2.4　技术路线图

2.4.1　发展目标与需求

1. 发展目标

1）2025年目标

到2025年，初步形成智能机器人产业体系。

（1）智能机器人实现产品系列化，并实现一定规模的示范应用。

（2）智能机器人用关键零部件取得重大突破。

（3）做大做强一批整机生产、系统集成企业，有1～2家企业进入世界前五名行列。

（4）标准和检测认证体系初步建立。

2）2035年目标

到2035年，成为世界领先的智能机器人研制和应用地。

（1）成为世界先进的机器人创新中心，基础前沿理论与技术取得重大突破，关键核心技术实现自主可控，部分智能机器人产品的综合指标达到国际领先水平。

（2）成为世界领先的机器人制造基地，形成若干具有国际影响力的智能机器人产业集群，实现智能机器人批量生产。

（3）成为世界最大的智能机器人应用市场，智能机器人实现大规模应用。

2. 需求

智能机器人在国民经济各领域的广泛应用不仅可以提高生产效率与产品质量，而且可以保障人身安全，改善作业环境，减轻劳动强度，对促进传统制造业技术改进与产业升级、推进中国经济结构战略性调整等具有重大意义。伴随智能制造、绿色矿山、农业现代化、建筑智能化等战略的深入实施，智能机器人在国民经济各领域的应用将更加普遍。

随着人口老龄化进程的不断加快、人口红利的逐渐消退，应用机器人作业将成为企业用来填补劳动力短缺、维持正常运营与发展的必然选择。此外，人口老龄化趋势的加快也催生了社会对老年人生活辅助、护理陪伴、功能代偿、无障碍出行、安全监控、医疗康复等方面的旺盛需求，面向老龄化的助老助残机器人、面向精准医学的医疗康复机器人等将存在巨大市场需求和发展空间。同时，伴随国民生活水平的不断提高，人们在消费服务、子女教育理念等方面也将迎来新一轮的升级。届时，传统的服务模式、教育方式可能会被彻底改变，基于机器人技术的智能化服务模式、教育方式则会被广泛接受，面向信息时代的教育娱乐机器人、用于人员密集的公共场所的迎宾导引机器人等产品市场将迎来快速增长期。

在极地科考、空间探索、国防安全、应急救援、极端环境作业等方面，智能机器人可以代替人类进入“特殊”环境进行作业，提高任务完成效率与质量，减少人员伤亡，降低风险，甚至可以完成人类不可能完成的任务。

2.4.2　重点任务

1. 重点产品

到2025年，自主品牌智能工业机器人具有视觉和力觉感知，可用于打磨、抛光、装配等作业，在汽车及零部件、电子电器、建材、航空航天、高铁、船舰等行业实现应用；个人/家用智能服务机器人可代替人类从事较复杂劳动；专业智能服务机器人形成不同应用场景下完整解决方案，在部分领域实现工程化应用；智能机器人用感知—传动—驱动一体化单元、高性能伺服电机和驱动器、传感器等核心技术取得突破。

到2035年，实现人机共融共生、智能交互、多机器人智能协作，自主品牌智能机器人智能作业技术广泛应用；新型传动/驱动机构和新型驱动材料、模块化器官等智能机器人用新型部件研制成功，并实现规模化应用。

2. 优先开展的基础研究方向

1）基于脑科学和脑认知的机器人智能技术

机器人自主适应复杂环境和任务，关键在于研究“基于脑科学和脑认知的机器人智能技术”。机器人只能通过行为体现智能，对其控制必须采用具有“智能特征”的“人机交互与自律协同”的模式。人类大脑的90%以上用于控制双手，因此研究类脑控制系统“BROS”（Brain of Robotic Operating System）是机器人智能行为产生的前提和基础。

基于脑科学和脑认知的机器人智能技术，需要在任务时变、指令时变、环境时变情况下解决人的指令、机器人自律、环境信息、作业任务之间的冲突，主要研究内容包括人脑与人的行为关系、人的行为来源与不变量、人如何用行为表达意图和情绪、机器人类脑控制系统框架、人机交互与自律协同控制、机器人内外部需求任务表达、机器人行为特征描述和分类、机器人“任务—感知—指令”与行为的“构态—末端—轨迹”特征之间的逻辑关联关系、机器人认知与逻辑判断和推理能力、智能机器人设计与控制技术等。

2）机器人新材料、新驱动、新感知、新机构技术

驱动和感知是机器人的核心要素。传统机器人的驱动主要是依靠金属材料构成的伺服电机，以及与之配套的位置、速度、力/力矩、视觉等感知单元，其本质上仍然是一台机器，在驱动方面能量转化效率低、自重/负重比大、缺乏本质安全，在感知方面缺乏高效及敏锐感知能力。智能机器人需要“人工肌肉”类驱动器，即在自重/负重比、刚柔特性、响应特性等方面更趋近于人类肌肉的驱动器。研制这类“人工肌肉”驱动器，以及与之相配套的类皮肤传感器、类肢体机构，需要以材料科学为支撑，与机器人学科的运动学/动力学建模、运动/行为规划与智能控制相结合，是未来的发展方向。

3）DNA纳米机器人机理与模型研究

发挥微纳米机器人在微观世界中的作用，是机器人技术由宏观向微观发展的新方向。尤其在医疗和生物医药领域，DNA纳米机器人将人类的感知能力延伸到微纳空间，提升了感知和检测细胞多维信息以及操控个体细胞的能力，在新药筛选和个性化疾病诊断和治疗方面具有重要的应用前景。在分子生物制作领域，DNA纳米机器人包裹/携带药物，到达人体内的癌细胞处，进行药物的精准释放，从而进行基因和纳米级的微操作。

DNA纳米机器人可在外部施加的可调电场下进行精确的纳米级运动，将机器人的应用拓展到微观领域。未来需要重点研究机器人本体尺寸在微米级到纳米级的微纳米机器人技术，实现其在狭小空间的无线供能、精确运动控制、对纳米材料的抓取和定点放置功能；研究多纳米机器人的协调控制及自动化纳米装配制造方法，为从分子到宏观物体的跨尺度制造提供技术方案。

4）智能机器人云服务构建理论方法与框架研究

单体机器人的存储和计算能力都仅限于本机，而智能化则要求有更多的知识存储、检索以及推理计算能力，这一要求推动面向云服务的智能机器人成为未来的发展趋势和重要方向。云服务能够提供巨量的存储、便捷的信息检索以及强大的超级计算能力。机器人与云服务、大数据等相融合，可极大地提高智能化程度和降低成本，拓展机器人推理计算、知识获取、信息存储能力，快速便捷地实现机器人功能和性能的升级，实现更多的智能应用，满足不同用户的需要。由于处理复杂运算、存储巨量信息的“大脑”都在云端，故机器人自身只需要配备能执行交互命令、运动控制和数据传输的简单的、小型化低成本、低功耗处理器，从而可以极大地降低机器人的成本，拓展机器人应用范围。未来需要重点攻克的关键核心技术包括机器人云端大脑、安全运营专网、云端智能平台架构，云计算、云服务、边缘计算技术，云智能技术，基于云的知识图谱、动态不确定环境下的小样本推理与认知技术，面向智能机器人的混合云平台、网络实时、可靠接入技术，面向多应用场景的智能机器人云端数据库技术，运行参数、环境参数等巨量数据的获取、传输和云端存储技术，基于云端的高精度视觉引导、柔性抓取和操控技术等。

5）面向特殊作业服役的机器人极端环境基础性理论与技术

在极端环境下工作的机器人主要包括核极端环境下的检查和装配机器人、极端温度下的极地考察机器人、极端压力下的深海机器人、微重力高真空环境下的太空机器人、未知环境下的反恐和救援机器人、超（特）高压电力环境下的巡检和维护机器人等，用于解决极端环境下的工作问题和取代人类繁重工作，并完成极端环境下各种人类不可能完成或较难完成的作业任务。核环境、极端温度、极端电压、极端压力等外界恶劣环境将对机器人系统的感知、通信、决策与执行产生不可忽略的影响。这类机器人的关键核心技术包括机器人的本体模块化设计技术，感知与驱动一体化技术，机器人极端环境下的智能操作与实时控制技术，机器人环境感知识别技术，机器人脑控与认知学习技术，极端环境下的人机物共融、作业与服务协调技术，极端环境下的多机器人协作技术。

6）类生命机理研究

基于生命系统和机电结构深度融合的类生命机器人不是仿生学（biomimetics）意义上机电系统对生物体结构、功能和工作原理的简单模仿或模拟，而是在分子、细胞或组织尺度上将生命机能融入非生命机电系统。因此，若要实现具有类生命特征的驱动和感知功能，则需要采用具有特异性功能的生命细胞和组织作为物质基础，并向自然界具有特殊功能的生物借鉴功能结构，利用现代工程技术手段实现基于生机电融合和类生命机理的功能单元，主要研究方向包括基于类生命机理的驱动、基于类生命机理的感知以及实现类生命功能单元的共性使能技术。

7）机器人的智能发育

“劳动创造了人”，其本质的含义是指“劳动”这样一种人与自然相互作用的实践活动促进了人的智能发育。而“机器人的智能发育”本质上是在人的指导下，通过多领域大量应用，使得机器人“智能”程度不断提升的过程。相比于劳动对于创造人的重要性，不断涌现出的形形色色的机器人应用和与之带来的各类问题与挑战，是机器人智能发育的根本推动力。

机器人所要具备的智能应该包括以下4个方面：

（1）动态、非结构、人机共享环境的理解能力。

（2）人的行为意图认知能力。

（3）在上述环境、人的行为意图约束下机器人对自身行为的自主决策能力。

（4）机器人与机器人、机器人与人之间的安全协作控制能力。

所谓机器人的智能发育，是指机器人利用自身所具备的感知能力，在其与环境以及操作者的实时动态交互过程中，增量式、渐进地提升自身自主行为能力的过程。与传统的机器学习方法相比，智能发育需要具有以下特点使之更适合于机器人的知识获取与智能提升：具有类人的、无须大样本的学习模式；能够适应动态、不确定环境和非特定使命；具备长期、增量式的经验积累能力；具有鲁棒的知识组合，即“联想与推理”能力；可以与人的智能相融合，实现人的智能和“机器人智能”的高效协同。

2.4.3　技术路线图的绘制

面向2035年的中国智能机器人技术路线图如图2-7所示。