2019年5月28日午時,清華大學人工智能研究院智能機器人研究中心成立儀式在清華大學FIT樓多功能報告廳舉行。清華大學副校長、清華大學人工智能研究院管委會主任尤政院士,清華大學人工智能研究院院長張鈸院士出席成立儀式并共同為中心揭牌。清華大學人工智能研究院常務副院長孫茂松教授主持會議。科技部高技術中心劉進長研究員、北京航空航天大學王田苗教授、德國漢堡大學張建偉教授、中國電子學會梁靚副秘書長、清華科研院機構辦甄樹寧等多位嘉賓、機器人大講堂發起人陳曉東、碧桂園企業代表朱磊、賓果機器人CEO閔海波、越疆機器人CEO劉培超、立德共創機器人服務平臺(機器人大講堂)總經理潘月等企業人士以及新華網、參考消息、人民網等多家媒體記者150多人出席開幕式。
清華大學智能技術與系統國家重點實驗室是國內最早開展智能機器人研究的單位之一,承擔過多項國家科技部863項目。通過人工智能基礎理論的突破,帶動機器人實現智能化,一直是實驗室有特色的研究方向之一,相關研究達到國內先進水平,并緊跟國際發展趨勢。
在人工智能研究院的支持下,智能機器人研究中心成立,中心的初創單位不僅聯合了清華大學計算機系、清華大學機械工程系、清華大學自動化系等校內機器人研究的優勢單位,同時也與德國漢堡大學開展國際合作。智能機器人研究中心將秉承人工智能研究院的宗旨,開拓創新,把中心辦成有在國內外有影響力的智能機器人研究機構。智能機器人研究中心將開展以下工作:
(1)跨學科基礎理論研究:密切結合人工智能、認知科學、生物材料、仿生學等領域的最新進展,與人工智能研究院其他中心通 力合作,在機器人主動感知、認知學習、柔性操控等方向開展前膽性、基礎性的理論與技術創新研究;
(2)擴大產業合作與轉化:中心將在產業界與國內外知名企業開展廣泛合作,促進智能機器人技術轉化,推動國防、工業、航天、 醫療等領域發展。
(3)建設人才團隊:中心將于國外知名機器人研究單位進行高水平國際合作,增進學術交流,匯聚高端國際化人才。
尤政院士在致辭中指出在當代人工智能發展戰略下,智能機器人是人工智能的重要支撐,也是國家科技創新的優先發展領域。機器人也是人工智能技術綜合應用的直接載體,在感知、認知、學習、決策等多方面都尚有很多挑戰問題亟待解決,需要集中力量進行理論創新和技術突破。清華大學作為國內最早系統開展智能機器人研究的開拓者之一,今天能夠成立智能機器人中心,將成為清華大學智能機器人研究的重要里程碑。同時期望未來智能機器人中心能夠整合清華大學跨學科研究優勢,匯聚國內外優秀人才,開展基礎性創新性研究,擴大國際合作交流,深入廣泛結合產業需求,通過更多高水平研究成果,為研究院的建設貢獻力量,更好地服務于國家的人工智能發展戰略。
張鈸院士代表清華大學人工智能研究院致辭。張鈸院士指出清華大學作為最早開展機器人研究的高校,已然成為了智能機器人研究的搖籃,擁有濃厚的歷史積淀。人工智能本身的研究離不開三個內容:感知、決策與行動,而智能機器人恰恰是行動這一重要環節的載體,它除了本身的行動控制外,還要結合感知與理性思考決策。智能機器人研究將是不可替代的交叉學科人工智能研究領域,希望中?能夠團結全世界的研究人員,將創新落實到應用,帶領清華大學繼續走向世界一流。
揭牌儀式上,張鈸院長和尤政校長向計算機系長聘教授孫富春頒發了智能機器人研究中心主任聘書。清華大學智能研究院同時聘請了孫東院士、王田苗教授、張建偉教授為智能機器人中心學術顧問。科技部高技術中心劉進長研究員致辭,他談到清華大學人工智能研究院智能機器人中心的在國內機器人方面的引領作用,希望智能機器人中心能做出更多杰出成果。北京航空航天大學王田苗教授致辭中強調了清華大學智能機器人研究中心的技術研究前瞻性和開拓性,為智能機器人領域發展奠定了重要的基礎。德國漢堡大學科學院院士張建偉指出通過建設清華大學人工智能研究院智能機器人中心開創了進一步的國際合作交流、賦予了國內外學子更多的學術交流機會。
德國漢堡大學科學院院士張建偉教授在報告中介紹了目前針對智能機器人發展:如何測量、如何評估以及有什么前沿挑戰。當前智能機器人的發展已經不再是單一的學科領域,而是多個領域之間的交叉研究,并表示未來要更深入的結合心理學、腦科學等專業,深入研究人類的智能秘密,把成果應用到研究中,這樣方能讓智能機器人的發展有更重大突破。清華大學機械系康復機器人資深學者季紅林教授在報告中指出,當前智能機器人的應用領域不僅僅應用在軍事與產業,目前在康復領域已經有了許多成功的成果案例,并在報告中充分展示了當前個人工作的應用成果。
來自高校、研究所、和產業界的百余位代表參加了本次會議,智能機器人研究中心主任孫富春教授最后感謝學界和業界同仁的積極參與與支持,并表示中心將匯聚更多學者的力量打造世界一流學術成果,加強國內外的科研和交流合作,讓清華大學智能機器人的發展走在國際最前沿。
據了解,智能機器人研究中心近年的主要研究內容包括:
1.視聽觸主動感知與跨模態學習 2、多目標檢測、跟蹤與識別 3、跨域感知與認知學習 4、自主發育與性能增強 5、靈巧操作的技能遷移與學習 6、機器人多模態傳感器 7、智能假肢與神經康復 8、骨關節機器人 9、水下機器人感知與操作 10、穿戴式柔性外骨骼機器人