闵华清说 ， 机器人软件是运行于机器人控制器上的程序 ， 从传感器获取环境信息及机器人自身状态 ， 使用相应算法进行数据分析和处理 ， 操作机器人执行器/机械结构 ， 实现机器人的任务 。 机器人软件操控着传感器、执行器、机械结构等组成的机器人“身体” 。
随着机器人应用领域的快速扩充 ， 机器人软件正变得越来越复杂 ， 如何快速有效设计和实现高质量的机器人软件 ， 是学术界和工业界共同面临的难题 。
“机器人不仅要像人一样去思考、去感知 ， 而且还要在非常复杂的环境下做复杂的运动 。 所以 ， 软件就会越来越庞大 ， 而运用的功能也会越来越多 。 ”
他举例说 ， 为了打造隔离酒店服务机器人集群 ， 要实现门禁打卡、测体温、配送、巡逻、清洁等功能 ， 就要有机器人云端中控平台 ， 可以对全产品线机器人集中管控 ， 实现信息管理、记录查询、远程监控、功能设置等功能 。
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机器人需要AI来加持
机器人为什么需要人工智能？
闵华清说 ， 因为有些任务过于复杂 ， 无法有效考虑所有细节并精确建模 。 人工智能算法则可以从数据中学习规律 ， 更容易维护和拓展 。 让机器实现类人智能 ， 目的是模拟、延伸和拓展人的智能 ， 要实现认知计算、计算机视觉、机器学习、深度学习和自然语言处理等能力 。
人工智能、机器学习、深度学习之间是什么关系？闵教授说 ， 人工智能是让机器人能够像人一样进行学习和思考 ， 机器学习是一种实现人工智能的方法 ， 而深度学习是一种实现机器学习的技术。
譬如 ， 要让机器人辨认出一瓶水可不是一件简单的事情 。 首先要拍照 ， 然后进行分类 ， 标记各种边界 ， 然后在数据库中进行匹配 ， 最终确定这是一瓶水 。 区别于传统的浅层学习 ， “深度”强调模型结构的深度 ， 包含多层隐藏节点 ， “学习”则明确特征学习的重要性 ， 要求全自动数据分析 。
而现在人工智能的典型应用主要是视觉和语言处理 。 闵华清举例说 ， 他们团队之前研发一种暴力视频的分类方法 ， 需要解决如何聚焦人类骨架反应运动特征 ， 利用3D点云骨架特征表示转化目标任务 。
闵华清还提到 ， 深度学习的产业化应用仍然存在着很多难以解决的问题 ， 越晚解决 ， 新AI寒冬出现的风险就越大 。 譬如数据依赖性强 ， 模型增量性差；数据不中立 ， 机器偏见难以避免等等 。 在实际应用上 ， 如无人驾驶中 ， 在路况复杂、天气恶劣情况下 ， 难以保障安全性与可靠性；在医疗行业中 ， 缺少高质量的标注样本和可解释性模型 ， 难以真正推广应用 。
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