上海机器人产业技术研究院携手上海人民广播电台长三角之声《思创空间》节目推出的特别策划《你好，罗伯特！》正式上新啦！

8月23日起，每周一，《你好，罗伯特！》都将邀请业内专家与行业大咖做客直播间，讲述机器人背后的硬核科技与趣味应用，聚焦产业发展现状与前景，满足你对机器人的所有好奇，第一期为大家揭秘的是机器人可靠性。第二期为大家揭秘的是机器人智能化。

第三期节目本周一刚刚播出，为大家揭秘的是机器人的复合型进阶之路。近年来，伴随着人工智能的发展，工业和服务机器人已经逐渐走进人们的生活。这期节目中，嘉宾就工业和服务机器人的应用场景、它们之间的融合、机器人应用场景的未来趋势都提出了自己的见解，我们一起来回顾一下！

从左至右依次为：

上海飒智智能科技有限公司创始人兼CEO 张建政

上海机器人产业技术研究院应用创新中心主任 郑凯宇

节目主持人虹见

#Q1 工业机器人目前的应用场景有哪些？

张建政

张建政：从上个世纪六七十年代开始，工业机器人已经产生很长时间了，它大多应用在工业生产领域，很典型的是规模性生产，比如汽车和3C产品。

在汽车行业，它的应用场景是根据汽车生产工艺产生的，汽车的白车身、焊接、涂装，在汽车上面看到的所有涂的漆全是机器人精准涂出来的。当人们喷漆的时候，有时精准度不高、一致性不强，喷出来的漆经常会出现起皮，汽车的美观性就不存在了。

但是机器人是严格按照既定路线进行非常精准涂漆，对于每一个机型，它涂出来的是一样的。但是人操作就会不一样，这些场景的用处比较广泛。目前在汽车制造方面，机器人的应用场景蛮多，并且自动化程度也是更高的，这是我们汽车方面的一个案例。

在3C产品方面，3C产品是消费电子比如电脑、手机等，它的标准化程度非常高，比如：某些电路板的制造、涂胶、装配及检测，都是用机器人来完成的，在汽车厂里，整条线上没有几个人，基本上从冲压、焊接、涂装、动力总成基本上全是由机器人来作业，我们坐的汽车和我们使用的手机基本上都是机器人生产的。

#Q2 服务机器人都有哪些应用场景以及目前的发展情况？

郑凯宇

郑凯宇：从国际和国家标准来看，工业机器人是指工业自动化生产制造所要用到的机器人，除此之外的都是服务机器人。服务机器人跟工业机器人的区别很大，工业机器人的应用场景比较固定和标准，没有很多不确定性因素，但服务机器人正逐渐进入大众领域，进入我们生活当中，它的应用场景具有非结构化的特点，受到很多外界因素的干扰，具有很多不确定性，甚至有任务都是发散性的。

服务机器人目前主要的应用是物理非接触式的，比如说应用在餐饮、医院场景里，进行送餐、配送，这种机器人按照它的导航路线走，与人们不怎么接触。另外，现在生活中接触不多，但是在特殊应用场合，比如工厂的巡检、石油化工、电力设施的巡检、机房信息化的设施巡检，这些使用的是巡检机器人，通过视觉把图像鉴别出来。

此外，像接待、展厅讲解机器人，是通过语音方式跟大家进行交互。总的来说，服务机器人是应用在大多数成熟的场景，还有应用在物理非接触式的应用场景里面。

#Q3服务机器人比工业机器人场景更加复杂，是不是意味着服务机器人就比工业机器人落地更难？

张建政：我部分同意这个观点，场景的确是比较复杂，因为它面对的有不确定性因素。刚才郑主任也表示，服务机器人面对的不确定因素会多一些，对机器人的要求也会多一点，但是并不代表服务机器人在落地的时候更难，因为我们对工业机器人和服务机器人的需求不一样，不同之处在于客户对群体的受用是怎样的。

比如说工业机器人，我们要求它精准作业和具有高生产效率，即快速性。精准的作业意味着对于我们工业品来说能够提升它的品质，快速性意味着它的产能高，效率就上去了，这是工业机器人它的应用。但是服务机器人达不到精准作业，也没那么快。

对于服务机器人的要求是什么？是场景的适应性、语音和听觉。换句话说，对服务机器人的智能化和拟人化的要求更高，总的来说，工业机器人对精度和效率的要求更高，服务机器人对智能化和拟人化的要求更高。

郑凯宇：工业机器人追求的是效率优先，因为工业自动化生产需要制造更多的东西，而服务机器人更多的是做服务、做客户满意的事情，所以服务机器人的速度并不是越快越好、精度越准越好，服务机器人需要跟我们共融，与人们的配合会越来越好。

#Q4 工业和服务机器人之间能否融合，是否有相应的应用？

张建政：举两个我们正在主力研发的产品的案例，第一款产品，手眼脚协调的移动操作复合机器人，使用了工业上的视觉、多轴的机械臂还有移动底盘自主导航，这款产品既可以用在服务机器人领域也可以应用在工业领域。在服务机器人领域，比如人们在银行大厅等待的时候，它会做一杯奶茶然后给人们送过去，并且把空杯子投到垃圾箱里，这是一种融合场景。

类似这样的场景有很多，包括在商场买衣服。在工业领域方面，比如在仓库里拣选东西放到生产线上，这些是使用同样的理念和技术，这就是商用场景和工业场景的融合。

第二款产品，资产管理机器人，比如在图书馆里面有上千万册书，每一册书里面都有RFID的射频的标签，一个人一天只能盘点2000本书，但是机器人一天能盘点10万册书。同样的技术也可以用在仓库当中，工厂的物料有成千上万种，利用技术去判断物料在什么地方。

 郑凯宇：工业与服务正在逐渐融合，比如工业领域的新零售。奶茶、咖啡机器人除了在工业制造方面有一些要求，也与平常生活中的一些需求相结合，因为已经到达了消费端，需要直接和人们进行交互。

#Q5如何来发现机器人的场景，又该怎么判断场景？

张建政

张建政：对于发现场景和判断场景，我们在机器人产品研发之前尤为严谨。因为当机器人落到伪场景当中，就失去了价值，所以我们看场景的时候，一定要围绕场景所需要价值来讨论。有些场景需要“秀”的成分比较多，而有些产品需要真正实现ROI，也就是所谓的投资回报率，是否能真正代替人类，这是我们讨论场景的几个维度。

并且我认为场景不是越多越好，因为所有产品都有其局限性。而在讨论某个场景的时候，我们需要秉承一个宗旨：要10个100分，而不是100个10分。

郑凯宇

郑凯宇：之前有过争论，就是关于机器人的出现，会不会让大家工作都没了，完全被机器人替代。我个人观点，第一类场景：人不合适干的事情。比如：存在高危（损害健康、失去生命）。那么这一类的机器人生产出来，并且落地场景，就是非常适合的。

第二类场景：人干不好的事情。比如：人工作业效率特别低，而机器人可以提升效率。某种意义上来说机器人也属于工具，就像人走路没有开车快，有了汽车就可以更快，那么机器人也是如此，后续对机器人的操作也仅需要人类简单指挥即可。

第三类场景：人不愿意干的事情。近几年来，大部分年轻人都不愿意在建筑工地、工厂干活，因为人是群居动物，不喜欢重复劳作，更愿意去跟人交流，在工作中得到自我提升。那么这些工作也可以由机器人去替代。所以判断场景时可以按照阶梯划分就是：人不合适干的事情、干不好的事情、不愿意去干的事情。如果从这些角度去探索场景，将更有助于机器人落地。

#Q6 机器人处于这种场景的时候，和其他的产品有哪些不一样？

郑凯宇：机器人与其他产品不同的地方在于它不是一种产品。工业机器人和服务机器人的产品是千变万化的，因为它们需要执行不同的功能，产品外形、展现形式也都完全不同。它不像手机和电脑，所以准确的说机器人应该属于一种技术，我们需要把机器人技术应用到各个场景里。

而它与AI的算法区别就在于——机器人是闭环技术。前期研发需要思考，中期需要生产制造，后期需要落地执行，需要解决结尾一公里的事情。所以更准确的说机器人技术是一种多融合技术的载体，以此实现对未来美好生活的追求。

 张建政：我们称机器人为“三多”，其实是金融行业的叫法，属于多学科融合、多人才融合、多资金投入的行业，短期内也出不来。第一维度从技术层面来说：它是多学科融合的，涉及到机械、电子、电器、软件、算法、算法等。除此以外可能还包含天文地理，基本上整个大工科的所有专业都包含进去了。

第二维度从功能层面来说：机器人与AI不同之处是什么？其实AI解决的是感知、认知和决策，除此以外，它还要加上运动作业，是一个闭环的。通过结合决策达到的目的是要把这杯水拿起来，装配好。这是它跟AI不一样的地方，从这个层面来说，机器人的落地应该比AI的落地更容易一些，但是从技术上更难一些。

第三维度单纯从场景应用层面来说，机器人的作业能力和作业范围更多，AI只是解决其中的某一部分，那么AI适应的场景可能稍微的更少，但是机器人因为需要作业，所以场景要求对机器人的需求更大。

#Q7 在应用场景落地中，机器人未来的大概趋势是什么样的？

郑凯宇：机器人属于高科技产品，但是高科技产品普遍存在一种现象，就是在短期之内，大家觉得它进展很慢，产品成熟，无法达到预期。但是如果从短期（指近两三年）或长期（5-10年）的角度去看的话，你会发现突然某天一下子都变样了。

机器人并不是独立的存在，它需要上下游去配套，需要多学科交叉融合。在短期之内对于各个点的突破，有可能只能解决一个点的问题，所以并没有形成一个环。但是只要给足时间往这个方向去做，比如说5-10年等各个点都成熟了，就能形成闭环了，之后的结果或许就可以达到我们更多的预期。

张建政：对机器人未来我充满了憧憬。IEEE，这是行业内的非常高级的大会。曾经有一任轮值主席是日本的机器人专家，他有一句话我现在记忆犹新：未来机器人的发展方向是机器人能像人一样做日常的工作和生活。未来的机器人不是在特定的场景和工作场景的去做事，而是像人一样在日常生活中做日常的事情，这是非常难的。

那么具体来说，它未来的应用，我认为需要解决三个问题，分别为：做人不愿意做的事情、做人做不了的事情、做人想让它做的事情。