巴黎高科评论 / 编辑 / 2014-10-29
根据国际机器人协会（International Federation of Robotics）的预测，全球服务业机器人市场将在2015年、2018年和2023年分别达到250亿、1000亿和2000亿欧元。新增长趋势不容置疑的同时,必须加以区分: 一些产品已经成熟到可以进行工业化生产,另一些却仍在试验评估阶段。这个新兴产业即使不能用“壮观”来形容，却足以对发达社会和经济产生巨大影响。
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我们将机器人定义为具有一定自主性的智能机器，必须具备三个特征：用传感器来理解外部环境；用板载处理器来分析传感器数据并作出决策；并通过执行元件(电机、工具或机械手臂)输出和实施。机器人被应用于工业领域已有几十年的历史，到今天，被用于服务业的可行性也已具备，但挑战和风险与之前截然不同。
简而言之，何为“服务”？
在服务业中，机器人担任的角色和人类类似。某些活动需要调动社会团体或企业，还有一些是非正式经济的重要组成部分，比如照看婴儿。有的服务解决私人性需求，有的则是所谓“对公（尤其企业）业务”。透过各种五花八门的服务，我们可以看到一点：服务业的主要特征是和人打交道，而工业的直接对象则是物品。
这也是为什么在2012年French Interministerial Pole举办的经济转型展望研讨会上，Oliver Fallou和Robert Millet抛出了“服务类机器人”的话题，并称其“可与为人类设定的环境沟通、并在其中与人类互动并为之服务的能力”。如果“服务”天然是针对“人”而言，那么它必须满足某些特定的限制，例如，面对由非专业人士组成的大规模人群时，仍能正常工作。
服务类机器人在今天代表着什么？这是一个在工业机器人之后快速扩张的新兴市场。根据国际机器人协会（IFR）提供的数据，相比2015年的250亿欧元，机器人相关市场将于2018年达到1000亿欧元，并将于2023年达到2000亿欧元的规模。机器人提供商几乎全是中小型企业和各大实验室科学家们创办的公司，尤其是私人助理机器人领域。工业机器人研发和组装领域的活跃企业，同时也通过各种手段掌控着服务类机器人的应用，或是自己开发，或是通过实验室的创业公司，比如德国库卡（Kuka）和日本发那科（Fanuc）公司。
玩家之众从产品种类之丰富上可见一斑。比如，能够执行一些简单任务如在人类出现时打招呼的仿人机器人Baxter(其头部是一个屏幕)。仿人机器人并非独领风骚，国际机器人协会已经注意到的各种类机器人外形和结构复杂巧妙，用途不一而足。服务类机器人也并不一定都是移动的或是自我操控的。“在一些情况下，它们由一个移动平台和安装在其上的数条手臂组成，控制模式和工业机器人的机械臂相同。此外，同工业机器人相反，服务类机器人并不需要完全自动或自主。在很多情况下它们甚至只是辅助人类，或是被远程操控。”
哪些服务会被机器人化？
在David Autor, Frank Levy和Richard Murnane发表于2003年11月《The Quarterly Journal of Economics》上那篇被广为引用的文章中，三位作者断言用机器代替人力的基本准则是任务要具备简单重复的本质，就这点而言，服务类机器人和工业机器人几乎没有什么区别，机器人化的轨迹也不会区别更大。
现在已经自动化或有潜力被自动化的服务大多是重复性和不需要做出复杂决策活动，就算设计时被赋予了一定的自主运动和决策能力，机器人它在面临复杂行为时仍因缺乏主动性而无法胜任。除非有人类在旁，比如无人驾驶飞机和机器人手术助手。
很多行业都可以机器人化，物流、运输、工业清洁、监控和公共场所维护、建筑工地的搭建和拆除、辅助医疗、辅助家政、个人护理……为了更好理解背后的规律，首先我们要区分两类主要机器人：职业机器人与私人机器人。
我们在之前文章中提到的军用机器人和机器人外科医生都属于职业机器人，指在公共场所或是企业执行任务的机器人，如工业和公共区域清洁机器人、为办公室及医院服务的搬运机器人等。干预类机器人（如地形勘测机器人、消防机器人、拆除机器人）也属于这类，它们的特征是配有专业操作员，负责开启和停止机器人的程序，并对工作进行监控。
第二类机器人包括“大众”机器人，比如家庭吸尘器机器人；一些机器人应残障人士和弱势群体需要而生：自动轮椅、运动辅助器械、宠物伙伴机器人和动物训练器材。国际机器人协会在定义这类机器人时采用两个标准：任务的“非商业性”，使用者无需专业训练或使用经验。
极端环境中大显身手
职业机器人市场被防务机器人和干预类机器人占据，两者均为危险环境中的应用。比如救火、接近污染源，勘察、测量、取样并执行各种调遣。
拥有全球第一套干预机器人的Intra集团由三家法国核能工业巨头EDF(法国电力)、CFA（原子能机构）和Areva（Cogema）在1988年创立。该集团拥有由CEA和Cybernetix等业界合作伙伴研发的一系列自动化和半自动化产品。其中一台特别的机器人，由两个铰链式构件组成，可以上下台阶，并通过抬高前后两个部分来翻越40厘米高的障碍！ CEA公司研究员Jean-Marc Alexandre解释，实现此类动作的方法是移动两个机械臂，改变机器人的重心。为了防止毁灭性射线的干扰，机器人装备了“防射线”电路，比传统电子电路对辐射的耐受力高出100倍。
干预类机器人看上去更像军用车辆而不是机器人，比如由美国的公司Howe and Howe Technologies研发的一组消防机器人：Guardian是一个可以移除碎片的铰链臂；TerraMec是可以清除至灭火点道路障碍物的小型推土机；Thermite每分钟可以运送2270升水。这三个设备看上去都像小型拖拉机。
由来自葡萄牙、德国、西班牙、意大利、法国的32位科学家组成的欧洲潜水技术研究中心（European Centre for Submarine Technologies）开发的潜水机器人，可被用来防止石油泄漏并确定油膜位置。
机器人“长”得像人是有优势的，尤其是在为人类而设的环境中。2014年4月，美国海军测试了一款名为SAFFiR的船载人形自动灭火机器人，可以为远海船只灭火。它由自弗吉尼亚理工大学、加州大学洛杉矶分校和宾夕法尼亚大学组成的研究小组共同开发。正如Humanoides.fr网站的创始人Franck Latxage所言，“这些机器人需要胜任多种任务，当船摇摆时保持平衡、打开消防栓、拿起物体、将消防管对准火源并浇灭火焰；它们需要装备视觉形状识别传感器，用于透过烟雾发现人类；它们可以存储船的外观特征，并自动穿过甲板。”
与应用于紧急状况下的机器人相比，拆除机器人的日子就舒服多了，但是它们的工作环境对于人工操作依然很危险，比如建筑倒塌和大量烟尘等潜在危险因素。在这种恶劣的环境中，机器人持久工作能力表现得很棒。瑞典的Husqvarna集团研发了一类遥控拆除机器人——它们气力惊人、容易操控、性能稳定且胳膊很长。
其他战场……
除了应对不利和危险情形，机器人还被证明非常适合做重复性的工作，特别是要求苛刻的、内容枯燥的任务。
以亚马逊公司为例，在这家电商巨头的巨大仓库里，恶劣的工作环境和管理员缺勤、失误以及偷窃行为饱受诟病。在这方面，机器人被证明很有用：它们安静不抱怨，工作灵活而且顺从，也不会对仓库里的货物有非分之想。亚马逊公司于2012年宣布花费5.85亿欧元从一家专门从事仓库管理机器人化的公司购买了Kiva系统，并计划逐步用机器人取代仓库人员，机器人被整合进数据处理系统，从货物管理到打包寄送整个流程完全自动化。显然，挑战是如何提高效率而不是降低成本。尤其在亚马逊将处理速度和系统反应性作为目标时——作家Brad Stone在《一网打尽》（The Everything Store）一书中认为这两个指标正是亚马逊在全球贸易中具备竞争力的关键——亚马逊仓库的机器人化将是关键。
服务类机器人在物流市场的应用不断增长。对象不仅仅局限于仓库，还包括办公室和医院，我们可以见到小型自动二轮车按规定路线运送药物。在仓库环境中，机器人同1950年代的移动工作台（forklift）非常相似，不同之处只是现在的机器人是全自动的，可以实现更多功能，使得人类的干预显得多余。
除此之外，机器人常被用做备用系统（alternate system），比如Balyo公司（2005年成立）的产品。这家公司的创始人之一Raul Bravo是巴黎理工学院的工程师，他对一本法国ICT杂志01.net说：如果目标仍然是实现仓库内货物和物品分发的自动化，还可以有另一种完全不同的解决方案：使用一个叫作Movebox的小控制盒，让标准叉车或是升降式卡车变得自动化，而不需要在仓库地面上安装引导设施。Movebox使用3D图像分析系统来确定自己的位置。“我们是世界上唯一一家提供此种系统的供应商。” Raul Bravo声称。
让我们在仓库中再待一会儿。在机器人不输人类的重复性任务中，监控工作不得不提。Eos Innovation研发的电子警卫员E-vigilante可以在黑暗中巡逻，通过板载传感器探测最微弱的可疑信号并向控制员发送警告；后者根据具体情况进行再次确认后作出合适反应，在此过程中，控制员接手机器人控制，使用机器人身上的摄像机和扬声器，这样的程序能尽量降低人类工作人员面对的危险因素，并提升整体效率。目的是减少监视成本，并使安全措施最优化。
考虑到罪犯们会利用固定摄像机的视野盲点，监控机器人的功能优势显而易见。E-vigilante每小时可移动4-6公里，必要时速度可达10公里每小时。机器人很小（仅35cm高），但如果有人试图抓住它，就会发出刺耳的警报和刺眼强光。Eos Innovation的商业模式是机器人租赁。一个基本型号机器人，每月租赁费用是2500欧元。
餐厅中很多枯燥烦闷的工作也已经自动化。所以，你在快餐店发现生产线已不足为怪。Momentum Machines公司推出的一款汉堡生产线，可以切割西红柿，烹饪肉类并加酱。这个机器人生产线每小时可生产360个汉堡。最近一条关于中国哈尔滨机器人餐馆报道称，大约20个机器人在为这个餐馆服务，负责包子或是面条制作的准备性工序。
很多不需要太高深技术的园艺任务也开始让位于机器人。自动剪草机Robomov已经畅销了很多年。然而大多机器人剪草机并没有安装自动引导系统，随机移动造成操作局限和低效。最新发明改变了这一状况，尤其是在广阔的表面（比如高尔夫球场），Nav on time系统使用高精度的卫星定位导航，用户可调参数的智能剪草路径，无需借助细绳来告诉剪草机剪草区域了。
农业也开始应用机器人偶尔去做一些复杂工作，比如可以剪除藤蔓的Vin机器人，对于这项枯燥的工作，葡萄园主常常很难雇到人。
机器人和人类
关于机器人潜能和服务类机器人，最敏感也最有趣的话题是它们和人类的互动。让机器人参与公关活动如欢迎客人之类根本不值一提。你只要看过机器人“明星”Roomba（吸尘机器人）和Nao（仿人机器人）很容易理解了，它们属于另一种全然不同的模式，独立于大规模生产的机器和定制化产品之外。
根据国际机器人协会的数据，家政服务类机器人市场在2012年卖出了300万台，比2011年多了20%。2013-2016年，“销售量将达到1500万台，总价值约56亿美元，其中的大部分是玩具，价格已经可以承受。还将有300万台机器人用于教育或是科研。用于帮助残障人士的机器人只卖了6400台，但这部分市场将在未来20年内显著增加。”
欧洲因为在职业服务类机器人（物流、建筑、装配和拆卸）方面技术先进而闻名，但家用机器人领军者是日本、美国和韩国，韩国总理曾在2006年预测“希望到2010年，（韩国）每家每户都有机器人”。
日本消费了每天世界机器人产量的1/5。法国2012年售出了19万台Roomba机器人，比2011年提高21%，主要是因为其性价比逐渐变得可以接受（大概400欧元每台）。性价比对于机器人市场的发展来说是极为关键的指标。没有人会花5000欧元买一台机器人剪草机，但如果价格是950欧元，人们就不会再将其视为奢侈品了。
大多数家用机器人如剪草机器人和吸尘器，实际上只是对传统家电的改进。更新奇的是伙伴机器人和个人助理机器人。
58厘米高的Nao是世界最著名的机器人之一，用来陪伴失去自理能力的病患或患有孤独症的儿童。从2008年开始，Aldebaran已经售出了几千台Nao机器人，Nao的继任者Pepper的商业成功也已是必然。但目前面对来自本田公司仿人机器人Asimo的竞争。
Nao
类似于韩国公司Dasatech推出的Genibo机器人宠物和其他电脑宠物，定价只要几十欧元，但仿人陪护机器人更加先进，能够满足残障人士的特殊需求，Nao就可以将物品拿给主人。随着世界老龄化进程，此类功能将变得愈发重要；长期来看，此类机器人的开发会得到社会保障系统的支持；购买/雇佣机器人的成本一旦确定，就会为大规模生产开辟道路。
然而，Nao以及和它差不多的机器人功能依然有限。要让机器人坐在沙发上和人类聊天还不可能。本质上，人类对机器人的研究尚未完结。机器人吸尘器在近20年中就一直处于不断完善的状态。
Google最近高调宣布即将生产100辆没有方向盘和踏板的无人驾驶汽车。但要知道，从1980年代初，专家们就开始在自动汽车领域的研究了，美国国防部高级研究计划局提出“巨大挑战”的无人汽车科研计划迄今也已经10年了。机器人学是一个非常耗资耗时的研究领域。为了达到设计目标，即实时可靠性，必须进行长期的研究。因此，我们应当现实一些：个人服务类机器人在未来的10-15年之内很难真正离开实验室。
专门服务类机器人（吸尘机器人、洁窗机器人等等）继续发展，综合服务类机器人（私人陪护、助手机器人等）却还需要克服自身弱点。从运动学的角度看，机器人直立站姿在技术上还没有完全实现。使用滚轮进行移动的机器人还是大多数。目前，还没有家务机器人能够识别普通物体如椅子（形状和大小各异），而一个正常两岁的孩子就可以做到这点。
从操控性角度来看，机器人技术也远未成熟。从桌上拿走物体而不摔坏、打开门或是抽屉、折叠亚麻布或是处理液态物品……机器人都远难胜任。2006年由日本理化研究所（Riken）制造的机器人护士RI-MAN可以举起和移动病人，但这已经是机器人可以做到的极限了。
那么在情感方面呢？算法可以模拟笑或同情，但机器人也会犯错误。它们可以探测到人们的笑容，但无法理解；而且它们完全无法感知痛苦。换句话说，它们并没有模仿能力，也不能适应于各种情绪。对此，来自法国国立计算机与自动化研究所（INRIA）的资深研究员Pierre-Yves Oudeyer在2010年11月的一次演讲中这样概括到：“对于机器人来说，一间装满小孩的屋子比任何深海洋底都要危险得多。儿童们总是试图制造出新的交流方式和新游戏，而机器人对此则完全不知如何反应。”
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