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雷锋网按：作者孙宇，南佛罗里达大学计算机系教授、IEEE RAS机器臂抓取和操作技术委员会的始创主席。本文系雷锋网独家文章。
（via：img0.tech2ipo)
在2016年11月30日的NRI PI会议上，Reid Simmons（一个新到任的NSF负者机器人官员 ）给我们介绍了新宣布的NRI-2.0。这是个新的专项计划，它的第一次申请的截止时间是2017年的二月二号。会后，我更好地了解了这个NSF引导的新趋势。这里我来讲述一下我的理解。
这个新计划侧重于无所不在的协作机器人。
“无处不在”随着智能手机的成功开始成为一个很受欢迎的词。我们的智能手机中有各种各样的传感器，智能家居里也有很多的传感器。而我们整天人不离机。手腕子上还戴的智能手表，睡觉也不脱下来。所以我们生活在一个传感器无处不在，无时不在的世界里。 现在，这个计划要推动无所不在和无时不在的动器人。所以，在未来，每个人都有一个房子，一辆汽车，一台电脑，一部智能手机和一个机器人。
在某种意义上，机器人已经在很多的地方了。但在许多领域中，它们没有渗透到像工厂那么深入。我们还是经常在这里或那里看到机器人。我们可能看到机器人在医院，农场，矿山甚至火星上工作。但它们仍然很罕见。当它们在我们的家里工作时，它们通常是以伪装的形式，如洗衣机和烘干机，洗碗机和Roomba。我们还没有看到一个功能齐全的机器人管家，能够在日常生活活动中帮助，照顾我们，特别是老年人和残疾人 。
即使工厂也可以使用比现在更安全的机器人，从而使人类工人和机器人可以一起工作，没有隔离。我们应该看到，如果人和机器人组成团队，协调合作，会更有效率地完成任务。
因此，NSF计划每年向NRI-2.0 投入3000至4500万美元，以支持40-70个项目，从而实现这一目标。
可扩展性包括以下问题：
1.多个代理(agent)（人和机器人）如何进行交互和协作，以使其更有效。
2.如何使机器人广泛适用于不同的设置和环境中。这是和专门化对应的广泛通用性问题。
3.如何使用在线信息或来自其它机器人的信息来更好的学习
4.硬件和软件如何可扩展。 形成的更复杂的系统依然可靠。
连接性涉及以下问题：
1.进行人机联接通讯（“旧”NRI里也有）
2.与其它机器人分享学习成果，
3.共享传感器信息 — 从其它机器人的或者环境的传感器得来的。
4. 共享规划
该计划还鼓励发展重视这一方向的教育课程，以及学校与行业和政府机构的合作。
为了更好地说明，这里举个例子。如果你现在在工作，环顾一下四周。现在想一想如果一半的同事决定辞去他们的工作，追求他们成为艺术家的梦想，而很多机器人被雇用来与你合作，你的工作会发生什么变化？你将需要不仅与人，而且与机器人协调。这对你来说并不陌生，因为你以前使用过电脑和某些类型的机器。机器人是计算机和机器的集成。通过一段时间，你会学会如何应付这些机器人，当机器人手臂砸向你的头部时，你会学会躲闪。如果机器人很聪明，你很快学会和机器人共处，你会很高兴与它们合作。如果它们真的很蠢，你可能会完全忽视它们，把它们凉到一边， 试图自己完成所有的工作 。
在与人类同事的一起工作时，智能机器人不仅应该了解它应该做什么，而且还应该了解 同事正在做什么。它应该有宏观大局感，什么正在进行中，谁在做什么，谁需要帮助，以及如何去帮助。机器人不仅需要对任务有深刻的理解，和知道同事们现在在做什么，想什么，还应该可以预测他们接下来会做什么，想什么。
当有多个机器人和人类工作者时，事情变得更加有趣。机器人之间会有通信。它们可以非常有效地共享数据，感知信息和学习结果。它们可以共同计划和协调行动。无处不在的多个协作机器人会比单个协作机器人更容易理解事物情况和人类行为，因为不在的多个协作机器人有更好更全面的感知，并可以放大它们的力量。
对于不同工作场所 。机器人们应该像人类一样能够快速适应新的环境，而无需任何特殊的编程。机器人的软件和硬件应允许它们承担各种任务，与不同的人合作，并在不同的环境和条件下生存。
不难想象，无处不在的协作机器人的出现将触发更多人类的积极的和恐惧的感觉。与机器人共存将提出新的伦理和法律问题。我们需要预测和理解新的人类 - 机器人社会的复杂性。在发展技术的同时，我们应该引导机器人技术增加每个人的财富，提高每个人的生活质量，防止社会不平等。
为了实现这一目标，该计划列出了一些重要的技术问题，应该加以解决：
协作问题
协调和协调所有代理(agent)：人类和机器人。
多个机器人应该可以分布式方式感知，学习，计划和行动。
机器人可以学习自己的经验，其它机器人的经验，和人类的和互联网获得的知识。
机器人应该分享它们的知识和学习成果。
交流问题
人机沟通应该是顺利和有效的，不需要人类太多的学习就可以掌握如何同机器人交流。
交流应该包括语音语言和肢体语言。
机器人应该能够理解和预测人们的行为。
机器人应该能够读取人们的精神状态，例如一个人是快乐，还是悲伤或愤怒。
机器人应该能够与人类建立一种值得信赖的关系。
可扩展性问题
软件和硬件应该是广泛通用的。它们可以在不同的情况下工作 。
它们应该是可扩展的，例如可组合的，可集成的。两个机器人的团队的软件应该不用任何改变就可以给200个机器人的团队使用。
数据共享也应该是可扩展的。
物理安全问题
机器人与人合作，应该能够安全的与人类有身体接触 。
它们应该是安全的。软机器人可以更安全。但是一个软的机器人仍然可以使人窒息。
机器人可能需要很多的传感器来精确监测它们的状态以确保安全。
其他的问题
易于使用的操作系统和编程语言将会吸引更多的人还接触机器人技术，如果不需要多少的培训学习就可以设计制作机器人，编程给它智能，能参与到机器人技术发展的人力就会更大，机器人技术的发展就会更快，更贴近需要。同时要发展共享的机器人平台，软件，和数据，它们对于测试技术，比较结果和评估非常有用。
｜看到一些工业界没有看到的问题
这几十年来，我们并不缺乏对机器人给人类世界和社会带来各种影响的猜测，从经济，伦理，道德，法律等方方面面。有些猜测是很鼓舞人心的，还有很多是很可怕的。它们都发人深思。随着机器人和人工智能技术的发展，这些猜测离我们愈来愈近。我们却还没有开始对机器人给人类带来的各种可能影响进行深入系统科学的研究。希望这个NSF计划将支持一些这方面的项目，提供令人信服的答案，科学的估量机器人对社会的影响是什么，以及如何促进积极的影响和防止危险的后果。
该计划将支持两种类型的研究项目。一个是基础的，另一个是综合的。基础项目将侧重于一个或两个对协作机器人团队的发展很重要的技术。每个项目的资金是三年35万美元到75万美元不等。综合项目是通过集成多种技术并将其应用于真实环境中的真实平台来解决一个长期问题。每个项目的资金是四年从五十万美元到150万美元 。
我可以看到NRI 2.0从旧NRI的演变 。
随着自动驾驶车（AV）的涌动，驾驶员和自动驾驶车之间的协作机器人关系及其技术挑战已经在工业中被充分的认识到了，并研究了多年。
NSF希望保持理念的领先，可以看到一些工业界没有看到的问题。例如，许多自动驾驶车和许多普通人驾驶的常规车辆同时在路上行驶 。多个自动驾驶车如何共享感知能力，数据，规划，行动和与人类驾驶员的沟通。如果处理好了，可以显著提高交通系统的安全性。我本人对分布式机器人没有特别关注。但是，我可以理解在人机合作场景中多个机器人协同会比单个机器人更强大一个数量级。
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