​“机器人与工业互联网”创新成果转化实践研讨——第七届中国机器人峰会天使会高峰论坛

7月16日，第七届中国机器人峰会天使会高峰论坛“机器人与工业互联网”创新成果转化实践研讨会在余姚机器人智谷小镇圆满召开。

中意宁波生态园管委会副主任、余姚经济开发区党工委书记潘帅轶首先发表了致辞。潘书记指出，余姚机器人智谷小镇以智能机器人核心零部件为重点，围绕机器人产业链进行布局，建设集产业、文化、旅游、社区四大功能于一体的特色小镇，相继引进30多家机器人企业。创新成果，关键是转化实践，高峰论坛搭建了探索机器人与工业互联网深度融合的平台，集聚大量智能化的要素，拓展机器人应用领域，实现机器产业互联互通与数据共享，未来将提供最优的服务，创造最好的环境。

随后，浙江余姚人才创业园陈展翼副主任介绍了余姚的机器人智谷小镇，陈主任以三个问题开场，指出了发展机器人的重要性和必要性。用“四个小四个大”阐述了机器人小镇的发展--小镇生于大时代，小镇处于大环境，小镇长于大平台，小镇成于大梦想。

目前落地小镇的机器人项目70多个，机器人方面的专家超过25名，引入浙江大学机器人研究院，宁波智能制造产业研究院，计量大学国家科技园，试图为整个开发建设储备高端的大脑，用最强大脑来引进最强的产业。同时已经组建了7个产业基金，总的资金量达到28亿元。将来在“4个更”上努力，实现中国机器人产业的巨大梦想。

▍王田苗教授报告分享

论坛联席主席，北航机器人研究所名誉所长、中关村智友天使研究院院长王田苗教授分享了题为《硬科技赛道价值创业的思考》的主旨报告。王田苗教授认为，科学家创业往往是从技术出发，去迭代产品，然后进行应用推广和寻找市场，但想象的市场也许不是真实的市场，所以科学家创业还必须好学和不断改变去转到主赛道，这是一个危险和艰难的过程，需要企业换一个思维，从赛道、技术门槛，再从团队产品的角度来入手。

以下是王田苗老师的报告速记摘录：

我们把创业企业划分为几类：小巨人、单项冠军和平台性企业。

创业者要学会给自己定位。如果是纯科技企业，那定位是引领者；如果是核心部件企业，就要成为细分领域的冠军；如果未来是平台，就应该成为一个具有广阔市场的平台公司、领军公司。

制造业领域的大概市场格局是，中国从2007年超过日本，从2011年超过美国，预计再过十年整个综合就可以超过美国。中国的制造业就业人数比例遥遥领先，且毛利第一，但供应链低端。中国这几年发生的最大变化一是营销和互联网带来的变化，企业学会了找准客户，这才出现的京东、美团、阿里、腾讯等消费互联网企业。可是消费互联网要拉动低端制造产业很难，就只能靠核心的技术。

在过去的二三十年，消费互联网把中国与世界拉到同一个平台上，现在中国要站上一个更大的平台，因此产业互联网必须要发展，而产业互联网的发展需要包括机床、工程机械、3D打印，航空航天等等在内的学科同时发展。硬科技则用于来支撑新基建产业，硬科技是指卡脖子有形而且对产业有重要支撑的核心技术。

从赛道的角度理解，机器人企业有三点值得注意：

1、芯片、工业软件、传感器、航空相关的基础和AI底层算法，核心部件，RV减速器部件差距大，意味着发展的时间比较长，机会仍然存在。

2、品牌龙头的突围。中国的政府、市场和工业体系让龙头会很快抬头。

3、新亮点与复苏。包括新能源汽车，芯片，人工智能管理，工业机器等不断出现并成为热点话题。

从价值角度来理解，企业创新的时候要从技术层面来突破，强调技术的唯一性和独特性，而产业化要从二级市场的角度来出发。

创业者千万不要选择多元化、非核心技术龙头的方向去创业，如果市场量是5亿到10亿，或者有竞争者赶超，就很不容易发展起来。所以强调技术的唯一性，要强调它能在一个行业产品的领军性和团队的好学迭代性，才能真正的实现硬科技的价值。

医疗机器人的价值分析可以从几方面入手，一是痛点，二是临床，三是收入的体量，四是收入的结构和壁垒。综合这些得出公式来度量医疗机器人的颠覆度和商业价值。商业价值一般是高频、容易标准化、有耗材，国家政策允许列入收费目录，能够纳入医保，让患者受益，对医生有价值。

分服务的场景来看，创业者将手术机器人、康复机器、陪护机器人、临床产品的效果、竞争的周期、发展的形态罗列出来以后，会感觉硬科技创业的起点、角度是不一样的。

团队在创业中至关重要，创始人学习的能力、跨越困难周期的能力、敬畏心、扬长避短、吸纳比自己优秀的合伙人、吸收投资人的建议和经验。此外，创业初心决定了在创业的各阶段的心里预期，创业的本质和价值的理解，能够帮助创始人在不同的阶段去判断和迭代，寻找更大的市场，突破更高的技术门槛。

我们特别强调投资创业者要理解三件事：

1、 技术和产品的痛点是什么？有没有半年或者一年中需要达到的产品？

2、能否落地和商业化？创始人有什么缺点？是否能够整合人才的资源？

3、未来要到哪里去？是否有望成为头部、奋斗者？

硬科技的价值创业，要从赛道、技术门槛、自身的团队这些角度去综合思考问题，以提高成功的概率，顺利融资，甚至为上市和并购提供基础。

▍邓志东教授报告分享

清华视觉智能研究中心主任邓志东教授带来了《人工智能技术前沿趋势展望》的报告，邓志东教授主要从三个方面分析了人工智能前沿技术与发展趋势。

以下是报告速记摘录：

人工智能前沿技术和产业的发展非常快，我们已经开始希望人工智能像人一样，替代人去做一些事，当前，人工智能发展处于第三次热潮期，最主要技术是深度卷积神经网络，大数据智能，核心产品是接近于人类的视觉和听觉，而流程和服务也特别需要替代并提升运营能力。

从2016年3月份AlphaGo首秀，人们才真正开始对人工智能关心。MuZero带来了完全自主学习，无师自通的棋类与游戏通用人工智能，24小时不知疲倦，计算的能力超过了人，这一块让人们意识到，人工智能在很多地方可以利用。

对抗性的神经网络，通过一些方式进行训练，已经可以产生图像、声音、3D的数据。而新一代的神经网络，Transformer带来的GPT—3与AlphaFold2都是很好的例子，最近七八年深度学习的发展产生了大量模型，都是卷积神经网络的发展结果。

现在深度学习远远没有到天花板，还在不断的涌现出新的热点，例如自动的机器学习、数据隐私保护，以及自注意力的模型、图卷积神经网络、自监督学习、对比学习、度量学习，还有小样本的学习等。

人工智能与人类智能仍然有很大的差距。人工智能落地非常艰难，有长尾的问题，这个是目前人工智能很难解决的。另外要解决自主导航的精度，任何一个环境中都要有正负十厘米的自主导航精度，这是一个技术的难题，现在的方法是通过大量数据完成，或者增加算力，除此之外还有如何处理边缘事件、对抗性事件等很多的难点。

人工智能落地中对数据的要求非常高，尤其是长尾的效应。算力的增加不能解决所有问题，很多数据1000T还不够，算力增长也不是无止境的。

人工智能能完成人类的工作吗？这是必然。我们要降本增效，替换人，要想在各种各样的工位中进行使用，必然需要有具备视觉、听觉的人工智能。但是相对于人，现在的生物学算法仍然有很多问题，例如听不清楚，听不懂，看不懂，或者它没有认知理解的能力，缺乏知识推理的能力，不能有效的利用常识、经验、技巧，缺乏严重性、可靠性、可信性与鲁棒性，已成为人工智能难于落地的关键。

探索未来，人工智能往何处去？我认为人工智能发展的趋势，需要从根本上解决长尾问题，可能需要以数据智能作为起点，从认知智能的视角，通过结合语义知识，逻辑与规则，实现第三代人工智能的突破。或者利用数字孪生技术，在虚拟空间进行基于深度强化学习的决策，规划与控制策略的高效自主学习，并实现最优策略的虚拟、实时迁移。

发展人工智能平台技术，需要商业化部署超大规模的预训练模型，中小微企业通过结合行业数据进行小样本学习或微调，即可快速获得AI应用能力。另外是加快人工智能的公共基础的设施，构建具有国际竞争力的人工智能产业生态，继续发展人工智能芯片，人工智能操作系统，开源代码的框架等等。

根本的解决之道从感知智能到认知智能，发展可以有效利用经验与技巧，具有常识、记忆、技巧和推理能力的人工智能。从能够听懂、看懂，到能基于语义知识学习、具有可理解性，从而作出安全、可靠与可解释的具有语义的决策。

而这些需要从前沿的技术入手，例如怎么样实现可靠的检测，分割和识别，用大数据感知智能与图模型结合，用无监督、知识学习、知识推理等很多方法途径去完成，或者发展人工智能通用平台技术，依靠大模型驱动完成。

现在人工智能的应用市场也在不断向前发展，这带给企业更多机遇与成长空间。

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