夯实机器人发展基础全方位培养高素质机器人学人才 夯实机器人发展基础全方位培养高素质机器人学人才
蔡自兴
（中南大学信息科学与工程学院，长沙，410083）
摘 要 本文在简介近年来国内外工业机器人销量快速增长之后，首先总结了我国机器人研究开发的经验教训，特别是机器人学人才培养方面的教训；接着论述夯实我国机器人发展基础的主要举措，包括培养高素质机器人学人才；然后对培养我国高素质机器人学人才提出决策建议，可供制定我国机器人学中长期发展规划参考。
关键词：机器人学，人才培养，人工智能，网络化
蔡自兴教授，多年从事智能系统、人工智能、智能控制、智能机器人研究，被誉为“中国智能控制的奠基者”、“中国人工智能教育第一人”和“中国智能机器人学科的创始人”；是联合国工业发展组织（UNIDO）审定的联合国专家、国际导航与运动控制科学院院士、纽约科学院院士；首届国家级教学名师奖、徐特立教育奖和吴文俊人工智能科技奖成就奖获得者。
*本文为作者在《2015年国家机器人发展论坛》上报告的主要内容。
0 引言
据国际机器人联合会（IFR）统计，2013年全球工业机器人销量17.9万台，中国销售约3.7万台，增幅58%，约占全球市场份额20%，总销量首次超过日本，成为全球最大机器人市场。2014年全球工业机器人销量22.5万台，中国销售5.6万台，增幅54%，约占全球市场份额25%。预计到2017年，中国工业机器人销售将达到10万台,工业机器人保有量将超过40万台[1-4]。一方面，中国成为全球最大机器人市场；另一方面，中国的工业机器人密度仅为23，远低于韩国的347、日本的339，不足国际平均水平58的一半。这表明我国工业机器人的市场潜力巨大，也说明我国远非工业机器人强国[5-7]。
我国发展工业机器人不能搞低水平重复，不能追求工业机器人制造大国，不要追求落后产能，而要追求创造自主核心技术，追求可持续发展，追求对国家和人民的实际效益。我国虽然已成为一个工业机器人大国，但我国机器人产业离机器人强国要求甚远，其发展征途仍任重道远。
1 我国机器人学研发的经验教训
我国40多年工业机器人开发和30多年智能机器人研究，已取得许多成绩和经验，也存在不少问题和教训。这些教训包括：
1）重仿制轻品牌，缺乏国产机器人的名牌产品。
经过40多年的发展，我国完成了示教再现式工业机器人成套技术开发，研制出喷涂、弧焊、点焊和搬运等作业机器人整机，几类专用和通用控制系统及关键元、部件等，形成小批量生产能力。在20世纪90年代国家选择以焊接机器人的工程应用为重点进行开发研究，实现了部分国产机器人的商品化。
从整体上看，我国机器人产业的基础还比较薄弱，技术水平比较落后，研发能力差距较大。存在研究基础技术多，研究应用技术少，研究整机多，研究关键部件少等问题。着重仿造的工业机器人产品，缺少客户信赖的名牌产品。
2）重跟踪轻创新，缺乏国产机器人的知识产权。
为了跟踪国外高技术，上世纪80年代863计划安
排了智能机器人的研发，包括水下无缆机器人、高功能装配机器人和各类特种机器人，进行了智能机器人体系结构、机构、控制、人工智能、机器视觉、高性能传感器及新材料等的应用研究，取得一批成果。20世纪90年代初以来，我国开发系列机器人及其相关技术，研制了一些高档样机，开始了应用工程和特种工业机器人开始开发。
跟踪过程中科技创新不够，致使多数国产机器人缺乏自主知识产权，缺乏整体核心技术的突破，具有自主知识产权的工业机器人和关键部件很少，关键技术受制于人。
3）重样机轻市场，缺乏国产机器人市场竞争力。
我国虽然已制造出许多机器人样机和产品，但大多数产品因整体技术仍落后于国外主要机器人产品，市场竞争力较小，从而让国外机器人产业巨头垄断了越来越大的国内机器人市场。例如，2012年国内机器人销售量分布中，进口机器人约占70%，国内机器人约占30%，而内地（中国大陆企业）机器人产品仅占3%。
4）重设备轻人才，缺乏能工巧匠和大师级精英。
在近30-40年间，国家投入巨大研究经费，成千上万的科技人员和高校师生参与相关项目研究，但成绩不能令人满意，问题突出。其主要问题为机器人质量得不到用户肯定，自主品牌缺乏核心竞争力，机器人制造的核心技术和关键部件受制于人，机器人生产企业面临与国际巨头争夺市场的严峻局面。出现这些问题的根源在于忽视知识产权和人才培养，未能让大批能工巧匠和大师级精英脱颖而出。
正反两方面的经验告诉我们：知识产权是核心，人才水平是关键。只有形成高素质的机器人学人才队伍，才能开发高质量的机器人产品。
2 夯实我国机器人学的基础
我国的机器人学研究和机器人产业的基础均不够牢固，导致机器人产品质量欠佳、关键部件依赖外国进口和机器人市场被外国垄断。要充分认识机器人学基础建设的重要性，下大力气夯实我国机器人学的发展基础。
2.1 全面构建机器人学的发展基础
在国家层面上高度重视机器人学开发与应用，把机器人技术作为发展经济、巩固国防和改善民生的重要举措，作为调整产业结构、改变发展方式、提高劳动生产率和保护环境的重要途径。要制定我国机器人学的中长期发展规划，在发展路线、计划方案、经费投入、人才培养等方面夯实我国机器人技术的发展基础。
2.2 全面提高各类机器人的整机水平
关键基础零部件已成为发展机器人技术的拦路虎，需要集中力量努力攻克，为提高国产机器人的整机水平打好基础。这方面虽然近年来有所进展，但差距仍然很大。
2.3 全面覆盖机器人学的应用领域
我国机器人技术发展计划着重于智能制造、公共安全、医疗康复等应用领域，应把机器人应用拓广到经济引擎、医疗健康、制造业、服务业、空间应用和国防应用等领域，发挥机器人技术在创造新市场、提供新就业和改善人民生活方面的重要作用。
2.4 培养高素质机器人学人才
今年全国“两会”上，百度总裁李彦宏建议设立“中国大脑”计划；中国科大讯飞董事长刘庆峰建议加快人工智能布局，实施“教育超脑”。这些事件表明，一个以人工智能技术推进经济社会智能化的浪潮已在我国兴起。智能机器人是其中典型代表。
机器人学人才是机器人学基础建设的重中之重。做好发展规划、掌握关键技术、进行推广应用都需要高素质的人才去实现。要适应这一社会需求，必须全面规划高素质机器人学人才培养，为我国机器人学进入新的发展机遇期和可持续发展提供人才保障。
3 机器人学人才培养决策思考
无论是总结我国机器人学发展的存在问题，或是探讨机器人学的基础建设问题，都与机器人学人才培养密不可分。
3.1 建立机器人学人才培养制度和路线图
我国需要进一步提高对机器人学人才培养的认识，建立机器人学人才培养制度，全面规划机器人学人才培养，把机器人学人才培养上升为国家战略，构建我国机器人学人才培养路线图。
欧美日各主要机器人强国都制订了机器人学发展路线图，包括研究与应用领域、经费投入和人才培养等[5-7]。欧美各国高等教育的专业结构模式与我国存在一定差别。目前，美国机器人学专门人才的培养主要集中在研究生阶段，只有少数顶级名校的相关课题组或研究所向有能力的本科生开放。但从2013年起，5年内将在公立中学普遍开展机器人学课外活动，10年内将在大学全面设立机器人学学士、硕士、博士学位，在15年内各类机器人学毕业生将提高2倍。
我国教育体系如何适应人工智能和机器人学发展对人才的巨大需求，培养高素质机器人学人才，已提到议
事日程和行动上。
3.2 全面规范各级机器人学教育
根据市场需求，全面规范各级机器人学教育，开办一定规模与比例的各类学校，包括大学、职业技术学院、技工学校等；全面扩大与办好“智能科学与技术”和“机械电子工程”等本科专业，加强本科机器人教学；在部分相关专业设立机器人学研究生培养方向，加强机器人学方向的研究生教育力度；在中小学开设机器人学科技或科普课程，开展形式多样的机器人学课外活动，培养中小学生对机器人学的兴趣；搞好机器人学师资培训，提高机器人学教师水平，规范与组织编写各类机器人学教材，为机器人学人才培养提供重要保障。
3.3 产学研结合培养高素质机器人学人才
努力探索通过“产学研”结合，或“科教产”联合，或“官产学”合作，分工协作，培养各类高素质机器人学人才，进行机器人品牌产品开发和市场化营销，并总结经验，加以推广。
政府主管部门应当提供相关教育和其他政策支持，为人才培养保驾护航；研究所主要进行机器人产品开发与创新，让机器人科技人员发挥才智；学校除参与机器人产品研发外，首要任务是提供知识资源，培养各层次的高素质机器人学人才；企业要精益求精进行机器人产品生产，让机器人学科技人才和技术工人充分发挥作用。
3.4 充分利用互联网技术优势培养机器人学人才
充分利用互联网技术，为智能系统的“网络化+机器人化+人工智能”提供得力的技术保障，为机器人学人才培养提供有效手段。
建立与国际接轨的高水平智能机器人网络平台，创建与发展智能机器人主流媒体；开发与完善国内机器人学网络教学平台，为各层次机器人学教学提供网络教育服务，为其他课程提供辅助教学工具；面向全国大学生和中小学生，举办机器人学网络竞赛，营造良好的机器人学生态文化；建立机器人学网络博物馆和机器人学网络图书馆，广泛收集国内外机器人产品图片、机器人学科技图书和论文资料、机器人学文学作品等，并向读者开放。
3.5 大力开展机器人学科普活动
争取国家或企业支持，建立机器人学科普基地，为普及机器人学知识发挥示范作用；鼓励科技人员和各级教师进行机器人学科普创作，支持出版机器人学科普作品，广泛传播与普及机器人学知识；举行全国机器人学科普作品竞赛，分组评选优秀作品，给予奖励；出版机器人学科普杂志，向青少年介绍国内外机器人学的发展动态、应用示例、科普知识、趣闻轶事；规范与举办各类机器人学科技竞赛和夏令营、冬令营活动，培养广大群众特别是青少年对机器人学的兴趣。
3.6 建立机器人学人才激励机制
建立机器人学人才激励机制，把机器人学列入国家科技、教育和综合奖励领域。建立机器人学人才激励机制，鼓励本科生、研究生和科技人员进行机器人科技创业，对他们的创新思想和原型成果给予创业基金支持。鼓励各类能工巧匠和大师级精英等机器人学优秀人才脱颖而出。
4 结论
我国的机器人学研究和机器人产业已取得重要进展，但也存在不少问题，特别是人才培养方面的问题。智能科技或智能系统的核心是“网络化+机器人化+人工智能”，而机器人学是机器人化的基础，人才是机器人化的根本。
纵观全球人工智能之争，很大程度上也是机器人化之争，一种高素质人才之争。我国各级教育需要适应机器人学发展对科技人才的巨大需求，培养高素质机器人学方面的创新人才，实际上这也是一种对应国际人才竞争的机遇与挑战。
我国目前应该抓住机遇，迎接挑战，培养大批高素质机器人学创新人才，为国民经济调整升级与持续发展以及人民福祉做出实实在在的贡献。
参考文献
[1] IFR. Executive Summary：World Robotics 2013 Industrial Robots. 2013-09-18. http://www.ifr.org/index.php?id=59&df=Executive_Summary_WR_2013.pdf.
[2] IFR. The robotics industry is looking into a bright future 2013-2016: High demand for industrial robots is continuing.2013-09-18.http://www.ifr.org/news/ifr-pressrelease/the-robotics-industry-is-looking-into-a-bright-future-551/.
[3]梁文莉,编译. 快速增长的中国机器人市场. 机器人技术与应用，2014(3):2-7.
[4]王伟. 数说2014年中国工业机器人. 机器人技术与应用，2014(6):17-18.
[5]曾艳涛. 美国未来15年制造业机器人研究路线. 机器人技术与应用，2013(3):1-18.
[6]蔡自兴,谢斌. 机器人学.第3版.北京:清华大学出版社,2015.
[7] 2013 Robotics Roadmap-rs. A Roadmap for U.S. Robotics, From Internet to Robotics.2013 Edition.
夯实机器人发展基础全方位培养高素质机器人学人才 夯实机器人发展基础全方位培养高素质机器人学人才
蔡自兴
（中南大学信息科学与工程学院，长沙，410083）
摘 要 本文在简介近年来国内外工业机器人销量快速增长之后，首先总结了我国机器人研究开发的经验教训，特别是机器人学人才培养方面的教训；接着论述夯实我国机器人发展基础的主要举措，包括培养高素质机器人学人才；然后对培养我国高素质机器人学人才提出决策建议，可供制定我国机器人学中长期发展规划参考。
关键词：机器人学，人才培养，人工智能，网络化
蔡自兴教授，多年从事智能系统、人工智能、智能控制、智能机器人研究，被誉为“中国智能控制的奠基者”、“中国人工智能教育第一人”和“中国智能机器人学科的创始人”；是联合国工业发展组织（UNIDO）审定的联合国专家、国际导航与运动控制科学院院士、纽约科学院院士；首届国家级教学名师奖、徐特立教育奖和吴文俊人工智能科技奖成就奖获得者。
*本文为作者在《2015年国家机器人发展论坛》上报告的主要内容。
0 引言
据国际机器人联合会（IFR）统计，2013年全球工业机器人销量17.9万台，中国销售约3.7万台，增幅58%，约占全球市场份额20%，总销量首次超过日本，成为全球最大机器人市场。2014年全球工业机器人销量22.5万台，中国销售5.6万台，增幅54%，约占全球市场份额25%。预计到2017年，中国工业机器人销售将达到10万台,工业机器人保有量将超过40万台[1-4]。一方面，中国成为全球最大机器人市场；另一方面，中国的工业机器人密度仅为23，远低于韩国的347、日本的339，不足国际平均水平58的一半。这表明我国工业机器人的市场潜力巨大，也说明我国远非工业机器人强国[5-7]。
我国发展工业机器人不能搞低水平重复，不能追求工业机器人制造大国，不要追求落后产能，而要追求创造自主核心技术，追求可持续发展，追求对国家和人民的实际效益。我国虽然已成为一个工业机器人大国，但我国机器人产业离机器人强国要求甚远，其发展征途仍任重道远。
1 我国机器人学研发的经验教训
我国40多年工业机器人开发和30多年智能机器人研究，已取得许多成绩和经验，也存在不少问题和教训。这些教训包括：
1）重仿制轻品牌，缺乏国产机器人的名牌产品。
经过40多年的发展，我国完成了示教再现式工业机器人成套技术开发，研制出喷涂、弧焊、点焊和搬运等作业机器人整机，几类专用和通用控制系统及关键元、部件等，形成小批量生产能力。在20世纪90年代国家选择以焊接机器人的工程应用为重点进行开发研究，实现了部分国产机器人的商品化。
从整体上看，我国机器人产业的基础还比较薄弱，技术水平比较落后，研发能力差距较大。存在研究基础技术多，研究应用技术少，研究整机多，研究关键部件少等问题。着重仿造的工业机器人产品，缺少客户信赖的名牌产品。
2）重跟踪轻创新，缺乏国产机器人的知识产权。
为了跟踪国外高技术，上世纪80年代863计划安
排了智能机器人的研发，包括水下无缆机器人、高功能装配机器人和各类特种机器人，进行了智能机器人体系结构、机构、控制、人工智能、机器视觉、高性能传感器及新材料等的应用研究，取得一批成果。20世纪90年代初以来，我国开发系列机器人及其相关技术，研制了一些高档样机，开始了应用工程和特种工业机器人开始开发。
跟踪过程中科技创新不够，致使多数国产机器人缺乏自主知识产权，缺乏整体核心技术的突破，具有自主知识产权的工业机器人和关键部件很少，关键技术受制于人。
3）重样机轻市场，缺乏国产机器人市场竞争力。
我国虽然已制造出许多机器人样机和产品，但大多数产品因整体技术仍落后于国外主要机器人产品，市场竞争力较小，从而让国外机器人产业巨头垄断了越来越大的国内机器人市场。例如，2012年国内机器人销售量分布中，进口机器人约占70%，国内机器人约占30%，而内地（中国大陆企业）机器人产品仅占3%。
4）重设备轻人才，缺乏能工巧匠和大师级精英。
在近30-40年间，国家投入巨大研究经费，成千上万的科技人员和高校师生参与相关项目研究，但成绩不能令人满意，问题突出。其主要问题为机器人质量得不到用户肯定，自主品牌缺乏核心竞争力，机器人制造的核心技术和关键部件受制于人，机器人生产企业面临与国际巨头争夺市场的严峻局面。出现这些问题的根源在于忽视知识产权和人才培养，未能让大批能工巧匠和大师级精英脱颖而出。
正反两方面的经验告诉我们：知识产权是核心，人才水平是关键。只有形成高素质的机器人学人才队伍，才能开发高质量的机器人产品。
2 夯实我国机器人学的基础
我国的机器人学研究和机器人产业的基础均不够牢固，导致机器人产品质量欠佳、关键部件依赖外国进口和机器人市场被外国垄断。要充分认识机器人学基础建设的重要性，下大力气夯实我国机器人学的发展基础。
2.1 全面构建机器人学的发展基础
在国家层面上高度重视机器人学开发与应用，把机器人技术作为发展经济、巩固国防和改善民生的重要举措，作为调整产业结构、改变发展方式、提高劳动生产率和保护环境的重要途径。要制定我国机器人学的中长期发展规划，在发展路线、计划方案、经费投入、人才培养等方面夯实我国机器人技术的发展基础。
2.2 全面提高各类机器人的整机水平
关键基础零部件已成为发展机器人技术的拦路虎，需要集中力量努力攻克，为提高国产机器人的整机水平打好基础。这方面虽然近年来有所进展，但差距仍然很大。
2.3 全面覆盖机器人学的应用领域
我国机器人技术发展计划着重于智能制造、公共安全、医疗康复等应用领域，应把机器人应用拓广到经济引擎、医疗健康、制造业、服务业、空间应用和国防应用等领域，发挥机器人技术在创造新市场、提供新就业和改善人民生活方面的重要作用。
2.4 培养高素质机器人学人才
今年全国“两会”上，百度总裁李彦宏建议设立“中国大脑”计划；中国科大讯飞董事长刘庆峰建议加快人工智能布局，实施“教育超脑”。这些事件表明，一个以人工智能技术推进经济社会智能化的浪潮已在我国兴起。智能机器人是其中典型代表。
机器人学人才是机器人学基础建设的重中之重。做好发展规划、掌握关键技术、进行推广应用都需要高素质的人才去实现。要适应这一社会需求，必须全面规划高素质机器人学人才培养，为我国机器人学进入新的发展机遇期和可持续发展提供人才保障。
3 机器人学人才培养决策思考
无论是总结我国机器人学发展的存在问题，或是探讨机器人学的基础建设问题，都与机器人学人才培养密不可分。
3.1 建立机器人学人才培养制度和路线图
我国需要进一步提高对机器人学人才培养的认识，建立机器人学人才培养制度，全面规划机器人学人才培养，把机器人学人才培养上升为国家战略，构建我国机器人学人才培养路线图。
欧美日各主要机器人强国都制订了机器人学发展路线图，包括研究与应用领域、经费投入和人才培养等[5-7]。欧美各国高等教育的专业结构模式与我国存在一定差别。目前，美国机器人学专门人才的培养主要集中在研究生阶段，只有少数顶级名校的相关课题组或研究所向有能力的本科生开放。但从2013年起，5年内将在公立中学普遍开展机器人学课外活动，10年内将在大学全面设立机器人学学士、硕士、博士学位，在15年内各类机器人学毕业生将提高2倍。
我国教育体系如何适应人工智能和机器人学发展对人才的巨大需求，培养高素质机器人学人才，已提到议
事日程和行动上。
3.2 全面规范各级机器人学教育
根据市场需求，全面规范各级机器人学教育，开办一定规模与比例的各类学校，包括大学、职业技术学院、技工学校等；全面扩大与办好“智能科学与技术”和“机械电子工程”等本科专业，加强本科机器人教学；在部分相关专业设立机器人学研究生培养方向，加强机器人学方向的研究生教育力度；在中小学开设机器人学科技或科普课程，开展形式多样的机器人学课外活动，培养中小学生对机器人学的兴趣；搞好机器人学师资培训，提高机器人学教师水平，规范与组织编写各类机器人学教材，为机器人学人才培养提供重要保障。
3.3 产学研结合培养高素质机器人学人才
努力探索通过“产学研”结合，或“科教产”联合，或“官产学”合作，分工协作，培养各类高素质机器人学人才，进行机器人品牌产品开发和市场化营销，并总结经验，加以推广。
政府主管部门应当提供相关教育和其他政策支持，为人才培养保驾护航；研究所主要进行机器人产品开发与创新，让机器人科技人员发挥才智；学校除参与机器人产品研发外，首要任务是提供知识资源，培养各层次的高素质机器人学人才；企业要精益求精进行机器人产品生产，让机器人学科技人才和技术工人充分发挥作用。
3.4 充分利用互联网技术优势培养机器人学人才
充分利用互联网技术，为智能系统的“网络化+机器人化+人工智能”提供得力的技术保障，为机器人学人才培养提供有效手段。
建立与国际接轨的高水平智能机器人网络平台，创建与发展智能机器人主流媒体；开发与完善国内机器人学网络教学平台，为各层次机器人学教学提供网络教育服务，为其他课程提供辅助教学工具；面向全国大学生和中小学生，举办机器人学网络竞赛，营造良好的机器人学生态文化；建立机器人学网络博物馆和机器人学网络图书馆，广泛收集国内外机器人产品图片、机器人学科技图书和论文资料、机器人学文学作品等，并向读者开放。
3.5 大力开展机器人学科普活动
争取国家或企业支持，建立机器人学科普基地，为普及机器人学知识发挥示范作用；鼓励科技人员和各级教师进行机器人学科普创作，支持出版机器人学科普作品，广泛传播与普及机器人学知识；举行全国机器人学科普作品竞赛，分组评选优秀作品，给予奖励；出版机器人学科普杂志，向青少年介绍国内外机器人学的发展动态、应用示例、科普知识、趣闻轶事；规范与举办各类机器人学科技竞赛和夏令营、冬令营活动，培养广大群众特别是青少年对机器人学的兴趣。
3.6 建立机器人学人才激励机制
建立机器人学人才激励机制，把机器人学列入国家科技、教育和综合奖励领域。建立机器人学人才激励机制，鼓励本科生、研究生和科技人员进行机器人科技创业，对他们的创新思想和原型成果给予创业基金支持。鼓励各类能工巧匠和大师级精英等机器人学优秀人才脱颖而出。
4 结论
我国的机器人学研究和机器人产业已取得重要进展，但也存在不少问题，特别是人才培养方面的问题。智能科技或智能系统的核心是“网络化+机器人化+人工智能”，而机器人学是机器人化的基础，人才是机器人化的根本。
纵观全球人工智能之争，很大程度上也是机器人化之争，一种高素质人才之争。我国各级教育需要适应机器人学发展对科技人才的巨大需求，培养高素质机器人学方面的创新人才，实际上这也是一种对应国际人才竞争的机遇与挑战。
我国目前应该抓住机遇，迎接挑战，培养大批高素质机器人学创新人才，为国民经济调整升级与持续发展以及人民福祉做出实实在在的贡献。
参考文献
[1] IFR. Executive Summary：World Robotics 2013 Industrial Robots. 2013-09-18. http://www.ifr.org/index.php?id=59&df=Executive_Summary_WR_2013.pdf.
[2] IFR. The robotics industry is looking into a bright future 2013-2016: High demand for industrial robots is continuing.2013-09-18.http://www.ifr.org/news/ifr-pressrelease/the-robotics-industry-is-looking-into-a-bright-future-551/.
[3]梁文莉,编译. 快速增长的中国机器人市场. 机器人技术与应用，2014(3):2-7.
[4]王伟. 数说2014年中国工业机器人. 机器人技术与应用，2014(6):17-18.
[5]曾艳涛. 美国未来15年制造业机器人研究路线. 机器人技术与应用，2013(3):1-18.
[6]蔡自兴,谢斌. 机器人学.第3版.北京:清华大学出版社,2015.
[7] 2013 Robotics Roadmap-rs. A Roadmap for U.S. Robotics, From Internet to Robotics.2013 Edition.