汉堡学院

每经记者：张虹蕾 每经编辑：魏官红

作为德国汉堡大学信息科学系教授、德国汉堡科学院院士，张建伟亦是机器人和人工智能领域的权威人士。在二十余年的时间里，他见证着机器人以及人工智能研发和产业的起起伏伏。

在9月6日至8日，由太和智库发起主办、每日经济新闻·每经智库战略合作的第三届“太和文明论坛”期间，张建伟在接受《每日经济新闻》记者专访时表示，随着行业迭代，人们在探索机器人和人工智能技术的同时，更需要关注其创造的价值。

德国汉堡科学院院士张建伟 图片来源：每经记者 韩阳 摄

这句话的背后则是机器人和人工智能的变革过程。在张建伟看来，前几年引起外界热议、资本投入的“泡沫论”已成为过去式。当下，整个行业已经进入理性沉淀期，业界和资本开始真正投入到创造真实价值的场景，跨界融合也成为产业中的新业态。同时，新的问题也不容小觑，技术加速演进带来的伦理问题也是需要直面的挑战。

谈二者结合：还有很长的路要走

经过多年的发展迭代以及大数据和高性价比计算的发展，人工智能在自然语言处理、语音技术、计算机视觉、机器学习以及智慧数据等方向均有研发成果。

放眼全球，人工智能已是风起云涌。2018年，人工智能在基础研究、技术、产业应用等方面都进入了高速增长期。根据中国电子学会统计，2018年全年，全球人工智能核心产业市场规模超过555.7亿美元，同比增长50.2%。数据显示，全球人工智能的发展呈现三足鼎立之势，主要集中在美国、欧洲、中国。

中国电子学会发布的《中国机器人产业发展报告2019》显示，2019年，全球机器人市场规模预计将达到294.1亿美元，2014年至2019年市场的平均增长率约为12.3%。

在技术演进的过程中，人工智能和机器人一直是相伴相生的。在张建伟看来，二者的结合是真正解决信息物理系统自动化和智能化的必经之路。人工智能通过机器人、制造系统、医疗器械、出行工具等实际载体，才能实现应用落地、解决相关问题；机器人只有被注入更多的人工智能技术，才能使得其适应性、协作性、交互性更强。

在高科技的赛道上，从来不缺有趣的故事。不论是前几年阿尔法狗和职业棋手的围棋大战，亦或是当下“人机融合”引发热议，均彰显了机器人和人工智能技术的发展迭代。

图片来源：摄图网

但张建伟也坦言，二者的结合是一条漫长且曲折的道路，还有很长的路要走。早在6年前，张建伟便在欧盟相关项目中开始探索通过自主学习增强机器人学习能力和适应力，后来在各个场景中出现了很多实际案例。

但不容忽视的是，还有很多尚待挖掘的价值和需要解决的问题。不同于单纯的数据分析，二者的结合涉及多个学科门类，需要考虑包括软件、硬件、感知、环境等多种不确定因素，因而很多项目和应用从实验室走到现实，需要反复验证、调试。

谈技术监管：在实践中完善政策制定

从现实的角度来看，随着技术不断发展，人工智能和机器人越来越贴近用户的生活。

张建伟对《每日经济新闻》记者表示，人工智能和机器人的应用和人们的生活息息相关，已经逐渐渗透到国计民生、衣食住行，在各行各业解决痛点、创造价值。

例如，在制造业领域已经助力在线检测等应用，在医疗领域应用于护理自动化、智能手术和生物制药4.0等环节，在农业领域的自动化案例、家庭场景的智慧网络构建中，均有了实实在在的落地案例，并且大大提升了相关场景的运营效率和成本。

同时，张建伟也提醒称，人工智能和机器人在发展的过程中，不应该只关注技术，还要关注创造了怎样的价值，需要在技术变革的过程中不断思考真正有用的人工智能和机器人如何为人服务。

事实上，张建伟的提醒来源于目前先进技术背后隐藏的伦理风险及滥用隐患。据张建伟介绍，目前互联网出现了首个“数字人类”，该“数字人类”可以通过数据传递和迭代，继而探索在互联网创造数字人的永生技术。此外，Deepfakes技术可以支持人们换脸或者是换身体。一旦这些技术被不法分子滥用，将会对社会发展及技术普及造成危害。因而在技术发展的过程中，也应该去追求“科技向善”，将技术运用在真正有价值的地方。

图片来源：摄图网

那么，如何规避上述潜在风险？张建伟认为，这需要企业、政府、联盟、用户等组织多方协作，通盘考虑，共同制定伦理规范。在具体执行过程中，政府可以扮演牵头者的角色，再让企业联盟、相关机构合作进行规则制定，再在一些示范区进行实践，在实践中不断完善政策制定。

按照张建伟的逻辑，随着技术不断变革，真正能够“抢滩”人工智能战略“高地”的国家离不开创新探索。但在这个过程中，必须要注意技术发展和监督管理方面的平衡。此外，产业链上的各方均要清晰了解自身扮演着怎样的角色。另一方面，还要平衡国内和国外、接受度和参与度、单一性和独特性等方面的关系。

谈跨界融合：企业介入需要找到“契合点”

一个不容忽视的事实是，历经了此前浮躁的泡沫期，人工智能和机器人也逐渐进入技术沉淀期。

张建伟表示，盲目投资的时代早已过去，资本对于该领域的态度变得十分冷静，政策制定者、探索研究者、企业管理者、从业实践者、外部投资者均逐渐明白，目前人工智能和机器人已经进入到一个创造价值的时代。只有基于与垂直行业深度结合、解决现实刚需的核心，人工智能和机器人才能创造价值，才能实现可持续发展和可持续的价值投资。

德国汉堡科学院院士张建伟 图片来源：每经记者 韩阳 摄

除了技术沉淀，跨界融合也成为眼下产业发展的关键词。

目前一些大型企业开始将触角延伸至机器人领域，张建伟对《每日经济新闻》记者表示，这体现了企业对于新技术的高度重视。眼下，各个领域的企业结合自身的需求和特点，对机器人领域进行投入，将会促进行业健康发展。

但这仅是一个新的起点，张建伟强调，在跨界融合的过程中，企业需要对技术进行深入和长远的认识。不同于互联网等新兴业态，机器人是一个系统复杂、综合性强的学科，其迭代的实质是技术模式的升级而不是商业模式的探索。因此，机器人的变革速度不会像“摩尔定律”般迭代。大型企业一定要认识到机器人的本质和发展规律，不能急于求成。

张建伟希望大型企业的跨界能够实现真正的跨界，不能只是停留在顺序的结合，而要达到真正早期、并行的系统融合，找到和本行业契合的对接点，探索真正有价值又有创新高度的应用。

张建伟认为，在具体的探索过程中，为了能够达到更好的效果，推动项目顺利实施，在与科研机构或者业内专家合作时，企业也要有一个平衡的心态，既不能完全依靠业界专家脱离自身的切实需求，也不能作为“指挥方”指导项目忽视技术的发展规律，需要协同各方面的观念和建议，协力推动变革发展。

每日经济新闻

11月10日，2019重庆英才大会大数据智能化学术论坛在重庆悦来国际会议中心举办。德国汉堡科学院院士、著名国际智能机器人专家、汉堡大学张建伟教授指出，“未来，机器人和人类的密切合作，包括未来助老、助残的新场景，从物理到脑力的整个辅助，有非常多创新的机会。”

会后，他接受记者采访，就“重庆如何发展大数据智能化”分享了几点建议。

“真正把人工智能落地到各行各业垂直领域，来创造价值，这个过程非常艰难。但我相信重庆在这方面可以做出自己的特色。”张建伟说，基于重庆制造业基础，可在汽车领域和智能制造领域与智能机器人深度融合。他特别强调优秀的青年创新人才至关重要。

为此，他建议，重庆市可鼓励包括重庆大学、重庆邮电大学等高等院校，在人工智能大数据相关领域进一步开设新的本科、研究生课程；并结合本地优势，制定政策，吸引毕业生本地就业，为人工智能未来的创新创业提供巨大的人才支撑。

“针对重庆的大学，一方面帮助他们自己培养人才，另一方面还得对外加强沟通，促进引进人才。”张建伟指出，在例如开源软件、开源硬件和整个生态打造方面，他觉得全中国应该可以协作起来，因为人工智能、机器人领域的挑战还非常多，所以各大高校、省市一定要避免闭门造车。“例如此次英才大会，就利于多方交流合作。”

来源: 重庆商报

德国汉堡科学院院士、德国汉堡大学信息学科学系教授张建伟。　张茵　摄

中新网绍兴12月1日电(记者 张煜欢)“机器学习未来是人工智能突破的重要方向，‘人机共融’是一个长远且富有挑战性的场景。”12月1日，在浙江绍兴举行的“2018中德高端制造峰会”上，德国汉堡科学院院士、德国汉堡大学信息学科学系教授张建伟以《人工智能助力高端制造》发表主题演讲。他表示，未来人工智能、机器人与智能制造将走向更为深度的融合。

随着第四次工业革命的到来，工厂开始进入数字化转型阶段。德国工业4.0给全球制造业发展带来一定启示，未来生产线上的人、机器、产品等对象都将与计算机里的虚拟世界连接，从而提升工厂的管理控制能力，并创造出巨大的商业价值。

“人工智能在虚拟世界里的发展是飞快的。”张建伟举例道，“例如30年前我在学习计算机的时候，只能多个人使用一台电脑，而现在我们一个人每天被关联使用着上百台电脑，计算机的计算能力也已经提高了100万倍。”

在当前中国制造业转型升级的过程中，“智能制造”是关键词之一。张建伟坦言，随着制造业工作任务日趋复杂，人工成本越来越高，流水线工人越来越难招，工厂里急需采用机器人、人工智能等技术来减轻人的负担。

张建伟介绍，作为一个复杂的生产系统，智能制造包括了机器人、物联网、虚拟现实以及生产计划、制造工艺等多种技术和模块，这些标准模块和技术组合在一起，最终能够实现各种定单的柔性生产，并能以较低的成本完成个性化制造。

“智能制造方面，我们过去强调自动驾驶、智能医疗以及自动农业等，其实机器人制造也有着很多的机会，包括机器人检修、机器人教育等。”张建伟说。

他表示，在人机协作的场景里，机器人充当了“第三只手”的角色。“在人工智能赋能下，机器人可以察觉人的意图、了解装配的要求和人的装配习惯，并对多种场景进行学习和理解，最终主动协助执行任务。”

2018中德高端制造峰会在浙江绍兴举行。　王刚 摄

张建伟称，未来机器人对世界理解的模型将做得越来越精确。“不过目前机器人的灵活程度还比不上人工，完全取代人力是不可能的，因此采用人机协作的方式可达到更优的生产效果。”

谈及未来发展路径，张建伟表示，要考虑如何将中国优势更好发挥，包括齐全的制造门类、灵活的制造体系以及庞大的工程师团队等，同时更要注意补足短板，包括原创能力、学科交叉、跨学科等。“当前，我们正处于一个融合、交叉、共享的时代。如能做到协调全球创新资源，形成有效互通的技术转移，或能实现中国在智能机器人上的最优实践。”

据悉，本次峰会由中国新闻社、绍兴市人民政府主办，中国新闻社浙江分社、越城区人民政府承办，中国民主建国会浙江省委员会、中国创新设计产业战略联盟、浙江科技学院、浙江省机电集团、清华启迪之星、德国明斯特中国研究中心、浙江胄天科技股份有限公司(云栖大数据)协办，中新经纬、杭州鸿泉物联网技术股份有限公司支持。(完)

雷锋网按：2018 全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳召开，峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，得到了宝安区政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流盛会，旨在打造国内人工智能领域最具实力的跨界交流合作平台。

在29号召开的AI前沿论坛上，德国汉堡科学院院士张建伟发表主题为“AI赋能，人机共融”的报告，以下是此次报告的具体内容，雷锋网做了不改变原意的编辑与整理。

人工智能发展的新动能

张建伟认为，随着云、物联网、互联网网络、光网、宽带、5G的发展，使得现在的大数据燃料非常充足。我们现在面临的是一个人类社会生态的新平衡，加上新材料、新计算、新的能源的供应，使得全系统的创新里有了新的动能。

未来的少人化工厂、老人的服务护理、虚拟社区的交互，私人定制的服务等等，都是人工智能和机器人发展的方向。机器人和人工智能除了在制造、交通方面的应用，在医疗、农业、智能建造和教育方面都有巨大的应用潜力。

单模态的大数据学习

机器是不是比人更智能，张建伟通过最近参与录制的《机智过人》节目中的例子，展示了现在机器学习在单模态数据里的应用达到什么程度，还有哪些挑战。

图象处理和人脸识别的应用特别广泛，在一场《机智过人》的节目里，张建伟团队有意找到了一个模糊的图象，从很远的监控相机照一个车里的孩子的图象，然后让机器和最强的人类来进行PK，机器最后在这种模糊情况下会犯非常奇怪的错误，但是节目现场的林警官利用知识外推的能力和想象能力，在这幅模糊的图象里头画出了这个孩子的肖像，他用这个方法也找出了在伊利诺伊州杀害华人女科学家的罪犯。林警官利用肖像锁定了两对父母，这场对决明显的是人的智能战胜了机器智能，因为人在模糊信息下运用知识、运用外推的能力是非常强的。

接着，张建伟举了一个单模态文本学习的例子。微软小冰通过任意一幅给出的图像，可以识别出一些作诗的元素，最后作出了一首很美丽的诗。但是，机器人写诗还没有三观，包括价值观、道德观和人生观。虽然它写出的词句非常的华丽，但是他认为，下一步人工智能面临的挑战，是如何让机器人、人工智能系统逐渐具有三观。

还有声音的单模态学习实例。通过把撒贝宁在网上主持节目的两个小时的语料的下载、学习，然后来让机器人的系统模拟他没有说过的话，没有唱过的歌，这种内推的形式也可以实现比较好的演示。如果是在学习的语料里头有情感，机器人就会具有情感，但是人工智能真正具有情感还有很多强人工智能的挑战。

另外机器人阅片也是人工智能的一个比较实用的方向。首先让机器人学习大量的肺病的数据，然后和15个最强的医生进行比拼，最后显示机器人在这种有限环境里的大数据的学习情况非常强，在非常小的细节的最后的识别方面，机器人战胜了15个最强医生的团队。

跨模态学习应用

张建伟认为，下一步的挑战是我们如何把人工智能用在这种物理系统里头，使得机器人和人工智能的结合变得更加透明，运用到多模态的交互，如何使机器和人融到一块，使得我们真正进入人类的2.0的时代。机器人未来和人工智能交互的未来，不是单模态的，而是一个多模态共享的模式。

张建伟介绍了他的团队与清华大学、北京大学、北京师范大学和科学院心理所合作研究的人工智能基础研究项目——跨模态学习。共同研究跨模态学习的认知、计算和神经机制，利用理解的知识和模型，来提高人机交互的性能。

这种跨模态和跨学科、跨文化的学习是这个项目的特点。如何实现混合的、可靠的智能来融合各种各样的传感器，包括类似视觉、听觉、肢体感觉，还有一些人工的，像激光雷达一样的数据，人的模型提供了一个非常好的样板。如何使用自上而下的控制，如何把数据驱动跟知识驱动融合到一块，如何在数据融合方面不只是简单的数据模型的叠加，而是有一个符号的表示，用它们来做决策，用交互和动作的执行，尤其是提高我们未来的人工智能和机器人系统的效率和鲁棒性。

他认为，我们现在更多的要关注神经成像的模型、神经激励的方法、脑机接口，甚至心理学的行为学，来进行系统的合成，最后在机器人和复杂的CTS系统里进行验证。

这里面有三个重要的方向，一个叫跨模态的动态适应机制，例如，通过发现老鼠在学习前和学习后的神经元的变化，希望总结出未来更好的带有局部记忆的深度神经模型。第二个领域是跨模态的泛化和预测，第三个是在未来的跨模态的人机交互方面，如何让机器人通过视觉、语言的共同学习，更好地理解概念，理解他们中间的关系。

通过多模态的学习，包括未来的制药、科学实验，都可以通过机器人进行大量的加速，在机器人应用比较典型的瓶颈问题里，通过多模态的学习实现了机器人的灵巧操作，包括抓取、注射等等。

此外，张建伟还介绍了多模态学习技术在自动驾驶、行走机器人领域的应用。

会后，张建伟接受了雷锋网的采访，介绍了德国在人工智能和机器人领域的发展情况。在人工智能的基础研究方面，近20年德国政府一直长期持续在资助。即使在人工智能处于寒冬的时候，德国的科学研究会资助的很多大项目里面，都包含很多人工智能的元素，所以在人工智能核心技术、人才方面都有很好的积累。

德国的研发题目不是由政府来设定，而是由科学家来定义未来的研究问题，这种模式是科学家主导。政府根据研究内容的前瞻性和内部评比来确定资助对象。所以，德国人工智能和机器人的结合在科技理论上的创新程度一直很高，既有基础研究项目，又具有很高的跨学科的特点。

另一方面，德国整个制造业的全面程度在全世界也比较领先。所以在德国的汽车公司里，自动驾驶还有辅助安全驾驶，差不多近20年一直在长期投入。在真正的自动驾驶或者辅助驾驶的量产方面，德国的汽车公司还是可能会领先的，奥迪最近的60公里以下的自动驾驶车量产，在全球第一个真正实现了量产。德国提出工业4.0的概念，也是希望再把物联网、人工智能加入制造领域，来保持他们在制造和智能结合方面的优势。

总的来说，德国在人工智能和机器人领域一方面积累了大量的基础技术，另一方面在工业制造、医疗、驾驶领域一直保持持续的研发，即使在还没有变成产品的时候，也积累了很多的核心技术，培养了很多人才。

2017中国（深圳）IT领袖峰会今天在深圳召开，在数字中国联合会常务理事丁健主持的“IT与数字脱贫”的主题论坛中，德国汉堡科学院院士张建伟、海尔集团首席技术官赵峰、和玉另类投资管理合伙人曾玉等嘉宾参与了讨论。

张建伟认为，中国目前的优势是拥有大量的设备，这些设备的数量和种类非常庞大和多样，但大多数都属于1.0阶段，未来需要做的是需要这些设备具有传感设备，具有学习和交互能力，这样中国才有机会抢占机器人制高点。

目前，机器人和深度学习正成为中国企业追赶的热潮，大量机器人公司都在关注深度学习。张建伟认为，工业机器人和智能机器人的区别是学习能力和交互能力的差别，智能机器人给传统机器人带来了机会，也带来了挑战。

和玉另类投资管理合伙人曾玉表示，很多公司和社群都接受一个事实：“人工智能是未来”。目前，智能化的发展已经不仅仅是万物互联，已经发展到人机互联的程度。而对于目前整体智能化产业“设计在国外，人才、供应链和市场在中国”的现场，曾玉认为这是中国未来智能化发展的优势。