我們如何把中國的優勢發揮好，包括我們專長的的靈活制造、個性化服務等，是未來國產機器人發展的關鍵。同時，未來我們要更加注意補足我們的短板，包括原創能力、學科交叉、跨學科等。在這些方面，我們如果做好了以后，就可以做到全球聯手、融合交叉共享。那么，在新型科技快速迭代智能互聯時代，我們就可以協調全球創新資源，形成有效、互通的技術轉移，創造我們在智能機器人上的最優實踐。

，它使得我們在今天的創新里有了新的高度。我們國家在基礎研究方面特別重視未來人機共融的計劃。實際上在德國，人機共融產品正在逐漸變成現實。例如大眾汽車工廠里，人機協作機器人已經真正走到了生產的第一線。

在中國機器人發展方面，現在發表的論文最主要的主題都集中在以下內容：深度學習、醫療機器人、軟體機器人等。目前的中國機器人，新興技術和可能性越來越多，全世界競賽舞臺上，中國在基礎方面的追趕速度越來越快，和世界最大國家的差距越來越小。美國、德國、日本之后，我們居第四位，追趕的速度快，就使得我們能夠在機器人和人工智能基礎方面做到更好的改進。

人工智能機器人在所有新技術里，給我們帶來了階梯性上升的態勢。在人工智能機器人現在的應用和基礎數據、場景應用中，中國有非常多的優勢，但是我們不能只看到我們國內在基礎算法、核心軟件、人工智能硬件的落地，包括智能制造、醫療器械、自動駕駛，這些硬件其實在歐洲落地也有非常好的特色，值得我們借鑒。

多模態交互。從跨學科研究到未來機器人技術。在人工智能給我們帶來高性價比計算引擎情況下，還有高性價比互聯網大數據作為燃料。大數據、云、物聯網、5G給我們中國帶來了新的快速傳感、快速融合的很好的機會。10年前大數據的崛起，到半自動、手動數據整理，到自動的數據發現，到數據的自動分類和決策，都給整個發展帶來新的增長機會。

上面我們提及了人工智能下一步落地的場景，那么國務院最近也召開了關于人工智能的會議，會上也在強調人工智能落地的場景，實際上“人工智能+機器人”是解決從自動化、生產延伸到社會的重要節點。制造方面，我們強調了智能出行，例如自動駕駛，還有未來的智能醫療，以及自動農業，同時機器人制造中也有著很多的機會，包括機器人的檢修、機器人的教育等。

將 AI應用于控制和維持核聚變反應的問題。AI成功地控制了氫和氦的核聚變反應，實現了對等離子體的精準控制，以提供更高的能量。這項實驗是朝著開發可行的聚變能源邁出的重要一步，聚變能源可以提供足夠的可再生能源，為整個世界提供動力。這個案例突出了AI在科學中最有希望的應用：它看到了我們人類無法看到的模式，并從不同但互補的角度分析了我們的環境。與研究人員合作并以科學方法為基礎，AI能夠利用支撐科學過程的迭代理論和實驗解決同樣的探索性問題。

在當前的技術和法律背景下，一旦因為機器人的行為引發事故，只能由其設計制造者或管理使用者來承擔法律責任。但是，如果機器人是自主決策，那么傳統的責任規則就難以確定責任方。因此如何有效避免人工智能對現有的法律制度帶來的沖擊，規范和促進人工智能的發展，這是人們需要面對的法律難題。

隨著大數據、云計算技術發展，人工智能和數據的采集、分析、運用等有機結合，傳統社會生活習慣被徹底顛覆的同時也趨于透明化，特別是指紋識別、人臉識別、語音識別等相關應用的普及，人們或許將不再有隱私可言。因此隱私與數據的保護是需要我們高度關注的問題。

人工智能的問世在很大程度上是為了提升人類工作效率，也正是因為人工智能效率高、不畏懼高強度勞動的特點使其挑戰著人們的勞動權利，單調的、勞作性的工作崗位大多已被智能機器所取代。人工智能的進一步發展在一定程度上會加劇就業不平等。勞動力需求變化帶來的失業和收入差距不斷加大，都有可能成為人工智能時代新的社會不穩定因素。

綜上所述，科學可以最好地描述為對未知事物的探索。在這段旅程中，AI是一個伙伴，它以不同于我們的方式感知自然世界及未被探索的部分，開辟了理解和利用世界力量的新途徑。正如索尼研究主管所描述的那樣，基于 AI可模擬的假設、實驗和數據的自校正系統，科學發現變成了一個“搜索”問題。在搜索的過程中，AI不僅僅是科學家和合作伙伴手中的強大工具。這項技術也在改變科學過程，實現自動化并增加人們使用它可以完成的任務。人工智能機器人正在引領一場新的科學革命，在多個領域取得了顯著突破，開啟了科學研究的新途徑，也加快了科學創新步伐。作為合作伙伴，AI將會與科學家共同探索更多無止境的科學前沿。

審核編輯 黃昊宇