机器人是现代化产业体系的重要组成，其应用领域包括工业制造、智慧农业、航空航天、深海探索、医疗卫生、国防安全、教育服务等重要行业。目前，机器人与人工智能领域深度融合，成为经济社会智能化变革的重要引擎。通过借鉴人类的机理和行为，显著提高机器人性能，完成通用的、多样的任务，是机器人研发的挑战和机遇。
由行业专用走向类人通用
一般来说，机器人系统的目标是完成各类任务，具备学习能力，能够在特定环境中进行高质量互动。目前，大多数机器人系统以模拟人的行为或局部功能为出发点，面向特定任务开展结构设计和算法开发，使其能够代替人类完成相应操作，如分拣、焊接等。这些专用机器人系统在研发过程中，主要依靠定制化的控制程序和大量精密的传感器，对新任务的学习能力、对未知环境的适应能力十分有限，往往只能应用于特定的、单一的任务。相比于这类机器人，人类作业的灵巧性、精密性和适应性更胜一筹。目前人类能完成的大量工作，比如电子用品的装配等，机器人还无法真正介入。
类脑智能机器人正是从人类思考、行为的源头出发，基于神经科学对影响人类作业、运动、感认知和决策等关键生物机理的研究，通过信息建模和机器人软硬件系统，建立起新型机器人系统。这种全新的机器人系统在外形、控制和智能等方面都与以往不同，可实现以往无法完成的多类新任务，引领机器人领域的变革。
和普通机器人相比，类脑智能机器人可以通过引入人的生物结构、驱动方式、控制方式和智能决策等机理，减少机器人与人类的差距，在灵巧作业、敏捷运动和泛化学习等能力上接近于人类。由于类脑智能机器人从生物机理研究和模拟出发，更容易与人自然交互，实现深层理解，帮助神经科学家取得更多神经科学研究成果。再加上类脑智能机器人采用类人机理和模型，拥有更好的可解释性和可靠性，既能保证与环境的自然交互，又能大幅减少计算和控制的能耗——人类大脑的功耗仅在20瓦左右，与现有人工智能算法的训练能耗相比几乎可以忽略不计。
多学科交叉融合成果初现
类脑智能机器人研发前景广阔，也仍面临诸多挑战。首先，类脑智能机器人的研究涉及神经科学、信息科学、材料科学和机械学等多学科知识，需要整合多种前沿科学成果并进行深度融合。其次，人类对自身的认识还远远不足。当前，人类大脑的开发还不足5%，神经元连接多样且富有变化，很难精确建模。其三，类脑智能机器人的机械结构和算法架构与现有的机器人系统有本质的不同，实现智能认知、决策和灵巧操作并非易事。如何从人类海量神经机制和复杂多样的行为模式中，找到对提升机器人认知、决策、控制以及人机协作等性能有帮助的关键机制；怎样跨越生物与信息的鸿沟，将神经机制进行信息化表达，形成可计算、可实现的软硬件系统，还需要很多艰辛的工作。
目前，类脑智能机器人在各方努力下已实现一系列技术突破并取得相应成果。在感认知方面，基于人类大脑视觉皮层实现语义提取、概念形成和主动联想等机理，建立神经计算模型和信息处理算法，提升了机器人在复杂场景下的认知可靠性。在决策方面，研究通过模拟杏仁核—前额叶和海马体之间的神经机理和功能，实现机器人“精度—能效—速度”均衡的多样化决策能力。在控制方面，通过模拟运动控制的神经机理，提升机器人的作业精度和多任务学习能力。在系统本体方面，类脑智能机器人研究通过对肌肉骨骼系统的模拟，构建具有类人运动系统特性的新型机器人软硬件系统，实现机器人在有限传感精度下的灵巧、柔顺和高精度作业。目前，类脑智能机器人相关技术已在实际场景中获得初步应用，例如高精密传感器关键零部件的柔性装配、腹部超声检查的设备操控、户外开放场景中的低功耗自动驾驶等。
未来，类脑智能机器人研究将在机器人通用性、智能性方面带来变革，特别是对完成精密性、柔顺性和与人互动性要求较高的任务具有重要意义。在市场份额巨大的电子器件装配中，类脑智能机器人系统更容易模拟人实现灵巧的高性能作业；在医疗服务行业，类脑智能机器人更容易“共情”，进行个性化接触和深度交流。
当前，我国在类脑智能机器人领域已经取得初步成果，科学家对人的不同脑区、器官、肌肉的神经机制进行了系统化深入研究。经过持续不断的创新与尝试，我国已自主研制了系统性模拟人体感认知、决策、控制机理的类脑智能机器人系统，通过类脑芯片实现控制的机器人系统等，在国际同一领域占有重要地位。
将深刻改变社会生产生活
据统计，2022年，人工智能核心产业规模达到5080亿元，同比增长18%；我国工业机器人的年安装量在过去10年增长了11倍，稳居全球第一大工业机器人市场。类脑智能机器人的发展将深刻改变人们的生产生活，我们应主动谋划，提前布局，让技术发展和安全保障双线并行。
从技术发展角度来看，类脑智能机器人属于跨学科深度交叉融合领域，需要持续支持保障。机器人全链条发展过程中，要充分利用我国人工智能和机器人应用范围广、社会认可度高、人才储备雄厚等特点，打造科学与技术融合的类脑智能机器人人才队伍，保障我国机器人领域的前瞻性和落地性，实现技术引领超越。
从技术安全性角度来看，类脑智能机器人通过融入人的内部机理，进一步缩小了与人的差距，能够更自然地与人交互，更容易与人工智能大模型结合。我们要针对人机交互安全、用户数据安全等问题，在算法设计、实现、应用等环节的透明性、可解释性和可靠性方面，在数据收集、存储、使用等环节的安全性方面，加强审核评估，形成类脑智能机器人技术的安全阀。
通过多学科深度交叉，类脑智能机器人逐渐显示其突破现有技术瓶颈的巨大潜力，发展前景广阔。我国科研工作者在这条科研道路上持续开拓创新，取得丰硕成果，未来也将更进一步，力争形成技术引领，为国家重大需求服务，为人类福祉做出贡献。
