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編者推薦序：本文通過對幾個領域主要成果的總結，介紹了智能無人自治系統的發展趨勢，是2017年無人系統方面非常全面的綜述性文獻。由於原文太長，共9小節18頁，本文將分上、中、下三部分編譯。

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五、服務機器人發展趨勢

機器人技術包括機械、信息、材料、智能控制和生物醫學等，機器人技術不僅本身有高附加值且應用廣泛，而且已經成為重要的技術輻射平台，在國防建設、應急處理、經濟發展和提高人們生活水平等方面有重大意義。近年來，國內外市場上出現了很多流行的服務機器人。在社交服務方面，服務機器人聚焦於幫助老年人和殘疾人、家政、醫護、教育、娛樂、國防、航空和運輸。服務機器人發展的三個主要領域為：智能材料和柔性機器人、人工智慧技術和感知控制技術晶元、人機交互和安全技術。

從仿生學和智能材料的觀點來看，服務機器人模仿了系統結構、材料和其它支撐部分。目前，最主要的智能材料是形狀記憶合金（shape memory alloys，SMA），鋰離子聚合物（Li ion polymers，IPMC）和硅膠（silica gel），智能材料使得柔性機器人安全、穩定、耐油、耐腐蝕性、抗電磁。想象一下，一家以色列公司開發了一種PillCam膠囊機器人來替代傳統的痛苦內窺鏡檢查。德國機器人公司FESTO開發了用許多動態氣體管狀連桿物體模仿肌肉功能的軀幹機器人，可以靈活執行各種預定操作。加利福尼亞大學利用硅膠製造了電子皮膚，可以感受0-15kPa的壓力。哈弗大學George Whitesides團隊設計的柔性機器人有抓手和仿生步行結構。

感知技術是機器獲取外部信息的主要方法，包括機器視覺、聽覺、觸覺、味覺、腦認知肌電圖（electromyography，EMG）、模式識別和自然語言處理。人工智慧提高了機器人模仿人類行為和學習人類知識的能力。2016年Google發布了Google Home，可以接收語音命令控制家庭應用。iOS系統里的Siri語音助手，包括問答和聊天系統。美國iRobot機器人公司和麻省理工學院聯合開發了智能掃地機器人Roomba，通過導航信標、視覺定位和繪圖技術實現屋內自主清潔。2013年，蘋果推出了一款具有開發功能名為Anki Overdrive的智能玩具，使用AI演算法實現自動駕駛，並在特殊的軌道上進行競賽。美國MQ-9死亡無人機配備了電子光學設備，紅外線系統，低光級電視和合成孔徑雷達。深圳大疆製造的Phantom 4無人機具備感知、自主避障和專業飛行能力。Google的無人車導航儀採用相機、雷達感測器和激光測距儀。2016年，百度在武漢建立了國內第一個無人車試驗區。2016年，國內第一款嵌入式神經處理單元（neural processing unit，NPU）晶元面世，並應用於世界上第一款嵌入式視頻處理晶元中。

隨著服務機器人越來越接近人們生活，安全技術日益引起人們的注意。由DARPA資助的Deka Arm是第一個獲得美國FDA認證的輔助機器人手臂，它有一個神經介面，將大腦皮層的神經活動轉化為控制輔助裝置的信號。北航研製的床椅整合機器人（bed and chair integration robot）可以為老年人提供照顧與支持，大大減輕了護理人員的負擔。2016年，波士頓Dynamics研製的SpotMini家政機器人，可以自由行走，通過機械臂將洗碗機裝在實驗室中（load the dishwasher in the laboratory）。

六、空間機器人發展趨勢（略）

七、水下機器人發展趨勢（略）

八、無人車間與智能工廠發展趨勢

過去的30年，的工業化取得了非常大的進步，對全球經濟增長做出了重大貢獻。因為工業化進程伴隨著信息化（如下圖所示），所以走先工業化再信息化的傳統發展模式既不可行也沒必要。要抓住信息和通信技術帶來的巨大歷史機遇，工業化和信息化同時發展。

隨著世界貿易和全球化的進步，以及信息通信技術和工業技術的發展，製造業模式和技術到了一個轉折點。許多國家發布了支撐經濟轉型的國家戰略，如工業信息化與製造2025、德國工業4.0、美國的工業互聯網等。

面對當前複雜的國際國內經濟形勢和趨勢，工業信息化和智能製造是企業生存和長期持續發展的關鍵戰略。企業的工業信息化有其自身的一些特點，根據的工業化和信息通信技術的應用現狀和缺點，應該開展深入的探索和實踐。為了支持轉型，標準化是製造業和技術發展戰略的重要組成部分，其中包括：引入和消化ISO/IEC標準；制定技術標準集；制定工業企業標準架構；制定管理架構和相應管理標準。

本文後半部分過於宏觀，讀者自行閱之。

英文題目：Current trends in the development of intelligent unmanned autonomous systems

原文連接：http://www.zju.edu.cn/jzus/oldversion/opentxt.php?doi=10.1631/FITEE.1601650

互動：想不想讀2016年Nature上發表的AlphaGo詳解？。

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