分支动态丨第九期“机器人智能论坛”成功举办

　　“机器人智能论坛”是由中国人工智能学会（CAAI）和中国计算机学会（CCF）联合主办，CAAI认知系统与信息处理专委会和CCF智能机器人专业组联合承办的机器人与人工智能领域的高端学术讲堂。“机器人智能”论坛现已举办八期，累计在线日线上举行，邀请到军事科学院院长杨学军院士、华东师范大学张新宇教授、国防科技大学徐凯教授，共享最新理论和技术成果，两个直播平台累计在线万。

　　首先杨学军院士为大家分享了“从计算思维看智能”的报告。报告从“计算与思维、技术与规律、目标与起步、设想与实施”四个层面展开。杨院士首先探讨了”可计算、可构造、可存储、可编程、可操作、可链接“六个方面内容，提出了“是否可以突破图灵机模型”、“是否能够突破冯诺伊曼结构性瓶颈”、“是否能够实现计算与存储的深度融合”、“是否能设计面向行为的语言”、“是否能实现智能的机-机自主协同”、“是否能按照需要和能力实现链接”六个有关智能发展的深刻问题。同时重点剖析信息化智能化时代三大进步的根本特征和规律，提出如何以智能CPU、操作系统、数据库为牵引来驾驭三大进步的深刻思考。最后，从计算思维的角度，提出智能科学技术创新的长远目标以及如何起步、实施，尤其是以人工智能计算芯片和群体智能操作系统两个重点方向为突破口。杨院士认为智能现象可表征为：感知、学习、推理、抽象四个方面，发展可以划分为面向传感器、面向规则、面向多态智能三个阶段，具备结构性、适应性和涌现性特点。杨院士在互动环节，表达出未来的智能发展不仅是”读万卷书”，更应该“行万里路“，这样才能不断推动智能机器人技术的突破。

　　第二场是由华东师范大学张新宇教授带来的”基于位姿空间学习的复杂物体的交互抓取“报告。张教授首先介绍了机器人灵巧操作的背景，包括灵巧手复杂、物体复杂、数据收集难、计算稳定性等研究难点。张教授团队重点关注交互抓取一个高复杂度度物体的研究。对于给定多指抓灵巧手和被抓物体，通过计算二者构成的位姿空间，分为稳定抓取空间、抓取空间、接触空间、位姿空间，利用机器学习和粒子群优化计算抓取的稳定姿态，以此自动计算可能抓取姿态和计算抓取的稳定性。最后张教授对未来手内灵巧操作研究进行了探讨。

　　第三场是由国防科技大学徐凯教授分享的”基于带约束深度强化学习实现在线决策码垛机器人“报告。在物流仓储场景中，无序混合纸箱码垛机器人有大量应用需求。对于随机到来的、多种规格的箱子，如何用机器人实现自动、高效的码垛，节省人力的同时提升物流周转效率，是物流仓储自动化的一个难点问题。徐教授提出了基于深度强化学习求解Online BPP问题，一种“预测-投影”的带约束策略学习方法。该方法训练一个深度网络来预测箱子的可摆放区域作为辅助任务，并用预测的可摆放区域来调制强化学习的动作输出，实现了极高的样本效率。此外，基于蒙特卡洛树搜索，还将学习到得一步策略扩展到“前瞻K个箱子”的多步策略。对于乱序到来的随机种类箱子，该机器人能够连续、稳定、快速码放数十个箱子，容器空间利用率达70%以上，性能远超现有的同类型机器人。