如今，仿生学与机器人领域的应用需求相结合，是机器人发展的先进阶段和必然趋势。人形机器人、四足机器人、蜘蛛机器人等仿生多足机器人具有良好的地形适应性、较强的环境适应性和地面运动稳定性，跨学科的技术神话吸引了该领域一些学术同行的目光。
同样，仿生机器人在行业内的动态也让仿生机器人逐渐成为公众关注的焦点，尤其是在埃隆·马斯克的《特斯拉人形机器人》之后，小米发布了四足机器人《铁蛋》，小鹏发布了可骑四足的机马，与各种行业背景的公司一起参与其中，使得机器人的仿生生态更加健全。但目前，无论是身体感知还是身体控制，仿生机器人仍处于"美观"阶段，需要更多人参与到这个生产讨论中来。
在产学联动方面，CNCC今年成立了全新的仿生机器人论坛，将于10月28日13：00-16：00在深圳国际会展中心CC105C举行。论坛由深圳市优比德科技有限公司深圳市研究院副院长、副院长庞建新博士、深圳市人工智能与机器人研究所黄伟伟博士共同主持，并邀请了来自中国科学院深圳先进技术研究院、南方科技大学、香港中华大学（深圳）等研究机构的知名学者， 以及来自腾讯、优比德科技等高科技企业的行业专家，进行深入分析，分享各种仿生机器人的发展历程。共同把脉搏仿生机器人应用前景广阔。
在论坛开始之前，雷 Feng.com 和《人工智能技术评论》邀请了两位论坛主席庞建新和黄伟伟，共同探讨CNCC今年新生机器人论坛的出发点，以及仿生机器人等先进机器人的技术难点和产业机遇。
以下是采访实录：
<h3>一、今年的仿生机器人论坛有哪些准备工作？</h3>
AI技术评论：两位老师担任今年CNCC会议仿生机器人论坛的主席。
黄伟伟：本次大会由庞先生主导，因为Preferred Technologies近十年来一直专注于人工智能和人形机器人的开发、制造和销售，长期以来一直受到仿生机器人领域的关注。我在深圳人工智能与机器人研究所（AIRS）工作，有很多关于仿生机器人的研究，所以我们有两个关于仿生机器人的论坛。
今年的仿生机器人热度也相当大，在筹备阶段，我和庞先生一起挑选了一位嘉宾候选人，希望邀请仿生机器人领域的行业专家、学者和企业家参加会议，通过论坛激发思想的碰撞，共同探讨仿生机器人技术的发展和未来工业应用的趋势。
AI技术评论：两位老师如何看待今年CNCC大会上新的仿生机器人论坛，因为该领域的研究进展更多，或者他们是否试图结合更多的行业机会？
黄伟：你可能想知道计算机大会怎么能建立一个机器人论坛，但计算机和机器人是两个紧密相连的部分。CNCC本身就是一个比较开放的计算机会议，与往年相比，今年的会议设立了113个论坛，是历史上最高的。这时，我们发起了仿生机器人论坛，一个是关注论坛前几年没有参与，而这正是两个行业界关注的新方向。严格来说，仿生机器人目前在业界比较流行，但学术界研究界关注这个领域已经很久了，现在组织大家来讨论，其实，抓住了公众关注的好机会。其次，仿生机器人是"智能"的理想载体，与计算密切相关。
庞建新：现在我们可以看到，各个学科正在向多学科融合发展，比如机器人、人工智能、计算机等正在打破学科的结构性障碍。仿生机器人是一个具有代表性的复杂多学科集成系统，因此我们希望为仿生机器人建立一个论坛，与您分享多学科集成探索的这一进展。
同时，我们希望通过这种多学科交叉融合的碰撞，能够帮助仿生机器人多学科，能够吸引更多从事计算机科学等学科的人参与到这个领域。无论是学术研究还是行业孵化，论坛都想发挥作用。
AI科技评论：老师你刚才说希望更多的人参与进来，那么今年人形机器人论坛最大的特色是什么，嘉宾邀请和报道话题有什么计划？
黄伟：正如庞总所说，仿生机器人本身就涉及多学科融合，包括人工智能、计算、机器人等，所以我们也希望嘉宾能够具备各种专业背景，比如控制、制度设计、材料等。中国科学院深圳先进技术研究院吴新宇教授和南方科技大学所长张伟教授，不仅走在学术界的前列，而且在机器人与控制这一最关键的领域也有着突出的研究成果。
在行业嘉宾中，不仅有首选的技术老师，我们还邀请了腾讯机器人X的Zhen yu研究员，他将介绍实验室在脚踏机器人设计方面的一些探索，如多模态四足机器人Max和轮滑机器人Ollie。腿足机器人是仿生机器人的重要分支，香港中华大学（深圳）机器人与智能制造研究所副研究员罗建文博士将梳理过去20年来国内外腿部机器人的发展轨迹、工程挑战和理论发展。
此外，我们想到了其他更有趣的仿生形式，如软件仿生学，因此我们邀请了香港中文大学（深圳）理工学院副教授朱健教授，他长期专注于软件机器人，仿生机器人和智能材料和结构。他将重点介绍近年来软件驱动程序和软件机器人的初步工作，包括软件水下机器人和软件爬行机器人，以及人形机器人的最新进展。
庞建新：其实仿生机器人最核心的出发点之一就是如何模拟生物。有模仿人类的人机组合机器人，如外骨骼机器人、人形机器人、双足机器人、轮足混合机器人、模仿软体动物的软体动物等，它们本质上都是在模仿不同维度的生物体。
当然足部机器人可能会更丰富，因为这款两足人形机器人和多足机器人特别受欢迎，You Choice Technologies的大型双足人形服务机器人Walker已经5岁了，今年7月在WAIC发布了新一代Walker X，9月发布了为迪拜世博会中国馆专门定制的猫咪机器人Yoyu， 今年的元旦也展示了第一只四足机器人先锋牛，其他企业如小米发布了四足机狗。特斯拉也预见到了需要人形机器人等等，所以我们把脚踏机器人放在了特别重要的论坛位置，其实要与当前的研究热能相匹配，尤其是在行业研究热度上。
<h3>二、人形机器人的发展与应用在哪里？</h3>
AI科技评论：庞先生，您论坛上的报道专门谈到了人形机器人的技术实践和应用探索，您观察到国内外人形机器人的研发和产业，它们有多成熟，国内外差距是什么？
庞建新：我个人的理解是，其实人形机器人学科最早是从国外研究出来的，近年来，国产足部机器人开始真正发挥出力量。最早的是北宫的双足机器人，应该是中国最早的双足人形机器人之一。后来，有国立科技大学、哈萨克斯坦大学、浙江大学、香港中文等学校实验室和一些科研院所开始从事仿生机器人研究。
在国内企业中，首选技术走得更早，双足人形机器人是我们特别具有代表性的产品。此后，不少初创企业纷纷投资小型人形机器人和大型人形机器人，这是国内的一些发展进展。
海外人形机器人产品的进步主要是由欧美公司推动的，最早商业化较为成功的是法国的Aldebaran Robotics，后来被日本的软银收购，他们是小型双足机器人的成功典范，引进了Nao机器人。其他知名公司有波士顿动力阿特拉斯、本田的ASIMO、韩国的Hubo、美国的Agility Robotics的Cassie机器人，这些都是双足机器人领域极具代表性的作品。
我的理解是，人形机器人的成熟度应该从二个维度来看待，无论是脚状还是不够风格的人形机器人。如果是非脚仿制品，其产品形态比较成熟，因为它可以设计成下轮、上半身的人形仿生系统，这些其实有很多商业场景。
脚状人形机器人还处于科研探索阶段，同时也在做一些商业探索。它可以分为小脚人形机器人和成人大小的脚状机器人，它们在教育和玩具市场上已经有很多应用，技术和市场也相对成熟。
我认为目前小脚人形机器人的市场化在国内比在海外更好。而大型、成人大小的人形机器人，国外技术走得更早，有一定的优势，但商业化的道路并不顺利，但我们可以看到，国内也在迎头赶上。但总的来说，作为一个融合了各种学科和技术的复杂系统，国内外人形机器人需要全面改进，需要在材料、控制、机电一体化、能源、人工智能等领域得到推广。特别是机器人的产品，它的产品体验和用户体验，实际上是由其最坏的部分决定的，期望所有学科的技术都能取得长足的进步。
AI技术评论：在黄先生在这一领域做过智能物业服务机器人之前，优盈科技今年还发布了新一代大型人形服务机器人Walker X，并专门为世博会中国馆的熊猫机器人优优这些双足机器人，一致看好服务机器人。对于人形机器人来说，为什么它与服务场景如此相关，最好是技术将重点放在家庭场景上？
庞建新：这就是我对它的看法，我相信这个人形服务机器人最适合在家庭场景中使用。
经过数百万年的发展，我们人类通过生物进化不断进化成现在的人类形态，确定我们目前的形态一定具有一些先天优势，我理解这种形态具有最佳的环境适应性。毫无疑问，我们不能跑得比豹子多，豹子跑不了;我们游泳比鱼还不能，鱼不会游泳，但其实我们为什么还能主宰当今世界，是因为我们都有最好的环境适应性。同样，人形机器人也能够表达人的形态和运动能力，适应各种人工和自然场景。
人类对机器人有两个要求，一个是心理上的。例如，人们与人形机器人有一种天生的亲近感，更有可能产生一种陪伴感或心理满足感。二是企业需求，这并不意味着我们需要一个机器人来帮助洗衣服，毫无疑问，洗衣机比"机器人"更好。但是人形机器人可以帮助我们解决家庭场景中简单，重复的家庭工作和任务，例如管理家庭设备，以及智能和亲密的帮助，帮助您在吃饭和看电视时获得一杯水。
当然，我们也可以看到，由于各种技术的局限性，人形机器人还不能非常稳健地适应这种情况。我们作为人形机器人的目标，除了希望在未来落地这个场景外，还希望它作为公司的主要技术研发路线，引领一系列技术的孵化，如控制技术、机电一体化技术、AI技术等。然后，依靠所有这些技术，为家庭或商业场景开发一系列机器人产品。例如，除了服务机器人Walker之外，还有一系列基于医疗保健，教育，物流，防疫等实际应用的服务机器人。
场景的问题最终是回到技术问题。因为这些技术对于人形机器人来说与其他领域的技术并不相同，比如视觉技术、定位导航技术等等，而且各种技术也应该集成起来。因此，我们将为人形服务机器人开发自己的AI技术，以便我们可以更好地与我们的机器人身体相结合，在各种场景中顺利执行任务。
黄伟伟：我觉得人形机器人是一种陪伴是好的，还是一种与人共存也好，关键问题是它的形式，它是一种更"机器"的形式，或者说是一种更"人"的形式。因为机器不具备陪伴的属性，而是人形或仿生机器人，它具有更多的"生物"属性，因此陪伴在制造后就成了一种"特征"。
AI技术评论：之前有一种说法，如果一个人形机器人出现在家庭场景中，人类可能会对它有"同理心"，Ukip现在推出这些服务机器人是否有可能将这种担忧转化为优势？
庞建新：在人工智能技术或机器人的本体技术达到或超过人类水平之前，人与机器人之间不太可能产生同理心。同时，我觉得我们做的机器人研发也不错，产品好，一定有道德约束和法律法规，目前相应的法规相对缺失，但我相信随着技术的进步，肯定会有一个配方的过程。任何技术都有正反两面，在技术和法规出来之前，首先要让科技工作者坚持自己的原则和原则，坚持一个：用技术服务人，而不是用技术绑架人。
AI技术评论：在当前仿生机器人的背景下，仿真机器人场景未来会在哪里？
庞建新：在几个阶段中，第一阶段，如熊猫机器人Yuyu，用于展示高端亭台楼阁场景，接待，短期内这是一个可以落地的场景。熊猫机器人Yuyu作为迪拜世博会中国馆的"和平友好信使"，目前正受到迪拜当地观众的追捧。中期可能适用于高端家庭场景，甚至慢慢逐渐进入商业场景，最后慢慢进入日常家庭场景。当机器人的成本或价格与中型汽车大致相同时，它们可以开始变得更加受欢迎。
AI技术评论：未来一年和五年精选技术的技术规划和产品布局是什么？
庞建新：我们的机器人产品应该根据我们不同阶段的技术规划，现阶段要解决的核心能力分为三部分。首先是机器人本体，如何构建一个更高效或更稳定的本体，包括机械、机电结构、伺服驱动和整个机器人拓扑结构。第二块是构建机器人的运动能力，即机器人的运动规划和控制技术，如何在场景中稳定地移动。第三部分是机器人的AI技术，特别是感知和交互能力，移动操纵等。
<h3>第三，仿生机器人最关键的技术是什么？</h3>
AI技术评论：庞先生，您在论坛报告总结中提到了视觉、导航、语音、控制、驱动、结构设计等多项人工智能技术。
庞建新：很难说哪种技术最难，因为每一项技术都涉及计算和与之相关的一些技术。这些分支并非完全独立。例如，仿真机器人的定位和导航技术需要融合控制、感知技术等。
语音交互技术涉及计算，但由于计算能力要求高，请考虑将一些计算放在云中，部分计算放在边缘侧或端端。由于计算涉及许多不同类型的知识和数据，因此需要异构计算。同时在语音层面也存在许多模态交互、情感感知等需求，因此技术的每一个分支都是一项非常具有挑战性的任务，尤其是在机器人领域。
AI技术评论：有人提到，人造肌肉和人造皮肤将在未来逐渐出现，随着物理学习和触摸-感知将机器人提升到一个新的水平。最新的诺贝尔奖发现，视觉和本体论感觉之间的联系需要一个分子大小的门状受体（piezo2），通过它，身体的力量可以进入神经系统，转换电脉冲，然后转化为意识。这两种说法指的是皮肤感知和视觉感知两种传感途径，您认为未来仿生机器人发展的最佳感官路径是什么？
庞建新：毫无疑问，人形机器人需要多维感知来建立视觉、听觉、触觉三位一体的感知体系。
如果是视觉感知，最简单的方法是在机器人上安装更多的视觉感知设备。人是双眼，只能感知正面，还有焦点盲点。然后人形机器人可以通过多眼视觉技术，红外感知技术和不可见光感知技术建立360度感知。
第二个是听觉感知系统。人类可以通过环境和人际声音来区分在哪里以及发生了什么，但目前机器人的听觉意识来源更多地来自与人类的互动。
第三种是触觉感知，当机器人触摸物体时，它可以通过肢体感知力，然后通过关节输出力，完成控制任务。因为机器人在执行任务时，一定存在视觉盲点或非结构化的人体环境，所以这个时候可以让机器人有触觉感知，它具有非常好的应用价值。
AI技术评论：刚才提到这些人工智能技术对于机器人来说其实非常重要，黄目前正专注于AI研究。您现在所在的深圳人工智能与机器人研究所有哪些优先事项，有哪些研究进展？
黄伟：我现在所在的深圳人工智能与机器人研究所是深圳十大基础研究机构之一，在仿生学领域，研究团队已经做了一些非常好的工作，包括基于履带的爬行机构攀爬机器人，可用于桥梁检测。我们还在制造能够进行三维力感知的触觉传感材料。我们还探讨了多个机器人之间的联邦学习，因为机器人可以学习的东西毕竟是可以学习的一些东西，如果有数千个机器人在不同的场景中，每个机器人学习一个功能并使用联邦学习来汇总技能，那么它们可以快速进化。
我正在研究机器人的智能研究，重点是人工智能。我曾经是一个人形机器人和机器人控制，主要基于机器人的全身关节控制的动力学研究。这也是一个非常困难的课题，但机器人是一个复杂的系统，其中一个短板是智能部分，所以我从机器人控制转向了机器人智能研究。当然，这两个部分也可以很好地结合起来，比如强化学习和大规模的预训练模型。大规模的预训练模型研究在语言处理和视觉方面取得了令人瞩目的成就，目前还不得而知，能否与复杂的系统联合动力学控制相结合，形成机器人控制的新突破。
AI技术评论：您刚才谈到黄先生这边的主要工作是在AI研究领域，涉及大规模的预训练模型、规则学习、联邦学习等，您现在如何看待这能赋能仿生机器人？
黄伟伟：对于机器人来说，一个是身体的运动功能，另一个是智能。目前，机器人的一大制约因素是适应性。人类和动物都是适应性的，当我们遇到情况时，我们会及时实时地适应环境反馈。因此，如何实现适应性控制需要学习参考人类和动物的神经反应性和运动功能特征。这种适应能力的一个重要方面是感知。现在更多的应用都是基于深度学习的视觉感知，视觉算法在识别、分割和身体估计等方面都有很好的准确性。皮肤传感在生物控制中起着非常重要的作用。对于一个大规模、复杂的系统来说，如果来源多，难以量化，人工智能的深度学习模型可以帮助群体模拟皮肤感知。
另一个方面是决策，我们通过人工智能来适应更好的模拟决策。目前，我们对大脑的研究仍处于非常不明确的过程中。无论是人脑的运动机制，还是信息处理机制，很多时候只能通过结果来做近似的模拟。未来，如果面向机器人的技术有突破，就需要有理论上的突破或生物学参考，让我们用AI的模拟更有方向性。
AI技术评论：在参加很多比赛之前都取得了不错的成绩，比如美国的DARPA比赛，人形机器人的研究已经十多年了，你认为仿生机器人最关键的技术难点是什么，进化趋势是什么？
黄伟伟：现在双足机器人的挑战性更大了，毕竟它们的动力学也比较复杂。四足阶段比较简单，因为在动态稳定性上不需要考虑太多，只要有三只脚着陆，整个机器人的稳定性和支撑性就非常好。这就是为什么市场上有更多的四足产品。
我认为仿生机器人的难度，可能还是原来的机制，因为目前的运动控制，无论是电机控制，还是波士顿动力液压控制，其实都想得到"基于肌肉的控制"。但目前还没有一款好的仿生机器人产品能够实现力的控制。与电机控制一样，它与刚性耦合中的生物控制有很大不同。
总之，如果仿生机器人在人工肌肉、关节控制、多模态感知、触觉感知这一新成就上，将推动整个仿生机器人向前发展。
<h3>四、大会当时正在产生和学习共同语言</h3>
仿生机器人的春天来了吗？仿生机器人有哪些技术创新？专家学者们会提出哪些新思路？在大会主题"计算助力加速数字化转型"的背景下，仿生机器人论坛上来自学术、技术、工业、教育等领域的七位人才将激发出怎样的实景光彩？
在今年的仿生机器人论坛设置中，首先由"吴新宇、张伟、庞建新、黄伟、郑宇、朱健、罗建文"七位老师做了一份分享报告，然后搭建了圆桌论坛，讨论仿生机器人的应用前景和发展。我们期待本次论坛带来的思维碰撞，也期待老师们在交流后常言，仿生机器人将迎来新的生产互动！
CNCC2021将于10月28-30日在深圳举行，今年的会议主题是"计算赋能加速数字化转型"。CNCC是计算学术界、产学界、教育界的年度盛会，宏观讨论技术趋势，预计今年参会人数将达到10000人。每年，嘉宾聚集了院士、图灵奖得主、国内外学者、龙头企业、各领域有影响力的行业专家，豪华嘉宾阵容凸显了CNCC的顶级行业标准和行业影响力。
今年的特邀嘉宾包括ACM图灵奖获得者John Hopcroft教授和Barbara Liskov教授，南加州大学计算机科学与空间研究系的Yoanda Gil教授，陈伟江教授，冯登国，郭广灿，孙景轩，王怀民等众多具有深厚行业影响力的专家。今年的113个技术论坛，无论是在数量上，质量上还是在覆盖范围上，都创造了历史上规模最大的论坛，并将为参与者带来全方位的学术，技术，工业，教育，科普等经验。会议期间将首次举办大型"会员之夜"主题嘉年华，让与会者交流思想。
CNCC2021将汇聚国内外顶尖专业力量、专家资源，为10000多名参会者呈现一场精彩盛大的专业盛宴！
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