AI之Robot：机器人Robot的简介、发展历史、案例应用之详细攻略
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机器人（Robot）是一种能够半自主或全自主工作的智能机器。历史上最早的机器人见于隋炀帝命工匠按照柳抃形象所营造的木偶机器人，施有机关，有坐、起、拜、伏等能力。机器人具有感知、决策、执行等基本特征，可以辅助甚至替代人类完成危险、繁重、复杂的工作，提高工作效率与质量，服务人类生活，扩大或延伸人的活动及能力范围。
机器人广义上包括一切模拟人类行为或思想以及模拟其他生物的机械（如机 器狗，机器猫等）。狭义上对机器人的定义还有很多分类法及争议，有些电脑程 序甚至也被称为机器人（例如爬虫机器人）。联合国标准化组织采纳了美国机器 人协会给机器人下的定义：“一种可编程和多功能的操作机；或是为了执行不同 的任务而具有可用电脑改变和可编程动作的专门系统。一般由执行机构、驱动装 置、检测装置和控制系统和复杂机械等组成”。机器人是综合了机械、电子、计 算机、传感器、控制技术、人工智能、仿生学等多种学科的复杂智能机械。
目前，智能机器人已成为世界各国的研究热点之一，成为衡量一国工业化水 平的重要标志。机器人是自动执行工作的机器装置，因此，它既可以接受人类指 挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行 动。在当代工业中，机器人指能自动执行任务的人造机器装置，用以取代或协助 人类工作，一般会是机电装置，由计算机程序或电子电路控制。机器人的范围很 广，可以是自主或是半自主的，从本田技研工业的 ASIMO 或是 TOSY 的 TOPIO 等拟人机器人到工业机器人，也包括多台一起动作的群机器人，甚至是纳米机器 人。借由模仿逼真的外观及自动化的动作，理想中的高仿真机器人是高级整合控 制论、机械电子、计算机与人工智能、材料学和仿生学的产物。机器人可以作一 些重复性高或是危险，人类不愿意从事的工作，也可以做一些因为尺寸限制，人 类无法作的工作，甚至是像外太空或是深海中，不适人类生存的环境。机器人在 越来越多方面可以取代人类，或是在外貌、行为或认知，甚至情感上取代人类。
机器人技术最早应用于工业领域，但随着机器人技术的发展和各行业需求的 提升，在计算机技术、网络技术、MEMS 技术等新技术发展的推动下，近年来， 机器人技术正从传统的工业制造领域向医疗服务、教育娱乐、勘探勘测、生物工 程、救灾救援等领域迅速扩展，适应不同领域需求的机器人系统被深入研究和开 发。过去几十年，机器人技术的研究与应用，大大推动了人类的工业化和现代化 进程，并逐步形成了机器人的产业链，使机器人的应用范围也日趋广泛。
为了防止机器人伤害人类，1950年科幻作家阿西莫夫（Asimov）在《我是机器人》一书中提出了“机器人三原则”： [3]
这三条原则，给机器人社会赋以新的伦理性。至今，它仍会为机器人研究人员、设计制造厂家和用户提供十分有意义的指导方针。
“机器人”一词最早出现在 1920 年捷克斯洛伐克剧作家 Karel Capek 的科幻 情节剧《罗萨姆的万能机器人》中。 机器人从幻想世界真正走向现实世界是从自动化生产和科学研究的发展需 要出发的。1939 年，纽约世博会上首次展出了由西屋电气公司制造的家用机器 人 Elektro，但它只是掌握了简单的语言，能行走、抽烟，并不能代替人类做家务。
现代机器人的起源则始于二十世纪 40-50 年代，美国许多国家实验室进行了 机器人方面的初步探索。二次世界大战期间，在放射性材料的生产和处理过程中 应用了一种简单的遥控操纵器，使得机械抓手就能复现人手的动作位置和姿态， 代替了操作人员的直接操作。在这之后，橡树岭和阿尔贡国家实验室开始研制遥 控式机械手作为搬运放射性材料的工具。1948 年，主从式的遥控机械手正式诞 生于此，开现代机器人制造之先河。美国麻省理工学院辐射实验室（MIT Radiation Laboratory）1953 年研制成功数控铣床，把复杂伺服系统的技术与最新发展的数 字计算机技术结合起来，切削模型以数字形式通过穿孔纸带输入机器，然后控制 铣床的伺服轴按照模型的轨迹作切削动作。
上世纪 50 年代以后，机器人进入了实用化阶段。1954 年，美国的 GeorgeC. Devol 设计并制作了世界上第一台机器人实验装置，发表了《适用于重复作业的 通用性工业机器人》一文，并获得了专利。GeorgeC. Devol 巧妙地把遥控操作器 的关节型连杆机构与数控机床的伺服轴连接在一起，预定的机械手动作一经编程 输入后，机械手就可以离开人的辅助而独立运行。这种机器人也可以接受示教而 能完成各种简单任务。示教过程中操作者用手带动机械手依次通过工作任务的各 个位置，这些位置序列记录在数字存储器内，任务执行过程中，机器人的各个关 节在伺服驱动下再现出那些位置序列。因此，这种机器人的主要技术功能就是“可 编程”以及“示教再现”。
上世纪 60 年代，机器人产品正式问世，机器人技术开始形成。1960 年，美 国的 Consolidated Control 公司根据 GeorgeC. Devol 的专利研制出第一台机器人 样机，并成立 Unimation 公司，定型生产了 Unimate（意为“万能自动”）机器 人。同时，美国“机床与铸造公司”（AMF）设计制造了另一种可编程的机器人Versatran（意为“多才多艺”）。这两种型号的机器人以“示教再现”的方式在 汽车生产线上成功地代替工人进行传送、焊接、喷漆等作业，它们在工作中表现 出来的经济效益、可靠性、灵活性，使其它发达工业国家为之倾倒。于是 Unimate 和 Versatran 作为商品开始在世界市场上销售，日本、西欧也纷纷从美国引进机 器人技术。这一时期，可实用机械的机器人被称为工业机器人。
在机器人崭露头角于工业生产的同时，机器人技术研究不断深入。1961 年， 美国麻省理工学院 Lincoln 实验室把一个配有接触传感器的遥控操纵器的从动部 分与一台计算机连结在一起，这样形成的机器人可以凭触觉决定物体的状态。随 后，用电视摄像头作为输入的计算机图像处理、物体辩识的研究工作也陆续取得 成果。1968 年，美国斯坦福人工智能实验室（SAIL）的 J. McCarthy 等人研究了 新颖的课题——研制带有手、眼、耳的计算机系统。于是，智能机器人的研究形 象逐渐丰满起来。
上世纪 70 年代以来，机器人产业蓬勃兴起，机器人技术发展为专门的学科。 1970 年，第一次国际工业机器人会议在美国举行。工业机器人各种卓有成效的 实用范例促成了机器人应用领域的进一步扩展；同时，又由于不同应用场合的特 点，导致了各种坐标系统、各种结构的机器人相继出现。而随后的大规模集成电 路技术的飞跃发展及微型计算机的普遍应用，则使机器人的控制性能大幅度地得 到提高、成本不断降低。于是，导致了数百种类的不同结构、不同控制方法、不 同用途的机器人终于在 80 年代以来真正进入了实用化的普及阶段。进入 80 年代 后，随着计算机、传感器技术的发展，机器人技术已经具备了初步的感知、反馈 能力，在工业生产中开始逐步应用。工业机器人首先在汽车制造业的流水线生产 中开始大规模应用，随后，诸如日本、德国、美国这样的制造业发达国家开始在 其他工业生产中也大量采用机器人作业。
上世纪 80 年代以后，机器人朝着越来越智能的方向发展，这种机器人带有 多种传感器，能够将多种传感器得到的信息进行融合，能够有效的适应变化的环 境，具有很强的自适应能力、学习能力和自治功能。智能机器人的发展主要经历 了三个阶段，分别是可编程试教、再现型机器人，有感知能力和自适应能力的机 器人，智能机器人。其中所涉及到的关键技术有多传感器信息融合、导航与定位、 路径规划、机器人视觉智能控制和人机接口技术等。
进入 21 世纪，随着劳动力成本的不断提高、技术的不断进步，各国陆续进 行制造业的转型与升级，出现了机器人替代人的热潮。同时，人工智能发展日新 月异，服务机器人也开始走进普通家庭的生活。世界上许多机器人科技公司都在 大力发展机器人技术，机器人的特质与有机生命越来越接近。
最近，波士顿动力公司在机器人领域的成就已经成为人们的焦点，其产品机 器狗 Spot 和双足人形机器人 Atlas 都让人大为惊叹。Spot 的功能十分先进，可以 前往你告诉它要去的目的地，避开障碍，并在极端情况下保持平衡。Spot 还可以 背负多达四个硬件模块，为公司提供其他多款机器人完成特定工作所需的任何技 能；Atlas 已经掌握了倒立、360 度翻转、旋转等多项技能，继表演跑酷、后空翻 等绝技之后，Atlas 又掌握了一项新技能—体操，再次让我们大开眼界。
经过几十年的发展，机器人技术终于形成了一门综合性学科——机器人学 （Robotics）。一般地说，机器人学的研究目标是以智能计算机为基础的机器人 的基本组织和操作，它包括基础研究和应用研究两方面内容，研究课题包括机械 手设计、机器人动力和控制、轨迹设计与规划、传感器、机器人视觉、机器人控 制语言、装置与系统结构和机械智能等。由于机器人学综合了力学、机械学、电 子学、生物学、控制论、计算机、人工智能、系统工程等多种学科领域的知识， 因此，也有人认为机器人学实际上是一个可分为若干学科的学科门类。同时，由 于机器人是一门不断发展的科学，对机器人的定义也随着其发展而变化，目前国 际上对于机器人的定义纷繁复杂，RIA、JIRA、NBS、ISO 等组织都有各自的定 义，迄今为止，尚没有一个统一的机器人定义。
在AI兴起的时代，机器人拥有了一种新型的学习方式：深度强化学习。这一新方式借助通用化的神经网络表示，处理复杂的传感器输入，来让机器人从自己的经验活动中直接学习行为。相比传统方式，它解放了工程设计人员们的双手，不再需要程序员们手动设计机器人每一个动作的每一项精确参数。但是，现有的强化学习算法都还不能够适用于有复杂系统的机器人，不足以支撑机器人在短时间内就学习到行为，另外在安全性上也难以保障。针对这种困境，2019年初，谷歌AI与UC伯克利大学合作研发了一种新的强化学习算法：SAC（Soft Actor-Critic）。SAC非常适应真实世界中的机器人技能学习，可以在几个小时内学会解决真实世界的机器人问题，而且它的一套超参数能够在多种不同的环境中工作，效率十分之高。SAC的开发基于最大熵强化学习这个框架。此框架尝试让预期回报最大化，同时让策略的熵最大化。一般而言，熵更高的策略具有更高的随机性。从直觉上看，这意味着，最大熵强化学习能取得高回报策略中具有最高随机性的那个策略。SAC学习一个随机策略，这个策略会把状态映射到动作，也映射到一个能够估计当前策略目标价值的Q函数，这个Q函数还能通过逼近动态编程来优化它们。SAC通过这样的方式，来让经过熵强化的回报最大化。此过程中，目标会被看作一个绝对真的方法，来导出更好的强化学习算法，它们有足够高的样本效率，且表现稳定，完全可以应用到真实世界的机器人学习中去。
2019年6月，亚马逊在MARS人工智能大会上最新发布的仓库机器人Pegasus，该机器人已正式加入亚马逊Kiva机器人行列。Pegasus是一种新型包裹分拣机器人，外观上看，Pegasus机器人十分类似亚马逊既有的Kiva机器人，外观还是橙色不变，2英尺高，3英尺宽，约相当于一个手提包的大小。Pegasus机器人更像是对原有Kiva机器人的改良版，在原有机器人底座上增加了一个载货平台+皮带传送带对各个包裹进行分类和移动，有助于最大限度地减少包裹损坏并缩短交货时间。Pegasus机器人可以自主将右侧盒子放在正确的位置。仓库作业人员将包裹扫描完放到Pegasus机器人上，Pegasus机器人载着包裹到指定地点。机器人配备的摄像机可以感知任何意外障碍。到了指定地点，机器人载货平台上的传送带将包装从机器人上移开，然后包裹沿着滑槽向下移动，准备送出。机器人在大约2分钟内完成整个包裹运送过程。据亚马逊介绍，Pegasus机器人具有与Kiva机器人驱动器相同的容量。Pegasus机器人目前已经在在丹佛分拣中心上线的六个多月，行驶约200万英里，经测试，它能将当前系统的包裹分拣错误率大幅降低50%。本次MARS人工智能大会上，除了推出Pegasus机器人，亚马逊还发布了一种大型模组化运输机器人Xanthus。依据上方安装的模组，执行多种不同的任务Xanthus拥有透过改变上方配备，胜任不同任务的能力。相较过去使用的系统，Xanthus不仅用途更为广泛，体积也只有前辈的1/3，成本甚至直接砍半。
如何将机器人技术落地、实践商业化一直是备受关注的问题。波士顿动力的策略是要希望其成为平台公司，通过授权或开源方式，使其技术能被广为被使用。2018年这个传言似乎得到了证实，在《连线》杂志举办的峰会上，波士顿动力创始人暨首席执行官Marc Raibert指出，他们的定位是成为平台公司，让生态圈包括第三方伙伴、客户，一起来找到技术真正适合使用的地方。Marc Raibert表示波士顿动力在开发机器人时是以“平台”的概念来出发，客户可以增加硬件，例如手臂及其他组件，“当然，我们也可以针对单一领域打造一个有特殊应用的机器人方案，但我们不知道哪一个领域合适，所以我们从平台的角度出发，希望生态圈帮我们一起来找到技术真正可落地之处”、“我们要打造的是‘通用用途的平台’（general purpose platform），让第三方伙伴、客户、波士顿动力自己的应用开发团队，可以一同来设计产品以符合定制化需求。
简介在程序员编程的过程中，产生Bug是一件稀松平常的事情，以前在编码的过程中提前找出Bug，需要通过单元测试、CodeReview等各种方式。当今，人工智能技术的发展给软件开发和测试带来了许多机会。利用人工智能技术，可以开发出自动化的 bug 检测工具，从而提高软件质量和可靠性。除了Bug 检测，人工智能甚至还能根据需求说明，自动编写代码，这都是目前基于大语言模型的编程工具能做到的事情。但是在使用
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