另一方面，当下社会应用需求层面也已经到了临界值。一是从现实情况来看，伴随工业机器人的蓬勃发展，产业链构建相对成熟，同时伴随着全球劳动力价格的持续提高，老年化现象的不断严重，释放出强大的社会需求。从整个机器人产业发展来说，目前已经到了“要从工业界走向家庭和个人”的临界值，开始有能力向家庭和个人服务层面拓展;二是从实用经济学角度来看，任何能够成倍提高生产力、成倍降低成本、成倍减少人工投入的技术，一定会被资本追捧。在利益驱动之下，资本会投入制造这些能帮助提高生产力的机器。因此，具有自主、智能能力的机器人产品市场的增长速度可以预估。
有一点需要补充说明。尽管我们说目前已经到了一个临界状态，但要承认的是，全世界关于智能机器人应该是什么样子、它是否有工业标准、产业链怎么建立等核心问题上仍属于早期探索阶段，真正意义上的第一代智能机器人产品还未出现。
云端仿人智能机器人成国际焦点
《千人》：在引领变革的各类机器人中，您最看好哪一款?
黄晓庆：我想重点介绍云端仿人智能机器人。它代表的是机器人发展的较高境界——外形和人相似、思维模拟人大脑，更贴近人类复制另一个自己的目标。
为什么要强调云端、仿人两个层面?这其中包含了多重考量。首先讲为什么要“云端”。对于一件工业或电子产品来说，最重要的部分是操作系统。同理，要实现机器人的智能程度，必须依托于强有力的操作系统，充当机器人的大脑角色。然而，现实情况却是，假如机器人是一台会动的机器，目前没有办法将支持软件的运算系统装在其体内。研究数据表明，人类大脑运算能力是机器人最高运算能力的100万倍，这意味着要制造能达到人类运算能力的机器，目前需要一个体积是人脑100万倍的机器人大脑。此种情形下，从实用性角度考量，约人脑100万倍大的机器人大脑根本无法和其身体相匹配。这条路径走不通的情况下，到底装在哪?答案是装在“云”里。我们可以认知系统放在云里，身体、驱动、传感器放在机器人本体上，通过移动通信将二者连接起来，实现顺畅操作。更形象地说，相当于把一个人脊椎以上的大脑和小脑存在“云”中，做出了一个现实版的“阿凡达”。
再来说明为什么要仿人。机器能够全面代替人是很重要的产业目标。这种背景之下，只有仿人的机器人才能有效使用为人设计的工具，顺利在有人的环境下工作，实现需求和发明的真正无缝对接。在我看来，这是未来人类使用机器人的一个核心需求点。
《千人》：据我所知，目前第一代云端仿人智能机器人产品还未面世，原因是什么?
黄晓庆：相比于其他类型的机器人，云端仿人智能机器人对自动化程度、柔性程度要求更高。相比之下，目前产业技术进步的速度仍有一定距离。因此，云端仿人智能机器人的研发和面世还需要一个循序渐进的过程。
在我看来，制约第一代云端仿人智能机器人面世的因素分四个方面。一是技术密集。一方面，机器人认知系统属于高密集技术范畴，代表了云计算、人工智能等领域最新、最复杂、甚至还未理解的新技术发展方向，研发难度可想而知;另一方面，机器人整个硬件领域还有待重大技术进步。举个例子，通过每公斤肌肉的驱动力量对比实验发现，机器人只能达到人类水平的1/10，亟需开发更加轻便的合成材料制作机器人身体;二是成本高昂。机器人的驱动系统、感知系统成本相当高。这种情况的出现，很大程度取决于目前机器人产量非常低，即使是工业机器人，当前大型跨国公司也只能维持年产几万台、十几万台的水平。可以试想，如果市场全面打开，当产量上升到几百万台、上千万台的时候，生产成本将会成倍下降;三是高能耗。机器人运算系统消耗能量过大，直接影响到其可携带的便利性。如何带足够电池运动相当长的时间，还未探索出适宜的解决办法;四是产业标准尚未建立。按照一般行业逻辑，是先有技术再有标准。
《千人》：为了抢占领跑先机，目前围绕云端仿人智能机器人的竞争态势如何?呈现出哪些特点?
黄晓庆：综合前面所讲，既然是一次颠覆性的工业革命，各方面条件已经到了一个临界状态，第一代产品还未真正面世，当前的竞争格局可以称之为“黎明前的黑暗”——任何有进取心的国家或企业，都想尽早插足这个领域。因此，可以看到，这场战斗还没未开打就已经进入了白热化阶段。
从国家竞争层面看，目前全球围绕机器人的竞争已超越国家一级，上升到国际合作与竞争相融合贯通的阶段。首先，美国DARPA机制之下，几乎所有全球顶尖的机器人企业都参与进来;此外，欧共体的RoboEarth计划、日本仿人机器人开发也纷纷采取了跨国研究战略;相比之下，中国正在稳固、迅速赶超，但目前还着重于“赶”没到“超”的地步。
从企业竞争层面看，“暗潮涌动”的战斗刚刚开始。就目前态势而言，各大企业的侧重点各不相同。一是谷歌采取“挖空型(Empty Strike)”人才战略。截至目前为止，谷歌已经收购了超过了十家世界顶尖智能机器人研发公司，以奠定自身起跑优势;二是IBM成立Watson事业部，将Watson作为产品推向市场;三是Facebook、百度着手“云”布局。通过“深度学习”技术，推出了语音和图像的识别、合成算法;四是东芝、本田等日本企业着重“仿人”等机器人控制技术的研究。
总体看来，云端仿人智能机器人的技术研究仍然有待突破。首先看智能水平，以美国DARPA举办的机器人挑战赛(Robotics Challenge)为代表，共有7支参赛队伍的机器人能够完成爬楼梯、开阀门、开汽车等操作，但总体效果和人类仍然存在较大的差距;再看仿人水平，以日本东芝、本田等企业为代表，目前日本制造的机器人在运动控制能力、模拟人的面部表情、皮肤等方面都达到一定水准，但在双足行走能力上还远不及人类。
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