《機器人產業“十三五”發展規劃》或許將很快公之于眾。中國機械工業聯合會執行副會長、中國機器人產業聯盟執行理事長兼秘書長宋曉剛告訴記者，其參與制定的《機器人產業“十三五”發展規劃》初稿已經完成，目前已提交給工信部，處于修改完善階段。

此前，在2015機器人世界杯產業峰會上，英特爾公司機器人創新中心總經理倪健安表了決心，其意欲抓住在中國掀起的機器人發展機遇，帶領英特爾沖向這塊“高地”。

而在“大眾創業、萬眾創新”的熱潮中，余凱也離開了自己一手創辦的百度深度學習研究院，創建了地平線機器人科技公司。

浩浩蕩蕩的科技大軍向機器人領域涌來。其中，也催生了許多前沿技術。

云+端構建萬物智能

“如果兩人買了一個同機型的機器人，出廠設置也一模一樣。售出兩個月后，這兩個機器人都會帶上各自的個性屬性，成為兩個完全不同性格的機器人。”余凱說。

他認為，機器人因其智能屬性在經驗的演化下走向了個性化。

而這種經驗屬性實際就是大數據。“大數據對于機器人而言，就是一種智能。”余凱說。移動互聯網讓每個人無時無刻不在產生數據，從而讓萬物互聯走向了“萬物智能”。而在萬物智能的時代，余凱判斷，網民將由人和機器人構成。

他認為，在未來，所有的消費類電子產品最終都會成為某種形式的機器人，從電燈、烤箱到汽車，機器人的形態不應該拘泥于“人”，而是所有可能與數據和云連接的“端”。

余凱指出，機器人各種形式的“端”主要處理感知任務，對物理信號進行實時處理和理解，然后產生控制。而“云”主要承載認知任務，依靠巨大的數據庫處理“端”反饋回來的信息。

為什么要在端處理感知性和智能性任務？

余凱解釋道，第一，實時性的要求，失之毫厘，謬以千里，尤其對于自動駕駛來說更是如此。第二，計算部署的便捷性，所有的數據如果都放在云上來處理，不一定是最便捷的，因為云都是同質化的服務器，只能滿足通用化的需求，但是多樣化的垂直任務需要專門的硬件處理，因此特定領域的計算任務應該放置在端處理。同時，降低帶寬與保護用戶隱私也要求前端如此。

萬物互聯和萬物智能的趨勢更值得注意，余凱總結，首先，所有設備會成為智能傳感器。過去，大部分傳感器把物理信號轉化成數字信號，但智能傳感器的前端將對基礎數據進行深度處理和理解；第二，所有的設備將成為云和端結合的“大腦”，既要保持大型互聯網公司在后端提供感知的智能處理，也要在前端構建感知能力，實現從信號、決策、感知到控制的實時處理能力；第三，所有的設備會從本地單一功能載體變成連接人到后端無邊無際的互聯網服務入口。

不會？主動問+自己學

如果說，萬物智能為人類走向機器人的世界打下了“群眾基礎”，那么，如何讓機器人從能力上更像人，則是機器人發展道路上一項“可望還應可即”的目標。

在2015中國人工智能大會的機器學習討論環節中，北京大學信息科學技術學院智能科學系教授查紅彬指出，機器實現人工智能需要深度學習，核心在于自主學習。自主學習的特征則包括根據自身發展需求，自動定義學習目標，并通過行為、動作等在環境當中獲取數據。

“這個數據要靠機器自身獲得，自主強調的不僅是知識，更是行為。”查紅彬強調。

國際RoboCup（機器人世界杯）聯合會前主席、國際人工智能聯合會主席ManuelaM·Veloso，在美國卡內基梅隆大學帶領了一個研究機器人如何更好自主學習的項目。他們曾做過一個實驗，研究如何讓一群機器人通過各種障礙物到達指定地點并且完成指定任務。