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时隔十年,华人科学家谭欢“摘下”IEEE RAS青年科学家

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AI科技评论 2021-02-24 22:24
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作者 | 蒋宝尚

近日,IEEE国际机器人与自动化协会(IEEE RAS)宣布了2021年度获奖名单,本次评选了8个奖项。值得一提的是,在所有奖项获得者中,来自优必选科技谭欢获得IEEE RAS青年科学家奖。 这也是2021年的8个奖项中仅有的华人科学家。

距离上次华人获奖,还是2011年。 当时中国科学院沈阳自动化研究刘连庆,以高效纳米机器人和纳米操纵系统方面的贡献而获奖。

IEEE RAS奖项创办自1999年, 2003年诞生首位青年科学家奖项获得者 ,时任哈尔滨工程大学的张铭钧教授因对微/纳米级生命科学自动化的贡献而拿下首个奖项。

青年科学家奖项评选严格,必须是IEEE机器人与自动化协会成员,被授予最高学位或博士学位后不到7年才有资格被提名。

提名之后,评奖委员会综合考虑以下三点:

1、对机器人学领域的当前及潜在影响力;

2、对IEEE RAS及机器人学领域的贡献;

3、对教育的贡献。

经过层层筛选,IEEE RAS在2021年对谭欢做出的贡献、影响力和领导力表示了充分的肯定,IEEE RAS说: 这个奖项表彰谭欢在行业服务机器人研究,以及创造实际产品和应用方面的贡献。

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谁是谭欢?

谭欢2003年毕业于天津大学自动化系,2006年于南开大学机器人与信息自动化研究所获硕士学位,之后在清华大学深圳研究生院工作。2008年开始在美国Vanderbilt大学电气工程与计算机(EECS)系攻读博士学位,师从Kazuhiko Kawamura教授,从事认知机器人学与人工智能方面的研究工作,并于2013年获得博士学位。

此前,谭欢担任通用电气全球研究中心机器人科学家,是通用电气机器人学研发团队的创始成员、主要的技术领导成员和推动者,带领团队研发自主机器人学和人工智能的核心技术。

在通用电气工作期间,谭欢博士所参与的科研项目和获得的科研成果成功推动和创建了通用电气的机器人学和人工智能业务部门。在此期间,获近20项各种奖项,其中包括Peer Choice Early Career Award, SSA (每年最多一位获奖者),Above and Beyond Gold Award(通用电气员工贡献最高奖),ExtraordinaryImpact (通用电气员工表现最高评价),Outsize Impact Team Award,Inventor Medallion等。

谭欢的研究领域包括运动控制,视觉伺服控制,任务/运动协同规划,模仿学习,行为学习/生成,人机交互决策,认知机器人学,自主移动机器人学等。已发表了50多篇学术期刊和会议论文,并曾担任多个IEEE国际学术会议的协主席(co-chair)和领域主席。

2018年加入优必选,出任优必选副总裁、北美研发中心负责人。负责前沿技术的研究,并管理公司与美国顶尖高校和机构的合作项目,建立优必选与美国相关企业的技术合作关系。谭欢现任优必选联席首席技术官,兼优必选深圳研究院院长。

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对机器人有何理解?

2006年美国人工智能学会的愿景图

在2019世界机器人大会中,谭欢表达过对机器人和人工智能的远景期望:人与智能机器和谐相处。谭欢在报告《让机器人走进千家万户:面向智能机器人的认知和实体功能实现》中引用“2006年美国人工智能学会的愿景图”说道:

这张愿景图大家可以看到上面有很多的机器人,它表达的一个理念是总有一天机器人能够与人类和谐地生活在这个地球上。13年前,大家觉得这个目标很遥远,很难实现。但是经过研究人员的努力,很多概念已经得到了实现,比如说这张图中的无人车、手术机器人、机器人教师、智能音箱、机器人伴侣等。孙正义先生在2017年说:“未来30年内,地球上的智能机器人将达到100亿。到那时,人类数量也将达到这一数量。这是在地球上,我们史上首次与100亿机器人一起生活。”

从1943年的“乌龟机器人“,到随后诞生的第一台工业机器人、第一台移动机器人、第一台人形机器人,再到优必选科技的Walker,谭欢表示机器人是验证人工智能的一个最好的硬件平台。他说:“我们对机器人的期望,不管是来自于电影、小说,还是来自于媒体的报道,在很大程度上都反映了我们对人工智能的期待”。

而如何把人工智能放到机器人上?体现的其实是两个问题,第一个是硬件平台,即用什么来承载这些智能?第二个是智能功能的实现。简单来说,也就是硬件与软件。当这些研究领域在机器人上实现的时候,可以体现为传统意义上的六大核心模块——移动、交互、感知、决策、动作和记忆。

把这些核心模块用另外一种方式组合到一个很典型的机器人的设计框图中。在这个框图里,机器人可以利用环境的信息进行决策,而这个决策是基于记忆里的信息。它会对外输出移动、动作,还有各种交互。

目前,全球有很多机器人,不同的智能机器人有不同的实现方法。有比较简单的机器人,它可能只需要用到其中的几个模块;也有很复杂的智能机器人,可能需要实现所有的功能。而不同的实现,也就是不同的人工智能模块在一个硬件平台上的组合和应用。

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