第二单元 共谋新章——机器人时代机遇与挑战论坛

时间：2023年8月17日（周四）13：30

 

地点：北人亦创国际会展中心C馆大会议厅

 

主持人：重庆大学校长 中国工程院院士王树新

 

王树新：尊敬的各位领导、各位嘉宾、各位院士，先生们、女士们，大家下午好！非常荣幸受邀来到北京亦庄，与大家共同参加共谋新章——机器人时代机遇与挑战论坛。首先我谨向莅临大会的各位领导、各位院士、各位嘉宾表示热烈的欢迎，向大家长期以来为世界机器人产业发展所付出的努力表示诚挚的敬意。

 

当前新一轮科技革命和产业变革加速演进，新一代信息技术、生物技术、新材料与机器人技术深度融合，机器人产业迎来新的升级换代，跨越发展的新窗口，极大改变了人类生产和生活方式，为经济社会发展注入强劲动能。尽管机器人的发展迎来了重要的机遇期，但也面临着诸多挑战和问题，本论坛聚焦机器人智能时代新机遇，邀请各界嘉宾共聚一堂，积极探索机器人发展新方向、新引擎、新路径，为推进机器人合作发展献计献策，首先请允许我介绍出席本次活动的领导和嘉宾，他们是：

 

中国工程院院士、湖南大学教授王耀南先生

 

中国电子学会副理事长兼秘书长陈英先生

 

英国工程技术学会（IET）中国区总监Paulo Lopes先生

 

尼泊尔机器人协会（RAN）主席Bikash Gurung先生

 

IEEE机器人与自动化学会（RAS）副主席(2018-2019)，中国科学院沈阳自动化研究所副所长刘连庆先生

 

电气与电子工程师协会（IEEE）副主席（2020），日本工程院院士，香港大学讲座教授Kazuhiro Kosuge先生

 

加拿大工程院院士、南方科技大学教授孟庆虎先生

 

IEEE机器人与自动化学会（RAS）会议事务主管副主席，德国国家工程科学院院士，德国汉堡大学教授张建伟

 

麦肯锡全球董事合伙人Forest Hou先生

 

出席今天论坛的还有诸多知名的专家学者、企业代表、媒体界的朋友以及关心机器人产业发展的社会各界代表，让我们以热烈的掌声对到场的各位领导、院士、嘉宾表示诚挚的欢迎和衷心的感谢。首先有请中国工程院院士，湖南大学教授王耀南先生作题为集群机器人协同制造关键技术与发展趋势的演讲，大家欢迎。

 

王耀南：大家下午好，希望大家都可以在世界机器人大会上度过快乐的时光，我来自湖南大学，我叫王耀南。今天我给大家带来的报告题目是集群机器人协同制造的关键技术及发展趋势，我向大家介绍的内容主要是三个方面，第一个方面我想介绍我们为什么要发展集群机器人，第二个集群机器人在制造当中它的作用还要需要突破哪些关键技术，第三个介绍未来的发展趋势。

 

大家都知道，机器人是制造业皇冠顶端的明珠，其研发、制造、运用是衡量一个国家科技创新、高端制造的重要标志，当前机器人蓬勃发展，正巨大的改变人类的生活方式，为经济社会发展注入了强劲的动力。在这样的大背景下，我们看一下近几年机器人发展的几个领域，我们引用《科学：机器人》杂志综述报告里面提出，近十年机器人在新材料、仿生、动力、集群机器人、导航探测、智能机器人、社会交互、医疗等等，都是机器人的研究方向和机器人挑战性的问题需要解决，今天我给大家带来的是第四个方面集群机器人。

 

集群机器人是近几年来发展非常迅速的一个方向，也是人工智能最好运用的一个典型案例。研究集群机器人它有几个驱动力，第一个是人类的自然发现，从自然界里面启发来研究集群机器人，第二个方面是应用驱动，比如物流，第三个科学研究、科学探索，比如人工智能。

 

在人类第一个研究主要是通过启发自然界里面各种各样的集群机器人，通过集群机器人的启发以后人类研究机器人建立起它的模型，第一个为什么集群机器人能够在复杂的环境当中有序的完备的工作，所以我们要建立起复杂的环境。第二个对这个复杂的环境进行感知，环境的感知，然后建立起一个多智能体的网络架构的大脑，最后集群机器人是要完成任务的，所以要执行各种各样的，比如无人机打击，集群机器人的加工制造等等。

 

第二个方面研究人工智能，人工智能在分布式人工智能和复杂集群机器人当中，大家研究的分布式人工智能实际就是集群机器人，所以集群机器人它的集群模型可以认为是一种人工智能通过复杂群体的自适应系统，为什么这么说呢？如智能体、多机器智能体，怎么变化，我们通过总结出它的规律，建立起一个模型，也就是人工智能的大模型来进行学习训练以后，不断的迭代，产生集群机器人，涌现出群体智能。

 

第三个方面研究是应用驱动来研究集群机器人，在工业制造业、仓储物流、监测侦察、环境探测、陆海空天的环境探测，包括应急搜救、集群作战，这些都体现从单个机器人走向了集群机器人阶段，所以这个是在应用需求上，今天我的报告就是用集群机器人怎么去完成大型复杂的构建了协同、加工、制造、测量，这就是今天我给大家带来的报告。

 

比如我们国家在重大战略需求当中，航天、空间、大型舰船、轨道交通这样一些大型装备，过去都是采用人工加工，为了提高效率，用专机，但是专机没有这么大的体积，我们就想到了用集群机器人去完成，正如我们国家在“十四五”规划纲要提出的，要充分发展高端制造，大型装备的制造，这些大型制造装备机器换人，大型构件怎么样进行测量、加工和装配，这就是我今天给大家带来的典型案例。

 

比如举个例子，飞机整个机身加工制造中，这就是一个大型部件，怎么样去完成这么复杂的部件，保证它的质量和安全，这是第一个挑战性的问题。第二个今天大型的航母、舰船怎么用多个机器人去协同完成它。第三个案例比如我们的高铁发展非常迅速，高铁整个车身过去都是靠人工磨抛，我们也可以通过机器人完成这些大型复杂部件，特别是转向架，怎么通过集群机器人去完成。

 

我们回顾一下国内外的研究现状，大型复杂部件的加工它面临很多挑战性的问题，第一个条件是规模大，第二个挑战任务多，第三个挑战加工要求精度高，为了要突破这些大型复杂部件的加工制造，所以我们要找出一些新的思路、新的办法，突破复杂部件的加工制造，目前国内外的加工是怎么样的方式，制造的模式仍然是采用专机或者人工，包括单一的产线，人工加工它的一致性差、效率低，第二个方面专机没有这么大的机器，没有那么大的空间，所以它柔顺适应能力也差。第三个产线是一种固定的，产品发生变化的，我们这个产线就废了，用机器人做柔性制造产线，机器人所以要开辟一个新的对重大装备制造的模式，所以我们就想到了集群机器人。世界各国最近几年都提到了，包括美国的计划，德国的计划以及欧盟和中国2025都提到了怎么用机器人来提高大型复杂部件加工的效率和质量。

 

在这样的背景下世界各国都在发展，但是仍然面临着重大的挑战，第一个面临着怎么样协同，第二个面临着环境复杂的感知，第三个面临着机器人的协同控制问题，期待我们来探讨集群机器人。所以我们提出了一个思路，近几年开展这方面的研究。第一个我们怎么样突破集群机器人协同制造的模式，用多模态环境的感知，云边端高效的协作来调度优化，规划完以后形成一个完备的路径规划，通过有效的路径规划来指挥机器人、调度机器人，完成各种复杂的任务。

 

在这样的大背景下我们要做这项工作，首先要突破四大挑战性技术，第一大挑战性技术，集群机器人是一个海量的高效传算的过程，怎么样解决高效传输和高效的计算问题。第二个问题怎么样解决大规模的集群机器人优化和调度问题。第三个解决大范围、大场景下怎么测量，怎么感知到环境的信息。最后一个挑战集群机器人如何协同的制造，核心就是自主的控制。围绕这四大挑战，近几年来我们这个研究团队开展了这方面的研究工作，就是我今天给大家带来的第二部分关键技术及应用。

 

举个案例，比如大型舰船、大型盾构机，这些大型装备，尺寸大，用现有的专用机器是没法完成，大部分采用人工，环境恶劣，面临着质量稳定性差、生产效率低，所以急需开辟多机器人协同加工制造，比如机器人要完成一个这么大型复杂的部件加工，首先它的效率分配、协同有序，质量能不能得到一致性的保障，这就给我们提出来了挑战性的问题，我们要做这件工作，第一个首先要突破多个机器人协同的调度。第二个要突破机器人的路径有效的规划，使它不发生碰撞，又能精准到达需要加工的任务。第三个就是作业的执行控制、协同控制，围绕着这三大技术难题我们开展了这方面的研究工作。比如在理论上突破多机器目标的优化决策，多机器人的运动规划，包括分布式的协作，在技术创新方面主要是要解决优化调度算法，第二个解决高效的路径、多机器人的路径规划。第三个就是完成了协同的控制，最后把它应用到不同的大型复杂部件的加工，这就是解决的方案思路。

 

接下来我们要解决的第一个问题就是三维复杂环境的感知，机器人在多个环境下，首先它就要进行复杂三维环境的建模，第二步按模型进行特征的提取，第三进行深度的学习，第四建立起一个完备的三维加工的模型，通过这个模型来给下一个机器人的路径规划提供更好的决策依据，这就是第一个做的工作。第二个就是我们的规划方法，在前一个基础上，我们怎么样规划多个机器人高效的优化分配，这里面优化的指标要体现两个，一个就是以任务分配为效率，第二个以优化最短的路径作为最佳，我们提出来了多目标的强化学习，今天的机器学习方法、深度学习解决图像识别问题，深度的强化学习可以解决决策性的问题。第二个我们有了很好的规划决策，接下来就要突破怎么样进行调度的问题，路径不发生碰撞的调度的问题，这里我们提出来一种差分进化的路径规划，这样可以解决大规模的机器人不发生碰撞的调度，调度完成以后，我们最重要完成第三个执行，也就是说机器人在第一个环境感知基础上，有效的规划完成以后再进行协同的控制，在下达协同控制指令命令给每一个单个机器人完备的路径规划和协同指令，使每一个机器人都能按照自己规划的路径和任务，有条不紊地完成各种大型复杂部件的加工测量和装配，这就是整个过程。

 

接下来我举两个例子，第一个例子比如大型舰船甲板的焊接是需要多个机器人，我们就可以采用这个方法去完成，优化调度、路径规划、任务分配，最终单个机器人控制。第二个案例大型甲板，机器人的协同控制，第三个案例汽车的装配，多个汽车在装配生产线当中就会面临着机器人上下量，机器人测量，机器人焊接机器人装配，怎么优化的调度和协同。实际怎么实现呢？交付给企业就要开发出一套完备的产线里面的大型部件的多机器人协同的加工自动化生产线控制系统，这个控制系统实际就有三个部分组成，第一个有感知控制软硬件，第二个部分运动规划决策系统，最后分布式控制，这就是产线的多机器人的协同，有了这些我们就可以交付到这些企业去用了，比如大型舰船，大型螺旋桨的加工，比如长沙大型盾构机，就采用了这个多机器人的协同加工制造任务去完成。

 

刚才我给大家简要介绍了我们这个团队在多机器人加工制造集群方面的工作，当然还有很多工作要做，刚才大家看到的案例都是在固定环境下的，而且都是在已知规划的空间、规划的空间，还有很多问题需要我们去解决，这就是我今天给大家讲的第三个部分。

 

未来我们要真正成为集群机器人，要用集群机器人向集群蜂群无人机作战，需要解决的是三个关键问题，第一个仍然是海量的数据，高效的传算，所以今天多机器人的通信计算架构是个关键，需要解决。第二个多模态的环境感知，多个传感器有机的结合，形成一个多传感器融合的测量和加工。第三个任务非常复杂，路径规划非常多，怎么样把任务分配好，规划好加工的路径。围绕这个挑战，我们认为未来我们需要研究突破的三大科学问题，第一大科学问题就是机器人集群的高效的传算协同一体化的机理和机制，也就是解决两个问题，集群机器人连的越多，通讯发生阻塞，怎么样高效的传算。第二个科学问题大范围的测量问题，它的机理主要是解决感知和测量和检测的问题。第三个科学问题我们做的软件系统机器人一定是敢认、控、算一体化的，不能像是分开的三个模块、四个模块，而是要统一在一个架构下去完成。所以第一个问题要解决的，就是接受复杂的集群机器人传算的机理，它是什么样的架构，怎么样机理，最终是为重大实施高效的数据传算进行高效的保障问题。第二个科学问题解决大范围的测量和分布式特征识别的模型和机理，就是解决复杂部件多场景的测量、检测和感知信息。第三个科学问题怎么样有效的把感知、认知、规划和决策协同一体的制造模式，这个模式也就是未来集群机器人所要克服的两个问题，一个是怎么样解决强化性问题，第二个可扩展性，第三个可易构性，第四个可柔性化的，围绕着这三大挑战，我们未来认为大致是这样。

 

举个例子，比如大型C919大飞机的制造，我们就要解决集群机器人传算架构创新，第二个就要解决大范围测量的基础理论，第三个解决制造模式，使集群机器人能够从感知、规划、决策到加工制造一体化的协同，真正做到这个协同，也就是制造的模式。

 

我总结一下今天我给大家介绍的内容，对于集群机器人来说，我们要解决三个科学问题，第二个我们要研究四大关键技术，第一个科学问题解决协同的传算问题，第二个解决分布式的测量问题，第三个解决感控一体的协同控制问题，这样我们最终落脚点就是要开发出一个集群机器人智能的、自主的协同控制技术，这个协同控制技术一定是一个软硬件集成的，而推广应用到大型复杂的研究当中。

 

我们为了加速集群机器人需要解决四大关键的核心问题，一个是互操作性，第二个人机协同，第三个智能的自主性，第四个网络的安全，因为集群机器人涉及到网络的安全和架构，最终我们要把生物界的各种群体的机理模型解决清楚，通过生物集群机来启发我们更好研究集群机器人的机理，比如我们鸟的迁徙能够构建出集群机器人的互联互通传算一体的架构，可以找到。第二个集群机器人的感知通过蜂群机理能够启发我们研究多模态的环境感知，第三个集群机器人的博弈和演化，它是什么样的机理，我们通过研究它启发我们落地的集群机器人的调度与规划，最后集群机器人的协作，所以未来集群机器人方向发展一定是仿生集群机器人的启发和自然界的特征来驱动，同时通过任务完成。

 

我的报告到这里，感谢各位观众，感谢大家！

 

王树新：谢谢王院士精彩的演讲，王院士把集群机器人+制造业进行了系统的阐述，面向国家的需求和未来的科学前沿做了系统深入的阐释，让我们再一次以热烈掌声感谢耀南院士。下面请中国电子学会副理事长兼秘书长陈英先生发布《中国机器人技术与产业发展报告（2023年）》，大家欢迎。

 

陈英：尊敬的王树新院士、王耀南院士，来自全球各地的机器人界的同仁们、女士们、先生们，大家下午好，下面由我来发布《中国机器人技术与产业发展报告（2023年）》，这个报告是我们电子学会作为一个全国最知名的电子领域的学术团体，我们组织有关专家和业界的同仁对机器人的技术和发展趋势有一个总体的研究和判断，当前新一轮科技革命和产业变革深入发展，机器人产业进入技术创新、密集活跃、产品应用深度拓展的发展机遇期，农业生产、工业作业、生命健康、生活服务、国防军事等各个领域即将以机器人为关键支撑的全新阶段。

 

一、全球机器人技术与产业发展态势

 

机器人作为科技创新的璀璨明珠，是衡量一个国家科技创新能力的重要标志之一，全球主要工业国家将机器人作为全球技术创新的竞争高地，加快战略布局，丰富技术储备，完善产业建设，拥有强大的机器人技术创新能力已成为建设世界科技强国的重要条件。

 

在全球政策环境方面，当前全球主要工业国家将机器人视为本国科技和产业发展的重点方向，出台机器人的相关政策，从国家层面制定机器人发展的战略和行动计划，积极推进机器人布局。在技术发展态势方面，近年来机器人技术创新持续活跃，专利申请呈现较强的发展势头，中国的专利申请量居于世界首位，专利申请量保持上升态势，领军企业重视全球专利布局，全球化竞争愈演愈烈。在产业发展格局方面，作为衡量国家科技创新和高端制造业水平的重要标志，机器人产业备受关注，全球主要经济体均将机器人产业作为提升制造业竞争优势的重要手段。在市场应用情况方面，随着机器人技术的迅猛发展和市场潜力的不断挖掘，全球机器人产业保持增长态势，中国成为机器人产业发展重要的推动力。汽车和电子行业目前仍是机器人应用程度最高的领域，人形机器人发展迅速。

 

二、中国机器人技术创新能力

 

技术创新能力是我国机器人科技发展和科技实力的标志，是我国机器人产业竞争力的核心，“十四五”机器人产业发展规划提出，加强前沿共性基础研究，加快创新成果转化转移，构建有效的产业技术创新链。目前我国机器人产业存在部分共性技术、关键技术需要聚合产业界和学术界相关研究资源，共同开展重点攻关，在产业共性技术研发方面形成合力，以推动产业高端化发展。通过专利数据分析，我国在机器人模块化与重构、多任务规划与智能控制、信息感知与导航等技术方面已累计了一批专利成果。

 

近年来，人工智能、生物技术、新材料、脑机接口等前沿技术快速发展，机器人作为前沿技术的载体和平台，加快与前沿技术深度融合，对机器人的形态、功能和应用场景带来深远影响，我国高校及相关科研机构加快研发取得大量的基础创新成果。

 

三、中国机器人产业发展图谱

 

当前我国机器人产业总体发展水平稳步提升，应用场景显著扩展，核心零部件国产化进程不断加快，协作机器人、物流机器人、特种机器人等产品优势不断增强，创新型企业大量涌现，为系统总结我国机器人产业发展的进展，在此根据不同机器人的分类绘制了我国各类机器人产业图谱，遴选了典型的代表企业。在我们的展览区今年有60款新的产品、部件来参展，160多家企业都参与了展览。

 

四、中国机器人产业发展集群，从我国机器人领域国家级专精特新、小巨人企业和上市企业分布来看，我国机器人优质企业重点分布在京津冀、长三角、珠三角地区，形成了以北京、深圳、上海、东莞、杭州、天津、苏州、佛山、广州、青岛等为代表的产业集群，并在当地优质企业引领带动之下涌现了一批在细分领域具有较强竞争力的新锐企业。其中北京、深圳、上海的机器人产业实力最为雄厚，东莞、杭州、天津、苏州、佛山机器人产业逐步发展壮大，广州、青岛机器人产业发展表现出相当大的后发潜力。

 

具体特点包括：北京市锚定智能机器人产业，深圳市打造服务机器人集群，上海市聚焦工业机器人应用，东莞市主攻机器人核心零部件，杭州市着力推动集成应用发展，天津市发力特种机器人产业，苏州市汇聚国内知名机器人企业，佛山市加速布局产业链中下游，广州市引领工业机器人研发制造，青岛市加快机器人+向纵深拓展。

 

五、中国机器人应用的亮点

 

我国拥有广阔的机器人应用市场，随着机器人+行动稳步实施，机器人应用领域正加速拓展，并在新能源汽车、医疗技术、电力巡检、光伏等领域的应用不断走深走实，有力支撑行业的数字化转型、智能化升级，在新能源汽车领域机器人应用加快向充电维护环节拓展，在医疗手术领域，机器人辅助手术实施的能力大幅提升，在电力巡检领域，机器人正加速应用于智能电网的全流程。在光伏组件领域，机器人在电站运维环节释放应用价值，在物流仓储领域，机器人集群助力仓储系统自动化作业。在室外配送领域，无人配送车实现在特定区域安全运营，在消防救援领域机器人功能加快智能化应急救援升级，在商业服务领域，云平台助推机器人服务质量大幅提升。

 

六、中国机器人产业发展展望

 

机器人共性与前沿技术正在迅猛发展，电子、机械、生物、材料等大量科学和技术正在相互交融中，相互促进，融合创新，高端化、智能化生态构建成为中国机器人未来发展的关键词，一是新技术加快融合创新突破，二是机器人应用场景持续扩展，三是大模型将成为机器人智能的大脑，四是机器人助推行业数字化转型，五是机器人生态加速共融共生。

 

以上就是《中国及其技术与产业发展报告》内容概要，中国电子学会持续开展机器人、人工智能、数字经济、元宇宙，集成领域的研究，感谢各位长期的关注和支持，谢谢大家。

 

王树新：感谢陈秘书长的精彩发布，陈秘书长给我们呈现了一个中国机器人发展的技术图、路线图、战略图和未来发展图，所以让我们再一次以热烈掌声感谢陈秘书长。下面有请英国工程技术学会（IET）中国区总监Paulo Lopes先生作题为英国智能机器人技术和产业发展演讲，大家欢迎。

 

Paulo Lopes：各位领导、女士们、先生们，大家好，我叫Paulo Lopes，我来自英国工程技术协会，我在北京工作，非常荣幸今天可以出席2023世界机器人大会，在这里特别感谢主办方邀请我发言。

 

今天我要跟大家分享的是智能机器人技术和这种技术在英国的产业发展趋势，我希望为大家带来的是英国机器人市场的趋势，其中会有一些比较出名的企业，也会跟大家来看一看我们的一些机器人领域的研究论文发表在我们的IT期刊上，最后简单跟大家介绍一下我们的组织英国工程技术学会IET。

 

首先我想向大家展示一下英国机器人行业的一些统计数据，这是英国现在正在应用的机器人的总数，您可以看到最近这几年呈现快速增长的趋势，预计在未来也会继续，至少持续到2028年。大家在这边可以看到绝大多数的机器人是属于服务机器人的类型，所以我们的市场跟中国不太一样，中国主要是由制造业来驱动，在英国我们对于机器人的需求来自不同的领域，工业机器人的数量多年来保持稳定，但是服务机器人的数量是稳步上升的。

 

右边的饼状图，可以看到绝大多数的机器人还是传统意义上的机器人，我们也看到近几年协作类机器人的数量有所上升，当然这个也跟中国的市场状态有所不同，从产业收入的角度来说，我们可以看到绝大多数的机器人是在医疗行业，在这之后是家政服务以及物流、娱乐这样的领域，汽车也是机器人应用很多的。我们可以看到最多的一些技术研发和创新都是在这些领域，英国在一些领域的研发实力是世界领先的，这个也驱动了我们机器人的发展。从投资的角度来说，在右边您可以看到从2016年到20120年，英国有一定量的投资进入机器人领域，但是过去两年这个投资额呈现非常快速增长的态势，这个世界各地都是如此，尤其是在英国，现在机器人会是我们行业转型的一个重要驱动力量。

 

我们来看一下机器人产业的营收，这几年是有很乐观的增长，可以看到每一台新安装机器人价格的变动，对于服务机器人来说，它的价格是趋平的，对于这个行业来说机器人会越来越廉价，工业机器人的价格反而会上升，因为他们需要执行的任务是更加复杂的，而且他们是需要在工业领域执行更高精度的任务，所以它的价格是更昂贵的。这一页大家可以看到英国一些顶尖的机器人研究机构，这是包括但不限于的一份清单，您可以看到很多耳熟能详的名字，在这里我要特别指出，英国政府为这些领先的高校和机构提供了很多研发的基金，可以看到很多大学都在这方面有实验室，投资来自政府，来自私营行业，也来自国际组织，这里显示出机器人行业确实是英国政府发展的优先领域之一。

 

这边是一些英国的机器人领域初创公司的案例，第一家叫做Touchlab，创立于2018年，这家初创企业专注于人形机器人以及机器人的电子皮肤，让机器人有能力通过皮肤来感知周围的环境。第二家叫做Dogtosth，这是一家生产水果收割机器人的企业，2014年创立，是让机器人在田间来完成水果的采摘。第三家Recycleye，这是一家废物处理的机器人，他们可以完成垃圾的分拣，放入所需的垃圾箱来进行后续的处理，这里是为了大型的垃圾处理公司来开发的机器人，帮助他们完成垃圾的分类处置。最后一家叫做Open bionics，他们正在开发机械手臂，但是他们的开发背景是更低成本的机械手臂。

 

接下来另外四家初创企业的案例，第一家叫做Zoa robotics，是开发移动机器人的，我刚才在展台上看到有几百家中国企业都在提供这种移动机器人的产品，我非常高兴看到这样的发展，另外一家叫做Moley robotics，它生产的是厨房机器人，包括这些服务业或者是餐饮业，能够一天24小时，一周工作7天的烹饪的机器人，还有一家很有趣的初创企业叫做alittude angel，他们做的是空运管理，大家可能知道现在所有的机场遇到的问题就是有很多和无人机的空域竞争的问题，我们很难做空域的管理，英国的立法跟中国不一样，英国是允许私营企业来做空域管理，所以这是一家初创企业来再空域管理的工作。最后一家叫做Nanoporetech，他们做的是分子传感的技术，这个相信在未来制药行业会发挥极大的作用。

 

IET也有多个学术期刊，有43本，其中很多也是跟中国的高校有合作关系的，这边期刊都是跟机器人相关的，我想给大家看一看在我们期刊上发表的论文，这些论文是我们正在分享的一些研究成果，第一篇可以看到论文的题目，我们学术期刊的名字是利用主动视觉和人类位置提高空中跟踪的自主性，这篇论文的有趣之处在于是旨在提升跟踪的效率，并不仅仅是跟踪目标，无人机在目标跟踪的效率，我们也可以提升飞行方向上的目标性，知道无人机从哪里飞，可以看到ABCD四种路径，我们可以通过分析优化路径，找到最高效的一个路径。大家右手边的这一幅图可以看到无人机从A点飞到B点，中间是一个阻碍物，它是不允许无人机从中飞过的，所以我们就没有办法继续追踪这里的目标，目标就在这里，通过人工智能和软件的开发我们就可以实质的找到最短的路径，也就是A，除此之外由于中间的遮挡我们反而会选择B路径，因为我们可以保证对于目标的跟踪不会因为遮挡而失去目标的跟踪，这是一个非常有趣的研究。

 

另外的一篇论文是发表在IET的协作智慧制造这个期刊上的，我们论文的标题叫做中国纺织制造业技术热点和发展趋势的知识图谱可视化，这一篇研究论文首先会看我们中国纺织业的一些制造的技术热点，这里有很多篇论文，检索这些论文之后，从关键词、热点趋势中进行分析和总结，针对近十年来中国纺织制造和服装行业的发展现状、研究热点和发展趋势，并且以此来分析未来得以个潜在的技术突破，在哪个领域，所以这也是一个很有趣的工具，可以帮助研究者更好的规划他们的发展方向。

 

下一篇论文发表在IET的图像处理期刊上，它是有这样一个标题叫做具备基于潜在一致性学习的色彩迁移的水下图像增加，这个研究的有趣性就是

 

水下的图像处理，大家知道在水下不论是拍照片还是拍视频，因为光的吸收和散射会出现色彩的失真和模糊，让我们对于目标的观测出现一些偏差，所以我们总结了这个领域的所有研究，来比较其有效性和效率，除此之外他们也会自己的新型水下增强的策略。所以大家在这里可以看到我们是来做了一个比较，有一些是非常绿的这种很难辨别图像，所以我们通过这样的方式来做水下图像的颜色校正和增强，然后通过这种人工智能和机器人的方式，帮助我们在水下完成更精确的导航，这个是同一篇论文的一个总结页，我们可以看到该论文是提出了一种新的基于学习色彩增强的水下图像的策略。

 

简单介绍一下我们的组织IET，英国的工程技术学会，我们是一家150年历史的机构，总部在伦敦，致力于建造一个更美好的世界，我们的使命是与全球工程界互利互联互动，我们是一家跨学科的机构，换句话说我们在工程的所有关键领域开展工作，我们的会员来自148个国家，现在有超过15万个会员，其中超过有4000名的志愿者是积极的支持我们的工作的。我之前也提到，我们已经有150年的历史了，我们创立于1871年，当时的名字叫做电报工程师学会，很快我们的组织被更名为英国电气工程师学会，过去这些年随着不同的并购，2006年我们最终定名为IET英国工程技术学会，我们也是有英国皇家特许的，换句话说我们也获得英国皇室的赞助和支持。

 

这里是我们历史上比较著名的一些会长和成员，大家可能会认识其中的一些名字，比方说劳斯莱斯的创立人，还有詹姆斯，在大学的课程上可能学过以他名字命名的公式，著名的作者，《2001太空漫游》的作者克拉克、米约翰逊首位从英国飞往澳大利亚的女性，以及多位诺贝尔得主等等。

 

之前跟大家介绍我在北京工作，我们的总部在英国，我们与中国的高校和机构建立了非常广泛和紧密的合作关系，这一页上大家可以看到我们很多的合作伙伴的名字，包括中国的一些协会、学会、大学和国际性的企业等等，我们的业务包括专业资格注册认证，让他们成为特许的工程师，也包括高校的学位认证、组织会议和活动，出版期刊和书籍，提供培训，建立人脉，奖项奖金和会员服务。比附说如果想成为特许工程师可以向我们发出申请，我们会进行一个审核，之后大家可以在我们网站上进行注册，另外这里是我们的一些专业的注册，除了对于硬技能，像知识、理解、设计、工程开发等问题，我们也对软技能进行认证和注册，比如说沟通管理、能力、人际交往能力等等。

 

如果大家对于国际奖项或者参赛感兴趣的话，我们有很多的奖项经常得主都是华裔和中国人，我们有奖学金，也有不同类型的、不同水平的奖项以及每年的奖金总额高达100万英镑，这些都是给工程师的。另外我们还有机器人方面的专业的社群，如果大家对于IT方面是个专家的话，可以加入相关垂直的社群，如果大家对其他技术领域是专家，也可以参加，同时大家可以参与这些社群所组织的专业的活动，这是我今天的演讲，谢谢大家！

 

王树新：非常感谢您精彩的演讲，并且介绍了一些在英国最新的科技动态以及一些涉及中国的学术文献，再次感谢Paulo Lopes先生的精彩演讲。下面有请尼泊尔机器人协会（RAN）主席Bikash Gurung先生作题为南亚地区的机器人发展—2030年为尼泊尔创造广阔机器人产业的演讲，大家欢迎！

 

Bikash Gurung：大家好进，我是尼泊尔机器人协会的主席，今天跟大家汇报的题目是南亚地区机器人发展助力尼泊尔创造广阔的机器人产业。

 

首先给大家看一下在孟加拉的一个机器人发展的现状，如果大家有所了解的话，就会知道他们最广泛应用的领域是高精度制造业农业、医疗健康、教育和食品加工。前面的一些嘉宾已经讲了在这些领域上机器人能够有何种的应用，如果看一下市场规模的话已经达到了1亿美元，这是2022年，到2028年的时候预计市场规模可以达到2.5亿美元，年均复合增长率可以达到12%，可以看到孟加拉经济的发展，机器人产业的提升与他们领导者的关注有很大的关系，另外关于机器人的教育，有非常多的企业进行了专业的项目的设计，包括教育项目以及参赛项目。

 

所以孟加拉实际也给周边的国家包括我国有非常多的在如何培育机器人专家方面的经验，关于人力资源方面，孟加拉目前有超过1万专业人士从事机器人行业，预计到2025年这个数字会达到2万多人，现在孟加拉已经设计了国家战略如何推动机器人的发展，这是2022年制定的，在这里面涉及到培养高端人才如何与机器人进行协作等等，目前政策现状是2020年孟加拉制定了全国机器人战略，2021年制定了全国人工智能战略，这两个战略会推动人工智能和机器人协同发展。刚才我谈过有很多的领域可以使用机器人助力，比如说机器人与实验室、机器人俱乐部、机器人与机械电子工程、机器人国际和国家的机器人竞赛等等，这些都是一系列围绕着机器人领域组织的活动，另外包括机器人的展销会以及工业机器人的推介包括智能孟加拉倡议等等，现在孟加拉也非常的希望能够在更多的领域去使用机器人。

 

另外一个南亚国家是不丹，不丹也是很好的机器人发展的例子，不丹是一个小国，是有国王的国家，不丹的国王对于机器人以及其他的新兴技术，包括AI、量子计算、区块链等等有非常大的关注并且支持，在他2019年的讲话中也体现这了一点，并且市场规模目前在100万至200万美元，到2028年预计能发展到500万美元，不丹有非常多举措去推动专业人士的发展，比如目前有100到500人直接会间接的从事着机器人或者自动化的工作，未来将会有更多专业人员，同时不丹也有专业的机器人教育，不丹的皇家大学工程系、机械与动力工程学专业开设有机器人方面的课程，同时不丹也有自己专业的学会，这是不丹自上而下推动的方式。政策的现状，不丹目前制定了信息通信技术ICT教育总体规划以及不丹的高等教育发展蓝图，这两个政策可以帮助不丹去发展自己相关的专业人士，并且设计了整体的政策框架，涵盖机器人和AI。不丹组织了哪种机器人的活动，比如全国stem科学奥林匹克竞赛以及其他的活动。

 

另外一个国家就是南亚最大的国家印度，印度是世界第五大经济体，拥有增长最快及其的行业，目前目标市场份额15%，使用增长率为12%，印度机器人的覆盖领域包括制造业、制药、包装、检验等等，包括国防教育，印度的机器人使用率正在以12%的速度增长，这张图上可以看到目前印度的市场规模很大，目前国内的制造业支出在55亿至65亿美元之间，在2020年的时候是3.58亿美元，2026年会达到8亿美元的规模，年均复合增长率12%，它主要应用的领域像图上展示出制造业、制药业、医疗健康、教育、包装、生产等等。它的一些教育主要的机构包括海得拉巴国际信息技术学院以及马尼帕尔理工学院等等。这些学员也开发了自己的stem课程。

 

印度的人力资源如何，2021年的时候，印度有10万个机器人行业的专业从业人士，到2025年整体人员会超过20万人，他们所掌握的技能包括工程、编程设计、制造，中国和印度一样在这个领域发展的非常的快，同时印度在国家范围内也有这方面的奖项以及各种各样的奖学金设计，所以印度可以被视为是一个非常包容性或者是对于机器人方面人力资源非常丰富的一个国家。

 

在国家政策层面，印度在2020年的时候推出了全国教育计划，推广编程，从小学六年级就可以包括基础课程，另外全国人工智能战略向科学技术、创新、政策等等，包括印度知道、数字印度等等举措大幅推动机器人产业在印度的发展。印度很多的机器人实现自主生产，并且应用领域越来越多，包括印度也组织了很多的机器人比赛活动以及制造业的出货量达到26万台，包括机器人俱乐部、机器人竞赛等等。

 

另一个南亚国家是巴基斯坦，巴基斯坦的市场规模2027年将达到1617万美元，每年从国外直接投资额从6亿美元将会提高到15亿美元之上，目前巴基斯坦也在大力的推动着机器人产业的创新，同时他们国家也制定有机器人教育，像机器人与人工智能系，这是一个大学的系，另外还有信息技术学院，包括拉合尔工程技术大学都有专门的机器人专业，目前人力资源一共有一万多名毕业生，30多万名技术专业人员。巴基斯坦也在大力的推动着他们的专业人士的技能水平，所以机器人发展会带动其他领域的创新，巴基斯坦的政策现状，他们的信息技术与电信在2018年推出数字巴基斯坦政策，另外还可以利用起来中巴走廊等等推动他们机器人的发展，主要的一些机器人的活动包括科技孵化中心、全球范围内的工程与机器人竞赛，包括一些俱乐部等等，包括共同开发的机器人项目。

 

下面看一下斯里兰卡，斯里兰卡最近在经历经济衰退，得到的中国、印度等其他国家的支持，但是还是面临着比较大的经济问题，斯里兰卡也在面临着老龄化社会的问题，需要更多的机器人去服务他们的公民，2023年的时候市场规模是1000万美元，2028年预计达到2500万美元，斯里兰卡机器人教育主要由斯里兰卡信息学院、机器人学院、莫拉图瓦大学、鲁胡那大学去承担，那么这些学院有非常多的相关的项目以及公开的工作坊。另外人力资源现状，全国约有2000名专业人员，他们的专业背景是编程、电子学、机械工程、机电一体化等等，国家目前现状是2019年的时候推出了人工智能的政策以及2018年人工智能的行动计划以及体制框架，这个是他们目前的一个体制框架，目前已经推出了2.0版本，在未来会继续的推进。这是他们国家目前的一些机器人的活动，包括地方和全国的竞赛，包括学生的机器人教育等等，包括各种各样的会议、活动等等，所以斯里兰卡正在迎头赶上。

 

接下来来讲一下尼泊尔，尼泊尔的机器人产业它的潜力巨大，我们预计在疫情之后，尼泊尔也是遇到了很严重的问题，我们预计2023年增长率会稍有下降，但是未来又快速增至4.9%左右，我们的市场规模也已经快速的上升，我们预计会让政府分配1%的GDP到科学技术创新和研发领域，可以看到我们把机器人行业作为其中的重点，尼泊尔的市场规模大约在500万到1000万美元左右，我们也希望到2030年能够将其增长至1亿美元，我们正在着力建设机器人和人工智能的实验室，也非常期待跟中国开展更广泛的合作，未来希望有更多的服务型机器人的应用。在教育领域，尼泊尔政府将学科纳入其国家的教育政策，而且把机器人的教育纳入其主流的教育，我们目前有40多家科技领域的教育企业，每天可以说有5万多名学生正在学习相关的技术，尼泊尔也是致力于在本国推广机器人的技术。

 

人力资源，现在在尼泊尔有超过3000人直接从事机器人领域的工作，他们的背景一般是来自电子通信工程、机械工程、电气工程、计算机工程，在这里有很多创新的项目在支持这些年轻人，在机器人的领域发展自己的事业。从政策的角度来说，尼泊尔是2019年发布了数字尼泊尔的框架，在这个框架当中我们也包含8项不同的举措，关注于机器人领域的发展，比方说自动化的机器人或者是医疗机器人等等，我们也规划了相应的一些科技创新的政策，2023年也有一个新的法案，我们在这个法案当中也把机器人认定为新兴技术，我们在尼泊尔针对机器人行业有很多的支持政策，同样我们也打造了尼泊尔的工业4.0的路线图，我们的全球创新指数、全球研发创新框架也被制定，有一个专有的国家委员会致力于这个领域的工作。

 

主要的机器人活动，在尼泊尔我们也会举办全国和国际机器人的竞赛，从基础教育领域就开始为学生提供机器人相关的教育，一直到大学阶段，在这里我们专注的是这种水泥生产机器人的实验室，还会有农业机器人和自动化专有的研究，我们的使命就是到2030年建立超过500家初创企业，创造超过1万个工作岗位，希望机器人产业可以解决本地问题，提供本地的解决方案，并且让尼泊尔在全球产生影响力，我们也非常愿意跟中国和其他的邻国建立密切的合作，您可以看到尼泊尔非常愿意有更多的服务型机器人，就好像刚才发言专家提到的，我们在尼泊尔也确实需要很多的服务型机器人，我们在人工智能这方面有很多的政策，在参加机器人大会之前我参加了另外一场人工智能的会议，当时也已经谈及人工智能和机器人融合的问题，除此之外我们也致力于把机器人代入大众的普通生活，创造一个良好的营商环境，帮助初创企业的发展提供更多的投资机遇，并且充分利用可用的资源，这个也是比较有挑战的，因为尼泊尔是一个内陆国家，我们的资源是有限的，包括来自印度、中国能够进口一些资源。所以我们在未来也会更加谨慎的使用可用的资源，并且致力于把人工智能和机器人融合起来，我们之前也提到我们有很好的人工智能的政策，基础设施，我们需要大量的基础设施建设，包括像电信、物联网等等，在这方面有很多的需求，也有大量的挑战，机器人和人工智能的教育我们在这方面也有专有的政策，在尼泊尔各地7个省都建立了尼泊尔的机器人和人工智能的中心。

 

我们有大量的国际交流计划，政府也支持了很多的项目，我跟大家说了很多尼泊尔的事情，目前我们有80多家相关产业的企业和组织，尼泊尔是一个小国，所以80多家企业也已经是一个很了不起的数字了，全国每年都举办100多场及相关的活动，我们在这里包括各种各样机器人的应用，像各种各样的竞赛、课程，我们也会有各种各样的服务的场景在使用，我们现在有40多所工程类的院校，200多所学校都开设了相关的课程，现在在尼泊尔高级机器人的训练是很大的，很大的基础教育和很多的高校的本科都已经开设了机器人的课程，在这方面我们也希望能够有更好的国际交流的项目。

 

我们尼泊尔的机器人协会有什么样的使命呢？自从2010年成立以来，尼泊尔机器人协会一直致力于推广和发展机器人和自动化的技术，并且在尼泊尔各地创建了三千多个社群，从2010年到现在我们举办了多场国际和国内的活动和会议，比方说Yantra，这就是我们一个出名的活动，我们也有各种各样的高于培训、研究发展，也包括一些科技的专题小组等等。我们有一些专题，比方说无人机或者是在医院里面提供服务的机器人等等，我们也是跟尼泊尔政府合作提供一些政策支持的服务，我们也参与了国家、科学和物联网和人工智能技术的委员会，做很多的规划、政策和支持的工作，我们也是广泛的跟尼泊尔各个机构建立了合作伙伴关系，有超过100多家的合作机构，如果中国的机构或者是高校有意于赴尼泊尔开展合作的话，我们会是您非常好的联络对象。

 

除此之外我们也是要把尼泊尔机器人的发展做成更广泛的概念，从整个东南亚的角度来说，我们需要做什么样呢，政府需要提供更多的资金，需要来促进机器人的教育，针对机器人和人工智能需要制定更多高层的计划，我们需要更好的适应这样的一个发展方向，私营部门要有更多的研发投资，五年内需要至少投资1000万美元，我们在这里需要更多的人才、工程师给现有的人才进行技术培训，也有更多的一些资源要投入进去，而且要给他们提供更多的知识，尤其是在尼泊尔，投资如果我们现在投资这个领域，未来的回报是很好的，我们也欢迎大家来到尼泊尔投资兴业，在这里我们有很多很合适的产品和项目，也期待跟中方的同事合作，我们在这里会有很多可以跟大家合作的地方。

 

这就是我要跟大家分享的全部内容，非常感谢主办方的邀请，我也非常高兴可以看到中国能够举办这样的一个大会，也特别感谢中国电子学会成功举办这样的会议，我们尼泊尔也在迎头赶上，谢谢大家。

 

王树新：谢谢Bikash Gurung先生，论坛本环节到此结束，再次感谢各位领导、各位嘉宾的精彩演讲，论坛接下来的议程将由中国科学院沈阳自动化研究所副所长刘连庆先生主持，大家欢迎。

 

刘连庆：女士们、先生们大家下午好，我来自沈阳自动化研究所，我是刘连庆，非常荣幸担任下面这个环节的主持人，下面我邀请各位对话嘉宾上台。

 

电气与电子工程师协会（IEEE）副主席（2020），日本工程院院士，香港大学讲座教授Kazuhiro Kosuge

 

加拿大工程院院士、南方科技大学教授孟庆虎

 

IEEE机器人与自动化学会（RAS）会议事务主管副主席，德国国家工程科学院院士，德国汉堡大学教授张建伟

 

麦肯锡全球董事合伙人Forest Hou

 

很高兴在台上与各位相聚，都是我的老朋友了，绝大多数的翻译嘉宾都说中文，我就说中文了，您可以把翻译机戴上，但是第一个问题我还是用英文来问您，首先我会问一些比较大众的问题，每一个嘉宾都可以回答，我也稍微准备了一些个性化的问题，到时候我也会提问，我知道三位都是IEEE里面非常活跃的会员，都在IEEE任过很重要的职务，IEEE有一个叫做技术为了人类的福祉，所以说第一个问题，我们今天这个大会也有一个问题，在新技术时代下，我们怎么样能够加强科学和技术创新的合作，并且能够把这些合作的成果让更多的人来受益，所以这是一个很开放的问题。

 

Kazuhiro Kosuge：我不太确定我能够完全理解您的问题，我会尽可能的来回答。

 

刘连庆：我们怎么样让更多人通过技术的革新来获益呢？

 

Kazuhiro Kosuge：要让更多人获益这是一个很困难的问题，我也不知道怎么来回答，我觉得科学技术是没有边界的，我们有很多的工程师，有研究者，有开发者，有一些东西是没有办法控制的，但是科学技术的发展是为了人类的福祉，我相信大家都能够同意这一点，为了让大家高兴，我们可能要通过不同方式来做事情，但是技术的研发不是直接为了商业利益的，我们是可以通过合作让人们开心，换句话说在未来如果各个国家或者是各个群体可以一起来开发一些商业模型，对于基础类的研究我们可以有更多的合作，合作是非常重要的，当然对于技术的进步多样化也是非常重要的，所以我们确实需要考虑怎样来合作，超越各国的边境，这个是技术的真正获益。

 

刘连庆：我能够基本理解您的意思，我们需要有更紧密的合作，有更好的科技，然后才能够造福人类。

 

孟庆虎：我是在加拿大工作了十来年，在香港又工作了二十年，在大陆工作了快四年多了，合作这件事我觉得它的目的很简单，就是要合作共赢，它的手段就是说你得有东西贡献出去，是互补性的，这个合作太弱的话没有人愿意跟你合作，所以说合作一般来说你自己要有自己的强项，你用你的强项就合作你有弱项的合作伙伴，这样达到互助共赢，所以我觉得要合作，起点一定是自己要有拿得出手的东西，然后你才可能谈合作，如果你完全什么都不行的话没有人愿意跟你合作，所以我的感觉就是，我们合作首先要找到我们自己的强的地方，然后同时找到我们弱的地方，然后互补共赢，这是我的感觉。

 

刘连庆：孟教授合作的基础是要平等，要有对等的技术，相互的取长补短，张老师。

 

张建伟：首先国际合作是非常重要的一点，我们现在面临着是巨大全球性的挑战，只有通过合作，避免低水平重复，然后我们才能解决这些全球性的挑战，我自己也是从清华上大学到欧洲做博士，到现在我们共同在欧洲和中国培养跨学科的博士，我用三个跨来描述我们这些年合作的经验，我自己的领域叫跨模态学习领域，通过不同的视觉、听觉和知识、触觉等等它们的融合来做智能机器人的交互、记忆和学习。另外在跨学科方面我觉得也是机器人的一个非常重要的特色，我们需要实现智能的机器人，也是需要融合各种各样的计算机、电子工程、机械、机电、材料、能源、心理、脑科学，跨学科的能力也非常非常重要，只有在这种跨学科的经验能够极其丰富的情况下，我们才能实现比较好的机器人系统。第三个是叫做跨地域，我们每一个地区现在虽然全球化的教育走得比较快，但是每个地区它的教育方法，人的种族的习性都有很大的差别，如何在跨地域这方面也积累比较好的经验，我觉得对年轻人也是非常重要，为什么我们需要全球的精力，未来不管你是做教授还是做企业，都是一个非常重要的前提。所以我从我自己的这些从清华到德国，做完博士要换一个学校，做助理教授，然后再做全职教授，这些德国整个这一套需要你流动，需要你交叉的这种传统，对现在的科研和创业都有很深的印迹。

 

Forest Hou：因为我在麦肯锡12年，长期帮着企业做多年的数字化转型，我有幸跟清华大学6年前共建了数字能力发展中心，那边是真实的产线工业4.0，也包括机器人、AGV的一些应用，清华本科的同学每年都有两三天在数字能力发展中心做相应的一些培训。这个问题我从企业的角度来讲，数字化如果这样的自动化技术要被应用，一定要被企业广泛认知和应用，才能被广泛的推广，所以说我觉得扎实落地是非常重要的，在疫情前，国外的大企业甚至CXO他们到中国来看很多初创企业，包括机器人的公司，甚至于产生了一些诟病的意愿和实际的行动，把中国人一些机器人的技术带出去。

 

另外一个角度来讲我们也看到疫情以后，不光是让外国人能走进来，我们也可以走出去，同时还有一个趋势我们也看到越来越多的中国企业或者是诟病国外的自动化技术的企业，或者他们在国外势必要扩展他们的网络，或者他们的工厂，一定会说在这样一个建厂过程当中，一定会把这些自动化的技术，把本土的供应商带过去，技术供应商带过去，也可能在国外跟一些国外的技术供应商合作，所以走进去、请进来的过程是非常适合我们这块的合作，并且共赢的。

 

刘连庆：我希望我们国内能够尽快的完全回到疫情之前，疫情之前我们的国际合作是非常通畅的，现在一个统计数据是我们走出去的已经基本上回到三年前了，但是请进来的距离三年前疫情前还有挺大差距，也是咱们共同努力。下面我有一个个性化的问题是问张建伟教授，因为我知道张老师是牵头了一个自然科学基金委最大的合作项目，和德国是长达15年的合作，已经执行了9年，所以我想请张老师讲一下在这个重大的国际合作项目当中，怎么样促进国际合作，怎么样促进人才培养。

 

张建伟：在我们现在这个基金委重大合作项目之前，从2005年开始和清华大学一起做了9年的博士生联合培养项目，是教育部和德国自然科学基金联合资助了，我们培养了三期博士生，总共上百个跨学科的CINACS项目，这也是在大脑、计算机、机器人和人工智能、心理交叉的一个典型合作项目，这些项目现在培养的年轻人很多都进入教授、副教授，有的进入科技部，在起草我们下一代的人工智能方案，也有的在海外已经进入教指，CINACS项目也是现在中德跨模态项目学习的前身，所以通过这两个项目使得中国的在心理、脑科学和机器人的研究生和德国汉堡医学院、计算机系、心理系长期交叉学科的人才培养，在这方面我们采用了很多形式，包括每星期大家共同读最先进的论文，还有一起撰写论文，每年有两个星期的暑期学校，通过联合交叉学科的研究和教学，我们实际上实现了很多资源共享。

 

比如说我们在做交叉学科的时候，不可能每一个学科都有很好的教授，现在就通过我们的资源共享，使得我们在交叉方面也是能够享受到最全和最权威老师的指导。每一个博士生都有一个中德双方的，而且是跨学科教授的指导，通过这样交叉的融合受益，使得我们的研究生能够在被培养的过程中了解对方的文化和专业知识，使得在自己研究的盘子之外还能看到新的未来可能新的想法，所以在这些领域方面我们也是开创了一个跨学科和国际培养的范例，9年CINACS项目和现在已经进入8年的（英文）项目，三个跨，实际上在我这个项目也是得到了很好的体现，我们实现了资源共享，包括教授的共享，包括实验设备的共享，因为在脑科学里头还是有需要很多很多的实验设备，包括我们有些数据，通过共享、共同分析，使得我们在这个比较前沿的，又是巨大挑战的领域，我们能够取得一些进展，包括现在的Transformer的模型、多模态的基础研究等，都变成现在多模态大模型的时尚，我们在15年前已经开始，积累了非常多的经验，培养了一大批能够具有交叉学科能力的年轻人。

 

刘连庆：谢谢张老师，您想补充什么吗？

 

Kazuhiro Kosuge：我觉得对于合作来说，机器人是非常好的一个领域，我一直对于机器人系统开发非常感兴趣，我想要补充一些，比如说创新创造什么样的话，我们需要不同技术的融合，有时候我们需要心理学的信息或者生命科学的信息，附加在机器人上才能取得成功，所以机器人是非常好的，对于跨学科融合很好的一个领域，通过交换新的技术、新的观点，可以在机器人领域创造出非常好的前景。

 

刘连庆：Kazuhiro Kosuge先生认为学科交叉和合作是促进机器人研究非常重要的手段，并且张教授牵头的基金委重大项目确实也经过十年的发展，衍生出了很多的学科，Kazuhiro Kosuge教授在香港教书，孟教授在加拿大教书，张教授在德国，还有产业界的，所以我想问的问题是在训练年轻人的时候，不同国家最主要的特色是什么？我今天跟Kazuhiro Kosuge教授讲，他说这个问题很难回答，但是你可以不讲日本，或者讲你的大学或者所了解的。

 

Kazuhiro Kosuge：我们大学这边是一个教授会负责机器人方面的教学，它的课程很有意思，大家也都非常的投入，如果你很愿意的话就可以聚焦在这一个领域上，然后之后它会通过整个的项目让你增长在这个领域的知识，获得了一定的基础之后就可以进行一些跨学科的发展，无论是通过自己的学习还是一些项目的设计，这有点像佛教，当然我就不在这里多讲这部分了，我目前是香港大学的教授，香港大学有一个121的研究院，这个项目是非常有意思的一个机构，它有各种各样的器械，包括3D打印机，包括机器学习体系等等，那么很多在这里的学生加入了香港大学之后，都非常的喜欢这个研究院所，比如说机器人技术等等，如果大家感兴趣机器人技术可以在这里面进行研究，这里边可以用最快的速度去进行游泳机器人的训练，他们确实也开发出了这样一个机器人，非常了不起，它目前也打破了游泳的基尼斯纪录，另外也可以运用这些研究设施亲自上手做一些实操或者发明的项目，所以和日本非常专精在一个领域比起来，香港大学更加多元化，并且实验性更强。所以机器人像一些竞赛等等，他们也是非常积极的参加，香港大学非常鼓励年轻人去尝试新的事物，做新的发明，所以这是他们的一个理念，所以这是我所了解的两个地区大学的情况。

 

刘连庆：好的，我理解您的意思，首先我们应该关注年轻人的兴趣，其次也是给他们更多的机会来尝试实际的应用，谢谢您。

 

孟庆虎：教育的这个事实际上理念是很重要，但是更重要的实际上是物质基础和条件，就是你有没有经费买这些设备，因为从我本人来说，这个就非常的明显，跟国家的关系不是那么大，我1985年读的是机器人方向的研究生，在北理工，所有的课都是理论课，顶多有一个仿真，那时候所有的实验都没有机器人可以用，好多人的硕士论文研究也都是仿真，也没有真的机器人可以用，我们当时非常幸运，我们实验室里面有一个自己的机械臂，还有一个摄像头，日本进口的，286计算机，至少我们可以完整的做一个机遇视觉机器人控制的硕士论文。到了1988年我去加拿大读博士的时候做TA，发现他们本科生机器人课，至少是有机器人可以做实验的，当时这个理念实际北理工也有，但是他当时没有物质条件，没有这么多经费可以给本科生买这么多实验，研究生都没有，所以在那个地方发现本科生做实验都有机械臂可以直接用。等到我自己在加拿大当教授的时候，自然也是机械臂就有了，但