從開始涉足機器人行業到得到世界同行的認可，這一路的艱辛只有陳小平懂，這一堅持就是20年。20年，他用科技成果贏得世界的掌聲，并多次獲得國際獎項。

陳小平一直很忙，在外行人看起來“高大上”的機器人領域里忙碌無比——忙7月中下旬在合肥舉行的2015RoboCup機器人世界杯及學術大會籌備工作；忙7月下旬在阿根廷進行的2015世界人工智能聯合大會機器人相關活動的籌備工作；忙自己手頭的一應研究……

作為國內智能機器人研發應用領域的領頭羊，陳小平擁有多重身份：他是中國科技大學機器人中心和人工智能中心主任，還擔任著RoboCup中國委員會主席。今年3月，出現在安徽某商場的云交互導購智能機器人“可佳”就出自他的團隊。2011年，“可佳”在第15屆RoboCup機器人世界杯比賽中榮獲了亞軍，2014年，“可佳”一舉問鼎冠軍。

從“一窮二白”搞研究到頭戴桂冠接受世界同行的祝賀，陳小平用了20年。

兩個重要的決定

20多年前，陳小平的專業與機器人幾乎沒有關聯。

“我一開始的專業是計算理論和計算模型。”陳小平告訴記者。上世紀90年代初，國內進行機器人研究的科研人員屈指可數，而計算理論研究，在那個年代屬于“熱門”。“一段時間之后，我覺得計算模型距離現實應用距離太大，所以決定轉行，進入人工智能領域。”陳小平說。

其時，網絡在美國剛剛普及，國內人尚不知互聯網為何物，搜索引擎更是聞所未聞，所有關于人工智能機器人的資料只能依靠在極少數幾家圖書館查閱、復印。“當時我們積累大量復印的資料，但是畢竟印刷品需要時間，我們拿到的資料也不是最新的內容。”陳小平對于那段時間依然記憶猶新。

國內的機器人研究摸不著頭腦時，國外的相關研究卻早在上世紀50年代就開始了。“因為我們沒有機器人的硬件，所以提出的理論、算法、程序很難驗證，只能‘摸黑’前進。”

1999年，陳小平作為第一作者和通訊作者的論文Alogicofintention成為我國大陸在IJCAI（國際人工智能聯合會議）1999上的唯一論文。在該會議上作報告的陳小平本來帶著一絲沾沾自喜，但是通過和世界同行的交流，他意識到，這篇論文并非一個高峰，而是另一個研究階段的起點。“對比國際上的開創性工作，經得起后世檢驗的都是牢牢把握原始應用需求的，而不是單純的理論研究。但如何才能把握應用需求，對當時國內的研究者來說，具有極大挑戰性。”陳小平說。他決定，要自己開始做機器人，讓理論“落地”。

一旦有了想法，陳小平帶領團隊就開始實施。但那時他們對機器人的認識只停留在“只有直觀的概念”，從哪里著手還是個問題。“當時，為了避免完全‘白手起家’，我們首先選擇了仿真機器人足球，這樣就不至于完全白手起家。這個課題涉及多智能體合作與對抗，也涉及抽象化的機器人運動控制和環境感知。我們一邊深化多智能體研究，一邊學習、摸索機器人運動控制和環境感知。”

然而，即便是一個需要完成踢球動作的機器人，也是個基礎的雛形，它沒有四肢，甚至發出“跑”的指令時，它做出的動作也只是平移而已。而那時，日本索尼公司已經做出了當時世界最高水平的四足機器人，俗稱“機器狗”。“四足機器人在機器人控制方面比仿真機器人復雜得多，它的每一個四肢都擁有3個關節，脖子上還有兩個關節。”陳小平說。

索尼公司采取較為開放的合作和推廣策略，以四足機器人做獎勵，招募全世界的智能機器人學科帶頭人參與競賽，以展開國際性合作研究，最終陳小平脫穎而出。這場勝利，讓他們以極低的價格購入了四個“四足機器人”。

8年磨劍斬世界桂冠

四足機器人讓陳小平的團隊能夠真正接觸到實體機器人。2000年，他帶領團隊參加了RoboCup機器人世界杯賽，成為我國第一支通過預選的隊伍，并一舉進入前十名。然而直到2004年，雖然成績有所提高，卻在所有參賽項目上始終沒有進入4強。“當時，我們幾乎所有成員都想放棄，產生了全面危機。”陳小平回憶說。

經過冷靜的分析，陳小平發現當時來自發達國家的參賽選手一般都由一流機構和團隊組成，而來自發展中國家的大部分是學生團隊，不能形成真正的實力。“后來，我們發現我們當時的主要問題不在于關鍵技術的創新，而在于技術集成存在‘短板’，而歐美強隊在關鍵技術和系統集成兩方面都很強。因此，我對團隊構成和工作模式進行了全面調整。”陳小平告訴記者。

經過調整，2005年在大阪機器人世界杯，陳小平的團隊獲得了仿真機器人賽第二名，在次年德國不萊梅舉行的比賽中更是斬獲冠軍，接著于2007年在美國亞特蘭大又獲得兩項冠軍、一項亞軍，總成績世界第一。“經過8年努力，我們終于站到全球最高領獎臺上！”

研產結合要繼續

這個冠軍對于陳小平來說，依然不是終點，而是起點。

“我們再次面臨重大抉擇，這也是一種危機。經過一年多思考和內部反復討論，2008年我們決定開展智能服務機器人研究，以便繼承和發揚我們在人工智能和自主機器人兩方面的優勢，同時開展服務機器人硬件平臺的自主研發。”陳小平說。

又經過6年的持續努力，陳小平團隊自主研發的“可佳”機器人獲得了服務機器人比賽的世界冠軍，不僅成功打破了美、德、日對本領域的長期壟斷，更為開展服務機器人的應用奠定了堅實基礎。

2014年，秀美的“可佳”機器人，走進安徽某大型商場，開始了自己的導購生涯。這是陳小平嘗試機器人研發與市場結合的第一步。“雖然歐美對于機器人的研究領先于我們，但是我認為國內對于機器人的需求更大，而我國則會因為這種巨大的需求量成為機器人大國。”陳小平表示。

“過去15年，我們致力于打通人工智能和機器人兩個領域，目前我們的最大愿望是打通智能機器人科研與產業應用，讓自己的研究成果服務于國家，服務于社會大眾。”陳小平說，“同時，從服務機器人的大規模應用中凝練新的科學技術問題，讓智能機器人科研獲得根本性升級。我們認為，只有從理論到實踐和從實踐到理論兩個方向都走通了，才算打通了科研與應用，才能夠使我國智能機器人事業像發達國家那樣，形成具有自我提升能力的良性循環。”

對話陳小平：人工智能是人類的威脅嗎

記者：一直有科學家擔心，人工智能機器人最終可能會威脅人類。對此說法，你怎么看？

陳小平：歷史上多次出現對新技術普遍應用的恐懼心理，也確實出現了一些人類無法完全掌控的情況（比如計算機病毒），而且新技術帶來的巨大風險（如核武器）也將長期存在。因此，一方面不能“因噎廢食”，由于擔心風險而坐失發展良機；另一方面不能掉以輕心，放棄對風險的管控。

從人—機關系的角度說，短期內人工智能和機器人都不太可能對人類造成太大的危害。更值得關注和警惕的是：一部分人利用人工智能和機器人技術優勢，對另一部分人造成危害或威脅，類似于核武器的情況。所以，從國家安全和世界和平的需要出發，完全有必要形成某種“技術平衡”。另一方面，由于國情的特殊性，我國對服務機器人應用的社會需求，明顯超過美國等發達國家的社會需求。從這兩方面看，我國都有必要加速人工智能和服務機器人的研發。

記者：如果將人類大腦的復雜程度設定為100%，你認為目前人工智能機器人“大腦”可以達到多少？想要追上人腦還需要多少年？

陳小平：計算機科學等學科已經發展了多種技術，比如“表示的復雜度”、“算法復雜度”和“計算復雜性”等，用于嚴格定義和衡量“機器復雜性”。可是，這些衡量標準并不適用于“人腦復雜性”。反之，目前用于衡量大腦復雜程度的標準（如果確實有的話），也不適合于機器。所以，目前我們無法真正合理地比較人腦和機器的“復雜程度”。

但是，對于一些具體功能，比如下國際象棋中涉及的“規劃”和“決策”，機器已經明顯超過了人類。而對于一些具體行為，比如“擰螺絲”，目前機器與人的差距非常大。所以，機器和人腦的比較要看具體功能。

對比上述兩方面情況可以看出，只要一個問題能夠建立合適的數學模型，機器往往比人強，反之就不如人。由此可見，人工智能的根本挑戰之一是“自動建模”。一旦機器具有了這種能力，就會變得非常厲害。另一個辦法是讓機器繞過“建模”而能完成復雜任務，這是現在“學習途徑”所追求的目標。無論那條途徑，機器人“一般地”“追上人腦”都不是短期內可以實現的。

記者：你認為發展人工智能機器人的意義是什么？未來發展是利大于弊還是弊大于利？

陳小平：長期看，智能機器人將徹底改變人類的生存方式。機器人將成為未來“人機社會”的基本成員，機器人為人類提供必不可少的幫助，人類將前所未有地受益于機器的全面服務。那時，人和機器人將相互依存，人與機器的界限也將變得越來越模糊，人與機器人越來越難以分割，難以相互脫離。所以，人類與機器人對抗的局面幾乎是不可能出現的。現實可能的人機對抗，將來源于人類個體之間或群體之間的對抗，而機器人僅僅是被其他人或群體用作對抗的工具。在這個意義上，任何人類群體限制自己發展機器人，其實質是向自己的潛在敵人或競爭對手投降。

記者：你認為是否有必要適度控制人工智能機器人的發展？

陳小平：從用戶安全的角度，有必要采取有效措施，以保證機器人產品的可靠性、可控性，防止出現產品安全問題。當存在現實的安全隱患時，不能把不成熟的產品推向市場。所以，當我們考慮機器人安全問題時，至少目前應該把注意力集中在產品安全方面，不必過分擔憂短期內不可能發生的事情，以免干擾、妨礙對真正的安全隱患的預警和防范。

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