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第10章 机器人

从实验室到工厂与服务现场,自动化的社会问题开始全面浮出水面

从阿西莫夫到现实产业,从工厂到劳动替代,这一章真正关心的是机器人作为现实执行系统,对产业组织和劳动结构会带来怎样的变化。

本章判断

机器人章节把技术问题和社会问题放在了一起:谁在造机器人,谁在用机器人,谁又会被它改变。

为什么值得读:它是未来产业讨论中最能把‘技术进步’和‘社会代价’拉到同一页面的章节之一。

如何进入自己的系统:看机器人时,不仅要看渗透率,也要看生产组织、劳动结构和成本收益的重组。

知识路线

  1. 无人驾驶与机器人揭示了‘自动化’正在从软件走向物理世界
  2. 深度学习的真正突破,在于规模化学习开始产生通用能力雏形

关键论点

  • 机器人是 AI 进入现实执行层的代表。
  • 自动化收益和劳动替代问题会同步出现。
  • 真正的竞争不只是谁做得出,而是谁能规模用得起。

行动清单

  • 把技术能力和劳动结构一起看。
  • 关注应用场景和单位成本。
  • 留意生产组织方式是否因此改变。

深读源节

源节选

第10章 机器人:第零定律

这节在解决什么:20世纪40年代,美国科幻小说家阿西莫夫提出了著名的机器人三定律(见专栏10-1),规定了机器人研究和机器人使用的基本原则,并指导机器人学和机器人产业发展长达半个多世纪。如今,机器人的能力越来越强,应用范围越来越广,逐渐超出了三大定律能够控制的范围。2010年,由麻省理工分离出来的机器人公司波士顿动力开始与美国陆军合作,并在之后推出了“步兵班组支援系统”,即“波士顿狗”机器人。波士顿狗与毛驴身形相似,自由灵活的四条腿适应任何地形,能够在战场上帮助步兵负重和运输弹药。2016年,波士顿动力又推出逆天的双脚机器人Atlas。机器人参战显然违背了阿西莫夫提出的第一定律,但确实又能够减少人类伤亡。与此同时,战场之外,在工厂、公司、农场、服务场所,机器人正在“抢饭碗”。机器人的发展已经不是简单的技术和经济问题,可能在不久的将来彻底改变人类的生产和生活。

怎么迁移到自己的系统:阿西莫夫在80年前大胆畅想了未来的机器人世界,而包括波士顿动力在内的机器人公司在近几年快速发展,机器人产品不断成熟,并开启了规模化应用,人类已经看到机器人时代到来的曙光,如果阿西莫夫能够穿越至今,一定会感慨万千。

提醒:美国机器人协会对“机器人”的定义是“一种可以反复编程和多功能的,用来搬运材料、零件、工具的操作机;或者为了执行不同任务而具有可改变的和可编程动作的专门系统”。从这一定义出发,机器人区别于普通机械的最关键特点是“可编程”,即在工程师的干预下,能够根据需求在一定范围、程度内改变动作轨迹。美国机器人协会对机器人的定义反映了欧美机器人研究和发展的规律和特点,强调机器人的实用功能,此定义基本能涵盖当前社会大众对机器人的各种理解,也被国际标准化组织(ISO)所采纳。

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阿西莫夫来到波士顿

这节在解决什么:阿西莫夫在80年前大胆畅想了未来的机器人世界,而包括波士顿动力在内的机器人公司在近几年快速发展,机器人产品不断成熟,并开启了规模化应用,人类已经看到机器人时代到来的曙光,如果阿西莫夫能够穿越至今,一定会感慨万千。

怎么迁移到自己的系统:美国机器人协会对“机器人”的定义是“一种可以反复编程和多功能的,用来搬运材料、零件、工具的操作机;或者为了执行不同任务而具有可改变的和可编程动作的专门系统”。从这一定义出发,机器人区别于普通机械的最关键特点是“可编程”,即在工程师的干预下,能够根据需求在一定范围、程度内改变动作轨迹。美国机器人协会对机器人的定义反映了欧美机器人研究和发展的规律和特点,强调机器人的实用功能,此定义基本能涵盖当前社会大众对机器人的各种理解,也被国际标准化组织(ISO)所采纳。

提醒:1967年,日本召开第一届全国机器人学术会议,参会人员在预测机器人技术、产品和市场发展前景的基础上,给出了“机器人”更加严苛的定义。森政弘与合田周平提出机器人是“一种具有移动性、个体性、智能性、通用性、半机械半人性、自动性、奴隶性7个特征的柔性机器”。从这一定义出发,森政弘又提出了机器人具有自动性、智能性、个体性、半机械半人性、作业性、通用性、信息性、柔性、有限性、移动性10个特性。加藤一郎提出的具有3个条件的机器称为机器人,即“具有脑、手、脚三要素的个体;具有非接触传感器(用眼、耳接收远方信息)和接触传感器;具有平衡觉和固有觉(感觉自身状态)的传感器”。日本机器人学会对机器人的理解相对狭隘,强调其“拟人”和“智能”的特征,如果按照日本机器人学会的定义,一些被社会大众称为“机器人”的装备只能称作机器。

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机器人哪家强

这节在解决什么:机器人生产是一个复杂的过程,涉及的学科众多,对整个工业体系的完整性和技术能力有较高的要求。因此,机器人也经常被视为一个国家工业竞争力和工业技术水平的标杆。目前,只有为数不多的几个制造业强国能够规模化制造具有国际竞争力的机器人产品。

怎么迁移到自己的系统:20世纪60年代,机器人开始进入大量生产和实际应用阶段,机器人相关技术、工艺和理念逐渐成熟,机器人学应运而生,成为一门专门学科。如图10-3所示,机器人学由理论基础和应用技术两大层次构成,机器人学基础包含运动学、动力学等物理理论,运动控制、力控制等机械理论,以及程序设计、智能推理等软件理论。在基础理论之下,机器人学包含各种应用性学科,包括机器人结构、传感与感知、操作与接口和机器人理论等。

提醒:要生产机器人,不仅需要扎实的基础学科,还必须具备与机器人应用相关的各种工程化、产业化能力。同时,由于机器人学是一门交叉性学科,单个科研机构或企业都难以在学科涉及的所有层面保持领先,因此,机器人主机生产企业往往具备极强的产品架构设计能力和技术集成能力,能够控制机器人产业链并利用各种资源,同时还要具有很强的市场开拓能力。

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机器人去哪儿了

这节在解决什么:在新科技革命和产业变革的浪潮下,全球制造业进入数字化、智能化的转型升级阶段,老龄化社会比预期提前到来、人类对生活品质要求不断提高,这些变化对刺激了机器人市场的快速发展,机器人产业也成为金融危机之后最早恢复且高速增长的行业,“机器代人”正以超出预想的步伐进入制造和服务环节,对资本与劳动的关系产生了日益突出的影响。

怎么迁移到自己的系统:2014年,全球工业机器人销售量达到22.93万台,汽车、化工、橡胶和塑料、食品等产业新增工业机器人增长最明显。金融危机之后,全球工业机器人销售量复合增长率接近20%,从全球范围看属于高增长行业(见图10-5)。分地区看,中国的工业机器人销量占到全球市场的20%,中国、日本、美国、韩国和德国约占到了全球市场的70%。

提醒:图10-5 全球工业机器人增长情况

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机器人还是血汗工厂?

这节在解决什么:技术的进步总会在一段时期、一定范围内使人们产生恐慌情绪。少数思想超前的人探索机器人与人之间的伦理哲学等深奥问题,墨守成规的人不愿意改变,更多人最担心的则是害怕失去原有的工作。一些学者甚至认为,薪资水平的不断提高促进了机器人产业的繁荣,而机器代替人的快速发展再次验证了市场经济是资本的盛宴,在劳动与资本的对决中,劳动者又一次败下阵来。

怎么迁移到自己的系统:实体部门特别是制造业的现实为上述判断提供了支撑。2015年,全球最大代工企业鸿海富士康宣布将在未来缩减员工,大力建设“关灯工厂”,实施“机器换人”。随后,富士康昆山基地的员工数量从11万人缩减至5万人,机器人似乎真的开始“吃掉”人类的工作岗位。实际上,在人们担忧机器人抢饭碗的同时,对血汗工厂的谴责也从未停止过。人们享受工业社会带来的各种舒适和便利,却又不停地指责发展中国家制造工厂对工人权益的各种侵犯。

提醒:是让机器人替代人,还是继续维持血汗工厂,貌似是一个两难的选择。但其实并不难,因为选择的一方根本不成立,机器人过去不曾、现在没有、今后也不会造成人们的失业问题。

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不久的将来

这节在解决什么:关于机器人的未来,美国预言家库兹韦尔称智能机器人发展即将进入爆发的“奇点”,到2045年机器人的智力水平将超过人类;麻省理工学院的埃里克教授称未来10年人类将经历“第二次机器革命”,机器人会扮演更加重要的角色。虽然人们对机器人的发展存在一些顾虑,但大多数人对机器人的未来持乐观态度,对“机器人时代”的到来充满了期待。

怎么迁移到自己的系统:人工智能,传感,信息存储、传输和处理技术的快速发展,推动了机器人进入新一轮快速突破和应用的周期,并逐渐呈现出技术革命的态势,机器人也成为新科技革命和产业变革的标志和名片,而智能化是新一代机器人的核心特征。

提醒:具备人工智能和装配传感器的机器人能够自动关联大数据并分析结果,理解用户需求、识别环境变化,从而减少对工人、现场工程师和服务对象的依赖。未来的无人工厂能够根据订单要求自动化规划生产工艺和流程,并实现自我纠错,在无人参与的情况下完成生产;家庭服务机器人能够根据具体情况自动进行清扫、调节灯光、启动家用电器、开启安防装置等。与此同时,高速网络和云存储使得机器人成为互联网的终端和结点:工业机器人将组成更大的生产系统,多台机器人协同完成一套生产并解决方案成为可能;服务机器人能够通过网络实现远程监控和操作,多台机器人之间的协作能够提供流程更多、操作更复杂的服务。例如,由意法半导体公司和意大利理工学院联合研发的人形机器人iCub能够利用传感器收集外界线索而自我探索未知世界,已经进入家庭的扫地机器人Roomba则可以自动绘制地图和避让障碍物。

辨析题

为什么机器人章节会把‘哪家强’和‘血汗工厂’放在一起?

因为机器人不是单纯技术玩具,它直接进入产业和劳动世界,必须连同社会后果一起讨论。

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无人驾驶与机器人揭示了‘自动化’正在从软件走向物理世界

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深度学习的真正突破,在于规模化学习开始产生通用能力雏形

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