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《美新版机器人路线图呼吁规章、研究与教育》

  • 来源专题：中国科学院文献情报制造与材料知识资源中心 | 领域情报网
  • 编译者： 姜山
  • 发布时间：2017-01-10

  • 近日，美国发布了新版的机器人路线图，呼吁为自动驾驶汽车、无人机等新技术切实进入日常生活，出台更好的政策框架，建议加强人机交互研究，以开发智能机器助力老年人的起居生活，此外，路线图还主张推进STEM教育以及更灵活的机器人系统，以适应不断增长的定制化制造需求。

    无人驾驶车辆及政策

    无人驾驶车辆的发展速度大大超过了2013版路线图中的预测，但是仍有几大障碍有待克服。Christensen教授认为，自动驾驶汽车需变得更像工业机器人，能够自动运行3年而无需人为干涉。自动驾驶车辆领域的诸多方法和技术需要简化为单一的标准，“系统集成或许没有面临很大的发展压力，但却是必要的”。

    医疗保健与家庭陪护机器人

    随着发达国家人口老龄化（如日本50%的人口达50岁以上）的发展，将有一大波的陪护机器人进入市场。现有的机器人系统装配有基本的导航方式，然而，很少甚至没有人为干涉的长期自主化才是发展的目标所在。此外，家庭陪护机器人需要能够完成多种多样的任务。机器人的易于控制性也非常重要，这意味着机器人的用户界面需要更加简洁易懂。

    制造业

    近年来，汽车等定制化产品的需求急剧增加。如一辆高档车辆从座椅颜色到电子产品配置，可以有成千上万种不同选择，使得制造商的装配线要拥有越来越复杂的技术。这又引起大量的工厂重新回到美国，在过去六年，美国制造业增加了90万个就业岗位，Christensen认为，“机器人的大量增长并不一定意味着岗位流失”。但路线图指出，产业机器人的扩张需要克服两大障碍：研究人员需要开发出简单的用户界面，使工人通过少许甚至无需培训即可操控机器人；机器人的操纵技能需显著提升，至少需相当于一个幼儿的灵敏度。Christensen教授透露，不久，最先进的机器人将拥有一岁小孩的抓取能力。

    工业互联网与物联网

    对于所有的应用来说，核心的挑战在于机器人系统与人工操作者及合作者的柔性集成。研究人员预想在工业物联网中，物理系统通过智能传感器和智能芯片实现无线互联。这就使机器人更易于驾驭其环境，与人类分工合作。同时，还需确保在网络进攻时，机器人不被劫持和利用。据Christensen教授介绍，亚马逊在该领域处于领先地位，拥有物联网40%的应用程序接口。

    教育

    未来几年，机器人系统将显著改变人们的生活与工作。从幼儿园到12年级及职业学校等，均需开展相关培训。由于太多的年轻人在中学就退学了，因此，更多的培训教育应聚焦从幼儿园到12年级。

  • 原文来源：jacobsschool.ucsd.edu
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相关报告

  • 《澳大利亚发布首份机器人发展路线图》
    • 来源专题：中国科学院文献情报制造与材料知识资源中心 | 领域情报网
    • 编译者：姜山
    • 发布时间：2018-07-09
    • 2016年12月，澳大利亚联邦科学与工业研究组织发布《先进制造：释放澳大利亚未来增长机会路线图》[1]，概述了澳大利亚制造业未来面临的主要增长机会，并就制造部门为实现增长机会需要采取的措施提出了相关建议。该报告是系列路线图的首份，每个路线图的领域与工业增长中心计划的领域相一致。 报告指出未来20年，澳大利亚制造业将转变成为一个高度整合的、协作的和出口为导向的产业生态系统，在全球价值链中提供高价值定制解决方案。为实现该愿景，需要澳大利亚公共和私人研究机构在传感器和数据分析、先进材料、智能机器人和自动化、增材制造、虚拟现实和增强现实等领域进行重大技术创新。 报告还指出，澳大利亚制造业需要改变经营方式，投资于新的知识和实践，具体建议包括：①更加注重和参与全球价值链。通过增加许可、引入新销售方法和产品创新，提升制造业国际竞争力；将数字系统与世界领先的最佳实践相结合，加强与全球合作伙伴的互动；增加与经验丰富、全球领先的澳大利亚机构的知识共享。②加强技能培训和劳动力培养。发展数字素质、战略管理能力和STEM技能；改进招聘和员工培养工作；增加劳动力的多样化，特别要增加对年轻和女性员工的雇佣。③促进合作和创新。鼓励使用联合投资模式，如中小企业基金和与研究机构的共同投资；基于云计算和协作软件，加强整个价值链的合作，并快速适应需求变化；为研究人员提供商业化机会，以加强知识共享。④构建产业生态系统。实施更合适的行业数据标准来消除产学研合作障碍；实施有效和精简的标准化监管和合规协议；进行社会科学研究以更好地解决社会许可和不同市场的使能技术问题；将理论和行业实践相结合，融入到高等教育课程中，为学生提供行业实践机会；促进制造业工作成为富有创意、高技能和跨学科的工作，消除公众误解，并吸引熟练劳动力；重新制定定制型培训课程；使企业利用先进制造研究设施，进行培训和早期产品开发；通过政府采购鼓励发展联合体投标；支持产学研合作计划。 [1] Advanced Manufacturing：A Roadmap for unlocking future growth opportunities for Australia. http://www.csiro.au/en/Do-business/Futures/Reports/Advanced-manufacturing-roadmap
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  • 《麦肯锡掌门人呼吁中国力推人工智能》
    • 来源专题：中国科学院文献情报制造与材料知识资源中心 | 领域情报网
    • 编译者：姜山
    • 发布时间：2017-10-20
    • 在人工智能研发领域，中国已经令人意外地与美国共挑大梁。在本期《高端视点》访谈中，麦肯锡董事长鲍达民阐释他支持中国发展AI的理由。 鲍达民对中国问题很感兴趣，也懂得如何发挥影响力。他甚至不太像一名普通的经理人，个人有着较为强烈的学术倾向，喜欢大学的氛围，因此也非常重视教育。他这次中国行的其中一程就是走进课堂，赴清华大学经济管理学院与钱颖一院长辩论领导力。 对于商科毕业生来说，波士顿、麦肯锡、贝恩这三家主流国际咨询公司的就业机会都很有吸引力。数月前一部名为《我的前半生》的电视剧在国内得到追捧，高额年薪佣金、商务舱出行、为全球大公司的决策者出谋划策，咨询师的工作令人艳羡，一名麦肯锡前中国高级雇员甚至因此走红网络。 麦肯锡是全球统一薪酬标准的坚守者，或者说因为鲍达民个人的惜才情怀，某种程度上为咨询业者过体面生活提供了保障。但是，在与FT中文网的对话中，他也直截了当地指出：“如果只想赚大钱，别来麦肯锡。” 跟其他很多行业一样，今天的咨询业也面临着被人工智能大肆改造的命运。在高薪聘请员工与高价引进人工智能技术之间，以做决策为每日工作的鲍达民，此时更需要仔细权衡。 他表示，公司要承担起“双重使命”——为满足客户需求而大力引进机器人和自动化程序，另一方面需要培训员工掌握运用人工智能必需的相关技能。“再培训”，这是他重复最多的一个词汇。 放眼所有行业，为人工智能时代进行再培训已经成了摆在面前的急迫任务。美国奥巴马政府在2016年底发布的一份报告中预测，未来分别有四类与人工智能相关的工作会吃香。他们大致包括：协同AI完成复杂任务的与人有关的工作；AI技术和应用研发人员；监管、授权及维修AI系统的工作；以及那些对由AI引发的模式颠覆做出反应的一类工作。 以下是鲍达民接受《高端视点》视频访谈的部分文字选编。 中国拥有发展人工智能的先天条件 林匯棟：今年你已多次谈到要发展人工智能产业，为什么这么看重它？ 鲍达民：围绕人工智能领域的研究已经有几十年了，20年前曾经出现过一次“假曙光”，但是当时的计算能力还跟不上。现在，我们拥有了可匹配的计算能力及大数据，发展人工智能就开始逐渐变为现实。人工智能是个宽泛的名词，涵盖了从算法到机器学习系统的广阔领域。我认为人类现在只处于人工智能运用的最早期，但这已经足以令人兴奋了。 林匯棟：哪些领域在运用人工智能方面受益最大？ 鲍达民：我觉得几乎所有领域都会受益很大，但受益最大也最快的应该是对接消费的这一部分服务，比如零售行业、消费产品。如果你运用大数据来研究消费决策与定价的话，这将是行之有效的。不过，人工智能同样也能运用在诸如采矿业中，或者也可应用在铁路调度系统中，确保列车的准点率和提高平均时速。人工智能技术在这些领域中都能有广泛应用，因此每个领域都会受其影响，但是受到最深远冲击的还是直接面向消费的领域。 林匯棟：下面让我从一份麦肯锡报告中引用一段话。“此前引领信息化的同样一批玩家 现在又将引领下一波潮流——人工智能革命”。你觉得这个游戏公平吗？ 鲍达民：这并不意味着人工智能行业里没有小众公司的生存空间。比如伦敦的DeepMind公司，他们本身并不拥有大数据，那他们就去市场上购买，但是最后也成为了非常先进的公司。所以，我并不觉得当前的这些科技巨头一定能赢，但我认为那些掌握大数据的公司已经先一步拥有了应用人工智能的原材料，这是我看好这些公司的原因。 林匯棟：你觉得中国的人工智能会是一个泡沫吗？或许它只是由投资驱动的一个概念。 鲍达民：毫无疑问，这个概念在中国确实有一些被炒作的嫌疑。但是，我认为这里面还是有真材实料的。中国政府将在2018年前，向人工智能领域投入约150亿美元用于研发，我觉得这很棒，因为这将能帮助中国发展。我不认为这仅仅是一次互联网泡沫，原因是有许多公司会运用人工智能，他们对人工智能是有需求的。而且，消费者也会喜欢人工智能，这让生活更便利。所以，我认为人工智能的时代就快到来了，问题只是它能发展得多快，这方面的主要难题在于机器学习。 林匯棟：消费者无疑会喜欢人工智能的。不过，现在出现了一种情况，就是一些中小型企业对于是否将人工智能运用到自己的业务中，有所迟疑。他们不知道人工智能到底能做什么，或者自己如何从中获利。 鲍达民：我同意你所说的。中小企业没有运用人工智能，一部分原因是请算法工程师来优化公司业务的成本很高。我认为你需要的更多此类工程师，现在他们很稀缺，自然就昂贵。这对于小公司来说是一大挑战。除非你是大公司网络内的小公司，像是阿里巴巴集团旗下的公司，那么就可能从中获益。但是，个体本身就很难像大机构那样更多应用人工智能了。 林匯棟：对于个人而言，你觉得在未来，有哪些和人工智能相关的工作会获得优势？ 鲍达民：你几乎在每家工厂的生产线上，都能明显地看到这种变化。我们将看到人工智能的机器人聚在一起工作，以前的工人则被迫离开。但是，你也会看到一些更为复杂的工种出现，比如数据科学家仍然稀缺。不过也有一些软性的工作会取得优势。如果当人工智能比医生更会看X光片时，并不意味着就不需要医生这个角色了，医生可能将更侧重提供针对诊断结果的解决方案，为帮助患者解决问题提供服务。 林匯棟：你曾经在演讲中提到过AI可能带来的一些道德问题。能给我个例子吗？ 鲍达民：可以从两个方面来谈。第一个方面，其实史蒂芬•霍金和艾隆•马斯克也已经提到过了，人工智能可能是人类最后的发明，因为之后可能机器知道得更多，而人类则可能陷入窘境。但我也看到很多专家的观点是，人工智能到达那种程度可能需要至少40年到50年。第二个方面比较急迫，就是人工智能可能会强化歧视。当你提出一个算法之后，就会在（社会）系统中强化它的地位。另一个挑战是社会系统中工种的紊乱，这是我担心的问题。我认为我们的教育系统和失业救济系统，并不是为应对即将到来的这类冲击而建立的。就像刚才说的，很快工作会越来越少。能否通过再培训让因此失业的人在短时间内找到工作，这是世界各地都要面临的挑战。 林匯棟：你为什么呼吁中国要加大力度发展人工智能？ 鲍达民：我定期来中国的一个原因是，如果你不了解现在中国正在发生什么，你就会被边缘化。人工智能是我感兴趣的领域，因为我觉得它是会改变世界的重要技术。我认为中国在人工智能领域将具有重要的地位，主要得益于这里的人才和智力资源。（中国的参与）也会促进世界的发展，我们可以解决诸如医学方面的许多难题，像癌症；也可以解决社会难题，像拐卖人口；还有对孤独症的治疗等很多世界级难题，都是人工智能可以帮助解决的。另外，它还有助于提高生产力水平。随着中国人口老龄化加速，提高生产力水平是一个需要考虑的问题，因为未来工人将越来越少，这是个重大问题。因此，出于各个方面的原因，中国需要在人工智能领域扮演重要角色。 林匯棟：理解。但是，中美都集中发展人工智能，而中国的人口是美国的近五倍，中国仍是发展中国家。中国有什么优势吗？ 鲍达民：美国在这一领域处于领先地位。英国则是在研究领域十分先进，比如有DeepMind这类公司，聚集了很多神经科学家、生物学家、计算机科学家等。即便是加拿大也在努力推动人工智能的发展，像多伦多和蒙特利尔都在尽力推动相关产业。于我而言，我认为对人才和领导力的把握更重要，人工智能是重要的机遇。中国已经拥有了数据，再次强调，发展人工智能仅仅有技术也不行，还得有数据。你提到了中国拥有美国五倍的人口，这些数据就是发展人工智能的重要材料。 林匯棟：在你看来，人工智能导致的失业问题会影响中国社会稳定吗？ 鲍达民：我对再就业问题其实是挺担心的，社会流动性在全世界都是个重要议题。在中国也同样重要，我相信执政党也感受到了其重要性。大多数人进入社会体系的途径都是通过从事基础性的工作，也就是一些程序性的工作。如果没有了这些初级工作，人们将难以在社会系统中流动。我给你举个具体的例子。我不知道中国有多少货车司机，但我敢打赌有好几百万， 我知道美国可能至少有320万名货车司机。在犹他州，现在已经有无人驾驶的卡车了，那么这些卡车司机该怎么办？当然肯定不会把所有司机都辞退，但是当这个工作自动化了以后，一个45岁的司机能再做什么呢？ 我们必须思考如何让他们接受再教育，去找新的工作。我相信新工作会出现的，但问题在于我们怎么去发现所有那些新工作。我想这跟1905年的状况很像。当时汽车横空出世，当时从事农业的劳动力占人口40%，大家眼睁睁看着这个数字跌到1%，这是美国的情况，数字大概是1%至2%。但是，又有更多新的产业诞生了——飞机制造业、航空服务业。1905年时，没人能想到会有航空业的诞生。我说得清楚吗？关键就在于，当时有一个教育系统去培训人们做这些工作。比如福特汽车公司他们就去培训农民如何在装配线上工作。我想在“再教育”员工这个的问题上，公司肯定需要再次发挥更重要的作用，我们不能只依靠教育机构和政府来完成这些工作。 要发展人工智能，政府公开数据很重要 林匯棟：你很关注中国政府的数据公开。为什么数据公开和国际数据的交换很重要？ 鲍达民：我举个例子吧，有个叫Spark Beyond的组织，这是一个以色列的人工智能公司。他们专注于矿业数据，就是说他们寻找合适的可以再度挖掘的铜矿。通过运用最新的技术，你可以从中继续提炼出更多铜。那么，他们就需要天气的数据。人们会问，为什么你想要天气的数据？你能想得到吗？其实是因为在电闪雷鸣之际，可能这个数据就强烈地暗示这里有金属蕴藏。事后发现这种关联很明显，可当初的地理工程师却没有想到天气。也就是说，正是机器发现了其中的关系， 这就是需要运用许多不同的数据的原因，能够公开获取这些数据很重要。 林匯棟：不少中国人认为，在中国收集的数据理应留在中国。你考虑过这个问题吗？ 鲍达民：这是个很好的辩题，因为数据实际上就想金矿一样，是一种资产。我能理解这种想法，但是我觉得如果我们想要攻克癌症，数据是越多越好的。为什么不全球一起分享呢？如果只是用于卖鞋的算法，那倒没什么必要，但若是医疗健康相关的数据，我想还是应该多多分享。 如果只想赚大钱，别来麦肯锡！ 林匯棟：今年已经是你任期的第九年了。你怎么评价自己执掌麦肯锡的这些年？ 鲍达民：这听起来挺疯狂的，但我真的很荣幸能担任这一职位，因为我看到了世界各地不同的事物，遇到了很多有意思的人。我感觉自己就像是一只背着摄像头的猴子，到处跑。一路上并非都是欢声笑语，也有很紧张的时期，应对危机和不同的挑战等等，我发现总有些事情会在你不想它来的时候出现。不过，这就是生活和领导工作的一部分，我很享受这一过程。 林匯棟：传授给我们几条你最值得分享的管理经验吧。 鲍达民：首先就是创新，这也是你一直在谈的话题，我们需要改变，尽管说实话没人喜欢改变。所以，在一家全球最大的合伙人公司里推动变革，这是我为之骄傲的事情。虽然前路漫长，但我真的觉得麦肯锡在前进，在改变，也在不断适应。 第二应该是人才。人才是最重要的资源，所以我非常骄傲麦肯锡依旧是很多人想要来的地方。我没有炫耀的意思，但的确我们能够招到想要的人才，这一点非常重要，因为竞争很激烈。 另外就是能从中培养多少领导者，以及怎么领导这个团队的问题。这两个有关人才的经验，我觉得非常重要。麦肯锡在这方面做得挺好的，但不能把它当做理所当然。 林匯棟：进入人工智能时代后，你刚刚谈到的三点经验，会不会有一天也会发生变化呢？ 鲍达民：创新可能会加速，人还是很重要的部分，但是需要再培训技能。 林匯棟：能不能说一下麦肯锡给员工的平均薪酬是多少呢？ 鲍达民：我们不可以公开薪酬数字。但我可以说的是，我们必须提供良好的待遇才能留住人才。但我也要说明，如果想变得非常富有，我不会来麦肯锡，不要只为赚大钱来麦肯锡。很多人来我们这儿工作的原因，是他们想做出一番事业。他们肯定希望获得优良的报酬，但如果你想的只是赚大钱，那么这不是你该来的地方，应该还有其他工作能满足这个需求。 林匯棟：麦肯锡似乎一直在坚持全球统一的薪酬体系，目前为止做得怎么样呢？ 鲍达民：有一点很重要，就是要让在不同地域分部工作的员工，不必去想怎样才能去待遇最好的那个分部，因为公司整体是一个利润池。这真的很重要，因为我们是一家非常国际化的跨国公司。也有很多其他公司不这么做，但是我认为，这会让他们很难确保给客户同样质量的服务与人才。 林匯棟：你非常珍惜人才，注重教育。过去的几年里，中国毕业生留给你的印象有什么变化吗？ 鲍达民：中国学生的质量一直都很高，也很有才干。我记得在几个大学举行招聘的时候，我说既然这些人都有能力进入这些大学，我们为什么还要费劲去测试他们解决问题的能力？我自己有可能都考不上这些学校。所以，他们都是非常聪明的人。 我想我注意到的一个变化就是，我们现在招了很多没有那么多社会经验的人。我的意思是，他们就只是学习，课后还去学习比如音乐，为了能拿到高分，进入（社会）系统，他们的课业安排非常紧张。有一次我在上海招聘了两个学生，他们非常棒，我让他们在肯德基工作了两晚。我记得他们的父母非常沮丧。一个学生的父母问，他们被招进了麦肯锡，为什么要在快餐连锁店工作？我说，因为你需要看看那些不冲厕所的人、偷东西的人，还有毫不讲理的顾客。这就是生活。如果一直仅身处学术环境中，你没有办法适应那些做奇怪事情的人。我发现如今更多毕业生拥有此类真实的社会经验，这非常重要，否则你会没办法与人打交道。 另外一点是我在学校讲授课程的过程中发现的。跟世界其他国家的学生相比，我总觉得中国学生提的问题总有些挑衅意味，他们会问非常隐私的问题挑战你。我在很多地方的大学都做过招聘，像哈佛、耶鲁、欧洲工商管理学院、伦敦商学院等，这些学校的学生也都很有才。我不是抱有成见，但就觉得中国学生的问题会更难以回答。
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