| 编者按
2016年,在美国国家科学基金会(NSF)和计算机社区联盟（CCC等机构）的主持下，上百位学界和产业界专家共同完成了《2016年美国机器人路线图》。该报告是继2009年首份报告的第三次修订版。本期对报告的主要内容进行介绍，下期将结合上海情况提出思考和建议。
《2016年美国机器人路线图》根据机器人的应用领域不同，主要介绍了工业机器人、服务机器人
、医疗机器人、国防公共安全机器人以及空间机器人，在此过程中，还穿插了战略意义、应用案例、主要能力、功能路线图等。
一、五种类型机器人
（一）工业机器人
《路线图》描绘了机器人及自动化在标准化流程制造、小批量个性制造和快速供应链重构等三个典型制造业场景中的应用。
针对未来制造业的应用场景，工业机器人应具备的关键能力包括：
自适应与可重构的生产线、自主导航技术、非结构化环境感知技术、类人灵巧手、绿色制造技术、基于模型的供应链设计、纳米制造以及机器人大众化。
比如，工业机器人子系统可以根据新产品的要求快速搭建新的生产线，《路线图》提出5年内能达成24小时安装、设置和编程实现生产，10年内8小时达到上述目标，15年内实现在1小时完成所有切换。
（二）服务机器人
服务机器人包括为经济持续发展提供劳动力的专业服务机器人和在日常生活中为个人用户提供服务的个人服务机器人。
专业服务机器人的应用领域主要包括物流自动化、基础设施巡检、专业清理等。其中，物流机器人市场出现了指数级增长，是未来15年内最大的投资热门。个人服务机器人主要是家用机器人（如扫地机器人、草坪修剪机器人）和娱乐休闲机器人（如玩具机器人，娱乐无人机），未来5-10年内，个人服务机器人将随着机器人技术的发展与制造成本的降低而进一步拓宽市场。
相比于工业机器人，服务机器人需要应对更加动态、不确定的环境，甚至需要直接与非专业人士协作。《路线图》提出：5年内服务机器人能自主地在二维环境下运动，实现简单抓取，完成如中等复杂的规划任务；10年内实现在近似或不完整数据环境下，执行特定运动与操作任务，能通过改变环境完成特定任务，并具有故障诊断与恢复能力；15年内能够在完全新的、非结构化的、动态环境中快速、无碰撞地执行移动操作任务。
（三）医疗机器人
医疗机器人主要用于两类：一是拓展医疗和治疗的渠道；二是优化疾病预防和患者康复。比如，手术机器人主要应用于术前诊断并建模、进行模拟手术，并有医生进行远程介入手术。
《路线图》提出：在5年内手术机器人将实现：新的设备和算法，更好的人机交互，集成实时传感器和数据库信息的控制接口和导航系统，满足适应患者组织环境的外科医生全套物理反馈系统，可靠性管理；在10年内将实现：直观、透明的人机交互，人机接口能估计用户的意图，而不是简单地执行可能错误/有缺陷的命令；在15年内将实现：感知人的运动和推断操作者的意图，提供操作者适当的力反馈算法。
（四）国防和公共安全机器人
由于要应对公共安全领域的突发威胁，国防和公共安全机器人的安全性、耐久性和可靠性至关重要，同时人机协作能力、自主性、互操作性、防篡改能力、通信能力和生存能力等需进一步完善。从单机简单任务实施，到极端环境下多机多任务自主控制，并具有自修复和自诊断能力。未来无人系统与人类将实现跨领域联合协作。
（五）空间机器人
空间机器人可以有效替代人类执行行星表面巡视、土壤采样、成分分析、小行星捕获等星际科学探索任务，以及航天器故障检测、模块更换、燃料加注、目标抓捕等在轨维护任务，从整体上降低航天任务的成本与风险，使得人类对危险的、甚至无法到达的外太空环境进行认知与改造成为可能。
未来空间机器人将向多冗余机械臂、多目标柔性抓取、高精度多模感知、星际间通讯及多机器人协同等非结构环境下的技术应用发展。
二、机器人共性技术研究路线图
针对机器人不同应用领域的共性技术，《路线图》指出了8项值得关注的共性技术，并提出了未来5、10、15年的阶段目标（请阅读本公众号6月21日文章）。
（一）机构与执行器（Mechanisms and Actuators）:
机器人机构从简单刚体向多自由度复杂结构发展，特别是MEMS技术和新型软体聚合物材料的发展，使机器人设计更加高效、优化，打破传统软硬件的界限。
（二）移动和操作（Mobility and Manipulation）:
仿生学研究非常关键，重新理解、发现新的运动方法和工具。机器人操作领域的研究，将主要面向开放、动态、非结构环境，这些需要新的机构、感知技术和高精度控制模型。
（三）感知（Perception）：
对机器人的感知能力的要求越来越高，包括几何形状、声音、视觉、扭矩、触觉、环境物理等多维信息;为了应对复杂、高噪声的动态环境，需要研究实时、可靠的多传感器融合的感知算法。
（四）形式化方法（Formal Methods）:
机器人系统中主要用来推理和验证机器人的安全性，主要包括：不确定的非结构环境、安全行为退化（故障）、机器学习安全性、人机交互等领域。
（五）学习和适应性（Learning and Adaptation）:
随着机器人更多地进入非结构环境，机器学习可以提高机器人的适应性，并快速执行任务。
（六）控制和规划（Control and Planning）:
未来机器人控制和规划算法需要处理更多不确定性、环境误差和自由度的控制问题，包括不确定环境下的任务与运动规划、从理论模型到实际应用、约束优化、复杂操作、多维动态环境、多机器人协作等。
（七）人机交互（Human Robot Interaction）:
机器人说到底是要与人打交道的，因此，人机交互技术显得非常重要。包括：人机交互界面、适应人类的感知和建模、社交能力、协作系统、以机器人为媒介的通讯、共享控制、长期交互、安全性等。
（八）多智能体机器人（Multi-Agent Robotics）:
要让分布在不同平台的机器人更加高效、灵活、可靠和安全地完成任务，在实际中还需要克服分布式控制和决策、混合信息交互机制、人与集群机器人协作、异构网络、多机器人通信与感知等难题。
三、机器人技术治理问题
虽然《路线图》主要是一份技术报告，但在报告末尾它也提出了机器人技术引发的法律、伦理、公共安全等人们关切的问题。
关于安全问题
，《路线图》认为要发挥第三方评估研究者的作用。因此，法律法规、立法者和执法机构都应该保证，反向工程以及其他为了检测机器人安全的软硬件在相关法律下是允许的。
关于明确法律责任
，《路线图》指出机器人虽然能高精度地执行危险任务，但难免出错，因此需要制定相关的法律，既能赔偿机器人受害者，又能维持创新激励机制。
对就业的影响
，《路线图》认为公众对失业的担忧有时被夸大了，机器人一方面取代旧的工作岗位，另一方面也在不断创造新工作。特别应该注意到，如康复机器人、社会辅助机器人和协作机器人等，通过与机器人技术合作，人类将会变得更为强大，而不是被取代。如果有好的政策治理，机器人技术的进步有可能提高整体健康水平、带来繁荣和造福社会。
关于人机互动
，《路线图》认为，应该把社会影响作为机器人技术发展的一个挑战来进行专门的研究，希望能够建立一个或多个研究场景来模拟真实世界，可以共享和比较人机互动研究结果。
《路线图》最后也指出了机器人及智能技术引发的隐私和安全担忧，一旦机器人受到不法分子的操纵，很可能会导致人身伤害。所以它认为，政府应该支持学界、产业界和社会团体来努力解决这些问题，特别是消除研究障碍。
作者简介
张锋，上海科学院科技发展处，主要负责智能制造领域项目管理及产业化。
面对人工智能浪潮，上海怎么办？
2016 美国机器人技术路线图解读系列之一 ——制造业与机器人
2016 美国机器人技术路线图解读系列之二 ——服务机器人
2016 美国机器人技术路线图解读系列之三 ——医疗机器人
2016 美国机器人技术路线图解读系列之四 ——提升公共领域安全性
2016 美国机器人技术路线图解读系列之五 ——空间机器人
美国《人工智能、自动化和经济》报告解读及对上海的建议
人工智能的今天与未来：2016年OECD技术预见论坛侧记
未来机器人什么样？——美国计算机社区联盟《下一代机器人》白皮书概览
未来机器人值得关注的八项共性技术及其路线图
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