云機器人是突破機器人大規(guī)模應用技術瓶頸的重要手段。機器人從云平臺及其他機器人那里獲取知識和技能，實現(xiàn)知識共享，將極大地拓展每一臺機器人的能力并降低開發(fā)成本。

　　科技日新月異，當你還沒有完全掌握現(xiàn)有的技術時，下一波的技術已經悄然而至，今年麻省理工大學公布了2016年十大突破技術，在這十大技術有一則技術赫然在列，也引起了人們的關注，那就是知識分享型機器人。

　　人們在現(xiàn)實社會中已經感受到了機器人給我們帶來生活、工作上的改變，隨著機器人的發(fā)展人們的生活將更加豐富多彩，但是知識分享型機器人讓人有點難以理解，難道是將它們的“思維”進行復制或者共享使用？

解密機器人的“知識分享”

　　機器人的發(fā)展是當今世界備受關注的前沿課題，隨著各種技術的快速發(fā)展，機器人技術也得到了飛速提升，特別是近年來智能機器人的研發(fā)已取得了長足的進展，智能機器人的功能與人更接近了。甚至在某一方面已經勝過人類，就拿最近發(fā)生的人機大戰(zhàn)來講，李世石以1比4的戰(zhàn)績敗于AlphaGo。

　　就現(xiàn)在而言，機器人生存在各行各業(yè)，水下有水下機器人，工廠有工業(yè)機器人，面對災難還有救援機器人等，這些表明它們只能生存在各自的空間，雖然現(xiàn)在的機器人已經能夠勝任精確、重復性的工作，但很多時候，它還是愚蠢如石頭。因此傳統(tǒng)的制造業(yè)機器人只能適應精心設計好的生產線上，而不能夠靈活地為新任務進行自我調整，也不能應付一個不熟悉的或不確定的情景。

　　我們所發(fā)展的機器人最高級的智力也只相當于小孩子的智力，與此同時，機器人的研發(fā)幾乎沒有統(tǒng)一的標準，大部分機器人學家也都讓機器人用自己研發(fā)的方式來積累數(shù)據(jù)。這就讓機器人只能“生活”在各自的領域很難共享人類已經創(chuàng)造的豐富知識。而知識分享型機器人的發(fā)展也許會打破這樣一個局面。

　　重慶郵電大學自動化學院李清都教授在接受《中國產經新聞》記者采訪時表示，機器人為了學習一個任務處理能力，比如抓取或者操縱某些物體，往往需要用大量的數(shù)據(jù)，并進行長時間的訓練學習。這是一件既辛苦又很困難的事情，特別是如何獲取充足的訓練樣本。但是，如果機器人具有相應的知識分享能力，一旦一臺機器學會了一項給定的任務，那么它便可以將數(shù)據(jù)傳給其他機器人，可以加速機器人的學習和任務處理。我們很可能看到“機器人的能力爆炸現(xiàn)象”。

　　知識分享型機器人其實就是機器人彼此之間進行知識共享。中投顧問高級研究員賀在華接受《中國產經新聞》記者采訪時表示，知識分享型機器人，是可以學習任務，并同時將知識傳送至云端，以供其他機器人學習的機器人。當機器人執(zhí)行任務時，它們能下載數(shù)據(jù)，并尋求其他機器人的幫助，更快地在新環(huán)境下工作。

　　現(xiàn)在各國都在發(fā)展大數(shù)據(jù)，而這種大數(shù)據(jù)對于機器人來講就像人類童年所學習的各個方面，從而做自己想做的事情，如果想要機器人來執(zhí)行相同的日常生活任務，那么它們也需要接入大量的數(shù)據(jù)，了解如何抓住和操縱物體。而目前每一個機器人都需要編程來制造這些數(shù)據(jù)。

　　李清都教授表示，知識分享型機器人，一般應具有相同的標準框架。它們通過網絡將數(shù)據(jù)上傳至云端，并允許其他機器人分析和使用這些信息。而其他機器人在使用完信息后，也可以進一步完善原始數(shù)據(jù)信息并反饋回去。

　　賀在華研究員也給出了類似的觀點，知識分享型機器人目的是使世界各地的研究型機器人學習如何發(fā)現(xiàn)和處理簡單的物品，并將數(shù)據(jù)上傳至云端，允許其他機器人分析和使用這些信息。知識分享型機器人的研究者收集了大約200個物品的數(shù)據(jù)，并且已經開始共享這些數(shù)據(jù)，目的是建立一個信息庫，讓機器人能夠很容易地獲取它們所需要的全部信息。

　　說到知識分享型機器人，這項研究在很久以前就有所研究，但是命名為云機器人，2014年，中國科學技術大學機器人實驗室與美國卡內基·梅隆大學機器人實驗室聯(lián)合進行的首次云機器人實驗取得成功。

　　中科大人工智能中心和機器人實驗室主任陳小平教授曾介紹，科學家們設想，如果讓不同的機器人與云計算平臺相結合，從云平臺和其他機器人那里獲取有關知識和技能，那么就可以實現(xiàn)機器人之間的知識共享，從而極大地拓展每一臺機器人的能力范圍，并降低開發(fā)成本。由此，云機器人被視為突破機器人大規(guī)模應用技術瓶頸的一種新的重要手段。

　　對于布朗大學計算機科學系的教授斯蒂芬妮·泰勒斯來說她的目的很簡單，就是使世界各地的研究型機器人學習如何發(fā)現(xiàn)和處理簡單的物品，包括從碗到香蕉的各種物品，同時，機器人將數(shù)據(jù)上傳至云端，并允許其他機器人分析和使用這些信息。