机器人实验室精品(七篇)

序论：写作是一种深度的自我表达。它要求我们深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隐藏在内心深处的真相，好投稿为您带来了七篇机器人实验室范文，愿它们成为您写作过程中的灵感催化剂，助力您的创作。

篇(1)

2014年1月16日的下午，我们的语数期末考试刚刚考完，我和我们假日小队的成员相约一起去浙大玉泉校区的足球机器人实验室参观。

在路上，我们假日小队的同学们个个兴奋不已，陈琪说：“机器人足球一定很有趣吧！”“的确很有趣，我以前在杭州低碳博物馆看过他们的表演赛。”我笑着说。一路上，同学们你一言我一语，说个不停，不知不觉中，我们已经到了浙大玉泉校区了。

到了足球电机器人实验室后，我们假日小队的同学们一起拍了一张集体照，作为此次活动的留念。浙江大学机器人足球队队长热情地接待了我们，并详细地向我们介绍了足球机器人的相关原理。足球机器人主要有三块电子板，九个轮子，两个电容，机针发射器和外壳。三块电子板中，一块是接收队友位置，敌方位置、球和球门位置的相关数据；第二块是控制机针发射器的力度，即射球的力量；第三块是控制自己球队的阵型、策略和特殊带球射球技能，另外还是控制轮子，掌握运动的速度。足球机器人的九个轮子能使机器人本体360度快速旋转和移动。两个电容平时充电足之后，可产生240伏的电压，使得机器人有着强大的力量，进行大力射门。队长还介绍说，这个足球机器人有着非常多的带球和射球技巧，非常敏捷，在全球高校机器人足球比赛中，浙江大学队获得了冠军。

我们每个同学觉得大哥哥们设计的足球机器人真是厉害啊！参观快结束时，队长还让我们每个人亲自操作了一下足球机器人，真是太棒了！这次的小队活动让我们受益非浅。

六年级:19751009

篇(2)

说到会做饭的机器人，可能您并不陌生。脑海中甚至会浮现出众多按钮闪烁的电饭煲、不断重复削面动作的方形机器人、或者是一个“人”做一桌菜的“钢铁战士”。但您见过能和人相互配合，你搅拌我添料，配合得仿佛“四手联弹”一样的“机器厨师”吗？

合作，比做饭本身还难

英国最大的机器人实验室——布里斯托机器人实验室（Bristol Robotics Laboratory）最近正在开展这项研究工作。它的难度在于，要让机器人与人合作，而且还是安全合作。

做饭对人来说，是个逐渐习得的过程，学习是通过模仿来进行的，本身就包含了合作。但是对机器人来说，这却是个巨大的难题。

布里斯托实验室主任克里斯·梅尔赫什（Chris Melhuish）教授说：“当我们与其他人互动时，我们会理解对方的面部表情、身体姿势、手势、语调，还会分享目标，理解、遵循语言指示。”但这些意思机器人是不知道的。

例如做汤时，跟人合作的机器人如果负责搅拌锅里的汤，不小心把热汤溅到人身上了。您痛苦地举起手让它停止。

这时机器人不仅需要知道自己的目标是把汤做好，还要知道：搅拌汤有多难，当您举起手就是停止的意思，热汤不小心溅到您身上时能理解您脸上的痛苦表情，当您要求停止时就停止搅拌。

安全，是机器人与人类密切合作的前提

您能相信机器人可以和您一起在厨房做饭吗？

梅尔赫什教授补充道： “机器人现在广泛用于制造业，但它们能做的工作通常有限，而且机器人与人类之间通常存在实体障碍。在家庭情况中，机器人能为人类提供服务或照顾，我们必须有适当的规则与设计，这样才能确保当人类与机器人在近距离接触时保持安全。”

“实现机器人与人类安全互动是对未来机器人发展的关键需要”。 该项目的关键前提是，服务型机器人与人类安全合作、开展身体互动会有益于我们的社会、经济。

梅尔赫什教授补充道：“如果我们能在同一实体空间内为机器人与人类的安全合作提供必要的‘思想’，这将在这一领域带来相当大的进步，在社会上使用服务型机器人将离我们更进一步。”

他带领团队所做的这个项目的目的，就是制定规则。“我们需要将这种复杂程度引入服务型机器人，让他们能与人类密切合作。” 梅尔赫什教授说。

该项目的名称是机器人与人类互动系统（简称为Chris）。它所依据的假设是：机器人与人类的安全互动可以通过设计机器人及其“思想”（即认识能力）实现，这样机器人就可以与人类共同做体力的工作，包含真实世界的物体。

布里斯托机器人实验室正在开展的这项工作，是和西英格兰大学的合作伙伴项目。布里斯托机器人实验室是70位专业学者、公司的发源地，他们在新型各式服务机器人、智能自动化系统、生物工程方面引领着当代思想。这一次，他们希望以此来提高人类对科学、工程、机器人和嵌入式智能社会角色的认识。

该项目包含多种学科，其中涉及机器人工程师、认知科学家、心理学家。大部分工作将在布里斯托机器人实验室特别设计的房间中开展，在那里会有人记录下研究人员的声调、手势、表情，每分钟检查一次，让制定的规则可以应用于服务型机器人技术中。

研究人员会制定出安全移动、灵敏的工程原理，同时还将制定语言、交流、做决定、行动计划的原理，这样机器人就可以与其人类伙伴一起明确地思考。

该项目得到欧盟委员会的资助，其它欧洲合作伙伴包括位于图卢兹的法国国家科学研究中心、里昂第一大学（ Université de Lumière， Lyon）、位于热亚那的意大利理工学院、位于德国莱比锡的马普研究所（Max Planck Institute）。这个项目为新设备花费了165万多英镑。

“我们处在令人兴奋的机器人新时代”

布里斯托机器人实验室的研究不仅包括关于机器人与人类互动的Chris项目，还包括研究如何让机器人用胡须认路的项目、以及研究小型无人飞行系统。

同时，布里斯托机器人实验室正在参加欧洲项目“移动服务（Mobiserv）”，该项目利用机器人来帮助照顾老人，帮助骨折复位，研究与机器人有关的道德、法律、社会问题，在工作中采用非线性机器人控制技术。

梅尔赫什教授补充道：“在英国，我们正处在令人兴奋的机器人新时代开端，布里斯托机器人实验室已在许多领域做出了重大贡献。”

篇(3)

约翰今年60多岁了，是一家连锁酒店的老板。这会儿约翰见前不久买回来的机器人功能竟然如此强大，忍不住自我夸赞了一番。什么是成功的商人，花最少的钱创造出最大的收益，这就是成功的商人。

约翰越想越高兴，然后他忍不住跷着二郎腿哼起了小曲。这时，办公室的门被轻轻敲了两下，他的秘书安迪走了进来。

“老板，少爷打电话来了，你看……”安迪看着约翰的脸色，小心翼翼地开口了。

“那个臭小子打电话回来干什么？不会又是要钱吧？”约翰打断安迪的话反问了一句。

想到自己的儿子乔治，约翰就觉得心脏明显供血不足，连带着头也晕，眼也花。没错，他是被气的。乔治心心念念的就是实验！实验！实验！除了实验室需要金钱支持的时候会想到他这个爸爸，其他时候乔治压根就没想过自己的爸爸已经老得管理不了酒店了。

没等安迪说什么，约翰重重哼了一声，语气坚定地说：“安迪，告诉那个臭小子，乖乖回酒店来帮几个月的忙，否则一切都免谈。”

两个星期之后，乔治回到自己几年都没回来过的祖国。刚踏入酒店，约翰就直瞪着儿子，一脸恨铁不成钢的样子，说：“我供你读完了博士，结果你都三十好几了还留在国外，看看我买的这些机器人员工，你还不如它们呢。”

乔治望着父亲明显花白了的头发，羞愧地低下了头。他突然觉得自己很不孝，眼看着爸爸一天天衰老，他却还在迷恋着各种各样的实验研究。重新抬起头来的时候乔治作出了一个重大的决定，他决定留下来帮爸爸的忙，不回实验室了。

“爸爸，这些机器人很贵吧？”乔治笑着问约翰，他一眼就看出酒店买来的机器人是目前市场上最先进、最智能的。

约翰伸出一根手指，得意地晃了晃：“哈哈，儿子，说到这些机器人我是真的高兴。这些机器人一共才花了我一万美元，怎么样，便宜吧？”

乔治吃惊地看了看约翰，又看了看那些正忙着工作的机器人，几十个机器人才一万美元。这怎么可能？！他不可置信地摇了摇头。

约翰看到儿子吃惊的模样，兴致勃勃地补充道：“这些机器人还很人性化呢，会微笑，会清理垃圾，还会主动帮助别人呢。”

乔治听完约翰的话以后彻底惊呆了，没有人比他更清楚这些机器人的造价。这世上会有人睁着眼睛做亏本的生意吗？他摇了摇头，看看他爸爸约翰就知道根本就没这种可能。

他有些担心地对约翰说：“哦，是吗？可究竟是为什么呢？”

“什么为什么，是因为老爸的眼光好呗。”约翰说完这一句就出去办事了。

乔治目送着爸爸乘坐的车子驶离酒店，立刻把安迪叫到了办公室询问机器人的事情，安迪把自己了解的情况原原本本地告诉了他。等到安迪离开后，乔治一个人陷入沉思之中。

银行家杰克投资了一家新公司生产机器人，这些机器人智能先进，还用亏本的价钱卖出，乔治百思不得其解。

既然想不通，那就动手找答案吧！乔治在心里默念了一句。接着他从口袋里拿出来一个手机模样的东西，一番拆开又拼装，一台功能强大的电脑就出现在了他的办公桌上。乔治先是在键盘上敲击了几条指令，然后输入了银行家杰克的名字，但是并没有发现什么异样。他又输入了杰克公司副总裁的名字，然后看到了一个无比熟悉的人――皮特。

他无比震惊地看着皮特贴在杰克公司内部网站上的照片，眼前的这张脸他太熟悉了，皮特原来是他实验室的合作伙伴，但因为窃取实验室的一个机密文件被开除了，乔治对这个人从来都没什么好印象。

乔治盯着电脑屏幕思索良久，手指在桌面上有节奏地敲击着，杰克和皮特这是要做什么？会不会有什么阴谋？他的眉头越皱越深。但干坐着也不是办法，所以他决定出去走走。

漫步在繁华的A市街头，乔治明显有些心不在焉。路过一个路口时，乔治走进了一家小便利店买口香糖，愕然发现这里唯一的店员竟然也是机器人。

迈着沉重的脚步走出便利店，乔治抬起头望了望灰蒙蒙的天空。既然杰克公司的机器人已经渗透到了A市的每个地方，那么他们肯定快有所行动了，一定要尽快弄清楚杰克和皮特的计划。

回到酒店，乔治把一个机器人带进办公室，然后伸出手指在机器人后背上摁了一下。看到机器人闭上眼睛进入休眠模式，他脸上不禁露出来一个满意的微笑。看来皮特多年来的习惯并没有改变，还是把机器人的中枢系统放在后背。他马上从黑色的行李箱里取出来一个红色的小盒子，又拿出数据线连到机器人身上，最后用数据线连上了他的超级电脑。

看着电脑屏幕上不断闪烁变换着的数据，乔治脸上的神色越来越凝重。没想到他们居然打起了这种主意，先是利用人们爱贪小便宜的心理把机器人低价卖到顾客家里，然后在5月28日这一天给机器人下达指令打晕主人，攻占A市。

乔治绷着脸修改了机器人的中枢系统程序，并且通过技术手段追踪到了这批机器人的远程控制系统。他打算入侵皮特的远程控制系统篡改杰克他们行动当天发给机器人的指令，至于这些机器人，他决定从对方公司的内部数据库里窃取一个维修工程师的身份出来，然后修改机器人的中枢系统。

这是一项耗时又费力的大工程，而一个人的能力有限，所以当天晚上乔治敲开了A市市长家的门。在乔治说明来意之后，市长马上同意给予乔治帮助。有了市政府调配来的人员支持，乔治的工作进展得非常顺利，居然没用多长时间就完成了机器人的改造。

5月28日这一天，杰克和皮特一大早就去了他们的秘密基地。皮特通过电脑指令的时候，敲击键盘的手颤抖得不成样子。一想到他们疯狂的计划就要实现了，他就抑制不住内心的激动。

杰克更是如此，过了今天A市所有的一切都是他们的了，他会成为整个世界最富有的人。“哈哈哈！”他开始疯狂地大笑起来。

杰克和皮特在秘密基地里度日如年地等了两个小时之后，嚣张地走上了大街。然后，他们看到了让人目瞪口呆的情景：A市所有的机器人都在跳舞，而他们期待中的机器人控制全城的场面并没有出现。

这是怎么回事呢？杰克和皮特脸上的神色由震惊错愕转为不可置信，然后两人面面相觑地互相看了一眼。

这时，市长先生和乔治突然走了过来。乔治笑嘻嘻地说：“亲爱的皮特，好久不见了。不过我想会更长时间看不到你，或许是50年，或许是一辈子。”

篇(4)

任正非又说：“从科技的角度来看，未来二、三十年人类社会将演变成一个智能社会，其深度和广度我们还想象不到。”在2016年8月12日，由中国计算机学会(CCF)主办、雷锋网承办的“全球人工智能与机器人峰会(简称CCF-GAIR)上，亮相了一批巨头们进击人工智能与机器学习、探索“无人区”而尝试的技术、项目和科研成果。

华为诺亚方舟实验室、小米探索实验室、腾讯优图实验室、360人工智能研究院、百度自动驾驶事业部、微软亚洲研究院等，以及牛津大学计算机系、卡内基梅隆大学国家机器人工程中心、MIT机器人实验室、加拿大皇家学院等学术科研机构代表等阐述了对未来的理解。

人工智能大势不可挡

2016年并不是简单的人工智能60周年，也不是简单的AlphaGo人机大战激发全球新一轮人工智能的“幻想”。这一年，人工智能从漫长的学术研究周期迅速进入到产业化阶段。

就在2016 CCF-GAIR开幕的前两天，曝出了英特尔3.5亿美元收购人工智能AI创业公司Nervana Systems的消息。据称，Nervana Systems深度学习芯片的性价比高于GPU，处理速度是GPU的10倍等特点。业界惊呼，在AI战场上英特尔与NVIDIA两个芯片巨头直接开战。

就在8月初，NVIDIA刚了新一季财报，其中营收比去年同期增长24%、净收入比去年同期增长873%，而业务大幅增长的背后就是互联网企业等大规模地在数据中心里部署NVIDIA GPU用于完成AI相关计算任务。由于GPU的大规模并行计算能力，因而成为AI计算任务的首选。2016年7月，NVIDIA的首款深度学习服务器DGX -1开始上市销售。

面对NVIDIA对于英特尔在数据中心市场的威胁，英特尔也不会坐视不理。英特尔刚刚在今年6月的ISC国际超级计算机大会上，推出了代号为Knights Landing(KNL)的第二代至强融核处理器，这系列最高达72核的x86 CPU也是首款可作为独立处理器的Xeon Phi产品，这意味着可摆脱GPU而组成CPU-Only的高可扩展机器学习机群。

芯片设计巨头ARM通过7月中旬被软银的并购，将借助软银的资本以及生态实力抢在物联网产业大涨潮之前布局低功耗智能物联网芯片市场。ARM于今年2月推出了新处理器架构设计，主要针对5G以及大容量存储SoC嵌入式设备，为未来的AI普及打下基础。5月，AMR亦斥资3.5亿美元收购了计算机视觉技术提供商Apical。

除了底层的基础芯片技术外，在应用层面也可判断人工智能大趋势已经形成。7月28日，国内人工智能PaaS平台图灵机器人对外透露，图灵机器人PaaS平台在过去8个月新增了162亿次的服务请求，开发者在8个月内新增1.1倍、总数量超过23万。7月推出的智能机器人操作系统Turing OS1.5将新增11个视觉能力，包括人脸识别、人脸检测、人脸跟踪等多项视觉技术。

除了图灵机器人PaaS平台外，IBM公司借助Bluemix PaaS平台在华的落地，也把认知计算Watson的服务相继带到了国内，微软也相继在今年推出了体系化的人工智能认知计算服务，更不用说谷歌今年IO大会上推出的智能搜索引擎以及智能硬件Google Home，阿里云提出大数据AI是未来的战略发展方向等。

可以说，人工智能产业化的第一次大涨潮已经到来！

华为能否创造诺亚方舟？

华为诺亚方舟实验室负责人李航

华为早在2012年就在香港成立了诺亚方舟实验室，第一任实验室主任由香港科技大学教授、人工智能和数据挖掘专家杨强担纲。该实验室的研究方向包括：自然语言处理和信息检索、大规模数据挖掘和机器学习、社交媒体和移动智能、人机交互系统、机器学习理论等。

华为诺亚方舟实验室是华为2012实验室研究组织的组成部分。据称华为2012实验室的名字来自于任正非观看《2012》电影后认为未来信息爆炸会像数字洪水一样，华为要构造自己的“诺亚方舟”。2012实验室的主要研究的方向包括新一代通信、云计算、音频视频分析、数据挖掘、机器学习等，主要面向的未来5-10年的技术研究。

华为诺亚方舟实验室第一任主任杨强教授在2016 CCF-GAIR峰会上介绍了自己的主要研究方向：迁移学习。简单理解，迁移学习就把已经训练好的人工智能模型迁移到新的应用场景或数据集中。当前以人工神经元网络为主的深度学习算法已经相当成熟，但每个人工神经元网络模型都与初始数据集高度相关，一旦换到新的应用场景或数据集就必须从头再训练模型。迁移学习就致力于以较小的代价让已经训练出的人工智能模型具有普适性和通用性。

换句话说，把一个已有模型迁移到一个未知领域，这就叫做迁移学习。在人类社会里，把已有知识用于新的相关领域就是知识的转移，比如从学骑自动车到学骑两轮摩托车等。从这个角度看，迁移学习是通用型AI的前提和基础。迁移学习还可以把从大数据集中训练出的模型，迁移到小范围的数据集上，从而创造了更好的个性化。

华为诺亚方舟实验室第二任主任、北京大学和南京大学兼职教授李航在2016 CCF-GAIR峰会上表示，诺亚方舟实验室还围绕华为的智能手机、服务器、数据中心产品与设备等展开大数据与人工智能的研究工作，为华为三大BG事业群聚焦前沿产品开发，例如智能通讯网络、企业BG大数据应用、消费者BG的智能语音助手等。

除了诺亚方舟实验室外，“2012实验室”旗下有多家以世界知名科学家命名的实验室，包括香农实验室、高斯实验室、谢尔德实验室、高斯实验室、欧拉实验室、图灵实验室等，以及在欧洲、印度、美国、俄罗斯、加拿大、日本设立的8个海外研究所。据报道，华为今年还将在深圳设立10个基础研究所。

通过这些基础研究机构和研发组织，华为正试图探索无人区、为创造未来的华为打下基础。尽管华为对研发的投入保持在年收入的15%-20%左右，但像诺亚方舟实验室这样的基础研究性机构也仅成立了4年的时间，相比于微软研究院25年的历史、IBM研究机构80年的历史来说，华为的基础性研究才刚刚起步。

现在，华为的挑战是如何管理大规模的基础性研究组织。

小米对人工智能的探索

小米科技联合创始人、小米探索实验室负责人黄江吉

相对于华为四年前开始投入前沿科技研究来说，小米的起步从2016年初开始。2016年1月15日，小米科技创始人兼CEO雷军在内部年会上表示，小米2016年要组建特种部队，突破核心元器件的关键技术，并宣布成立小米探索实验室研究VR/机器人等前沿科技。2016年2月，小米探索实验室成立。

小米科技联合创始人、小米探索实验室负责人黄江吉在2016 CCF-GAIR峰会上表示，小米对于人工智能的观点是：产品+大数据+机器学习。也就是说，小米的人工智能观点是紧密结合智能手机、智能硬件等产品的。黄江吉以智能硬件内嵌的Wi-Fi模组为例，小米通过自己的研发把Wi-Fi模组价格从60多元降到了10元，这就打下了硬件产品“智能”的基础。

现在，每天有200TB+的数据流入小米云，这背后就是无处不在的Wi-Fi硬件在源源不断产生高质量的数据。只有掌握高质量的大数据，才有可能通过机器学习创造真正的人工智能。在这个过程中，每天的活跃用户数据也很重要。黄江吉表示，小米MIUI系统每天日活超过1000万的APP有8个、超过100万的APP有17个。

小米手机、小米手环、小米电视与盒子、小米网络设备、小米智能家庭设备等，再加上小米电商、小米互娱、小米市场和生态链等，构成了小米全生态、多样性的大数据资源。小米大数据处理呈金字塔结构，最下面是数据采集，往上依次是数据清洗、数字挖掘和数据智能。

围绕小米大数据可以生成高质量的用户画像，有的用户指标甚至无需用户输入就能精准推断出来；还可以生成一站式、标准化与规范化的内容数据，结合用户画像形成包括视频、音乐、商品、游戏、APP、小说、新闻等在内的内容池，为搜索、推荐、导流和人工运营服务。

黄江吉介绍小米的数据处理包括底层架构层的Hadoop基础平台以及数据工厂，向上基础能力层的机器学习(深度学习)、视觉识别、NLP自然语言处理和语音识别等，再向上的大数据层则包括业务数据、用户画像和内容池，高级能力则有商业智能、搜索、推荐、智能问答和图像等，最终对接各类小米智能硬件产品。

具体到小米的深度学习平台，在硬件层是公有云和本地数据中心的GPU机器，GPU集群管理采用的是Kubernetes+Docker、深度学习任务管理采用的是TensorFlow，存储服务则采用HBase/HDFS系统、计算服务采用的是Spark/Storm/MR系统，对接到智能助手、云相册、广告、金融和搜索推荐等小米业务。

黄江吉表示，优秀的产品能黏住用户、用户能生成高质量的大数据、大数据通过机器学习产生人工智能、人工智能再反馈给产品设计，这就是小米的人工智能观点。比如小米面孔相册的总用户数已达1.5亿人、照片存储量达500亿，这么大规模的大数据帮助小米更好的优化面孔相册产品。黄江吉强调，过去的观念是“好用的产品不一定好玩，好玩的产品不一定好用”，而随着人工智能和机器学习的发展，有可能把产品做的既好玩又好用。

在被问及对人工智能产品的看法时，黄江吉举例说现在人们每天都要无数次打开手机看信息或完成某个功能，这本身就说明智能手机产品还不够智能，真正的智能手机产品是要大幅减少人们打开手机的次数与看手机的时间，因为很多工作都会被智能手机“智能化”地完成了。

尽管当前小米神话进入了平台期，但可以说智能手机时代其实才刚刚开始。

百花齐放的AI生态

百度高级副总裁、自动驾驶事业部总经理王劲

任正非说，“越是前途不确定，越需要创造，这也给千百万家企业公司提供了千载难逢的机会。”

搜狗于今年4月22日向清华大学捐赠1.8亿元人民币，联合成立“清华大学天工智能计算研究院”，深入开发包含人工智能在内的前沿技术。搜狗CTO杨洪涛在2016 CCF-GAIR峰会上表示，搜索引擎是人工智能最大的应用场景。搜狗从2012年开始研发智能语音技术，2013年开始进行深度学习，数据显示搜狗手机输入法日均语音输入超过1.4亿次。搜狗语音输入法和语音搜索最大的场景之一，就是极大增强了微信等移动端的用户体验。

今日头条科学家、头条实验室总监李磊曾是原百度美国深度学习实验室科学家。在2016 CCF-GAIR峰会上，李磊说今日头条对人工智能的投入非常坚决，自2012年创立至今只有4年就专门成立了实验室。今日头条团队很早就有意识在最前沿的技术上做投入，不论是为了当下业务需求还是为了将来的技术储备。对今日头条来说，一边连接内容创作者，另一边连接内容消费者，正需要机器学习技术，今日头条可以说是一家人工智能公司。

腾讯于2012年成立了优图项目，腾讯优图是腾讯旗下机器学习研发团队之一，专注于图像处理、模式识别、深度学习等，目前已经拥有数十项先进的技术以及数千亿规模的图像计算能力。自创立腾讯优图实验室以来，黄飞跃现为该实验室总监及专家研究员。黄飞跃在2016 CCF-GAIR峰会上表示，期望通过人工智能技术真正改变互联网用户的生活品质，同时也把最新的研发成果通过开发平台和腾讯云对外输出。

猎豹是另一家新进入人工智能领域的公司，在7月份猎豹宣布的二次转型就是希望通过研究深度学习和个性化分发，从安全公司、软件公司发展为一家人工智能公司。尽管猎豹在国际化方面取得了不错的成绩，但随之进入了增长瓶颈以及股价下跌，猎豹今年以5700万美元收购News Republic，希望借助今日头条模式的全球化等打开公司的新业务空间。猎豹CEO傅盛在2016 CCF-GAIR峰会上表示，AI是后互联网时代的新一波红利。

360人工智能研究院成立于2015年9月，该研究院立足于深度学习研发，抓住大数据和云计算的时代机遇，向360相关部门提供业务支持，完成人工智能相关的原始技术积累和前沿探索。在今年3月，AlphaGo人机大战结束后，360董事长兼CEO周鸿祎随即发出员工信，认为人工智能产品在大众消费领域的普及只是一个时间问题。360人工智能研究院院长颜水成在2016 CCF-GAIR峰会上说，人工智能让学术界和工业界有了共同语言。

百度已经在人工智能方面进行了巨资投入，百度无人机项目自从去年在乌镇亮相以来就一直受到业界的关注，百度还计划在五年内实现无人驾驶汽车量产。百度高级副总裁、自动驾驶事业部总经理王劲在2016 CCF-GAIR峰会上介绍，百度去年12月购买的激光雷达为70万人民币/台，百度车载大脑也是一台接近20万的服务器。为此，百度与激光雷达公司Velodyne LiDAR达成投资意向，在本月Velodyne LiDAR也公开承诺，如果明年拿到一百万订单，64线激光雷达就可以降到五百美金的单价，这将扫平自动驾驶汽车量产的障碍。

另一家互联网公司乐视尽管挖来了原百度深度学习研究院高级科学家、百度无人驾驶汽车团队负责人倪凯负责乐视超级车项目，但倪凯在2016 CCF-GAIR峰会上表示其负责的范围并不仅限于智能汽车。乐视与合作伙伴Faraday and Future成立了一个FF Le Future的实验室，主要是研究人工智能技术，广泛为包括电视、手机、体育、汽车等在内的乐视生态服务。除了美国硅谷的研发中心，乐视也将在北京成立研发中心。

除了IT企业和互联网公司外，民营企业也开始涉及人工智能产业，并视人工智能和机器人为下一个千亿级规模的产业机遇。浙江大华技术股份有限公司是监控产品供应商和解决方案服务商，2014年IHS机构权威报告全球安防视频监控市场占有率位列第二。大华股份从2008年到2015年实现了产值100亿的目标，下一个目标是产值1000亿，为此成立了乐橙云作为视联网品牌，以视频智能硬件、视频云、视频智能技术“三位一体”云开放平台，拉动千亿市场规模。目前，乐橙云选择智能安防和智能母婴两个垂直领域作为首批拓展行业。

窥见未来

牛津大学计算机系主任Michael Wooldridge

在2016 CCF-GAIR峰会上，牛津大学计算机系主任、宾夕法尼亚大学工程学院院长、MIT机器人实验室主任等国际学术巨擘向中国产业界传递了最新的研究动向。

牛津大学计算机系主任Michael Wooldridge身兼Oxford-DeepMind Partnership负责人，他认为目前人工智能进展已经解决了棋类问题、SAT等复杂问题以及自动驾驶等，即将解决实时口语理解、骑自行车、可靠的语言翻译等问题，而理解复杂的故事及回答相关问题、创作笑话和有趣的故事、解释一幅图像的意义等则远未达到接近解决的阶段，强AI和通用AI则是完全开放状态。

Michael Wooldridge认为当前谈人工智能奇点还为时尚早，甚至人工智能奇点有可能永远都不会到来！尽管AlphaGo取得了大幅度的学术进展，但AlphaGo仍存在诸多问题。比如AlphaGo程序本身并“不知道”它在玩棋类游戏，它也不能解释自己的策略，也无法从AlphaGo代码中获取这些策略，基本上AlphaGo就是一个黑盒子。因此，AlphaGo无法实现通用型AI。

Michael Wooldridge介绍说他的研究领域为“Multi-Agent System”(多个机器系统)，这个领域其实也体现了他对AI的观点之一，即在窄任务领域对现有AI服务和算法的整合。当前，产业界逐渐把AI嵌入到几乎所有产品和服务中，但这些AI服务都相对独立和碎片化，那么如何通过单个或多个机器系统来整合这些AI服务就成为人工智能的下一个发展目标。比如个人通过手机的机器，与其它人的机器之间相互协商、相互协调，共同决策一个会议的日程安排以及各嘉宾的时间安排。

Vijay Kumar是美国国家工程院院士、宾夕法尼亚大学工程学院院长，他被认为是空中机器人(无人机)领域开山立派的宗师人物，其学生遍布全球各大无人机厂商。Vijay Kumar表示对空中机器人或无人机的研究，能够为学习和了解机器人的行为特点和算法积累数据。在Vijay Kumar的最新研究中，提出了空中机器人的“蜂群”效应。

所谓“蜂群”效应，就是指一群低智能的机器人聚集在一起，共同完成某项工程或任务。由于功耗等限制，无人机等小型和微型机器人无法配置高级计算资源，因而只能具有较低的机器智能水平。对比自然界的蚁群、鸟群、鱼群等，虽然都是低智能生物，但却能群聚在一起共同完成令人惊叹的复杂工程。对空中机器人“蜂群”效应的研究，还对地面机器人甚至海洋机器人的研究有重要意义。

美国麻省理工学院(MIT)一直是机器人科技研究的先驱，MIT机器人实验室主任、美国国家工程院院士Daniela Rus认为未来世界里，每个人都有可能拥有机器人，机器人就像是在路上跑的汽车一样常见，称之为“泛在机器人”世界。这些“泛在机器人”的形式甚至包括类似大白或自然界中蛇一样的软体机器人，以及水里的机器鱼。而如果误食了鱼刺等异物的时候，还可以吞下微型折叠机器人，从肠道中通过折叠形态把异物包裹起来带出体外。

美国南佛罗里达大学计算机科学与工程学院教授、机器人与深度学习专家孙宇所研究的机械手被认为是非常“黑科技”，是为数不多能与人手相媲美的重大成果。孙宇介绍说，人体206个骨骼，其中1/4的骨骼都在双手里，人体的双手是非常复杂的机械结构，是人体最复杂的器官之一。孙宇表示，机器人智能和计算机智能有所区别，在于机器人要与自然环境实实在在的接触，这是计算机智能没有涉及到的问题，因此机械手的研究有重大意义。

香港科技大学教授杨强的迁移学习无疑是机器学习下一个阶段的重要发展方向，如何能把深度神经元网络和机器学习中训练出的模型提炼出来，并以较小的代价应用到新的领域，这是走向通用AI的重要路径。此外，杨强认为，当前国内的机器学习和人工智能算法研究没有国际上那么均衡，实际上人工智能算法远不止深度神经元网络，而是多元化发展。

当前的大数据可以分为20%的即时性数据和80%的高时延数据。对20%即时性和高重复的数据来说(互联网数据为主)，用深度学习算法能解决大部分问题。而对于80%高时延数据来说(例如工业数据)则需要用到强化学习、增强学习、迁移学习等多种人工智能算法，才能解决其数据处理和产生数据智能的问题。

南京大学计算机科学与技术系副主任、机器学习与数据挖掘研究所(LAMDA)所长周志华表示，接下来机器学习技术的一个大趋势是要增加机器学习的鲁棒性。目前很多研究中的机器智能可达到人类水准，但是如果遇到一些罕见的情况，就会错得非常离谱。因此，机器智能在遇到罕见情况的时候，“不能比一般人的处理水平更低”，这是机器学习技术大规模普及的基本前提。

当然，整个人工智能和机器人产业的发展，离不开创业群体。国家教育部长江学者特聘教授王田苗教授表示，未来五年之内，机器人在工业、服务业、智能汽车和无人机等高端产业三大块将可能迎来第一波热潮。由于人工智能技术和认知技术的成熟，未来机器人在银行、家庭、医院、宾馆等服务业的地位将逐渐提高。

紫牛基金合伙人张泉灵特别强调，人工智能创业的商业模式这件事，不是在实验室里就能想出来的。金山软件兼金山云CEO张宏江的观点是，中国人工智能公司的创新能力提升的非常快，与美国等人工智能公司之间的差距正在缩小。一个公司进步的关键不是“看别人”，而应当回归到自身，搞清楚用户到底需要什么，脚踏实地朝这个方向努力。

篇(5)

由实验室主任，电气和计算机工程副教授谭晓波领导的研究团队，将各种测量水温和质量的传感器安装到机器鱼上，这样可以检测溢出的原油。这些传感器，配备了GPS和某种形式的无线网络通信，也可以使机器鱼自主游行。

机器鱼Grace是为实验室RAPID项目研制的，该项目由美国国家科学基金会资助。RAPID项目导致了墨西哥湾漏油事件。它的目标是使用配备原油传感器的机器鱼群在海湾地区探测和追踪油柱。同时，机器鱼的设计可进行调整，以便可以在恶劣的海湾水域中正常运行，避开障碍物，并保持网络连接。

滑翔功能的开发对于在墨西哥湾寻找泄露原油的网络化机器鱼群的有效运行来说是至关重要的。滑翔可用于长距离的游动而使用很少的能量。游泳要求鱼要不断地拍打尾巴，几个小时后电池电力被耗尽了。另一方面，滑翔使机器鱼放慢速度，使他们操纵更加困难。

“这就是为什么我们将滑翔和游泳这两种运动模式集成在我们的机器人上，”谭在一所大学的新闻文章中提到。“这种集成也可以使机器人适应不同的环境，从浅溪到深邃的湖泊，从平静的池塘到湍急的河流。”

Grace的滑翔功能是由一个新泵启动，这个泵可以让机器人在水中上升或下降。该团队还设计了一个导轨来安装电池组，它可以让机器人的移动同步于泵吸作用。这对机器人来说是有益的，它看起来很像一架载有鱼尾的飞机在所要求的道路上滑行。尽管可以在YouTube上找到几个视频资料，但是没有一个可以很好地展示机器人的游泳运动。

该研究室的研究项目中有几项是关于机器鱼的。仿生流量传感和对自动水下运动载体的控制旨在开发以电活性聚合物为基础的微流量传感器，在流动通道内使其功能特征化，并将它们集成到一个机器人平台来控制水下运动载体。为了自动适配水生传感器网络，利用移动辅助协作的目标在于通过使用机器鱼的网络来探测和追踪有害藻类的大量繁殖。该项目将研究如何用节点间适应和协作来应对传感，通信及移动性的不确定性，以有效覆盖和追踪为目标。第三个项目旨在开发机器鱼的自主鱼群。

正如我们之前的报道，几个主要的自主航海机器人已经被开发用于科学探索和数据收集，包括各种环境卫生监测，如海洋生态系统监测和采集水质数据。

来源：：G.L Kohuth

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“双胞胎”的石黑浩

石黑浩是日本大阪大学的工程学教授，是位有名的机器人专家。拥有两份工作的石黑浩相当繁忙，除了教学和研究外，还要三天两头地参加各种会议和演讲。最让他头疼的是每天要花两个小时在上下班的路程上，白白地浪费了他宝贵的时间。于是，他想出了一个绝妙的主意：造出一个可以“以假乱真”的机器人替身代他去上班。他希望“机器人替身”能代自己到实验室上班、与人交谈，那么他只要在家中舒舒服服地喝着咖啡，远程控制他的“机器人”替身，就可以完成所有的工作了。

于是，石黑浩教授和他的研究小组开始了这项工作，他们用硅树脂和金属制作“机器人替身”，取名为“杰米诺德HI-1”。这个机器人的骨骼由钢和铝制成，皮肤为硅树脂，额头的发际线则是用石黑浩教授本人的真发制作。为了做到逼真，研发小组事先制作了石黑浩教授的面部模型，并以核磁共振摄影技术侦测他的头盖骨形状。制作出的机器人与石黑浩教授的身高一样，是1.75米。驱动“机器人替身”用的是压缩空气和小型传动器，它全身有46处地方可以自由运动，当它坐在椅子上时，会很正常地“眨眼睛”，甚至会烦躁地挪动，上下移动它的脚。它的肩部还会微微上下耸动，就好像正在呼吸的人一样。机器人不论眨眼或眼球转动等习惯动作，都和石黑浩本人如出一辙。它有着卷曲的头发、戴着圆边眼镜、穿着深色上衣，坐在椅子上左顾右盼，不知情的人一定以为是石黑浩正在办公。

“杰米诺德HI-1”更大的特点是能由石黑浩远程遥控。石黑浩在他的“孪生兄弟”皮下安装了50个由他负责控制的传感器和电动机。有了这些仪器，机器人可以用“眼睛”看东西，可以通过内部扬声器与他人交谈，发出与石黑浩教授一样的声音。如果你戳它一下，它还会耸耸肩或皱下眉头。当往它体内注入压缩空气时，机器人的胸部会有起伏变化，就像是真人在呼吸。起先，与“杰米诺德HI-1”谈话时，可能会觉得它有点怪，但与它交谈后，就会忘记它与真人之间细微的差别。你看着它的眼睛，同它讲话，会感觉很自然。

2010年，石黑浩教授及其研究小组按照一名年轻日本女士的面貌和身材，研制了一个仿真女机器人。这个女机器人通过动作捕捉系统变动橡胶脸，可以模仿人类的微笑、大笑和皱眉等动作。研究人员希望将这款机器人应用到社会生活中，例如，如果将她放到医院中，病人一进医院就看到点头微笑的“护士”在迎接他们，无疑会感到亲切和安慰。 

为航天员“解闷”的太空机器人

长期太空飞行中，航天员在与世隔绝座舱环境中，很难打发寂寞的日子，很容易产生心理障碍。日本在国际空间站内拥有一个名为“希望”的实验室，2013年，日本航天员将到“希望”实验室工作6个月。为了辅助日本航天员的工作和闲暇之余为航天员“解闷”，日本宇宙航空研究开发机构打算向国际空间站长期“派驻”一名机器人。

这名机器人“身材”不高，大约50厘米，他有日本“血统”，母语是日语。它可以协助航天员接受地面指令、陪他们说话、为他们拍照、识别和分析他们面部表情的信息，甚至能在网站上航天员的“状态”、传照片等。在航天员睡着时，机器人还可以监控任务，监测航天员的健康状况及压力水平。有了这样一个机器人“伙伴”，航天员在6个月太空生活中将不会感到寂寞。如果机器人研发成功，也可用于生活在地球上，特别是陪伴老年人，向不在他们身边的家人随时报告老人状况。

日本研制太空机器人的想法源于美国的“太空机器人”2号。“太空机器人”2号已经在国际空间站，它与人有相似的头部、手部；但与日本机器人“解闷”功能不同，它主要用于维护空间站内实验室，并完成一系列测试，为今后更先进的太空机器人承担更繁重任务铺路。

机器人老师

最近，韩国科学技术院开发了一款名为“英课译”的机器人，这个专门为学生设计的机器人可以教授不同水平的英语、数学以及其他科目。现在这个机器人教师已经开始在韩国东南部城市大邱的21家小学进行教授孩子们英语的试验。

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关键词 机器人课程 教学 优化

中图分类号：G642 文献标识码：A

1 中国大学机器人课程教学现状分析

1.1 全国综合性大学（理工科类）机器人课程教学现状分析

以东南大学仪器科学与工程学院、中南大学信息科学与工程学院、深圳大学机电与控制工程学院为例。这几所综合性大学是全国较早开设机器人专业课程的，他们的学生是理工科类，具有较为扎实的机械知识和较高的编程能力。而且都建设了一定规模的机器人实验室（有的还是国家级的），教师科研技术实力强大，机器人课程作为必修的课程开设，机器人课程教学时间较久，积累了很多经验，课程教学取得一定的效果；同时鼓励学生利用课余时间开展机器人兴趣活动，学生参加全国大学生机器人比赛也取得好成绩。所以，机器人课程教学是在全国较为领先的，值得我们借鉴。

1.2 全国职业技术学院（高职类）机器人课程教学现状分析

以深圳职业技术学院机电学院和温州职业技术学院电气电子工程学院为例。他们也是在全国高职类院校中较早开设机器人选修课程，主要以机器人竞赛培育为主，课程教学为辅。重点放在竞赛上，如深圳职业技术学院学生组建的“深职搬运者”队，获得2010中国智能搬运机器人比赛二等奖的成绩。温州职业技术学院也成立了“奋进号”机器人竞赛小组，在全国机器人比赛中取得过优异成绩。

1.3 全国师范类大学机器人课程教学现状分析

以宁波大学教师教育学院、杭州师范大学教育学院、湖州师范学院教师教育学院为例。这三所大学的教育学院基本是把机器人作为课外兴趣小组或开放实验室项目开展，没有开设机器人专业课程，也是把重点放在机器人竞赛培育上，争取在全国大学生机器人比赛中获奖，培养学生的创新能力。

2 温州大学教师教育学院机器人课程教学优化的探索

温州大学教师教育学院虽然也属于全国师范类，但我们参照了以上全国类型不同大学开设机器人课程的情况，大胆提出自己的想法思路，对机器人课程教学进行优化，争取培养具有一定素养的小学机器人师资。

2.1 目标明确，优化机器人课程设置

小学教育专业作为温州大学教师教育学院的重点专业，培养目标是合格的小学教师。所以我们对原来开设机器人选修课的计划进行修改，进行课程教学优化探索。像全国重点综合大学（偏理工科）一样，开设机器人辅导与竞赛专业限选课（相当于专业必修课），重点培养现在小学急需的机器人竞赛辅导老师。所以，课程内容设置以机器人知识基础、宝贝机器人的组装和基本PBASIC语言编程、宝贝机器人的巡航和利用QTI、红外传感器循迹等为主；另外，配合开放实验室项目，进行机器人竞赛培育，侧重用C语言编程开发的智能搬运机器人、机器人码垛等比赛，开发学生的创新意识，培养学生创新能力。

2.2 强调创新，建构合适评价体系

由于各所大学机器人课程开设时间较短，目的性和侧重点不一样，所以笔者在机器人教学过程中，结合温州大学教师教育学院的实际，强调创新，制订了一套比较合适的评价体系。

我们的评价指标体系是根据机器人课程教学特点和评价目标进行科学的设计。目的是为了充分发挥学生在学习中的主体性作用，促进教师与学生在评价中双主体作用的协调发展，满足学生在学习过程中对学习反馈信息的需求。以较全面 、准确、客观地评价学生学习情况为目标，以形成性评价为主导，面向多元化的评价主体，构建机器人课程评价指标。我们将评价的一级指标确定为学业成绩和综合能力。其中，学业成绩包括平时成绩、实验操作、实验考核等二级指标，而综合能力则包括实践能力、实践活动二级指标。各二级指标还可进一步细分为具体评价项目，在平时成绩中包括：实验预习、实验报告、考勤、自我管理与自主学习；实验操作中包括：学习态度、课堂讨论解决问题、操作规范、资源利用；实验考核中包括：程序编写、实际操作；实践能力包括观察能力、合作能力、创新能力；综合实践活动包括：学习结果（机器人实际运行情况等）、课外竞赛结果（创意机器人制作、各类机器人竞赛获奖情况等）。在具体操作时，我们选择了以学业成绩占70%，综合能力占30%权重作为试点实施，效果不错。今后准备根据教学实际情况与学生反馈意见，不断改进，从而使评价接近合理的目标。①

2.3 注重实践，密切与小学的联系

作为教师教育学院，我们非常重视小学教育实践基地建设，所以有15所温州地区的小学成为我们的实践基地。因为我们培养的是小学教师（兼任机器人竞赛辅导员），所以同学们可以利用课余时间把课堂学习的智能机器人知识，应用到辅导小学生机器人竞赛辅导实践活动中；如跟条件比较好的温州实验小学，建立了密切与长期的合作关系，辅导学生参加全国小学生的各项机器人竞赛。这样做达到了既能巩固课堂学习的机器人理论知识，又深入了解小学机器人竞赛辅导实际，达到双赢的目的。

2.4 效果明显，教学与竞赛双丰收

经过三年多的机器人教学探索，我们在采用课堂教学和实验紧密结合方法基础上，进一步优化机器人教学，真正做到学生“做中学，学中做”。教学中做到每人一套教材、一套宝贝机器人制作套件、QTI等传感器和电脑。考虑到学生没有学过PB和C语言，编程能力相对薄弱，所以我们采取边学习机器人知识边讲解PBASIC的常用指令，解释简单程序的意思，让学生在学习机器人课程过程中，学会了用PBASIC编写常用机器人操作程序。

充分利用机器人作为创新教育实践平台，采用开放实验室项目，组织学生参加机器人竞赛培育。主要项目是各种创意机器人的制作与编程（包括智能搬运机器人、宝贝车机器人倒自平衡、在立体迷宫中寻找出口、灭火、自动巡航调节室内空气温度、湿度、人形机器人射门、避开障碍物等），培养学生的动手能力、创新能力与团队合作能力。参加2011年中国教育机器人大赛，荣获大学C51组智能搬运机器人比赛团体一等奖，为学校争了光，受到学校领导的表扬。

3 结语

中国各所大学开设机器人课程的时间不长，还处在不断摸索、不断改进阶段。由于不同大学不同专业，开设机器人课程的目的不同，所以我们针对温州大学教师教育学院实际，对机器人课程教学优化进行了一些探索，努力寻找到一条合适的途径。

注释

① 张新.《机器人》实验课程教学评价体系建构的探索[J].岁月学术，2011（11下）：97—98.

参考文献

[1] 吴小兵.机器人课程开发与教学的现实意义[J].实验教学与仪器，2009（5）：55—56.