医疗机器人产业研究

康复机器人作为机器人技术与医学技术结合的产物，目标是实现替代/辅助康复治疗师，简化传统“一对一”的繁重的治疗过程，帮助病患重塑中枢神经系统。机器人在康复及疗养领域上有着巨大的潜力，这类系统不仅能够对行动障碍进行治疗(如由中风、创伤性脑损伤及其它损伤引起的行动障碍)，也能够作为社会与行为障碍的干预与治疗工具，包括自闭症类群、多动症等，未来，康复机器人需求前景较大。康复医学与机器人技术相结合，带动相关领域新发展康复机器人行业产业链可分为三个部分。其中，产业链上游市场参与者主要为康复机器人核心部件供应商，主要包括硬件生产商和软件供应商。产业链中游环节主体为康复机器人研发、制造和生产商，是康复机器人设备的技术所有者。下游涉及终端消费群体，包括医疗机构、养老院、疗养院和个人消费者。康复机器人属于医疗机器人领域的分支，是机器人技术与康复医学结合的产物，中枢神经系统的高度可塑性是康复医学和机器人技术结合的最重要的医学依据。目前，康复机器人已经广泛地应用到康复护理、假肢和康复治疗等方面，这不仅促进了康复医学的发展，也带动了相关领域的新技术和新理论的发展。康复机器人是病人康复过程中以及康复后替代身体重要功能的重要智能设备。目前，康复机器人主要分为医疗训练用康复机器人和生活辅助用康复机器人两大类。康复机器人存在巨大供需缺口，市场规模将高速增长传统的人工或简单的医疗设备已经不能满足患者的康复需求，康复机器人可以减少人员陪护，而且更有成效地帮助病患实现康复，更重要的是，患者、老年人以及幼儿，对于医疗康复机器人的需求较为刚性，这一片市场需求未来可期。此外，康复机器人存在巨大供需缺口，未来将有巨大的发展空间。近年来，中国的医疗卫生水平不断提高，医疗设备的行业规模呈现逐步扩大的趋势，康复机器人板块也呈现上升趋势。根据Frost & Sullivan报告，中国康复机器人市场自2017年起步，2018年市场规模达到2.1亿元，预计未来几年将以57.5%的年复合增长率增长，2023年约达20.4亿元。欧美品牌占据中高端市场，国内厂商蓄势待发目前，我国康复机器人中高端市场被欧美品牌垄断，例如：Hocoma公司的Lokomat，WOODWAY公司的Lokohelp。国内康复机器人目前还处于初级发展阶段，还未出现规模较大的康复机器人企业，国内从事康复机器人的企业主要包括埃斯顿、璟和机器人、大艾机器人、傅利叶智能、睿瀚医疗、安阳神方、迈康信、尖叫科技、迈步机器人、程天科技等企业。但是，近年来我国自主研发能力在逐渐增强，在高端机器人市场也有一定的产品出现，与欧美品牌之间的距离将渐渐缩小。智能康复迎来新风口，康复机器人将成投资热点目前，我国康复机器人行业处于导入期，行业内各企业纷纷跑马圈地，产业格局还没有形成。那些具备技术和制造先发优势，同时积极搭建民营销售渠道，合作模式灵活的公司将率先受益行业爆发，成为国产化进程中的龙头企业。2020年10月，中国智能康复产业领军者傅利叶智能完成1亿元C轮融资，融资资金将用于新产品研发，加速完善康复机器人核心产品矩阵，完善产业链上下游平台，促进智能康复生态体系的建立。2021年1月4日，智能康复机器人创新企业上海卓道医疗科技有限公司宣布完成数千万元A轮融资，由张江高科领投，联想之星跟投，本轮融资将主要用于创新康复机器人产品的研发注册、加速丰富康复智能硬件产品矩阵和市场开拓、品牌建设。可以预测，未来几年，智能康复将成行业新风口，智能康复机器人将是行业投资热点。〖 前瞻产业研究院 〗本文不构成投资建议，股市有风险，投资需谨慎。

医疗机器人技术水平会超过医生，这仿佛是一个共识，而到来时间，李开复认为是20年。在创新工场与启明创投组织的一次高峰对话上，李开复很笃定地说到：人工智能既能够缩短药物研发时间，又能够大大降低药物成本，甚至在未来还能更深入介入医疗领域，因此20年后机器人的技术水平一定会超过医生。医疗机器人的潜力真的有这么大吗？从近年来医疗机器人的融资情况可见一斑。▍高额融资加速行业发展在面向全民健康这个大方向下，医疗机器人领域具有独特解决方案的企业受到许多聪明资本的关注。2021年年初，高端精准医疗领域腔镜手术机器人企业北京术锐技术有限公司就宣布获得近3亿元人民币的B轮投资，该轮融资由国投招商领投，辰德资本、顺为资本、天峰资本和汇鼎基石跟投。术锐专注于第三代单多孔通用型的微创腔镜手术机器人系统，依托“对偶连续体机构”设计，其高刚性蛇形手术臂动作灵动精准，能够在狭小的空间内完成各种复杂的手术操作，例如可以在患者体内独立实现6+1自由度的全维运动。（北京术锐技术有限公司研发的腔镜手术机器人）值得一提的是，该领域世界领先的达芬奇手术机器人在中国售价2~3千万元，达芬奇单孔腔镜手术机器人的售价更是可高达3500万元。术锐腔镜手术机器人整机和耗材价格将明显低于达芬奇手术机器人。同时，术锐腔镜手术机器人在技术原创和专利上，也很好绕开了国外竞争对手布局，这或许是其受到资本青睐的关键。同样获得高融资的是精锋医疗，该企业在2021年1月宣布完成近6亿元的B轮融资，融资由济峰资本和康基医疗领投，老股东三正健康投资和国策投资联合领投，祥峰投资、博远资本、雅惠投资、老股东保利资本跟投。据公开资料显示，精锋医疗已完全独立掌握了手术机器人所涉及的结构设计、系统控制、运动算法与人工智能算法等多项核心技术，并形成了完整的自有知识产权体系，代表产品是多孔腹腔镜手术机器人系统、单孔腹腔镜手术机器人系统以及超高清立体内窥镜。（精锋医疗微创手术机器人整体图）精锋医疗具有代表性的是其独创基于20根钢丝传动的九轴联动技术，该技术能使操作臂能够在狭小空间内实现媲美人体手臂的7自由度灵活操作，手术操作更灵活精准。精锋单孔机器人有望在临床应用中，进一步减小手术创伤，减少术中及术后的感染风险，同时，精锋医疗的超高清立体内窥镜产品还创造性采用了软硬件一体化设计思路，整个内窥镜系统具有极低的时延，使医生在内窥镜画面下的操作更流畅。这种软件和硬件的整体突破是资本持续关注和支持的根本原因。同样是今年年初，专注于搭建结合手术机器人胸腹部实体肿瘤治疗体系的手术机器人研发公司精劢医疗，也由正大制药集团旗下的卡迪泰医疗独家投资，完成了数亿元人民币A轮融资，肿瘤治疗这个赛道，潜力不言而喻。（精劢医疗手术机器人）更早些的2020年12月，“睿米”神经外科手术机器人生产商柏惠维康完成4.3亿元D轮融资，由中关村龙门基金领投，经纬中国、中信建投、新鼎资本、合音资本等基金跟投。再往前的2015年，上市公司博实股份更是也通过注资，参股了苏州康多机器人的控股公司哈尔滨思哲睿智能医疗设备有限公司，参与到手术机器人研发，进军高端医疗领域。可以看到，这几家行业知名的医疗机器人企业，融资基本能达到3-6亿，除投金融投资机构外，大型医疗公司也纷纷加码，这既在意料之外也在情理之中。医疗是高门槛、高技术的产业，这种具备特殊属性的行业让相关赛道投入巨大，融资额普遍较高，医疗机器人行业作为医疗器械的一类，同样门槛很高，产值也很高。同时，由于医疗赛道非常多，目前手术医疗机器人相关企业仍然凤毛凌角，在医院落地使用比例更是相对较少，仍然可以看成一片蓝海，这导致相关企业的成长预期非常高，估值增长幅度与日俱增，医疗机器人企业的获得高融资也理所应当。▍市场红利逐步释放目前医疗机器人的上市龙头企业也给了资本以充分信心。国内骨科手术机器人行业的领军企业，也是科创板上市公司天智航在4月9日发布了2020年财报，从其财报业绩的增长趋势可以发现，随着疫情好转，天智航2020年营收呈现逐季回升趋势，一季度至四季度营收分别为：2163万元、2613万元、2869万元、5947万元。去年整体营收达到了1.36亿元，虽然相比2019年2.3亿元的营收亏损了5447万元，但整体仍然呈现较好的增长态势。从许多券商公司的分析研报可以看出，对天智航的这种增长信心主要来自产品和市场两方面。从产品上看，天智航4月2日刚发布的“天玑2.0”骨科手术机器人在1.0产品的基础上进行了结构和功能优化，最为突出的是“天玑2.0”兼容了2D与3D模式，采取独有入钉点及针道计算智能算法，机械臂能精准运动到规划位置，借助骨科引导器，为医生提供精准的导针置入路径。相较而言，这种模式更加智能、便捷，还可使手术工作流程更加顺畅，并大幅减少手术时间，提高手术的质量与效率。同时“天玑2.0”内部结构更加紧凑，占地更小，也更容易在空间较为有限的场景下作业，这种优势是达芬奇这类大型机器人的不足点。（天玑骨科手术机器人）从市场上来看，骨科手术机器人医疗器械注册证是天智航目前能享受市场独占期的门槛之一，天智航自主研发的骨科手术导航定位机器人是首家获得 CFDA 核发的第三类医疗器械注册证的“骨科机器人导航定位系统”，也是全球第五家取得医疗器械机器人注册许可证的企业。而“天玑2.0”骨科手术机器人于4月2日上市亮相时，其国内版已获得NMPA核发的第三类医疗器械注册证，据了解，该机型的国际版也已经完成样机开发，通过了CSA获得IEC60601-1医疗电气设备-基本安全和主要性能通用要求的认证。截至目前，“天玑1.0”已在国内100余家医疗机构进行了常规临床应用，累计完成超万例手术，取得了良好的临床应用效果，预计“天玑2.0”产品将进一步扩大这种市场优势。▍研究仍待开拓虽然多家医疗机器人企业蓬勃发展，但就目前整个医疗服务手术机器人研究方向来看，医疗机器人的领域尚有非常大的开拓空间，目前主流的研发方向大致分为新型机构，智能感知和安全交互三个方面，细分则有更多。手术机器人的新型机构研究，主要针对人体进行，创新强调对人体这一复杂环境的匹配，例如刚柔耦合，小型化，低维影、自重构、变刚度等器械方面新的突破，智能感知、安全交互等软件交互的创新，水凝较、磁流电等通过材料进行的机构与驱动方式变化。手术机器人的智能感知方面，主要针对触觉、软体的推进，以及基于多种光学传感器的创新。由于医学图像场景相对工业更加复杂，需要对于同质细节有更精细的处理优化方式，图片处理、病变检测技术如何能与超声，核磁更好融合，是医疗机器人不可或缺的技术。在此基础上，如何增强机器人智能，提高手术效率，实现局部智能控制，都是未来值得探索的重要方向。安全交互方面也非常重要，天智航的骨科手术机器人就是安全交互类机器人的代表。由于手术机器人直接给患者做手术，安全性的重要程度不言而喻。安全交互设备不光对患者，还需要考虑手术室内的医生、护士等问题，所以往往更需要对力反馈交融交互、刚柔可控、拖动交互等技术上有更多的要求，同时对于包括动力参数辨识，柔性控制，0空间规划、阻抗磨性、自然约束辨识等等技术也有需求，从而保证机械臂在环境中绝对安全，也使得交互更加顺畅，手术操作交互更加便捷，最终达到人机共融。（达芬奇手术机器人）目前，位于世界最先进的达芬奇手术机器人已经占据领导地位，达芬奇机器人可以看作是人眼睛和双手的延伸，也是人智慧的体现，从研究视角来看，其本质上还是在于新型机构，智能感知和安全交互三方面的开拓式创新。在这三个主要手术机器人研究方向下，我国在骨科、神经外科、腔镜、眼科手术等主要细分赛道都已经有企业正在追赶，还有一些例如狭窄空间的喉部手术、自然腔道、血管介入以及与CT核磁兼容的手术机器人也都有企业和实验室在加紧布局。但问题在研究过程中也逐渐凸显，目前主要表现在国产核心部件仍然无法做到自主可控、医疗器械机器人注册证、专利问题等方面，体现在系统集成层面的各个部件缺乏原创性，进一步延展则是材料、工艺、芯片等多个维度，这些因素叠加拖慢了我国手术机器人的发展步伐。从目前手术机器人行业头部企业的经验来看，我国企业可以从差异化、个性化手术、产品化先入手，借助政策、资本、技术、市场多方推动资源，加快包括虚拟学习、人机交互等相关需求驱动和技术牵引，快速扩大适应症手术机器人市场占有率和专利覆盖面，抢占中国高地，进一步辐射全球市场。▍结语2019年度手术量已经超过5500万例，而2019年机器人手术量仅为5万例左右，无论是市场增长曲线态势，还是达芬奇数据，都给了人们大量信心。随着未来手术机器人变得更加智能、远程、微创、小型，患者、家属、医生的信心逐步加强，对机器人自主化、智能化给予更加充分的信赖，相信未来医疗手术机器人行业必然将迎来一轮爆发式增长，而这个时间，或许比20年更短。

读创/深圳商报记者 袁斯茹4月10日，在工信部和深圳市政府支持下，AI机器人与智慧医疗产业发展高峰论坛在深圳会展中心举行。作为第九届中国电子信息博览会的同期活动之一，论坛由深圳市人工智能产业协会（下称“协会”）联合中电会展与信息传播有限公司共同主办，吸引超300家企业参加。本次论坛围绕AI如何为智慧医疗带来新机遇的主题，邀请北航机器人研究所名誉所长王田苗、广州呼吸健康研究院院长何建行、北京理工大学机电学院智能机器人研究所副所长段星光、北京市医疗机器人产业创新中心董事总经理王彬彬等专家进行探讨。△范丛明协会执行会长范丛明在现场致辞中表示，国内人工智能医疗处于成长期，投融资市场发展迅速，医疗是最主要的人工智能应用场景之一。“医疗机器人作为人工智能医疗主要细分应用领域之一，应用市场广，发展潜力大。”他说。△王田苗此后，王田苗教授以《医疗机器人产业化挑战性问题》为题发表演讲，分享了核心技术及医疗机器人发展，真正驱动的应用价值、全球医疗机器人的市场格局、手术机器人的专利分析、中国医疗机器人发展现状与趋势及发展优势。王田苗提出了科学的项目孵化投资逻辑，总结了医疗机器人的三种产业化落地路径，概括了医工交叉创新创业的难点和挑战，并提出了中国医工交叉协同创新的新生态。论坛最后，王田苗主持圆桌论坛，执行会长范丛明、北京英特美迪董事长方陕渊、木林森公共空间安全科技总经理黄建彬 、真健康医疗董事长张昊任、联得自动化副总经理范杰、福宁集团副总裁肖永、未磁科技CEO蔡宾等七位嘉宾，就未来医疗机器人产业生态、应用与产业机遇等方向展开深入探讨交流。审读：孙世建

中国经济周刊—经济网讯（邹锡兰）4月10日下午，在工信部和深圳市政府的支持下，由深圳市人工智能产业协会联合中电会展，信息传播有限公司共同主办的“AI机器人与智慧医疗产业发展高峰论坛”在福田会展中心召开。北京航空航天大学机器人研究所名誉所长王田苗、广州呼吸健康研究院院长何建行、北京理工大学机电学院智能机器人研究所副所长段星光和北京市医疗机器人产业创新中心董事总经理王彬彬等嘉宾，以及300多家企业的代表出席了本次论坛。论坛上，与会嘉宾共同商讨了如何抓住粤港澳大湾区发展契机加快智慧医疗发展步伐，力求实现AI 机器人赋能医疗，为其产业化发展建言献策。2020年新冠肺炎疫情一定程度上影响了经济发展和人民生产生活，各界认识到公共医疗卫生资源及打通医疗资源的重要性。多重因素催生远程医疗的革新。随着相关政策的出台和完善，远程医疗村级覆盖和智慧医疗应用的普及也按下了“加速键”。远程会诊、远程超声、远程手术、智慧院区管理、AI辅助诊断、VR病房探视……后疫情时代，随着5G技术的普及，以及5G与云计算、大数据和人工智能的结合，医疗行业加快数字化转型，智慧医疗得到普及。深圳市人工智能产业协会执行会长范丛明致辞时指出，国内人工智能医疗尚处于成长期，投、融资市场发展迅速，而医疗领域又是网民在人工智能方面的主要应用场景，医疗机器人作为人工智能医疗细分应用领域之一，应用市场广，发展潜力大。此外，他还分享了人工智能在医疗领域的“六大发展机遇”和“八大细分领域”。在以《医疗机器人产业化挑战性问题》为主题的演讲中，王田苗教授则探讨了核心技术和医疗机器人的发展及其应用价值、全球医疗机器人的市场格局、手术机器人的专利分析、中国医疗机器人发展现状、优势以及未来发展趋势。王田苗教授还介绍了科学项目孵化的投资逻辑，并总结性地提出了医疗机器人三种产业化的落地路径，以及医工交叉创新创业的难点和挑战。他还进一步提出中国医工交叉协同创新的新生态，并对医疗机器人以及人工智能发展的广阔前景予以肯定。王田苗教授分享 《医疗机器人产业化挑战性问题》段星光 北京理工大学机电学院智能机器人研究所副所长 《医疗机器人创新应用与产业机遇》王彬彬 北京市医疗机器人产业创新中心董事总经理 《医疗机器人产业生态实践》陈江城 深圳市智能机器人研究院研究员《类生命机器人技术在康复医疗中的应用》陆贤 西安增材制造国家研究院云平台运营中心总经理 《3D打印医疗云平台的技术架构及产品分析》刘亮 加利弗设计创始人CEO 《机器人与智慧医疗产品的设计及营销利益点》圆桌论坛环节，范丛明、北京英特美迪董事长方陕渊、木林森公共空间安全科技总经理黄建彬、真健康医疗董事长张昊任、联得自动化副总经理范杰、福宁集团副总裁肖永以及未磁科技CEO蔡宾等七位嘉宾，就未来医疗机器人的产业生态、应用和产业发展机遇与方向进行了深入交流与探讨，期间观点频出。医疗是关系到民生福祉的重要领域。本次论坛聚焦AI机器人与智慧医疗产业结合，学界、业界大咖们在交流中不断碰撞出火花，为行业发展助力，可谓是一场思想观点与技术交汇的盛宴。

机器人已经被广泛应用于各个行业，并且从事着各种各样的工作。机器人是高级整合控制论、机械电子、计算机、材料和仿生学的综合产物。尤其在工农业、医学、建筑业甚至军事等领域中都具有十分重要用途。世界上对于机器人的概念渐趋一致。比如联合国标准化组织采纳了美国机器人协会给机器人下的定义：“一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机；或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。”纵观世界机器人产业发展态势及战略，全球大力发展机器人技术是应对经济转型升级的重要需求，也是智能社会发展的大势所趋：比如中国制定了中国制造2025、美国再工业化和工业互联网战略、欧盟“火花”计划、德国工业4.0战略、日本机器人新战略、韩国机器人强国战略等，未来机器人技术及应用已成为创新发展的必争之地。值得一提的是，早在2013年，国际著名智库麦肯锡全球研究所发布了《引领全球经济变革的颠覆性技术》报告，将先进机器人列入其预测的12项颠覆性技术中。机器人技术的研究和应用已从工业领域快速扩张到航空航天、国防安全、国家安全、医疗康复等其他领域，机器人产业在未来战略性地位越来越突显。目前全球机器人十大机器人公司战略性地位已经形成，比如：全球十大机器人公司1、 发那科(FANUC)（日本）2、 库卡(KUKA)（德国）3、 那智不二越（日本）4、 新松机器人（中国）5、川崎机器人（日本）6、ABB机器人（瑞士）7、史陶比尔（瑞士）8、 爱普生机器人(机械手，日本)9、 安川(Yaskawa)（日本）10、柯马机器人（意大利）下面的这些世界各国的科学家是机器人领域的开创者，也是机器人技术商业应用的重要实践者。一、约瑟夫·恩格尔伯格——机器人之父（美国）约瑟夫·恩格尔伯格(1925年-2015年)，是全球最著名的机器人专家之一，他出生在美国纽约，先后获得哥伦比亚大学物理学学士和电子工程硕士学位，美国工程院院士。1956年，恩格尔伯格在一次聚会上遇到了工程师/发明家乔治·德沃尔。 两个人开始讨论艾萨克·阿西莫夫的机器人哲学。1957年，恩格尔伯格成立世界上第一家机器人公司Unimation，1959年，全球第一个工业机器人尤尼梅特诞生，这个机器人重达2吨，但却拥有1/10000英寸精确度的机械手臂。到了1959年，机器人尤尼梅特第一次出现在通用汽车公司的生产线上。恩格尔伯格和乔治·德沃尔发明的世界上第一台真正意义上的机器人，彻底改造了现代制造业，由于恩格尔伯格对机器人领域的巨大贡献，被后人称为“机器人之父”。人物历史：约瑟夫·恩格尔伯格，1925年出生于纽约布鲁克林的一个德国移民家庭。作为一个技术与科幻的爱好者，它曾经在17岁参军的青年人先是在哥伦比亚大学攻读物理，然后又用了三年时间获得了该校的机械工程硕士学位。1956年，恩格尔伯格曾经买下了乔治·德沃尔的“程序化部件传送设备”专利。1957年，天使投资300万美元资金到位，他们创立了万能自动公司Unimation，成为了世界第一家机器人公司。1959年，重达2吨、但却有着1/10000英寸精确度的庞然大物横空出世，这就是世界上第一个工业机器人尤尼梅特。因此，他们对创建机器人工业方面作出了十分杰出的贡献。1983年，恩格尔伯格和他的同事将Unimation公司卖给了全球领先的核电技术服务提供商和环保服务巨头西屋公司，并创建了TRC公司，开始研制服务机器人。1988年，恩格尔伯格的新公司开始销售护士助手（Helpmate）医疗机器人。他们依靠大量的传感器，使得护士助手能够在医院自由行动，协助护士提供送饭、送药和送信等服务，真可谓是《超能陆战队》中“大白”的鼻祖。到了90年代，这家服务机器人公司被收购。1966年，在最热门的晚间谈话节目把Unimation机器人请上了电视，并让机器人面对着全国300万观众，又是发高尔夫球、又是倒啤酒、且挥舞指挥棒，甚至还拉手风琴。从此，恩格尔伯格在全球一举成名。在之后的二十年里，Unimation与日本著名的川崎重工等合作，将工业机器人技术推广到全世界。由于日本劳动力匮乏，极力发展机器人新技术，因此，日本在工业机器人方面遥遥领先。在之后的时间里，全球汽车公司更愿意使用电机驱动的机器人而不是液压驱动，而恩格尔伯格却一直坚持液压驱动。由于客户的流失，在1982年，Unimation被迫以1.07亿美元卖给了西屋电气公司。之后不久，恩格尔伯格退出公司。1992年他被星期日泰晤士报评为“20世纪1000位创造者”之一。1997年，恩格尔伯格获得“日本国际奖”（Japan Prize），表彰他对日本做出的贡献。后来，恩格尔伯格一直致力于推广机器人在照顾老年人、残疾人等方面的应用。恩格尔伯格在2015.12.01去世，享年90岁。恩格尔伯格认为，服务机器人与人们生活密切相关，服务机器人的应用将不断改善人们的生活质量，这也正是人们所追求的目标。一旦服务机器人像其它机电产品一样被人们所接受，走进千家万户，其市场将不可限量。恩格尔伯格对于机器人行业的贡献有目共睹，正如机器人行业协会在悼词中所言：“因为他，机器人成了一个全球性产业。”日本人尤其对他心存敬意，并在1997年就给他颁发“日本国际奖”，以表彰他对日本的影响与贡献。二、乔治·德沃尔—全球首台可编程工业机器人发明者（美国）乔治·德沃尔(1912年-2011年)，出生在美国肯塔基州的路易斯维尔，他是一名依靠自学成才的发明家。上世纪50年代，德沃尔从事电机工程和机器控制器的工作，他设计出了能够按照程序重复“抓”和“举”等精细工作的机械手臂。1954年德沃尔正式向美国政府提出专利申请：是一种用于工业生产的“重复性作用的机器人”。后来，在一次鸡尾酒会上，他遇到“机器人之父”约瑟夫·恩格尔伯格，并与机器人之父—恩格尔伯格密切合作，成立世界上第一家机器人公司Unimation。1912年2月20日，乔治·查尔斯·德沃尔出生在美国肯塔基州的路易斯维尔。他很早之前就是一名极具动手能力的学生，高中时就学习了力学和电子学，但此后他却没有就读过大学。1920年代，他进入电子公司工作，1930年代初，他创办了一家小公司，为电影研发录音技术。由于早期的经历没有让他有太多收获，因此，德沃尔开始转向制作自动开门装置及机械控制装置。1940年代，德沃尔发明了用于烹饪和贩卖热狗的机器，这也是微波炉技术早期的应用。 乔治·德沃尔从科幻小说中获取灵感，发明了机械手臂，这一革命性的机械手臂是今天全球广泛运用的机器人的雏形，大多见于汽车和其他工业装配生产线。2011年8月11日，乔治·德沃尔在位于康涅狄格州威尔顿的家中去世，享年99岁50年代，在工业机器人出现之前，德沃尔刚开始从事电机工程和机器控制器的工作，他设计了能按照程序重复"抓"和"举"等精细工作的机械手臂。1954年是机器人技术发展史上的一个重要里程碑。同年，德沃尔正式向美国政府提出专利申请，要求生产一种用于工业生产的"重复性作用的机器人"。他在一次鸡尾酒会上，他与当时的工程师约瑟夫·恩格尔伯格因彼此迷恋的科幻小说家相谈甚欢，他还乘兴向对方解释了自己的发明概念。德沃尔将这个概念命名为"通用自动化"，这个专利在1961年通过。之后，恩格尔伯格在康涅狄格州丹伯里市成立美国联合控制公司，将德沃尔的发明投入到实际应用，生产能够取代人力劳动的机器人，这是世界上第一家机器人生产公司。1961年，美国通用公司将德沃尔发明的第一代机械手臂应用在自己旗下一家工厂的组装流水线上，该装置主要用于从模具中提取滚烫的金属部件。后来，美国克莱斯勒公司和福特公司也开始迅速跟进使用机械手臂。1966年，机械手臂又被设计于更多领域的应用，代替焊接、喷绘、黏合等有害工种。尤其在日本等劳动力紧缺的国家，对美国联合控制公司生产的自动和远距离遥控机器人的使用很多，机器人在日本主要用于工业和服务业等。1983年，德沃尔提出机器人应当"通过计算机接收、使用信息，并能向计算机传达信息"。他认为，机器人的进化应成为全球范围内的标准化设计，允许机器人之间直接进行交流和合作。2002年，《大众力学》杂志将美国联合控制公司列为"近50年的50大发明"之一。至今为止，世界上最早的机械手臂模型还陈列在华盛顿的史密斯苏尼亚博物馆。德沃尔被列入了"美国发明家名人堂"，特别是对他的入选说明是："乔治·德沃尔发明了第一代数字程序控制机械手臂，奠定了当代的机器人工业。" 他的合作伙伴恩格尔伯格也成为公司所生产的机器人的代言人，1966年，他也出现在著名脱口秀节目《今夜》上，让机器人演示推杆进球、指挥乐队、打开并倒出一听啤酒等动作。德沃尔观点认为，新技术应当是简单且实用的，"我们必须承认一个事实，简陋的系统足以完成任务，那些看似高级的性能是不错，但大多都是不必要的。“三、马文·明斯基—人工智能之父（美国）马文·明斯基(1927年-2016年)，出生在美国纽约，他在哈佛大学主修物理学，选修电气工程、数学、遗传学、心理学等多个学科，并于1950年进入普林斯顿大学攻读数学博士学位，他曾经建立了第一个神经网络模拟器。后来，他成为哈佛大学的助理研究员，并发明了激光共聚焦扫描显微镜。1958年，马文·明斯基进入麻省理工学院，不久，他与约翰·麦卡锡(被称为人工智能先驱，LISP语言之父，图灵奖获得者)共同建立了世界上第一个人工智能实验室—MIT人工智能实验室。在此期间，明斯基自己设计和建造了一个带有扫描仪和触觉传感器的14度自由机械手，能够像人一样搭积木。明斯基，1927年8月9日生于纽约市。他的父亲是一名眼科医生，又是一位艺术家。他的母亲则是一个活跃的犹太复国主义者(巧合的是:麦卡锡的母亲是来自立陶宛的犹太人，是一个活跃的女权主义者)。在小学和中学，明斯基上的都是私立学校，他对电子学和化学表现出兴趣。1945年高中毕业后明斯基应征入伍。1946年他进入哈佛大学主修物理，但他选修的课程相当广泛，从电气工程，数学，到遗传学等涉及多个学科专业，有一段时间他还在心理学系参加过课题研究。1950年毕业，进入普林斯顿大学研究生院深造。他的主要成就：1）他提出了关于思维的基本理论：二次世界大战以前，人工智能之父图灵正是在这里开始研究机器是否可以思考这个问题的，明斯基也在这里开始研究同一问题。1951年，他提出了关于思维如何萌发并形成的一些基本理论，并建造了一台学习机，名为Snare。Snare，这是世界上第一个神经网络模拟器。Snare虽然还比较粗糙和不够灵活，毕竟是人工智能研究中最早的尝试之一。2）他组织并发起人工智能会：在他留校工作3年，他与麦卡锡、香农等人一起发起并组织了成为人工智能起点的"达特茅斯会议"，在这个具有历史意义的会议上，明斯基的Snare，麦卡锡的α-β搜索法，以及西蒙和纽厄尔的"逻辑理论家"(10sicTheorist)是会议的三大亮点。1958年，明斯基从哈佛转至MIT，同时，麦卡锡也由达特茅斯来到MIT与他会合，他们在这里共同创建了世界上第一个人工智能实验室。明斯基在人工智能方面的贡献是多方面的：比如1975年他首创框架理论(frame theory)。框架理论的核心是以框架这种形式来表示知识。框架的顶层是固定的，表示固定的概念、对象或事件。比如明斯基还把人工智能技术和机器人技术结合起来，开发出了世界上最早的能够模拟人活动的机器人Robot C，让机器人技术跃上了一个新台阶。明斯基的另一个大举措是创建了著名的"思维机公司"(Thinking Machines，Inc.)，开发具有智能的计算机。20世纪80年代中期思维机公司开始推出著名的"连接机"(Connection Machine)系列CM-1，CM-2和CM-5，把大量简单的存储一处理单元连接成一个多维结构，在宏观上构成大容量的智能存储器，再通过常规计算机执行控制、I/O和用户接口功能，能有效地用于智能信息处理。明斯基也是"虚拟现实"(virtual reality)的倡导者，虽然VR这个名词与概念是20世纪90年代才出现与明朗起来的。明斯基作为人工智能的倡导者之一，是坚信人的思维过程可以用机器去模拟，机器也可以有智能的。他的一句流传颇广的话就是:"大脑无非是肉做的机器而已"。明斯基是美国科学院和美国工程院院士。他曾出任美国人工智能学会AAAI的第三任主席(1981-1982)。除了获得图灵奖外，1989年他还获得MIT所授予的Killian奖。1990年他获得日本政府所设立的"日本奖"。四、Victor Scheinman—全球第一台由电动计算机控制的机器人手臂（美国）Victor Scheinman(1942年-2016年)，出生在美国乔治亚州奥古斯塔，在高中时，Scheinman就设计了一个语音控制打字机。1969年，在斯坦福大学，Scheinman发明了世界上第一台由计算机控制的机器人手臂——斯坦福机械臂，它是一种全电动6轴关节机器人，能够在计算机控制下精确地跟踪空间中的任意路径，并将机器人的潜在用途扩展到更复杂的应用，比如装配和电弧焊接，成为机器人领域的一大突破。时至今日，在斯坦福上Oussama Khatib教授的机器人学入门基础课，仍然可以看到教授推着它的仿制品、蓝色的Blue arm到课堂上给学生们演示。原来的机械臂则摆在计算机系Gates Building的橱窗里。机械臂特定的（RRPRRR, R指旋转关节，P指平移关节，这里表示这台机械臂从基座到末端共有六个关节，按顺序为旋转-旋转-平移-旋转-旋转-旋转）六轴设计简化了轨迹控制时需要做的数学运算，是全球第一台专门为计算机控制而设计的机械臂。由于机械设计可靠、易于维护，它为斯坦福人工智能实验室的各项机器人研究贡献了20年。Scheinman还为麻省理工学院设计了MIT arm，并将它卖给了Unimation公司，1978年，一款著名的机器人PUMA诞生。PUMA这个名字跟运动产品的彪马没有关系，它是 Programmable Universal Machine for Assembly（可编程通用装配机器）的缩写。RRRRRR的六轴设计，让它能够灵活地完成各种产品装配。另外，PUMA可能也是被应用于大学教学最多的机器人，这个机器人还被用在斯坦福机器人学的实验课上。五、加藤一郎——全球仿人机器人之父（日本）日本早稻田大学是日本研究机器人较早的大学之一，特别是加藤一郎教授创立的加藤实验室。1967年，实验室启动了极具影响力的WABOT项目。1972年，世界上第一个全尺寸人形“智能”机器人—WABOT-1诞生。该机器人身高约2米，重160公斤，包括肢体控制系统、视觉系统和对话系统，有两只手、两条腿，胸部装有两个摄像头，全身共有26个关节，手部还装有触觉传感器。加藤一郎长期致力于研究仿人机器人，被誉为“世界仿人机器人之父”。WABOT-1，是以早稻田大学（Waseda University）名称命名，机器人搭载着机械手脚、人工视觉、听觉装置，并且拥有拟人化的外型，与现代人形。值得一提的是，WABOT-1 可以透过嘴巴进行简单日语对话，并且凭借耳朵、眼睛测量距离和方向，再依靠双脚行走前进，而两手也具有触觉，可以搬运物体行动。据悉，WABOT-1 行动能力约与一岁半的婴儿几乎差不多。尽管行走一步需要45 秒，步伐也只有10 公分左右，尤其身形巨大显得相当笨重，但在当时这个技术，已震惊了全世界。曾担任加藤一郎研究室助手的早稻田大学教授菅野重树于《中国新闻周刊》中表示，尽管日本相比美国机器人起步较晚，但机器人研发能如此快速发展，得益于二战后日本经济的快速发展和新技术进步提供的支撑。实际上，加藤一郎将整个后半生全部奉献给了人形机器人，他原来从事医学工程研究，一直将对人体的探索应用到机器人的研发。1964 年开始人工下肢研究，成为早稻田大学人形机器人的起点。5 年后，他开发了全球第一个双足机器人。加藤一郎也被称——人形机器人之父，并于1970 年启动WABOT 人型机器人计画。WABOT-1 研发成功后，由于日本汽车和电子制造业的崛起，工业机器人在日本开始迅速普及，并且迎来了日本机器人元年─1980 年。不同于泛用型的WABOT-1， 加藤一郎研究室于1984 年再次研发了擅长艺术表演的WABOT-2。WABOT-2 拥有与日本人进行自然对话的能力，还能用眼睛看乐谱，用手脚灵活地演奏电子琴，具有演奏中级难度音乐的能力。另外，它还能够识别歌声，自动进行转录，或在此基础上根据人的歌声进行伴奏，机器人的实力惊人。加藤一郎于1994 年逝世，他利用机器人向全球展现日本二战后过的技术发展，他之前认为，人类在21 世纪将迎来机器人和改造人的时代。六、金出武雄——全球第一台直接驱动机器人手臂（日本）Takeo Kanade，1945年出生于日本兵库县，是世界上最重要的计算机视觉和机器人专家和研究人员之一。1974年，他从日本京都大学获得电子工程博士学位，并于1980年加入卡内基梅隆大学。1981年，Takeo Kanade设计开发出世界上第一个直接驱动机器人手臂，包含机器人组件内的所有电机，从而消除了长传动。Takeo是卡内基梅隆大学计算机科学与机器人学教授，并且拥有大约300篇同行评审的学术出版物和20项专利。在他整个职业生涯中，他还获得了很多奖项和荣誉，其中包括2016年的信息科学京都奖。金出武雄生于1945年。1974年修完东京大学电子工学博士课程，取得工学博士学位。留校担任助理教授后，1980年赴美担任卡耐基·梅隆大学机器人研究所高级研究员。在该研究所担任过准教授、教授，并于1992年到2001年期间升任所长。2006年成立生活质量工程研究中心并担任中心主任。2001年在日本成立产业技术综合研究所数字人类研究中心，并在2001年到2009年间兼任中心主任，现在是该研究所的特别研究员。他获得的荣誉还有：美国工程院院士，美国艺术与科学学院院士，国际计算机协会院士，美国人工智能协会会员，日本机器人协会会员，日本电子与通信工程师学会会员。金出武雄在汽车、自主直升机、视觉、人脸识别、虚拟现实、人称视觉、机器人工学—图像识别等领域是重量的权威人物。他还在日美两国继续进行着独创性的研究。金出武雄是全美工学学会会员，曾获得富兰克林鲍尔基金会奖、C&C奖、大川奖、立石特别奖、IEEE机器人工学先锋奖等。在1992年到2001年期间升任所长，奠定了他卡耐基·梅隆大学机器人研究所的江湖地位。用金出武雄的话说：作为机器人研究所的所长，我得到了把研究所发展成拥有两百多研究专家、在全世界最具盛名的机器人研究所的机会。”金出武雄教授共发表约300篇学术论文，持有数十项专利。以他的名字命名并得到广泛应用的技术十分轻松就能找到：Lukas-Kanade motheod：差分光流估计法，计算机视觉方面，追踪帧与帧之间的运动信息；Kanade-Lucas-Tomasi tracking algorithm：KLT跟踪法，角点跟踪光流估计法，计算机视觉方面，追踪帧与帧之间的运动信息Tomasi–Kanade factorization：TK因子分解法，计算机视觉方面，多角度图像综合测量分析1990年，他凭借论文《由相互反射获取形状》（Shape from Interreflections）获得马尔奖（Marr Prize）；2008年获得美国富兰克林学会办法的鲍尔奖，表彰他在计算机科学方面的贡献；他还分别在2006年和2008年凭借论文《基于神经网络的面部识别》（Neural Network-Based Face Detection）和《对象识别中对局部特征和空间关系的概率性建模》（Probabilistic modeling of local appearance and spatial relationships for object recognition）两次获得Longuet-Higgins奖。值得一提的是，2016年获得拥有——日本的诺贝尔奖之称的的京都奖——尖端技术奖。还曾获富兰克林鲍尔基金会奖、C&C奖、大川奖、立石特别奖、IEEE机器人工学先锋奖等。七、David Barrett——全球第一艘全功能的机器人鱼1996年，麻省理工学院博士生David Barrett设计并建造了仿生机器人RoboTuna。该机器人是有史以来第一艘全功能的机器鱼，通过模仿蓝鳍金枪鱼的形状和运动，由六个伺服电机控制，被设计用于探索无人机的新推进系统。该项目的设想是研究设计和建造可以像鱼一样游泳的机器人潜艇的合理性，为自动驾驶水下航行器(UAV)设计出一种新型的推进形式。RoboTuna被证明是非常成功的，它比其他水下机器人具有更号的灵活性和机动性，使用的能量也更少。八、土井利忠——SONY机器狗AIBO的创造者（日本）土井利忠，出生于1943年，1964年获得东京工业大学电气工程学士学位，1972年获日本东北大学博士学位。他于1964年加入索尼，并为该公司开发第一个数字音频项目。在上世纪90年代，土井利忠领导了索尼的数字生物实验室，在家用机器人的研发过程中，他将机器人的外形设计成小狗的样子，让它成为消费者的喜爱的宠物，这就成为了机器狗AIBO。1998年公司推出了原型产品，并在1999年发布第一款消费者型号。在日本发售时，所有产品在不到20分钟内销售一空。2006年，这台突破性的机器人加入卡内基梅隆大学机器人名人堂，由于其对机器人技术的贡献而获得官方认可。回到20多年前，日本索尼公司就开始琢磨研发家用机器人，当时的研发负责人是土井利忠博士及其他带领的团队，他也一门心思想造出能够洗衣服、打扫卫生、洗碗等等家务的智能机器人。随着研发的渐渐深入，土井利忠发现了一些问题。当时的人工智能、工程技术都比较落后，即使投入再多的资金和资源，在短时间内研发出来的机器人肯定功能有限，况且也不稳定。基本不太可能做出符合消费者心中预期的机器人，到时市场反馈肯定比较差。假如索尼执意按原计划研发机器人，按现在的科学技术只能做出这样的机器人，其效果可想而知。这样产品会很被动，因为很难符合人们预期。索尼最后的策略非常犀利，他们决定做一个外形和真实小狗一样的机器人，让它成为消费者的宠物，它不再是一个机器人，而是一个宠物，名字叫AIBO。索尼对于AIBO的定位就是：陪伴消费者的一个小宠物。1999年，机器狗宠物AIBO正式上市。在官方宣传时，AIBO被包装为一只有个性、好玩、能够陪伴你的宠物。最初的目标人群主要是老年人、有孩子的家庭和比较忙碌的年轻人。值得一提的是，索尼很少会去向消费者大量介绍AIBO的材料细节、高科技、先进功能这些技术性东西，他们选择集中火力反复强调AIBO就是现代科技下最真实的宠物。事实上，AIBO除了能陪主人之外，几乎没有啥正儿八经的实用功能。但是上市后AIBO却得到了很多人的喜爱，无疑离不开索尼的强力推广。但是，正如土井利忠所判断的，AIBO和其他机器人一样程序不稳定，因为经常会出现故障。这个机器狗叫AIBO，但每个主人都会给它取一个喜欢而宠溺的名字。这也成为索尼策略的成功。九、Satoshi Shigemi—本田ASIMO机器人设计者（日本）由本田设计和制造的人形机器人ASIMO是最早成功模仿人类动作的机器人之一，并且在过去的18年里成为了机器人行业的一个标志。Satoshi Shigemi，是本田ASIMO项目的高级工程师和项目负责人，该项目成立于上世纪80年代中后期，当时的目标是生产世界上第一个双足机器人。在1986年-1993年间，本田开发出早期步行机器人E系列，1997年开发出P系列。这些都成为ASIMO系列机器人的先驱。2014年，本田推出全新的具有自主机械感应的直立行走机器人ASIMO(英文Advanced Step In Innovative Mobility的缩写)，它可以进行开果汁、单脚跳、上下楼等行动，并且还能以每小时9千米的速度奔跑，甚至能够理解语音命令并具有面部识别能力。可惜的是，本田曾经宣布计划停止ASIMO系列机器人研发。十、Joe Jones——扫地机器人Roomba之父（美国）扫地机器人Roomba，是全球享誉世界的家用清洁机器人，也是商业上最成功的家庭清洁机器人之一，在2002年由iRobot公司首次推出。Roomba上拥有一系列传感器，能够让机器人在空间中导航，以执行清洁活动。传感器使机器人能够检测到障碍物、地板上的脏点或斜坡和楼梯。Roomba使用两个独立操作的侧轮，可以360°转动，每秒钟思考次数超过60次，能够以40种不同的动作进行反应，从而彻底清扫房间。在麻省理工学院AI实验室时，Joe Jones就对小型反应型机器人十分感兴趣，并想要建造一个可以清理地板的机器人。在Denning Mobile Robotics工作期间，他和机械工程师Jack Shimeck设计了一个扫地机器人概念，即后来的Roomba。在进入iRobot公司后，致力研究Roomba机器人，他的家用机器人产品全球整体销量早已经突破2000万台。十一、Jacob Matijevic和Donna Shirley——打造火星漫游机器人Sojourner（美国）火星漫游机器人Sojourner是由Jacob Matijevic和Donna Shirley以及NASA科学家、工程师组成的大型团队设计，是第一个部署到火星的机器人。Sojourner，是一种六轮机器人探测器，半自动探测器能够由地球上的人类操作员控制。考虑到与地球的距离，命令的滞后时间约为10分钟。1997年7月4日，Sojourner登陆火星表面，最初设计时只能持续运行7天，但最终持续运行超过83天。这款简陋的小型六轮太阳能机器人突破了人类对机器人和当时通信的理解极限。十二、Marc Raibert——大狗机器人的创造者（美国）波士顿动力公司(Boston Dynamics，)由于大狗机器人(BigDog)而被世人耳熟能详，值得一提的是，这种自平衡跳跃机器人最初是为美国军方开发的。大狗机器人的四条腿完全模仿动物的四肢设计，内部安装有特制的减震装置。机器人的长度为1米，高70厘米，重量为75千克。机器人的行进速度可达到7千米/小时，能够攀越35度的斜坡。它可携带重量超过150千克的武器和其他物资。2016年，波士顿动力公司在BigDog的基础上研发出名为SpotMini的新型机器人。Marc Raibert是麻省理工学院教授，是他于1992年创立著名的波士顿动力公司，在自平衡和跳跃机器人方面实现了重大突破。波士顿动力公司于2013年被Google收购，于2017年6月被出售给日本的软银公司。波士顿动力公司(Boston Dynamics)制造的机器人，可以行走、攀爬、奔跑、跳跃、携带重物，甚至开门、后空翻。下面就让我们去看看波士顿动力公司的机器人家族成员，并依据它们未来对人类的威胁程度，为它们评判“机器人末日评级”（Robopocalypse Rating，共分为10个等级)。SpotMini——小狗机器人：SpotMini是一种既讨人喜欢又令人感到不安的东西，它是个像狗一样的机器人，开门的过程最能证明其强大。波士顿动力公司表示：“SpotMini是我们制造的最安静的机器人，所以当它在黑暗中向你走来的时候，你可能不太容易察觉。”由于SpotMini显得十分可爱，并且充满电后只能坚持90分钟，为此SpotMini的机器人末日评级为5级。SpotMini——无头机器人：是没有可伸缩臂的SpotMini，这个版本的机器人更像狗，只是脸被压扁了。它也不那么具有威胁性，因为它无法伸出手来打开你躲在后面的门。波士顿动力公司称，SpotMinis将在2019年上市。Atlas——类人机器人：Atlas被认为是“最有可能取代人类的机器人”，波士顿动力公司称这种拥有两条腿、两只手臂的创意产品是“世界上最具活力的人形机器人”。Atlas整合了3D打印部件，以帮助减轻重量，使机器更加紧凑。这种机器人非常善于保持平衡，能够在崎岖的地形中行进，其后空翻的能力甚至超过许多专业体操运动员。而且它也可以跑。Atlas的机器人末日评级为9级，它可能比人类更优秀。Handle——处理机器人：虽然Handle有点儿笨拙，但它是个十分有用的机器人，它使用轮子和腿的组合来应对不同的地形。Handle最大的魅力之一在于，它能抱起重达100磅(45公斤)的重物，由于Handle在人行道上的速度很快，而且对搬运盒子更感兴趣，它的机器人末日评级为4级。Spot——大狗机器人：Spot是波士顿动力公司除Atlas和SpotMini之外最容易识别的机器人之一。它的形状像狗一样，公司描述它为“可在崎岖地形移动，拥有超人般的稳定性。由于Spot体型足够大，很容易就可以把你推倒，为此其机器人末日评级为7级。LS3——强壮机器人：LS3可用来在崎岖的地形上运输重物，它是由发动机而不是电池驱动的。LS3是波士顿动力公司的动物机器人系列，它是根据军事需要而设计的。由于LS3可支持军事训练，为此其机器人末日评级为7级。WildCat——跑得最快的四足机器人：波士顿动力公司提醒我们，WildCat是“世界上最快的四足机器人”。它的速度可以达到时速32公里，并且以马的奔跑方式疾奔。WildCat的发动机燃烧甲醇，这会制造出相当大的噪音。WildCat是基于一种名为Cheetah的机器人开发出来的，后者在跑步机上奔跑时，时速可接近48公里。它的机器人末日评级为8级。BigDog——负重机器人：BigDog的体型与骡子相当，它使用气体驱动，也是最早走出波士顿动力公司实验室、并在现实世界中接受性能测试的机器人之一。它能承载沉重的负荷，并能驾驭复杂的地形。由于BigDog只是早期的模型，其机器人末日评级为4级。SandFlea——超强跳跃能力：SandFlea是一种有弹性的机器人，它可以像无线电控制的飞行器一样巡航，也可以像微型机械超人那样跃入空中。SandFlea的跳跃能力非常强悍，可以弹跳到屋顶上。它可以爬到屋顶上。由于已停产，SandFlea的机器人末日评级为2级。RHex——可应付崎岖地形：这是一种六足机器人，它的设计非常巧妙，可以克服各种障碍。它还能应对恶劣的天气、水、泥土、沼泽和泥土等。波士顿动力公司称RHex“吞噬了崎岖的地形”。因为没有任何地方可以躲过RHex的追踪，因此，它的机器人末日评级为10级。RHex能够利用灵巧的腿爬过障碍物。十三、David Hanson——最接近人类的机器人Sophia的创造者（中国香港）Sophia，被称为最接近于人类的机器人，由香港公司Hanson Robotics设计和建造。她于2016年3月在美国西南偏南音乐节上首次亮相，能跟踪和识别人类的面部表情，并与人类进行自然对话。David Franklin Hanson 1969年出生于美国德克萨斯州达拉斯市，在罗德岛设计学院学习美术，获得互动艺术与工程学博士学位。2013年，David在香港成立了汉森机器人公司。他一直致力于创造类人机器人，其中索菲亚是他最高的成就之一。

海淀，因水多而得名。历史上稻田、菜地遍布，曾是北京的米袋子、菜篮子。改革开放以来，海淀区汇聚中科院、清华、北大等科研力量，以国家改革创新试验田为己任，走出著名的“中关村之路”，成为领跑全国的科技创新中心。未来，创新驱动，海淀将率先建成国际一流的科学城。做“创新合伙人”陪伴企业共同成长4月9日，采访团一行走进海淀区东升镇东升科技园一期，一打眼环境就让人身心愉悦：建筑普遍不高却雅致耐看；绿化有草坪有花树，喷泉池塘点缀其间；景观小品时尚感、科技感十足；穿行在园区的年轻人步履匆匆、若有所思。园区企业，更是跑出了创新加速度。“我们是2013年下半年入驻的，当时只有一个办公区，面积五六百平方米，现在已经有七八个办公区了，面积加起来1万多平方米。”九号公司董事长兼CEO高禄峰介绍。九号公司是一家聚焦短距离交通工具和机器人创新研发的企业，产品涵盖平衡车、滑板车、配送机器人等。公司2015年收购了世界平衡车鼻祖Segway，同年完成6000万美元的B轮融资；2016年在美国发布了首个陪伴机器人；2018年联合美团公司发布了配送机器人；2020年10月29日，在上海证券交易所科创板上市。九号公司的高速成长离不开东升科技园的创新服务。“公司研发了一款割草机器人，主要面向欧洲市场。在国内想找大面积的草坪做测试很困难。”高禄峰说。当公司向园区提出，能不能在园区的草坪上做测试时，园区毫不犹豫地答应了。“这只是一件小事，但足见园区对科技创新的支持。我们做配送机器人也是先在园区做测试，为此，园区还支持我们对电梯做了适配的智能化改造。”东升科技园2012年获得中关村国家自主创新示范区领导小组的批复，成为全国第一个冠名“中关村”的乡镇运营高新技术产业园区。10年间，房租收入已由最初的占大头降至如今的40%左右，实现了由“瓦片经济”阶段进入创新驱动发展的新阶段。东升科技园的创新服务是海淀区支持创新创业发展的缩影。创新推动高质量发展，海淀区提出“创新合伙人”概念，把政府掌握的、能影响和撬动的科学家、高校、高新企业、第三方机构等各种创新资源整合起来，赋予“创新合伙人”地位，再发挥地方党委政府的组织优势，以企业需求为核心，围绕企业发展过程中的痛点和难点提供服务。经过几十年发展，截至目前，中关村科学城国家高新技术企业达10550家，独角兽企业44家，上市企业242家。“十三五”时期，海淀经济总量年均增速7%左右。2020年，地区生产总值突破8500亿元大关，经济总量和增长贡献均位于全市首位。布局高精尖做强原始创新策源地集成度最高最灵敏的五指机械手，能够缝合葡萄皮的单多孔模块化腔镜手术机器人，能够实现肺部精准穿刺的手术机器人……走进位于东升国际科学园的北京市医疗机器人产业创新中心，具有高超技艺的机器人令人叹为观止。北京市医疗机器人产业创新中心是北京市正式授牌的医疗机器人创新中心，由中关村科学城公司参与建设。中心汇聚了国内外一流高校院所、顶尖科研机构、临床医院和行业联盟的优质研发资源，聚焦医疗健康领域技术创新需求，面向医疗机器人创新全生命周期，建设样机制造、前沿技术、共性技术、产品设计、检测评估、临床研究六大中心，设立创新智库，发起创新基金，构建创新驱动的高精尖产业体系。截至2020年，机器人创新中心服务近30家科技创新企业，在孵企业估值增长近11.1亿元。眼下，中心正积极推进位于金隅智造工场的医用机器人样机制造平台建设，以缓解医用机器人与高端医疗器械企业中试空间与生产资质匮乏的痛点，助推产业发展。布局、支持医疗机器人产业发展，是海淀区增强创新策源功能的举措之一。2020年投入近2亿元引导企业加大研发，关注原始创新和技术创新；成立总规模27.85亿元的中关村科学城科学家基金，引导科研资源解决重点领域的基础科学研究问题；在全市率先开展科技应用场景建设工作，目前24个新基建、21个新场景项目依次展开……从“跟跑”到“陪跑”“领跑”，海淀区围绕“原始创新策源地”定位，从承接国家实验室、重大创新平台落地建设，发挥新型研发机构鲶鱼效应，引导企业开展关键核心技术攻关等方式，带动协同各类创新主体，全面增强创新策源功能。“‘十四五’时期，海淀将以‘建设北京国际科技创新中心核心区’为目标，抢占国际竞争制高点，特别要在从‘0’到‘1’的原始创新上实现重大突破，在关键核心技术自主可控上取得重大进步，在破解‘卡脖子’困局上率先探路，以更大的担当支撑科技北京，助力科技强国建设。”海淀区相关负责人表示。“两区”建设释放高质量发展潜能“数字人民币的最大优点在于它是政府信誉而不是企业信誉，而且有网没网都可以支付……”在中关村壹号园区，拉卡拉公司相关负责人拿出手机，屏幕上出现“数字人民币”钱包，他边演示边讲解数字人民币的使用。作为海淀区科技创新企业的代表，拉卡拉公司2005年成立，是首批获得央行颁发的支付牌照的机构，并于2019年成为首家在A股上市的第三方支付企业。2020年11月，拉卡拉迎来重大发展机遇：与央行数字货币研究所签署战略合作协议，成为首批与其达成战略合作的两家支付机构之一。经过攻关研发，目前，拉卡拉公司新型智能终端已具备数字人民币交易的受理能力。“公司将因此抢占先发优势，获得更高速的发展。”公司负责人表示。这是“两区”建设赋能企业创新发展的力证。中国(北京)自由贸易试验区科技创新片区中的海淀组团共21.59平方公里，位于海淀区北部，拉卡拉公司所在的中关村壹号园区就位于其核心区；国家服务业扩大开放综合示范区覆盖海淀全域。同时，海淀区还是中关村国家自主创新示范区核心区，“三区”政策叠加的独特优势，成为海淀区的新增长极。目前，海淀“两区”建设已初见成效：2021年前两个月，自贸区海淀组团新增工商注册企业267家，其中新增内资企业261家，注册资本近26.7亿元，合同外资金额10585万美元；“两区”建设方案中的84项任务，已有“海英计划(升级版)”、中国(北京)知识产权保护中心、离岸创新中心建设、技术转让所得税优惠政策等12项任务落地。“未来五年，海淀区将积极探索创新产业组织模式，在产业选择、新动能培育、结构优化、效率变革和人才支撑体系建设等各方面走在全市乃至全国前列，为服务首都率先构建新发展格局创造条件，发挥好示范引领和带动作用，率先建成国际一流的科学城。”海淀区相关负责人表示。(于丽爽)来源：北京日报原文链接：http://www.beijing.gov.cn/fuwu/lqfw/gggs/202104/t20210412_2351704.html【来源：宣传教育处】声明：转载此文是出于传递更多信息之目的。若有来源标注错误或侵犯了您的合法权益，请作者持权属证明与本网联系，我们将及时更正、删除，谢谢。 邮箱地址：newmedia@xxcb.cn

北京2021年4月15日 /美通社/ -- 中国工程院院士，浪潮集团执行总裁、首席科学家王恩东15日在浪潮数据中心合作伙伴大会上表示，智慧时代，计算需求呈指数级增长，计算技术、产品与产业面临着多元化、巨量化和生态化的新挑战。计算产业迎来由计算到智算、多元算力融合、算力供给基建化的新格局。当天，“浪潮数据中心合作伙伴大会(IPF)2021”在苏州举行，王恩东在出席大会时作如上表述。智慧计算无处不在，重塑着世界的方方面面，为第一、二、三产业发挥重要价值 -- 无人农场、智能农机、智慧农业正在改变延续了上千年的农业生产方式；智能工厂让生产效率显著提升；医疗机器人在抗击新冠疫情中大显身手，无接触送货、无人机送餐也已成为智慧物流的亮点。智慧计算已经渗透进各个行业，让智慧时代充满希望。十四五，数字经济推动智慧算力加速普及和升级，智慧时代，计算能力需求将出现巨大的飞跃。王恩东说：“面对指数级增长的计算需求，计算技术、产品与产业也面临着三大挑战。计算场景愈加复杂、计算架构更加多元；巨量模型、巨量数据、巨量算力及巨量应用挑战着现有计算机体系结构，以及如何用开放包容地最大化生态效能。”王恩东表示：“以创新应答挑战，浪潮通过创新智算体系结构、构建智算产品体系、推动智算中心落地、建设元脑产业链生态引领智算发展。智慧计算，未来可期。”以下是演讲全文：欢迎大家来到太湖之滨，莅临“智算·向新”浪潮数据中心合作伙伴大会，正是由于在座各位的大力支持，浪潮在过去的一年又取得了高速的发展，继续保持服务器全球第三，中国第一，并且成为全球人工智能计算的领导者。在此，感谢大家一年来对浪潮的支持和帮助，谢谢大家！过去的一年，应该说是极不平凡的一年，全球新冠病毒肆虐，彻底改变了人类的生活方式，“绿水青山枉自多，全球无奈病毒何”，全球经济出现大幅的下滑，美国发起的贸易战愈演愈烈，对全球经济雪上加霜，中国率先控制住了疫情，率先实现了经济恢复和增长，完胜脱贫攻坚战，制定了激动人心的“十四五”规划，宣告中国进入了新的发展阶段，将构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局。在过去一年，大家听到最多的一个词就是创新，创新在新发展理念中的核心地位深入人心，创新驱动发展也是“十四五”规划的关键词。创新就是生产力，企业赖之以强、国家赖之以盛。创新也是浪潮的核心价值观之一，创新、诚信、共赢更是浪潮坚持发展合作伙伴、建设生态体系的初心。立足新的发展阶段，我们应当如何贯彻新发展理念、构建新的计算产业发展格局？带着这样的问题，今天我要报告的题目是《创新驱动共建计算新格局》。和大家分享一下，面向经济主战场数字化转型的重大机遇，浪潮对于计算向智算发展、多元融合新格局的洞察与思考，以及通过技术架构和产品体系的创新、算力供给模式的创新和生态平台建设等几个方面进行的布局和规划。既然是思考，我们不妨把时间的维度放大一点，在百万年以前，我们人类的祖先走出森林，走向草原，逐步形成了人类智能，经历了渔猎采集时代、农业时代、工业时代、信息时代，创造了光辉灿烂的文明和科技。随着以人工智能为代表的新一代信息技术的进步，人类社会正在加速度进入智慧时代，这是对终点的冲刺，还是新的百万年的开始？我想这可能是值得思考的问题。为什么这么说呢？我们来看一些关于人类大脑和未来的人工智能的大脑，或者说硅基大脑和碳基大脑发展的情况。类脑计算是全球的研究热点，清华的施路平教授在去年曾经说：“碳基上能够实现的，硅基上一定能够实现”，而实际情况也显示，碳基生物大脑同硅基系统的结合已经不再是科幻小说或者科幻电影，而是逐步在形成科学和技术上的突破。比如就在最近，埃隆·马斯克公布了一项“脑机接口”的最近实验，科学家在猕猴的大脑皮层当中植入了两颗芯片，捕捉大脑活动的信号，实现将大脑信号翻译成游戏的动作。如此以来猴子动动脑子便玩打乒乓球的游戏了。脑机接口技术延展了生物大脑，在中国2020年人工智能学会推选出的自然科学类五个应用奖当中，有两个就是关于类脑计算和脑机接口。所以最近一个时期，脑机接口技术获得了比较显著的进展。我们已经肯定，人工智能技术大的爆发，站在人类历史这样更大的时空维度上，我想这一切应当是刚刚开始。现在，我们创造了无数的智慧大脑，城市大脑、交通大脑、企业大脑等等，这一些都在改变着我们世界的方方面面。在第一产业，无人农场、智能农机、智慧农业正在改变几千年的农业生产模式。在黑龙江，浪潮与北大荒集团合作建设智慧农业，开拓了全球最大面积的无人农场，智能农机覆盖了农业生产的耕、种、管、收全流程。2020年中国农业无人机的销量超过了1.5万架，一架无人机一天农业喷散面积达到300亩是人工的20倍。无人机装载了病虫害的识别系统，能够及时发现受病虫害侵蚀的叶子，实现农药的精准喷散，减少了农药的使用量。通过喷洒催熟剂可以实现农作物成熟周期的同步，实现规模化的批量收割，成本大大降低，利润率大幅提升。在第二产业，2020年中国制造业增加值达到26万亿，继续保持世界第一制造大国的地位。智能制造是数字经济的皇冠，正在成为各个国家抢占数字经济制高点的主战场。作为双循环的基础发力点，智能制造将成为提升我国整体制造业水平的关键增长引擎。中国智能制造装备产值在2020年已经超过了2万亿。就在苏州，浪潮建设了一座PCBA智慧工厂，整个生产制造过程弹性透明、可追溯，智能技术贯穿了设计、生产、配送和检测的全部流程，生产效率提升60%以上。智能计算更是对第三产业形成了深刻的改变，在突如其来的新冠疫情面前发生了巨大的作用，各种功能的医疗机器人等人工智能设备也服务在各地防疫前线，无接触送货、无人机送餐成为智慧物流的亮点。浪潮也与中国工商银行合作，形成了智慧金融解决方案，帮助更多的人实现了创业梦想。在上海奉贤生态谷基于浪潮计算平台建设了一条无人驾驶实验公路，在北京天坛医院浪潮建设的智慧医疗平台帮助医生实现更快速、更精准的病理分析。同时，智慧计算也已经成为守护大自然的好帮手，在云南，浪潮协助西双版纳国家自然保护区建设了亚洲象活动轨迹采集活动，在雨林中可以实时地收集亚洲象的行动数据和活动轨迹。基于人工智能技术，实现毫秒级的精准识别，准确率达到99%，即使在光线不足的夜晚也可以根据一个尾巴和背影识别出亚洲象，通过对野生大象长期的追踪和观测，为洞察大象物种的习性，种群的迁移轨迹提供了帮助。从而也能够对合理的开展亚洲象国家公园的规划，为栖息地改造，食源地优化等保护措施提供科学的依据。通过上面的例子可以看到，智慧计算时代的序幕已经拉开，人工智能已经开始渗透到经济社会的方方面面，深刻影响着工作和生活。在这个过程中浪潮也一直在发挥着很重要的作用。智慧时代是充满希望的，所以我们也看到全球主要的经济体都在积极投入到人工智能的技术研究和产业发展当中，像中国、美国、欧盟等等都发布了多个重要的支持政策，投入了巨量研发基金。根据IDC的数据，2020年全球对人工智能的投资总额达到了500亿美元，预计到2024年投资总额将超过1100亿美元，投入值非常大，回报也将是非常丰厚的。根据普华永道的预测，到2030年人工智能技术将为全球GDP带来14%的提升，大约16万亿美元。进入智慧时代，相比以往传统信息化的应用对计算能力的需求将是非常大的飞跃，传统信息化应用是以基于数据库事物处理的业务为主，像办公系统、ERP、邮件等，计算量随着业务量的增加呈线性增长，但是智慧计算对于计算力的需求是指数级增长的，在2020年以GPU为代表的AI加速芯片所交付的计算力已经超过了同类CPU，预计到2025年加速芯片所提供的计算力可能在整个计算力交付当中超过80%。所以，从计算到智算，智慧计算将成为智慧时代的核心动力。另外，智慧时代生产力的三要素也发生了相应的改变，劳动者从人转向了“人+AI”，劳动效率显著提升，劳动工具从传统的机械设备变成了智能装备就像前面看到的智能农机。而劳动对象从矿石农产品等变成了大数据，数据作为重要的生产要素应当说蕴含着巨大的价值。面对指数级增长的计算需求，计算的技术、产品、产业也面临着巨大的挑战，具体来说体现在以下三个方面：第一，多元化的挑战。计算场景的复杂、计算架构的多元。第二，巨量化的挑战。由巨量模型、巨量数据、巨量算力、巨量应用所引发对现有计算及体系结构的挑战。第三，生态化的挑战。现在的智算正处于群雄并起的阶段，自成体系，生态离散，产业链上下游脱节。第一个挑战是多元化。计算的关键任务是支撑业务的发展，不同的业务类型势必要求不同的计算系统完成，比如针对传统的地震波模拟的科学计算，对于数值精度要求很高，而AI训练则可以适用数值范围大、精度相对低的16位附件类型。对于AI推理，由于推理要求的速度快、能耗少，则可以更低的数值精度下处理，像4位、2位甚至1位的整数类型。也就是说，AI应用引入了新的计算类型，从推理到训练跨度大，同时数据量也从GB到TB、PB不断提升，数据类型从结构化到半结构化、非结构化更加复杂多样。不同数值精度的计算类型对计算芯片的指令集、架构等要求也是不一样的，这样就导致之前一直使用的通用CPU没有办法满足多元计算场景的要求，应当说这也是计算芯片种类越来越多的重要原因。芯片种类多的另一个原因就是芯片代工模式的普及。现在芯片设计、制造等关键环节都有开源开放的软件、工具，包括代工企业都可以使用。但是芯片从造出来到大规模用起来往往还隔着一个巨大的生态鸿沟，芯片应用一般都面临着开发者学习成本高、用户应用迁移难、芯片制造公司难以上规模的困难和挑战。人工智能芯片出来之后，大部分都面临着面向开发者的帮助文档、调试工具、交流回答问题的社区建设不足，开发者学习的时间长、难度大，如果学习多个芯片，那这种难更大时间就更不够，所以开发者的学习积极性就会下降。对于芯片的最终使用者来说，由于芯片的指令集或者芯片架构的差异，导致编程库、编程模型、算法框架无法有效地横向拉通，这是大量的应用迁移困难，可能只是百分之一亿的对原来的编程环境小小的依赖就会导致对新芯片的适配工作前功尽弃。芯片供应商如果想解决开发者的问题或者是使用者的问题，往往需要投入比芯片的研发成本高数十倍的投入。以往我们认为因特就是一个芯片公司、硬件公司，但其实在因特内部有超过一万人在威尔芯片的配套支撑、应用适配、软件优化做工作。英伟达公司的CUDA软件环境更是通过长期的大规模的投入才打造了支撑GPU在HPC和AI方面的霸主地位。第二，巨量化。首先表现在模型参数多，训练数据量大。以自然语言处理为例，基于此训练模型兴起之后，模型精度随着模型尺寸及训练数据的增加显著提升，在2020年GPT-3模型的参数量首次突破了千亿大关，达到了1750亿。按照当前的发展趋势预测，到2023年模型的参数量会突破百万亿，也就是基本达到人脑神经突触数量，人脑的神经突触数量约125万亿。巨量模型就需要巨量内存，当前1颗GPU板载高速内存容量大概是40GB，对于包含百万亿参数的巨量模型，仅是将这些参数分配到每个GPU内存当中就需要1万块GPU才能装得下，考虑到训练当中还需要额外的存储，实际上就需要2万块GPU才能够启动百万亿参数模型的训练。现有AI芯片的架构已经不足以支撑巨量模型的参数存储需求。同时，巨量模型依赖海量数据的喂养。目前AI算法本质上还是依赖量变的质变，很难从一个质变跳跃到另一个质变。例如最新的巨量模型需要万亿级的词量数据。海量数据需要海量存储，在超大规模集群中同时满足几万块AI芯片的高性能读取，对存储系统是个极大的挑战。第二个表现就是计算力需求的指数级增长，深度学习从2011年兴起到今天，对于算力的需求一直是指数级增长的，每隔3.4个月算力需求翻一倍。左图中纵轴Petaflops乘以day，代表着1P每秒的算力计算一天所需用的浮点计算量，共计8.6千亿次浮点运算。就像我们用千瓦时来度量用电量，在天文学里面，我们以光年为单位度量距离，在这里我们用Petaflops-day简称为PD来度量算力，去年巨量模型需要巨大的算力，2020年GPT-3的算力就需要3640个PD。到2023年，巨量也就是百万亿参数的这种巨量模型的算力需要百万PD，现在世界上最快的超算是日本的富岳，在这上面完成百万PD的计算所需要的时间需要两年，在不同的领域需要不同类型的巨量的模型。GPT-3是以处理英文理解任务为主的，为了满足不同的语言、不同的场景的精度要求也需要训练不同的巨量模型。如此庞大的计算力需求给计算技术和产业带来了机遇和巨大的挑战。解决这样的挑战需要从体系结构、系统软件各个方面开展创新。巨量化第三个表现是模型应用规模大，AI的应用已经渗透到各个行业，以互联网头部企业为例，他们基于自身的已有的AI技术搭建了开放平台，在这上面承载着各类AI的基础能力（语言识别、图像识别、自然语言处理）等等。这些开放平台已经吸引了超百万的AI开发者，开发了各种AI应用和服务，繁荣了AI的应用生态也加速了AI相同符合产业的落地。同时我们也看到，这些AI开放平台每天承载着数万亿次的调用量、数百万小时的语音识别、超过百亿张图像识别、超过万亿句自然语言的理解。如此巨量的调用对智算中心的应用支撑能力产生了极大的挑战。第三，生态化。AI技术链条和产业链条在现在还是脱节的。很多人可能会问一个问题或者有这样的疑问，大家都说人工智能好，但是这个东西跟现在的业务、跟客户的应用场景怎么结合起来，我想用AI技术做智能化转型和升级，但是我发现我没有人懂算法和模型，也缺少好的AI开发平台，同时那么多的算法、模型如何找到不同的算法在应用当中的最优组合。现在懂这些的人往往是集中在科研机构或者头部企业，这些地方集中了最优秀的AI人才，但缺少对传统行业的需求场景、业务规律的深入理解，也拿不到最关键的业务数据对模型进行训练，这就导致技术无用武之地。埃森哲等咨询机构的调查报告也表明了这个问题，70%以上有技术的研究机构和科技公司缺少需求场景、领域知识和数据，70%以上的行业用户则缺少技术人才、AI平台和实践能力。计算技术与产业生态是离散化，这与我们讲的多元化的挑战是相呼应的，芯片架构五花八门，指令集不同无法兼容，而面向芯片的编程库等等又跟芯片紧密绑定，灵活性差。小公司只做了一个环节，这就造成生态的纵向不通；大公司则希望构建封闭系统，就造成了生态横向不通。这些都严重制约了AI技术的应用和发展。通过上面的分析我们可以看到，一方面智算需求蓬勃发展是重大的机遇，另一方面是多元化、巨量化、生态化的挑战和困难亟需解决，面向新的需求机遇，迎接新的挑战，应该说计算技术和产业需要构建一个新的发展格局。我想简单概括起来可以描述为计算逐步向智算转型，多元算力融合和算力供给方式的基建化，面对计算新格局，作为全球领先的人工智能计算企业，浪潮启动了新的五年计划，确定了新的发展目标和策略。我们将从技术、产品、方案和生态四个方面不断创新，来引领智算的发展，具体来讲的话，包括创新智算体系结构，构建智算产品体系推动智算中心落地，建设元脑产业链生态。首先来讲，创新智算体系结构，我们在2014年就提出了融合架构以及融合架构三步走的技术路线，指明了数据中心体系结构的发展方向，目前已经从1.0走到了2.0，以IO方式实现了存储资源和FPGA、GPU各种PU的加速设备池化，正在逐步进入到如何架构3.0阶段，能够提供更高效灵活智能的体系架构。基于融合架构，浪潮将从硬件重构、软件定义两个方面引领智算技术的体系创新，支撑AI的应用。在融合架构2.0阶段，我们已经实现了CPU同各种加速单元的协同来提升计算的性能。但普遍采用的是PCIe互联的方式，仍然存在地址空间隔离，不支持缓存一致等问题，没有克服架构里面固有的功耗强、内存墙等问题，性能和扩展性受限。在融合架构3.0阶段，我们可以通过片内大容量的缓存，片外高带宽内存等存算一体方式实现计算数据结合，突破存储墙。通过高速互联交换网络支持更广泛的多元异构计算，支持新型存储资源置换，提高性能降低功耗，实现更大规模的资源可扩展。进一步通过在互联处理单元中卸载控制平面，实现控制和计算的分离，进而打造更为灵活资源的可重构。在系统软件创新方面我们会在可重构的硬件资源池组织上，通过软件定义的方式实现控制层和基础设施的分离，统一资源组织模型，标准化可编程结构，形成软件定义计算、软件定义存储、软件定义网络。通过微服务化实现集中管理平台的高可用和高扩展。在这个基础之上会进一步与AI技术结合，从业务上实现集于特征感知的自适应应用编排和弹性的资源调度。例如面向视频分析、语音识别、自然语言处理、语义理解等典型的AI场景，可以按需定义训练和推理系统。从管理上实现智能化的运营、运维，也就是智算中心的无人巡检、以创新为分析、容量预测、故障自预等等。举个例子，这是我们已经研发完成，并且在大客户当中有了成功实践的案例，通过创新体系架构实现了智算中心的弹性高扩展。在这个案例当中通过浪潮的智能网卡，在控制面实现了对虚机、裸机、容器统一管理，在数据面以硬件辅助的方式为虚拟化实力提供洁净硬件性能的计算存储和网络功能，通过IO虚拟化卸载、CPU有效利用率可以提升80%，网络存储延迟达到了本地延迟水平。电商秒杀性能提升30%，计算性价比提升20%。这一个是我们正在研究的项目，目标是加速巨量模型的高性能计算能力，当前NPU与CPU之间是通过PCIE互联的方式，严重制约了NPU访问系统内存的带宽，NPU不增加片上内存应对模型越来越大的挑战，但是巨量模型的出现是单纯增加片上内存这条路已经走不下去了。所以我们提出了新的体系结构、参考设计，核心在于通过高速互联来连接NPU和CPU，为NPU提供高速访问系统内存的能力。通过数据自动压缩和解压缩单元，进一步加速NPU访问内存的效率，这样可以通过大容量高速内存池达到完全容纳GPT-3模型，避免模型分割所导致的芯片利用率低、通信频繁等问题。在产品方面，浪潮会在融合架构技术路线指引下，将持续巩固算力系统，云数智软件平台方面的优势提供硬件重构的计算整机系统，包括智算基础系统、智算加速系统，也会面向海量数据和高速互联来提供智算存储和数据中心交换机产品。此外，我们也会将技术战持续的往底层延伸，面向不同的场景来开发定制化的AI加速、网络加速、存储加速产品，最终形成覆盖芯片板卡、系统平台和算法的领先的产品体系，在加速芯片和板卡方面，芯片多元化应该既是挑战也是应对当前算力需求复杂多样的手段。像FPGA在特定场景下，相对CPU来讲都会有10-15倍的性能提升，而GPU各种AI加速芯片面向训练推理等矩阵运算则有无可比拟的优势，传统业务应用像网站数据库等还需要CPU来处理。浪潮能够以创新的设计对算力单元进行高效的融合，也会在一些专有的领域开发我们自己的加速器，像智能网卡、视频加速器等等，这些在下午的演讲当中会给大家介绍这些产品。面向计算的新格局我们会持续创新，打造全球领先的智算硬件平台，在智算基础系统方面，浪潮具备业内最丰富的产品布局，拥有全球计算架构最全，配置最多，规格最高的服务器。仅仅在去年一年，浪潮服务器刷新12项SPEC CPU测试世界纪录，打破5项Java性能世界记录，未来智算基础系统将向开放、融合、多元方向发展，深度参与开放计算生态，领导开放计算的发展，面向智能化、容器化等需求建立多元化的计算平台。在智算加速系统方面，浪潮为智算中心提供了最领先的算力机组，浪潮NF8488A5是目前全球最高性能的AI服务器。在MLperf全球AI基准测试中，这个机器单机训练性能测试以绝对优势做到全球第一，推理性能测试在打破了18项记录，成为打破记录最多的AI服务器。下一步我们将持续以加速器为中心的体系结构创新，开发高性能的AI系列服务器，同时也会研发高效率制冷技术，实现高性能和低PUE打造绿色节能的AI系列产品。面向海量训练大数据，浪潮具备全球性能最好的存储系统。存储系统已经三次打破SPC-1全球性能测试记录，在未来我们将面向基础设施云化、大数据、AI等应用场景，打造超高密度和超大规模的智算存储系统，并且针对不同应用的需求构建容灾、备份、归档等数据全生命周期的解决方案。在网络互联上，浪潮发布了国内首个商用SONiC网络操作系统，搭载浪潮自主研发的核心交换机和TOR交换机，实现了数据中心的智能高速互联，在未来我们浪潮的网络将全面实现网络数据平面、控制平面的可编程，为数据中心带来更加智能化基于意图的全自驱网络解决方案。在系统软件层面，基于在操作系统、云平台、大数据以及AI平台的长期积累，在业内率先提出智算操作系统，通过软件定义方向在南向智算操作系统实现多元异构计算、新型存储和网络资源的统一管理。在管理平台实现应用感知的智能调度和面向智算中心的统一运营和智能运维。在北向支持各种各样的智能化创新应用，保障从海量数据处理、大规模分布式训练、自动模型生成，到实时推理应用的快速部署上线和高效的运维。应该说智算操作系统将是智算中心的神经系统，让算力的生产、聚合、调度和释放浑然一体。在去年线上的合作伙伴大会上，我们提出了智算中心的概念，智算中心应该是智慧时代最主要的计算力的生产中心和供应中心，以融合架构计算系统为平台，以数据为资源能够以强大的AI算力来驱动对数据进行深度加工，产生各种智慧计算的服务，并且通过以云的形式向组织和个人提供服务。智算中心正在成为推动经济社会运行的重要基础设施也是我国新基建的重要内容，智算中心该怎么建呢？在去年浪潮联合国家信息中心发布了《智能计算中心规划建设指南》，并且在指南当中提出了智算中心的参考架构。下面讲一个例子，江苏一直是科技创新的大省，是数字经济发展的排头兵，就在今年年初江苏按照《智能计算中心规划建设指南》，在南京投资建设了智算中心，由寒武纪和浪潮联合承建已经投入运营使用。这个智算中心对外可以提供的算力达到了每秒百亿亿/次，采用了最先进的AI处理芯片和AI计算平台，应该说代表着当前我国智算中心建设的最高水平，该中心将为区域的公共算力服务、创新应用孵化、产业聚集发展、科研创新和人才培养提供助力和支撑。AI产业化是一个千亿级的市场，产业AI化是一个万亿级的市场，无论AI产业化还是产业AI化，产业链的拉通和生态的建设都是必须的，在AI产业化的过程当中，浪潮是新兴AI企业的主要伙伴和算力提供商，这些创业企业或者拥有领先的芯片，或者积累了大量优质的算法框架模型和数据，这些优质的AI技术正是产业AI化过程当中行业用户所需要的，也是为那些用户提供服务的传统软件开发商所欠缺的。为了帮助行业用户更好地进行智慧转型，连接传统的ISV和新兴的AI企业，浪潮提出了元脑生态计划，在今后我们还会将元脑生态升级，与合作伙伴共建共赢、共享元脑生态平台，帮助合作伙伴成长，助力伙伴转型，聚合左右手合作伙伴的力量来加速行业和产业的智能化进程，实现浪潮与伙伴和客户共同的发展。生态系统首先应该是开放的，我们浪潮多年来一直在践行开放计算的理念，引领开放计算的标准，是全球唯一三大开放计算组织的发起成员或者是白金会员，牵头制定了服务器的全部国标，是开放基础设施基金会的创始会员，社区贡献中国第一。同时也是国际SPEC组织机器学习委员会的主席。我们与伙伴的合作也是开放的，不断地在进行合作中的创新，我们联合Intel公司开展第八代服务器CPU平台参考设计，联合三星公司贡献了业界首先NVME策划方案，与英伟达合作开发了首个支持NVLink低延迟单层链路通讯架构。在算法和应用创新方面我们联合第四范式公司突破了金融票据世界基础，联合马达智数打造了数据预处理、数据三位一体展示软件，联合声扬科技研发了面向金融行业的识别算法。应当说在过去的一年，浪潮推动的元脑生态的建设成绩还是非常不错的，已经发展了1万5千多的合作伙伴，包括2200多个行业ISV，超过90%的方案百强企业。在人工智能百强企业当中有85%都与浪潮有着深度的合作，这里面不仅包括BAT等互联网头部企业，也包括第四范式、寒武纪等AI的企业。下面讲一个例子，在智慧交通领域浪潮在积极推动智慧交通方案的逻辑，为交通行业的头部供应商提供了超过80%的人工智能服务器，部署了60余类交通算法与应用，涵盖了闯红灯、超速等等十几种典型的场景，浪潮也与臻识科技、优码创达一起推动了江西省智慧交通的建设，为客户提供的非现场视频审核一体机在南昌、上饶、新余等16个地市落地，帮助客户提升审片效率40多倍。各位合作伙伴，计算向智算转型，多元算力融合，智算中心基建化应该是未来计算产业的新格局，也为我们带来了巨大的发展的机遇。在过去的五年，在各位合作伙伴的支持和帮助下，浪潮已经成为全球智算智慧计算的领导者，服务器全球前三，AI服务器全球第一，小型机中国第一，存储出货量增速全球第一。新的五年计划已经开启，在新的征程当中浪潮将通过技术、产品、方案方面的持续创新，推动智算新格局的建设和发展，并围绕着元脑生态和各位合作伙伴竞争合作携手共进，于变局中开新局，加速成为全球第一。谢谢大家！

作者 | 阿科来源 | 格隆汇新股提供IPO领域专业资讯，关注格隆汇新股日前，钛米机器同海通证券签署上市辅导协议，拟科创板挂牌上市。IDG和科沃斯是其股东。疫情期间，由于零接触需求，钛米机器人大量在医院使用，代替和辅助医护人员的工作。在疫情十分紧张的1月，钛米机器人就已为武汉协和医院工作，目前已在全国超300家三甲医院落地使用。机器人——全球新一轮科技革命机器人已成为全球新一轮科技和产业革命的重要切入点。近年来，人工智能技术的突破、 核心零部件成本的下降，机器人的产业化进程加速 。尤其是新冠疫情下，为减少人与人之间的接触传染，“机器换人”的需求爆发，为产业带来前所未有的机遇。钛米机器人成立于2015年，主营业务为医疗机器人的研发、设计、生产和销售。根据官网信息，目前钛米的机器人产品主要包括院内感染控制（消毒机器人）、医疗物资配送管理（配药送药机器人）、智慧医疗服务（导诊机器人）。机器人可以替代医护人员完成消毒、导诊、送药等工作，并在人流密集区域，机器人可自动巡逻， 监测人员体温、进出、口罩佩戴等情况。一般而言，机器人分为工业机器人和服务机器人。医疗机器人主要是指应用于医院、诊所的医疗或辅助医疗的服务机器人。根据前瞻产业研究院，医疗机器人具体可分为手术机器人、康复机器人、辅助机器人以及医疗服务机器人四大类。钛米机器人目前的主要产品，都属于医疗服务机器人。手术机器人较为高端，技术仍未成熟，且虽然前期经历快速发展，但由于应用成本高昂，因此市场普及进度相对缓慢；而医疗服务机器人和辅助机器人较为成熟，无论是技术突破、产业链、 产业环境等方面都具备产业化基础。但从竞争壁垒角度看，医疗服务机器人存在较低的技术壁垒。医疗机器人的通用的技术包括环境感知技术、运动控制技术、人机交互技术和AI智能测温。手术机器人、康复机器人对技术的要求较高，而医疗服务机器人和辅助机器人的技术相对简单，因此产品同质化风险较高，产品价格也相对较低。图：主要医疗服务机器人资料来源：亿欧智库以钛米机器人应用于防疫的机器人产品为例。其他领域的智能服务机器人厂商可以在原有产品的基础上，简单改造提升，产品即可用于疫情中医疗、配送、巡检等领域，并配以测温、识别口罩佩戴情况、健康码识别、自主返回充电等功能，达到钛米机器人协助医院进行疫情防控的效果。这些服务机器人厂商可能成为威胁钛米竞争对手。机器换人需求大爆发过去数年，服务机器人市场发展较迅速。中国电子学会《中国机器人产业发展报告 2019》的数据显示，2019 年全球服务机器人市场规模达到94.6 亿美元，2014-2019 年的平均增长率约为 21.9%。中国服务机器人市场增速高于全球平均水平。根据 IFR、中国电子学会的统计数据，我国服务机器人市场规模2019 年达到 28 亿美元，2013-2020 年年均增长率预计高达 42.9%。进入到2020年，疫情爆发成为行业发展的催化剂。新冠疫情下，“机器换人”的需求被激发，服务机器人价值凸显。在医疗、配送、巡检、家用等领域，服务机器人纷纷走上了防疫一线。根据媒体消息，2020年1月，钛米机器人收到了武汉协和医院的紧急请求，因当时情况不明，不能冒险直接让医护人员进行消毒工作，医院便求助于“机器人”。钛米机器人紧急调用10台消毒机器人。该消毒机器人能自动识别待消毒目标，围绕高概率带菌体进行360°无死角消毒；同时根据空间面积计算消毒时间，依据空气浓度曲线决定消毒方式和消毒剂用量。在机器人连续进行了三天消杀工作后，相关医疗场所达到必要的条件，重新投入使用。此外，机器人订单的爆发也离不开政策支持。工信部等部门发布多项有关运用人工智能技术进行疫情防控的政策。医疗服务机器人应用于医院场景，而我国以公立医院为主，因此相关产品受政策的影响非常达。疫情期间人工智能相关防疫政策汇总资料：产业前瞻研究院在需求拉动及政策催化下，2020年钛米机器人进入快速成长期。目前，钛米的近十款医疗机器人产品已经应用到国内近300家大型三甲医院，包括武汉协和医院、上海仁济医院、上海瑞金医院、上海第十人民医院等。但进入2021年，随着疫情逐渐恢复，钛米机器人的增长还能不能维持？尽管医疗服务机器人具有不少优势，但站在医院角度分析，其价格昂贵，医院是否具备支付能力和支付意愿?我们不得而知。

3月24日上午，合肥工业大学杨善林院士、丁帅教授、李霄剑教授、欧阳波教授一行来我院来访，就开展“巡诊查房智能化机器人”研发进行学术交流和项目研讨。北京积水潭医院副院长吴新宝、科研处处长于洋，机械工业仪器仪表综合技术经济研究所所长石镇山、郑旭教授，北京理工大学段星光教授、李建玺副教授，北京市医疗机器人产业创新中心总经理王彬彬共同参加研讨。参会专家针对项目的任务、工作基础和实施进度与杨善林院士进行深入交流。“巡诊查房智能化机器人”研发项目，是为解决重症监护单元内医护人员工作强度大、感染风险高等问题，而开展的具有智能感知、遥感遥测、人机交互、可视化医患交互、智能控制等功能的医疗机器人研发。巡诊查房智能化机器人项目由中国工程院田伟院士、杨善林院士共同指导，汇聚了北京积水潭医院、合肥工业大学、北京理工大学、佑安医院、机械工业仪器仪表综合技术经济研究所、北京市医疗机器人产业创新中心等国内医疗机器人领域“产、学、研、医、检”顶尖优势团队，研发具有自主知识产权、满足ICU内医护人员实际需求的国产医疗机器人。杨善林院士表示，开展巡诊查房智能化机器人研发工作，对ICU和传染、感染等医疗应用场景都具有极强现实意义。希望与医院、企业共同推进产学研合作，通过项目的实施，进一步完善科研合作机制，提升我国数字诊疗装备研发水平。杨善林院士一行还参观了位于我院南楼地下一层的智慧骨科联合实验室。创伤骨科赵春鹏副主任医师介绍了北京积水潭医院“医工企”合作模式下的医学科技创新体系，并分享了医院与天智航合作的“骨科手术机器人”成果转化案例，获得了杨善林院士等专家的一致肯定。【来源：北京积水潭医院】声明：转载此文是出于传递更多信息之目的。若有来源标注错误或侵犯了您的合法权益，请作者持权属证明与本网联系，我们将及时更正、删除，谢谢。 邮箱地址：newmedia@xxcb.cn