这个儿童节，我可以拥有哆啦A梦了吗？

每个“大孩子”可能都看过《机器猫》吧！

儿时经常幻想，假如自己也能拥有一只可以上天入地、无所不能的家养“哆啦A梦”该多好！

可惜，这样的梦想一时半会儿是难以实现了。

随着人类科技的发展，现实生活中机器人技术的身影也可谓无处不在。尽管如此，当前的机器人技术还远达不到人们的期望——目前最先进的人形机器人之一ATLAS，距离“哆啦A梦”可能还隔着100个“大白”呢。

那么，机器人的发展正在面临怎样的困难和挑战呢？《科学》杂志《机器人》子刊主编——来自帝国理工大学的杨广中教授，带领专家小组就此问题通过在线调查总结出了10个最具代表性的挑战。

下面就让我们一起来看看这些挑战是什么吧！

1.材料及加工工艺

传统机器人的组成通常都是齿轮、电机和执行器这些硬邦邦、冷冰冰的元器件；反观我们人类自己，从软组织到骨头，多层次不同性质的材料可以天衣无缝地“组装”成一个整体。

为了使得机器人可以像生物体一样低能耗、多功能、灵活自主，近年来，诸如人工肌肉这样的新型材料的研发备受瞩目。如何研发、加工出更多特性不同的新材料，并将这些材料可以有效组合在一起是机器人材料领域的重大课题。

除此之外，考虑到日益严峻的环境问题，未来新材料的研发还需要将材料是否可以降解、是否对环境友好纳入考量。

2.能源、电池、能量采集技术

上至无人机，下至深海机器人，可移动机器人对能源技术的要求越来越高 。

从储能效率的角度而言，目前任何一种电池（1 MJ/kg）都无法与碳水化合物（17 MJ/kg）相媲美。

因此，从自然中汲取灵感，研发具备生物新陈代谢供能特点的生物混合机器人是机器人能源领域的重要发展方向。

除了电池技术，如何让机器人可以自主地“捡装备”，随时利用周遭环境中可以利用的光能或机械能发电也是潜在的突破口之一。

3.生物混合机器人及仿生机器人

对于生物混合机器人及仿生机器人而言，前面提到的类似生物新陈代谢供能的能源技术和类似肌肉的执行机构都是亟待解决的难题。

除了硬件基础，提升机器人的自主性，构建其类人的感知、计算和推理能力同样是发展这类机器的关键。

为了让这类机器人可以走出实验室应用于现实环境中，我们需要对现实复杂环境的更好地建模，使得机器人可以更加有效地与环境交互。

4.机器人组技术

还记得《超能陆战队》里面的微型机器人吗？

单个的微型机器人看起来并不起眼，但是通过交流协作，这些微型机器人形成的集合体——机器人组，则有着无限的可能性。

未来，发展机器人组技术关键在于“整合”二字，如何使得计算单元与存储单元之间可以更好地整合；如何通过5G无线网络等网络技术使得用户的多个智能设备更好地整合；如何通过人工智能和机器学习方法使得机器人组和环境更好地整合，这些都是机器人组技术面临地挑战。

5.在极端环境中的导航和探索

机器人需要在未知领域作业，特别是极端的未知环境。比如搜救机器人可能面临崎岖的地形、幽暗的隧道，在某些特定环境中传感器、视觉识别或是通信系统很有可能出现故障。

在这种情况下，我们需要机器人导航可以正常运行，在经历故障之后可以自我恢复，并且在不断变换的未知环境中，学习适应新的环境，同步定位并构建地图（SLAM simultaneous localization and mapping）。

实现这些目标需要双管齐下，一方面发展鲁棒性好的机器人硬件系统，另一方面发展具有自主性的软件内核。

在极端环境中的导航和探索（图片来源：empireonline.com）

6.人工智能

人工智能是诸多机器人技术应用的基础。近年来，深度学习算法结合大数据极大提高了机器人物体识别的准确度。

尽管人工智能技术在近几年取得了飞跃性的进展，但是我们离复制乃至超越真正的人类智能仍有很大距离。

首先，我们需要人工智能系统可以边做边学，通过感知自身不足，主动寻求帮助或者改变自身构造来适应环境，可以自我训练的AlphaGoZero就是一个很好例子。

但是，目前这样的人工智能系统只能完成特定的任务——AlphaGoZero并不能轻易转化成Alpha麻将Zero。

而在现实环境中，人工智能/机器人所面临的则是高度复杂、交叉的任务，因此实现跨语境学习的则是机器人人工智能面临的难题之一。

解决这个问题可能需要我们从神经科学入手，更好地理解人类新大脑皮层的工作机制，从中汲取改进人工智能的灵感。

7.脑机接口

通过测量并分析神经信号，脑机接口技术可以检测到特定的大脑活动，并据此来控制相应的外部设备，比如通过脑电波操控机械义肢或是电脑游戏。

尽管号称实现了意念控制的脑机接口系统层出不穷，但是实际上这类系统的应用范围仍十分有限。

神经信号测量设备通常成本高、体积大，目前的脑机接口系统很难脱离实验室环境。因此，研发出低成本同时可以实现无线传输的神经信号测量设备是脑机接口技术应用于现实环境所需解决的首要难题。

除此之外，神经信号通常信噪比很低——目标信号通常混在大量噪声之中。如何进一步改善信号处理算法，以更有效地从噪声中提取反映特定大脑活动的信号也是脑机接口技术需要克服的难题。

通过脑机接口技术实现对微型机器人组的意念控制（图片来源：tumblr）

8.社会交互

对于（没有社恐）的人类而言，社交是一件再自然不过的事情。因为太过自然，我们几乎从来不会留意我们自己每天是如何识别分析他人的行为并作出相应的社交反映。

这些看起来简单的行为，对于机器人而言却异常困难。

无论面部表情还是语音语调，看起来或者听上去只有细微差别的社交信号可能包含着截然不同的意思。面对瞬息万变的未知环境/对象，如何构建社交模型并学习必要社交和道德准则，是实现机器人社会交互的难题。

9.医疗机器人

医疗机器人是医疗器械领域发展最为迅速的方向之一，近年来涌现出了大量的商用医疗机器人：达芬奇外科手术系统使得医生更娴熟地完成腹腔镜手术；MAKO机械手臂可以提高医生在进行换关节手术时的钻孔精确度；Think surgical手术机器人则可以沿医生预设好的路线进行切割。在这些例子中，医疗机器人都扮演着一个给医生打下手的角色。如何进一步提高医疗机器人的自主性则是此类机器人发展所面临的挑战。比如，在需要紧急抢救的情况下，智能医疗系统如果可以迅速准确地判断病人的情况并做出相应的决策，则可以大大提高急诊医生的能力和效率。

社会交互能力满分的医疗机器人理想型（图片来源：《超能陆战队》）

10.道德与安全

近年来，人工智能造成的失业的问题，人工智能系统出错造成事故的追责问题，这些人工智能/机器人技术发来的道德与安全难题不再仅仅停留在科幻作品中，而是切切实实影响着我们每一个人。

随着人工智能技术的井喷式发展，无处不在又相互协作的人工智能系统越来越难以控制，我们面临着无数未知的威胁。如何设立相应的制度，防患于未然，是整个机器人领域无法回避的难题。

影片《超验骇客》中，德普扮演的角色通过脑机接口技术化身为了无处不在又不受控制的AI……

可以看出，这10大挑战并不是相互独立的。

其中，材料、能源和人工智能是广泛影响机器人发展的基础技术，生物混合和仿生机器人以及医疗机器人的研发离不开新材料和新能源；机器人组技术、机器人导航、脑机接口、人机交互和医疗机器人都离不开人工智能技术作为支持。

最后一条，机器人发展的道德与安全问题则是任何一个机器人领域都无法回避的重大议题。

由于机器人领域涉及的技术以及应用的方向太过广泛，很多其他研究方向也同样重要。

因此，这里列举出的10点仍不足以涵盖所有的问题，一位来自帝国理工的机器人领域教授就表达了他的看法：“我还有更重要的事情要做。”

相信科学家们会不断攻克难关，让更多“技能满满”的机器人融入我们的生活。