智能的本质是什么？人的智能是怎么产生的？要探索这些终极问题，即便是遥远的未来也未必有解。

　　这也是王硕在人工智能研究的道路上遇到的最大困难。“现阶段的人工智能，针对一些典型场景，取得了很好的进展。但处理复杂场景和任务时，人工智能算法还需要极大提升。”

　　王硕说，了解人的智能是怎么形成的，会对机器的智能生成有比较大的帮助。在人工智能与机器人领域近二十年的耕作中，王硕的研究方向没有太多变动。他觉得，这样的坚守让研究变成乐趣，也有助于让汗水结出硕果。

　　二十年坚守

　　王硕是中国科学院自动化研究所（以下简称自动化所）研究员。他所在的复杂系统管理与控制国家重点实验室，主要针对智能机器人技术开展从基础理论、前沿核心到重大应用的全方位、多层次的研究和探索。

　　1998年，王硕来到自动化所攻读博士学位，方向就是多机器人系统。2001年毕业后，留在自动化所工作至今。

　　“所里的很多老师，坚持人工智能的相关研究很多年。”在当时，人工智能的发展并没有现在这般如火如荼。蛰伏多年，王硕和同事们才迎来了人工智能的黄金机遇期。

　　“仿鳐鱼水下作业机器人”是王硕及其团队近年来的一个标志性成果。这个仿生机器人系统借鉴了鳐鱼的推进结构，并挂载了一个轻量的机械臂，可以抓取物体。

　　机器鱼类的产品，仿生推进控制问题是一大难点。王硕及其团队在研究中，研发了仿鱼鳍推进系统，使得机器鱼的推进控制问题得到了很好的解决。

　　而要让机械臂能够抓取物体，首先是要让机器能够识别目标物体。自动化所多年来在模式识别领域的积累，为物体识别提供了保障。不过，识别物体后，是让机器鱼先游过去再抓取，还是直接伸臂去抓？是从上面去抓，还是从左边去抓？这个问题让团队犯了难。

　　王硕说，不同的环境和目标位置，就有不同的操作和控制策略。“我们把多方面的技术结合在一起，取得的效果还可以。”

　　2018年，仿鳐鱼水下作业机器人参加獐子岛水下机器人大赛，下海抓取海参、海胆、扇贝等。团队的王宇参与了现场的操作，最终的成绩十分亮眼。

　　“我们的机器鱼在在线识别方面取得第一名，在抓取方面取得第三名。”王硕说。

　　研发“云脑”

　　随着智能机器人应用领域的不断扩大，机器人所需面对的环境变得越来越复杂与不确定，对机器人自主、智能的要求也越来越高。特别是面对云计算、大数据等技术的迅速发展，王硕思考，如何结合新技术，构建一个机器人系统的公共“大脑”。

　　王硕认为，将大量计算需求从机器人本体移至具有更强计算能力和存储能力的“大脑”，实现机器人基础功能的模块化、标准化和快速接入，并且实现机器人之间数据的交互和知识的共享，“是机器人研究和应用领域的共性需求和发展目标”。

　　王硕及其团队为此开展了“云脑”系统研发，希望通过云端智能信息处理与决策服务平台，实现多个机器人的统一协调管理并为机器人提供智能服务。

　　同时，“云脑”通过标准化、模块化的机器人核心基础软硬件和本地/云端接口协议，可实现机器人软件和硬件功能构件的可复用和可置换，能有效解决目前机器人研发中难以快速集成、存在大量的重复性工作的问题。

　　王硕说，这将大大提高机器人系统学习的效率、知识的共享。

　　迈向更深

　　在王硕看来，机器人产业是很重要的产业方向，而多学科交叉、机器人技术与其他不同领域技术相结合，也将产生很好的颠覆性技术。

　　自动化所参与了中国科学院脑科学卓越创新中心建设。在这个创新型机构中，集成了中国科学院神经科学研究所（以下简称中科院神经所）、深圳先进技术研究院、中国科技大学等单位，促进学科交叉融合是这一机构的重要特征。

　　但如今的脑科学中，关于大脑智能的研究还没有形成统一、完整的理论体系。王硕意识到，现在的人工智能，更多的是借助计算能力，通过高性能的算法对人类智能做一些功能的模仿。这些模仿与人的真正的智能差距还是很大的。

　　“尽管在实际生活中，有一些已经在应用了，应用效果也很好。但这些都仅是在特定场景的应用。如果场景环境发生较大变化，其适用能力就会大幅降低。”王硕说。

　　通过与中科院神经所等单位的同仁进行交流，促进了王硕团队对神经科学的了解。他们也跟中科院神经所、东北师范大学心理学院等单位建立了合作联系，“这对我们人工智能算法的进一步研究很有启发”。