OFweek2018中国（上海）人工智能展览会暨OFweek（第二届）人工智能产业大会30-31日于上海召开。本次大会共吸引超过1000＋AI 业界人士参会，共同探讨人工智能难题以及产业落地，提前布局未来大市场。

香港科大机器人研究院，作为在高科技领域非常出色成果的一流的科技大学，人工智能机器人研究的领导者，其研究院院长/IEEE院士王煜在会场向数千名观众及数百家媒体和行业人士介绍了在人工智能及机器人智能学习方面的研究,而后，王煜院士还向与会来宾讲述了无人驾驶技术的重要性。

除此之外，在会议现场，王煜院士还谈到了无人技术在各行业领域的应用。在他看来，做无人技术不是为了应用到高速公路上，而是做低速、中速，市内、小区等方面，涉及送货、送饭送餐、投递文件、在医院商场里投递一些小的东西等等行业。

以下为王煜院士的现场演讲内容，OFweek人工智能网作了不改变原意的整理和编辑：

大家好，我是王煜，非常荣幸，有这个机会来主持今天上午的报告，并且作为第一个演讲者，给大家简单的介绍一下在香港科技大学开展的文献即机器人智能学习的一些工作，对市场的一些建议，首先非常简单的介绍一下香港科大的机器人研究院，作为在高科技领域非常出色成果的一流的科技大学，当然也是人工智能机器人研究的领导者。所以三年前学校就成立了一千人研究院，作为学校在人工智能和机器人发展方向的一个平台。公司研究、产业教学、人才培养以及社会服务。学校提供了一定的资源，我觉得也很荣幸的作为研究院的创始人之一。我们做研究主要集中在上面的四个方向。

第一研究方向是无人驾驶技术，包括无人飞机及无人车。无人飞机是非常自然成熟的应用，大疆成为香港科大最有力的支持者，主要也是因为我们在无人飞机技术方面相对的领先地位，才使得和大疆一直有密切的合作，并且我们将无人驾驶技术扩展到无人驾驶车。

第二个研究方向是研究智能制造自动化的机器人，第三个研究方向是人机交互。这些我都在后面进行详细讲解。

第四个研究方向是智能城市城市智能家居的研究，它作为研究院有一定的资源，现在有几个领导人，包括我自己，还有我们要在国内有名的浙江教授，那是学生给了我们新的教授的名额，这几年我们营销的五名比较年轻的教授，提供一些无人驾驶学习。更重要的是我们还有一批非常出色的教授，丰富在机电学院、电气学院、生物学院、计算机学院以及商学院，作为一个研究院，我们的平台是要凝聚大家的力量，共同的把事情做得更好更高。我们研究院里面提供一个很大资源市场、研究生。现在每年大大概有30名进入研究院。现在研究院大概有120名研究生，一半是博士一半是硕士，硕士毕业以后就在美国了，博士毕业的有去美国的也有留下来的。我们毕业生的非常的热门，尤其是在深圳，得到薪水相当高，有些公司水平工资已经超出了我们年轻教授在香港的工资。确实说明了国内人工智能和机器人发展的前景。

我们做无人驾驶技术，我们合作伙伴遍及国际，有做传感器的公司，也有做软件的公司。比如大疆、华为。

接下来我给大家分享一下我们在无人车智能人工智能应用方面的一些见解，尤其是对市场的一些理解，我想好多朋友对这个可能比较感兴趣。现在我们都知道，无人驾驶这个技术呢已经发展到了非常热火的地步了，不仅仅是小公司，更重要的是一些高科技公司全面的进入了这个行业。

这个行业的发展和机器人的发展是并进的，在过去两年以内对机器人的投资都远远超出过去六年投资的总额，也就是说现在开始，对机器人投资力度基本上每年都会有两倍到三倍翻番，所以投资者很青睐机器人的发展，与此同时对无人车投资的力度也非常大。

我们都知道无人车不是一件很容易做的事情，无人车是非常复杂的一个系统，要把它做得好，要考虑各式各样的因素，所以难度非常高，正因为它难度非常高，所以科研机构就非常重视。

尤其像我们科技大学这样的学校，认为无人驾驶技术是最顶尖的最难的一个问题，这个问题从科学的角度来讲，工程的角度来讲最值得有研究价值，所以会有很多的老师参与这个研究工作。只要有企业感兴趣，只要有投资者愿意把钱放进去，就会有很多很多有知识有文化的人参与研究这份工作，但是我们都知道这个工作是非常难的，因为你要学会一个人的全面的驾驶，你要做到三件事情：

第一要有感知，你要知道你的车子旁边、车内发生的所有的事情。

第二要能够做决策，要能够知道怎么能够去判断，最后做一个决定来处理它，而且速度要很快。

第三要能够实现你的决定，也就是说你车子要有最好的功能，所动、避障、躲避或者能够开的比较舒服，那车况的复杂程度是非常非常难的，我们都知道在中国开车有多么复杂，如果到印度去，你就更不可以想象了。

今天的印度的开车状况和我们30年以前陕西、甘肃、宁夏开车的状况一模一样，毫无记录毫无为规则。中国现在发展的好一些，而这里边一个大的问题，就是我们说的长尾巴现象，各式各样的车况，翻车机会都会有，有一些频率非常高，所以一定要让它学会怎么处理，虽然事故频率非常非常低，但是一旦发生了都是关系到人命的问题，所以作为无人驾驶技术里边的问题，就是你能不能处理不处理这些可能发生概率非常低的事情，你不处理它就是人命，你要处理了这些事故处理学习永无止境，所以人工智能就变得非常非常重要，首先一定要学会人的驾驶技术。

那我再介绍一下现在无人车发展的市场的状况，我想对于这点大家都比较了解，但是最近这个非常火。

有一个很有趣的公司叫沃克斯，两年多，刚刚得到第二轮的融资，两年多总体的融资是8亿美金，全公司只不过到250人左右。他说他要做到全电动车，而且要能够做到共享驾驶的服务，类似于滴滴自动出去载人，那它的技术基本上是现在认为是最好最高的，把所有的传感器都用上，装四个拉达、两个雷达，然后再装八个相机，因为是全电动的车，所以这个车子要装起来的话，没有50万美金是做不出来的。如果我们要把所有的技术不惜成本的都堆上去，做无人驾驶的路子确实会快一点，而且能实现的功能可能还相当不错，但是50万美金的车子出去做共享车，当然是不现实的。

再给大家介绍一下鲜为人知的公司—微某，微某的技术相当不错，现在全球无人车场跑的路子最多的就是微某，已经可以运行200万英里了，虽然微某到现在还没有撞死人，但是已经撞过车了。

我再给大家讲ober，他的做法也差不多，但是ober用两个拉达、一个雷达和四五个照相机，不管是ober还是微某，采取的技术路线和沃克斯都不一样，他们都不会花50万来做一个车，很可能花10万或者20万做一个车，到最后这个车子的经济效益还要降到3万到5万，然后才可能大批量的放在路上去做共享汽车，但是ober已经出过人命，车已经撞死人了，ober已经基本上停止了对无人车，尤其是卡车的研发。

近段时间，丰田投资了五个亿到ober，所以ober不会离开这个市场，还会继续做下去，我们都知道tasula，他走的技术路线完全不一样，只采用照相机和一个雷达，tasula的想法是采用最简单的技术，然后用人工智能把硬件所缺乏的功性能全部都提升到最高，所以tasula在研发一个人工智能的芯片，准备在2019年推到市场上来，这个人工智能芯片首先要在车子本身系统里面做，所以从技术上来看，无人驾驶目前是百花齐放、百家争鸣，每一个人都有自己的想法，我把怎么能够做，分析为三大要素：

第一无人驾驶车的技术一定要能够实现，大家都相信无人驾驶技术可以实现，无非是花多少成本、花多长时间、有多少教授学生来参与，所以这个工作不会停下来。

更重要的第二个是电动车一定会逐渐的进入市场，那无人驾驶和电动车的联合非常融洽，因为电动车的功能可以提供无人驾驶车很多很多需求。

但是更重要的是第三点，也就是共享汽车像滴滴这一类的应用。

在欧美共享汽车是最大的一个挑战，因为它可以打破现在传统的家用汽车以及出租车两个大的行业，所以现在为什么这么多公司转战进入无人驾驶车，主要是因为无人驾驶技术加上共享技术，如果可以实现会彻底的改变汽车行业的格局。

家庭不会自己买车了，出租车公司也不存在了，但出租车公司是历史上研留下来的一种经济体制，所以它是一种帮派的体制，要打破它非常非常难，无人驾驶是唯一的希望，很多人都想把出租车公司从全球彻底杀掉，无人车加上共享车是一个很好的机会。

今年的第二季度，无人汽车行业总投资在欧美达到50亿美金，第二季度三个月，有50亿美金投入无人驾驶汽车，这50亿美金的投入，一个季度就超过了过去四年的总投入。所以可以想象，无人驾驶技术现在到了一个热点，汽车、车行、车场，那些大的投资者，比如说微软银行，而且这些投资者不仅仅投一家，投车行也投ober也lefute，谁做得多就投，投资主要投在了做汽车的车行，还有做共享汽车行业的就是left和ober，所以美国通用汽车已经把它的无人驾驶车这个行业单独注册。

福特的老总六个月以前被开除，因为福特老总没有做一个无人驾驶汽车的远景计划，福特的董事会觉得这个行业如果福特不重视，福特也会完蛋，现在汽车行业直接针对消费者，每个家庭都会买车，每个人喜欢的不一样，车厂现在的盈利额利润是20%，如果将来发展到无人车加上共享汽车，你自己就不需要有车了，所以个人的需求就没有了，那以后这个车谁来买？所以第一控制市场的是共享车公司，而不是汽车车厂，那样的话通用汽车或者任何一个车场，利润额可能就不到8%，不到9%了。

如果你只有百分之八、九的利润额，在这个行业是活不下去的，所以对欧美的车行来讲，最重要是共享行业，会对整个市场造成冲击，使得它变得没有利润可赚了。所以现在通用汽车和福特以及任何一家汽车公司全部封测行业，重新打牌，然后融资上市，为以后4、5年无人驾驶车的技术加上人工智能做准备。新型的一些小的企业把自己的技术拿出来，然后把它卖掉。

另外一些车厂采取的路子稍微不一样。adows是丰田和vovo两家公司采取的路线，他们的路线较其他长远一点，他们现在不说是做无人车，而是做帮助人开车的无人驾驶技术就是adows。

丰田的路线，第一个是采用电动车或者采用燃料电池，使得将来的汽车变成零污染。

第二个叫零事故，也就是说用无人驾驶技术逐渐地放在车子里边，你发生的事故就会越来越少。

第三是零压力，以后车子因为无人技术的推进，就开车就会越来越愉快，越来越娱乐，可以在车子里边做很多事情，直到最后这个车子变成无人车。

所以丰田的路子不是一步或者直接进入无人车市场，而是逐渐的把它作为辅助性的、安全性的、快乐性的、零污染的，最后达到它要实现的无人驾驶技术，对丰田来讲它的路线虽然不一样，但是最终的目标完全都是一样的，要控制市场，不能够被共享汽车、共享行业把汽车公司给挤掉。

另外一个人工智能在兴起技术，就是机器人学习，我们现在主要需要做的是机器人怎么能够运到工厂里去，运到车间里去，尤其是在手机的装备上。

富士康我们都知道，它的压力非常大，它现在总体的股价上不去，因为它的自动化程度很低，利润额非常低，富士康第二个季度的利润额只有6%，还不如去开超市。好一点的超市在中国也能有5%的利润，所以对富士康来讲压力非常大，所以它需要有自动化技术，而用机器人去实现比较复杂的工业装配的自动化不是那么容易的事情。

虽然我们现在机器人很多，你在这个展会上有看到很多，但是能灵巧操作，装配技术的机器人非常非常少，现在大家认为一个新的研究方向就是通过人工智能把机器人教会，让他来实现人能拥有的技能。

谷歌在三年以前就开始做这个了，让它自己去学习，去抓东西，然后慢慢的学习经验，这就需要新的技术，也就是运用仿真来教会机器人，然后再将机器人运用到新的生产线上去，所以我们自己在香港也通过仿真、通过模拟来做教机器人如何学习的模拟实验，里边技术性的都是深度学习，大家用到的工具也都是深度学习。

比如特斯拉，这是马斯克成立的公司，特斯拉也通过仿真的学习使得机器人能够做一些简单的动作，这个动作就是能够抓取一些物体。

麻省理工现在有一个新的方向，我们现在研究，就是通过人脑的肌电信号、人手的肌肉信号，直接在人做技能的时候，把人所产生的信号直接传给机器人，然后机器人就通过直观的、人工的信号来学会，也就是说人驱动机器人、教会机器人，然后人就甩手不干了，这个工作非常有前景，我们认为这是最好的一条路径，人通过激烈信号，直接的生物机电信号，经过滤波仿真，然后把该有的知识传给机器人，机器人学会它，这样才能够做更多的事，所以我现在国内找研究伙伴，争取在国家搞一两个大的项目，把这个事情好好地推动一下，我们每年的10月份，也就是下个月会有一个开放日，在香港，我们机器人研究院会把我们好多东西摆出来，你们到时候也会看到，如果要过来参观的话，我们的无人车不是真正的载人车，是很小的一个电瓶车。

我们研究院做的无人技术不是放到高速公路上去的，我们是做低速、中速，市内、小区，做送货、做送饭送餐或者投递文件，或者在医院商场里投递一些小的东西，所以应用前景不一样，运用的市场不一样，但是技术都是通用的。