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4 z5 F& y N, d( ]7 i( N1 X6 d' _ 读创／深圳商报驻穗记者 张莹
) L, \! g; [2 C% K# i1 E 5月22日，在大湾区科学论坛海洋科学分论坛上，海内外海洋科学相关专家济济一堂，共话前端技术发展，现场不时响起热烈的掌声。  $ s- ?) H- N2 }# y5 h, y' R" L
摄影：张莹
% m3 E: R, b6 [1 M# p. g 来自美国四大理工院校佐治亚理工大学的院长教授张福民，最近刚刚加入香港科技大学。他带来全球最前沿的深海机器人技术进展，并对中国下一步布局相关产业作出详细建议。 ) ?- N1 V4 [" }2 o$ H. T6 J* u' e3 T
2018年，在北大西洋上同时有三个飓风在形成，当时来自美国30多个不同部门包括海军、大气海洋局、大学等共同在海底铺放了30多台水下滑翔机，对三个正在形成的台风进行观测。张福民教授参加了这个项目，对水下滑翔机自动操作提供软件支持和算法支持，轰动一时。
9 Z$ _) R3 y+ o1 i, H 他说，以往科考船载着人和设备到深海进行探测的方法，费时费力，而且昂贵。国际上流行的趋势是采用水下滑翔机。它能潜到非常深的海底，是进行基础调查关键的技术手段。
# D) I9 B% B2 ~& m# J 近年，美国能通过布放大概50至100台水下滑翔机，操作时间达到几个月到一年，最高记录是两年，如果加上能量获取装置能持续工作两年以上。
/ _3 x1 z) S' E3 g2 E1 r 据悉，让人欣慰的是，中国已经拥有了类似的技术，早在2018年，中国2台“海翼7000”深海水下滑翔机在马里亚纳海沟连续工作46天，搜集了大量数据，这在国际上属于首次。此外，美国的队伍已经勘测了全球最深的5个海底，布放了大量有人和无人系统。
3 d# m1 g% n. Y; ~( v; p 张福民指出，中国换道超车研发自己的的深海水下滑翔机，可以做到和美国齐头并进的水平。 * S) [( g4 q A, U$ E
他进一步指出，中国的海洋技术目前比较落后。放眼未来，要想超越，尤其需要换道超车的思维。也就是提前预判并布局未来的技术趋势。有些关键的“卡脖子”技术一时之间是没有办法突破的，如果换道超车，就可以把卡脖子的关键技术放一边，开发新技术。
$ k) a9 g( f. X4 T* w 比较典型的例子就是中国的电动汽车行业，可以比肩甚至超越美国，就是因为中国一直没有攻克内燃机技术，有了电动汽车，内燃机技术就变得没有那么有意义了，直接上马电动汽车技术。
, ?5 h% A6 x; O 有了海底环境的基础信息，下一步就用到遥操作的水下作业型机器人。这种技术基本被美国、英国、挪威垄断。包括本体技术和水下机械臂和机械手技术。前者是一个平台，像小卡车那么大，上面有很多的力量。后者可以在水下抓取，操作人员遥控它。
* K" q1 D" s1 ?4 o) ]( _ 张福民指出，中国这个技术的市场化不理想，因为以前能买到国外的设备，就不会用自己的设备。现在可能反而有机会去发展自己的装备。 6 W7 }+ T2 b( [
再下一步，就是人要下去深海，这涉及到深海载人深潜器。身临其境才能对深海有新的感悟、有新的科学思想发生。 6 z9 Z* n# u0 C3 b p
他认为，深海探测无人技术和有人技术相辅相成不能互相替代。即使采用有人技术，无人技术一定在前期做了大量工作，减轻了危险性。 # |8 a* i |8 f! E& Z
他说，目前各国都在开发自己的设备，叫坐底观测器。就是在一个定点上有目标，就把观测器放下去长期待在那儿，抓鱼、测数据、收集图像。这种长期布放对数据的实时传输，对通信网络、水下联网技术、水下传感器长期驻留技术等都提出了全新的要求。
+ C1 @) y' u5 q+ w+ _& a* ^ 据此，张福民指出，未来明显的趋势是，海洋观测、海洋探测、海洋科学、海洋矿产开发，都是向着海底物联网的方向发展，所有的平台、所有的装置都要连起来，配合发挥作用，实现长期的观测。 ' P0 }; }8 F3 D V0 X# u
在这个技术趋势下有一些关键技术可以布局。这些技术目前为止只是刚刚开始的应用或者没有被应用。 5 B* \8 R1 R; s+ b1 F' {
首先，常驻式装备一定是未来发展的趋势。张福民指出，以后作业型的机器人一定不是临时布放，一定是长期在海里，等需要的时候直接放出来。这将涉及一系列的问题，比如怎么找能源、怎么充电、怎么触发等。比如说跟海面上的浮标相结合，如果需要直接用信标触发让它海底操作就可以了。 * h- \0 G- L+ R
第二个深海探测必然要做的事情，就是多模态技术。像蚂蚁窝一样，在海底放一个基地，放不同的机器人，不同机器人协作完成一个任务，或者一个机器人做各种不同类型的任务。同时把它跟人机遥操作和虚拟现实技术结合起来，可以在很远的地方实现对整个基地的控制。目前德国、美国、日本都在研究。 ( X$ ]$ {" C& c5 a4 z
他指出，机器人行业里都有一个技术趋势，就是要往软体机器人和软体机械手去发展。因为软体的成本比硬体低很多，尤其是在深海探测中，通过结构设计能够软体做得很小，更耐压，更灵活，自由度更高，在各种情况实现复杂的抓去，更适合探索深海世界。 $ x. h7 t8 X7 K: M8 H
他认为，“中国机械臂技术有一些关键技术没有撬动，但如果以后往软体机器人或软体机械手方向投入，会有机会”。
7 M) |4 }: Y( _+ `) }$ P* L, W 另一个重要技术趋势是原位观测。这个在中国已经实现。把实验室搬到海底，在现场进行采样、分析，不传采样而直接传数据，可以大大地节省人力成本。同时，由于原位采样，数据是最真实的。
5 g) H' A4 h8 W 还有一个技术趋势是自学习。张福民举了蚁群的例子。沙漠上的蚂蚁捕食，它先在自己的窝附近熟悉环境，下一步可以去到离窝很远的地方。
# f }. e; B6 t; S* p( E+ M, | 深海探测类似，先把周围的环境感知并用深度神经网记录下来，离开基地以后，从很远的地方回来只要去寻找此前所熟悉的场景就可以了，不用非常复杂的算法或通信就能实现。这是对以后多模态、原位观测机器人而言非常重要的人工智能功能。
% M4 V$ V; ^* d( W 最后一个趋势是人工智能的规划。
' @9 A$ N6 H! u0 b1 Q2 j 据悉，目前在机器人领域有三个层次的规划：一个是在最底层的现实世界层面的控制和规划，已经做得比较完善，一般通过控制器得以实现；
/ y0 y& g% q) b1 K9 o2 \( ~. B 中层规划，是把任务变成图形，在树上或图上搜索和规划，这个我们目前在海洋领域也已经有应用，但是还没有充分应用；
& U* ^8 J/ I9 ~1 p; Z) O: M2 O4 q& m “我们现在缺的是最高层，在目标层的规划，在美国有大量的研究工作，叫做类人脑的结构，最近的Chat GPT出来以后，Chat GPT是一个超级强大的类人脑的东西，可以在最上层进行规划。我觉得以后的趋势就是这三层规划在海洋里面都会得到充分的应用。” ( f, v5 n: c& D9 `& P6 H" d
张福民举了一个上层规划的例子，也是他的学生正在着手的项目，通过知识图谱和深度学习决定行为。比如，机器在深海看到以前没有见过的东西，可以通过以前的认知和经验自行决定怎么抓取。这种上层规划目前在海洋机器人还没有得到广泛的应用，需要各国研发人员深入开发。 ( A. N5 ~8 ?. E9 z
最后，张福民建议，中国要普及国家海洋机器人教育。高校、科研院所对机器人到联网到传感器到所有的算法做全开源的系统，可能没有直接经济效益，但可以让更多的人进来，产生更多更好的想法，继而催生真正能用的东西，才能把海洋机器人真正做起来。 9 `; F% Q3 f4 k+ V- Q2 O9 \
审读：乔会青
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