【物流资讯】香港中文大学教授刘云辉：物流机器人面临传感器等诸多挑战

数据显示，2018年，我国快递业务量达到507.1亿件，在这个巨大市场的带动下，物流机器人正快速崛起。亚马逊、阿里巴巴、京东、申通、顺丰等电商巨头和快递龙头纷纷加码布局物流机器人，智慧物流成为行业大趋势。

不过，香港中文大学教授刘云辉在接受《每经》（以下简称NBD）记者采访时指出：“尽管物流机器人已经取得了较快的发展，但在自然环境下，物流机器人的可靠性、精确性、灵活性以及效率等方面仍然面临着挑战。”

刘云辉主要从事机器人，自动化技术和信息科学等领域的研究工作，是机器人和自动化技术专家。

物流机器人需要感知、移动和操作智能

NBD：随着人工智能等技术的进步，机器人的自主化、智能化发展成为新的趋势与人工智能融合的难点。目前技术条件下，机器人的智能化程度到了怎么样的水平？

刘云辉：大众和学界对机器人智能化的理解还是有很大差别的，很多技术能够展示，但真正运用起来还有很多难点。机器人比人工智能要更复杂。人工智能主要是基于计推理、语言和图像处理等，但机器人还涉及到行为智能，要通过行为来改变周围的环境，因此还涉及材料、控制、结构等问题。以人手为例，目前的灵巧手还无法达到人手的灵活度。

NBD：您目前的重点研究领域包括物流机器人，我国物流机器人目前的发展状况如何？在实践中，制约发展的因素主要有哪些？

刘云辉：相对来说，物流机器人发展较快，因为市场需求比较大。物流行业属于劳动密集型，有精度、速度的要求，只能通过机器人来解决。基于机器人技术自动化和无人化物流的发展，物流机器人目前的主要工作一个是搬运工作，另一个是操作类的，包括分拣、打包等。因此，从技术上来说，我们需要机器人具有感知智能、移动智能、操作智能。

就物流机器人来说，因为不是在结构化环境下作业，其工作更为复杂，挑战包括可靠性、精确性、效率、灵活性等，另外，成本也是一个重要考量，物流行业不是很赚钱，因此必须给出一个低成本的解决方案。

具体来说，目前要解决的一个问题是，传感器能否在所有情况下都起到作用，无论是室内还是室外，无论是强阳光还是暴雨环境。感知出错，判断和行为控制就会出错，因此需要保证传感器的可靠性、准确性，不受干扰，这是目前主要的难点。所以一定要在技术上创新突破，才能解决最终问题。

高端技术仍待突破

NBD：2018年，我国工业机器人产量在持续多年的高增长后增速放缓，在今年一季度出现负增长，可能是什么原因？您如何看待我国工业机器人的市场空间？

刘云辉：前几年，政策推动下，机器人行业发展速度确实很快。但要明白的是，工业机器人并不能解决工业领域的所有问题、所有操作。市场对机器人的期待值太高，但引入后会发现有些问题并不能解决。另外，过去一年，受到经济形势影响，制造业压力增大，对机器人需求有所下降。

不过，长远来看，自动化是个趋势。制造业的人力成本在不断增长，而且年轻劳动力比较缺乏，因此“机器换人”不得不做，工业机器人的市场空间毋庸置疑。

NBD：我国机器人目前的发展水平如何？对于进一步的发展，您有什么建议？

刘云辉：我国机器人在关键算法、应用场景等方面已经取得了非常大的成绩。但是，高端产品、核心零部件等依然依赖于国外，高端的控制器、减速器还是被日本、德国、美国、瑞士等国家垄断。

所以，要成为机器人强国，本质上，还是要加强关键技术的突破，需要对高端装备、技术更加重视。目前产业界对机器人有很大期望，投入了很多资金，学术界要充分挖掘新技术，加强技术创新，突破基础技术、关键技术，解决卡脖子问题。目前科创板的设立，对技术创新也有非常大的帮助，帮助机器人创新企业解决资金问题。