​对话香港大学教授席宁：当前的仿人形机器人不是产品，而是实验室里的原型试验

对话香港大学教授席宁：当前的仿人形机器人不是产品，而是实验室里的原型试验机

香港大学工业及制造系统机器人与自动化首席教授、新兴技术研究所所长 席宁

" 仿人（人形）机器人有很多，但那些东西只是一些 prototype（原型机），你不能说是产品，因为有特定功能、特定市场需求、可以卖的才能叫产品，但现在仿人机器人还没有到产品那一步，现在只是一些研发和试验结果，对于企业来说它不是产品，大家买这种机器人到底做应用，还是研究开发，或者是解决实际需求、代替人去做一些事情，这些还是有很大区别的。在一定程度上，他只是试验原型设备。"

近日，香港大学讲座教授、新兴技术研究所所长席宁在 2024 世界机器人大会期间对钛媒体 App 表示，当前的仿人形机器人并非产品，而是一款实验设备，当前的技术远远达不到替代人类实际应用需求的程度。

席宁强调，工业机器人实现智能化的过程中需要解决三个关键技术问题——编程、校正、传感，这些关键问题仍在攻关阶段。相比工业机器人，仿人形机器人的出现并没有解决这三个问题，而是让这三个关键问题更加突出了，人形机器人的智能化更具挑战。

据悉，今年 66 岁的席宁，是 IEEE（电气与电子工程师协会）Fellow，世界著名机器人学者，现任香港大学工业及制造系统系担任机器人与自动化讲座教授、新兴技术研究所所长。席宁获得了北京航空学院（今北京航空航天大学）学士学位、美国密苏里州圣路易斯华盛顿大学系统科学与数学博士学位，曾任密歇根州立大学（MSU）电气与计算机工程系教授。

近 30 年来，席宁一直 " 站在机器人和自动化相关学术研究的全球前沿 "，而席宁被更多人所关注到的契机是其遭遇到美国的所谓 " 中国行动计划 "。2018 年 2 月，美国联邦调查局（FBI）突然逮捕席宁，罪名是涉嫌欺诈，后获保释，其被控于 2011 年至 2016 年的 5 年内，以虚假账单方式向 MSU 及电子电气工程师协会报销了超过 40 万美元的旅游和其他开支，并将所得的金钱主要偿还巨额的信用卡欠款，而且密歇根州立大学还指控席宁违反该校的政策，接受了香港城市大学的第二个终身职位。席宁当时否认其在申请联邦拨款时，故意隐瞒任何与外国合作机构有关的研究、资助或薪酬这一说法。

所谓 " 中国行动计划 "，是美国司法部在前总统特朗普执政期间提出的一项政策，从 2018 年一直持续到 2022 年。该政策号称要起诉那些向中国不当转移知识和资金的在美科研人员，据统计，美国司法部目前公布了超过 27 起相关案件细节。

2019 年 7 月，密歇根州大溪城地方法院就此案进行 8 天审讯后，陪审团未能就 " 将席宁送交联邦法院受审 " 达成一致，美国联邦助理检察官据此结果提出动议驳回对席宁的起诉，认为 " 政府无法合理预期这些证据会在重审阶段产生有意义的改变，或重审会产生不同的结果 "。即席宁被判无罪，美国永久撤销对席宁的欺诈指控。

实际上，中美关系已蔓延到更严格的移民、教育和文化政策中，科学家们都受到更严格的审查。今年 5 月，中国科学技术大学、中国科学院物理所等 37 个实体列入美国商务部工业与安全局（BIS）" 实体清单 " 当中，意味着很多涉及单位的学者很难再前往美国进行学术交流。

对于学术交流 " 逆全球化 " 话题，席宁向钛媒体 App 坦言，现在地缘政治对行业有一些负面作用，但最关键的一点在于，作为机器人行业的研发人员，我们（中国人）要把这件事做好，做到走在世界前列，这样的话无论环境怎么恶劣、怎么发展，我们都无所畏惧。同时，尽管中国工业机器人技术起步相对较晚，但中国有很大的应用场景优势，而且人才、资金、政府支持都是中国的优势。

" 这些优势集中起来，所以最近 10 年中国机器人技术都得到了很大发展。跟海外企业相比，中国机器人技术从原来的追赶的，到现在能达到类似水平，在某些方面我们还领先了。因此，中国有各种各样的有利条件，我们应该更快抓住技术发展机遇。" 席宁表示。

事实上，在席宁看来，当前人形机器人技术并不成熟，大模型和 " 具身智能 " 无法完全解决机器人技术在空间、时间和互动关系，只是解决了 " 逻辑关系 " 罢了，所以机器人需要引入反馈，实现对环境感知能力等，打造机器人感知闭环能力，从而形成真正的智能机器人设备。

" 智能不仅是一种逻辑关系，同时要对环境对自身进行感知。所以机器人要真正做到这一点，除了有大模型以外，还要有感知能力，要感知它自己和感知环境，这是‘具身智能’的重要性。机器人达到智能为何一定要具身，因为要设身处地，反馈环境、反馈自己，没有反馈就不可能有智能。" 席宁表示，感知是智能机器人的重要因素，简单的大模型无法完成机器人的工作任务。

席宁解释，工业机器人里有三个关键技术问题是要克服的，解决了这三个问题才能把工业机器人变得更加智能。一是编程问题。编程解决的是机器人与人之间的交互，即人如何让机器人去做一些事情，将人的技术传给机器人，而这需要通过编程技术来解决。二是校正问题。它解决的是机器人与工作环境之间的关系，比如机器人到了工厂的生产线，在柔性灵活生产的需求下，产品不断变化，机器人技术如何适应变化，真正帮助工厂提升效率，一旦跟不上就可能阻碍生产效率。三是机器人与多种传感器的融合，从而真正达到具身智能的效果。得益于人工智能技术的发展，具身智能取得了很大的进步，许多科研人员、产业界人员都在朝具身智能方向努力，但距离真正期望的效果还有一段距离。

" 不论是对机器人安全性的要求，还是任务复杂性的需求，工业机器人智能化面临的三个关键技术问题，在人形机器人这里就更加突出了。" 席宁指出，首先在编程问题上，工业机器人再复杂，还是有专人在给它编程，但如果是在家庭环境中，传统的编程方法不能使用，这就必须开发新的编程方法。其次，解决机器人与工作环境的关系，家庭环境复杂且多变，机器人是经常移动的，如何建立机器人与复杂环境的关系，就需要做好校正的问题。最后，与传感器的集成更具有挑战，家庭中已经有各种传感器满足各种需求，机器人如何与传感器融合集成，完成更加复杂的任务？由此可见，在工业机器人领域没有解决的关键技术问题，到人形机器人这里难度变得更大，人形机器人要走的路可能更远。

谈到未来 5-10 年机器人走向应用落地，席宁表示，人形机器人的主要挑战在于将技术从实验室推向实际应用。他强调，机器人与火车、汽车等传统机器不同，它们是连接物理世界、信息技术世界（数据世界）和人类世界的 " 三元世界 " 的关键接口。机器人通过传感器收集数据，利用人工智能处理数据并做出决策，然后将智能化决策通过自动化技术应用于物理世界，提高效率。因此，机器人是实现 " 三元世界 " 交互的重要桥梁，也是未来发展的重点。

席宁强调，机器人代表了 " 新质生产力 "，代表了很多技术的未来。同时，AI 是一个全新的技术，能够推动机器人的发展，这两个结合必然给技术、给人类生活、给企业带来很多发展机遇。

（本文首发于钛媒体 App，作者｜林志佳，编辑｜胡润峰）