戶畫像，有的用戶指標甚至無需用戶輸入就能精準推斷出來；還可以生成一站式、標準化與規范化的內容數據，結合用戶畫像形成包括視頻、音樂、商品、游戲、APP、小說、新聞等在內的內容池，為搜索、推薦、導流和人工運營服務。

黃江吉介紹小米的數據處理包括底層架構層的Hadoop基礎平臺以及數據工廠，向上基礎能力層的機器學習(深度學習)、視覺識別、NLP自然語言處理和語音識別等，再向上的大數據層則包括業務數據、用戶畫像和內容池，高級能力則有商業智能、搜索、推薦、智能問答和圖像等，最終對接各類小米智能硬件產品。

具體到小米的深度學習平臺，在硬件層是公有云和本地數據中心的GPU機器，GPU集群管理采用的是Kubernetes+Docker、深度學習任務管理采用的是TensorFlow，存儲服務則采用HBase/HDFS系統、計算服務采用的是Spark/Storm/MR系統，對接到智能助手、云相冊、廣告、金融和搜索推薦等小米業務。

黃江吉表示，優秀的產品能黏住用戶、用戶能生成高質量的大數據、大數據通過機器學習產生人工智能、人工智能再反饋給產品設計，這就是小米的人工智能觀點。比如小米面孔相冊的總用戶數已達1.5億人、照片存儲量達500億，這么大規模的大數據幫助小米更好的優化面孔相冊產品。黃江吉強調，過去的觀念是“好用的產品不一定好玩，好玩的產品不一定好用”，而隨著人工智能和機器學習的發展，有可能把產品做的既好玩又好用。

在被問及對人工智能產品的看法時，黃江吉舉例說現在人們每天都要無數次打開手機看信息或完成某個功能，這本身就說明智能手機產品還不夠智能，真正的智能手機產品是要大幅減少人們打開手機的次數與看手機的時間，因為很多工作都會被智能手機“智能化”地完成了。

盡管當前小米神話進入了平臺期，但可以說智能手機時代其實才剛剛開始。

百花齊放的AI生態

百度高級副總裁、自動駕駛事業部總經理王勁

任正非說，“越是前途不確定，越需要創造，這也給千百萬家企業公司提供了千載難逢的機會。”

搜狗于今年4月22日向清華大學捐贈1.8億元人民幣，聯合成立“清華大學天工智能計算研究院”，深入開發包含人工智能在內的前沿技術。搜狗CTO楊洪濤在2016 CCF-GAIR峰會上表示，搜索引擎是人工智能最大的應用場景。搜狗從2012年開始研發智能語音技術，2013年開始進行深度學習，數據顯示搜狗手機輸入法日均語音輸入超過1.4億次。搜狗語音輸入法和語音搜索最大的場景之一，就是極大增強了微信等移動端的用戶體驗。

今日頭條科學家、頭條實驗室總監李磊曾是原百度美國深度學習實驗室科學家。在2016 CCF-GAIR峰會上，李磊說今日頭條對人工智能的投入非常堅決，自2012年創立至今只有4年就專門成立了實驗室。今日頭條團隊很早就有意識在最前沿的技術上做投入，不論是為了當下業務需求還是為了將來的技術儲備。對今日頭條來說，一邊連接內容創作者，另一邊連接內容消費者，正需要機器學習技術，今日頭條可以說是一家人工智能公司。

騰訊于2012年成立了優圖項目，騰訊優圖是騰訊旗下機器學習研發團隊之一，專注于圖像處理、模式識別、深度學習等，目前已經擁有數十項先進的技術以及數千億規模的圖像計算能力。自創立騰訊優圖實驗室以來，黃飛躍現為該實驗室總監及專家研究員。黃飛躍在2016 CCF-GAIR峰會上表示，期望通過人工智能技術真正改變互聯網用戶的生活品質，同時也把最新的研發成果通過開發平臺和騰訊云對外輸出。

獵豹是另一家新進入人工智能領域的公司，在7月份獵豹宣布的二次轉型就是希望通過研究深度學習和個性化分發，從安全公司、軟件公司發展為一家人工智能公司。盡管獵豹在國際化方面取得了不錯的成績，但隨之進入了增長瓶頸以及股價下跌，獵豹今年以5700萬美元收購News Republic，希望借助今日頭條模式的全球化等打開公司的新業務空間。獵豹CEO傅盛在2016 CCF-GAIR峰會上表示，AI是后互聯網時代的新一波紅利。

360人工智能研究院成立于2015年9月，該研究院立足于深度學習研發，抓住大數據和云計算的時代機遇，向360相關部門提供業務支持，完成人工智能相關的原始技術積累和前沿探索。在今年3月，AlphaGo人機大戰結束后，360董事長兼CEO周鴻祎隨即發出員工信，認為人工智能產品在大眾消費領域的普及只是一個時間問題。360人工智能研究院院長顏水成在2016 CCF-GAIR峰會上說，人工智能讓學術界和工業界有了共同語言。

百度已經在人工智能方面進行了巨資投入，百度無人機項目自從去年在烏鎮亮相以來就一直受到業界的關注，百度還計劃在五年內實現無人駕駛汽車量產。百度高級副總裁、自動駕駛事業部總經理王勁在2016 CCF-GAIR峰會上介紹，百度去年12月購買的激光雷達為70萬人民幣/臺，百度車載大腦也是一臺接近20萬的服務器。為此，百度與激光雷達公司Velodyne LiDAR達成投資意向，在本月Velodyne LiDAR也公開承諾，如果明年拿到一百萬訂單，64線激光雷達就可以降到五百美金的單價，這將掃平自動駕駛汽車量產的障礙。

另一家互聯網公司樂視盡管挖來了原百度深度學習研究院高級科學家、百度無人駕駛汽車團隊負責人倪凱負責樂視超級車項目，但倪凱在2016 CCF-GAIR峰會上表示其負責的范圍并不僅限于智能汽車。樂視與合作伙伴Faraday and Future成立了一個FF Le Future的實驗室，主要是研究人工智能技術，廣泛為包括電視、手機、體育、汽車等在內的樂視生態服務。除了美國硅谷的研發中心，樂視也將在北京成立研發中心。

除了IT企業和互聯網公司外，民營企業也開始涉及人工智能產業，并視人工智能和機器人為下一個千億級規模的產業機遇。浙江大華技術股份有限公司是監控產品供應商和解決方案服務商，2014年IHS機構權威報告全球安防視頻監控市場占有率位列第二。大華股份從2008年到2015年實現了產值100億的目標，下一個目標是產值1000億，為此成立了樂橙云作為視聯網品牌，以視頻智能硬件、視頻云、視頻智能技術“三位一體”云開放平臺，拉動千億市場規模。目前，樂橙云選擇智能安防和智能母嬰兩個垂直領域作為首批拓展行業。

窺見未來

牛津大學計算機系主任Michael Wooldridge

在2016 CCF-GAIR峰會上，牛津大學計算機系主任、賓夕法尼亞大學工程學院院長、MIT機器人實驗室主任等國際學術巨擘向中國產業界傳遞了最新的研究動向。

牛津大學計算機系主任Michael Wooldridge身兼Oxford-DeepMind Partnership負責人，他認為目前人工智能進展已經解決了棋類問題、SAT等復雜問題以及自動駕駛等，即將解決實時口語理解、騎自行車、可靠的語言翻譯等問題，而理解復雜的故事及回答相關問題、創作笑話和有趣的故事、解釋一幅圖像的意義等則遠未達到接近解決的階段，強AI和通用AI則是完全開放狀態。

Michael Wooldridge認為當前談人工智能奇點還為時尚早，甚至人工智能奇點有可能永遠都不會到來！盡管AlphaGo取得了大幅度的學術進展，但AlphaGo仍存在諸多問題。比如AlphaGo程序本身并“不知道”它在玩棋類游戲，它也不能解釋自己的策略，也無法從AlphaGo代碼中獲取這些策略，基本上AlphaGo就是一個黑盒子。因此，AlphaGo無法實現通用型AI。

Michael Wooldridge介紹說他的研究領域為“Multi-Agent System”(多個機器系統)，這個領域其實也體現了他對AI的觀點之一，即在窄任務領域對現有AI服務和算法的整合。當前，產業界逐漸把AI嵌入到幾乎所有產品和服務中，但這些AI服務都相對獨立和碎片化，那么如何通過單個或多個機器系統來整合這些AI服務就成為人工智能的下一個發展目標。比如個人通過手機的機器，與其它人的機器之間相互協商、相互協調，共同決策一個會議的日程安排以及各嘉賓的時間安排。

Vijay Kumar是美國國家工程院院士、賓夕法尼亞大學工程學院院長，他被認為是空中機器人(無人機)領域開山立派的宗師人物，其學生遍布全球各大無人機廠商。Vijay Kumar表示對空中機器人或無人機的研究，能夠為學習和了解機器人的行為特點和算法積累數據。在Vijay Kumar的最新研究中，提出了空中機器人的“蜂群”效應。

所謂“蜂群”效應，就是指一群低智能的機器人聚集在一起，共同完成某項工程或任務。由于功耗等限制，無人機等小型和微型機器人無法配置高級計算資源，因而只能具有較低的機器智能水平。對比自然界的蟻群、鳥群、魚群等，雖然都是低智能生物，但卻能群聚在一起共同完成令人驚嘆的復雜工程。對空中機器人“蜂群”效應的研究，還對地面機器人甚至海洋機器人的研究有重要意義。

美國麻省理工學院(MIT)一直是機器人科技研究的先驅，MIT機器人實驗室主任、美國國家工程院院士Daniela Rus認為未來世界里，每個人都有可能擁有機器人，機器人就像是在路上跑的汽車一樣常見，稱之為“泛在機器人”世界。這些“泛在機器人”的形式甚至包括類似大白或自然界中蛇一樣的軟體機器人，以及水里的機器魚。而如果誤食了魚刺等異物的時候，還可以吞下微型折疊機器人，從腸道中通過折疊形態把異物包裹起來帶出體外。

美國南佛羅里達大學計算機科學與工程學院教授、機器人與深度學習專家孫宇所研究的機械手被認為是非常“黑科技”，是為數不多能與人手相媲美的重大成果。孫宇介紹說，人體206個骨骼，其中1/4的骨骼都在雙手里，人體的雙手是非常復雜的機械結構，是人體最復雜的器官之一。孫宇表示，機器人智能和計算機智能有所區別，在于機器人要與自然環境實實在在的接觸，這是計算機智能沒有涉及到的問題，因此機械手的研究有重大意義。

香港科技大學教授楊強的遷移學習無疑是機器學習下一個階段的重要發展方向，如何能把深度神經元網絡和機器學習中訓練出的模型提煉出來，并以較小的代價應用到新的領域，這是走向通用AI的重要路徑。此外，楊強認為，當前國內的機器學習和人工智能算法研究沒有國際上那么均衡，實際上人工智能算法遠不止深度神經元網絡，而是多元化發展。

當前的大數據可以分為20%的即時性數據和80%的高時延數據。對20%即時性和高重復的數據來說(互聯網數據為主)，用深度學習算法能解決大部分問題。而對于80%高時延數據來說(例如工業數據)則需要用到強化學習、增強學習、遷移學習等多種人工智能算法，才能解決其數據處理和產生數據智能的問題。

南京大學計算機科學與技術系副主任、機器學習與數據挖掘研究所(LAMDA)所長周志華表示，接下來機器學習技術的一個大趨勢是要增加機器學習的魯棒性。目前很多研究中的機器智能可達到人類水準，但是如果遇到一些罕見的情況，就會錯得非常離譜。因此，機器智能在遇到罕見情況的時候，“不能比一般人的處理水平更低”，這是機器學習技術大規模普及的基本前提。

當然，整個人工智能和機器人產業的發展，離不開創業群體。國家教育部長江學者特聘教授王田苗教授表示，未來五年之內，機器人在工業、服務業、智能汽車和無人機等高端產業三大塊將可能迎來第一波熱潮。由于人工智能技術和認知技術的成熟，未來機器人在銀行、家庭、醫院、賓館等服務業的地位將逐漸提高。

紫牛基金合伙人張泉靈特別強調，人工智能創業的商業模式這件事，不是在實驗室里就能想出來的。金山軟件兼金山云CEO張宏江的觀點是，中國人工智能公司的創新能力提升的非常快，與美國等人工智能公司之間的差距正在縮小。一個公司進步的關鍵不是“看別人”，而應當回歸到自身，搞清楚用戶到底需要什么，腳踏實地朝這個方向努力。

篇(5)

由實驗室主任，電氣和計算機工程副教授譚曉波領導的研究團隊，將各種測量水溫和質量的傳感器安裝到機器魚上，這樣可以檢測溢出的原油。這些傳感器，配備了GPS和某種形式的無線網絡通信，也可以使機器魚自主游行。

機器魚Grace是為實驗室RAPID項目研制的，該項目由美國國家科學基金會資助。RAPID項目導致了墨西哥灣漏油事件。它的目標是使用配備原油傳感器的機器魚群在海灣地區探測和追蹤油柱。同時，機器魚的設計可進行調整，以便可以在惡劣的海灣水域中正常運行，避開障礙物，并保持網絡連接。

滑翔功能的開發對于在墨西哥灣尋找泄露原油的網絡化機器魚群的有效運行來說是至關重要的。滑翔可用于長距離的游動而使用很少的能量。游泳要求魚要不斷地拍打尾巴，幾個小時后電池電力被耗盡了。另一方面，滑翔使機器魚放慢速度，使他們操縱更加困難。

“這就是為什么我們將滑翔和游泳這兩種運動模式集成在我們的機器人上，”譚在一所大學的新聞文章中提到。“這種集成也可以使機器人適應不同的環境，從淺溪到深邃的湖泊，從平靜的池塘到湍急的河流。”

Grace的滑翔功能是由一個新泵啟動，這個泵可以讓機器人在水中上升或下降。該團隊還設計了一個導軌來安裝電池組，它可以讓機器人的移動同步于泵吸作用。這對機器人來說是有益的，它看起來很像一架載有魚尾的飛機在所要求的道路上滑行。盡管可以在YouTube上找到幾個視頻資料，但是沒有一個可以很好地展示機器人的游泳運動。

該研究室的研究項目中有幾項是關于機器魚的。仿生流量傳感和對自動水下運動載體的控制旨在開發以電活性聚合物為基礎的微流量傳感器，在流動通道內使其功能特征化，并將它們集成到一個機器人平臺來控制水下運動載體。為了自動適配水生傳感器網絡，利用移動輔助協作的目標在于通過使用機器魚的網絡來探測和追蹤有害藻類的大量繁殖。該項目將研究如何用節點間適應和協作來應對傳感，通信及移動性的不確定性，以有效覆蓋和追蹤為目標。第三個項目旨在開發機器魚的自主魚群。

正如我們之前的報道，幾個主要的自主航海機器人已經被開發用于科學探索和數據收集，包括各種環境衛生監測，如海洋生態系統監測和采集水質數據。

來源：：G.L Kohuth

篇(6)

“雙胞胎”的石黑浩

石黑浩是日本大阪大學的工程學教授，是位有名的機器人專家。擁有兩份工作的石黑浩相當繁忙，除了教學和研究外，還要三天兩頭地參加各種會議和演講。最讓他頭疼的是每天要花兩個小時在上下班的路程上，白白地浪費了他寶貴的時間。于是，他想出了一個絕妙的主意：造出一個可以“以假亂真”的機器人替身代他去上班。他希望“機器人替身”能代自己到實驗室上班、與人交談，那么他只要在家中舒舒服服地喝著咖啡，遠程控制他的“機器人”替身，就可以完成所有的工作了。

于是，石黑浩教授和他的研究小組開始了這項工作，他們用硅樹脂和金屬制作“機器人替身”，取名為“杰米諾德HI-1”。這個機器人的骨骼由鋼和鋁制成，皮膚為硅樹脂，額頭的發際線則是用石黑浩教授本人的真發制作。為了做到逼真，研發小組事先制作了石黑浩教授的面部模型，并以核磁共振攝影技術偵測他的頭蓋骨形狀。制作出的機器人與石黑浩教授的身高一樣，是1.75米。驅動“機器人替身”用的是壓縮空氣和小型傳動器，它全身有46處地方可以自由運動，當它坐在椅子上時，會很正常地“眨眼睛”，甚至會煩躁地挪動，上下移動它的腳。它的肩部還會微微上下聳動，就好像正在呼吸的人一樣。機器人不論眨眼或眼球轉動等習慣動作，都和石黑浩本人如出一轍。它有著卷曲的頭發、戴著圓邊眼鏡、穿著深色上衣，坐在椅子上左顧右盼，不知情的人一定以為是石黑浩正在辦公。

“杰米諾德HI-1”更大的特點是能由石黑浩遠程遙控。石黑浩在他的“孿生兄弟”皮下安裝了50個由他負責控制的傳感器和電動機。有了這些儀器，機器人可以用“眼睛”看東西，可以通過內部揚聲器與他人交談，發出與石黑浩教授一樣的聲音。如果你戳它一下，它還會聳聳肩或皺下眉頭。當往它體內注入壓縮空氣時，機器人的胸部會有起伏變化，就像是真人在呼吸。起先，與“杰米諾德HI-1”談話時，可能會覺得它有點怪，但與它交談后，就會忘記它與真人之間細微的差別。你看著它的眼睛，同它講話，會感覺很自然。

2010年，石黑浩教授及其研究小組按照一名年輕日本女士的面貌和身材，研制了一個仿真女機器人。這個女機器人通過動作捕捉系統變動橡膠臉，可以模仿人類的微笑、大笑和皺眉等動作。研究人員希望將這款機器人應用到社會生活中，例如，如果將她放到醫院中，病人一進醫院就看到點頭微笑的“護士”在迎接他們，無疑會感到親切和安慰。 

為航天員“解悶”的太空機器人

長期太空飛行中，航天員在與世隔絕座艙環境中，很難打發寂寞的日子，很容易產生心理障礙。日本在國際空間站內擁有一個名為“希望”的實驗室，2013年，日本航天員將到“希望”實驗室工作6個月。為了輔助日本航天員的工作和閑暇之余為航天員“解悶”，日本宇宙航空研究開發機構打算向國際空間站長期“派駐”一名機器人。

這名機器人“身材”不高，大約50厘米，他有日本“血統”，母語是日語。它可以協助航天員接受地面指令、陪他們說話、為他們拍照、識別和分析他們面部表情的信息，甚至能在網站上航天員的“狀態”、傳照片等。在航天員睡著時，機器人還可以監控任務，監測航天員的健康狀況及壓力水平。有了這樣一個機器人“伙伴”，航天員在6個月太空生活中將不會感到寂寞。如果機器人研發成功，也可用于生活在地球上，特別是陪伴老年人，向不在他們身邊的家人隨時報告老人狀況。

日本研制太空機器人的想法源于美國的“太空機器人”2號。“太空機器人”2號已經在國際空間站，它與人有相似的頭部、手部；但與日本機器人“解悶”功能不同，它主要用于維護空間站內實驗室，并完成一系列測試，為今后更先進的太空機器人承擔更繁重任務鋪路。

機器人老師

最近，韓國科學技術院開發了一款名為“英課譯”的機器人，這個專門為學生設計的機器人可以教授不同水平的英語、數學以及其他科目。現在這個機器人教師已經開始在韓國東南部城市大邱的21家小學進行教授孩子們英語的試驗。

篇(7)

關鍵詞 機器人課程 教學 優化

中圖分類號：G642 文獻標識碼：A

1 中國大學機器人課程教學現狀分析

1.1 全國綜合性大學（理工科類）機器人課程教學現狀分析

以東南大學儀器科學與工程學院、中南大學信息科學與工程學院、深圳大學機電與控制工程學院為例。這幾所綜合性大學是全國較早開設機器人專業課程的，他們的學生是理工科類，具有較為扎實的機械知識和較高的編程能力。而且都建設了一定規模的機器人實驗室（有的還是國家級的），教師科研技術實力強大，機器人課程作為必修的課程開設，機器人課程教學時間較久，積累了很多經驗，課程教學取得一定的效果；同時鼓勵學生利用課余時間開展機器人興趣活動，學生參加全國大學生機器人比賽也取得好成績。所以，機器人課程教學是在全國較為領先的，值得我們借鑒。

1.2 全國職業技術學院（高職類）機器人課程教學現狀分析

以深圳職業技術學院機電學院和溫州職業技術學院電氣電子工程學院為例。他們也是在全國高職類院校中較早開設機器人選修課程，主要以機器人競賽培育為主，課程教學為輔。重點放在競賽上，如深圳職業技術學院學生組建的“深職搬運者”隊，獲得2010中國智能搬運機器人比賽二等獎的成績。溫州職業技術學院也成立了“奮進號”機器人競賽小組，在全國機器人比賽中取得過優異成績。

1.3 全國師范類大學機器人課程教學現狀分析

以寧波大學教師教育學院、杭州師范大學教育學院、湖州師范學院教師教育學院為例。這三所大學的教育學院基本是把機器人作為課外興趣小組或開放實驗室項目開展，沒有開設機器人專業課程，也是把重點放在機器人競賽培育上，爭取在全國大學生機器人比賽中獲獎，培養學生的創新能力。

2 溫州大學教師教育學院機器人課程教學優化的探索

溫州大學教師教育學院雖然也屬于全國師范類，但我們參照了以上全國類型不同大學開設機器人課程的情況，大膽提出自己的想法思路，對機器人課程教學進行優化，爭取培養具有一定素養的小學機器人師資。

2.1 目標明確，優化機器人課程設置

小學教育專業作為溫州大學教師教育學院的重點專業，培養目標是合格的小學教師。所以我們對原來開設機器人選修課的計劃進行修改，進行課程教學優化探索。像全國重點綜合大學（偏理工科）一樣，開設機器人輔導與競賽專業限選課（相當于專業必修課），重點培養現在小學急需的機器人競賽輔導老師。所以，課程內容設置以機器人知識基礎、寶貝機器人的組裝和基本PBASIC語言編程、寶貝機器人的巡航和利用QTI、紅外傳感器循跡等為主；另外，配合開放實驗室項目，進行機器人競賽培育，側重用C語言編程開發的智能搬運機器人、機器人碼垛等比賽，開發學生的創新意識，培養學生創新能力。

2.2 強調創新，建構合適評價體系

由于各所大學機器人課程開設時間較短，目的性和側重點不一樣，所以筆者在機器人教學過程中，結合溫州大學教師教育學院的實際，強調創新，制訂了一套比較合適的評價體系。

我們的評價指標體系是根據機器人課程教學特點和評價目標進行科學的設計。目的是為了充分發揮學生在學習中的主體性作用，促進教師與學生在評價中雙主體作用的協調發展，滿足學生在學習過程中對學習反饋信息的需求。以較全面 、準確、客觀地評價學生學習情況為目標，以形成性評價為主導，面向多元化的評價主體，構建機器人課程評價指標。我們將評價的一級指標確定為學業成績和綜合能力。其中，學業成績包括平時成績、實驗操作、實驗考核等二級指標，而綜合能力則包括實踐能力、實踐活動二級指標。各二級指標還可進一步細分為具體評價項目，在平時成績中包括：實驗預習、實驗報告、考勤、自我管理與自主學習；實驗操作中包括：學習態度、課堂討論解決問題、操作規范、資源利用；實驗考核中包括：程序編寫、實際操作；實踐能力包括觀察能力、合作能力、創新能力；綜合實踐活動包括：學習結果（機器人實際運行情況等）、課外競賽結果（創意機器人制作、各類機器人競賽獲獎情況等）。在具體操作時，我們選擇了以學業成績占70%，綜合能力占30%權重作為試點實施，效果不錯。今后準備根據教學實際情況與學生反饋意見，不斷改進，從而使評價接近合理的目標。①

2.3 注重實踐，密切與小學的聯系

作為教師教育學院，我們非常重視小學教育實踐基地建設，所以有15所溫州地區的小學成為我們的實踐基地。因為我們培養的是小學教師（兼任機器人競賽輔導員），所以同學們可以利用課余時間把課堂學習的智能機器人知識，應用到輔導小學生機器人競賽輔導實踐活動中；如跟條件比較好的溫州實驗小學，建立了密切與長期的合作關系，輔導學生參加全國小學生的各項機器人競賽。這樣做達到了既能鞏固課堂學習的機器人理論知識，又深入了解小學機器人競賽輔導實際，達到雙贏的目的。

2.4 效果明顯，教學與競賽雙豐收

經過三年多的機器人教學探索，我們在采用課堂教學和實驗緊密結合方法基礎上，進一步優化機器人教學，真正做到學生“做中學，學中做”。教學中做到每人一套教材、一套寶貝機器人制作套件、QTI等傳感器和電腦。考慮到學生沒有學過PB和C語言，編程能力相對薄弱，所以我們采取邊學習機器人知識邊講解PBASIC的常用指令，解釋簡單程序的意思，讓學生在學習機器人課程過程中，學會了用PBASIC編寫常用機器人操作程序。

充分利用機器人作為創新教育實踐平臺，采用開放實驗室項目，組織學生參加機器人競賽培育。主要項目是各種創意機器人的制作與編程（包括智能搬運機器人、寶貝車機器人倒自平衡、在立體迷宮中尋找出口、滅火、自動巡航調節室內空氣溫度、濕度、人形機器人射門、避開障礙物等），培養學生的動手能力、創新能力與團隊合作能力。參加2011年中國教育機器人大賽，榮獲大學C51組智能搬運機器人比賽團體一等獎，為學校爭了光，受到學校領導的表揚。

3 結語

中國各所大學開設機器人課程的時間不長，還處在不斷摸索、不斷改進階段。由于不同大學不同專業，開設機器人課程的目的不同，所以我們針對溫州大學教師教育學院實際，對機器人課程教學優化進行了一些探索，努力尋找到一條合適的途徑。

注釋

① 張新.《機器人》實驗課程教學評價體系建構的探索[J].歲月學術，2011（11下）：97—98.

參考文獻

[1] 吳小兵.機器人課程開發與教學的現實意義[J].實驗教學與儀器，2009（5）：55—56.