专题策划︱日本早稻田大学菅野重树：智能机器人：几分智能？几分机械？

关于智能机器人的功能实现，社会的探讨更多聚焦于对人工智能技术的深挖。实际上，机械设计在机器人的智能研发中起着重要的基础性作用，却往往为人忽视。

日本早稻田大学创意科学与工程学院教授菅野重树通过丰富的案例，从日本政府提出的 “社会5.0”切入，探讨机器人智能研发的途径，并总结出人工智能与机械设计的关系。

文︱菅野重树

早稻田大学创意科学与工程学院院长、电气和电子工程师协会（IEEE）会士、日本机械学会（JSME）会士、日本仪器与控制工程师学会（SICE）会士、日本机器人学会（RSJ）会士

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“社会5.0”：

网络空间与物理空间的高度融合

近些年来，发展迅猛的物联网行业成为万众瞩目的焦点。无论是德国于2011年提出的“工业4.0”、中国于2015年提出的“中国制造2025”，还是日本于2016年提出的“社会5.0”，实际上都不同程度地反映出各国对于物联网领域的高度关注。

物联网的英文名称是“Internet of Things”(简称“IoT”)。如今，社会对于物联网的探讨大多聚焦于“Internet”上，即大数据、学习系统等互联网技术方面。对于“Things”，即物理体系的关注却往往较少。实际上，当我们谈论网络世界时是绕不开物理世界的。物理体系对于物联网乃至机器人的未来发展至关重要。

日本“社会5.0”的概念则强调了网络空间与物理空间的高度融合。“社会5.0”是指通过引进包括人工智能、大数据分析、网络安全、物联网、网络技术、机器人、传感器、执行器等信息通讯技术，创造新的价值以及新的服务。

以基于“社会5.0”概念的未来一代医院医疗系统为例，医生利用医疗报告等大数据要求学习系统对大数据进行分析，这是系统的网络体系。同时，医院中还会有从事各种工作的医疗机器人，这是系统的物理体系。若我们能够更好地将网络体系与物理体系连接起来、集成起来，譬如说让医学机器人从医疗报告或是手术过程中获取数据，那么我们就能实现定制的、高质量的、快速的治疗。

同样地，在基于“社会5.0”的未来一代驾驶辅助系统的构建中，若能将以移动系统为主的自动化物理体系与网络体系连接起来，我们就能更好地了解乘客的意图、经验及情感，可以在保障乘客安全方面得到更有效的成果。

从上述例子中可以看到，机器人良好的功能实现离不开网络体系与物理体系设计的相互融合。在教育领域中，信息学和计算机科学网络系的学生若想构建一个实操性系统，则必须对机械工程有所了解，而机械工程系的学生则需要学习网络以及计算机科学知识。因此，构建一个融合计算机网络与机械工程的跨学科智能教学平台非常关键。

“社会5.0”意味着服务与信息流之间进行更好匹配。通过整合各个社会子系统，对人类、地理、交通等大数据进行横向应用，从而实现高质量的精准化服务。同时，“社会5.0”涵盖的领域也非常广泛。利用信息通讯技术，“社会5.0”在电力、能源、产业、流通、城市、农业、金融、医疗健康等领域提供解决方案，从而为社会发展创造新价值。

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机器人智能开发的四大途径

机器人智能开发有四大途径：一是认知科学计算的方法；二是结构化环境的方法；三是基于模块式实际控制方法；四是生物模拟机制和控制方法。

认知科学计算的智能方法主要是依据人工神经网络计算，也包括深度学习。其中涉及了自组织映射神经网（self-organization maps）与循环神经网络（RNN）这类最新的技术来实现自主智能。这意味着，机器人可以认识、理解当前环境。而当有了文本和语言标志化，机器人就能够表达。这便意味着机器人实现了智能。然而，要实现这样的过程其实并不简单。因为这是一个学习的过程，而人工智能网络需要一些价值判定标准。（如图1）

在大部分机械系统中，机器人通常只有感应系统和动作系统。由早稻田大学研发的WAMOEBA-2R系统就包含了带有价值判断标准的自我保护功能（Self-Preservation Function）。这样，它就能依据自我保护的标准来控制自己并与环境交流。

要在现实生活场景中更好地实现服务功能，机器人就不能仅仅是一个完全孤立的智能机器，它应该是一个能与现实环境相融合的系统。这就是我们所说的结构化环境。日本经济产业部于2005年3月提出了关于“日常生活支持系统模式”的理念，正是实现环境机器人化的一次实验。在这个应用场景中，各种各样的传感器、电脑装置、监视器、小型机器人等部件相互协作构成系统，从而更好地服务人类生活。

再以我们设计的WABOT—HOUSE（2001-2011）项目为例谈谈结构化环境的具体应用。在WABOT-HOUSE方案中，我们将全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，简称“GNSS”）引入到室内卫星系统中，将室内和室外定位整合在一起。

基于模块式实际控制是一种比较传统的机器人智能设计方法。我们先在系统中构建模型，机器人根据模型协助操作员完成作业。在这种情况下，尽管操作员没有相关技能，他也能在机器人的帮助下从事很多工作。模块式实际控制的设计关键，在于如何能够完成人机合作或是不同类型智能机器人之间的合作，从而实现机器的智能化，让人机能够共同协作，共同完成作业。

生物模拟机制和控制方法是智能机器人设计的最新趋势。人类共生机器人的设计要点包括安全（触觉性、减震性、外力顺应性）、高输出功率（支持日常应用及工业应用）、设计友好（外壳设计及沟通工具设计）、灵活度（手部动作灵巧及整体便于移动）、工作表现能力（环境结构化能力及学习能力）五大方面。

早稻田大学团队于2007年成功开发了名为TWENDY-ONE的人类共生机器人。它的巧妙之处在于有一双灵活的手，尤其是那几乎与人类长得一样的指头。根据机器学的方法，机器人的指头通常会被设计成半球形的。半球形指头能够利用摩擦力进行点触式抓取，但却始终不能保证如人手一般灵活。人类的手有很特别的“机械装置”，我们有手指、关节、指肚等，正是在这些“零部件”的协作下，我们的手部才能完成很多动作。由此，我们采用了生物模拟机制和控制方法，TWENDY—ONE机器人的手部设计模仿了人手的结构。机器人的指尖采用了软性材料，并嵌入了有压力控制功能的仿生指甲，同时还嵌有六维力觉传感器和分布力觉传感器。得益于此，TWENDY-ONE机器人能够完成很多精细动作，包括削苹果、拿起吸管、做早餐等。（如图2）

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适应性的机械设计是机器人智能

实现的基础

要建立安全、可靠的物理性人机交互功能，有三点非常重要：第一是机器人需要适应性的机械设计；第二是机器人需具备沟通的功能，可以利用动态的物理性人机交互信息进行沟通交流；第三是机器人需具备识别和行为能力。其中适应性的机械设计是机器人功能设计的基础。在此基础上，通过AI或软件等便能实现机器人的沟通及行为功能。（如图3）

良好的机械装置设计是机器人人工智能实现的基础。就如上述提到的TWENDY—ONE机器人的设计例子，若单靠传感器，它精细抓取功能其实很难实现得好。但有了好的机械装置设计基础，一切会变得简单得多。以安川电机公司生产的一款名为MOTOMAN的工业装配机器人的设计为例。要让机器人完成抓取、插入等动作，同时实现轨迹及力度控制等功能，其中一个方案是利用各种各样复杂的传感装置。但实际上有更简单的方法。通过简单的远程中心顺从性（Remote Center Compliance，简称RCC）装置，也能实现同样的功能。

再举一个例子。如何设计一个球型机器人，让它能实现在各个方向的任意移动，同时还能进行自动的运动生成？其中一个解决方案是，在苹果商店（Apple Store）上花860元人民币，购买一个由Orbotix公司出品的、名叫“Sphero”的智能小球就可以了。这个智能小球内置自动器和感应器，由电脑装置、蓝牙、电源还有滚轮等零部件构成。还有另外一个解决方案，而且要完成这样的设计其实也非常简单——只需要一个偏心轴电机、一块电池就可以让球形机器人实现智能移动了，甚至不需要任何的电脑装置还有传感器。而且要做一个偏心轴电机，成本也不过5美元。

各种各样的例子告诉我们，机器人的功能实现并非只能依靠人工智能技术。很多时候，好的机械设计往往能提供更简易的解决方案，并为人工智能的实现夯实基础。这为我们的研发带来启示：在持之不懈地探索网络技术时，不妨也将眼光投向物理体系。机器人性能的良好发挥，有赖于人工智能和机设计的高度融合。

（本文内容根据“2018中国（广州）新一代人工智能发展战略国际研讨会暨高峰论坛”发言整理，有删节。）

整理︱苏宝茵 编辑︱李莹亮