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  • 中國要誕生波士頓機器人這樣能引爆全網的企業,到底還差些什么?

      在各類影視作品的熏陶下,近十年時間,人們對于機器人已然不再陌生,甚至主流影視作品中一度傳遞的也是極具親和力的機器人形象,讓人們很大程度上保持了對機器人的好奇與向往。
     
      自從波士頓機器人惡搞打人事件在各界引起沸騰后,最近制作公司又推了視頻2.0,力捧波士頓動力上市的四足動力機器人Spot Mini,在網上又引發一輪熱潮,波士頓動力團隊大多來自于麻省理工,這個能做出全球最符合大多數人印象中機器人的公司,雖然因為盈利問題在商業上屢遭打擊,卻在互聯網上才找到了他們世界領先的輝煌,一度得到了國內幾乎全網的關注,波士頓動力每一個相關視頻的熱度都居高不下。
     
      但大多數網友在看完視頻后,卻大都傳達出了對于國內機器人研究滯后的遺憾,并對國內相關研究所和企業報以了極大地批評。因為視頻發布前的10月22日,四大權威高校排行榜之一的USNews發布2020年世界大學排行榜。相比泰晤士大學排名等榜單,USNews榜側重學術表現。中國高校本次表現亮眼:北大清華排名大幅上升,和港大一起入圍前100。專業排名中,工程專業清華超麻省理工,列世界第一;土木工程專業清華與同濟超新加坡國立,列全球專業排名第1與第2;計算機科學清華超斯坦福,列世界第一。
     


     
      這一消息發布后,迅速在全網熱搜,大多數科技領域網友對比了此前波士頓動力的視頻,表示了對此排名提到學術能力超過MIT和斯坦福的嘲諷,尖銳的批評主要指向了三個方面,被批評最多的是國內大學落后的研究模式和環境,其次是國內研究產業化的能力,最后是對政策的無奈。有網友稱,什么時候中國能有波士頓動力這種(先做研究再有產品和商業)的企業誕生并存活,我國的工程學才能挺起胸膛說我們趕超了MIT走在了世界第一。
     
      不談批評本身的正確與否,到底是哪些條件制約了國內機器人前沿技術發展?未來哪些要點亟需解決?中國機器人產業未來會如何?希望這篇文章的觀點能帶給每一個從業者和未來的改變者一些思考,也希望批評者能夠看完這篇文章的6個點,能用更寬容的心態去看待工程學,也愿意去給中國機器人行業一些時間。
     
      01

      理念之爭
     
      中國和美國的發展差異首先來自于理念之差。機器人在最初恰佩克小說中被制造的初衷,是為了解決人類重復的勞動,而人類工作中最先需要取代的則是工業場景,因此機器人的原始雛形就是1959年簡單實用的工業機械臂,出現到現在滿打滿算也才60年,60年的時間,國外制定了機器人的開始,在工業應用場景,才從重工業到輕工業,從搬運碼垛到柔性分揀,從能按照單一軌跡動起來到加入多種軟件編程方式,近年更從工業手臂到了人機協作,在服務(消費)應用場景也有越來越多公司進行嘗試,加入了娛樂性、交互性。
     
      雖然中國這些年的進步確實毋庸置疑,機器人行業用30多年遵循著世界機器人大發展路線,跌跌撞撞走完國外60年的研發應用之路,但中國企業的途徑大多還是通過學習模仿,中國或中國人在追趕歐美的大環境下,大多抱持謹慎的態度,很少憑借單純的想法和看不到未來市場的超前理念進行前沿布局,這是大國整體創業文化上的缺失,這也導致了類似波士頓動力這種類人型機器人因為市場前景的不明朗,并未被企業選擇。

     
      前不久波士頓動力的機器人產品表演體操,在動態性能上可以說確實超越了人類,但嚴格意義上來說,波士頓動力的這個人形產品本也就算不上智能機器人,它并未加入感覺、反應、思考、情緒等要素,這也是世界智能機器人瓶頸。雖然我們人類一直在期待類人型的機器人,但與其說波士頓動力制造的機器人超越了人類,不如說他們的超前理念,讓這個集材料、控制運動系統等于一體的集成物,能獲得世界性資本的投資,而且在多方面能夠有極強融合性和突出表現。
     
      但國內大多數企業和資本的想法和馬云的商業邏輯思維一樣,如馬云和馬斯克討論人工智能未來時曾比喻過的,人類在制造馬車的時候,并不會去和它們比速度。我們不會想著制造馬車,而是想著怎么去用好他們,我們成為合格的市場應用者可以。但成為超前的研究者卻是需要時間。
     
      02

      薄弱基礎下的漫漫研究路
     
      中國各產業基礎薄弱和前置性研究不夠,這是無可爭議的事實。但中國機器人前沿技術研究落后的原因有很多,首先歸咎于中國機器人研究時間并不長,熟悉中國機器人發展歷史的人都知道,國內對機器人開展相關研究,從不重視到不反對再到支持,還是從最近的三十多年時間才開始的,這和大環境有關,也使得中國在研究中不得不進行跟隨策略。
     
      回顧新中國經濟歷史,新中國早期經濟尚未騰飛,工業底子薄弱,資源調配的難度較大,這種缺乏也導致相關專業院校和研究機構并不多,早期有限的幾所有工業研究人才與技術積累的大學,大多還是早些年軍事研究所與部分國企改制和轉型的結果。這也使得中國的研究很長一段時間以來,都處于跟蹤性研究階段。前置性研究不夠時,行業內自主研發和創新往往是無稽之談。
     


     
      之前第九屆中國國際機器人高峰論壇上孫立寧教授提到的一個觀點發人深思,他認為工業包括機器人行業的發展,很大程度上是多門交叉學科共同促進后必然的結果,新的材料、技術,都是化學、物理學分支下的多學科交融研究成果。而這些都是中國在這些年后依然有所缺乏的。因為物理化學的研究都離不開實驗設備、項目研發經費等多個條件,我國早些年經濟條件上的不足,直接導致了在相關硬件設施上與國外相差甚遠。近10-20年經濟大發展后才有所彌補。
     
      因此國內機器人前沿技術研究的第二個問題,其實總結下來是經濟大發展下帶來的多學科研究資源配比問題,我國的基礎條件稍顯遜色,工業產業鏈上的許多基礎學科都與國外存在較多差距,各種學科類目都無法均衡且匹配單一行業發展,導致中國機器人的科研彎道超車,去實現世界前沿的研究可能性較小,這是我們需要承認的現實差距。
     
      03

      教育是個不是問題的問題!
     
      第三個出現差異和差距的問題原因是社會發展后,在教育制度下出現的關于人的問題。在經濟先行十多年后,快速發展的中國教育制度的問題逐漸突出,這不僅在機器人行業,也在多個行業出現。正如知乎有帖子曾討論過,關于研究人員的待遇問題,理工科研究人員與國外專利成果轉化為盈利的模式不同,項目制對成果要求高但經濟效益低,這使得一個現實問題是,不是小康家庭根本無法支撐。
     


     
      同時,中國應試教育制度下,填鴨式教育而非興趣培養而下產出的研究人員,大部分對研究的興趣熱情和忠誠度明顯缺乏,因此研究純粹性和穩定性也很難保證。與之同一時間形成的是,資源頭部效應逐漸形成,大學和研究機構為更高職稱的教授配備更好的實驗室、給更多的項目資金,給更好的待遇,大多數普通院校研究無望的人,在經濟和基礎硬件缺乏的情況下,普遍不會選擇繼續深造,這在重點以下的院校中尤為明顯,國內甚至很多人不知道有專業研究者這種職業。
     
      尤其在國家多方面支持大學生創業后,更是將創業風潮傳遍了國內,知識創業回報社會也成了許多學生搖身一變高富帥的良好通路。但資本更加青睞那些在名校享受過良好資源的大學生,以及大學教授,相信知識即財富,這使得中國在近些年時間產生了非常多的高學歷新生企業,創造的社會效益和知識轉化價值且不談,資本的這種催熟卻也使得社會愈發浮躁。
     
      相比國外知名理工類大學,中國大學的差距其實并不在于學生質量,而在于整體環境下,大學無法以學術為傲,同時因為中國大學在世界學術圈的地位一直以來并不高,這從各大頂級期刊上刊登的中國學術類文章就能可見一斑,雖然不能否認文化差異、歧視或者別的問題,但這種歧視,理解為學術成果上的歧視更為恰當,這些年中國人加入這些知名大學的研究團隊,以及在新領域的商業和市場上頻頻取得成果,才使得一切改變了很多。
     


     
      最后,在大學教育的相關專業設立或者規劃上,國內大學的理論和實踐水平都與MIT、UCB、CMU等美國理工類名校相比差距甚遠,大學生的課程大多數時候范圍面過廣,這導致過渡到專業研究的興趣培養很難,中國缺乏既能夠懂學術又精通教育的改革家。正如一位批評家指出,在時代快速發展后,這些仍戴著白手套的貓,抓不到老鼠也是正常。這也是非常多國外新興領域的公司提到中國在機器人等一些工業領域理論的研究人才時直搖頭,而只愿意將銷售團隊放在中國的原因。
     
      04

      研究轉化總成難題?
     
      研究課題中途無用、轉化難是做科研最怕的問題。在學術環境上的落后,中國正在通過教育體制改革、人才引進、合作交流等多種方式不斷改變,在這么多年的教訓吸收和經驗積累后,也使得大學內的風氣得到一定改變。單就從專利申請的數據看,國內科研單位、高校和個人的專利數量,在工業機器人服務機器人專利總量中分別占比33.6%、45%,相比原先可謂是爆發式增長。
     
      但遺憾的是,這些專利在國際上流通或者產生實際經濟價值的并不多,據知情人士稱,目前國內的大量專利,大多數都來自于先進產品的改良,但這些改良技術卻不像化學、生物學的改良那般具有工業實踐和轉化的高價值。有行業內的網友指出,這種說有用又無用的研究,主要來源于部分大學為了集中利用資源,或者完成高級職稱評定導致,因此甚至有高校出現過研究成果上交導師才能畢業這種令人震驚的行為。據網友透露,這也形成了國內某些多項研究領域全能的高端“叫獸”。如何保證研究成果以及確定成果轉化途徑,一個泱泱大國還有很長的路要走。
     


     
      一部分深入到實際領域,具有前瞻性或者實用性的研究成果,因為工業領域本身的創業成本或者轉化成本非常高,周期也相對較長,同時國內缺乏下游技術轉化平臺,也大都面臨嚴重的成果轉化率低的問題。正如此前有文章提出,中國在大量的人力勞力成本投入后,產出大量學術資源、技術資源,卻找不到對接產業,未能被充分利用,技術成果與生產應用、產業需求存在不匹配,導致經濟價值無形流失。
     
      在美國的前沿研究成果轉化方式讓很多人羨慕不已,UR和Rethink崛起的故事不再贅述,前段時間MIT發表的一篇論文,關于研制出能在外太空自主制造飛船的相對機器人,中國機器人網也曾對此有過報道介紹,這個成果公布后,空客,美國航天局等都對此非常感興趣,并主動接洽表示有意向進行投資。網友曾調侃,中國人如果能把在電影學院選人的熱情拿來選科研人才和科研成果,國家科研形式必然有所改觀,這個做法不是夸張,當時丹麥國家投資機構,就曾將投資重點對象劃歸到人,在研究早期就進行了投資。有科研狗曾對此羨慕的表示:干研究,除了錢,什么都不是大問題。

      05

      深度研究“要”不能停!
     
      能在大學進行的前沿性深度研究需要堅持和鼓勵,研究前瞻性實驗和應用性實驗本就是兩個極端,一般情況下好看的好玩的不一定實用,就像是之前清華大學的會自己跑的自行車,要說ta有什么實用價值,其實也不好說,只是一個集合AI芯片、機器視覺和運動規劃等一些分支功能的大成應用表現,但Nature卻給了一個封面,這就是國外對于前沿性研究的態度。因此本次清華的專業世界第一,想必確實已經在學術上已經有所建樹,畢竟中國人一點不比國外人笨,只是問題只是在于,國內對于這類前沿科學,搜集和報道卻并不多,大多數時候只有圈內人知道,圈外人除非反復強調,否則就只是一陣風潮,這和國內集中在院校內部期刊,缺乏頂級國際性期刊的有關宣傳,當然也和社會節奏以及媒體態度有關。
     


     
      此前七八年,我國關鍵零部件依賴進口,導致中國機器人企業處于被動狀態,生產成本難以降低,因此我國在人才的教育基礎跟不上國際大環境,在國家大方向是先從應用端著手,跟上歐美的產業技術,例如在機器人行業內,把零部件、基礎工藝、材料工藝走通,希望先跟上歐美的步伐,再去做前沿科學的探索。國家重金投入下去給企業,希望能快速拉起一批企業平掉出超,三五年模仿學習下來與國外的差距雖然已經逐漸縮小,但市場差距還是存在,這時候再回過頭想找到超車的契機就很難,不像一些有著儲備的國家,例如丹麥的協作機器人,一出便引爆了市場,做研究還是需要兩條腿走路,對產業的深度研究一定需要堅持做。這在以前不太去重視的板塊例如軟件、AI等新領域方面就做得很好,也成果斐然。
     
      市場和研究本身就是兩個不同的模塊,宏觀政策對于產業只能作為引導和補充。我國在研究方面有著大量的學生,雖然大多數學生不進入深的領域很難有所成績,但鼓勵兩條腿走路,無疑能培養出學生一種研究的自覺,也讓高校專家學者更能發揮主觀能動性,這些人才走到任何一個地方,都是中國的財富。我國的機器人研究,不能只有成熟應用領域的延伸性研究,也需要在國家和各省市支持和鼓勵下,進行更具有前瞻性或者開拓性的研究。

      06

      去做一個百年企業?
     
      相對于高校內進行的項目縱向深度研究,企業的落地研究則更多偏于橫向面的應用范圍上,因為工業產品模仿較為簡單,企業往往不愿意將成本投入到前沿技術的研究,因此大多數企業進行的研究,更多在固定產品的模板上改進產品以及優化解決方案,而缺少了前沿技術的儲備和新場景的拓展性研究,這也導致了應用型人才在市場上更受歡迎,而研究所等機構卻往往因為先研究再產品的思路,以及技術產業化難、成本高、利用率低等因素,往往需要依靠政策研究補貼,或者依靠部分軍方和科技館的小批量訂單來持續發展,類似美國硅谷高利潤企業養黑科技的模式,在中國很難實現。
     


     
      雖然國家近年來鼓勵科技成果校園創業,針對新興科創企業,有各項計劃和政策扶持,希望讓更多具有實際落地價值的項目轉化為經濟價值,但效果并不算好,很多企業拿下補貼之后,方向就開始轉向風口扎堆,這是一種產業規劃和指導的缺失,如何讓企業前沿性的科研成果產出有持續性,方法有可復制性,這是一個大難題。
     
      作為一個通用機械設備,雖然我國的機器人密度仍然很低,但高的人口基數拉低了這個數值,按照工業機器人的平均8年的使用壽命和目前的行業開拓程度,工業機器人目前的市場還有多大?未來國內的市場蛋糕存量還夠多少家企業分食?工業市場的淡季和旺季間歇多少年?隨著數字化程度加深,類似格力等大企業開始自主研發機器人,曾經大批量訂單的汽車行業也已經難以支撐,雖然3C電子行業作為新秀扛起了大旗,但這波風潮過后,還能剩下多少的市場機會?大企業提前進行前沿性的黑科技布局或許能為企業帶來更多的底牌和契機!
     


     
      隨著互聯網公司越來越多的開始招聘工業領域人才,逐步進軍機器人市場后,機器人線上工業云平臺、家用服務機器人場景逐漸開始成為互聯網企業爭奪的下一個風口,互聯網的營銷模式和經營思路,將對于原本工業市場的企業是一個全新的挑戰,這些在互聯網競爭中,更熟練掌握形象包裝和市場化經營的企業進入市場,或許將在機器人市場攪起一陣新的腥風血雨。工業企業是否會通過并購下游企業轉型,或者向著更龐大的消費級市場沖擊?我們不置可否,但未來,敢于面對國內外的競爭,能依靠市場、人才和技術沖出亞洲,走向全球的企業,才一定是未來的行業真正的霸主。

      07結語



     
      伴隨機器人開始應用于越來越多的實際應用場景,目前機器人制造過程中輕型化、柔性化、智能化趨勢明顯,未來機器人將越來越靈巧、安全,并且能以更多形式提供服務,大大擴展機器人應用范疇,搭載了AI的智能機器人很大程度上將顛覆原有的產業結構,因此解決工業基礎問題的方法在新的產業面前,并不如前沿技術轉化在彎道超車中來的實用,這些新的科技或者研究成果,將是以AI、智能機器人為基礎的新機器人企業在競爭中拉開差異,擴大優勢的必備因素,這也必然將誕生全新的產業鏈。
     
      到那時,中國與美國的理念和路線到底誰是正確,可能才會真正被驗證。國家與社會能去解決好這些問題,說不定波士頓動力這樣的前沿企業也能在中國迅速出現并崛起。
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