原創：譚婧

機器人登陸月球象徵的不只是科技的成就，也是人類的成就。——CMU教授，

野外作業機器人之父

雷德·惠特克(RedWhittaker)。

機器人是最容易理解的科技產品，每一個人都想與大白機器人擁抱，每個行業都想用機器人提高生產效率。但提起野外作業，Field Robotics，不免讓人覺得的陌生。我們可以試著將野外作業機器人理解成在複雜環境工作的機器人。這個複雜環境既可以是陸地，也可以是水下；可以是空中，也可以是太空。

機器人應對複雜的環境，解決實地問題，從學術的角度講，需要呼叫多個學科的知識，因此機器人學屬於多學科交叉，涉及計算機科學、機械工程、電氣工程等諸多領域。在實際場景裡，為了解決問題，學科並不需要被分類。運動規劃、場景解析、姿態估計、強化學習成為一座座需要翻越的高山。工地裡、馬路上、城市裡，實驗室配置的嬌貴材料可不經用。但是，走進商業就要推倒實驗室的圍牆，創造商用價值。讓機器人走出計算機模擬環境，走入人類活動的真實環境。

如果提起野外作業機器人，那我們不得不提起一位身材魁梧的白鬍子老人。

1966年，美國普林斯頓。

他正當青春年少，本來會順利的成為該校物理系的一名學生，但是由於父親失業，常春藤私立大學高昂的學費成為負擔，他毅然選擇了退學。幸虧他當年沒有放棄學業。否則野外作業機器人可能會延遲出世。他，就是當今野外作業機器人之父惠特克，被《財富》雜誌評為“美國製造業英雄”。

惠特克教授的人生格言是不放棄。所以，命運沒有給他錯失學業的機會。憑著一米八八大高個和堅毅的性格，他選擇了美國海軍陸戰隊，也美國傷亡率最高的部隊之一。軍旅生涯結束後，兜裡揣著學費，他重回普林斯頓。不知道是不是參軍改變了他的想法，這一次，他選擇了工程學科，土木工程。熱愛賽艇運動，努力鑽研學習。

常春藤的時光匆匆流過，他進入卡耐基梅隆大學繼續深造。他的科研生涯在卡耐基梅隆問鼎。他帶領著全球數一數二的工科研究團隊，建立了令人敬畏的世界級影響力，成為機器人革命的先鋒，引領著這一領域無數後來者。

惠特克教授首次使用“野外作業機器人”這一術語來描述他的研究，該研究以機器人為中心，在沒有設計過的，不受限的環境中（通常是在室外和各種操作和環境條件下），“自然”世界中的機器人。

卡耐基梅隆大學由工業家兼慈善家安德魯·卡耐基於1900年建立，他說，我心於業（My heart is in the work）。這一位創始人的工業背景和其理念根植於卡耐基梅隆的文化之中，特別適合機器人學科生根落地。1979年惠特克取得卡耐基梅隆大學博士學位。

在他博士尚未畢業的同一年，1979年3月28日凌晨4時，美國三里島核反應堆發生事故。現代社會，災難現場猶如戰場。是戰士，聽見衝鋒號就得上戰場，機器人為奔赴現場而生。惠特克教授帶領的團隊研發的清理機器人代替人類完成了高危工作。人類歷史上第一次。

惠特克教授後來在採訪中說，我一生中最驕傲的時刻是機器人在三里島上把所有東西都清理乾淨，關上大門的那一刻。基於此次事故的技術經驗與成果，卡耐基梅隆大學計算機學院的機器人研究中心誕生，清理機器人為研究中心奠定了技術基礎和信心，是該實驗室的第一代技術，雖然那個年代還是遠端操作機器人。

1983年，名叫Terregator 室外自動駕駛機器人，配備攝像頭和無線遙測技術，在卡耐基·梅隆大學內的小道上悠閒巡航。

1984年，大眾汽車作為進入中國的第一家外資汽車製造商，把那時候的中國形容為“輕度機動化（slightly motorised）”。

也是在1984年，美國國防高階研究計劃局（DARPA）一個類似於神盾局的軍事研究機構，啟動了“ALV路上自主汽車計劃”目標是透過攝像頭來觀察地形，計算機系統計算出行駛路線，自己導航自己。這一技術路線，被稱為無人車的雛形。

在隨後的年月裡，機器人代替人類出席更多的危險場面，1993年，一隻名叫但丁的八足步行機器人向噴發的南極活火山入口進發，機器人慢慢地沿著火山的垂直峭壁爬到距離地面260米以下的地方，坐了一夜。在濃煙和高溫中收集了10小時的資料。隨後，賓夕法尼亞州的煤礦，內華達州的沙漠，智利的阿塔卡馬沙漠……惠特克教授的機器人成了野外作業機器人可靠性的代名詞。

1996年，紐約。

一位中國青年人穿過擁擠的曼哈頓街道，站在哥倫比亞大學圖書館前，欣賞落日餘暉靜靜的灑在雅典娜雕塑上。他就是剛從清華大學本科畢業的楊睿剛。那時候機器學習學界正在經歷研究支援向量機的熱潮。那一年，美國的名義GDP約為中國的10倍。

1997年，南極。

惠特克教授帶領的團隊研發的機器人在南極洲撿石頭。荒涼極寒的南極洲，對普通生物來說是極限環境。但是，那裡的隕石具有很高的科研價值。那麼問題來了，誰去收集因為冰川變動而集中在特定地區的隕石？世事不難，我輩何用？從此，南極洲成了能克服嚴苛環境機器人的天然練兵場，亦可作為在月球及其他艱鉅環境執行機器人的測試基地。除了撿石頭，機器人在這裡可乾的工作還很多。

惠特克教授曾說，三十年前，機器人技術在很大程度上被視為機械化裝配生產的一種手段， “用螺絲釘固定在工廠流水線上”。而今天的機器人，用模擬資料訓練直接釋出到現實環境中就可以跑、跳、踢腿，但是仍然面臨精確、高效地服從指令的挑戰。

美國國防高階研究計劃局高度重視無人車技術的發展，在2004年到2007年年間，用比賽和高額獎金全力推動。這並不是半路冒出來的技術方向。美國國防高階研究計劃局於1969年推出了網際網路，於1973年推出了全球定位系統，於1979年推出了首批數字地圖。這三項發明使現代機器人與無人駕駛成為可能。

2007年，美國國防高階研究計劃局斥巨資舉辦的比賽上，惠特克老先生帶領卡耐基梅隆的科研團隊贏了200萬美金，他並沒有急於吹捧機器人技術。而是說了一句頗有哲理的話，對於有可能改變的事情，一旦改變永不回頭。他還補充道，機器人會突然間地震驚世界，激發很多人“可能性”一詞的重新理解。現象級的機器人一旦問世，技術將永不倒退。

突破性拓寬機器人應用的廣闊天地。機器人從實驗室裡從出來，走進商業領域更是它的使命。在研究和商業的十字路口，惠特克老先生一手鞏固卡耐基梅隆大學在機器人領域中的研究高度。一手成立了機器人科技公司Redzone robotic，推出專門檢查和修理下水道和水管的機器人，解決人類不適合清理直徑為26 到 41 釐米的下水管道的問題。

專門檢查和修理下水道和水管的機器人

讓美國匹茲堡成為全球機器人研究高地的專案是，探索火星和月球的原型機器人，但那個年代機器人也不能算自主機器人。因為只有自己拿主意，動腦子，有自主能力的才能算是真正機器人，沒有自主能力的則更像是機器，放在今天都應該算作古典機器人。

2003年，名為Spirit和Opportunity的機器人兩兄弟從地球出發，路上跑了快一年，次年才抵達火星。在大量的新聞媒體，包括美國宇航局本身的報道中，經常將機器人Spirit和Opportunity稱為“機器人探險家”。如今看來，顯然它們不是。既不是自己探索，也不自己做出判斷。它們更像是遠端操作的，而不是來探險的。雖然火星和地球距離遙遠，命令發出和接受響應之間還有20分鐘時間延遲，但是這兩位古典機器人的首戰非常成功。

如果按照這個嚴苛的定義，享譽世界的達芬奇手術機器人也不算“真正的機器人”，它的手和眼睛都是手術醫生的延伸，做手術的還是醫生。但是達芬奇手術機器人誕生的十年來，將公司的股價從9美元升到了，2018年最高股價574美元。據聞，達芬奇中國區的銷售代表曾說過，憑藉我們與醫院方面的良好關係，就算谷歌與強生聯手推出機器人也未必有勝算。這就是行業壟斷者的傲慢。

達芬奇手術機器人誕生十年

惠特克認為自己不是理論科學家。他所堅持研發的機器人都有實際的用途。例如，他發明的機器人技術可使拖拉機在自動駕駛儀上工作。基於GPS訊號和鐳射掃描器，告訴機器它在哪裡。德國Deere公司高階農場裝置在田間地頭就使用該技術。惠特克自己成立的創業公司的機器人也是直接面向可用場景——下水管道。也有人說，是惠特克，把機器人從生產線上的固定螺絲上解放了，他的機器人面臨的是高度複雜的環境，而不是週而復始運轉的生產線。

人類第一次生產力解放是在英國工業革命的時代，現在輪到了機器人。

2016年，美國國會中國經濟與安全審查委員會出版《中國的工業和軍事機器人發展》報告中談到，機器人行業為美國經濟和安全利益提供了機遇和挑戰。中國對工業機器人和高階機器人元件的需求，以及中美雙邊人工智慧研究的投資都為美國提供了市場和合作機會。然而，工業機器人也可能提高中國製造業的競爭力和質量，侵蝕美國的競爭優勢，併為中國的國防工業能力做出貢獻。

美國很清楚，中國成為世界第二大經濟體，也正在努力成為工業自動化和工業機器人領域的領導者。這種努力是為了推動本國工業向科技價值鏈上游攀升。中國需要這種價值鏈上游的優勢。喊什麼口號都沒有用，眼下誰輸誰贏也都不重要。埋頭幹，幹個五年、十年再論得失。

也是2016年，百度自動駕駛與機器人實驗室誕生，由實驗室負責人楊睿剛博士領導，直接彙報給海峰總。那時候的楊睿剛博士認為，自動駕駛是機器人的特例，可以理解為在複雜環境下，以移動能力為特長的機器人。

2018年，百度。

自動駕駛與機器人實驗室裡誕生了百度無人挖掘機，亮相在百度世界大會上，現場觀眾一度發出驚呼。無人挖掘機使用的立體視覺技術，是計算機視覺領域的一個重要分支，經過幾十年的發展和研究，已經應用於許多領域。

並不是遠端控制的無人駕駛的挖掘機熱火朝天在工地幹活，而是能夠真正的自主判斷挖坑還是拉平土坡的挖掘機。世界上首臺基於視覺技術構成的低成本、可量產解決方案的工程裝備，具備多目感知與強化學習能力誕生在網際網路公司的產品展臺上。

在立體視覺技術路線之前的無人挖掘機，徐工集團、三一集團、日本小松都有做，但是被各種各樣的困難阻礙。

美國卡特彼勒公司是世界上最大的工程機械廠商，也在這個領域鑽研多年。近幾年的能力包括無人駕駛的拖運卡車、推土裝置，地下裝載裝置的遠端控制和半自動操作。

自研的挖掘機感測器系統和感測裝置，能夠提供精準的位置資訊，但是這樣一套五十萬左右，太貴了，比挖掘機整機價格貴出好幾倍。這樣的機器人在商業領域，沒有飯吃。

被成本阻礙的工程巨頭不止美國的卡特彼勒一家。徐工的方案使用了德國技術，也使用鐳射導航方案，可以進行路徑規劃，但是也沒有量產的可能，一個鐳射雷達五萬以上，而且一個鐳射雷達不夠用。前車之鑑讓楊睿剛很清醒的認識到，百度的方案，得用科技挑戰成本。

所以，百度的無人挖掘機從一開始就徹底拚棄了鐳射雷達的技術路線。

楊睿剛教授介紹，經過他和團隊的摸索。無人挖掘機最困難的一部分是對挖掘臂的運動規劃的控制。挖下去的時候效率要高。如何形象解釋無人挖掘機的效率？挖一鏟子下去，裝一半鏟子的效率明顯低於裝滿鏟子的效率，一鏟子差一半。無人挖掘機執行軌跡是大圈還是小圈也是要精確考慮的。因為效率低的方案不僅耗油，而且耗時。

實驗室和工地是完全不一樣的情況。實驗室裡考慮的問題是，挖掘臂狀態歷史和位置目標對映為扭矩值，然後進入下一個訓練迴圈。挖掘現場的問題則更加實際、更加複雜。克服了實驗室模擬環境、訓練過程和在物理環境中的部署的問題，每一剷下去，對無人挖掘機來說，地形環境都發生了改變。所以要讓無人挖掘機自己要很清楚，下一鏟怎麼挖？不是人工操作，不是遠端控制，無人挖掘機自主控制。

無人駕駛的工程輔助裝置幾年前就有，做的是輔助作業，比如把破拉平這樣的任務。把坡拉平，不需要視覺的反饋，反而更重視路徑的規劃。

同時定位與地圖構建（SLAM）技術是個重點，也是很多在這個領域鑽研的創業公司的核心競爭力，楊睿剛博士說，同時定位與地圖構建主要用於解決移動機器人在未知環境中執行時定位導航與地圖構建的問題，而在今天的百度已經被當做一個工程問題來解決了。

除了以上技術難點與重點，強化學習演算法讓無人挖掘機效能的每一次提升，都會是一種挑戰，而且是越來越大的挑戰。

美國大學的賽艇運動源於哈佛，普林斯頓賽艇運動也傳承了百年，艱苦的學習與研究需要強健的體魄，這一傳統也終身影響著惠特克教授。

1996年，清華大學東操場。

就快本科畢業的楊睿剛清晨跑步時，能看見“為祖國健康工作五十年”這幾個大字。2019年1月，惠特克教授設定了一個與機器人無關的運動目標：要在室內划船比賽中取得好名次。他上一次參加划船比賽，還是在普林斯頓念本科的時候。

野外作業機器人是人工智慧應用落地的重要賽道。網際網路公司造工程裝置，只要沒有成功量產，步步都是質疑聲，來自對網際網路企業這輛大車駛入企業級業務賽道的質疑，來自老牌製造企業的質疑。野外作業機器人之父惠特克教授，百度三維視覺首席科學家楊睿剛教授，以及百度機器人和自動駕駛實驗室團隊的每一個成員都篤信：

唯一的失敗，就是放棄。

（完）