本来大会给我的题目，是希望我讲一讲机器人的智能检测。这个题目太超前了，检测还远没有发展到智能的阶段。因为我们现在在做机器人测评技术的研究。因此，一方面想从我的角度谈谈机器人测评与智能机器人的关系。从测评技术发展的历史看，早期面对的是机电系统，后来到了可编程系统的时代，现在到了人工智能的时代。现阶段，我们测评工作该怎么做呢？所以想和大家探讨一下。另一方面，我觉得人工智能有今天的形势是非常不容易的，我们想保持好这样的态势，使得社会长期关注，需要形成一个巨大的产业。但是任何一个产业能够规范化发展，测评也是离不开的。所以我到这里讲讲可能也许有意义。
刚才李院士讲到图灵测试的问题，我也有很多的感触。第一，我先说从自动化到智能化，以机器人为背景；第二，讲讲机器人的测评要素和测评的重点；第三，给大家介绍一些基本的现状，机器人现在从全球的测评角度都有哪些机构在做，做哪些事情，哪些能做，哪些不能做，哪些和智能有关系，哪些还会继续往下做。第四部分原来写的是展望，后来就写成机器人智能能力到底怎么测评，刚才李院士讲了图灵测试的问题，现在是不是进入了后图灵测试的阶段。
第一个，机器人从自动化走向智能化。我觉得传统的机器人，早期时，19世纪是一个自动化的机器，但是你说它有没有智能，我觉得多多少少有一些，因为它有感知的能力。因为早期的自动化和搞人工智能是分不开的，实际上原来搞人工智能的好几个大家，和搞自动化维纳等都是在一起工作的。在那个历史阶段，19世纪还是以自动化为主，体现的是机械自动化。19世纪以后，数字程序控制，一般从标准的角度和测试的角度叫做可编程系统。可编程带来的测试问题，和原来机械系统测试问题是不一样的。机械机构的测试，以及机械和电力系统的测试，更多地体现在精度等物理量指标；到了可编程的阶段，更多地体现在测试可覆盖的东西。因为可编程以后，能够带来的可达空间非常之巨，所以对我们测试的要求，特别是测试案例的设置就有很多的要求。李院士最后讲到中国建的无人驾驶车场，是不是将来图灵测试的场所，也面临这个案例怎么设置、怎么具体化的问题。这也有触类旁通的可能。到21世纪我们进入到了人工智能的时代，大家讲的人工智能的机器人，传统的机器人是效率优先的，现有的机器人应该是智能优先的。但是，现在国内外比较认可的，我们现有的人工智能阶段，有两个基本的特征，一个是人工智能如果和机器绑定在一起，会带来巨大的变革和效应，特别是美国总统，在去年的经济报告里讲到，因为机器人就是智能和机器结合的结果，说机器人未来会像蒸汽机一样影响工业的革命。另外一个角度，是人工智能和人之间产生更多的共鸣和交互，就是人机融合，这应该是最高的阶段。
刚才大家讲到的都是从软件的角度，从信息的角度谈智能的问题，我觉得以机械和机电为载体的机器确是有非常广泛的应用前景，但是未来可能还有另一条路也是我们需要认真考虑的，就是我们为什么一定要自己去造一个像生物体那样智能的机电系统，而不是直接实现生物技术和机电系统的嫁接。单独依靠信息技术，实现与人能力相当的智能，这个难度相当大，而且我们读书时就讲有很大的难度，我觉得这些困难并没有从根本上解决掉。现在的技术发展，生物体的肌电信号应用，就是生物信号和机电信号的融合，是不是会产生这种智能的路径。最近我们在做一件事，我们能够把蝙蝠眼窝下的蛋白取出来，做成视觉系统，它具有高灵感度探测的能力。但是，生物体蛋白如何做离体保持，也是一个新的问题，显然这是一个非常重要的研究方向。另一方面，我们在生物体和人相互紧密融合协同方面也是一个非常重要的研究方向，譬如人工外骨骼系统。所以我讲，从广义的智能角度还是有跨学科的问题，机器人与人工智能，我们现在理解，如果大家讲的都是信息技术体系，需要较深的技术基础，从机器人用户的角度来讲，他只要理解，我怎么样让机器人更多地理解语言，能够对图像识别的能力更强，这是最直接的想法和需求。具体来讲，这些东西也在各个演示会上、各个技术推进的会上有所展示。实际上现有这些成果，我觉得大部分就是这些直白想法的体现，我不一一赘述了。
要从体系上来推动机器人的智能化，应该说还是有很多单元技术需要解决的，最核心的是交互能力，人和机器人的交互能力迫切需要得到巨大提升，如果这个能力不能得到提升，人工智能在机器的应用就会变得很局部。也就是说，除了人工的脑以外，其实在人机交互方面，行为能力的提升也是有巨大的空间。第二个就是群体智能也是我们必须关注的问题，这是从体系上来讲。像机器人的多模态的交互，在工业领域，国外的规划已经有明确的路线图了，大概在未来10年左右的时间里，工业机器人的多模态语言的交互，会使得机器人的编程和机器人的应用形成一个快速部署的能力，使得原来工程师编程变成一般人员的意图表达，可以直接实现的历史新阶段。大家想一想，如果一个工业机器人不用训练有素工程师布局，将来的制造完全可以做到在线重构的程度。比如现在造手机，有人跟我说，一款新手机的生命周期十几个月，但是复杂手机的生产线，工程师的调试就需要消耗一两个月的时间。机器人自主决策和群体智慧，比如说做一个机器系统，单体的系统你要做的功能很强大，成本要很高，群体的可以做到低成本，在各个方面有很大的需求。所以无人系统在中国现在也是比较关心的事情，我这里只是简单介绍一下情况。
另一方面我今天的题目有两个主题词，一个是测评；一个是智能。机器人技术的要素和测评的要点，大家可能不了解测评是怎么回事，其实你要测谁，就得知道它是干什么的。我们想机器人比较复杂，测评的事比较多。我挑出和智能有关系的两大方面，值得大家关注。如果想维持这个行业健康发展，如果没有标准，没有测评，是很难形成规范产业的。第一个是机器人性能方面的测试，我挑出和智能相关度高的，第一个是自主决策与功能的性能，不是自动决策，是自主决策；第二个是智能感知性能；还有第三个是智能交互性能；第四个是智能控制与作业性能。机器人的安全包括功能安全、机械与电气安全、信息安全等。这个领域原来是工业界，就是OT领域人做的事；另一方面，安全（security），因为英语不一样，我们叫安防，防止被攻击的能力，这是IT的人在做。如何实现IT的智能和OT的物理系统真正融合，首先这两个领域的文化完全不一样，现在整个业界都说这件事；另一个，他们考虑的焦点也不一样。但是，这个安全如果是广义的安全，在智能驱动下的广义安全，一定是IT、OT综合的情况。这样的安全如何体现，比如对机器人来说，我们将来设计机器人时，在设计时就有运动范围的要求，在加装传感器时，对它分布式的安全功能进行设计，而不是说像原来自动停下来；譬如像做一个抓取的机械手，如果抓取一个瓶子，它操作力大瓶子就抓碎了，现在利用传感器做成一个柔顺的操作，不会出现那样的情况了。所以关于安全的问题，确实由IT、OT引发，在人工智能上变得更为复杂，是需要我们关注的事情。自主决策与规划性能、自助行为的概念，现在全球有一个自主能力的分级，但是这个说起来好听，可操作性、可实施性都比较差。比如刚才说的自动驾驶的车，如果做一个标准可测试规则的话，很难取得一致，会有很大的异议。这两者间有相似之处。所以对自主决策方面，我们在最底层的导航，技术上可以用技术指标说明的，反倒在自主决策的测评上是有巨大的挑战，这是一个实际情况。第二个是智能感知性能，机器人的技术进步，在近三到五年，最大的在于视觉的进步，这是最有现实意义的进步。因为原来的视觉传感器就有一些应用，在这些情况下如何做认知，仅仅就视觉就有很多的挑战，我不再说了。最核心的是交互的能力，我们原来让机器人学习，靠什么学习？是在一个离线的空间里采用示教的方式，如果教机器人拆解一个未知的发动机，一种办法，我精确告诉它的次序、位置等一切物理量，这是不可能的。另外一种方法就是经过交互式学习，如果这个技术没有大量传感器配合的话也不可能，所以这是一个动态的学习环境，有挑战性。当然这方面有一些标准需要讨论，我相信如果和物理实践相结合，至少时间和空间两个维度，引发的一系列事情就变得十分复杂了。第四个是智能控制与作业性能的考虑，应该说我们现在大量的外部传感器加进来了，现在讲新一代的机器人，其实大家想的代表性的是三类东西，即一个是柔性的机械臂、一个是移动可作业的机械臂、一个是多臂可协调的能力，大量的是操作能力的提升。
关于机器人的安全讲过了，传统的是机电的安全。关于机器人安全，现在没有一个在新体系下满足的要求。关于服务机器人的智能交互安全，现在刚刚有它的基本讨论，没有可操作的东西。一个是功能性能，一个和安全相关的，是和智能机器人绑定比较紧的。下一个问题，机器人测评有哪些技术？现在谁在做？做到了什么程度？第一个，机器人的测评一般包括四个方面：要想能够让大家认可，首先得有一个标准。第二个，检测要有一套技术手段。第三认证要有一些机构或者有社会的认可度。像手机的安全检测，就是由社会认可度公司完成。第四个就是评估，评估的意思是一个挺高级的阶段，你做出来一个东西，在我这测出来以后，做了数据的评估，是给你再改进提出一个评估报告或者改进报告。我在想，我们现在评测也产生了大量的数据，这些数据怎么用智能的办法给大家提出一些知识和建议，也是一个题目。假如说有这套东西，我这个咨询也能变成一个很大的产业。
国家关于机器人标准化，现在有好几个相关的技术委员会，最后把大家放到一起作为一个总体的工作组，目的是加强与国际的交流和标准体系的建设。我们所有幸被国标委选为秘书处单位。这两年做的工作：我们现在在IEC和ISO之间建立了桥梁，成立了工作组，专门研究全球机器人标准的重叠问题、空白问题和布局的问题。为此我们提出了标准体系表征的架构，已被工作组采纳。另一方面，国际服务机器人的标准的情况，ISO是TC299，在这方面做了很多概念词汇的描述，但是可用可测的东西还不多。IEC是较传统标准组织结构，就是把它的技术分散在各个技术委员会，所以除了两大标准体系有冲突以外，各TC间也有重叠的问题。譬如被大家关心的护理机器人，也就是服务机器人的安全，就是关注的热点。国际机器人的检测情况是这样，三大机构（大家得关心一下，真要变成产品他们是有说服力的，）——德国的莱茵Tuv、美国是UL、英国是天祥，中国未来是CR。他们测试的内容，主要还是将机器人当成机电产品测试，因为这些东西是成熟的。国内的情况是，2015年国家质检总局开始布局机器人检测中心，到2017年国家已经发布了推进机器人检测认真体系的意见。进行这么多年，大家已经认可这件事情了。关于国家机器人检测评定中心，国内按大的区域有五六个单位，包括四个中心、两个平台。
我介绍一下辽宁中心的建设情况，一个是机器人的整机制测试能力基本建立起来了，机器人的核心零部件的测试也建立起来了。工业机器人的测试关于性能、安全、可靠性，以及服务机器人性能、安全可靠性，都是按照国际标准建立起来了，硬件方面已经不错了，未来希望在测试能力上有所提升。关于工业机器人上我们现在可以做标定，还有轨迹特征测试也可以做。服务机器人的测评已经可以做越障能力、覆盖率的要求；这是几款不同的，现在国家委托我们做的，像扫地机器人，做覆盖率的测试，这些测试还是挺有意义的事，至少能对产业规范起到一定作用。我个人认为，除了有测试条件以外，更多后面的规范管理，你能做出什么样的测试诚信度，让行业认可。
最后做一点小的展望，是关于机器人能力的测评怎么体现的问题，不一定对，也不成熟，供大家参考。第一个，你研发智能机器人一般没有异议，但如何测评就难了。首先，测评的过程要不要智能化，现在提不到这个层面，有很多人为的因素在里面。第二个，测评以后的数据做评估时要不要智能化，我说绝对要的。大家如果真的有兴趣做，可以做很好的服务业，我们测了那么多数据，最后代表的含义和给用户升级的建议，现在没有人做的很好，也没有人考虑这件事，我相信这是一个非常好的发展方向，实际上这是一个社会咨询的功能。第三个，我们机器人有了智能能力以后，怎么评测机器人的智能能力，这个事太难了。大家想一想，我们进入到可编程电子器件时，它测试集有没有覆盖性已经很难了。如果测了一大堆，没有遍历性，你敢说这个事行或不行吗？所以很多人研究，我测试的案例具有覆盖性，最小的时间有最大的覆盖性这对测试是很重要的。另一个阶段，今天到智能阶段怎么测，可能是两条路在探讨。第一个情况，就像刚才设定不同的层级，你的智能在不同的层级。我觉得图灵测试是测试是不是具有人那样的智能的盲测，但是要不要有等级，说它的智力水平在5岁、8岁。然而我们和搞生物智能的人讨论，5岁的表征是什么？8岁的表征是什么？不知道，怎么样技术化、定性化描述，就更难了。还有一种测评方法是对抗式的，在这些领域稍微好一些。像李院士的自动驾驶车，你要认证完了，那后面的就有很大的责任，这个体系是一个真的挑战，谁要能做这样的认证，对推动这个行业是非常重要的一件事情。既有研究的内容，又有一个商业推动的价值。但是我个人感觉，现在做等级分类的可能性还是存在的，只是要局限于某个领域。李院士讲的驾驶脑，其实最后这个特征就是在驾驶领域是专家，其他的先不涉及，人脑功能的全覆盖还远着呢。但是对驾驶脑而言，还具有人脑的学习、记忆，这些基本的特征，我觉得对人工智能是一个巨大的进步，也对无人驾驶汽车也是一个巨大的进步，所以现在想这些事也是有挑战性的。譬如，我们可以先从一些家庭陪护的玩具作为优先考虑的领域，避免不必要的风险。我们觉得机器人测评技术的发展和智能有关的，要关注的是，智能交互性能与安全评测，信息安全的评测，智能水平的评测，可靠性的评测，除了智能水平的评测是处女地，其他的都有一些结果。除了可编程，又加了智能，可以组成新的案例出来，对我们的挑战更大了。
总而言之，我们现在的想法是沿着等级的路在走，对复杂问题做好简化处理。因为研究是研究，可实现是可实现。美国有一机器人路线图，既然它说过，我相信就有一定的道理。近期我们准备集中精力把这个事搞清楚，我相信机器人的自主能力。如果搞清楚了，我们再跟车结合就有了基础。另一方面，关于机器人智能的能力，美国人的机器人路线图里，干脆到其相当于几岁的智力，但10岁的水平。10岁的水平怎么表征？况且10岁小孩的能力水平也不一样，智力水平也不一样。我们需要和开始搞生物学的人、搞伦理的学者一起讨论这个事。希望能找到一个切入点，这件事是切合要求的，能发挥一点作用，对我们的促动也是有很大的帮助。
我的感觉，从测评的角度，对人工智能的产业发展和规范是有重要意义的。另一方面，人工智能对我们测评也有巨大的推动作用，因为这件事我们做了两三年了。我们的目标是建成一流的机器人测评硬件环境，再用一到两年的时间，把机器人的测评设计软能力提升到国际水平，这几年关注了这些事，并取得了初步的进展。
（本报告根据速记整理）
