在2019年12月2日舉行的人工智能中國專利態(tài)勢發(fā)布會上，國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心發(fā)布了《人工智能中國專利技術(shù)分析報告》。

報告顯示，截至2019年10月，中國人工智能專利申請量累計44萬余件，成為這一領(lǐng)域?qū)＠暾埩孔疃嗟膰摇?018年專利申請量為94539件，達到2010年申請量的10倍，高速增長的數(shù)據(jù)顯示出中國的人工智能產(chǎn)業(yè)正處于高速發(fā)展的態(tài)勢。

對于一名普通人來說，可能對上面的數(shù)字缺乏直觀的感知。其實，我們現(xiàn)在已經(jīng)生活在一個充斥著人工智能的世界里了。現(xiàn)在打開你的手機，看看里面的應(yīng)用，從天氣預(yù)報到美顏相機，從語音助手到地圖導(dǎo)航，幾乎沒有哪個應(yīng)用是完全用不到人工智能的。但是，又有哪個應(yīng)用會被我們稱為人工智能應(yīng)用呢？幾乎就沒有。

對于一個普通人來說，那些看不見的人工智能算法和工作在手機里的應(yīng)用軟件總是會被輕視。當(dāng)人們發(fā)現(xiàn)，打敗了多名頂尖圍棋高手的人工智能棋手Alpha GO真的只是一個程序，連一個能拿起棋子的機械手臂都沒有的時候，內(nèi)心是充滿失望的。似乎只有無所不能的機器人，才是普通人心中真正能夠扛起人工智能大旗的終極應(yīng)用。

那么，人工智能何時才能從我們的手機里走出來，走進千家萬戶呢？哪些技術(shù)會成為機器人技術(shù)快速發(fā)展的杠桿呢？有一個答案已經(jīng)開始逐漸顯現(xiàn)出來，這就是智能制造。讓我們先來看兩組數(shù)據(jù)。

第一組數(shù)據(jù)：根據(jù)《2017年中國制造行業(yè)發(fā)展報告》提供的數(shù)據(jù)，2010年時，中美兩國制造業(yè)的總產(chǎn)值相差不多，但我國的產(chǎn)業(yè)工人卻比美國多了10倍，約為1.14億人。假如美國的今天就是我們的明天的話，那么在不遠的將來，隨著現(xiàn)代化水平的提高，中國將會有大量的產(chǎn)業(yè)工人失去現(xiàn)有的工作。

第二組數(shù)據(jù)：從2013年至今，中國就一直保持著世界最大的工業(yè)機器人市場的地位。根據(jù)國際機器人聯(lián)盟（IFR）發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，2015年全球30%的工業(yè)機器人都被用來武裝中國工廠的生產(chǎn)線，中國已經(jīng)成為全球最大的工業(yè)機器人消費國。

這兩組數(shù)據(jù)意味著這個巨大的市場正在刺激著中國本土人工智能產(chǎn)業(yè)的研究和發(fā)展，這將會形成一個需求閉環(huán)，刺激這個市場加速向前發(fā)展。工業(yè)機器人可以為企業(yè)提供穩(wěn)定、可靠、廉價的智力和體力服務(wù)，只要價格低于同等水平的勞動力，幾乎所有的企業(yè)都不會拒絕使用機器人。目前看來，機器人在智能制造這個應(yīng)用領(lǐng)域上，前景幾乎無限廣闊。

根據(jù)《2018年中國人工智能投資報告》中的數(shù)據(jù)，僅2018年上半年，投入到人工智能領(lǐng)域中的資金就有1528.8億元之多，在過去的5年里，人工智能領(lǐng)域的投資增長率達到了驚人的67.1%。可以說，人工智能是未來最不缺少投資的行業(yè)之一。雖然即將失去工作的產(chǎn)業(yè)工人可能并不歡迎能夠搶走工作的工業(yè)機器人，但最終的決策者是企業(yè)的老板。所以，產(chǎn)業(yè)工人并不會構(gòu)成工業(yè)機器人推廣的阻礙。

手機、家用電器、汽車等標(biāo)準(zhǔn)化程度高、裝配精度高且能夠量產(chǎn)的生產(chǎn)線，已經(jīng)成為第一批全面裝備機器人的生產(chǎn)線。目前仍在這類企業(yè)工作的產(chǎn)業(yè)工人，正在被新裝備的機器人逐漸取代。這類機器人的主要缺點，就是需要為每一個生產(chǎn)線而深度定制，這就導(dǎo)致這類機器人價格昂貴而且缺乏通用性。所以，通用性更好的機器人，也是當(dāng)前人工智能創(chuàng)業(yè)的熱點方向之一。

我們不妨大膽預(yù)測一下：如果通用型工業(yè)機器人實現(xiàn)了市場量產(chǎn)，未來會發(fā)生什么事情？也許只需要5年時間，市場上就可以看到可自主學(xué)習(xí)的通用型機器人。通用型機器人不再需要通過人工編程的方式學(xué)習(xí)崗位技能。它可以通過動作跟蹤和深度學(xué)習(xí)來直接學(xué)會崗位技能。這就把原來需要對每一道工序進行程序設(shè)計的成本省掉了。通用型機器人的表現(xiàn)更像一個普通工人，你只要手把手地“教會”它做固定的動作，它就可以立即上崗工作了。

不過，一開始，機器人的昂貴價格依然會讓中小企業(yè)望而生畏。到時候，可能會出現(xiàn)一種機器人租賃的商業(yè)模式，他們會以低于國家最低工資的租金，把機器人租給中小型工廠，并提供機器人的崗位培訓(xùn)服務(wù)。沒有企業(yè)主會拒絕這一商業(yè)模式。企業(yè)沒有任何的額外投入，就徹底擺脫了勞動法的限制。只要有電，工廠就能實現(xiàn)7×24小時穩(wěn)定持續(xù)地生產(chǎn)了。

機器人租賃模式深度地改變了整個制造業(yè)。也許只需要5年，除了小型家庭作坊式生產(chǎn)企業(yè)外，所有大型生產(chǎn)企業(yè)的產(chǎn)業(yè)工人都將永久性失去工作，只剩下極少量管理性工作崗位。只有那些創(chuàng)造性強、工序模糊、非量產(chǎn)的工作，暫時還不會被機器人侵占。

通用型工業(yè)機器人的普及，會帶來大規(guī)模的機器人民用化嗎？暫時還不能。由于工業(yè)機器人的工作環(huán)境比較固定，需要抓取的零件也有相對準(zhǔn)確的位置，對計算機視覺的要求也比較低，這樣的機器人執(zhí)行固定任務(wù)還是不錯的，但如果想讓他們離開流水線隨意走動工作，就有些勉為其難了。

在這個階段，可能會產(chǎn)生一個名叫機器人服務(wù)業(yè)的新行業(yè)，推廣、維護機器人并且對機器人進行有效的培訓(xùn)，是這個新行業(yè)的主要工作。在機器人大量上崗的階段，培訓(xùn)機器人這個新職業(yè)甚至?xí)悬c兒人力密集型產(chǎn)業(yè)的特點。很可能一個機器人的上崗，就需要幾個人參與上崗前的調(diào)試和培訓(xùn)工作。

到這里，工業(yè)機器人還在等待著一個關(guān)鍵的技術(shù)突破，那就是計算機視覺。計算機視覺技術(shù)一旦取得實質(zhì)性突破，就能讓機器人理解周圍的空間環(huán)境，并且能夠?qū)W習(xí)識別各種常見的物品。這才是工業(yè)機器人走下生產(chǎn)線，進入民用領(lǐng)域的里程碑式事件。

這些通用型的機器人能做的事情非常多。比如說在快餐行業(yè)，炸薯條、制作漢堡或者給客人沖咖啡，都是機器人力所能及的。而家政、保潔以及環(huán)衛(wèi)類工作的機會也將徹底消失，由機器人替代。

通用機器人不需要重新編程，但是針對特殊崗位，是需要接受訓(xùn)練的。這個階段，很可能出現(xiàn)一種叫做機器人教練的工作崗位。這項工作的基本內(nèi)容，就是對通用型機器人進行訓(xùn)練，幫助它們提高工作能力。這些機器人教練同時也是機器人的售后服務(wù)人員，他們的工作對于收集數(shù)據(jù)，改進機器人的工作水平至關(guān)重要。

機器人的下一次技術(shù)突破，將是對自然語言的理解。我們的手機里一般都會有一種叫做語音助手的程序，很多人的家里也都有智能音箱。一些大公司的客服電話，有時候也能聽到智能語音導(dǎo)航的聲音。但是，這些程序目前只能與我們進行相當(dāng)簡單的交流，它們對于自然語言的理解水平仍然是相當(dāng)?shù)偷摹?/p>

自然語言的語義理解，對于人工智能來說，真正困難的是常識的學(xué)習(xí)。比如說，我們在日常對話過程中，突然問了一句：“什么？”我們的意思就是想表達：“你說的上一句話我沒聽清，希望你能重說一遍。”但是，人工智能缺乏這個常識，對于這句突如其來的“什么”就會難以理解。到現(xiàn)在為止，我們的人工智能專家還沒有找到有效的方法，讓人工智能自己去學(xué)習(xí)常識，這也是自然語言識別這些年來沒有本質(zhì)突破的主要原因。

一旦人工智能對自然語言的理解出現(xiàn)突破，我們身邊的人工智能的水平一下子就會有飛躍式的進展。雖然他們的工作能力沒有改變，但學(xué)會語言會讓它們看起來更有靈性。而我們則有可能通過交流的方式，教會和調(diào)整機器人的工作。這使得機器人不但可以獨立工作，也能夠與人一起協(xié)作做事了。

具備語言能力的人工智能，將有能力取代所有常見的人類工作。諸如做會議記錄、查閱資料、接待客人這類文職工作，機器人做起來肯定是得心應(yīng)手的。這一階段肯定會誕生一些外觀極其漂亮的機器人，它們會取代人類做好各種服務(wù)和接待類的工作。一些專業(yè)水平比較高的機器人，應(yīng)該具備更高水平的專業(yè)技能，比如具備法律專長的機器人可以從事律師類的職業(yè)，具備醫(yī)療專長的機器人可以在門診接待病人。

大家需要注意的是，這一階段的機器人，雖然可以進行自然語言的理解，但本質(zhì)上仍然是專用型的弱人工智能。想讓它們具備下圍棋的能力，就需要下圍棋的算法支持。想讓它們能夠當(dāng)門診醫(yī)生，就需要對應(yīng)的醫(yī)療診斷算法和數(shù)據(jù)庫作為支撐。它們對自然語言的理解，不過是打開了與人工智能的語音交互接口而已。

你可能還希望你的家用機器人會彈鋼琴或者會幫你化妝，這些都需要額外學(xué)習(xí)。未來機器人的學(xué)習(xí)過程，可能與現(xiàn)在給手機下載App的過程差不多。不同的App的價格也會不盡相同，有的免費，有的可能依然會很昂貴。但不管怎么說，這一時代的到來，將意味著具體工作的徹底終結(jié)。與我們前面提到過的機器人訓(xùn)練師一樣，在這樣一個時代，設(shè)計一個可供機器人下載學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)包，將會是一個重要的崗位。有些很感性的工作，比如跳舞，也許可以手把手地教會一個機器人，然后再由這個機器人將新學(xué)會的技能打包上傳，其他機器人下載后就等于學(xué)會了。這將會是一個人與機器人共同協(xié)作和共同創(chuàng)造的時代。

我不知道這一時代將會何時到來，這很大程度上取決于幾個關(guān)鍵技術(shù)點的突破速度。但是，正在流水線上的快速普及的工業(yè)機器人，很可能正在撬動著這個巨大的杠桿，讓人工智能從手機中走出來，走到我們每一個人的身邊來。

責(zé)任編輯：ct