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7 月 12 日-7 月 14 日，在深圳2019 第四届全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR 2019）正式召开。峰会是国内人工智能和机器人学术界、投资界及工业界三大领域的顶级交流博览盛会，想要打造国内人工智能领域极具实力的跨界交流合作平台。峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，深圳市人工智能与机器人研究院协办，得到了深圳市政府的大力指导。
会后雷锋网有幸能对新加坡工程院院士、南洋理工大学教授、ICRA 2017 大会主 席陈义明教授进行专访，陈教授就人工智能与机器人的一些近况与发展等相关问题，给出了他独到的观点，同时针对当代学术青年的一些研究现状，提出很多宝贵实用的建议。
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以下是关于本次专访的全部精彩内容，雷锋网 AI 科技评论做了不变原意的整理与编辑。
陈义明
IEEE Fellow&ASME Fellow
Fellow, Singapore Academy of Engineering
新加坡南洋理工大学教授
IFToMM 机器人与机电一体化技术委员会前主 席
陈义明教授的主要研究领域是机器人与自动化，包括机器人设计方法论、精密执行器、可穿戴传感器和交互。此外，他在物流机器人以及基础设施机器人方面均有所涉及。目前，他已发表期刊论文 115 篇，会议报告 224 篇，共出版了 5 本著作，并拥有 5 项专利。
建筑机器人、物流机器人究竟何去何从？
雷锋网 AI 科技评论：建筑机器人和物流机器人目前处于怎样的发展近况呢？
陈义明：从整个社会层面来看，目前已有一些公司开始落地建筑机器人方面的技术；与此同时，新加坡政府也在大力支持建筑机器人方面的研发。
这里需要强调一个概念，建筑的人工智能远没有想象那么简单，它不只是机器人技术，它也包含自动化技术。因为盖楼是一个非常复杂的工程，整个工程需要通过各个不同环节的协作配合，例如：流程改善、运用设备优化以及建造方法创新等，只有每个环节共同得到优化与改善，才能对整个建筑的过程产生良性影响。
目前建筑机器人属于一个系统工程。其中有些部分发展得较早且比较容易做，这部分的技术是成熟完备的；而比较难的部分政府还在继续支持我们做深入研究。因此，整个建筑机器人的工程还处于慢慢发展的状态，并且不论将来「智慧城市」的概念实现与否，建筑机器人的系统工程仍然还需继续进行优化与改进。
而在物流机器人方面，最早运用一代物流机器人的公司中，极具代表性的有亚马逊、ATV 厂商、极智嘉等；不过，目前物流机器人已经在向二代发展，这将意味着整个物流机器人都将进入下一个赛道——软硬件强结合时代。
这是因为物流机器人发展之初，大家对其核心的理解是硬件的创造与应用；而现在，整个社会对系统软件的需求开始提升。我们对智慧财产权往往缺乏足够的重视，因而很多人认为软件是易得的，就忽略软件的重要性；可事实并非如此，往往一些大系统的软件是很难获得的，比如一些工业级别软件，包括 CAD 一类的高阶软件都不容易获取。而且需要注意的是，机器人本身就是一个复杂的系统。硬件容易被抄袭、复制，但面向不同需求的软件就很难被复刻。如今是软硬件结合的时代，所以第二代物流机器人的研发战场才刚开始。
雷锋网 AI 科技评论：根据相关报道，陈教授您所在团队已经在今年 4 月落地了物流机器人方面的实例，能够和我们谈谈在这过程中所遇到的挑战与机遇吗？
陈义明：今年 4 月，我们在义乌对物流机器人在智能仓储方面的技术进行了落地应用。通过我们的技术与合适的落地场景相结合，该智能机器人系统解决了中小电商仓储物流用工的困扰。
这项技术之所以能够转换成商业价值并实现落地，则主要在于我们找到了与技术相匹配的商业落地场景——义乌。义乌是全国淘宝电商之都，也汇集了各大三方云仓，因而它的整个运输成本较低，可以称为所有电商的乐园。在这一大的背景环境下，则非常有利于我们机器人技术的落地。在今后的技术研发过程中，落地场景的选择也是值得大家思考的重点。
不过虽然场景问题得到了很好的解决，落地过程的实际成本也是不容忽视的问题。如何能够使中小电商克服技术成本问题，这是很大的挑战。不过好在义乌当地的银行对商家金融模式有一定的支持力度，这也是我们最终实现落地的又一关键。值得我们注意的是，商业运作模式将很大程度决定技术落地的效果。在这个过程中，银行对商家的支持将有利于整个技术与产品的结合。而这种来自政策的支持，我们也可以看做是机器人在落地过程中的一大机遇。
雷锋网 AI 科技评论：中国市场近两年在数字模型建造推动上的加强，对于建筑工人与机器人之间的转换带来了怎样的变化和影响呢？
陈义明：数字模型建造过程中，很大的问题在于规则较多、程序繁琐，因此成本非常高昂。这对于大部分企业来讲，是无法承担的；包括新加坡政府也一直在推行，但效果甚微。
因此，要真正实现数字模型建造，一方面，我认为可以在其中部分环节加入类似于国家示范工程的政策，从简单建设到复杂建设，形成一个渐进的过程。另一方面，我们还可以采用合适的劳工政策，通过政府控制外来劳工人数的配额，从而加强机器自动化的跟进，这也正是新加坡政府目前所采用的方法。
当然，在推行政策时，针对不同行业则需要不同的政策，这就要求我们在采取政策时对该行业有精准的判断。所以，机器替替代人类工作的核心在于行业本身的人力单价与机器单价之间的平衡，这将决定最终的政策推行效果。而从机器人三十年的迭代来看，目前机器人正处于第三代变革时期，我预计这一时期至少将持续十年，所以机器人暂时还不会对整个经济市场造成很大的影响。
陈义明教授在「华人顶会主 席圆桌」现场
雷锋网 AI 科技评论：目前也有一些做物流 AI 的创新型公司，这些中小型企业与一些大型企业相比，他们的优势或者突破点在哪里呢？
陈义明：据我了解，尽管目前物流 AI 市场还没有完全成熟，但已经慢慢进入了寒窗期。这是因为当今时代更需要的成熟完备的解决方案，而单一的技术已经无法满足市场的需求了。
所以，我认为物流 AI 的整个市场门槛可能会越来越高。小型公司希望寻求突破，除非它们相互联合起来共同拓展市场。但在中国其实有很多中小企业处于被大公司挤压的状态，这不仅对小型企业是大的伤害，同时也不利于整个行业的发展。德国就刚好和我们相反，他们的很多中小型企业百花齐放，低成本运营，这也造就了德国在世界上工业强国的地位。
机器人的发展也该如此。大型企业的效率往往不是最高的，反而专注于某一垂直领域的厂商，他们的核心竞争力可能会更强。这个观点也在德国、日本的出口 交易中，得到了很好的验证。包括美国，在整体格局上既有大公司，也有垂直类型的小公司，他们彼此形成了很好的良性竞争。在我看来，一个市场真正的成熟，是既可以包容大公司，也可以支持小公司的发展，大小公司共同形成百花齐放的盛况。我们国家有很多大公司包揽全局的情况，这也在很大程度上造成了企业核心竞争力不高的现状。
雷锋网 AI 科技评论：所以对于小型公司来讲，发展充分垂直的产品会是一个较好的选择吗？
陈义明：如果一个公司想要以世界市场为准的话，我认为采用完全单一垂直的路线将是一个很好的选择，这时他的竞争力才会逐步达到最强。其实中国大部分做手机零件制造的公司都是这样运营的，只是小的公司我们很难从媒体报道中看到，但总体上这些公司是盈利的。
雷锋网 AI 科技评论：针对中国所面临的工业大小公司两极分化的问题，有什么解决方案，或者是值得思考的方向吗？
陈义明：与其把这个现象视为问题，倒不如说这其实是一个机会。
像台湾、日本的很多中小阶级企业，正是受益于政策所提出的符合中小企业的解决方案。正如之前所说，垂直化发展的公司有时恰好能够解决一些大公司成本单价的痛点。因此，小公司所需做的就是将痛点找到，他只要专一做好最简单的东西，同样具备很强的竞争力。
纵观机器人、人工智能的社会生态
雷锋网 AI 科技评论：在陈教授心中，对人工智能与机器人是如何定义的呢？两者之间到底又处于一种怎样的关系呢？
陈义明：首先我们要清楚人工智能本身其实包含了很多类，比如：模式识别、人工识别、自然语音处理等，在这个意义层面，它和机器人之间既互为独立的个体。而当两者的技术都非常成熟时，它们又相辅相成，产生紧密的、强有力的结合，比如：机器视觉与工业机器人和服务型机器人之间的紧密联系。相反，如果其中一项技术不够成熟时，两者就很难紧密结合在一起，比如自然语音处理与社交机器人的现状，它们都仍处于不断的发展中。
雷锋网 AI 科技评论：谈到机器人与人工智能的结合，当下智慧医疗则发展的如火如荼，不知这是否属于陈教授所提出的紧密结合呢？
陈义明：在医疗方面的人工智能，我们实验室会根据实际需要研发一些医疗器械，我们曾做过有关医院的物流处理方面的研究，如：药品的自动工作化、医疗器械清洗等，这些都是结合实际情况而落地的。因为在新加坡的医院，专业护士很难在照顾病人的情况下兼任清洗各种工具的工作，在这样的场景下，我们做的器具处理自动化工具就能很好的帮助解决这一难题。当然，医院病人的床单、睡衣处理流程也类似，如何清洗、如何运输、如何整理，都是机器人能够处理的。
但是我们不做和病人有直接接触的医疗机器人。一方面这样的机器人研发周期非常久，需要大量的资金支持，这是我们实验室无法解决的；另一方面这类机器人的市场需求非常小，而且在正式进入市场前，会有非常繁琐的一系列认证流程，这些问题都是目前存在的一些较大的挑战。
雷锋网 AI 科技评论：那么，你比较看好人工智能与机器人结合的哪个领域呢？
陈义明：我个人比较看好制造业。因为从人力成本来看，将人工智能与机器人运用在制造业中，能够很好的平衡人力成本与生产价值之间的关系。
我们都知道，在工业 4.0 的生产制造环节，工人的价值则主要体现在所生产的产品数量与质量；而在当下人力成本持续增加的情况下，对于制造企业来讲，也许使用机器人取代人力进行劳动会是更好的选择。
雷锋网 AI 科技评论：刚才你提到的工业 4.0，其实也是很多企业正在做的事情，那么在这过程中，企业所目前面临的核心困难是什么呢？
陈义明：据我所知，这些企业在推行工业 4.0的过程中，核心困难在于整个工程量过于巨大，并且没能面向客户需求，所以大部分最后会停在某个阶段。
因为对于企业来说，所做的产品无法满足客户需求，这就会导致产业经济链的失衡，尤其是一些中小型企业，他们的经济实力将很难完成一个长期的、耗资巨大的工程。而对于一些大型企业，工业 4.0 的过程也将是一场持久的拉锯战，其中所面临的技术问题依旧是困难重重。
雷锋网 AI 科技评论：你怎么看待中国机器人市场当前的竞争环境？是泡沫还是良性竞争的情况？
陈义明：其实机器人泡沫是全世界普遍存在的现象，只是有一些地方表现得较为严重，有些还能够勉强控制住。但我认为机器人市场还是需要根据细分的领域来看待，比如制造业机器人的公司，多数是做得很强的，并且这些公司有自己的核心技术。而像一些并非刚需的领域，比如：教育机器人，这些就可能会逐步退出市场。
但很多事情不能单从表面做判断，之前美国有个做玩具机器人的公司曾拿到了两亿融资，但最终却垮掉，可能有些人就认为这属于机器人泡沫。但深究其中，我认为可能是公司财务出了一些问题，公司将大量的钱花在了人才引入上，却忽略了机器本身的质量。这其中就会有很多因素共同造成了公司倒闭的结果。
雷锋网 AI 科技评论：您觉得 5G 时代的来临，对机器人技术的设计会有影响吗？
陈义明：我认为 5G 对于机器人技术的影响主要有两方面。第一，5G 速度的提升将有利于一些户外机器人的测试与应用，比如：智能驾驶、野外机器人等；第二，5G 的开通能够支持软硬件的分离，这将大大有利于软件的保护，并改变现有的商业模式。正如之前所说，在现在这个时代机器人需要软硬件结合，这时如果有些企业一味抄袭硬件设计，但无法获得软件，这个机器人的功用是无法正常发挥的。所以综上所述，我认为 5G 时代的来临，对机器人技术将产生很多有趣的良性影响，我也非常期待在 5G 时代下，机器人技术的又一突破。
解学术青年之困惑
雷锋网 AI 科技评论：在我们的 AI 研习社中有许多学生似乎很难分辨工业界和学术界的界限，那你对于他们今后的学习与发展，有怎样的建议呢？
陈义明：多看、多听、多做。现在很多学校都有实习的机会，不管是本科、硕士、博士，学生都能透过实习去了解现在社会中的工业状态。当然，通过参观工厂，也是了解社会需求的一个方式，这将有利于学生对自己所学内容有更好的把握。
不过这也需要结合不同领域的实际情况来考量，比如：纯物理、纯数学，他们可以静心做好研究；但工程类的学生就需要多参加社会实践，多接触工业界的一些挑战性问题，并独立思考解决方案，这都有利于培养学生的创新能力。
其次，要学会自己去找问题，自发性做学术研究。对于我的学生，通常我会要求他们能自己找到研究课题的方向。这不仅能够有助于学生对自己兴趣与未来发展的了解，也有利于将来他更好的适应社会发展。
而对于另一部分见多识广却依旧迷茫的学生，这时和导师进行及时的沟通是很重要的，导师能够对你的研究方向有较为成熟的建议与指导。因此，一定要和导师保持良好的沟通。
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