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​“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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